互联网背景下大数据征信应用研究

陈璐 周桃云 任婧怡 谷银霞

摘 要：伴随着互联网经济的蓬勃发展，我国传统征信模式也逐渐产生了不小的改变，通过网络平台并运用大数据进行信用信息征集的模式日益显现出其特有的优势，对现阶段传统征信起到了重要的补充作用，并逐渐成为征信的新标准。文章具体结合蚂蚁金服，分析其征信体系、运用场景及征信模式的优势，最后通过对其征信模式的思考，对我国现有制度下互联网征信提出一些建议。

关键词：互联网金融;大数据征信;蚂蚁金服

中图分类号：F832.4      文献标识码：A      文章编号：1008-4428（2018）07-0108-03

一、 互联网金融与大数据征信

（一）互联网金融的概念与特点

互联网金融，是依托网络技术、移动通讯技术等现代化信息网络工具，在支付、信息中介等领域进行业务创新并建立在传统金融业务基础上进行资金融通的一种新兴模式，是网络与金融相结合的结果。互联网金融有着其独有的特点：

交易成本低。金融机构只需注册专门的网络平台，资金供需双方便可自行投放或查看投融资信息、选择合适的交易对象、对产品进行相关定价并达成最终交易，无传统的金融中介介入，不会产生较高的交易成本。

投融资效率高。互联网金融的各项业务由计算机处理，流程化与标准的操作较传统人工的处理而言大大缩减了用户在办理业务时的等候时间，服务效率得到显著提升。互联网金融以科技为助力，线上化、系统化的方式提升了供应链金融的运行效率。

覆盖范围广。互联网金融突破了传统金融在时空及地域上的限制，使得经济资源得到更充分的利用、客户基础更广泛。此外，互联网金融的崛起打破了“八二法则”铁律，不再认为80%的业绩来自20%的产品，而更重视长尾客户，使其客户以小微企业为主体，涉足于一些传统金融业的服务盲区。

风险大。互联网金融不仅与传统金融拥有相似的风险，除此之外还带来了新的风险类型。除了具有自发性、缺乏相对有效的管理外，当前互联网金融格局，是由传统金融机构和非金融机构构成，而非金融机构本身就相对缺乏专业的风险管理与控制的能力，也会加大其风险。

（二）大数据征信

征信，是对过去行为的记录，已逐步成为个人和企业的重要评价标准。大数据征信是使用先进的信息技术，以收集全面的数据信息为基础，以储存和分析数据为核心，为个人或企业刻画信用形象。

在高超的互联网信息技术推动下，数据量不断攀升，大数据应用将被推进到各行各业。大数据征信中人工智能算法模型能够对过去信用行为进行统计，并预测未来的信用状况，更细致地呈现企业的信用详情。

在传统征信的基础上，大数据征信还将客户消费行为、人际关系等社会数据考虑在内。数据来源多元化使得其给出的信用评级更加立体，比传统征信的结论更具动态性。其数据通过互联网获得，采集范围相当广泛，用户在网络上留下的任何痕迹，都作为参考数据，再通过数据挖掘、云计算等网络技术交叉比对整合分析，得出信用报告。此外，大数据征信边际成本更低，信息更新也更为迅速。

二、 中国征信体系发展现状及问题

（一）中国征信体系的发展现状

我国征信业于1980年开始起步，经过了几十年的发展，基本已建设成一个完整的结构，该结构是以公共信用登记为主，并由多层次的信用体系覆盖。

2002年6月，中国人民银行企业信贷建立了登记咨询系统，实现了全國跨省市运行。2013年3月，我国颁布了《征信业管理条例》，国务院将信用报告制度正式命名为“金融信用信息基础数据库”。自此，征信业进入了新的发展阶段，即有法可依的新阶段。

国务院常务会议于2014年开展加速建设社会信用体系的工作。中央银行于2015年初首批了八家机构允许开展个人征信业务工作，其中包括芝麻信用管理有限公司与腾讯征信有限公司等。现如今，中国人民银行是为我国提供征信服务的主力军。中国人民银行对于金融公司介入其征信的要求较高，一些金融机构难以满足，只能依靠部分商业性质的征信机构。中国的社会征信机构面向市场，这将有助于提高综合信息采集的准确性，同时对改进社会信用体系建设具有参考价值。总的来说，中国的征信业发展面临着挑战与发展的机遇。

（二）我国征信体系建设中遇到的主要问题

法制系统建设滞后，执法效力低下。由于缺乏完备的法律制度章程，国务院于2013年1月21日颁布了《征信业管理条例》，一定程度上解决了报告立法空白的问题，但是现行的征信法律制度大部分还是停留在行政法规和部门规章等层面较低的法律效力上。

