对我国互联网金融个人征信发展的思考

(中央民族大学 北京 100081)

引言

2018年1月4日，中国人民银行发布公告，受理百行征信有限公司(筹)(以下简称“百行征信”)的个人征信业务申请，并于1月22日批准百行征信获得我国第一个“个人征信机构许可”牌照。这是既2015年中国人民银行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》之后，我国个人征信体系建设的又一个重要进展。根据公告显示，百行征信由中国互联网金融协会和芝麻信用、腾讯征信、前海征信、鹏元征信、中诚信征信、考拉征信、中智诚征信、华道征信8家市场机构共同发起组建。作为一家开展个人征信业务的市场化征信机构，百行征信将与现行央行征信中心形成有效补充，其主要服务对象是网络小贷公司、网络借贷信息中介机构和消费金融公司等互联网金融从业机构，此外，还包括从事反欺诈等服务的第三方符合资质要求的机构。百行征信通过对多维度的征信记录进行有效整合和充分利用，有利于共享个人征信信息，化解互联网金融行业信息孤岛的困局，提升行业风险定价能力和风险防控水平。①

互联网金融行业的有序发展离不开健全的互联网金融征信体系，互联网金融征信依然是互联网金融稳健发展的基石。②但是，在近年来互联网金融飞速发展阶段，由于征信体系不完善，过度多头借贷、借贷诈骗等乱象屡见不鲜，迫切需要一家符合独立性要求、具有客观公正性、能够保护个人信息主体权益的个人征信机构。所以，百行征信的设立是我国在个人征信体系建设进程中的重要一步。目前，百行征信处于筹建阶段，仍存在许多待解决的难点和问题，包括真正实现信息共享与互联互通，市场化原则运作，数据源的真实性、及时性与适当性提供，个人信用信息保护等。本文通过对互联网金融个人征信进行初步观察，对如何规范和促进互联网金融个人征信健康发展提出相关建议。

一、我国互联网金融个人征信的发展现状

目前，在我国的个人征信业务中，主要存在两种征信模式，即以中国人民银行为代表的传统征信模式与以8家互联网公司为代表的互联网大数据征信模式，前者的数据来源主要是持牌金融机构，而后者则以电商平台等互联网数据为基础。

(一)传统个人征信模式

传统个人征信模式是指以中国人民银行征信中心为主要代表的征信模式，受《征信业管理条例》约束，机构的设立和业务的开展需要申请相关牌照或备案。我国中国人民银行征信系统于2006年正式建立，其个人征信系统主要数据来自于持牌金融机构，采集的范围覆盖个人贷款、信用卡、担保等信贷信息，以及个人住房公积金缴存信息、社会保险缴存和发放信息、车辆交易和抵押信息、法院判决和执行信息、税务信息、电信信息、个人低保救助信息、执业资格和奖惩信息共计8类公共信息，涉及的数据项超过80项，服务对象包括商业银行、农村信用社、信托公司、财务公司、汽车金融公司、小额贷款公司等各类放贷机构，主要应用于商业银行等金融机构的放贷行为。

1.传统个人征信模式的优势

在传统征信模式下，征信(即信用记录信息的汇集)、评分(即基于信用信息对征信对象所做的信用评估)及其使用(信贷或投融资业务部门用评分来进行客户分级)通常分别由不同的公司独立经营。在此过程中，据采集、数据加工和信用评估以及数据产品使用被切割成三部分，这既保证了信用评估的公正与客观，也能有效防止利益冲突、信息滥用以及隐私侵犯。

2.传统个人征信模式的不足

传统征信也存在着不足。首先，传统的用评估服务覆盖有限，在国内，央行征信系统9亿多的覆盖人群中，有信用记录的人群不及一半，这对依赖信用记录作征信的传统信用评估带来困难；其次，传统信用评估信息维度较为单一。比如，中国对个人信用评估的信用信息主要源于央行个人征信中心，较为单一的来源不能精确刻画受评对象的信用属性。再次，由于传统信用评估的数据来源单一，更新缓慢，数据模型也比较稳定，造成信用评估结果滞后，不能及时反映受评对象的最新信用状况。最后，传统征信业模式下，数据维度被局限在个人基本特征和财务信用方面，变量较少，对评估对象的刻画不够细致，不利于具体的商业开发。

