陈志鹏
(黑龙江大学信息管理学院,黑龙江哈尔滨150080)
个人征信系统,通常是指一个征集和管理个人信用或信誉度的信息管理系统。张智斌教授认为,个人征信系统是一个以参与征信活动的人为主导,利用计算机硬件、软件、网络通信设备和其它办公设备,进行个人信用信息的收集、传输、存储、分析和利用,以满足信用信息使用的企业和人的需求,更好地管理被征信人信用信息的集成化的人机系统[1]。
在个人征信系统建设方面,美国由于有100多年的发展历史,所以在这方面一直处于世界领先地位。随着我国当前信息技术的快速发展和计算机硬件与软件的不断优化,信用经济蓬勃兴起,尤其是我国个人征信系统建设近几年来大有起色,尤其是不少企业建立的面对广大民众的新兴个人征信系统,受到了人们的一致好评和日益亲睐。
我国由于经济建设较晚,直到近几年,信用经济才真正在我国发展起来。而我国的个人征信系统因为发展时间短、设备设施不够完善、未形成先进的管理方法等原因,建设程度与发达国家仍然存在一定差距。同时,由于我国的基本国情限制,征信体系难以确定,也导致了个人征信系统因其体系不同而存在的差异性。鉴于征信体系,是个人征信系统建设的大环境,而我国的征信体系比较复杂,既不是美国的私营型征信体系,也不是欧洲的公共征信体系。因此,根据我国个人征信系统的体系不同和发展历程差异,通常划分为以下三种类型:
(1)公共征信体系:我国的各大银行征信系统基本上都属于公共征信体系,又称政府主导型体系,即在信用市场上,是以政府作为主导的。我国的各个银行的征信系统都是由央行统一管理的,其规范和制度都是由政府直接制定。银行征信系统过去只是单一的企业征信系统,自1999年开始,构建了银行个人征信系统,对参与到银行信用行为的被征信人进行征信,并保存到个人信用数据库中[2]。
(2)传统型的私营征信体系:私营征信体系,又称市场主导型体系,是以市场直接作为主导,而政府不直接参与的自由型征信体系。该系统主要由鹏元征信和中诚征信作为代表。鹏元征信系统成立于2005年4月,因其数据库相对较小,同时侧重点放在企业征信上面,导致它保存的个人信用信息相对较少,但所提供的信用产品比银行系统要丰富,不仅有信用报告,还有信用评分和信用身份等[3]。中诚信征信系统是我国市场主导下的传统型系统的另一个代表,其数据库要比鹏元系统大得多的,但它主要服务于股票市场,拥有一定的信用风险评估能力。
(3)大数据应用环境下的新兴型征信体系:当前在我国,由于大数据应用环境的出现带来了信用经济的快速发展,更多新兴的个人征信系统也出现在我国信用市场上。我国新兴型的征信系统大多于近两年公测,主要有阿里巴巴支付宝推出的“芝麻信用”系统、京东推出的“京东白条”系统和腾讯公司推出的“腾讯征信”等系统。这些系统的共同特点都是具有十分庞大的变量和拥有强大计算能力的中央电脑来构建的系统,拥有更多信用产品和服务。“芝麻信用”系统建立于2014年,于2015年进行公测。较其余新兴系统相比,该系统采集面和覆盖范围最大,信用产品和服务也较为完善[4]。
虽然新兴的个人征信系统有着受众多,信用信息采集广的特点,但由于新兴的个人征信系统都是依托于商业平台建立,它们所保存的信用信息往往作为商业机密存在,不可能有信息共享的行为。也因此导致了信息冗余和信息评估不一致的结果,相同的人在不同的征信系统里有着不同的信用评估。新兴的个人征信系统通过与传统的个人征信系统比较来说,拥有更多的信用数据和更先进的管理方式,并拥有更多更完善的信用产品和服务。新兴的个人征信系统基本上不需要通过个人征信系统直接盈利,所以用户均可以通过一证一号的方式免费进行注册和查询,比传统型的系统要方便得多。同时,传统型的个人征信信息管理系统主要是侧重于企业信用信息,在个人信用信息方面投资较少,拥有的个人用户也相对较少[5]。
