摘要：近年來互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅速，為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)個(gè)人征信覆蓋面不廣等問題，大數(shù)據(jù)征信孕育而生。目前，我國征信業(yè)發(fā)展迅速，以芝麻信用、騰訊征信為代表的大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)發(fā)揮著越來越重要的作用。但是總體來說，我國大數(shù)據(jù)征信還處于起步階段，如個(gè)人隱私安全問題、監(jiān)管措施的不完善、征信模型的可信度等等。本文主要研究大數(shù)據(jù)個(gè)人征信的特點(diǎn)、發(fā)展歷程和未來發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：個(gè)人征信;大數(shù)據(jù)技術(shù);發(fā)展

一、引言

隨著人類社會的不斷進(jìn)步，征信業(yè)務(wù)從無發(fā)展至今，其重要性不言而喻，已經(jīng)滲透到人們生活的方方面面。征信分為個(gè)人征信與企業(yè)征信，是個(gè)人或企業(yè)進(jìn)行信貸活動最重要的憑證之一。本文主要聚焦個(gè)人征信。

近年來隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)獲取及處理方式呈爆炸式增長，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，大數(shù)據(jù)征信已經(jīng)進(jìn)入大家的視野。相對于傳統(tǒng)征信如央行通過統(tǒng)計(jì)信用卡等信息的征信，大數(shù)據(jù)征信擁有著很多優(yōu)勢[1]。

當(dāng)然，大數(shù)據(jù)下個(gè)人征信還處于剛剛起步的階段，目前還存在著許多問題，比如用戶信息的隱私保護(hù)、信息權(quán)利的歸屬問題等等。現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)個(gè)人征信已經(jīng)是征信體系中必不可少的一環(huán)，無論是租房、出行還是信用卡消費(fèi)模式都已經(jīng)離不開螞蟻金服、騰訊征信這些互聯(lián)網(wǎng)機(jī)構(gòu)了。

二、大數(shù)據(jù)下個(gè)人征信體系建設(shè)

（一）大數(shù)據(jù)下的個(gè)人征信

大數(shù)據(jù)下的個(gè)人征信，是指包括網(wǎng)絡(luò)交易、經(jīng)商等經(jīng)濟(jì)和社會活動中產(chǎn)生的個(gè)人信用信息，利用現(xiàn)代通訊與信息處理技術(shù)進(jìn)行處理后得出結(jié)論，并提交公司、機(jī)構(gòu)或個(gè)人使用。這些信息內(nèi)容很多很雜且隨時(shí)變動，結(jié)合央行、政府等部門提供的信用信息，就可以相對完成的描繪出一個(gè)人的真實(shí)信用。

（二）大數(shù)據(jù)下個(gè)人征信的特點(diǎn)

（1）市場需求：從開始起步到需求旺盛

中國征信體系起步較晚、過程較慢。2000年到2010年之間，當(dāng)時(shí)個(gè)人征信主要是為信用卡消費(fèi)而服務(wù)的。而近幾年隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)支付的崛起，人們對于征信的需要越來越高。以人們熟知的支付寶“花唄”為例，數(shù)據(jù)顯示，在2020年“雙十一”開幕半小時(shí)，花唄的交易額已經(jīng)達(dá)到了68億，成功交易3256萬筆。

（2）征信機(jī)構(gòu)：從單一化到多元格局

中國最初又稱中國人民銀行征信，形式十分單一。主要是為了保護(hù)個(gè)人隱私，因此未將權(quán)利下放;另一方面是因?yàn)楫?dāng)時(shí)獲取數(shù)據(jù)途徑有限，沒有互聯(lián)網(wǎng)支持，完善的征信體系很難建立。而如今，隨著征信權(quán)利的下放，各類個(gè)人征信平臺已走上歷史舞臺。

（3）征信體系：從互不流通到趨向一體

中國征信體系一直都是采取政府主導(dǎo)的模式?？墒钦块T、相關(guān)企業(yè)、征信機(jī)構(gòu)之間的個(gè)人信息互不流通。這就導(dǎo)致在征信環(huán)節(jié)中所需的金融帶塊、移動通訊、教育、法院等信息互不流通，存在著很大問題。但大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來很好地解決了這些問題。像法院的信息、信貸情況、欠費(fèi)繳費(fèi)這些基礎(chǔ)信息都可以合法合規(guī)的與征信機(jī)構(gòu)存在聯(lián)系，為個(gè)人征信提供了良好的保障。