(二)互联网金融个人征信模式

近年来，随着互联网金融的发展，对个人和企业的互联网行为数据进行征集的互联网大数据征信开始起步发展。大数据个人征信模式是指应用人工智能、大数据、云计算等技术，收集来自政府、金融系统的数据，并分析用户在网上银行、电商购物、社交聊天、招聘婚介、交通运输等网络平台上的行为记录，形成个人征信记录，绘制个人信用画像，以提供个人征信服务。

在2015年1月5日，人民银行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用、腾讯征信等8家机构做好个人征信业务的准备工作。在这8家机构中，芝麻信用、腾讯征信、拉卡拉信用管理3家属于电商平台系，他们的优势是拥有巨大的平台沉淀数据；深圳前海征信背靠平安集团，具有征集银行信贷、P2P借贷、车辆违章等多个渠道信息的优势；鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、北京华道征信是正在积极介入互联网征信领域的第三方征信机构。其服务对象为互联网金融企业、传统金融企业、提供社会服务的个人和企业等，应用于互联网金融服务领域，社会服务领域等。③

1.互联网金融个人征信模式的优势

区别于传统征信，鲜明的互联网加大数据的基因决定了个人大数据征信与传统模式的巨大差别。首先，在信用信息来源上，大数据征信除了通过获得传统资信评估信息以外，主要借助现代通信技术，从社交网络、电商网络、移动终端等获得各种信用信息。这些数据可以用于分析客户的生活行为，并从中挖掘出社会、政治、商业、文化、健康等领域的信息，甚至用于预测客户或市场的未来趋势。其次，中国拟批准设立的个人征信机构则是集信息征集、数据分析、资信评估、信贷业务于一体，力图形成完整的生态闭环，在这一生态体系中，无论电商平台、支付通道、投融资与理财还是互联网银行与保险等业务端的数据都被拿来作为征信数据。同时，在体系内部完成征信与信用评估工作，征信不再是独立的业务，而被整合到具体的应用场景，信用评分也成为吸引不同主体到平台进行活动的工具。

2.互联网金融个人征信模式的不足

封闭的大数据个人征信模式存在诸多弊端，成为限制其发展的障碍，这些不足主要在于：第一，数据封闭，重复建设。个人数据征信具有“准公共品”属性，当前，征信数据体系私有化，各自为战的现象突出，对于同类数据反复的收集整理造成有关企业为获取征信信息投入巨大，造成社会资源浪费。第二，脱离个人信用形成规律，模型雷同。对比一下八家个人征信业务预备企业的数据维度，可以发现他们征信的数据维度的相似性很高，基本上都包括身份属性用以说明个人家庭及身份基本信息；行为偏好用以说明购物为主的网络行为；以资产和收入等财务状况为出发点考察履约能力；通过考察朋友圈的广度和高度、交往的深度来衡量社交关系。但八大机构的大数据征信中，除芝麻信用外(花呗分期付款可提供违约及逾期数据)，均缺乏有效的违约信息，即持续信用使用与违约或逾期的信息用于信用验证。第三，信息安全与隐私保护缺乏保障。互联网模式下的个人信息保护立法进程滞后于网络技术的高速发展，个人信息安全更加难以得到切实保障。④

(三)互联网金融个人征信系统新进展——“百行征信”的设立

2018年2月22日，央行正式批复了首张个人征信牌照——花落百行征信有限公司。牌照有效期三年，截至2021年1月31日。百行征信的成立是对我国中央银行征信中心的补充，更是我国互联网金融征信系统建设中的一个重要进展。百行征信作为具有独立性的征信机构，主要在银、证、保等传统金融机构以外的网络借贷等领域开展个人征信活动，与人民银行征信中心运行的国家金融信用信息基础数据库形成错位发展、功能互补的市场格局，同时，也将有效弥补上述八家机构的非独立性、非共享性、业务闭环等问题。