我国传统的个人征信系统,主要是以央行为主导的各个银行个人征信系统。由于它们建立时间较早,服务用户比较单一,所以在系统结构上较为简单,一般由以下五个部分组成:
(1)档案信息系统:档案信息子系统主要央行征信系统通过对用户信用信息进行采集,采集主要信息是用户的信贷行为信息。档案信息子系统是我国央行个人征信系统独有的子系统,它所产生的信用档案是在符合我国国情和需求的方面下形成的。
(2)查询系统:查询系统是信息管理系统中最基本的单元,其功能是提供用户进行查询和修改。由于央行的查询系统拥有较为繁琐的申请需求和比较严格的保护措施,所以用户信用信息的私密性得到了很大的保护。
(3)信用评估系统:在个人征信系统中,信用评估系统通过一定的评估机制或模型,对信用信息进行分析和评测,最终生成信用报告或信用分。我国央行征信系统引进了欧美先进的FICO评分模型,通过该模型可以直观的对用户在信用市场的信贷行为进行评估。
(4)信息管理系统:信息管理系统是整个个人征信系统的核心,它包括了管理个人征信系统的数据更新,对缺失数据和虚假数据的处理方法,以及管理人员对个人征信系统的维护等一系列功能模块。
(5)失信公示系统:央行个人征信系统还包含有独特的失信公示子系统,主要通过系统对失信的用户进行公示,以起到警示作用,能更好的保障我国信用环境的建成[6]。
我国新兴个人征信系统的结构要比传统的个人征信系统更为完善。其中,作为新兴系统代表的“芝麻信用”系统,它除了拥有基本的信息管理系统、信用评估系统以及信用信息数据库以外,还拥有信息决策系统和独有的“灵芝”系统。该“灵芝”子系统主要是针对小微企业建立起来的一种企业信用“洞察”系统,也是连接支付宝平台上企业与个人征信系统之间的功能结构[7]。当前我国新兴的“芝麻信用”系统的具体结构状况(详见图1)。
图1 我国新兴的“芝麻信用”系统结构示意图
我国个人征信系统的最主要功能就是管理功能,它可以细分为数据管理、日志管理、控制管理等,这些功能保障了个人征信系统管理工作的进行。除了管理功能,评估功能也是个人征信系统功能模块的重要组成部分。传统的个人征信系统因为用户单一,信用数据和变量特征较少,所以其评估模块比较简单,在评估管理的建设上没有新兴的个人征信系统完善。对于新兴的个人征信系统,它们通过评估功能,产生信用报告和信用分,再经过计划功能模块,分析出信用行为预测,从而提供信用产品和信用服务。所以,计划功能也是个人征信系统的一部分,它的主要作用在整个系统的预测和控制上[8]。它一方面可以通过信用信息分析并预测出用户的信用行为和可还贷能力,另一方面,它又通过相关模块控制系统进行定期的自我检测和自我监督。
当前我国新兴的个人征信系统管理功能和传统的系统之间也存在较大差异,其中数据管理是区别他们的最显著特征。通常情况下,新兴个人征信系统所采集的数据,包括存贷款、买房买车、缴纳水电费等一系列信用行为信息,同时它还采集来自政府、金融系统的数据;除了这些数据外,“芝麻信用”系统还将用户的人际关系放在了采集对象里面。而传统的个人征信系统所采集的数据比较单一,主要是信贷数据。通过对这些大量的网络交易及行为数据的采集,从而更好地对用户进行评估[9]。在数据处理功能上,对于目前国内的“芝麻信用”系统,它完全免费供给和共享信用数据,而国内银行个人征信系统拥有很强的保密措施,同时因为信用信息用户量较小,信息需求者获取信用信息的难度较大,用户的信用信息私密性比较好。在数据更新上面,我国银行个人征信系统在数据处理上与“芝麻信用”个人征信系统相比,其更新速度慢,更新频率低,所包含的信用信息有时出现老化,失真化等问题[10]。
