大数据背景下互联网征信产业的潜在风险及对策

◇卢 琦 陈伯韬 阮曦博

一、我国征信现状

征信是依法采集、客观记录信用信息，并依法对外提供信用信息服务的一种活动。征信也是信用信息共享的平台。征信体系的建立与完善，对各国经济社会的发展有着重要意义。2004年2月，中国人民银行启动个人征信系统建设，同年4月成立了银行信贷征信服务中心，2012年12月，通过了《征信业管理条例（草案）》。经过多年的发展，我国形成了以人民银行征信中心为主导，民营征信机构为补充的混合经营格局。但全球范围来看，我国征信行业起步较慢。央行征信中心目前有效覆盖了8.6亿人的信息，但仅有3.5亿人有信贷记录。对比美国92%的个人征信渗透率，我国只有35%。在这种情况下，依托大数据的互联网征信在一定程度上起到了补充作用，推动我国征信业进入市场化改革阶段。

1.公共征信

我国目前主要的征信机构是中国人民银行征信中心，这是一个为各商业银行提供企业和个人信息的专门机构。人民银行作为行政机构收集企业与个人在各银行中的信用情况，再出具企业和个人信用报告，而商业银行会依据该报告，综合考虑是否为其提供授信。人行征信中心的成立有效地给使用方带来便利，促进了我国金融行业发展。市场上还存在着比如由商务部或地方政府主导的征信公司，主要依靠出售信用报告以及信用衍生服务获得收入。在美国的Experian公司收入结构中，基础征信服务收入占比48%，信用衍生服务占比52%。由于我国的金融行业还在发展阶段，信用公司的衍生服务收入还较少，未来有巨大发展前景。

2.第三方征信

在公共征信体系之外，我国也存在着民营征信，比如较早就开始进行企业征信的新华信、全联征信等民营企业。在个人征信行业，央行在2015年给予芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信等八家公司牌照。互联网时代，征信正在快速与科技、大数据发生结合。同时由于大量网贷平台的出现，使得金融领域对信用报告的需求越来越大，互联网征信已成为现在的主流。各家大型互联网公司以及传统金融机构，如平安集团都在积极进入针对个人贷款的互联网征信行业中。芝麻征信依靠电商交易数据和蚂蚁金服数据覆盖了生活化应用场景，腾讯征信主要有反欺诈产品和信用评级产品，前海征信主打数据类、云系统、功能插件。拉卡拉征信积累了十年的银行跨行转账记录，中诚信征信联合了P2P贷款平台、电商、商业银行等成立了互联网征信联盟。在政策的支持下，我国的第三方征信机构正在快速发展，将对个人行征信中心起到良好的补充。

3.“信联”

2018年1月4日，中国人民银行官网发布“关于百行征信有限公司（筹）相关情况的公示”，称已受理百行征信有限公司（筹）的个人征信业务申请。根据公示内容，“百行征信”注册地为广东省深圳市，业务范围是个人征信业务，注册资本为人民币十亿元。主要股东及所持股份为：中国互联网金融协会持股36%，芝麻信用、腾讯征信、前海征信、考拉征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、华道征信等8家市场化征信机构各持股8%。具有官方背景的“百行征信”也被称为“信联”或“征信联盟”。在此之前，央行已经成立了征信中心，负责金融机构的信贷数据的上传、共享和查询，同时为解决互联网金融方面的个人征信问题。2015年央行同意芝麻信用等八家机构试点开展个人征信业务，并计划以“个人征信牌照”的方式开放该业务。但由于各家机构都想形成业务闭环，无法形成信息共享，难以扩大覆盖范围。因此，监管部门改变思路，将“颁发牌照”改为以互金协会牵头成立“信联”。

“信联”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，旨在将央行征信中心未能覆盖到的“征信空白”人群的金融信用数据统一在一个官方平台内，随着信联的建立，中国将建成以银联、网联、信联等机构为主，渐趋完善的金融基础设施。

二、传统征信与互联网征信的对比研究

1.数据来源

传统征信模式下，信息数据大部分来源于借贷领域，是以借贷状况为主的信用记录，95%为央行所掌握。借贷状况是诸多数据中最能反映借款人偿还能力与偿还意愿的指标，央行与各地商行借此把控资金风险，但该项指标的代表性有限。一是因为央行征信中心覆盖面有限，截至2016年6月底，央行征信中心信贷记录人群仅为3.8亿人。二是因为传统征信所用数据种类较为单一，无法全面反映个人信用情况。

