大數據征信機構的運作模式及監管對策

摘 要：一批以阿里巴巴芝麻信用管理公司為代表的大數據征信機構正相繼建立，在對現有國家征信體系有益補充的同時，運作中仍存在一些問題不容忽視，比如數據采集維度不完整、評分結果難以反映個人真實信用狀況、線上個人信息和隱私保護存隱患、異議處理和救濟難度大等。本文以芝麻信用為例對大數據征信機構的運作模式、特點及其缺陷進行了分析，并提出促進大數據征信機構規范發展的相關建議。

關鍵詞：大數據征信機構；芝麻信用；征信監管

中圖分類號：F832.2 文獻標識碼：A〓 文章編號：1003-9031（2015）07-0075-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.07.16

近年來，互聯網金融發展迅速，一批專門針對網絡信用信息的大數據征信機構初步建立。2015年1月，阿里巴巴螞蟻金服旗下芝麻信用管理公司推出國內首個個人信用評分——芝麻信用分，用以直觀反映用戶信用狀況，此外還通過與阿里平臺上眾多商戶以及螞蟻微貸等開展合作，推廣芝麻信用分在個人金融和生活服務領域的應用。

一、芝麻信用的運作模式

（一）基于大數據、云計算技術建立互聯網個人信用信息數據庫

與傳統征信機構主要采集信息主體在金融機構的信貸數據不同，芝麻信用管理公司（以下簡稱芝麻信用）采集的個人信用數據較為廣泛。依托大數據和云計算技術，信用數據來源主要有以下四種：一是阿里巴巴集團下屬電商的平臺交易數據。目前淘寶、天貓等阿里巴巴平臺上擁有3億多個人實名注冊用戶信息以及超過3700萬戶小微企業交易信息。二是螞蟻金服集團采集的互聯網金融數據。主要包括支付寶、余額寶以及螞蟻微貸采集的個人信用信息數據。前兩種渠道也是芝麻信用采集信息的主渠道。三是與阿里集團具有合作關系的外部機構提供的信息數據。如公安網等公共機構向芝麻信用提供政府公開信息、公安、工商、法院等信息，此外，部分國內主流P2P平臺，如銀湖網、手機貸等與芝麻信用達成數據互換協議，向芝麻信用提供自身網貸數據。四是用戶自我提供的信用數據。芝麻信用正在開辟各類渠道，未來將允許用戶主動提供各類信用信息。

（二）以“芝麻信用分”為核心產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。其評分特點如下：一是參考國際主流個人信用評分模式設置評分區間。芝麻信用在信用評分區間上參考國際做法（如美國著名的FICO評分，評分區間在300至850分），將芝麻信用分區間設置為350至950分。評分結果越高代表信用程度越好，違約可能性越小。二是信用評分按從低到高劃分為五個等級，代表不同的信用狀況。350-550分為最低等級，表示信用狀況“極差”，550-600分，表示信用狀況“中等”，600-650分，表示信用狀況“良好”，650-700分，表示信用狀況“優秀”，700-950分為最高等級，表示信用狀況“極好”。三是信用評分結果由五個維度共同決定。利用大數據技術，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。下表為芝麻信用分與FICO評分的比較。

（三）通過線上線下合作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。如芝麻信用狀況在“良好”以上（即芝麻信用分在600分以上）的用戶，可享受神州租車提供的免押金租車服務，以及“阿里旅行·去啊”提供的國內3000余家酒店免押金先入住，離店后再付款的“信用住”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”、招聯金融旗下“好期貸”開展合作[1]。芝麻信用狀況在“良好”以上（即芝麻信用分在600分以上）的用戶，可向“花唄”申請最高額度為3萬元的消費額度，并在淘寶、天貓平臺上用“花唄”額度消費。此外，還可通過“借唄”申請金額最高為5萬元的個人消費貸款，還款期限最長可達12個月。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。