三、中國阿里巴巴“芝麻信用”案例介紹[2]

阿里巴巴螞蟻金服旗下“芝麻信用”有著自己的體系?！爸ヂ樾庞谩敝饕ㄟ^互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘來計(jì)算征信對象的信用情況，主要用于包括金融、出行、住宿等生活各個(gè)方面，是現(xiàn)在人們最耳熟能詳?shù)恼餍牌脚_。

（一）“芝麻信用”業(yè)務(wù)概況

從本質(zhì)上來說，“芝麻信用”是一套征信系統(tǒng)，其獲取的途徑與阿里巴巴密切相關(guān)?？梢钥闯?，無論是天貓、淘寶這類網(wǎng)絡(luò)購物平臺還是支付寶、余額寶這類具有創(chuàng)新性的小額貸款都會為“芝麻信用”的增信過程提供海量數(shù)據(jù)。

在采集數(shù)據(jù)之后，阿里巴巴有一個(gè)通用的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平臺?！爸ヂ樾庞谩彼枰臄?shù)據(jù)無論是存儲再到處理，最后輸出都可以從該平臺完成，從而完成完整的征信過程。此外，由于阿里有著很多合作伙伴，都會以芝麻信用作為參考。最重要的是整個(gè)阿里體系都與政府部門、法院有著密切聯(lián)系，影響著我們生活中的方方面面[5]。

（二）“芝麻信用”的運(yùn)行特點(diǎn)

（1）以“芝麻信用分”為基礎(chǔ)構(gòu)建的征信模式

“芝麻信用”是國內(nèi)第一個(gè)個(gè)人信用評分，在綜合考慮了客戶信用情況、行為模式、履約能力、身份特性、人脈范圍等方面之后得出了評分體系。首先他參考國際主流的FICO評分體系劃分五個(gè)等級：極好、優(yōu)秀、良好、中等、極差，一般客戶在達(dá)到良好以上時(shí)會被人為信用較好，各類免租金等業(yè)務(wù)可以正常使用。這種評分體系非常簡單便捷。

（2）線上線下同時(shí)推廣芝麻信用評分

在線上方面主要涉及金融借貸領(lǐng)域，比如“花唄”、“借唄”等借貸領(lǐng)域。芝麻信用在“良好”以上可向“花唄”申請最高額度為3萬元的消費(fèi)額度，可以在淘寶、天貓或是商家付款時(shí)使用。這已經(jīng)成為現(xiàn)如今大部分人的主要消費(fèi)模式。由于阿里與許多實(shí)體連鎖店都有聯(lián)系，芝麻信用也嘗嘗會在這些領(lǐng)域內(nèi)有涉及。

（三）芝麻信用現(xiàn)存問題

（1）“刷信用”行為影響真實(shí)性

雖然芝麻信用從五個(gè)角度進(jìn)行測算，但還是存在刷信用的情況。根據(jù)用戶反映的情況不難看出，高分用戶往往是高頻用戶，即高頻率使用淘寶、天貓、花唄等阿里旗下的服務(wù)，這顯然有一些不合理。這就給“刷信用”來提高芝麻信用分帶來了可能性。換句話說，若是用戶很少使用阿里旗下服務(wù)，其信用分將會很低，這是有失偏頗的。此外，阿里涉及的用戶極廣，包括沒有穩(wěn)定收入的學(xué)生或是失業(yè)人員，但是其業(yè)務(wù)也有關(guān)借貸。若是通過刷信用的行為影響到了真實(shí)信用評分，違約風(fēng)險(xiǎn)將會很大程度上增加[4]。

（2）存在個(gè)人隱私保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)

傳統(tǒng)央行的征信是完全客觀、安全地，對于客戶隱私保護(hù)十分完備。但是隨著大數(shù)據(jù)征信的開始，無論是用戶在支付寶上的支付情況還是淘寶上的購物記錄這些隱私都會伴隨著泄露風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代獲取數(shù)據(jù)的難度降低，如何做到保護(hù)個(gè)人隱私是存在著的最大問題。“芝麻信用”數(shù)據(jù)來源于互聯(lián)網(wǎng)、傳輸于互聯(lián)網(wǎng)，一旦這些信息遭到攻擊泄露將會引起很大風(fēng)險(xiǎn)。

