馮雨晴 吳悅僮

（中國人民銀行吉林省分行，吉林長春 130051；中國人民銀行白山市分行，吉林白山 130400）

一、引言

根據(jù)美國消費(fèi)者金融保護(hù)局的數(shù)據(jù)，至少有2600萬美國人被歸為“信用隱形”群體，這個(gè)數(shù)字表明，每10名成年人中就有1名在全美國三家信用報(bào)告公司中不存在任何信用記錄；除此之外，另有約1900萬人因信用記錄不足無法獲得信用評(píng)分。為擴(kuò)大金融包容度、降低信貸成本、減少信貸歧視，美國通過新增針對(duì)“信用隱形”群體的服務(wù)程序、開展替代數(shù)據(jù)共享、申請(qǐng)信用建設(shè)者貸款等方式解決“信用隱形”問題，邁出其創(chuàng)建信用報(bào)告和建立信用評(píng)分的第一步。與之相對(duì)，截至2020年9月，我國共有約8000萬戶小微企業(yè)、4000萬名在校大學(xué)生、3900萬名工作五年內(nèi)的畢業(yè)生和6000萬名民政低保人群等缺乏信用記錄。2020年11月6日召開的第三屆中國國際進(jìn)口博覽會(huì)上，時(shí)任中國人民銀行副行長陳雨露在普惠金融建設(shè)和數(shù)字化發(fā)展主題論壇表示：普惠金融重點(diǎn)服務(wù)的對(duì)象往往是這些缺乏信貸記錄甚至是沒有信貸記錄的“白戶”。

二、美國發(fā)展現(xiàn)狀

（一）分業(yè)立法，健全法律體系

1960年至2022年期間，美國相繼出臺(tái)了一系列信用與數(shù)據(jù)監(jiān)管法律，逐步構(gòu)建了以《公平信用報(bào)告法》和《平等信用機(jī)會(huì)法》為核心，《信息自由法》、《金融隱私權(quán)法》《公正信用賬單法》等20余部法律在內(nèi)的法律監(jiān)管體系（見表1）。其中，《公平信用報(bào)告法》[2]規(guī)范個(gè)人征信信息，以“公平、準(zhǔn)確、隱私”為核心，規(guī)定個(gè)人信息主體、信用信息提供者、征信機(jī)構(gòu)等在征信活動(dòng)中的權(quán)利義務(wù)關(guān)系，約束征信機(jī)構(gòu)、個(gè)人信息采集者、個(gè)人信息傳播者的行為，監(jiān)督征信機(jī)構(gòu)公平公正的提供征信服務(wù)，保護(hù)個(gè)人征信權(quán)益。

表1 美國征信行業(yè)法律體系建設(shè)

（二）不斷完善及創(chuàng)新信用評(píng)分工具

20世紀(jì)50年代，美國工程師BillFair和數(shù)學(xué)家Earllsaac研究設(shè)計(jì)了一套量化評(píng)分統(tǒng)計(jì)模型，這套模型于80年代進(jìn)化演變成FICO信用分模型并沿用至今。盡管目前關(guān)聯(lián)度較小、算法歧視等問題暫未解決，但FICO自動(dòng)評(píng)分模型依舊是世界上最常使用的個(gè)人信用評(píng)分模型，美國三大征信機(jī)構(gòu)TransUnion、Equifax、Experian均采用FICO信用評(píng)分量化個(gè)人信用水平和風(fēng)險(xiǎn)，并參考其提供的算法模型推出各自的信用評(píng)分。FICO信用分?jǐn)?shù)指標(biāo)體系主要從5個(gè)維度判斷個(gè)人信用水平，分別為：信用償還歷史（35%）、信用賬戶數(shù)量（30%）、使用信用年限（15%）、正在使用的信用類型（10%）、新開立的信用賬戶（10%）。消費(fèi)者可根據(jù)得分更快獲得信用貸款，大大縮短交易時(shí)間，提升交易效率，節(jié)約交易成本。同時(shí)，消費(fèi)者種族、性別、膚色、宗教信仰、薪資、職業(yè)等因素對(duì)信用評(píng)分均不存在任何影響，有效保障信用評(píng)分的公正性、客觀性[3]。

