關于互聯網金融個人征信的幾點思考

【摘要】隨著互聯網金融的快速發展，其已成為金融行業不可或缺的一支力量，雖然目前體量和規模不能與傳統金融行業相比，但是其對金融行業，尤其在征信方面產生了深遠影響。如何將個人征信很好地作用于互聯網金融值得我們思考。

【關鍵詞】互聯網金融 個人征信 芝麻信用 政策建議

市場經濟的核心是金融，金融的基石是信用，而征信是獲得信 用這一特殊物品的唯一渠道，無論是傳統的金融行業，還是新興的互聯網金融行業，行業的健康快速發展離不開良好的征信體系。

一、互聯網金融影響下征信的發展

自2013年6月13日阿里巴巴集團旗下支付寶公司與天弘基金聯合發布國內第一款互聯網金融理財產品“余額寶”以來，互聯網金融經歷了一段井噴式的發展時期。互聯網金融發展成為金融行業不可或缺的一支力量，雖然目前體量和規模不能與傳統金融行業相比，但是其對金融行業產生了深遠影響，尤其在征信方面。互聯網金融的發展相較傳統的金融行業更離不開信用的支撐，因為互聯網金融連接的是相互間沒有聯系的陌生人。如何在原本互不信任的陌生人之間促成一筆交易至關重要，無論早期的購物網站，如今的P2P網貸行業都面臨同樣的問題。如果支付寶沒有解決這個相互信任的問題，那么淘寶網也不會有今天，支付寶運用了一個很巧妙的方法解決互相不信任的問題，既然陌生人之間互不信任，那么你們可以信任平臺公司，消費者先把款項支付給平臺公司，然后賣家發貨，等消費者確認收貨后，平臺公司自動把款項支付給賣家，一來一去的時間差，就在平臺公司上產生了信任，因為信用的產生就沒有了難做的生意。那么個人基于互聯網金融的信用該如何去評定，支付寶旗下的芝麻信用給了我們答案。

二、芝麻信用分的衡量維度

2015年1月5日，中國人民銀行印發了《關于做好個人征信業務準備工作的通知》，要求芝麻信用等8家機構做好個人征信業務的準備工作。在此基礎上芝麻信用于1月底首次開通芝麻信用分，直觀地呈現了用戶的信用水平，自此開啟了互聯網金融征信的序幕。芝麻信用是我國首款基于用戶互聯網行為數據的征信產品。與傳統征信數據主要來源于借貸領域不同的是其基于用戶互聯網行為的芝麻信用的數據來源較為廣泛，包括了信用卡、網購、轉賬、理財、生活繳費、社交關系等方面。數據主要來源于旗下電商平臺、互聯網金融、云業務及互動娛樂業務，另外接入合作互聯網企業的用戶行為數據作為補充。基于上述數據源芝麻信用采用的評分體系為“FICO”評分體系，從信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系等方面綜合評分，分數分為五個級別：350～550為較差、550～600為中等、600～650為良好、650～700為優秀、700～950為極好。

三、芝麻信用分的特點

芝麻信用分通過多維度的評價體系，使得自身具有不同于傳統金融信用的特征。

（一）互聯網評估指標和傳統評估指標相結合

在芝麻信用的評估指標中，屬于傳統征信評估指標的有身份特質指標和信用歷史指標，而屬于互聯網征信特有的評估指標的是行為偏好類指標、人脈關系類指標和履約能力指標則，所以，芝麻征信是利用互聯網數據對傳統征信進行的延伸，其并沒有完全脫離于傳統征信。

（二）動態指標和靜態指標相結合

芝麻信用包括的靜態評估指標有身份特質指標和信用歷史指標等，除此之外其包含的動態指標有行為偏好類指標、人脈關系類指標及履約能力指標等，動態指標的加入意味著用戶的信用評估不再是獨立或者固定不變的，而是得到了實時結果，其途徑就是通過用戶最新消費及經濟水平等信息的評估。

（三）信用評估和信用使用相結合

芝麻信用具有如通過信用使用出租車、信用入住酒店、信用便捷辦理簽證等服務這些豐富的使用場景，但同時，這些使用場景下用戶的行為也納入了用戶信用評估的指標，這就使得芝麻信用可以保持實時的更新，以便更準確及時地反映用戶的信用水平。信用使用與信用評估相結合的方法有利于培養用戶自主維護信用的思維。

以芝麻信用分為代表的互聯網征信是信用等于財富的最好實踐，當信用不再是一紙報告，而是帶來方便生活的一種財富的時候，被征信的個人就會主動融入到征信的過程中。

四、芝麻信用存在的問題

互聯網征信作為一種改革創新的嶄新事物，在給傳統征信帶來啟示和改革的同時，自身也存在一些問題，以芝麻信用為例。

（一）用戶隱私保護問題

芝麻信用所有的數據都來源于互聯網，而對用戶數據的使用具有最高權限的是互聯網企業，一旦疏于防護，必然會發生侵犯用戶隱私事件，在經過互聯網快速的傳播，勢必會對整個互聯網征信行業造成不良影響。

（二）數據多樣化問題

基于互聯網那個大數據的芝麻信用，將要面對互聯網上越來越多非結構化的數據，比如圖片，視頻等，而處理非結構化數據的能力發展緩慢，一旦發展到產生的非結構數據不能被有效地吸收利用，互聯網征信將可能面臨數據匱乏的問題，那么優勢也將不復存在。

（三）數據質量問題

互聯網征信的根源是互聯網產業的一個高度虛擬化的行業，互聯網金融信貸過程的真實性不易考察驗證。在電子商務方面，多數電商網站的信用數據累積基礎是交易成功次數，而忽略了交易的內容和金額，這樣就出現了利用虛假交易快速提高信用等級的現象，如“假評價”、“刷信用”等現象就降低了網站評級的可信度及威信。

五、政策建議

（一）強化互聯網金融征信的隱私保護

規范互聯網企業的征信行為，加快并明確互聯網金融征信的數據采集范圍和使用原則，限制互聯網金融企業采集和使用用戶數據權限。在互聯網征信采集信息中，主要采集對信用評分有主要影響的信息，防止過度采集信息，減少侵犯用戶隱私的概率。互聯網金融機構在采集和使用個人信息時應由信息主體本人同意且授權，并加強數據安全防范，防止用戶信息及數據泄漏。

（二）加強采集數據的真實力度

建立健全約束系統和行業性自律，形成各方自覺、誠實、守信的良好的市場氛圍。一旦發現某家機構存在造假行為和破壞市場秩序的行為要責令其及時進行整改，如果過了整改期還沒有完成，中國人民銀行可以采取取消牌照或者暫停業務等方式的處罰行為，以此達到以儆效尤的目的。互聯網企業在日常營運中，加強打擊刷信用等破壞數據真實性的行為，對有刷信用的商家和消費者記錄進入失信黑名單，并給予一定的懲罰措施，培養用戶嚴謹自律的習慣。

（三）大力發展征信服務機構，提升數據征信技術

推動政府出臺相關扶持政策，重點培育一些規模較大、實力較強的征信機構發展壯大，另外還應加快發展數據征信技術，深挖大數據潛力，進行大數據處理技術儲備，特別是非結構化數據的處理技術，集中力量攻克非結構化數據處理技術難題，保障將來互聯網征信不會受到數據處理技術的制約。

作者簡介：呂娜（1987-），女，漢族，甘肅景泰縣人，助理經濟師，現供職于中國人民銀行隴南市中心支行，研究方向：征信、社會信用體系建設和數據信息安全。