他山之石，美国个人征信市场研究

原创2017-11-09Mandy、Bona宜人智库宜人智库

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美国个人征信市场研究

核心观点
美国个人征信市场产业链：产业链中第一环节是广泛的数据收集，有利于机构更加全面的掌握个人的信用状况；然后是对数据进行标准化处理，美国信用局协会制定Metro Format用于个人征信业务的标准数据采集格式；第三环节是三大征信局对海量数据进行处理，进而形成信用产品，包括评分、报告等，最后环节为将数据应用于各种场景中，比如个人租房，办理贷款业务等等。
美国个人征信市场的核心企业：在个人征信市场，有Experian、Equifax、TransUnion三大个人征信巨头掌握了超过一半的美国本土个人征信市场份额。
此外，美国征信体系中还有400多家区域性或专业性征信机构依附于上述七家机构，或向其提供数据。
新形势下美国个人征信市场创新：在互联网及大数据征信技术的应用下，数据源更加多元，除金融相关数据外，电商、电信业、零售业数据正在进入征具有更强信体系； 同时，市场出现了一些新兴的风险和信用信息公司，其服务更专业、领域更垂直，具有更强的数据挖掘能力和模型开发能力，对原有的三大巨头市场份额造成冲击，美国个人征信市场呈现出新的竞争格局。

CHAPTER 1
美国个人征信市场产业链研究


美国征信市场发展概况
市场化竞争机制：从激烈竞争到细分领域寡头垄断
美国的消费信贷业务十分发达，对于征信需求强烈，因此采用了征信市场化的方式，由私人征信机构通过完全竞争来提供更优质的服务。美国的征信市场经过了90多年的发展，先后经历了快速发展期、法律完善期、并购整合期、成熟拓展期4个阶段，从巅峰时期的2000余家机构逐渐演变成了现在巨头垄断的市场结构。
在个人征信领域，以Experian（益百利）、Equifax（艾可菲）、Trans Union（环联）三家为主，其中Experian占得业务份额最大；在企业征信领域，呈现Dun & Bradstreet（邓白氏）一家独大的结构；而在评级机构领域，有Moody's（穆迪）、Standard & Poor's（标普）、Fitch Rating（惠誉）这三家公司。除此之外，还有400余家区域性或专业性征信机构依附于这些巨头。

美国个人征信市场产业链结构
市场化：标准化的信息报送体系和完善的监管立法体系
在个人征信市场，有Experian、Equifax、TransUnion三大个人征信巨头掌握了超过一半的美国本土个人征信市场份额。在数据标准统一方面，Consumer Data Industry Association（CDIA）制定了Metro 1和Metro 2这两种报送征信信息的标准数据格式。在数据服务方面，FICO和ZestFinance分别作为传统征信模式和互联网征信模式的代表，为各类征信公司提供数据模型的支持。
美国个人征信的监管体系分为行政监管、司法监管和行业自律。美国联邦贸易委员会（FTC）负责监管个人征信公司、信用报告业协会、消费者信用提供者和使用者；美国联邦储备系统（The Federal Reserve System）负责监管银行机构；联邦或州法院根据相关法案对银行机构实施司法监管。而政府并不直接参与征信服务业的竞争，通过颁布立法和监管来控制征信业的发展。迄今为止，美国政府已颁布17部相关法律。

美国个人征信行业概况
个人征信行业发展历程

美国个人征信行业监管体系：“双级多头”的管理状态
美国的征信行业监管体系呈现“双极多头”的管理状况。双极是指联邦和各州，多头是因为美国没有设立一个统一的监管部门，而是由七个行政机构进行监管，再加上民间行业协会组织的管理自律，最终形成多头监管的格局。

美国个人征信体系结构图
美国的个人征信体系可以分为三个不同的层次：全国性征信结构、专业征信机构和征信服务公司。其中，美国三家最大的个人征信机构：Experian, Equifax, TransUnion属于全国性征信机构。专业征信机构面向某一行业、服务或者人群，聚焦特定市场或消费者细分领域，提供定制化信用报告。征信服务公司则具体包括信用报告分销商、代理商等。