伴隨著大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，TransUnion、Equifax、Experian三家征信機(jī)構(gòu)聯(lián)合創(chuàng)立vantageLCC公司并推出VantageScore評(píng)分模型，旨在為4000萬暫未接入FICO評(píng)分系統(tǒng)的消費(fèi)者提供信用評(píng)分。與FICO信用評(píng)分模型相比，VantageScore能夠收集信用記錄不足6個(gè)月的消費(fèi)者并計(jì)算其信用分?jǐn)?shù)（FICO信用分?jǐn)?shù)要求信用記錄至少為6個(gè)月），同時(shí)以影響力作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，更適用于生活領(lǐng)域，且信息維度更全面、數(shù)據(jù)來源更廣泛。

（三）替代數(shù)據(jù)應(yīng)用效能提高，信息采集標(biāo)準(zhǔn)和范圍愈加明晰

2005年，美國信息政策研究所預(yù)測未來替代數(shù)據(jù)僅包括車輛責(zé)任險(xiǎn)、兒童保育費(fèi)用、學(xué)費(fèi)三類，然而十幾年后的現(xiàn)在，替代數(shù)據(jù)范圍已細(xì)化到稅務(wù)記錄、活期存款賬戶記錄、俱樂部紀(jì)錄、租金支付數(shù)據(jù)、公共機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)等多個(gè)方面[4]。截至2020年末，美國利用替代數(shù)據(jù)成功解決貸款方案的機(jī)構(gòu)增加到31家，較2010年提升了181%(見表2)。

近年來，美國不斷加強(qiáng)對(duì)債權(quán)人在信用交易中考慮種族、膚色、國家、性別、年齡、婚姻狀況、信用申請(qǐng)者收入來源等客觀因素行為的禁止力度，減少對(duì)潛在借款人的差別性待遇。2019年，美國聯(lián)邦儲(chǔ)備委員會(huì)、美國消費(fèi)者金融保護(hù)局等五大機(jī)構(gòu)就替代數(shù)據(jù)的使用發(fā)表聯(lián)合聲明，稱替代數(shù)據(jù)可以提高信用決策的準(zhǔn)確性和速度，能夠有效幫助“信用隱形”消費(fèi)者獲取信用貸款[5]，2020年，美國審計(jì)署調(diào)查發(fā)現(xiàn)，約50%的受調(diào)查人群使用替代數(shù)據(jù)成功申請(qǐng)了貸款。2022年，金融科技公司Nova Credit在一份名為《替代數(shù)據(jù)在借貸中的現(xiàn)狀》的報(bào)告中表示，替代數(shù)據(jù)的使用能夠增加征信行業(yè)的包容性，在信貸業(yè)務(wù)中納入替代數(shù)據(jù)不僅能提高貸款機(jī)構(gòu)評(píng)估消費(fèi)者信貸風(fēng)險(xiǎn)的能力，而且會(huì)增強(qiáng)金融長尾人群在信貸中獲益的概率[6]。

三、對(duì)我國的啟示

（一）創(chuàng)新平臺(tái)，滿足信用隱形人群信貸需求

從數(shù)據(jù)、服務(wù)和產(chǎn)品角度出發(fā)，構(gòu)建多層次征信市場、提升征信市場化完備程度。一是積極探索替代數(shù)據(jù)新模式，在征信數(shù)據(jù)庫原有資源的基礎(chǔ)上，利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新技術(shù)，進(jìn)一步推進(jìn)“銀行+非銀”信息采集轉(zhuǎn)型，積極發(fā)掘其他可被納入信用信息范圍的非銀數(shù)據(jù)，豐富征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)內(nèi)容，加快推進(jìn)信息共享，擴(kuò)大金融服務(wù)半徑。二是搭建多維信用體系，一方面，增加數(shù)據(jù)庫覆蓋面積，基于不同行業(yè)用戶的情況和需求,探索如網(wǎng)絡(luò)支付流水、用戶社保及納稅情況等參考渠道，擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集、應(yīng)用范圍；另一方面，強(qiáng)化銀村合作，加快推進(jìn)農(nóng)村地區(qū)“整村授信”工作，提高授信覆蓋率，有效實(shí)現(xiàn)對(duì)金融長尾人群的高效授信決策，使其能夠合法、合規(guī)的進(jìn)入受信任名單，獲取更完善的消費(fèi)金融服務(wù)。

