大数据模式下征信业发展及对我国启示

陈梦华 罗琎 王文杏 陈才麟

摘要：目前我国互联网发展迅猛，对征信业发展带来较大冲击，业务和风险的类型都发生了转变，如何更好地利用互联网这把“双刃剑”，把大数据渗透进征信业务，对促进我国征信业健康发展来说非常重要。本文主要从大数据模式下征信业发展的新特征、监管问题、监管对策几个方面进行研究，最后对我国征信业发展提供几条路径建议。

关键词：互联网征信 大数据 征信业

一、中国征信业发展历程

中国的征信制度是在上世紀80年代末发展起来的，但在过去几十年里取得了显著的进步。1978年市场经济改革的深化导致了经济中信贷交易数量的增长，对个人和公司信贷信息的高需求。在此背景下，我国开始建立企业和个人信用信息系统。上世纪90年代初，几家银行成立了信用评级公司，中国诚信（China Chengxin）和大公国际（Dagong Global）等评级机构也相继成立。从1995年到2003年，在地方政府的指导下，上海、深圳等城市建立了地方信用报告制度，取得了显著进展。

二、互联网大数据时代征信业发展的挑战与机遇

互联网金融的发展呈现出与传统金融不同的特点，即普遍性、分散化和长尾客户。分权打破了传统领域的垄断，带来了多样化的金融结构，填补了现有市场的空白。互联网大数据极大地降低了金融服务的成本，扩大了客户的范围，人们以很低的成本关注正态分布曲线的“尾部”使其成为长尾型，主要特点是“细”和“长”，“细”即份额很少的市场，在以前不被重视的市场；“长”即市场虽小但数量众多。互联网金融服务的便捷性和低成本能够满足社会各阶层客户的需求，由此产生的个人征信制度也应体现上述三个特征，而这三个特征在我国现行征信制度中并不明显。

三、大数据征信服务——以阿里巴巴“蚂蚁信用”为例

阿里巴巴的“芝麻信用”本质上是一套集个人理财账户、网络社交信息、公用事业信息于一体的大数据信用系统。“芝麻信用”的数据源主要由三个方面组成：一是政府机构、金融机构、社交平台、搜索引擎等发布的显性数据和软信息（消费习惯、爱好、网络口碑和影响力等）；二是网上银行、社保账户信息、缴纳公用事业费、通讯费缴费记录、交通信息平台等部分隐性数据；三是阿里巴巴集团旗下的淘宝、天猫、支付宝等第三方支付平台以及社交平台上的用户消费、交易记录等。芝麻信用利用数据模型对上述大量的网络交易及行为数据进行分类和整合，并将系统分析结果作为评价个人和小微企业信用状况的依据。

四、我国征信业发展存在的问题

（一）互联网征信相关法律法规尚不健全

目前对互联网金融的征信业务缺乏针对性的法律约束，未来亟待出台关于互联网金融信用信息基础数据库管理和使用、互联网征信的信用信息标准、网络数据采集和使用规范、信息主体的权益保护、不同类型数据库的信息共享、社会征信机构的评级等方面的细则。

（二）中国的信用信息仍处于高度垄断与相对封闭状态

征信业的健康快速发展有赖于信用数据的透明共享和便捷获取，中国的政府监管体系和国际惯例要求个人完整的信用信息主要从公安、税务、司法、医院、公共部门、银行等金融机构收集。然而，只有少数地方银行、电信和公用事业公司能够实现信息共享，其他政府部门的信用数据尚未公开。

（三）互联网征信中个人信息保护和信息安全的风险较大

很多用户在使用互联网平台的过程中往往因系统或软件设置的原因，被迫同意通过某些权限使其采集到个人信息，某些采集范围可能还超出限制范围。另外，由于互联网平台对存续的个人隐私信息的不规范管理，很难避免对禁止或限制类信息的采集和防止个人信息泄露。