二、芝麻信用征信模式的特點

（一）個人信用信息覆蓋群體及內容獨具特色，是現有征信系統的有益補充

截至2014年末，央行征信系統已覆蓋8.57億自然人，但實際和銀行有信貸關系的僅有3.5億人，占總人口的比例低于25%，大量沒有信貸記錄的自然人的信息尚未納入央行征信系統[2]。芝麻信用采集信息的主體包括網民群體以及傳統征信機構未能覆蓋到的草根人群，如未向銀行借貸、未申請過信用卡的自然人，如學生群體、個體戶、藍領工人、自由職業者等，信用信息覆蓋群體廣泛，與現有征信系統形成有益補充。此外，與傳統征信數據主要來源于銀行借貸領域不同，芝麻信用利用互聯網資源和大數據技術，另辟蹊徑采集個人信用信息。數據來源廣，種類豐富，時效性也很強，涵蓋了個人網購信息、信用卡還款、互聯網理財、租房信息、水電煤繳費、社交信息等方面[3]，并隨著互聯網對社會生活的滲透加深，未來信息覆蓋內容將更加廣泛。通過采集這些數據，芝麻信用的線上信用評分與線下傳統征信系統相結合，能更加全面的評價個人信用狀況。

（二）個人信用信息采集成本低，芝麻信用分查詢和使用便捷

一是個人信用信息采集成本低。依托阿里體系內豐富的個人信用信息數據以及外部合作機構提供的數據，芝麻信用利用大數據、云計算技術和自身開發的數據評分模型開展個人信用評分，具有數據采集成本低、來源廣、易獲取等特點。二是芝麻信用分查詢和使用十分便捷。芝麻信用和阿里旗下支付寶合作，將芝麻信用分綁定在支付寶客戶端下，經用戶個人授權開通后，信用評分服務正式開啟。用戶只需在手機或電腦的客戶端上輕輕一按即可查詢個人芝麻分。此外，與芝麻信用開展合作的商家和金融產品也整合并關聯在支付寶客戶端下，并依據用戶信用評分值的高低對應開放，讓用戶享受“一站式”的便捷服務。

（三）個人信用評分產品應用前景廣闊

傳統的個人征信評分產品主要服務于銀行信貸業務，為銀行提供風險防控手段，幫助信息主體提高從銀行融資的便捷度。而芝麻信用通過線上線下合作方式，目前已直接對接互聯網購物平臺、餐飲、住宿、租車租房、個人消費金融等多個領域，通過直觀的芝麻信用分衡量信息主體的信用狀況，在多個生活場景中為用戶提供優惠和便利。未來芝麻信用還將接入婚戀、交友、工作招聘、簽證申領、二手交易等更多生活服務領域，其應用的范圍將更廣泛、前景更廣闊。

三、芝麻信用存在的問題

（一）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。《征信業管理條例》規定“禁止征信機構采集個人的宗教信仰、基因、血型和病史等個人信息；在未明確告知不良后果并取得書面同意外，不得采集個人的收入、存款、保險、有價證券、不動產等信息；采集個人信息應當經信息主體本人同意，未經本人同意不得采集”。而芝麻信用采集的數據來源于互聯網的大數據，這些數據是否包含禁止采集或限制類信息不得而知，且采集的數據顯然未經過本人授權。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和信用服務情況。此外，即使平臺要求與芝麻信用開展合作的商家在每次根據用戶芝麻分情況提供金融產品和信用服務之前都應第一時間推送給個人以進行授權，但在手機或電腦上簡單地點擊確認授權無法辨別該授權人是否為信息主體本人，或是否為信息主體本人自愿授權，個人信息和隱私保護存在較大風險。

