互聯網征信發展研究

石峰

摘 要：現代市場經濟是信用經濟，信用也是互聯網經濟發展中不可或缺的基石和安全保障。來自互聯網的數據將更全面、準確地反映行為模式、個人動機、同級評價、是否值得信賴等，比單純的過往信貸數據更具有經濟價值和社會價值，正在成為人們建立社會信用的新標準。本文試圖從互聯網征信的機構類型、發展特點、存在問題等幾方面進行探索分析并提出幾點政策建議。

關鍵詞：大數據；互聯網征信；互聯網金融

近年來，電子商務、移動支付、社交網絡以及云計算和大數據等互聯網技術和商業模式正在改變人類的生產生活方式，由此產生的互聯網經濟已發展為虛實結合的市場經濟新模式。現代市場經濟是信用經濟。信用也是互聯網經濟發展中不可或缺的基石和安全保障。來自互聯網的數據將更全面、準確地反映行為模式、個人動機、同級評價、是否值得信賴等，比單純的過往信貸數據更具有經濟價值和社會價值，正在成為人們建立社會信用的新標準。在此背景下發展互聯網征信也是全面建成社會信用體系的重要組成部分。

一、從事互聯網征信的三類機構

互聯網征信是一個新興概念，目前尚無專業機構對其進行定義和解釋，暫時可理解為傳統征信業務的延伸。傳統征信機構多是專業從事征信業務的機構，一般分為私營征信局和公共征信系統。采集的信息主要包括身份認證信息、信用信息（如銀行賬戶開立時間、信貸額度、貸款余額、每月還款和逾期記錄等）以及公共記錄（如稅收、破產、法院判決等）。其中核心信息是從銀行等授信機構獲取的信用信息。由于互聯網擁有海量龐雜信息以及伴隨信息獲取和加工技術的不斷進步，從事互聯網征信業務的機構不再僅限于專業的征信公司，采集信息范圍也從傳統的結構化數據逐步擴大到非結構化數據。

（一）專業征信機構仍將是互聯網征信領域的重要力量。專業征信機構擁有健全的消費者和企業信用等信息的綜合數據庫和豐富的征信產品以及服務經驗與技術。在互聯網征信方面，專業征信機構具有得天獨厚的優勢，目前主要是為各類公司企業等機構提供互聯網征信服務。全球最大的征信局益百利（Experian）在1997年就建立Experian Hitwise機構，首創以互聯網為基礎的獨特方式收集各類網絡信息。Experian Hitwise能夠為全球超過1500家公司客戶每日提供深入分析，洞察其顧客與其各類競爭網站互動的動態，以及其競爭對手如何采用不同策略來吸引互聯網顧客。Experian Hitwise主要通過與全球互聯網服務供應商建立密切的合作關系，并采用其專利方法來搜集網民的不記名上網數據、搜尋和對話行為，從而獲得全網用戶的數據和流量。

另一家從事互聯網征信的大型征信機構是美國三大征信局之一的艾克飛（Equifax）。艾克飛為了更好地迎合大數據時代下互聯網數據非結構化的新特點，其最新的存儲和檢索數據的方式一反傳統關系型數據庫的架構，而是將數據分布在低成本服務器集群上，由IT部門開發專有的分布式檢索技術來查找信息。從而能夠更好地收集、存儲包括互聯網社交信息、評論、視頻等在內的海量非結構性數據。

國內專業征信機構從事互聯網征信業務目前處于起步階段，2013年6月28日，中國人民銀行征信中心下屬的上海資信有限公司設計開發、實現P2P借貸行業信息共享的全國性、專業化電子服務平臺——網絡金融信息共享系統（NFCS）正式上線運營，這是全國首個基于互聯網提供專業化服務的信息系統，NFCS并不僅僅服務于互聯網信貸企業，其最終目標是打通線上與線下，互聯網金融等新興金融與傳統金融的信息壁壘。

