繼高企的獲客成本後，征信資料調用，正成為國內眾多普惠金融疾行軍一塊隱性的、數目不低的成本。
監管方面一直希望貸款類機構能真正踐行小額、分散的普惠金融之路，然而，如果放款機構的人均借款額只能維持在區區幾千元的水準線、貸款定價還不能過高，此外放款機構還要負擔數千萬級借款人、人均數十元的征信查詢成本，對於本身以盈利為目的的商業機構來說，負擔並不算小。
證券時報記者實地調研7家放款類機構（含貸款交易撮合平臺）。在接受採訪過程中，作為普惠金融踐行者，或者說希望以普惠金融為目標的機構，他們普遍呼籲，希望借款征信查詢成本能夠進一步降低，再普惠一些；或者，在同樣的成本範圍內，獲取的資料能夠更加精准有效。
從記者獲知的3家公司情況看，征信查詢占運營成本的比重，最低的是蘇甯消費金融，征信查詢成本占比為10%；還有兩家分別為20%和30%左右。
兩筆帳目
勾勒征信查詢成本
從征信查詢支出角度，讓我們來算兩筆賬。
首先，一個持牌的、具有發放貸款資質的金融機構（互聯網銀行或消費金融公司），在它每做出一次授信決策之前，就要花1元查詢央行征信；2元調用鵬元征信及中誠信的學歷資訊介面、航旅資訊介面和住宅資訊介面；再花2元查詢芝麻信用和騰訊征信；然後再花2元查詢滴滴和美團資訊……按照風險權重配比，把一系列征信資訊都查完，單個用戶至少要花多少錢？
這家持牌機構展業三年的總貸款申請人數約6000萬人，它每年平均花在平臺首次貸款客戶上的征信查詢成本，要多少錢？
如果這家機構的過審率為15%~20%，而複借的用戶達到50%，用戶每複借一次還要再查詢一次，那麼這家機構花在複借審核征信查詢上的費用有多少？這家持牌機構平均一年至少要花多少錢在借款人征信查詢上？
其次，一個非持牌的小型消費金融公司/大中型網貸（P2P）機構，在它每一次授信/貸款撮合之前，也要花2元多來調用芝麻信用反欺詐資訊和騰訊征信社交資料；然後再花3元左右查詢同盾和百融資料，調用運營商、航旅、教育等資料。
綜合下來，一個客戶單次查詢要花費約5元的征信查詢成本。平臺的過審率達到70%，複借戶不需再度查詢，只需接入平臺自身開發的風控模型。展業四年，這家公司的借款總戶數已達3000萬，實際借款用戶2000多萬。那麼，這家非持牌機構一年至少要花多少錢在征信查詢上？
如果只站在數學角度探討，第一個問題所涉持牌機構年均征信查詢費用要在1.5億元左右；第二個問題所涉非持牌公司年均花費3750萬元。相對各自的營收，這筆費用都不足以構成重大負擔，但已不是一筆小數目。
值得一提的是，現實的數位或許會更大——因為只有當家機構的借款使用者規模足夠大、征信查詢量足夠大時，放款機構對於征信提供商才有議價權，才能享受上文所述的批量合作下的查詢費用。
一筆貸款
要調用哪些資料？
上述兩個案例均無指代特定公司，而是記者在採訪一家互聯網銀行、三家持牌消費金融公司、三家非持牌貸款類（含撮合）平臺後綜合得出的平均數據。
一家民營銀行的高管告訴記者，央行征信查詢最便宜。“早年間，央行征信查詢還要10元一筆，近兩年給商業銀行的是2~5元一筆。考慮到民營銀行初建，給民營銀行和一些持牌消費金融機構的價格，都是1元一筆。但它不是繳一次就完事，複查是照常收費。比如我們每季度進行貸後管理要查詢資訊，進行信用污點跟蹤，這裡是照常收費的。”該民營銀行高管告訴記者。
但央行征信並不能作為信審資料單一來源。上述民營銀行高管和一家大型持牌消費金融公司高管告訴記者，他們均在央行征信之外，調用了鵬元、中誠信、芝麻信用、滴滴、美團等協力廠商機構資料介面。這些垂直細分征信資料共同構成了信審資料籮筐。
“比如我們有的時候還要查借款人學歷、航旅記錄、出行資訊、手機通訊資訊等，就會跟目前的協力廠商機構合作。他們的資料維度其實越來越豐富，但我們不會只和一家合作，而是和多家合作，調用各家不同的資料介面。比如我調用鵬元的學歷、調用芝麻的反欺詐，用哪家的什麼資料，我們有自己的邏輯模型。”一家大型持牌消費金融公司高管告訴記者。
值得一提的是，中國有眾多非持牌放貸類機構（包括撮合貸款的P2P），目前沒有資格接入央行征信。
綜合一家非持牌消費金融公司和兩家P2P平臺的總經理的說法，他們目前主要接入的協力廠商征信公司有同盾、百融、芝麻、騰訊、百度、前海征信等，通常不會一次性全部接入，同樣也是根據自己的客群屬性調用介面。
“我們的單個借款用戶征信查詢成本已經算是業內較低的了，一個才4元，我知道有很多公司是5~8元左右。當然我們的量（借款人量）比較大。據我所知，業內最低的應該就是螞蟻借唄，他們對自己的資料極其有自信，當然人家的資料確實比較好，單個成本才2塊錢左右。”一家非持牌貸款類機構高管告訴記者。
基於商業機密的角度考慮，上述機構並未向記者明言征信查詢占運營成本的比重有多大。“不管占比多少，借款人數在千萬以上的平臺，幾乎每年都要掏出上億元在征信查詢上。占比其實跟各個公司自己的業務特性有關，有些公司天然有場景、有入口，那麼他們花在獲客上的成本可能稍微小一點，那麼征信查詢的占比就大了；有些風控比較粗放，他就是願意把錢花在推廣、獲客，那麼他們的征信查詢成本占比就沒這麼大了。”上述非持牌貸款類機構高管向記者分析。
普惠金融玩家的呼聲
“作為普惠金融機構，我們更在意央行資料之外的資料，包括馬上成立的信聯和囊括各部委類似公積金、社保的綜合資料的打通，這些對於大幅降低機構成本有很大幫助。目前資料就還是存在壁壘問題，P2P和小貸機構類金融機構的信貸資料如果能共用起來，甚至各部委和地市級的資料能打通，對於普惠金融機構發展幫助很大。” 蘇甯消費金融公司相關人士表示。
“我對百行征信的寄望是，能做到行業集中共用，打破資訊孤島。比如一個借款用戶已經過度負債的話，平臺能夠通過查詢一個介面就意識到這個情況的存在，然後不予以發放借款標的。”一位P2P高管稱。
上述兩位人士所言，反映出的是同一個問題——目前不同的征信資料商互為割裂。此前一位個人征信行業專業人士曾向記者表示，出於自身業務保護和商業利益的考慮，各平臺不願主動將資料共用；更為重要的是，各家平臺對於個人信用評價的模型演算法都不太一樣，出於保護個人資訊的考慮，各家平臺對外輸出的通常是針對個人標籤化的信用評價，而非涉及隱私的個人具體資訊。因此，對於尚在籌建的百行征信而言，如果只是單純從各家平臺搜集這類標籤化的信用評價，其實意義並不大。
除了呼籲多維度統一的資料，有行業人士建議，放款機構本身也會對央行征信資料庫進行資料包送，豐滿了後者的資料維度，那麼，“是否在使用成本上能夠得到進一步優惠？”
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