【互联网】腾讯阿里做征信 打车记录影响贷款你能信?

发表于 讨论求助 2023-05-10 14:56:27

导读:在央行公布的首批征信机构中,BAT占了两名,分别是腾讯和阿里。这意味着互联网征信未来会在征信体系中稳坐一席。


  腾讯、阿里做征信,必然会依托于各自的大数据。考虑下他们在各位生活中的入侵程度,就能大概感知数据的全面性。是的,裸泳时代即将开启。可以预见的是,未来信用将深入到生活的各个方面,比如求职、租房,甚至……结婚。而且小微现象可能引发连锁反应,比如打车记录会影响申请贷款,你信么?

  过去我们为什么不关心信用?

  先提个问题,有多少看官去查过自己的信用报告?

  诚实地说,考拉君自己就没去查过……大胆推测下,看官中查过信用报告的应该不超过20%。为什么大家对这个东东这么不关心呢,原因很简单,目前的应用场景太少,影响太弱。

  在国内,信用目前只有一个作用,就是金融。并且在金融中,影响力也不那么大。

  只要你有稳定工作,通常就有银行抢着给办理信用卡。只要你没有倒霉催的赶上银行收紧贷款,那么房贷也不是问题,而且利率只分为公积金和商贷两种。只要你在正规4S店买车,勤快的销售一定会帮你搞定所有手续,只要你大笔一挥签个字,车贷就搞定了。这不就是现有的情况下,我们所能用到信用的全部了么?

  但是蚂蚁金服首席信用数据科学家俞吴杰却这么说:车无辕而不行,人无信而不立。

  他所说的情形,在国外的很多国家已经基本实现。例如美国。美国使用度最高的一个信用评级叫FICO分,覆盖了80%以上的美国民众。现在所有的美国银行包括政府性机构,在审核发放贷款的时候,都会要求消费者提供FICO,每个分数意味着某个程度的违约率,也就决定了能否拿到贷款以及贷款利率的高低。

  别低估了信用的小宇宙

  除了在我们所习惯的金融领域,FICO更多的会像一张名片,决定一个美国友人在社会生活当中能否顺利通行。

  比如求职,要进入像律师事务所等工作,是必须出具信用证明的。比如婚恋,在征婚交友网站可能会要求标明FICO分,来让对方了解你的信用情况,防止骗婚和酒托得逞。比如租房,房东和房客可以互相了解对方的FICO分,来决定是否签约。比如谈生意,可能会在同样条件下,选择一个FICO分更理想的客户合作。

  可以推测的是,不久的将来,国内也会发展到类似的程度,信用将从单一的金融场景进入到生活场景中。

  首先从金融说起。在利率市场化的前提下,随着征信体系的完善,未来更多的不是能否贷到款的问题,而是贷款利率的问题。一个信用不佳的客户所拿到的贷款利率,可能会是一个优质用户的数倍。

  还不只是这样。在办理签证时,可能也不再需要存款证明,只需要你有一份好的信用记录。同样在租车时,信用良好的人可以不用缴纳保证金。或者在寸土寸金的帝都租房时,可以请房东出示下信用记录,不然怎么确定他会不会喝多酒涨房租?

  而找工作时,招聘单位可以用信用报告取代尽职调查。随着拉勾网这样社交性的互联网招聘兴起,未来社交数据可能发挥很大作用,因为这种真正基于关系的数据可信度,远大于自己所声称的头衔。这就要提到霸道总裁腾讯了,真要拿社交数据做文章,它的能量绝对超乎我们想象。

  互联网征信都记了什么

  如果未来信用的影响这么广泛,那我们就必须知道,被收集的是哪些信息。尤其是重度网络依赖症的同学们,简直都要谨言慎行起来了。

  作为央行征信的补充,互联网征信具有以下几个特点。

  1.从娃娃抓起。传统的征信里对小朋友是没有记录的。但互联网征信可以做到。基本从中学开始甚至更早,就会有游戏充值、网上购物、社交信息等,到大学毕业已经积累很多信用数据。

  2.拥抱“原始人”。目前的信用记录多数是来自信用卡的信息,有一类人被自然忽略了,就是那些坚持只花自己钱的“原始人”,但是亲,支付宝可是会通过账单一笔一笔记起来哦。这就对这部分人群形成了补充。

  3.数据保鲜。在央行的记录里,你的地址可能还是几年前申请信用卡时所填。通过电商的物流数据,基本可以填补这个空白,实现即时更新。

  4.信息丰富。这部分至少会包含三方面。一是金融信息,包括来自保险、P2P等其他金融机构的信息,阿里的招财宝可能会成为重要的信息来源。二是消费信息,包括线上线下的消费频率、档次等,阿里自不必说,腾讯则可以引入微店以及京东的信息。三是公共信息,、税务拖欠、地铁逃票、交通违章等。

  5.社交信息变现。通过对用户网站停留时长、填表时是否区分大小写、房租缴纳情况、社交网站表现等的大数据分析,看似无关的信息可能都会体现出用户的人脉、品质和信用。

  最后用芝麻信用副总经理邓一鸣曾说过的一句话来总结下,“大家打车要注意了,老是爽约的话是有可能被记录的。”在互联网征信实现后,这个记录的想象空间非常大。你以为只是会导致司机不接单么,no,也可能成为银行拒绝放贷的最后一根稻草。


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