在其余功能比较上面,“芝麻信用”也有着其独特的优势。由于“芝麻信用”是基于互联网平台的个人征信系统,同时它针对的用户是广大的支付宝普通用户,该系统拥有更为海量的数据,他的数据变量特征也较多。同时,“芝麻信用”较央行征信系统多了信息决策系统。“芝麻信用”的控制管理灵活,数据更新快,频率高,它与银行个人征信系统相比,没有较为严格的信息输入和信息输出的控制,所以在进行数据更新的时候,无需经过繁琐的程序和流程。同时,其数据来源广泛,征集的数据变量较多,所以能够更好的控制系统信用信息的改正和更新。“芝麻信用”拥有决策系统,可以进行验证和预测管理,对用户未来的信用行为进行一定的判断。与银行的信用报告和信用档案相比,“芝麻信用”的芝麻信用分能够更加直观的反映用户的信用程度。
根据我国与国外一些发达国家的个人征信系统对比来看:国外的个人征信系统的结构比国内系统更加严谨和完善。由于美国和欧洲等发达国家的个人征信信息管理系统大多是益博睿和邓白氏。当前放眼全球的征信行业,美国是最具有代表性的。美国的征信体系包括个人征信管理系统建设,已有100多年的历史,其发展经历了从简单到完善、从混杂到统一、从单一到丰富化、从本土到全球的过程[11]。美国的市场经济十分发达,信用市场覆盖到全球,市场规模十分庞大。因此,它的征信行业也十分完整,征信机构是全球最多的,个人征信信息系统的建设引领世界,信用服务类型也是全球第一。现如今,美国已经拥有三大个人征信巨头,它们分别是益博睿(Experian)、艾可菲(Equifax)和环联(TransUnion)[12]。
将国外一些发达国家的个人征信系统与我国传统和新兴的个人征信系统进行对比分析,我们可以得出国内外个人征信系统的对比情况(详见表1)。
表1 国内外个人征信系统的差异比较
3.2.1 我国个人征信系统的优势 我国的个人征信信息管理系统在近10多年的发展过程中,不断进步,尤其是新兴的“芝麻信用”等个人征信系统,与国外个人征信系统比较来看,拥有以下3个方面的优势:
(1)符合我国国情需要:我国的个人征信信息管理系统在建设过程中都是以我国的国情为基础环境的,尤其是新兴的“芝麻信用”,它在构建芝麻信用分的评价模型时,没有照搬硬抄FICO模型,而是结合我国的具体实际,考察的范围纳入了人际关系、风俗习惯等方面,完全能适合中国人际社会的发展需求。
(2)拥有更为先进的理论方法与思维模式:我国新兴的个人征信信息管理系统,都是以更为先进的理论方法与思维模式为基础去建设的,譬如“芝麻信用”,它摒弃了传统的逻辑回归等理论方法,采用了机器学习等较先进的计算机科学理论与思维方式,建立并修正了相关模型。
(3)拥有更多的变量元素:在我国新兴的个人征信信息管理系统中,可以发现我国的“芝麻信用”系统在变量特征上十分广泛,不仅仅是各种数据和还款记录,还包含了购物类型,奉献过的爱心等信用行为信息[14]。同时,他的变量个数已经多达上万个,比国外的同类系统还要多一些。
3.2.2 我国个人征信系统的不足 虽然我国新兴的个人征信系统具有一定的优势,但就我国整体个人征信系统尤其是传统的个人征信系统与国外发达国家对比来看,目前还存在以下3个方面的不足:
(1)约束机制方面的欠缺:我国在建设个人征信信息管理系统时,由于将重点只关注在系统的建设方面,而缺乏了对约束机制的关注。一方面,我国缺乏了对个人信用信息的保护,我国政府和市场尚未形成一定的规范和法律法规。另一方面,在整个个人征信信息管理过程中,我国尚未形成一定的管理规范,这就导致没有任何一个明确的规范去约束各个征信信息管理系统的管理过程。
