摘要： 电信运营商们正在用行动告诉你，欠话费虽然还不至于被抓，但代价似乎正在逐渐变大——比如，你的贷款申请可能因此泡汤了。
“信用卡逾期多久会被抓？”
在百度输入“信用卡逾期”，会自动显示这样一条让人印象深刻的相关搜索，足见人们对于“欠银行钱”这件事已抱有相当的敬畏之心。
但假如把信用卡逾期改成话费逾期，这种担忧还存在吗？电信运营商们正在用行动告诉你，欠话费虽然还不至于被抓，但代价似乎正在逐渐变大——比如，你的贷款申请可能因此泡汤了。
以上转变的背景是运营商们正在杀入征信行业。
2016年7月，中国移动联手招商局设立了试金石信用服务有限公司。其官方信息宣称，新公司将依托招商局和中国移动海量大数据优势，深耕于大数据征信行业，打造普惠金融风控工具。
而早在2015年，中国联通就与招商银行合资成立了“招联消费金融公司”，利用自身的运营商数据优势，为消费贷款产品提供信审、风控服务。而中国电信旗下的天翼征信更是一家专业从事征信业务的征信机构。
除了这些“主力军”之外，一些创业公司也在同步加入到这一行列中。以立足于风险管控的享宇金服为例，其已与四川移动、广东移动展开合作，通过对运营商底层数据分析，为金融机构提供专业化数据金融服务。
与我们已熟知的芝麻信用等以消费、支付数据作为“原料”的征信机构相比，运营商的数据是其切入征信行业的数据源，优劣何在？又能刻画出怎样的个人信用“肖像”？
运营商知道的远不只是你的话费
电信运营商们掌控的数据有着两点直观优势：
首先，数据覆盖极广。手机号码基本人手一个，因此三大运营商基本能覆盖所有人群。在这一点上，即使是BAT等互联网巨头也是难以望其项背的。
其次，数据真实性具有一定保障。随着手机号码实名制的普及，征信行业的伪冒风险大大降低。冒名申请、代办养卡等行为的难度陡增。
除了“一大二真”这两点基本属性之外，在具体将通信数据翻译成金融行为的过程中，运营商掌控的数据在金融领域还具备着一些更深层次的价值。
享宇金服CEO蒋妍君认为，通讯数据的另一大优势是可以实现对于一个人“稳定性”的表现，对于用户的社会属性、交际属性甚至行为属性等可以做出全面的分析。而这一点也是传统金融行业的征信评估所力有不逮的。
中国移动部门经理宁宇向钛媒体表示，基于一些基本数据数据的整合和交叉，可以形成更多的数据集合和分析能力，比如将终端信息和客户信息放在一起，就能看到，什么样的客户喜欢使用什么样的终端，各种终端用户在通信方面的表现和特点是什么，各类品牌终端的客户忠诚度如何等等。
这些数据的分析和展示，具有非常高的商业价值，技术实现方面的难度也并不大，只需要进行简单的多维建模分析，就能看到结果。
基于此，宁宇直言：“同时拥有这么多类型的数据和信息的，以前除了电信运营商，谁能做到？”
警惕个人信息泄露
近年频发的电信诈骗案件在直观展示着个人信息泄露的巨大风险，手机号似乎成了另一种身份证，大量个人信息潜藏其中。如何在恪守隐私保密的情况下，高效的完成风险刻画是一大考验。
根据工信部2013年颁布的《电信和互联网用户个人信息保护规定》，未经用户同意，电信业务经营者、互联网信息服务提供者不得收集、使用用户个人信息。不得收集其提供服务所必需以外的用户个人信息，并不得将信息用于对外服务。
在征信行业，按照《征信管理条例》的规定，采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集。
面对这些行业“紧箍咒”，蒋妍君向钛媒体介绍了其内部数据的操作流程，并宣称：“个人用户最底层、原始的数据，均存放在移动公司内部，我们按照移动4A规范要求，提出数据获取请求，移动通过验证后，输出的是经过脱敏和加密的信息分析结果，无法还原为个人原始数据。”
据其介绍，数据使用方读取数据时，采用严格的鉴权方式且经过权限审计。在这个流程中，从个人用户主动授权、移动本身的数据管理规范、数据传输的加密和脱敏以及享宇的安全保障措施等在各个环节设定关卡，以此最大程度保证用户的隐私安全。
但同时，这位征信行业从业者坦言，要完全达到这一要求的技术成本、资金成本颇高。
尽管认同运营商数据具备较大商业价值，宁宇也向钛媒体表示：“个人认为开展大数据运营的风险还是挺大的。”
宁宇认为，企业在获得数据加工的权利的同时，企业也需要承担相应的义务。以匿名处理为例，他认为企业应承担如下义务：（1）要确保数据始终处于匿名状态；（2）对数据的匿名安全性作出评估，如果数据交易的对象具备对数据复原身份属性的能力，则应当限制此类交易。（3）在交易协议中，需要通过协议来明确交易各方对于数据安全的责任，尤其约束交易方不得再进行身份识别性的利用。
征信市场远未成熟
尽管入局者众多，但当下国内的个人征信行业现状并不够成熟。
中国人民银行征信中心是我国个人征信市场的主力军，其信息来源以银行信贷信息为核心，但据了解，目前全国还有5亿左右的人口没有在持牌金融机构有信用活动。来自易观的数据显示，目前国内个人征信体系覆盖率仅为28%，而美国个人征信市场的覆盖率为92%。
虽然信贷数据是目前最为能够体现用户信用的数据维度，但在信贷记录数据偏少的情况下，其他数据维度显得尤为重要。然而，同样来自易观的数据显示，仅有17%的数据是非信贷和非信用数据。
因此，长尾用户就很难得到信贷数据之外其他维度数据的有效验证，而面对主要以服务长尾用户的互联网金融，其征信需求还未得到有效满足。
在此背景下，运营商+征信的模式对于征信市场无疑是一个很必要的补充。有着足够的市场需求，有着良好的数据基础，未来能表现如何，考验着这条赛道上的运动员们。
本文首发钛媒体，记者/蔡鹏程
/2 
