毛赛：未来征信行业必然会发展成为一个由数据驱动的行业

专题：2024第九届新金融论坛

　　2024第九届新金融论坛于2024年12月26日在北京举行，主题为全球秩序重构与中国金融力量崛起。

　　中诚信征信有限公司董事长，中诚信指数服务有限公司董事长，中诚信国际信用评估有限公司董事，第十三届全国青联常委毛赛出席并演讲。

　　毛赛在演讲中表示，未来征信行业随着中国企业、海外企业越来越多，必然会发展成为一个由数据驱动的行业。

　　他指出，大数据模型就是可以使授信的件数提升、效率提升，从而增加整个信用交易的规模。

　　“这个行业的展现方式也变成了使用Excel表格到现在的风险管理SaaS平台，不管是海内还是海外的公司，都通过SaaS和可视化、本地化部署系统，一篇篇报告以大数据、可视化的方式让大家看待、管理自己的信用风险。”他说。

　　在他看来，一个世界级评级/征信行业的发展一定是从模仿到创新到互相学习，从调研员的模式到数据的模式，再到最后决策的模式，这是成为世界级信用风险管理体系的必经之路。

　　以下为演讲实录：  

　　感谢获得机会做今天的分享。站在今天来看，中国的金融行业里已经有了世界级的银行、世界级的保险公司、世界级的资管机构，虽然我们在收入和利润上能做到世界第四，但我们自己在世界级的信用风险行业管理公司方面而言还是有一定的差距，今天跟大家汇报一下征信行业的前世今生以及它未来的发展趋势。

　　征信行业是一个非常古老的行业，至今已有将近200年的历史，它起源于贸易，由于贸易的存在，征信行业应运而生。最初的征信形式极为简单，仅仅是一块黑板，上面记录着诸如 A 企业从 B 企业购入一吨木材，以及出口了 500 斤蚕丝之类的信息，这便是征信行业最初的雏形。

　　1849 年，John Bradstreet 的公司位于俄亥俄州。当时，美国开凿了大运河，实现了从五大湖到纽约的连接，跨州贸易蓬勃发展，但也由此产生了信息不对称的问题，进而推动了征信行业的进一步发展。

　　美国有四任总统在成为总统之前的全职工作就是征信行业的调查员，包括第16任总统林肯。林肯最初骑着马穿梭于小镇之间，收集镇内企业的各类信息，并编制了第一本商业评级书籍，堪称征信行业的先驱者。随后，R.G.Dun这家公司也出版了商业评级书，上世纪70年代Bradstreet公司和R.G.Dun合并，成立了美国邓白氏公司，他们在19世纪就有上千名职员，采集数据，形成了自己的数据报告，并结合商户评级。通过数据采集的方式，他们不再仅依赖主观判断，而是从定性+定量的方式对中等企业、贸易企业、物流企业进行分析，从而形成了最开始蓬勃发展的征信行业。

　　再往下走，征信行业带来了巨大变革，主要是在技术进步和信贷需求的扩张上带来了非常大的发展，征信行业有了本质上的变化，从一个传统调研员的行业变成了以数据驱动的行业，从林肯时期调研一家企业是不是在镇子里，是不是正常经营，变成了服务于金融信贷、赊销管理。在合规中面对一些企业的出海需求，要看企业是不是在制裁黑名单上、是不是有腐败、是不是有贸易冲突等，很多信件、广告都来自于征信行业，它从传统信用调查员的行业逐步发展到了以数据驱动的多场景应用行业。

　　我们看未来的趋势，这个行业随着中国企业、海外企业越来越多，征信行业必然会发展成为一个由数据驱动的行业。（PPT 展示）左边呈现的是标准的征信报告，它已不再是简单的 APP 数据罗列，而是能够借助数据进行复杂的可视化对比，利用关系图展现透视关系，并给出基于过去行业调查与科学分析得出的专业建议。这在我们看来是征信行业过往到现在的发展趋势。

　　第一分论坛探讨了 AI，那么 AI 与征信行业究竟存在何种关联呢？实际上，正如前文所述，征信行业以及评级行业都对透明化和可视化有着迫切需求。倘若完全依赖传统 AI 的黑盒模型，由于其变量无法解释，显然是不合适的。在我们看来，AI 对于大数据行业而言，具有重大作用。来看一个案例，在图中，绿色代表优质客户，红色代表非优质客户。在线性逻辑回归模型下，能够发现许多绿色客户在传统分析评价模型中会遭到拒绝，这是由该模型的方法论所导致的。从大数据模型的视角来看（PPT），右边这张图片显示，大数据模型和机器学习能够精准地区分在拒绝和批准领域中的差异，进而准确把握我们对于中型且有交易企业的需求。

　　整个模型绝不能是黑盒模型，最终的结果必定是结合专业评估框架与大模型算法所产生的、具有解释性的白盒模型，这在行业中至关重要。上方是一套国际惯例评级模型，下方则是整个行业模型的生产流程，涵盖了从传统的打分卡模型到机器学习算法，再到模型单一系统的调优，最终得出关于信用评级风险的模型，在我们看来信用风险最后的抓手就是模型。

　　可以简单看到一些效果展示，我们发现大数据模型就是可以使授信的件数提升、效率提升，从而增加整个信用交易的规模，在我们看来，一个从调研员发展的行业慢慢跨入到由数据驱动的行业，最后跨入到通过模型给客户最终信用决策的行业。这个行业的展现方式也变成了使用Excel表格到现在的风险管理SaaS平台，不管是海内还是海外的公司，都通过SaaS和可视化、本地化部署系统，一篇篇报告以大数据、可视化的方式让大家看待、管理自己的信用风险。

　　在我们看来，一个世界级评级/征信行业的发展一定是从模仿到创新到互相学习，对我们来说，我们也是从调研员的模式到数据的模式，再到最后决策的模式，这是成为世界级信用风险管理体系的必经之路。

　　谢谢大家。

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