大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展背景及與傳統(tǒng)征信的比較

傳統(tǒng)征信在方便個人信貸、輔助金融授信決策、防范信用風險和提升金融獲得性等方面發(fā)揮著關鍵作用，但其在互聯(lián)網(wǎng)金融領域的局限性也不容忽視。一是全國還有5億左右人口沒有在持牌金融機構的信用活動，從而不被其所覆蓋。二是隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上產生、沉淀了大量與個人征信相關的數(shù)據(jù)，目前還難以被其采用[1]。大數(shù)據(jù)征信的出現(xiàn)有助于解決上述問題，并在一定程度上取得了快速發(fā)展。據(jù)我們研究，大數(shù)據(jù)征信得以發(fā)展的基本條件有以下三點：一是我國政策扶持和部署所釋放的良好信號；二是以“金融線上化”為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融更巨大的長尾需求；三是大數(shù)據(jù)技術的強力支撐。

一、政策扶持

自2013年起，我國陸續(xù)頒布了一系列法律法規(guī)，為征信業(yè)的健康發(fā)展構建了法律制度框架。2013年3月國務院發(fā)布《征信業(yè)管理條例》（以下簡稱《條例》），成為我國首部征信業(yè)法規(guī)，也是我國征信法制建設的基石。2013年12月為配合《條例》的實施，中國人民銀行出臺《征信機構管理辦法》，貫徹建立健全社會征信體系的要求，確立征信經營活動遵循的制度規(guī)范和監(jiān)管依據(jù)。

此外，為提高個人征信服務水平，引入市場競爭，我國為逐步開放征信市場做好立法準備。2015年1月中國人民銀行印發(fā)《關于做好個人征信業(yè)務準備工作的通知》，批準8家機構做好開展個人征信業(yè)務的相關準備工作。2015年7月中國人民銀行等十部門發(fā)布《關于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），《指導意見》提出推動信用基礎設施建設，培育互聯(lián)網(wǎng)金融配套服務體系，鼓勵有條件的機構依法申請征信業(yè)務許可。監(jiān)管的改革措施為大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展創(chuàng)造了良好的外部環(huán)境。

值得注意的是，為加快大數(shù)據(jù)部署，深化大數(shù)據(jù)應用，推進落實“互聯(lián)網(wǎng)+”國家戰(zhàn)略，2015年7月國務院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》和2015年9月國務院辦公廳印發(fā)《關于運用大數(shù)據(jù)加強對市場主體服務和監(jiān)管的若干意見》?！洞龠M大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中最引人注目的就是開放政府數(shù)據(jù)和推動產業(yè)創(chuàng)新，鼓勵大數(shù)據(jù)在征信業(yè)的應用和發(fā)展。相關專家認為，大數(shù)據(jù)是征信建設的重要“礦產資源”，征信建設必須以大數(shù)據(jù)為依托和支撐，在廣度和深度上運用大數(shù)據(jù)建立信用體系，提高信用評價的全面性、實時性和授信效率。

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)儼然成為等同于能源的戰(zhàn)略資源，信息公開和數(shù)據(jù)開放成為當下時代發(fā)展的主題。行政機關在履行行政管理和公共服務職責過程中掌握了海量信息，如何通過信息公開管好、盤活這些數(shù)據(jù)資產，成為行政機關亟待解決的問題。黨的十八屆四中全會《中共中央關于全面推進依法治國若干重大問題的決定》明確提出要全面推進政務公開，推進政務公開信息化，加強互聯(lián)網(wǎng)政務信息數(shù)據(jù)服務平臺建設。數(shù)據(jù)公開制度的逐漸確立，為社會信息資源的開放、共享與服務提供制度保障。

以上這些法律、法規(guī)、條例及制度的制定有利于加強整個征信市場的管理，規(guī)范信息提供者、信息使用者以及征信機構的行為，保障信息主體的權益。同時，其他配套制度也正在逐步制訂和完善，將與《條例》共同構成征信法律體系，促進我國征信業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展，更好地滿足個人和企業(yè)的融資需求。