缺乏有效的市场监管机制。我国目前还没有成立进行自我监督的征信行业协会，现有征信机构仍然留存着恶意竞争、信用产物质量低、信用报告虚假等问题，造成了我国的征信产品的公信力下跌的局面。

信息共享比较困难。征信主体分流在各种行业中，导致了信息的不全面，影响了各系统之间的互换交流。信用数据不开放机制使中国的征信体系建设进展缓慢，征信行业不能够全面并系统地评价个人的信用状况，或者企业的信用状况。

征信体系不健全。征信体系的不健全增加了消费金融主体的风控难度和成本，金融主体往往通过提高借款人的借款利率以覆盖违约风险。同时也使得借款人发生欺诈、骗贷等现象，严重地影响了消费金融行业的深度发展和业务创新。

三、 蚂蚁金服的发展及大数据征信的应用

（一）蚂蚁金融的成立与发展

蚂蚁金服作为阿里巴巴的子公司，成立的最初目的是满足电商支付和担保需求。随着支付宝的诞生，蚂蚁金服从最基础的技术和数据业务，发展到支付业务，进而发展到小额贷款、消费金融等业务，业务形式逐渐丰富，金融层次逐渐加深。目前，蚂蚁金服旗下有支付宝、网商银行、花呗、芝麻信用等知名业务。

征信的目的是解决信用交易双方因信息不对称而导致的逆向选择风险。蚂蚁金服在大数据征信方面优势无与伦比，其拥有雄厚资金、海量用户行为数据以及超级IT能力，能对用户进行系统征信，为资金融通双方解决信息不对称问题，同时为小微企业和个人消费者提供了普惠金融服务。

蚂蚁金服的组织架构非常灵活，以产品和业务为中心。目前蚂蚁旗下有支付、融资、理财、征信四个平台。四个平台以大数据和芝麻信用评级体系为基础，形成了相互联系的有机整体。平台的作用机制如图1所示。

蚂蚁金服数据主要来源于三个方面，包括阿里支付平台用户数据、融资理财业务结算数据以及个人与合作商提供的外部数据，依托蚂蚁云对客户大数据进行分析，从个人的行为偏好、身份特质、历史信用、履约能力和人脉五个维度进行信用评分。目前信用评分应用在金融和非金融两个方面，金融类包括获人民银行个人征信工作许可、蚂蚁花呗、蚂蚁借呗、网络信贷数据的探索。非金融类包括免押借物、免押出行、信用通信等。

（二）蚂蚁金服应用场景案例

1. 蚂蚁花呗

蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗，是类似于信用卡的消费借贷产品。用户开通蚂蚁花呗后，系统将根据用户的芝麻信用提供500—50000元不等的消费额度，如下表1所示。

当前，花呗主要面向支付宝用户，目前亚马逊、淘宝、唯品会等多家互联网购物平台均支持蚂蚁花呗，用户在这些网站购物时，可以在支付时选择使用花呗付款，实现本月消费，下月付款。不仅如此，目前已有诸多线下网点支持蚂蚁花呗。花呗用户的个人信用是依赖区块链存储，用户逾期违约等不良信用行为一旦被记录将无法更改，这促使用户不会轻易在自己的信用账单上抹黑，极大地提高了还款的自觉性。据统计，90后蚂蚁花呗逾期率不足1%，比传统的银行信用卡的逾期概率还要小很多。

2. 网商银行

网商银行基于蚂蚁金服金融云计算平台处理高并发金融交易能力，致力于为小微企业和个人创业者提供普惠金融服务。

为了解决中小企业融资难问题，相关部门已经出台一系列政策，但无抵押不贷款，依然是社会痛点。而网商贷最大的特点就是无抵押、1元起贷。网商银行基于个人或小微企业的资信状况及选择的产品，为其提供较低利率的无抵押信贷方案。

据统计，截至2017年9月，超过1.78亿的农村消费者使用过蚂蚁金服提供的支付、信贷和保险服务。网商银行已为全国22个省的国家级贫困县、贫困区提供信贷服务;为全国贫困县区的186万小微企业发放贷款近38亿元，在严格的征信前提下，不良率仅有1%。

（三）蚂蚁金服征信模式的优势

目前，我国最权威、最广泛使用的信用体系仍属中国人民银行征信体系。与央行征信体系相比，蚂蚁金融将大数据、云计算、区块链等创新技术应用于信用调查领域，形成了特色征信模式。蚂蚁金服征信模式更贴合互联网时代，在具体应用中具有以下优势。

1. 数据来源广泛

传统的征信数据来源比较单一，金融机构是央行征信体系的主要使用者，也是其数据的主要来源，另一方面征信数据主要是基于信用卡或银行卡的使用情况以及信贷信息而取得的。蚂蚁金服具备广泛的用户基础，支付宝的实名用户量于2017年12月已超2亿，蚂蚁花呗用户量于2017年5月超过1亿，现如今淘宝注册用户量达3.7亿。芝麻信用利用海量用户资源，依据电子商务交易、互联网信贷业务、社交娱乐项目等数据对用户行为进行分析，涵盖生活的方方面面。