五、征信业发展的新需求

（一）风险控制是互联网金融的关键，信用报告系统是风险控制的核心

互联网金融发展尚处于起步阶段，尚未形成成熟的业务模式，数据标准化、数据安全、隐私保护等机制不符合央行征信体系的基本要求。中国人民银行收集的数据来源狭窄，覆盖范围小，时间滞后，导致数据结构与市场需求不匹配。这种情况迫使信贷登记机构通过其他渠道获取信贷数据和信息，为互联网金融的发展提供了市场力量。

（二）大数据为传统的信用报告增加了价值

波士顿咨询集团（《Boston Consulting Group》2015，“回归‘价值的本质：金融机构如何管理大数据。”）指出，在大数据时代，数据占有的加速使得低成本的试错成为可能。信用登记机构可以收集大量以前被忽视的“小机会”，并积累它们以实现“巨大价值”。首先，可以使用连续的实时分析来优化结果，将数据采集过程从静态转换为动态。其次，大量数据的积累扩大了对数据质量的容忍度。在此之前，庞大的收集成本和有限的分析能力意味着通过抽样获得准确的、可量化的信用数据，而现在多维数据的可用性导致了广泛的应用。最后，数据分析的成本门槛明显降低。以前数据挖掘的高成本使得大多数信用登记机构将数据处理资源用于可能带来丰厚利润的大客户。随着数据处理成本的大幅降低，将会更多地关注“小机会”，积累这些机会来实现质的飞跃。

（三）信息技术的进步和信用报告市场的升级

毫无疑问，信息技术的发展对于提高征信的效率至关重要。通过互联网高速传输数据有助于打破传统的地域限制。如果征信系统能够在全国范围内扩展信用报告网络，支持全国金融机构的信息服务，那么金融服务的成本就会大大降低，便利性就会大大提高。数据挖掘、机器学习、人工智能等技术可以随时将大数据转化为小模块，在海量信息中发现有价值的个人行为规律，高效完成海量数据的风险分析。

六、互联网金融时代下征信业的发展路径

（一）互联网金融时代信用报告服务的新特征

互联网征信数据资源主要来自社交平台、在线交易等网络服务的在线信息。这些数据可以用来推断个人的行为、性格和经济状况，以评估他们未来的负担能力。互联网技术的使用使信贷信息的范围扩大到更广泛的人群，大大丰富了覆盖面。网络信用评价往往描述个人的个性和基本特征，因此有许多可能的应用场景。评估报告还可以用于房屋租赁、汽车租赁、酒店预订和除信贷贷款之外的其他场景。

（二）大数据时代的整体创新

大数据的概念最早由schonberger和Cukier（2013）提出，质量、高速、多样性、价值和真实性这五个基本特征表明信用报告行业发生了重大变化。信用登记机构利用互联网上大量的非金融信息及从金融平台和政府部门收集信息。在这种背景下出现了许多新型信贷产品（如营销、信贷风险管理和反欺诈）。未来，信用报告机构将致力于核心数据处理技术，通过数据分析识别企业和个人行为。建立以市场为导向的机制将使越来越多的信贷公司能够为客户提供量身订做的产品和服务，从而通过这些技术革新改变原来的市场结构。

（三）形成多层次信用报告市场

我国预计将建立一个由三层组成的多层次信用报告体系。第一种主要向公众提供信用产品，由中国人民银行征信中心（PBCCRC）及其附属公司组成，包括若干公共信息和专门信用数据库。二是少数大型民营信用报告公司，通过提供基于基本信用信息和互联网金融信息的多元化信用评分和报告，占据了大部分市场份额。第三层由小型信用报告公司的垂直部分组成，这些公司专注于收集、调查和处理信用信息，以提供个性化的信用产品。

参考文献：

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[2]陈小林，杜若华，刘永锋.我国互联网金融征信体系建设路径思考[J].征 信，2015，33（01）：29-31.

[3]程鑫.互联网金融背景下征信体系完善所面临的机遇与挑战[J].上海金融，2014（11）：109-110.

（陈梦华、罗琎和陈才麟单位为中国人民银行海口中心支行；王文杏单位为中国人民银行儋州市中心支行）