（二）大型電子商務和互聯網企業可依賴其主營業務發展互聯網征信，采集的信息多以網絡交易信息為主。以阿里巴巴集團為例，阿里巴巴為解決網絡貿易的信用問題，早在2002年3月就推出為中小企業量身定制的“誠信通”。通過獨一無二的第三方身份認證，擁有誠信通檔案，獲得買家信任。隨著網絡貿易的發展，兩年之后，阿里巴巴又推出了“誠信通指數”，用于展示企業的網上信息公開度和貿易成熟度，成為企業之間相互了解和選擇對方的一個重要參考。目前阿里巴巴注冊會員數突破1億，其中付費的誠信通會員已經超過100萬。在誠信通數據庫中，最長的信用記錄已經超過六年。由于線上交易，所以商戶的所有行為均被記錄。這類原始數據基本不存在造假，所以絕大多商戶的信用記錄是可靠的。此外阿里巴巴在2008年建立了自己的小貸公司，并逐漸構建阿里金融平臺，阿里小貸公司為淘寶和天貓商戶提供訂單貸款與信用貸款，截至2012年底，阿里小貸已累計放貸超過300億元，目前已為25萬小微企業提供了金融服務，通過分析淘寶、天貓、支付寶、B2B上商家的各種數據，阿里金融打造了自己完整的信用評價體系和征信數據庫，以及應對貸款風險的控制機制。阿里金融通過數學模型，對上述數據分析處理，就能自動確定貸款申請人的貸款限額。發放貸款以后，阿里通過實時監測貸款商家的交易、退貨、評分等經營情況，能方便了解客戶還款能力，一旦客戶交易情況下滑，系統會自動發出預警。這就是阿里金融打造的一個純粹基于互聯網信用小額信貸的平臺，客觀上阿里金融的核心在于其搭建的征信平臺和信用評價體系。

（二）新興的互聯網企業主要借助大數據等新技術手段從事信用評分、建立聲譽機制等征信活動。美國Movenbank移動銀行、德國Kreditech貸款評分公司、香港Lenddo網絡貸款公司以及Connect.Me等新型中介機構試圖設計打造能反映大數據時代互聯網征信平臺，通過說服eBay、LinkedIn、facebook或其它社交網絡開放資料，結合用戶在各網站的活動紀錄，通過自行開發的軟件、算法等，分析客戶的同事、好友信息（特別是信用狀況），建立歸納與收集信用資料的標準化格式，作為客戶獲得信用評分的重要依據，將社交網絡資料轉化成個人互聯網信用。Movenbank成立于2010年，其對客戶進行風險評估的核心概念稱為CRED，除了參考個人傳統信用評分分數，也納入eBay等平臺的交易評價、網絡匯款記錄等因素，還會計算Facebook好友人數、LinkedIn人脈對象、Klout影響力分數等社交參與連結程度。這些資料不僅用來評估風險，也衡量客戶潛在價值；若曾從人脈里轉介其他客戶，或是準時付款，CRED分數就會提高。Lenddo是全球首個使新興中產階級利用其在線社交關系建立信譽和獲得當地金融服務的在線社區，Lenddo根據用戶的社交網絡資料，例如教育和職業信息、好友及好友信息、關注者數量，以及他們獲得Lenddo賬戶的時間長短，給予用戶1分到1000分的信用評級。這家成立于2011年的公司表示，該公司的貸款算法有大約8500種變化，除了收集信息，Lenddo還利用用戶的人脈網迫使他們償還貸款。

二、互聯網征信發展的特點

（一）互聯網經濟和社交網絡日益壯大是發展互聯網征信的現實需求。截至2012年12月底，我國網民規模達5.64 億（包括移動互聯網網民），互聯網普及率為42.1%。社交媒體（網絡）微博的用戶規模3.09億。網民購買力的提升，線上消費習慣固著和移動、社交網購形式的結合不斷推動網絡零售市場的壯大，電商企業頻繁的低利潤促銷也持續激發用戶的使用熱情，帶動了網絡購物用戶規模的加速增長。我國網絡購物用戶規模達到2.42億人，網絡購物使用率提升至42.9%。與2011年相比，網購用戶增長4807萬人，增長率為24.86%。以淘寶為例，2012年淘寶完成年銷售額11500億，2013年“雙十一節”一天，銷售額就達到350億，圍繞整個淘寶系直接和間接帶動就業已超過1000萬人。