2. 客户群体覆盖率高

截至2017年11月，央行征信中心收录自然人信息约9.5億人，其中有信贷记录的人数4.8亿，个人征信覆盖率为50%左右。由于央行的个人征信主要覆盖有信贷记录的人，因此，大多数人群由于缺乏信贷记录而无法被传统征信机构覆盖。芝麻信用则充分利用互联网的资源优势，多渠道征集个人信用信息，将征信范围扩展至广大网民，没有信贷记录的人群、学生、工人、小微企业用户等都能通过芝麻信用取得信用信息，使客户群体的覆盖率上升，为更多用户提供信用服务。

3. 评估方式优化

蚂蚁金服对信用主体的评估方式上发生了变化，传统的信用评分模型是FICO，但此模型有其局限性，蚂蚁金服专门设置了属于自己的评估方式，即云技术研究平台，通过多维变量以及多角度对用户的信用状况评分，这在提高信用评价效率的同时也有效地防范了金融风险。在技术层面，便是在蚂蚁金服的独立数据库的基础上，严格对不同类型数据的分离与处理。

4. 应用场景广泛

央行的征信体系仅对金融机构以及中小企业进行贷款的审批，而蚂蚁金服的征信产品虽然适用于内部系统，也基于阿里巴巴的在线购物支付的优势，有着丰富的使用场景，例如各个在线购物平台、餐饮、出行以及个人理财等多种与人们生活息息相关的金融场景。蚂蚁金服的征信体系除了可以根据实际情况规定贷款额度，同时也适用于理财产品的定价、为雇主服务、租赁等金融业务。

四、 蚂蚁金服大数据征信模式的思考与建议

我国征信行业的发展在大数据的推动下，创下了新高。但不能否认其存在局限性。由于我国征信行业起步晚，发展过程中没有参照模型，导致现有的征信体制停滞在发展初期水平，且仅有的服务范围基本被阿里集团及少数生活服务企业所垄断。本文立足于中国人民银行建立的传统征信体系，具体结合蚂蚁金服在实践中的应用，对我国互联网征信提出以下建议。

（一）拓展业务范围，构建合作桥梁

目前大数据应用与征信体系构建主要由阿里巴巴、京东、腾讯等电商巨头引领，应加大政策支持，鼓励电商巨头多点发力、协调整体，如阿里健康与辉瑞中国合作，消费者通过扫描药盒上的条形码，就可以获知扫码次数、产品生产地等信息。只有加强电商巨头与其他行业龙头企业合作，拓展业务范围，才能实现跨平台带动大数据征信技术的推广，如人寿保险公司可与数据商合作，实现投保人健康信息共享，达到降低骗保行为的目的。

（二）坚持自主创新，拥有核心技术

创新是大数据征信得以发展的源泉与动力，从个人征信到企业征信，征信标准的不断完善得益于创新思维的刺激，由近期美国贸易战、中兴整改可以思考出，企业永续发展的条件是拥有别人难以取代的技术。在贸易限制、行业垄断问题中，只有拥有独立自主的创新能力，掌握核心技术，才能在摩擦冲突下站稳脚。同时要遵守行业准则，不搞垄断制，只有加强信息共享，促进传统征信与大数据征信资源整合，大数据征信才能畅通无阻。

（三）提高行业准入，加强征信监管

現有的征信体制还处于发展的初级阶段，并且服务漏洞常现。如P2P平台征信标准模糊，行业发展不透明，贷款操作不规范，导致出现“裸贷”等严重危害行业声誉事件;小微企业贷款征信存在高利贷、信息泄露、虚假平台问题;在监管制度上，大数据征信也存在法律缺失、监管部门责任分散的问题。故应通过采取提高网络借贷平台营业执照发放标准和统一征信标准、限制最高放款率等措施来减少诈骗平台、行业恶性竞争问题。同时应完善网络征信贷款平台的监管法律，明确监管部门的职责，降低非法集资风险。

参考文献：

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[2]夏彬珊，王明宇，李晓.蚂蚁金服的发展现状与趋势研究[J].中国商论，2015（36）：94-97.

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[5]赵海蕾，邓鸣茂，汪桂霞.互联网金融中的大数据征信体系构建[J].经济视角，2015（4）：18-21.

作者简介：

陈璐，女，江苏南京人，苏州科技大学商学院金融工程专业学生;

周桃云，女，江苏宿迁人，苏州科技大学商学院金融工程专业学生;

任婧怡，女，江苏宜兴人，苏州科技大学商学院金融工程专业学生;

谷银霞，女，江苏泰州人，苏州科技大学商学院金融工程专业学生。