(2)系统结构方面存在一些不足:目前我国的个人征信系统在结构上还存在一些不足,譬如系统结构中因子系统构建不太规范,造成部分子系统的接口协议难以统一,导致整个系统的运行速度过慢,反应速度也相应出现一些问题。同时由于我国信用信息数据库缺乏更为先进的技术支持,其数据库存量和运算速度与国外先进的个人征信系统比较来说,要有一定的差距。鉴于我国个人征信系统缺少一定的规范,同时结构上缺少较成熟的计划功能,导致日常管理时该系统的自我检测较少,信用信息的真实性和安全性无法得到全面保障。
(3)部分信息处理比较繁琐,难以共享:一方面,我国个人征信系统的信息处理方法与国外先进的个人征信系统对比来说存在一定的滞后性。由于我国征信模式的不确定性,征信体系不是单一的市场主导型或政府主导型模式,所以在信息处理方面,我国尚未形成统一的信息处理规范,这就导致了不同的个人征信系统拥有不同的信息处理模式,无论在信息处理过程中还是信息处理结果方面都比较繁琐。另一方面,我国的征信系统通常是由企业征信系统和个人征信系统构成的,这两个管理系统是独立设置的,致使这两个系统数据库间的信息根本无法共享。同时,由于我国的个人征信系统良莠不齐,没有统一的评估机制和约束标准,因此各个机构和系统间的信用信息无法进行直接的交流,必须经过工作人员的转换和诠释后才能进行流转,这就导致了我国各个系统之间的信用信息无法及时共享,并导致“信息鸿沟”的形成,从而对我国各个征信系统之间的信息交流和共享设置了一定的阻碍屏障。
根据我国个人征信信息系统的建设状况,需要进一步制订和完善相关的法规和规章制度,从而形成更好的约束机制,以最大限度减少个人征信信息管理系统运营的不够规范性和个人信用信息使用的违法现象。同时,由于我国的征信系统是由企业和个人两大征信系统构成,为了改善这两个征信信息系统之间的“信息鸿沟”,增强两大系统的信息共享和信息交流,我国也应该出台相关的法律法规保障这种联合个人征信信息管理系统的构建[8]。
为了完善我国关于个人征信信息管理系统的相关约束机制,可从下面4个方面进行改善:(1)明确我国个人征信信息管理系统的管理规范,建议我国政府结合部分优良征信机构加快建立一个统一的系统管理规范条文;(2)颁布法律法规,明确个人信用信息的重要性,对攻击系统破坏个人信用信息和泄漏信用信息的不法分子给予严重的惩治;(3)确定我国的征信模式,建立统一的系统信用信息交换制度;(4)通过联合征信系统信息交流和信息共享的规范,出台关于企业征信信息管理系统和个人征信信息管理系统相联合的协作机制。同时,应该对二者的统一建立相对应的法规章程,方便以后的顺利运行。
一方面,通过构建我国联合的个人征信信息管理系统,建立相对统一的管理模式和规章制度,从而促进信息资源共享。另一方面,应建立一个可供信用信息流转的通用渠道,保证各个征信信息管理系统之间的信息交流。同时,通过建立联合的个人征信系统,以消除企业征信系统和个人征信系统之间的“信息阻塞”,不断改善我国“信息不对称”的状况;通过提高人们的信用意识,更好维持良好的社会经济和各类市场主体业务开拓秩序,与此同时要建立统一的评估标准,加强个人征信信息资源之间的共享,形成统一的信用产品和信用服务,以供给信息需求者使用。
我国个人征信系统建设的约束机制完善,需要从大数据环境方面给予个人征信信息管理系统的支持,从根本上来说,我们必须加强个人征信系统的建设和管理,不断改进和优化征信系统结构。在该系统的建设与管理方面,我们可以从以下3个方面来进行:
(1)进一步提高系统运作的兼容性:首先,对于我国个人征信信息管理系统的构建,必须明确子系统的各部分功能,建立有效用的子系统和统一的接口协议,才能提高子系统之间的兼容性。其次,在对于我国的企业征信信息管理系统和个人征信信息管理系统的联合构建中,必须建立一条可供信用信息通过的信息渠道,统一两者的评估标准,以保障其兼容性。
(2)有效保障系统内容的真实性:对于我国个人征信信息管理系统在真实性上的优化,要加大对国民的宣传,让他们了解个人信用的重要性,建立相关的法律规章防止输入虚假信息和他人信息的行为;必须透明信用信息管理系统的管理过程,让民众对个人征信信息管理系统起到监督作用;我们应该尽早建立规范的数据审查管理制度,定期定量的对数据库中的数据进行检查和更新。同时,我们还应该加大对谎报信用信息,和欺诈信用信息等不良行为的惩治,以严重的后果警戒心中摇摆不定的用户[15]。
(3)充分发挥系统功能的有效性:在我国个人征信信息管理系统的建设中,我们必须明确系统的功能。第一,我们要对各个子系统的功能进行分工和了解,太多的功能交叉只能减慢系统的运行速度;第二,要对系统功能建立统一的管理机制,只有拥有统一的功能管理机制,才能更好的提高系统功能的有效性;第三,在设计和建设系统功能的过程中要结合我国国情建设,参考外国先进系统的功能模块。我们不能一味的引入外国的个人征信信息管理系统,必须要结合我国实际,创造出具有中国特色系统功能。最后,必须加强对工作人员的技术培训,工作人员和管理人员的技术程度越高,对系统的维护能力越强,对系统功能的展示能力越强,能更进一步的提高系统功能的有效性。
综上所述,通过与国外先进的个人征信信息管理系统进行对比分析,才能了解我国个人征信系统存在的一些不足,才能更清晰地发现问题,更好地解决问题。今后我们必须进一步完善我国个人征信系统的约束机制,不断优化个人征信信息管理系统结构,积极构建联合型的新兴个人征信系统,并大力加强本行业工作人员的业务能力培养,通过多管齐下,以达到建立我国更为完善的个人征信系统的目的。
[1]张智斌,陆琨.个人信用征信系统研究[J].昆明理工大学学报(理工版),2002(2):48-52.
[2]中国人民银行.中国人民银行征信中心报告[R].北京:中国人民银行征信中心,2015.
[3]张雅婷.我国企业和个人征信系统发展探析[J].征信,2015.(3):35-37.
[4]朱才广.我国个人征信发展模式研究[D].广州:暨南大学,2016.
[5]钟曜璘,彭大衡.阿里征信模式对我国金融征信体系建设的启示[J].征信,2014(2):36-40.
[6]李蕾,张弛.对新形势下央行征信系统建设工作的思考[J].征信,2014(12):53-55.
[7]陈彩霞,石春,程明雄.基于FICO信用评分模型的电商小贷信用评价分析研究[J].现代商业,2015(26):34-35.
[8]冯梅,何久庆.对建立个人征信系统的几点思考[J].西安金融,2004(1):38-39.
[9]于晓阳.互联网+大数据模式下的征信——以芝麻信用为例[J].北方金融,2016(11):73-76.
[10]张国柱.美国、欧洲发达国家征信系统建设经验及启示[J].金融会计,2013(2):37-40.
[11]邱福提.美国提高信用报告准确性的经验做法及启示[J].征信,2013(4):61-63.
[12]唐明琴,叶湘榕.《征信业管理条例》与欧美征信法律的比较及影响分析[J].南方金融,2013(5):7-10.
[13]王宝琴.“美国式”个人信用制度及其特点[D].石家庄:河北师范大学,2007.
[14]朱才广.我国个人征信发展模式研究[D].广州:暨南大学,2016.
[15]高明,李炜.个人征信系统优化方案的思考[J].金融电子化,2006(2):68-70.