（二）大數據、云計算等創新科技手段為發展互聯網征信提供技術支撐。信息采集和使用是開展征信業務最重要的流程環節之一，線下征信機構因為大量應當公開的信息沒有依法公開而面臨“無米下鍋”的局面，而互聯網上擁有海量的結構化和非結構化數據信息。借助大數據和云計算等創新科技，從事互聯網征信的機構不單可以便宜、有效地采集存儲超大規模的數據信息，還可以隨時把大數據變成小模塊然后分配給其他機器進行分析，從而完成對超大量信息數據的處理和挖掘，尤其是對微博、文本和圖片等非結構化數據進行分析、預測，會使得決策更為精準，釋放出更多數據的隱藏價值。

（三）法律法規建設開始起步。2005年正式實施的《電子簽名法》和《電子認證服務管理辦法》解決了電子商務帶來的身份認證問題，也促進了電子商務的誠信體系建設。2012年末通過的《全國人民代表大會常務委員會關于加強網絡信息保護的決定》以法律的形式保護公民個人及法人的信息安全，確立了網絡身份管理制度，明確網絡服務提供者的義務和責任，并賦予政府主管部門必要的監管手段，重點解決了我國網絡信息安全保護立法滯后的問題。其中第二條規定網絡服務提供者和其他企業事業單位在業務活動中收集、使用公民個人電子信息，應當遵循的原則和規則。同時2013年正式出臺的《征信業管理條例》是我國首部征信業法規，對征信機構設立、征信業務規則和監督管理等都有明確的說明和規定。《決定》和《條例》等法規制度的頒布，為我國各類機構從事互聯網征信業務，采集、使用和加工信息初步明確了職責和邊界。

三、發展互聯網征信存在的問題

（一）進入門檻低，新興互聯網征信業務尚無明確的監管標準和相關準入限制。得益于互聯網的開放性和互聯網經濟的快速發展，互聯網累積了海量的各類信息數據。不僅專業征信公司可以從事互聯網征信，其他各類互聯網企業也都可以參與其中，但是目前針對互聯網征信，尚無明確的監管標準和相關準入限制，不少互聯網企業都在不同程度或是不同經營環節中從事著互聯網征信業務，公開或私下收集用戶信息。以移動互聯網為例，根據DCCI互聯網數據中心針對中國各類安卓市場下載量前1400位的應用進行相關調查，調查顯示66.9%的智能手機移動應用程序在采集用戶隱私數據，其中，通話記錄、短信記錄、通訊錄是用戶隱私信息泄露的三個高危地帶。

（二）非結構化社交網絡等數據難以納入其中。傳統的征信數據以結構化數據為主，隨著電子商務、移動應用、社交網絡等日益活躍，這導致大量的像影像資料、辦公文檔、掃描文件、Web頁面、電子郵件、微博、即時通信以及音視頻等非結構化數據的出現。據估計，只有5%的數字數據是結構化的且只能適用于傳統數據庫。伴隨著技術的進步，基于Facebook、Twitter、LinkedIn等社交網絡的人脈關系、想法、喜好和日常生活模式也都逐漸被加入到各類征信平臺的巨大的個人信息庫中，這些信息數據將成為對其進行社會信用評價的重要基礎之一。