CHAPTER 2
美国征信市场的核心参与主体


美国全国性个人征信机构
全国性个人征信机构三巨头概况

美国三大个人征信巨头近四年财务指标对比
通过对比美国三大个人征信机构2013-2016年营收和利润数据，可知Experian在三者中体量最大，但近两年营收和利润均有所下降。相反其余两家保持稳定增长。这两家在美国本土的信息服务营收的上升是总营收上升的主要原因。截至2017年8月25日，Equifax的市值最高，为169亿美元。Experian的市盈率非常低，市销率也为三者中最低。三者未来5年的PEG都大于1，三者在未来五年仍然能够保持很好的成长性。

Experian各细分业务营收对比
Experian的业务主要分为四个方面：信用服务、决策分析服务、市场营销服务和个人消费者服务。其中信用服务营收额大于另外三种服务营收额的总和，并且在健康领域新老客户对于该服务订阅的需求十分强烈。2015年有所回落。个人消费者服务和市场营销服务近三年呈现下降的趋势。因为Experian在C端的服务正在转型，英国、巴西和美国的消费者可以免费获得信用评分等产品。

Equifax各细分业务营收对比
Equifax业务主要分为美国信息服务、国际业务、人力资源解决方案和消费者在线服务四个方面。四条业务版块在2012-2016年间营收大体上呈现逐年增长的趋势。其中美国信息服务占总营收榜首，其增长原因在于国内市场需求的扩大和每份服务单价的增加。国际业务主要受到国外业务国的汇率浮动影响，在2015年营收有所回落。人力资源解决方案营收的增加主要是因为在垂直领域内有强烈的增长需求。消费者在线服务的增速在2014年有所下降主要是因为越来越昂贵的科技和市场费用。

TransUnion各细分业务营收对比
TransUnion主要有三大业务版块：美国信息服务，国际业务，个人信息服务。因为经济环境的改善，特别是个人借贷市场的逐渐完善，征信市场更加稳定。扩大的中产阶级群体对于征信服务的需求意识也有所提高，2012-2016年间，三块业务营收大体是增长的趋势。其中，美国信息服务营收额占比远大于其他两块。每份征信报告收费的不断增加是其不断增长的原因。国际业务营收的增速2014年起，有所放缓，因为所在业务国货币贬值对其营收造成了负面影响。个人信息服务营收增加是因为直接订阅个人服务的人数增加，但下半年竞争对手抢走客源，使得其营收有所回落。

美国垂直领域的专业个人征信机构
专业个人征信机构依消费场景而设
专业的征信机构围绕着消费者场景而设。与三大个人征信机构服务于信贷等相关机构，主要采集银行信贷类的历史信用，解决信贷风险问题不同，专业的征信机构服务于垂直领域的机构。
这些专业征信机构之间，以及和传统的征信机构也有业务往来，并互相竞争，但是不同类型的征信机构之间的主要关系是相互补充，进行征信信息的合作与共享。此外，有一些专业征信机构本身就是由传统征信衍生出来的子公司。

美国专业个人征信机构概览

CHAPTER 3
新形势下美国个人征信市场创新研究


从传统征信技术到大数据征信技术
传统征信：信用评分系统的基本流程和原理
信用评分是数据挖掘在金融领域的最成功应用，是一种将可能违约和按时还款人群进行区分的分类技术。信用评分模型不仅仅包括逻辑回归模型，目前数据挖掘中最常用的技术包括聚类、分类特征选择、相关性分析以及预测分析等。即使到了大数据时代，信用评分依旧是一个半自动化的过程，成功与否还与采集数据的信息量和质量、对评分目标的理解等因素相关。

传统征信：信用评分的类型
美国利用FICO评分系统建立个人信用统一量化标准。FICO评分系统是由Fair Isaac公司发明的，目前美国三大征信机构都采用FICO评分系统来量化个人信用质量和风险。FICO得出的信用分数范围为300-850，分数越高，代表用户信用风险越小。三大个人征信机构自身也开发了信用评分，被称为FAKO评分。部分数据挖掘公司帮金融机构也开发了一些信用评分。

传统征信与大数据征信对比（1/2)

大数据征信与传统征信机构对比（2/2)

