我國(guó)個(gè)人信用評(píng)估體系優(yōu)化研究

荀涵梓

摘要：近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展，使得個(gè)人的消費(fèi)習(xí)慣也在發(fā)生改變，傳統(tǒng)的線下征信系統(tǒng)已經(jīng)不足以滿足個(gè)人信用體系評(píng)估所面臨的問(wèn)題。以芝麻信用等為代表的網(wǎng)絡(luò)個(gè)人信用評(píng)估體系的需求日益增長(zhǎng)，利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)和先進(jìn)技術(shù)優(yōu)勢(shì)解決了部分個(gè)人信用評(píng)估問(wèn)題，但仍然存在不足。現(xiàn)就我國(guó)個(gè)人信用評(píng)估方法、芝麻信用評(píng)分體系存在的問(wèn)題進(jìn)行分析，提出完善用于個(gè)人信用評(píng)估的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù);建立科學(xué)的個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系和評(píng)估模型;加大個(gè)人信用評(píng)估專業(yè)人才培養(yǎng)的力度等優(yōu)化措施。

關(guān)鍵詞：個(gè)人信用;信用評(píng)估;個(gè)人信用評(píng)估

中圖分類號(hào)：F832.479 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1005-913X（2019）08-0090-02

一、引言

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，個(gè)人信貸業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，住房按揭、汽車貸款、教育貸款、信用卡等各種個(gè)人消費(fèi)貸款的規(guī)模也在迅速擴(kuò)大，并逐步成為中國(guó)各商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大業(yè)務(wù)份額、提高利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)以及國(guó)家拉動(dòng)內(nèi)需的一個(gè)重要途徑。然而信貸主體個(gè)人信用的缺失導(dǎo)致銀行面臨極大的風(fēng)險(xiǎn)，并成為信貸業(yè)務(wù)發(fā)展壯大的主要障礙。

二、個(gè)人信用評(píng)估方法簡(jiǎn)介

（一）判別分析法

判別分析法又稱“分辨法”，是在分類確定的條件下，根據(jù)某一研究對(duì)象的各種特征值判別其類型歸屬問(wèn)題的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法，是最早應(yīng)用于個(gè)人信用評(píng)估之中的。其優(yōu)點(diǎn)是便于理解與應(yīng)用。缺點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)要求高，在評(píng)估模型中許多指標(biāo)不能做到非定性、連續(xù)、線性相關(guān)、對(duì)稱，所以所得到的數(shù)據(jù)預(yù)處理起來(lái)相對(duì)困難，得出結(jié)果易出現(xiàn)偏差。

（二）logistic回歸分析法

logistic回歸分析法作為一種概率模型，可用于預(yù)測(cè)某事件發(fā)生的概率，主要解決的是二值變量的預(yù)測(cè)或分類問(wèn)題。其優(yōu)點(diǎn)是在數(shù)據(jù)以及變量方面不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，應(yīng)用較為廣泛。缺點(diǎn)是對(duì)指標(biāo)的相關(guān)性要求很高，模型的準(zhǔn)確性還有待改進(jìn)。

（三）分類樹方法

分類樹方法過(guò)程由計(jì)算機(jī)計(jì)算完成，利用了概率論的原理，并且利用一種樹形圖作為分析工具。決策樹分析法是常用的風(fēng)險(xiǎn)分析決策方法。其優(yōu)點(diǎn)是易于理解和實(shí)現(xiàn)，計(jì)算量小。缺點(diǎn)是適用范圍有限，無(wú)法適用于一些不能用數(shù)量表示的決策。

（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的工作原理類似人的大腦，在個(gè)人信用評(píng)估中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論是通過(guò)數(shù)據(jù)樣本的訓(xùn)練來(lái)解決問(wèn)題。其特點(diǎn)是具有自我組織與學(xué)習(xí)的能力，可以描述輸入資料中變量間的非線性關(guān)系，可以依據(jù)樣本和環(huán)境的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整。由于企業(yè)各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)與信用風(fēng)險(xiǎn)往往存在著非線性關(guān)系，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較適用于企業(yè)的信用評(píng)價(jià)。

三、存在的問(wèn)題

中國(guó)一直實(shí)行的是以政府為主導(dǎo)的公共征信模式。為完善市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)，健全市場(chǎng)信用體系，央行于2015年1月為八家私營(yíng)信用評(píng)估機(jī)構(gòu)頒發(fā)了個(gè)人征信牌照。其中阿里巴巴旗下的芝麻信用率先推出了中國(guó)首個(gè)個(gè)人信用評(píng)估體系——芝麻信用評(píng)分體系?，F(xiàn)將以芝麻信用評(píng)分體系作為案例，來(lái)研究中國(guó)個(gè)人信用評(píng)估體系存在的問(wèn)題。

