银行是经营风险的企业，风险管理水平的高低决定了银行经营能力的高低，风险管理的核心是降低信息的不对称，信息的背后是数据，所以，银行本质上是经营数据的企业，数据是银行的核心生产要素，数据越丰富，对提升银行的经营管理能力的作用就越大，因此，获取尽可能多的数据一直是银行的刚需，银行也一直在探索前行，只不过在不同的阶段，以不同的形式出现。

从征信开始

银行自成立以来，就一直通过各种手段获取信息，降低信息不对称，在计算机出现以前，银行基本依赖人工调查的方式获取信息，随着信息技术的发展，互联网的出现，类似万德、彭博等提供专业的市场数据库的公司开始出现，并被银行广泛运用，辅助金融市场交易决策，在信贷领域，随着各个国家征信体系的建立，银行开始使用在专业的征信机构提供的征信数据，这也是银行使用的主要的外部数据。在我们国家，主要由人民银行的征信中心以及一些备案的企业征信机构向银行提供征信数据，银行的选择比较有限。

上世纪90年代，在美国，评分卡技术被广泛的运用在了信用卡、房贷等零售信贷领域，本世纪初，随着我国信用卡业务的发展，评分卡技术被引入中国，开始在信用卡业务中得以运用并发挥着越来越重要的作用。评分卡技术作为一项风险的量化技术，本质上是数据和算法在零售信贷领域的融合运用，评分卡效果好坏和输入的数据息息相关，银行的零售信贷业务对于数据的依赖度进一步升高。银行零售信贷主要使用的外部数据是征信数据，在大幅提升零售信贷审批效率的同时，也带来了新的挑战，大量的征信白户难以在银行获得信贷支持，如何破解征信白户的信贷支持问题成了业界长期研究与思考的问题。针对此问题，美国的征信机构早就在探索利用电信缴费、房租支付等具有类信贷偿付行为的数据破解征信白户的融资问题，也取得了一定的效果，但是，在国内，受限于数据的获取等制约，我国在类征信数据应用的探索上相对滞后。

数据爆炸

随着移动互联网时代的到来，数据爆炸式增长，人类社会衣食住行等行为都变成了数据，作为银行的核心业务-信贷业务，尤其是天然就有数字化运营诉求的零售信贷业务有了更多数据可以运用的可能。变革始于互联网，一些互联网金融机构开始利用互联网行为数据构建评分卡模型，用于零售信贷风控，A、B、C卡开始大范围普及，随着互联网消费信贷的爆发式增长，互联网金融机构对于数据的需求也呈指数增长，大量的大数据公司如雨后春笋般冒出，为互联网金融机构供应数据。由于互联网金融机构大多没有接入央行征信，这些机构开始广泛的运用互联网行为数据支持自动化审批。

随着大数据浪潮的到来，商业银行开始拥抱大数据，纷纷试水互联网信贷、开展精准营销等工作，银行对外部数据的需求也开始大幅增长，需求主要集中在零售信贷风控领域，财大气粗的银行让众多的大数据公司迎来了高光时刻，一时间，资金汹涌而入，一些头部大数据公司成为了资本竞相追逐的对象，估值水涨船高，造就了一批独角兽，不论是公司的创始人还是员工都在期盼着敲钟的美好时刻。2015年1月，人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司等八家机构做好个人征信业务的准备工作，更是激发了很多大数据公司对未来的期待。

与此同时，与数据市场群雄逐鹿，热闹非凡形成鲜明对比的是，不论是学界还是银行的风控人员，很多人还没有做好征信数据之外的互联网行为等数据运用于信贷风控的准备，支持者有之，反对者有之，疑惑的有之，论战此起彼伏，支持者认为一切数据皆信用，反对者则认为一些数据涉及个人隐私，一些数据的使用可能会导致信贷资源分批的不公平……，但是，争论归争论，历史车轮滚滚向前，实践证明一些行为数据对于破解征信白户的信贷问题是有效的，不论是互联网金融机构还是银行都大面积的使用行为数据支持信贷审批。