二、市場需求

近年來，互聯(lián)網(wǎng)金融異軍突起，成為我國經濟發(fā)展的新興力量?；ヂ?lián)網(wǎng)金融在繁榮發(fā)展的同時，由于成立的時間較短，自身風險防控能力較弱，信用評估、風險定價和風險管理等方面都不完善，問題事件不斷涌現(xiàn)。一方面，互聯(lián)網(wǎng)金融的用戶大多是具備“長尾特征”的網(wǎng)絡用戶，這部分用戶難以被傳統(tǒng)征信所覆蓋，且由于行業(yè)機構間缺乏信息數(shù)據(jù)的溝通和交流，致使“一人多貸”重復借款現(xiàn)象突出，整個行業(yè)面臨著巨大的信用風險。另一方面，由于征信體系不健全，互聯(lián)網(wǎng)金融公司普遍以線下風控為主，大量盡職調查耗時耗力，既增加了自身的運營成本，且對借款人的信用水平的評估易存有偏差，間接提高融資成本。傳統(tǒng)征信機制不健全成為制約互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的主要因素。互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展為大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展提供了巨大的應用前景，倒逼征信跟上時代的步伐，推動征信機制的變革。

三、技術支撐

大數(shù)據(jù)征信之所以興起，除了上述兩個因素之外，技術支撐也不可或缺。大數(shù)據(jù)和云計算技術的進步為大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展提供了支撐和便利，人工智能算法模型為全面刻畫用戶違約概率和信用狀況提供了有力補充。一方面，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展，老百姓的衣食住行、社會交往與互聯(lián)網(wǎng)趨于緊密結合，互聯(lián)網(wǎng)上產生、沉淀了大量與個人征信相關的數(shù)據(jù)。借助大數(shù)據(jù)抓取和挖掘技術、云計算技術，這些數(shù)據(jù)的采集、記錄、儲存和分析變得更加容易。另一方面，以機器學習為代表的人工智能技術相繼被采用，不僅可以分析、歸納和匯總各種渠道獲取的結構化和非結構化數(shù)據(jù)，還可設計多種預測模型（欺詐模型、身份驗證模型、還款意愿模型和穩(wěn)定性模型等）預測信用主體的履約意愿和履約能力，減少違約風險和壞賬率。

——大數(shù)據(jù)征信與傳統(tǒng)征信的比較

近年來，伴隨互聯(lián)網(wǎng)金融和大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，大數(shù)據(jù)征信開始興起。大數(shù)據(jù)征信具備覆蓋人群廣泛、信息維度多元、應用場景豐富和信用評估全面四個創(chuàng)新特點，但與傳統(tǒng)征信相比，大數(shù)據(jù)征信在數(shù)據(jù)范疇和內涵的效用性、征信機構的獨立性及隱私保護等方面還存在諸多問題，需加以重視。

一、征信的基本概念

傳統(tǒng)征信是由專業(yè)機構通過固定的模型定向采集財務和金融交易信息并對信息進行加工、處理、報告的專業(yè)化信用管理服務。傳統(tǒng)征信興起于國外，在美國，以1933年成立的鄧白氏公司為代表，在我國主要是以中央人民銀行征信系統(tǒng)為代表，是目前我國乃至全球范圍內普遍存在的征信業(yè)態(tài)。我國征信機構的設立和征信業(yè)務的開展受《征信業(yè)管理條例》的約束，并且需要申請相應的牌照。

大數(shù)據(jù)征信是指通過對海量的、多樣化的、實時的、有價值的數(shù)據(jù)進行采集、整理、分析和挖掘，并運用大數(shù)據(jù)技術重新設計征信評價模型算法，多維度刻畫信用主體的“畫像”，向信息使用者呈現(xiàn)信用主體的違約率和信用狀況。

大數(shù)據(jù)征信活動在《征信業(yè)管理條例》所界定的征信業(yè)務范圍內，其本質仍是對信用主體信息的收集、整理、保存、加工和公布，但與傳統(tǒng)征信相比，突出大數(shù)據(jù)技術在征信活動中的應用，強調數(shù)據(jù)量大、刻畫維度廣、信用狀況動態(tài)交互等特點，可作為征信體系的有益補充。

二、大數(shù)據(jù)征信的創(chuàng)新特點

從表面上看，大數(shù)據(jù)征信和傳統(tǒng)征信似乎只是數(shù)據(jù)的獲取渠道不同，前者主要來自于互聯(lián)網(wǎng)，后者主要來自于傳統(tǒng)線下渠道，但是二者存在較大的差異。大數(shù)據(jù)征信創(chuàng)新主要表現(xiàn)在覆蓋人群廣泛、信息維度多元、應用場景豐富及信用評估全面四個方面，由此帶來征信成本的降低和征信效率的提高。

首先，覆蓋人群廣泛。傳統(tǒng)征信主要覆蓋在持牌金融機構有信用記錄的人群。大數(shù)據(jù)征信通過大數(shù)據(jù)技術捕獲傳統(tǒng)征信沒有覆蓋的人群，利用互聯(lián)網(wǎng)留痕協(xié)助信用的判斷，滿足P2P網(wǎng)絡借貸、第三方支付及互聯(lián)網(wǎng)保險等互聯(lián)網(wǎng)金融新業(yè)態(tài)身份識別、反欺詐、信用評估等多方面征信需求。