大数据征信技术
征信机构最基本的作用就是将分散在不同授信机构、碎片化的信息加工融合成为具有完整视图效果的全局信息，帮助商业机构更加有效地进行决策。大数据技术有助于对更加分散、碎片化、底层的数据加工处理为更加完整的全局信息，更加有效地减少信息不对称。

大数据征信技术（1）:数据采集
大数据为征信活动提供了一个全新的视角，基于海量的、多样的、交叉互补的数据，征信机构可以获得信用主体及时、全方位的信息。大数据征信的数据来源更为广泛，除信贷数据意外，信用卡还款、网购、社交、转账、理财、水电煤缴费、社保、身份信息、租房信息等都能成为大数据征信的数据原料。

大数据征信技术（2）数据处理
在大数据背景下，征信数据规模更大，更新加快，类型复杂，需要有区别于传统工具的新技术方法来完成数据的处理和任务分析。费埃哲公司研究表明，将社交媒体和电商网站拥有的在线数据、移动运营商的手机使用数据与传统征信数据结合用于风险建模，提高了模型对于客户的区分度，在降低拒贷率的同时，提高了风险预测能力。

大数据征信技术（3）:数据分析和挖掘
传统征信机构早期的数据挖掘最成功的例子就是费埃哲信用评分。随着数据分析技术的提高和普及，三巨头也开始建立自己的分析师团队，开发自己的评分产品。

大数据征信技术（4）数据服务
征信大数据使提供更多的信息服务，面向更多的领域成为了可能。从面向金融服务业转向保险、汽车、医疗护理、电信、零售、出租审查、消费和法律执行等领域。同时，大数据之间的交叉融合也拓宽了征信产品和服务的广度和深度。征信产品更加丰富、多元、及时和动态化，满足不同客户群体的细分需求。

可替代的信用评分技术：以电信大数据为例
电信运营商自身的业务也存在和银行信贷类似的信用风险管理问题，其涉及的金额较小，客户多而且更分散。由于电信付费数据是和金融征信强相关的数据源，传统的征信机构也开始设计将电信大数据应用到征信业务产品中。研究表明，电信数据具有相对较好的效果，利用替代数据，可以为大约50%不能进行传统信用评估的用户正确评分。

新形势下的个人征信行业竞争格局
美国征信市场的竞争新常态
美国征信市场竞争激烈，主要在于差异化产品、数据资产、分析能力、同客户技术整合的难以程度、服务的稳定性、客户关系、创新和价格上。随着新数据技术的出现和科技创新的发展，在原有的三巨头鼎立的局面之外，出现了许多新的竞争者。
这些新兴的风险和信用信息公司由于服务更专业、领域更垂直，直接对原有三大个人征信机构相关市场份额造成威胁，同时也给整个行业带来了创新和活力。

不同领域的新兴公司及服务

新兴征信服务公司对比

新兴征信服务公司：Credit Karma
Credit karma是2008年成立的一家在线信用管理平台，从TransUnion和Equifax获得信用数据，并为用户提供每周免费更新的信用分数、信用报告和用多种工具来帮助用户优化和监测信用分数，是征信产业链上一种渠道创新。它的主要收入来源是消费性金融机构的广告和信贷产品的推荐。

新兴征信服务公司：ZestFinance
ZestFinance是美国一家新兴的互联网金融公司。其核心竞争力在于数据挖掘能力和模型开发能力，评分模型更新并细化的速度很快。业务主要面向两类人群：一类是（FICO评分 ，解决他们无信用评分借贷问题， 另一类是信用分数不高而借贷成本高的人群 ，利用大数据征信降低他们的信贷成本。主要利用结构化大数据，在他进行信用评估的时候，传统征信数据要占到至少30%。

新兴征信服务公司：Upstart
美国P2P信贷机构Upstart成立于2012年，于2014年5月上线，专注为千禧一代提供借款服务。UpStart的目标是识别未来合格的借款人，除了会参考用户的FICO评分和信用历史，UpStart还会参考用户的教育、学习领域、工作历史等信息来量化借款人的偿付贷款能力，决定是否促成借款和确定借款利率。
2017年6月21日，Upstart完成了一笔ABS发行。还推出了SaaS，目的是将自身的技术优势和传统银行巨大的存款量结合，帮助银行、零售店做贷款。



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