（二）數據采集維度不夠完整，信用評分難以反映信息主體真實信用狀況

一是數據來源以本行業內數據為主，數據采集維度不夠完整。芝麻信用采集的信息數據雖然規模很大，但其所獲取的數據集中于其所處的行業領域，“阿里體系”內數據仍是芝麻信用采集信息的主渠道，其他行業或領域的數據維度不夠完整。例如芝麻信用對個人社交信息數據采集相對較少。此外，如果一個消費者從來不上淘寶、天貓等互聯網購物平臺，不使用支付寶等，芝麻信用將很難采集到該用戶的信息數據，導致評分結果有失偏頗。二是缺少金融機構的信貸數據作為支撐。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，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。

（三）個人信用信息主體異議處理和救濟難度大

目前，芝麻信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。一旦信息主體對芝麻信用分結果產生異議，很難找到異議或投訴的渠道，造成信息主體維權難。例如在芝麻信用分的公測期間，就有部分體驗用戶反映自己與其他用戶在信用歷史、行為偏好、履約情況等五個評分維度的信息狀況相近，但最后芝麻信用分值結果卻相差很大，用戶本人難以向芝麻信用提出異議申請或申請維權。

（四）“刷信用”行為和互聯網低門檻可能加劇信用違約風險

一是信用評分結果易產生“刷信用”的逆選擇。芝麻信用的信用評分結果由五個維度共同決定，并聲明不能通過某一兩項行為來提高信用評分，避免用戶惡意作弊反向套取積分。但根據芝麻信用公測期間，體驗用戶“曬出”的芝麻分值對比分析，芝麻信用分高的用戶往往都是阿里體系的“高頻”用戶，反映出芝麻信用分以阿里巴巴旗下淘寶、天貓等電商平臺的消費額度，以及螞蟻金服旗下支付寶、余額寶服務如信用卡還款、轉賬、互聯網理財等為重要評分標準，這就給用戶通過在阿里體系內人為的增加資金往來頻率，“刷信用”以提高芝麻信用分帶來可能，這種評分結果必然會增大信用違約風險。二是互聯網的低門檻可能增加信貸違約風險。由于互聯網消費和服務的群體廣泛，芝麻信用分的評分主體中包括無收入能力或穩定收入來源的人群，目前芝麻信用分已涉足個人消費金融領域，這類群體通過芝麻信用分獲取個人金融服務也會使違約風險增加。

四、促進大數據征信機構規范發展的建議

（一）加強對大數據征信中的信息主體權益和隱私保護

一是完善個人信用信息立法保護。目前在防范非法獲取個人信息、侵犯個人合法權益方面，人民銀行依據的主要是《征信業管理條例》。針對互聯網征信中大數據的無邊界性，應堅持“嚴進嚴出”原則，推動出臺《互聯網信用信息安全條例》等專項法規，健全互聯網征信法律法規，同時繼續補充和完善《條例》相關配套規章制度，加快出臺《企業和個人征信業務管理辦法》、《個人征信信息保護規定》等配套制度，對大數據征信中個人信用信息的采集、使用以及信息主體權利義務進行嚴格規范。二是建立個人信息互聯網采集授權制度，明確互聯網各平臺對個人信息的采集范圍。取消通過傳統的格式化合同條款一次性取得信息主體對征信機構的概括性授權，代之以在互聯網個人信息授權合同文中詳細列舉出具體授權事項，保障用戶的知情權和選擇權，防止個人信息被過度采集，避免信息不當使用或未經授權提供給第三方。三是引導大數據征信機構加強個人信息安全保護。引導大數據機構推進實名身份證、數字證書、電子簽名等安全認證服務[4]，采用同步影像、個人指紋、密碼安全問題等方式對信息主體進行“本人”驗證，保障數據信息安全和個人隱私，防止個人信息泄露。