其次，信息維度多元。在互聯(lián)網(wǎng)時代，大數(shù)據(jù)征信的信息數(shù)據(jù)來源更廣泛，種類更多樣。大數(shù)據(jù)征信數(shù)據(jù)不再局限于金融機構、政府機構以及電信提供的個人基本信息、賬單信息、信貸記錄、逾期記錄等，還引入互聯(lián)網(wǎng)行為軌跡記錄、社交和客戶評價等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在一定程度上可以反映信息主體的行為習慣、消費偏好以及社會關系，有利于全面評估信息主體的信用風險。

再次，應用場景豐富。大數(shù)據(jù)征信將不再單純地用于經濟金融活動，還可將應用場景從經濟金融領域擴大到日常化、生活化的方方面面，如租房租車、預訂酒店、簽證、婚戀、求職就業(yè)、保險辦理等各種需要信用履約的生活場景，在市場營銷支持、反欺詐、貸后風險監(jiān)測與預警和賬款催收等方面具有良好的應用表現(xiàn)。

最后，信用評估全面。大數(shù)據(jù)征信的信用評估模型不僅關注信用主體歷史信息的深度挖掘，更看重信用主體實時、動態(tài)、交互的信息，以信用主體行為軌跡的研究為基礎，在一定程度上可以精準預測其履約意愿、履約能力和履約穩(wěn)定性。此外，大數(shù)據(jù)征信運用大數(shù)據(jù)技術，在綜合傳統(tǒng)建模技術的基礎上采用機器學習建模技術，從多個評估維度評價信用主體的信用狀況。

三、大數(shù)據(jù)征信存在的問題

大數(shù)據(jù)征信借助大數(shù)據(jù)技術能夠更全面地了解授信對象，減少信息不對稱，增加反欺詐能力，同時更精準地進行風險定價，從數(shù)據(jù)維度和分析角度提升傳統(tǒng)征信水平，可以讓征信更加科學嚴謹，是一個必要的補充。但從數(shù)據(jù)范疇和內涵的效用性、征信機構獨立性及隱私保護等方面看，大數(shù)據(jù)征信仍存在諸多問題，需加以重視。

第一，數(shù)據(jù)范疇和內涵突破“金融屬性”，效用性尚待驗證。傳統(tǒng)征信的數(shù)據(jù)主要來源于金融機構和公共部門構成的數(shù)據(jù)循環(huán)，以銀行信貸信息為核心，包括社保、公積金、環(huán)保、欠稅、民事裁決與執(zhí)行等公共信息，數(shù)據(jù)相對完整且共識性高。大數(shù)據(jù)征信采集數(shù)據(jù)的范疇突破“金融屬性”，數(shù)據(jù)主要來源于電商類平臺、社交類平臺以及生活服務類平臺等，涵蓋網(wǎng)上交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)及互聯(lián)網(wǎng)服務過程中生成的行為數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)多與借貸行為關系不大，共識性較弱，且各平臺的數(shù)據(jù)完整性各有不同，因而能否作為判斷信用主體信用狀況的主要指標，尚待市場驗證。

第二，數(shù)據(jù)采集和使用未遵循“獨立第三方”基本原則。傳統(tǒng)征信堅持獨立第三方征信原則，征信機構是“市場中立”的──既不與信息提供者或信息使用者有直接的商業(yè)競爭關系，也不介入或影響信息提供者或信息使用者在各自細分市場的競爭。而大數(shù)據(jù)征信突破“獨立第三方”的邊界，征信機構數(shù)據(jù)的采集和使用多源于并應用于自身開展的業(yè)務，這樣征信報告的有效性得不到保障，公信力備受質疑。而且如果信息提供者或信息使用者控制征信機構，也很難約束其不濫用征信數(shù)據(jù)，或者損害個人征信權益。另外，征信機構無形當中會獲取一定的市場影響力，可能扭曲信息提供者和信息使用者的行為,并對收費有操控力。因此，大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展應堅持獨立第三方征信基本原則，保持“市場中立”。

第三，隱私保護形勢日趨嚴峻。大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖據(jù)和抓取技術廣泛應用，信用主體全方位信息數(shù)據(jù)得以被全盤收錄，海量信息數(shù)據(jù)的收集給信用主體隱私帶來巨大挑戰(zhàn)，隱私防護變得更加困難。比如用于特定場合的信息數(shù)據(jù)被用于其它商業(yè)用途，不同機構之間信息數(shù)據(jù)的交叉驗證，隱私侵犯的風險大大增加。