二、开展互联网金融个人征信的难点

百行征信的设立代表着我国个人征信建设又迈出了一小步，但总体来说，我国在个人征信体系建设仍然不完善，还有许多待解决的难题。百行征信的成立也不是一蹴而就的，需要攻克以下难点：

(一)互联网金融征信的隐私保护

互联网金融企业以电子商务、社交网络为平台，量采集用户的基本状况、财产状况、经营状况、交易数据、选择偏好、消费规律和信誉评价等信息，但是显然，信息采集范围超出了法律规定。互联网金融征信也应遵守征信业务规则，包括严格遵守《征信业管理条例》等法规，主动遵循有关国际惯例，如世界经济合作发展组织《隐私保护和个人数据跨国流动指导原则》等。

(二)互联网金融与人民银行征信系统的信息共享

《征信业管理条例》规定，从事信贷业务的机构应当按照规定向征信系统提供信贷信息，征信系统为信息主体和取得信息主体本人书面同意的信息使用者提供查询服务。征信系统只有囊括信息主体有的信贷交易，才可充分全面反映出借款人的资信状况。而随着互联网金融业务的创新，互联网金融机构已经开始积累信用信息。因此，有必要在保障信息安全、保护信息主体权益的前提下，进一步研究论证将这些信贷信息纳入征信系统的可行性，实现能反映个人信用状况的信贷信息在更大程度上的共享和整合。

(三)互联网金融模式下的信用评分

信用评分是国际通用的信用风险管理工具，是信贷机构利用本机构客户信息，以客观、量化的方计算出反映消费者信用风险高低的分数，代表了消费者的信用风险在总体人群中的相对排序位置，可以直观简洁地判断风险高低。但是，目前我国互联网金融模式下的信用评分，只是依据客户的历史行为及交易记录来判断单个客户的信用风险，缺乏对客户大量线下信用交易信息的评估，在对客户未来的市场风险以及客户内部风险防控方面也是空白。

三、开展互联网金融个人征信的策略建议

(一)统一征集标准，实现更大范围内信息共享

互联网金融企业应该统一信用征集标准和技术，征信信息实时共享在互联网金融征信系统中。同时在条件成熟的情况下，让互联网金融征信体系与中国人民银行的征信系统对接，实现反映企业和个人的信用信息能够在更大的范围内实现共享。中国人民银行征信系统数据信息没有囊括互联网金融背景下互联网金融企业所收集到的通过网络社交平台、第三方支付平台、电子商务平台等渠道所收集、整理、加工和保存的信用信息。因此通过两者的征信信息共享或者探索成立人民银行征信系统的互联网金融征信子系统，不仅能够实现信用信息更大范围内的共享和整合，还能有效隔离互联网金融征信系统内因缺乏统一的征信标准而收集到的一些其他非同一标准征信信息。

(二)加强互联网金融征信的法律法规建设

我国应加强互联网金融征信法律法规的建设，作为对《征信业管理条例》的补充。对于互联网金融企业收集信息的范围法律法规应进一步明确，不能过度收集，只要能够判断信息主体的信用状况即可。且在查询信息主体的信用状况信息时要征求信息主体本人的同意，保护信息主体的隐私权。此外信息提供者在向征信机构提供企业或者个人的不良信用信息时，应告知企业或者个人，保障企业或者个人对自己的不良信用信息的知情权，督促企业或者个人尽量避免不良信用的产生。

(三)加强互联网金融征信监管

应该明确互联网金融征信业务的监管部门和职责，对互联网金融企业的信用信息的收集方法，收集渠道进行监管，规范互联网金融征信行为，处理信息主体的投诉纠纷，保障信息主体的合法权益，构建健康有序的互联网金融行业发展氛围。

【注释】

①百行征信要来了，它能干点啥？http://money.ycwb.com/2018-01/10/content_25875685.htm

②袁新峰.关于当前互联网金融征信发展的思考[J].征信,2014,32(1):39-42.

③刘世成.互联网金融模式下的征信机构及其需求分析[J].征信,2015(4):44-46.

④赵志勇.个人大数据征信:模式困境与出路探析[J].上海金融,2017(7):92-95.