（二）統(tǒng)籌兼顧，深化數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)機(jī)制

政府持續(xù)深化數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)機(jī)制，形成標(biāo)準(zhǔn)一致、多方共治的征信服務(wù)體系。一是構(gòu)建“政府+市場”的總體部署局面，公共征信機(jī)構(gòu)與市場化征信機(jī)構(gòu)協(xié)同合作，功能互補(bǔ)，促進(jìn)征信服務(wù)多元化、法制化、市場化發(fā)展，提升金融長尾人群申請(qǐng)貸款的效率；二是助推“市場+科技”的協(xié)同工作機(jī)制，建立市場化征信機(jī)構(gòu)與金融科技公司的合作平臺(tái)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和模型算法幫助征信機(jī)構(gòu)獲取更高效、多維、科學(xué)的數(shù)據(jù)資源，提升數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)治理及數(shù)據(jù)安保能力；三是做好“傳統(tǒng)+創(chuàng)新”的數(shù)據(jù)結(jié)合模式，以傳統(tǒng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、以創(chuàng)新技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，擴(kuò)大信貸范圍，應(yīng)用替代數(shù)據(jù)拓寬金融長尾群體獲取信用貸款的渠道；四是疏通“銀行+企業(yè)”的信息共享渠道，規(guī)范各地授信流程和信息查詢方式，降低銀行放貸前的信息搜集成本，化解企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)，暢通銀企融資對(duì)接，彌補(bǔ)區(qū)域間銀企信息不對(duì)稱短板。

（三）健全法律，構(gòu)建健康外部環(huán)境

進(jìn)一步細(xì)化征信多層次法律法規(guī)體系建設(shè)，完善替代數(shù)據(jù)監(jiān)管權(quán)責(zé)、采集方式，實(shí)現(xiàn)更大范圍、更深層次的普惠金融。一是立足大數(shù)據(jù)征信系統(tǒng)中替代數(shù)據(jù)的應(yīng)用趨勢(shì)，從法律層面明確規(guī)定替代數(shù)據(jù)采集與處理方式和法律地位，確保數(shù)據(jù)采集的明確性、相關(guān)性、合法性。二是與時(shí)俱進(jìn)，持續(xù)完善征信業(yè)法律法規(guī)和相關(guān)的配套機(jī)制，適應(yīng)征信發(fā)展新業(yè)態(tài)，促進(jìn)各類征信機(jī)構(gòu)的有序合作與競爭，實(shí)現(xiàn)征信信息的充分共享和有效使用，確保征信服務(wù)體系的普惠化、公平化發(fā)展，構(gòu)建良好的金融生態(tài)外部環(huán)境。

（四）持續(xù)推進(jìn)替代數(shù)據(jù)加工及信用評(píng)分體系建設(shè)

一是增強(qiáng)科研投入，以創(chuàng)新技術(shù)引領(lǐng)科技發(fā)展，充分利用區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術(shù)，提升風(fēng)險(xiǎn)控制能力，進(jìn)一步完善和普及個(gè)人信用評(píng)分體系，打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)信息平臺(tái)。二是汲取國內(nèi)外現(xiàn)有信用評(píng)分體系的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)做法，將正面工作成果逐步向下推廣，同時(shí)利用自身豐富的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，不斷改進(jìn)信用評(píng)估模型和數(shù)據(jù)挖掘能力，提高信用評(píng)分的科學(xué)性和可靠性；三是深化信息聯(lián)動(dòng)，統(tǒng)一信用評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，在保證信用安全的前提下，盡可能采集更多的線上及線下有效數(shù)據(jù)，并將信用評(píng)分指標(biāo)與旅游、教育、醫(yī)療等行政服務(wù)模塊對(duì)接，建立完備的個(gè)人信用評(píng)分體系。