芝麻信用作為獨(dú)立的第三方信用評(píng)估機(jī)構(gòu)，在中國(guó)已經(jīng)被廣泛采用，為用戶、商戶提供信用服務(wù)。芝麻信用評(píng)分體系采用的是FICO評(píng)分系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有五大主要影響因素?？蛻粜庞玫膬斶€歷史、信用賬戶數(shù)、信用使用年限、正在使用的信用類型、新開立的信用賬戶。

由于FICO的建立是基于美國(guó)人的信用與信用卡的應(yīng)用，為了能夠更加準(zhǔn)確的評(píng)估中國(guó)個(gè)人的信用消費(fèi)習(xí)慣，使得評(píng)估結(jié)果更加準(zhǔn)確，在用戶授權(quán)的情況下，依據(jù)用戶各維度數(shù)據(jù)（涵蓋金融借貸、轉(zhuǎn)賬支付、投資、購(gòu)物、出行、住宿、生活、公益等場(chǎng)景），運(yùn)用云計(jì)算等技術(shù)，通過(guò)邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林等模型算法，對(duì)各維度數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理和評(píng)估，在用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系五個(gè)維度客觀呈現(xiàn)個(gè)人信用狀況的綜合評(píng)分。

芝麻信用的個(gè)人信息采集主要來(lái)源于三個(gè)方面。一些來(lái)自淘寶、天貓等電商平臺(tái)的交易數(shù)據(jù)，一些來(lái)源于支付寶、余額寶、螞蟻微貸等互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)，最后是由法院、企業(yè)、政府等外部提供的信息數(shù)據(jù)，以及用戶主動(dòng)提供的諸如公積金、車輛、職業(yè)等信息?，F(xiàn)在已經(jīng)通過(guò)線上線下合作方式推廣芝麻信用評(píng)分應(yīng)用，如租車、租房等準(zhǔn)對(duì)性服務(wù)。

芝麻信用所收集的信息數(shù)據(jù)范圍較寬，可覆蓋學(xué)生、工人、個(gè)體商戶、農(nóng)民等群體的信息。這些信息對(duì)信用評(píng)估的準(zhǔn)確性起到了很大的作用，但是仍然存在很大的問(wèn)題。

（一）信息采集不完整

由于芝麻信用目前的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于本行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)，缺少金融機(jī)構(gòu)信貸數(shù)據(jù)作為支撐，也沒(méi)有接入央行征信系統(tǒng)，使得其缺少對(duì)個(gè)人銀行信用信貸信息的衡量，無(wú)法知曉個(gè)人資產(chǎn)的真實(shí)狀況與分布。掌握的碎片化、生活化的側(cè)面信息并不能完全代替類似信貸記錄這樣的金融性核心信息，因此，芝麻信用在信用歷史、履約能力兩個(gè)維度上的數(shù)據(jù)采集不夠完整，導(dǎo)致信用評(píng)估的準(zhǔn)確性大打折扣。

（二）數(shù)據(jù)過(guò)大

互聯(lián)網(wǎng)渠道擁有海量信息，數(shù)據(jù)越多，越容易失真，尤其是處于前沿領(lǐng)域且不夠成熟的社交數(shù)據(jù)應(yīng)用于評(píng)估體系。個(gè)人有效征信數(shù)據(jù)90%產(chǎn)生于信貸領(lǐng)域，90%使用也是信貸領(lǐng)域，對(duì)信貸記錄缺乏的中國(guó)個(gè)人信用評(píng)估機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)難以在海量的數(shù)據(jù)中去偽存真。因此，對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘與分析是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

（三）信息的采集與隱私保護(hù)之間的矛盾

芝麻信用信息主要來(lái)源于用戶的交易信息、瀏覽記錄、好友信息等方面。中國(guó)目前還沒(méi)有個(gè)人隱私保護(hù)方面的法律，芝麻信用這種大數(shù)據(jù)征信模式在個(gè)人隱私保護(hù)方面很難把控，若將對(duì)其采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行法律控制，則將會(huì)被限制使用就會(huì)導(dǎo)致法律風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，芝麻信用在采集、存儲(chǔ)和提供個(gè)人信息數(shù)據(jù)的過(guò)程中，容易受到黑客、病毒的攻擊，易出現(xiàn)系統(tǒng)漏洞導(dǎo)致客戶信息被篡改，甚至導(dǎo)致信用信息的崩潰。