互联网征信的数据来源则相对广泛，信息主体的各种线上行为产生了海量行为数据。以芝麻信用为例，芝麻分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息，它搜集的各类线上行为数据，是对借贷数据的重要补充。

2.对口服务

互联网征信较之传统征信，其天然优势在于与互联网金融平台接轨性强。如蚂蚁花呗利用芝麻信用的结果给用户提供个性化的信用消费额度。而传统征信体系在互联网方面，其数据往往只能作为互联网征信的一部分来呈现，很难与某种金融产品形成一一对应的风险防控关系。例如，芝麻信用分中“信用历史”仅占35%，而借贷状况又仅是这35%中的一部分。较之FICO Score的体系中对应部分50%的比重，重要性有所下降。

芝麻信用分则将部分比重转移到了履约能力(20%),行为偏好(25%)与人脉关系（5%）上。其中履约能力参考了支付宝数据，偏好消费则来源于淘宝、天猫，反映人脉关系的数据则从阿里控股的新浪微博与旗下虾米音乐等处获取，从而实现了芝麻信用在出行、住宿、金融、购物和社交等几大场景下的对口服务。

附图 芝麻信用架构

3.动态跟踪

以央行征信体系为代表的传统征信依托于借贷数据，由于大金额借贷行为不常发生，这种借贷行为本质上是用过去的信用记录来判断今天的信用状况，从机制上看不能及时、准确地反映出数据发生者当下的信用状况。加之银行“连三累六”的信用判断标准，信用状况更新周期过长。综上，央行征信体系数据的滞后性，在防范不良信用记录者方面有一定效果，属于严谨的有罪推定；但若根据过往的良好信用记录作为放贷根据，则给部分群体提供了可乘之机。

互联网征信搜集到的数据，例如网上购物、P2P借贷等，数据发生更为频繁，互联网征信会根据所获取的实时数据来及时地反映个人行为轨迹，故而以这些数据为基础的信用状况更新周期短，代表性强。由于更新周期短，所以数据发生量大，第三方征信平台能以此推断个人相对稳定的性格、经济状况，进而推断其未来的履约能力。

三、互联网征信产业发展的潜在问题与应对

大数据时代下的征信业对隐私保护和数据安全的要求更高。央行对下发个人征信牌照非常谨慎，仅以芝麻信用等八家作为个人征信试点机构，且并未对八家机构发放牌照，说明监管机构对于正式放开个人征信领域还存在疑虑，隐私信息保护、个人信用评价指标不统一等问题仍是央行最主要的担忧。就目前而言大数据技术与征信行业的结合仍面临着不少潜在问题，风险主要存在于对数据主体权益的保障与征信数据处理的质量及可信程度，具体为以下几个方面：

1.信息泄露风险

当下，大数据征信的数据搜集方和征信报告的使用方存在融合的趋势。但是双方的接近也带来了新的风险，例如像淘宝与芝麻信用管理公司同在阿里巴巴旗下，使数据搜集方作为第三方数据提供者的身份受到质疑，其所提供的数据与信用评级的独立性亦可能受到质疑。《征信业管理条例》要求征信机构符合两个“第三方”：信息来源于第三方，信息提供给第三方，而目前部分征信机构明显与要求不符。因此，如何去消除互联网金融公司等数据使用者的疑虑，值得研究。并且，企业人员流动大，也存在数据泄漏等道德风险。

2.新技术的应用问题

当下的征信领域，数据隐私保护问题突出，以传统技术难以解决这些传统问题；而以区块链为代表的新技术，则在实际运用过程中存在较多问题。所谓区块链，是一个不可篡改、只可追加的数据库。对历史数据进行任何修改，都会造成链接断裂并被发现。

在“互联网＋”时代，区块链为陌生环境建立信任机制的意义重大。目前，区块链在互联网征信行业已经实现了初步应用，以低成本建立共信，从而促进了信用数据的积累。但是，区块链存在私钥丢失、系统相对封闭、用户数据“被遗忘”等隐患，也尚未完全融入现有的征信监管体系。故而，区块链等新技术在征信领域的应用之路任重而道远。

3.评估是否有效

比起美国征信行业经历近百年的发展建立起如FICO Score等个人信用评分体系，我国征信行业尚未成熟，未能建立起经受时间检验过的个人征信评估体系，且各个征信机构间无法做到数据有效共享。目前以芝麻信用为例的大数据征信机构仅以个人用户的部分互联网数据以及用户自愿提交的部分隐私信息来评估个人信用，并未接入央行征信体系，无法获得用户真实有效的个人信贷数据与用户在其他平台上的互联网数据。这种情况下所建立起的信用评估模型是否有效，仍需时间来检验。

