大數(shù)據(jù)征信在互聯(lián)網(wǎng)金融領域的應用
——以芝麻信用為例

姜蕾

(內蒙古財經(jīng)大學，內蒙古 呼和浩特 010050)

大數(shù)據(jù)征信在互聯(lián)網(wǎng)金融領域的應用

——以芝麻信用為例

姜蕾

(內蒙古財經(jīng)大學，內蒙古 呼和浩特 010050)

摘要：在現(xiàn)代經(jīng)濟中，互聯(lián)網(wǎng)金融開始被認為是經(jīng)濟增長的新引擎，由于互聯(lián)網(wǎng)金融的基礎是以大數(shù)據(jù)為特征的現(xiàn)代化征信體系，依靠大數(shù)據(jù)進行征信體系建設成為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的必然選擇。本文將分析大數(shù)據(jù)征信在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應用，并就其存在的問題提出政策建議。

關鍵詞：大數(shù)據(jù);征信;金融

1大數(shù)據(jù)征信在互聯(lián)網(wǎng)金融領域的應用

大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展將極大擴展征信體系的數(shù)據(jù)范疇，以全新的服務理念和先進的信息處理方式，推動傳統(tǒng)信用評分模式的轉變，進而對推進完善整個社會的信用體系建設?，F(xiàn)在其基本應用模式進行分析。首先，大數(shù)據(jù)征信模型以數(shù)據(jù)分析技術為基礎，多渠道采集信息，不僅匯集對象的信貸信息，而且將其交易數(shù)據(jù)、社交信息、申請信息等，實現(xiàn)信息深度與廣度的融合。其次，將大數(shù)據(jù)征信信息用于互聯(lián)網(wǎng)金融，其建模過程應具體遵循以下步驟:第一步，濃度挖掘各種來源各種形式的信息特征;第二步，尋找這些變量之間的一些關聯(lián)性。第三步，在關聯(lián)性的基礎上將這些信息重新歸類為某些信用特征;第四步，賦與每項信息特征分值;第五步，計算源于大數(shù)據(jù)的信用得分，并做出評判。第三，在互聯(lián)網(wǎng)金融平臺把握大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。基于大數(shù)據(jù)分析的信用分數(shù)是基于海量數(shù)據(jù)、大量社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)、大量非結構化數(shù)據(jù)的綜合處理。

2案例分析——芝麻信用

2.1芝麻信用的運作模式

2.1.1基于大數(shù)據(jù)、云計算技術建立互聯(lián)網(wǎng)個人信用信息數(shù)據(jù)庫。與傳統(tǒng)征信機構主要采集信息主體在金融機構的信貸數(shù)據(jù)不同，芝麻信用管理公司(以下簡稱芝麻信用)采集的個人信用數(shù)據(jù)較為廣泛。

2.1.2以“芝麻信用分”為核心產(chǎn)品提供個人信用評分服務。目前芝麻信用采用國際上通用的信用評分模式，推出“芝麻信用分”評分服務，并已在阿里部分用戶中進行公測，這也是目前國內首個個人信用評分。評分結果越高代表信用程度越好，違約可能性越小。利用大數(shù)據(jù)技術，芝麻信用綜合考慮個人用戶的信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系等五個維度信息，對個人用戶信息加工后得出最后評分結果。任何一個維度的得分高低都將影響個人信用整體得分。

2.1.3通過線上線下合作的方式推廣芝麻信用評分應用。芝麻信用與阿里電商平臺上眾多特約商戶以及螞蟻微貸等開展合作，推廣芝麻信用評分結果的應用。一是芝麻信用分接入租車、租房、酒店住宿等生活場景并提供針對性服務。二是芝麻信用分涉足個人消費金融領域。目前芝麻信用已與螞蟻微貸旗下“花唄”、“借唄”、招聯(lián)金融旗下“好期貸”開展合作。如：芝麻信用狀況為“極好”(即芝麻信用分在700分以上)的用戶，可申請開通“好期貸”，享受額度在2 千至1 萬元的個人消費貸款等。

2.2芝麻信用存在的問題

2.2.1線上個人信息安全和隱私保護存在較大風險隱患。一是采集的個人信息不合規(guī)。而芝麻信用采集的數(shù)據(jù)來源于互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是否包含禁止采集或限制類信息不得而知。二是個人信息保護存在風險。在個人信息保護方面，芝麻信用對外宣稱，不管是機構還是他人，要查看信息主體的芝麻信用分，必須獲得信息主體本人授權。但在實際操作中，任何人查詢芝麻信用分只需用手機或電腦憑密碼登錄支付寶客戶端點擊查詢，就可以獲知自己或他人的信用分數(shù)和信用服務情況。

2.2.2數(shù)據(jù)采集維度不夠完整，信用評分難以反映信息主體真實信用狀況。一是數(shù)據(jù)來源以本行業(yè)內數(shù)據(jù)為主，數(shù)據(jù)采集維度不夠完整。二是缺少金融機構的信貸數(shù)據(jù)作為支撐。目前芝麻信用尚未獲得征信機構牌照，也未能接入央行征信系統(tǒng)，導致芝麻信用分的計算中缺少對個人銀行信貸信息的衡量，這使得芝麻信用在個人信用評分結果的準確性上存疑。

2.2.3個人信用信息主體異議處理和救濟難度大。目前，芝麻信用采用通過支付寶向公測用戶推送芝麻信用分，但并未告知用戶對芝麻信用分存在異議時的救濟手段。特別是目前支付寶用戶的身份驗證還存在較多問題的情況下，支付寶僅表示相關用戶可以提供身份證、駕駛證、戶口薄等身份證件對冒用賬戶進行停用，并不能提供有效的解決異議信息的方案。

3政策建議

3.1加快征信相關立法工作

我國征信業(yè)發(fā)展迅速，但是在立法方面卻嚴重滯后。完善的征信法律體系是征信業(yè)迅速健康發(fā)展的保障。目前我國僅有少部分大城市出臺了征信管理法規(guī)，需要從全國著眼開展相關立法工作。

3.2擴大征信數(shù)據(jù)的來源

大數(shù)據(jù)信用評估體系能否獲得成功的前提條件是能夠通過互聯(lián)網(wǎng)獲取足夠全面且細致的客觀數(shù)據(jù)。 目前我國征信數(shù)據(jù)的主要來源是銀行，與發(fā)達國家的廣泛的數(shù)據(jù)來源有很大的差距。所以，應該把分散在各個政府職能部門公檢法等單位的信息加以整合，增加入到目前的征信體系當中。 尋找更加完善的征信體系，為全民提供金融服務。

3.3加強大數(shù)據(jù)征信的隱私保護

從保護用戶隱私的角度考慮，大數(shù)據(jù)征信活動存在違反《征信業(yè)管理條例》有關管理法規(guī)的法律風險。建議明確互聯(lián)網(wǎng)金融征信的數(shù)據(jù)采集方式、范圍和使用原則，建立互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)信息采集、使用授權和個人不良信息告知制度。

參考文獻：

[1]葉文輝.大數(shù)據(jù)征信機構的運作模式及監(jiān)管對策[J].互聯(lián)網(wǎng)金融，2015(07).

[2]魏強.大數(shù)據(jù)征信在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應用分析[J].金融經(jīng)濟，2015(08).

中圖分類號:F724

文獻標志碼：A

文章編號：1671-1602(2016)12-0083-01