然而，在利益的驱使下，一些互联网金融公司开始不择手段的开展信贷业务，一些大数据公司不择手段的获取用户信息，消费信贷市场、数据市场乱象频出，社会上关于加强隐私保护的呼声日益高涨，国家也开始重拳整治P2P、数据市场乱象，紧接着《网络安全法》、《个人信息保护法》、《数据安全法》等法律相继出台，强化了对用户隐私的保护，规范了数据采集与使用，一些大数据公司逐步退出市场，数据市场开始降温，个人征信试点也宣告失败，银行面临的外部数据市场环境开始发生重大的改变，不确定性因素在提高，银行对外部数据的应用变得谨慎，更加关注数据采集与使用的合规性、数据的可持续性。

2021年，人民银行《征信业务管理办法》正式出台，对数据市场，对银行外部数据的使用都带来了深远的影响，办法对信用信息进行了界定，信用信息不再局限于传统的信贷数据，并明确要求金融机构不得与未取得征信牌照的商业机构开展征信业务合作。

纵观银行的外部数据应用史，大部分的外部数据还是应用在信贷风控领域，本质上还是在获取外部的征信数据，《征信业务管理办法》的出台无疑让银行的外部数据应用进入了一个崭新的阶段。

重回正轨

随着《征信业务管理办法》的出台，大数据公司不能再直接将数据提供给银行，而是要通过持牌的征信机构向银行提供数据，如果征信机构能够处理好与数据提供商的关系，建立起类似美国的多层次征信数据供应体系，那么，新的模式对银行来说，能够带来不少好处，当热了，也会带来一些新的挑战。

从好的方面来看，首先，数据合规更加有保障，银行只需要对接持牌的征信机构，由征信机构保证数据采集、使用的合规性，减少了银行的合规性管理成本；第二，银行只需要对接征信机构，不用再对接一家家大数据公司，可以减少银行数据调研、沟通、测试、数据接口开发等方面的交易成本；第三，提高了业务可持续性的保障能力。通过专业的征信机构制定专业的数据标准，减少数据错误、缺失等数据质量问题，提高数据稳定性，增强业务可持续性的保障能力。

从挑战来说，首先，短期数据切换的压力较大。由于银行已经接入了很多外部数据源，大部分数据源均需要在2023年6月30日以前将接口切换到征信机构，由于个别数据源可能面临无法切换到征信机构的问题，会导致该数据中断，进而可能会对业务经营产生一定的负面影响，银行需要尽快找到替代数据源，短期切换压力较大；第二，征信机构的服务能力短期承压。由于2家市场化的征信机构成立时间较短，在基础设施、经验等方面尚不成熟的情况下，还要承担大量的数据源切换工作，可能导致短期内征信机构服务难以快速满足银行数据使用需求；第三，市场化征信机构对数据源的整合能力有待观察。由于市场化的征信机构本身并没有掌握数据，需要在合法合规，兼顾各方利益的情况下，进行数据整合与二次挖掘，这在国内尚属首次尝试，整合挑战较大，能整合多少数据源，是否能确保数据的丰富度不受影响，还有待观察，这直接影响银行未来使用数据的丰富度。第四，市场化征信机构的服务效率有待观察。目前，市场化征信机构只有两家，未来是否会发放更多的牌照尚不清晰，过少的市场化机构可能带来竞争不充分的问题，是否会影响银行的外部数据使用效率，仍有待观察。

《征信业务管理办法》出台后，银行、市场化征信机构、大数据公司都在适应新规之下的数据供给模式，虽然一些问题短期之内尚没有清晰的答案，但长远来看，只要能够保证持牌机构足够的市场竞争，国内的征信市场将会更加健康，更有利于银行合规、高效、便捷的使用外部数据。

本文作者将于5月24日晚，直播分享《如何创新小微信贷大数据智能风控体系》，欢迎有兴趣的朋友预约报名。

黄丁聪，《重新定义风控》作者、资深数字金融专家、大数据专家。原中国建设银行总行上海大数据智慧中心首席产品经理、普惠与互联网金融处负责人，曾参与起草建设银行大数据应用战略规划，带领团队推进建行“云税贷”等小微快贷产品的大数据风控模型体系研发工作，先后获得工信部“星河奖”行业最佳大数据应用及《亚洲银行家》杂志“亚太区最佳数据分析项目”等奖项。曾受邀担任河北雄安新区住房租赁积分方案评审专家、“鑫智奖”金融数据智能优秀解决方案评选组委会专家等。