（二）推動大數據征信機構逐步接入央行征信系統，實現線上與線下信用信息共享和互補

將互聯網金融信息納入央行征信系統，可以實現在較短時間內建立互聯網信用信息統一平臺，構建起網絡信用體系。在當前互聯網金融征信快速發展，征信標準化建設逐步完善的情況下，應積極推動大數據征信機構逐步接入央行征信系統，建立大數據機構與傳統征信機構的對接和信息互換機制，實現線上與線下的信用信息共享和互補，通過整合個人信用信息資源，提高個人征信評分產品的全面性與準確性。一是分批次將符合條件的大數據機構接入央行征信系統。在充分研究與論證的基礎上，分批次將新型大數據征信機構采集的信用信息接入央行征信系統，當前可考慮將央行批準的開展個人征信業務準備工作的8家征信機構接入央行征信系統。二是構建互聯網金融征信機構間信息共享平臺。建議借助央行網絡金融征信系統（NFCS），建立與央行征信系統存在映射關系的互聯網征信信息共享平臺[5]，打破大數據機構間的“信息孤島”，實現大數據征信機構間的信用信息共享。

（三）完善對大數據征信機構的監管制度

在大數據時代推動征信業健康發展，既不能限制市場的創造力，又要按照前瞻性預測、防患于未然的原則進行嚴格的風險防范。一是明確監管原則。目前大數據征信仍處于起步階段，監管當局應以開放和包容的態度，以鼓勵創新、關注風險為原則，適時適度地進行監管。在保護信息主體合法權益的前提下，為大數據征信機構發展創造有力環境。二是出臺針對互聯網金融征信的監管指引。為適應“互聯網+征信”發展趨勢，建議盡快出臺專門針對互聯網金融征信模式下的監管指引，明確包括大數據征信機構在內的互聯網征信機構在信息安全、隱私保護、異議處理和救濟等方面的職責，對大數據征信業務進行規范引導，指導大數據征信機構規范自身業務規則，完善各項業務操作流程和內控制度。三是設立多層次的個人信息保障與權利救濟機制。繼續改進現行異議處理工作機制，提高異議處理效率。加強對大數據征信機構數據報送的督導，強化數據報送機構的審慎義務，完善信用信息違法或侵權的責任追究[6]。此外，還應加強與司法救助、消費者權益保護協會等部門合作，暢通異議轉投訴和異議轉訴訟處置渠道，共同維護信息主體權益。四是發揮行業協會自律機制作用。組建互聯網征信行業協會，加強行業間的溝通與協作，實現自我約束、自我規范的自律管理，強化會員的守信意識，促進互聯網征信體系健康發展。

（四）強化失信懲戒機制，凈化互聯網金融環境

目前，互聯網金融服務對違約或失信行為的制約和懲戒力度不足。由于大數據機構征信數據尚未接入央行征信系統，個人在線上的失信行為并不影響其在線下向銀行融資，這無疑增加了部分網絡借貸的投機和違約風險，應加強線上失信懲戒機制。一是建立健全互聯網金融“失信者名單”制度。建立并完善失信信為的信息記錄和有限披露制度，形成“一處失信、處處受制”的信息約束環境，提高失信者的交易成本，形成對失信行為的有效震懾。二是建立多方聯合懲戒機制。通過加強公共服務信息、個人金融信息、線上個人信用信息等各類信用息的共享，建立司法、行政、金融聯合懲戒機制，加大對失信行為的處罰力度，并依法追究失信者的民事責任。

（特約編輯：潘文娣）

參考文獻：

[1]黃鍇.芝麻信用接入消費金融 互聯網征信的數據之辯[N].21世紀經濟報道，2015-04-09.

[2]中國人民銀行征信管理局編著.現代征信學[M].北京：中國經濟出版社，2015：69-72.

[3]關健.芝麻信用公測 個人征信市場化突圍[N].第一財經日報，2015-01-29.

[4]王希軍.互聯網金融推動征信業發展[J].中國金融，2013（24）：60-61.

[5]鄧舒仁.關于互聯網征信發展與監管的思考[J].征信，2015（1）：14-17.

[6]方增平，葉文輝.互聯網金融背景下發展新型征信機構的思考[J].征信，2015（5）：37-40.