4.相关政策需完善

近年来我国对于个人征信行业出台了相关法规，如2013年正式实施的《征信业管理条例》确立了牌照管理原则，《征信机构管理办法》细化了个人征信机构的运作原则，2015年发布的《关于做好个人征信业务准备工作的通知》则允许部分机构在个人征信行业尝试运行。而随着个人征信行业的逐步发展与开放，也必将随之出现相关问题，因而目前的法规及监管措施需及时完善。

5.行业内部争夺

互联网征信的崛起将依赖与传统征信行业的协作，但也必将对传统征信行业造成冲击与侵蚀。据美国征信行业发展状况估算，我国互联网征信行业的利润空间与企业发展规模并不如人们预想中那么乐观，且利润的增长要经历较长的周期。这意味着最终的市场寡头局面必然加剧当下的行业竞争。

（1）微观层面的竞争

正规市场化数据采集渠道有限，数据源争夺战耗费大量成本。信用数据不同于其他行业数据，所属用户是最为重要的数据标签，涉及到企业和个人的切身利益，因而无法通过传统数据交易平台进行共享交换，导致正规市场化采集信用数据渠道极其有限。传统征信机构通过自爬、合作、购买等方式，主动对接相关的部门与机构，从有限的场景中整合数据，抢占征信业发展的高地与先机。因此关于数据源的竞争尤为激烈，这也直接使得传统征信机构在采集数据上耗费了大量成本，导致用于数据分析及征信产品研发的资金比例缩水，征信机构无法过多关注征信产品的质量，继而影响了征信机构的水平与信誉。

（2）公私体系的竞争

当下征信业中，以借贷状况为主的信用记录，95%为央行所掌握，尚不完善的传统征信行业呈现一家独大局面。然而基于规模化优势的银行等金融传统中介信用评估模式，由于其覆盖范围小、数据片面、调整僵化等局限性，越来越不适应信息社会的发展。因此，随着大数据时代到来，大量民间资本，尤其是具有信息技术和平台优势的机构或组织涌入该行业。银行业具有的传统实体与专业人员的规模化优势，在信息社会中极度弱化，而拥有技术优势的科技公司，拥有互联网客户平台资源优势的公司，甚至未来拥有智能产品的“物联网”平台类制造业巨头，都可能凭借其数据优势与平台资源切入征信业务，挑战银行业信用中介的核心地位。因此在数据搜集与评级体系中的新兴民间资本该如何定位，将是未来互联网征信发展的最大不确定因素。

四、结论与展望

央行的征信中心作为中国的传统征信渠道，拥有个人信贷数据，可以较准确地评估个人征信情况，但因其数据仅单一地来源于各银行的借贷信息，所以在社会高速发展的今天，其无法全面地反映个人信用。同时，其只能收集银行渠道的信贷信息，广度有限，对于无信贷记录的个体无法精确评估个人信用。准确度和广度的局限极大地提高了金融交易成本。而新兴的互联网征信机构拥有用户的社交、网上购物、P2P借贷等数据，能对个体信用进行较全面的评估，同时也在央行已有的征信体系外为个人信用评估提供了新的渠道。但目前互联网征信机构未能从央行获取个人信贷数据，在缺失信贷数据的情况下应用新技术对用户做出信用评估，准确度尚待检验。并且在目前个人征信行业仅批准试点机构，相关政策尚在完善的情况下，部分互联网征信机构个人信用评级业务未能做到完全独立，也存在一定的信息泄露风险。

当下各方数据不互通，使各机构均无法全面有效地进行个人信用评估。而“信联”，在可以预见的将来会弥补央行传统征信的不足，监管层及相关金融平台也能够获取到更多的征信记录。不仅可以协助互金平台规避潜在风险，有利于整体金融交易成本下降，还可以保障投资人的合法权益。芝麻信用、腾讯征信、前海征信等8家首批个人征信机构具有强大数据源的机构，具有非常丰富、稳定并可持续获得数据的入口。通过全方位的信息收集，“信联”可以对用户进行精准的定位。与其他征信系统相比，“信联”的优势在于其数据的覆盖范围将极为广泛，除传统金融机构外，还包括近几年新出的许多金融和非金融平台，如网贷平台、电商平台的数据。这都将会极大提升“信联”的准确度。因而“信联”在成立后有助于解决互联网金融领域的信息分割问题，促进互联网金融行业的健康发展。