（四）“刷分”導(dǎo)致違約風(fēng)險(xiǎn)加劇

芝麻信用的高分用戶多為淘寶、支付寶等高頻使用者。通過(guò)多用戶對(duì)比發(fā)現(xiàn)，收入較高且穩(wěn)定的用戶，因習(xí)慣問(wèn)題經(jīng)常使用信用卡而非螞蟻花唄，也不會(huì)將錢轉(zhuǎn)入余額寶，在“履約能力”這一項(xiàng)目評(píng)分就會(huì)低于收入較低但是常使用螞蟻花唄的用戶。因此，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)信貸和現(xiàn)金信貸的低門檻，使得頻繁使用阿里系統(tǒng)而增加資金往來(lái)以刷取更高分?jǐn)?shù)成為可能，無(wú)收入或收入較低的用戶成為“高分”用戶極為可能，這大大增加了履約風(fēng)險(xiǎn)。

（五）評(píng)價(jià)體系有效性有待檢驗(yàn)

一方面，評(píng)價(jià)周期短，評(píng)價(jià)缺乏系統(tǒng)性。每個(gè)評(píng)價(jià)體系都是一個(gè)建立、驗(yàn)證、修正、再驗(yàn)證的封閉循環(huán)，一個(gè)領(lǐng)域的評(píng)價(jià)體系至少需要兩、三個(gè)周期才能逐步趨于成熟，而目前芝麻信用處于試運(yùn)行期，采集數(shù)據(jù)周期較短，一些指標(biāo)體系尚處于修訂、完善、補(bǔ)充階段，其系統(tǒng)性需漸進(jìn)性的改進(jìn)。另一方面，采集范圍窄，評(píng)價(jià)缺乏代表性。在芝麻信用完成對(duì)接的企業(yè)中，有出租公司、婚戀交友網(wǎng)站、新興租房網(wǎng)站等，但該類企業(yè)所處的行業(yè)分類較細(xì)，市場(chǎng)規(guī)模和份額較小。而航空業(yè)、通信業(yè)、供水供電等掌握大量數(shù)據(jù)的行業(yè)還未和芝麻信用形成合作關(guān)系，合作機(jī)構(gòu)缺乏廣泛的代表性，將影響數(shù)據(jù)維度的全面性和準(zhǔn)確性。

四、優(yōu)化措施

（一）完善用于個(gè)人信用評(píng)估的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

中國(guó)需要建立完善個(gè)人資信檔案登記機(jī)制。中央銀行牽頭各大金融機(jī)構(gòu)共同參與、建立一個(gè)可以互聯(lián)共享的個(gè)人信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。個(gè)人信用數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)建立個(gè)人信用記錄，可以對(duì)其未來(lái)的信用行為產(chǎn)生影響，通過(guò)制度約束其信用行為，做到遵守合同、法律等。

（二）建立科學(xué)的個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系

目前中國(guó)各大商業(yè)銀行的信用評(píng)估辦法都各成體系，參考的指標(biāo)和范圍權(quán)重不同，導(dǎo)致信用評(píng)估結(jié)果大相徑庭，不夠權(quán)威和準(zhǔn)確。而且，在信用指標(biāo)體系的選取，過(guò)于注重個(gè)人職業(yè)、收入等現(xiàn)實(shí)材料，對(duì)收入不穩(wěn)定、隱形收入等未來(lái)的發(fā)展?jié)摿](méi)有進(jìn)行考量，評(píng)估太注重抵押、擔(dān)保。而忽視了個(gè)人的還款能力。以個(gè)人支付能力與信用記錄相結(jié)合，建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的科學(xué)的信用評(píng)估指標(biāo)，建立定性判斷與定量分析相結(jié)合的信用評(píng)估等級(jí)，將信用評(píng)估結(jié)果分為不同的信用級(jí)別，以此進(jìn)行是否貸款、貸款金額大小等決策，不僅大大提高科學(xué)性與準(zhǔn)確性，而且簡(jiǎn)化了程序。

（三）加大人才培養(yǎng)力度

中國(guó)應(yīng)建立信用評(píng)估師從業(yè)資格考試制度，成立自律性信用評(píng)估行業(yè)協(xié)會(huì)，信用評(píng)估機(jī)構(gòu)也應(yīng)主動(dòng)、自行培養(yǎng)相關(guān)人才。同時(shí)，中國(guó)政府應(yīng)鼓勵(lì)高校設(shè)置相關(guān)課程，有針對(duì)性的培養(yǎng)信用評(píng)估人才，提高中國(guó)信用評(píng)估從業(yè)人員的專業(yè)素質(zhì)。

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