（三）信息普遍公開但難以共享。目前互聯網產生的各種數據在不同類型網站之間無法完全轉移，已有多家新創公司試圖解決這項問題，包括Connect. Me、TrustCloud、TrustRank、Legit、WhyTrusted等，努力設計能串聯信用資料的系統，以“新信用應用程式介面”打造平臺，結合用戶在各網站的活動、評比、評鑒紀錄。Movenbank、Kreditech、Lenddo等新型中介機構也在極力說服eBay、LinkedIn、Facebook等社交網絡開放數據資料。在國內，作為擁有海量交易數據的阿里巴巴就提出：數據時代的核心不是分析數據，而是分享數據。據報道，阿里金融的信貸平臺將向所有的金融機構開放，做成一個開放的生態系統，為小微企業提供服務，通過大數據、阿里云的開放數據處理服務（Open Data Processing Service，ODPS）、云計算技術，讓所有愿意的金融機構都能夠接入阿里金融的平臺，共同管理風險。

（四）公民隱私保護和信息安全尚無完善機制。根據中國互聯網絡信息中心發布的《2012年中國網民信息安全狀況研究報告》顯示，我國信息安全狀況不容樂觀，有84.8%的網民遇到過信息安全事件，平均每人遇到2.4類信息安全事件。另有數據顯示，我國互聯網個人信息泄露日益嚴重，近八成的個人信息泄露源自信息所有機構的內部。許多網絡服務提供商等機構保存用戶姓名、地址、電話等各種個人信息，但卻沒有在傳、存、使用和銷毀等環節建立起保護隱私的完整機制，從而導致大量民眾受到網絡信息安全威脅。目前我國涉及個人信息安全的法律條款散落在國家法律、行政法規、部門規章以及地方法規之中，條款中規定不夠具體和明確，尚無完善機制。

四、發展互聯網征信的政策建議

（一）明確互聯網征信業務的準入標準和監管主體與職責，為互聯網征信制度建設創造條件。逐步建立全國聯網系統，探索合規互聯網征信相關機構與央行征信平臺對接的可行性。努力實現全社會范圍的個人信息集中管理和資源共享，構建以不同群體為對象的全方位的互聯網征信系統。

（二）以《征信業管理條例》的頒布為契機，支持和鼓勵合規的企業機構從事互聯網征信業務和設立互聯網征信機構，充分發揮現有互聯網信用平臺的作用，對互聯網電子商務活動中客戶所面臨的信用風險提供商業化和社會化的規范管理服務。建立各種形式的電子商務信用認證中心和信用等級數據庫，提高信用數據的開放程度，促進信用體系之間的信息共享。

（三）在各類電子商務平臺中大力發展數據化、網絡化的信用產業。國家應設立專項基金，支持大數據和云計算等最新科技創新技術研發運用，通過傳統結構化數據業務與非結構化數據業務的分離，提高差異化數據的分析效能；此外通過對信用數據的深度挖掘與加工形成數據核心業務等，提高信用數據的開發利用水平，探索不同形式和面向不同群體的信用評分機制。

（四）平衡信息安全和個人隱私權保護與促進互聯網征信健康發展之間的關系。一方面個人隱私信息泄露會給當事人造成很大的隱患或直接的負面影響，甚至會導致個體利益的嚴重損害。另一方面信息的流動和分享是現代征信發展的基礎，而個人隱私保護的不足也同樣會阻礙信息的流動與分享。個人信息保護的滯后會使社會公眾難以形成對其個人數據流轉、利用的合理預期，削弱征信機構運作的正當性。因此有必要研究探索新形勢下平衡兩者關系的方式方法，逐步通過對從事互聯網征信業務各法律主體權利、義務的合理配置來實現兩者關系走向平衡。

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The Study on the Development of the Internet Credit Reporting

SHI Feng

（Hefei Municipal Sub-branch PBC， Hefei Anhui 230091）

Abstract： The modern market economy is the credit economy， and credit is also an integral part and security of the internet economic development. The data from the internet will reflect patterns of behavior， personal motivation， peer evaluation， trustworthiness more comprehensively and accurately， will bear more economic and social value than the credit data， and is becoming a new standard for the establishing social credit. The paper attempts to make exploration from the following aspects such as institutions types， development characteristics and existing problems of the internet credit reporting， and puts forward some policy recommendations.

Keywords： mass data； internet credit reporting； internet finance

責任編輯、校對：張德進