（3）與金融機(jī)構(gòu)合作不足

“芝麻信用”作為現(xiàn)如今我國最重要的大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)，與金融機(jī)構(gòu)的和做主要還是局限于支付方面。舉例來說，絕大部分銀行在信貸環(huán)節(jié)上還是利用傳統(tǒng)央行征信結(jié)果，但是這靈活性不夠，應(yīng)用場景較少。因此，“芝麻信用”若想在金融領(lǐng)域有所突破，就必須解決與金融預(yù)購之間的合作問題。如何將其作為全國都認(rèn)可的征信體系才是重中之重。

四、美國ZestFinance公司案例介紹

ZestFinance是美國一家數(shù)據(jù)風(fēng)控模型公司，由谷歌前高管Douglas C. Merill創(chuàng)立，其征信評價(jià)模式在美國也名列前茅，為了更具參考價(jià)值，我們選取ZestFinance創(chuàng)新初期2012年-2015年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便為征信處于起步階段的中國提供一些有效的建議。

（1）先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

ZsetFinance最大的優(yōu)勢在于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從而能開發(fā)出更加實(shí)用、可靠的信用評估模型。從其公司規(guī)模上來看，目前直接服務(wù)的人群只有10萬人左右，規(guī)模較小。但是ZestFinance公司自運(yùn)營以來取得了很好地業(yè)績，在同行業(yè)對比中名列前茅[3]。

（2）為弱勢群體服務(wù)的惠普金融思想

與一般征信機(jī)構(gòu)不同的是，ZestFinance不是通過征信篩選高信用客戶進(jìn)行服務(wù)的。他們最初的只為服務(wù)只能使用高利貸的人群，因此在金融界廣受好評。ZestFiance假設(shè)每一個(gè)客戶都是“好人”，盡管其信貸信息可能不完整或是存在明顯問題，該公司還是會通過其先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)客觀真實(shí)地反映客戶的信用狀況。

（3）對于大數(shù)據(jù)的理解和運(yùn)用

雖然目前對于大數(shù)據(jù)還沒有一個(gè)明確的定義，但是ZestFinance公司認(rèn)為大數(shù)據(jù)是指“準(zhǔn)又多”的數(shù)據(jù)，需要從那么多數(shù)據(jù)中獲取有效數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)整合才能真正形成有用的大數(shù)據(jù)。

另外，ZestFinance對于數(shù)據(jù)運(yùn)用的針對性很強(qiáng)。他們通常利用的是結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)進(jìn)行征信（與我國傳統(tǒng)央行征信形式類似），而并未采用復(fù)雜的大數(shù)據(jù)類型如文本數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等等。這主要是因?yàn)槠渲饕?wù)的客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)與這些復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度太低。幾年前，互聯(lián)網(wǎng)P2P公司lending club最早希望借助Facebook上架信貸產(chǎn)品，主要就是利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，但結(jié)果很差。ZestFinance很好地吸取了這一教訓(xùn)，更針對性地使用結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。

五、結(jié)語

目前來看數(shù)據(jù)主要來源于平臺累積數(shù)據(jù)，較為單一。大數(shù)據(jù)征信在獲取數(shù)據(jù)過程中，信用數(shù)據(jù)來源復(fù)雜多樣，且存在多重交易和多方接入的情況，隱私數(shù)據(jù)保護(hù)的邊界不清晰。近年來，我國連續(xù)出臺《征信業(yè)管理?xiàng)l例》、《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》等法律法規(guī)，較好地解決了以上這些問題。我國大數(shù)據(jù)個(gè)人征信剛剛起步還存在許多問題，但已是這時(shí)代人們?nèi)粘Ｉ畈豢苫蛉钡囊徊糠郑虼诵枰鞣讲粩嗯浜吓?，加?qiáng)創(chuàng)新，不斷開拓進(jìn)取，才能很好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)征信的作用[6]。

參考文獻(xiàn)：

[1]馮文芳，李春梅. 互聯(lián)網(wǎng)金融背景下大數(shù)據(jù)征信建設(shè)研究[J]. 國際金融，2015（10）：61-66

[2]李德紅. 大數(shù)據(jù)時(shí)代第三方征信機(jī)構(gòu)發(fā)展分析[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2016（1）：34-35

[3]劉新海，丁偉. 大數(shù)據(jù)征信應(yīng)用與啟示——以美國互聯(lián)網(wǎng)金融公司ZestFinance為例[J]. 清華金融評論，2014（10）：93-98

作者簡介：李陽（1998-），男，上海人，碩士在讀，研究方向：金融科技。