此前,芝麻信用方面宣布,9月中旬至10月中旬期间,芝麻信用分达到750及以上的旅客,可向机场工作人员出示芝麻信用分页面,即可享受首都机场国内快速安检通道,这一系列行为发生的场景也被芝麻信用包装成“未来机场”的概念。拥有越高的芝麻分就能享受更多便利,但这种场景化的营销方式却遭到监管层的质疑。
市场传闻,央行对于芝麻信用这种营销方式进行了窗口指导,虽然蚂蚁金服对此快速辟谣,但在分析人士看来,芝麻信用将个人征信应用于商业渠道的营销模式还值得探讨。双方各执一词的同时,更深层的争议随之浮出水面:个人征信业务的运用场景范围该如何界定?依赖蚂蚁金服闭环生态链形成的芝麻信用分能否科学评估一个人完整的信用状况?
芝麻官方否认快速安检被叫停
作为首批8家试点的民营征信机构之一,芝麻信用的场景开发能力一直走在其余民营征信机构之首。不过这种“高调”也引来了监管层的“窗口指导”。
有报道称,央行近日已对芝麻信用在多个应用场景的“芝麻信用分”营销活动进行了窗口指导,包括叫停它与首都机场快速通道的合作,并对芝麻信用发起的全国高校“芝麻信用分PK活动”的营销方式提出异议。对于快速安检通道被暂停的消息,昨日芝麻信用官方迅速辟谣称,没有收到任何监管层叫停的通知,芝麻信用快速安检通道将面向芝麻信用分750分及以上的旅客继续开放。芝麻信用公测期间,一直与监管层保持良好的沟通。
虽然芝麻信用如此回应,但从市场讨论的声音来看,“无风不起浪”,可能监管层对于芝麻信用多渠道业务拓展还是存在一定质疑。
信息来源场景化 有效性引争议
类似走机场快速安检通道的多场景营销方式也遭到众多质疑。业内人士质疑,芝麻信用在推广个人征信时也打着自己的商业小“算盘”。
对此,有专业研究人士表示,对于芝麻信用通过各种灵活方式去积累客户,既有合理的地方,也有不合理的地方。合理的地方体现在它通过用户大量参与与消费数据相结合,能够给很多以前征信记录缺失、不完善的信用“白户”补充征信信息。
对此,中央财经大学中国银行业研究中心主任郭田勇看法则略有不同,“整个经济市场还是要对民间资本开放。传统征信通过在银行借贷就可以建立相关数据,而民间征信公司没有这些得天独厚的条件,通过营销手段获取无可厚非。它本身就是商业行为,不是政策性业务”。
“征信机构在营销的同时要把握好度,如果央行确实‘指导’了芝麻信用,可能是担心整个行业发展方向会出现差异。具体来看,在征信向民间机构开放过程中,监管机构要同步走向成熟,在未来市场未成熟的情况下,谁也不知道是什么样的情形应该给予鼓励,所以不仅企业需要把握度,监管层也要把握度。”郭田勇直言。
“应运征信的核心是借贷的应用,主要体现在借贷是违约不违约。现在消费得越多,就可以形成特权,这种做法上值得商榷。征信还是应该回归到个人信用原始的含义里面,也就是说,客户的信用越高,个人违约风险越低,就可以给他提供更多的贷款和授信,而不是通过商业行为去提高评分。”上述专业人士说道。
征信数据割裂多 缺乏信息共享
央行在年初公布的首批民营个人征信机构名单中,阿里巴巴旗下的芝麻信用、腾讯旗下的腾讯征信、平安旗下的前海征信因各自闪亮的背景备受关注。随后,由于芝麻信用分可以广泛地应用于多个场景,并且定期评测,一时间晒分成为一股潮流。不过,正是由于很多场景的应用需要分数达到一定高度,所以不少用户开始积极地刷分来提升分数。有市场人士疑惑,芝麻信用分的评判数据由哪些组成,如果征信可以“刷”出来,那么征信严谨之处何在?
据了解,芝麻信用主要基于阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据,并与公安网等公共机构以及合作伙伴建立数据合作,提高芝麻分的主要渠道是通过支付宝进行各类消费、贷款和其余增值服务。在支付宝App中,芝麻信用分的组成标准包括身份特质、行为偏好、履约能力等等。一位支付宝用户表示,自己的履约能力较低,评判标准主要是社保公积金缴纳、动产及不动产等,但自己名下有房并连续五年缴纳了社保公积金,不太明白为何这一项偏低。
不可忽视的是,传统银行与民间征信机构往往会出现征信数据的割裂,难免会出现在银行体系里面信用程度高,而在民间征信体系里面信用程度较低的情况。在李耀东看来,这里有一些不合理之处。传统银行的征信体系,评分信用即使说不是千锤百炼,但长期证明也是非常有效的,新兴的征信模式依靠消费数据等,与传统征信方式是割裂的,这是国内征信行业面临的大问题,评价一个人的信用,数据维度多一些比较好,但也不是越多越好。数据割裂导致一个人的信用评价差距太大,需要尽快有共享数据去解决。
互联网金融千人会创始会长黄震直言,目前个人征信市场没有绝对的公平,央行个人征信同样有局限性。征信市场资源没有整合,各自有各自的数据,希望将来会有公开服务机构综合利用和开发,解决和平衡这方面的情况。
“正体会到信用时代的便利”是一件好事,不过也有业内人士开始怀疑这种模式的:说小了信用分数和安检通道没有任何关系,说大了则是机场基于芝麻分的歧视行为。征信分数该怎么计算,怎么用,的确值得商榷。
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