我國互聯網金融征信體系建設研究

張今

[提要] 互聯網金融的蓬勃發展，大數據和云計算等科技的興起，使得信用違約風險大量暴露出來，我國傳統的征信體系已經不能適應時代的變化，因此構建互聯網金融征信體系，完善我國征信業發展變得至關重要。本文以螞蟻金服旗下的芝麻信用為例，通過業務分析，得出互聯網金融征信的優勢和存在的問題，并在此基礎上從數據共享、標準化、安全保障和法律法規等方面，提出相應的建議。

關鍵詞：互聯網金融；大數據；征信體系

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2018年1月31日

一、引言

我國傳統的個人征信體系是以中國人民銀行為核心，在政府的主導控制下建立的，主要數據來源于企業、個人與銀行等金融機構的借貸情況。近幾年互聯網金融在我國發展迅速，但是在迅猛發展的同時問題也隨之欲出。這就啟示我們要建立良好的互聯網金融市場秩序，健全互聯網金融征信系統。

二、互聯網金融征信體系的概念

征信體系是指將企業或者個人與商業銀行等金融機構或者公共平臺發生借貸關系的數據，經過收集、分析、整合成有用的數據信息，從而形成企業或者個人的信用報告。

在互聯網金融的背景下，依據大數據、云計算等技術將企業或者個人在互聯網上的瀏覽記錄、消費、貸款等一系列的行為數據收集起來，進行信息清理，篩選出有效的數據，從而為每個行為主體制定一份信用報告，并結合客戶自己填報的信息，得出一份線上的個人信用評估，這就是狹義的互聯網金融征信。廣義的互聯網金融征信需要將線上與線下的信用數據結合，得出一份更具權威的信用評估。互聯網金融征信能夠有效地減少信息不對稱所帶來的逆向選擇和道德風險。同時，互聯網金融的關鍵依然在于風險控制，信用風險作為基礎風險更是難以控制。因此，完善互聯網金融征信體系變得至關重要。

三、螞蟻金服征信模式運行機制

（一）螞蟻金服的第三方獨立征信體系——芝麻信用。2015年，央行首次批準8家機構進行個人征信業務的準備工作之后，芝麻信用便開始了首次嘗試個人征信系統的運作，得到了廣大用戶的支持。

螞蟻金服旗下的四個平臺分別是：支付平臺、理財平臺、融資平臺和保險平臺。憑借著阿里巴巴旗下的淘寶、天貓、聚劃算等電商平臺，獲取賣家和買家的交易數據，并傳送到螞蟻金融云。理財、融資和保險平臺依靠自身客戶數據，將一部分數據傳輸到螞蟻金融云大數據庫，另一部分通過交易傳送到支付平臺，再次輸送到金融云大數據庫。將數據收集完之后，螞蟻金融云依靠計算機將大數據進行分析，從而制定出個人的信用評估，將信用報告發送給芝麻信用的數據庫，這就構成了芝麻信用的外部數據。

（二）芝麻信用評價體系。芝麻信用參考了美國著名的FICO評分區間的設置，為客戶提供了信用評估體系——芝麻信用分。該評分體系由以下五個方面構成：信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質和人脈關系。根據現實情況對五個行為指標賦予不同的比例，為每個客戶制定出芝麻信用分。信用分數越高說明其信用越好，在金融場景中違約的概率越低，該評分結果可以直接應用到其他平臺上。在線上，用戶可以在支付寶平臺上享有不同的信用額度，信用分數在600分以上的用戶就可以在“花唄”上享受當月消費下月還款的服務。在線下，芝麻信用通過與多個生活場景的對接，使得用戶可以享受免押金租用永安行自行車、酒店免押金免排隊等服務。

（三）螞蟻金服征信模式的優勢

1、海量的信用信息數據。從2013年起，互聯網金融蓬勃發展，阿里巴巴更是憑借著獨特的創新和卓越的高科技，在多年的發展中積累了眾多的客戶。據統計，2016年電商交易額達到3萬億元，而在2017年雙十一活動當天，天貓商城的交易額再創歷史新高，總交易額達1，682億元，所涉及的國家和地區有230個。這一系列的數字背后都是真實的客戶交易行為。當然，這也成為阿里巴巴龐大的數據庫來源。

2、卓越的信息處理能力和評估方式。螞蟻金服不僅擁有著龐大的數據庫，而且數據處理能力也很強大。依靠云計算和大數據等新興高科技，對數據進行深度挖掘，例如Deep Learning、Neural Network等。通過這些技術，清洗出有用的用戶信息。并采取全新的信用評估體系，這不僅提高了信用評估的效率和準確性，也能夠推進互聯網金融的發展與風險控制。

3、豐富的場景化應用。傳統的征信體系接通的對象僅限于銀行和金融機構，目的主要是發放貸款；而螞蟻金服旗下的芝麻信用依托于阿里巴巴眾多的關系鏈，與旅游、酒店、房屋中介、租車等都有著合作關系，已經接通了交通、通信多個領域，涉及到百姓生活的方方面面，帶來巨大的便利。目前，芝麻信用已經取得了一定的成果，開通的用戶已經達到5，000多萬，享受到生活化場景應用的有幾十萬人。

四、互聯網金融征信體系現狀及存在的問題

（一）信息共享機制不足。目前，傳統的央行征信體系所接入的對象是金融機構，對非金融機構并沒有開放，因此，小微企業和個人的信用信息無法在互聯網平臺上共享。雖然我國現在存在著眾多的互聯網平臺，并且積累了許多信用信息數據，但是這些數據都是相對分散的，大部分僅是限于內部平臺的使用，數據屬于孤島狀態。而且，由于各個平臺所占有的數據具有獨享性，出于某些利益考慮，許多平臺并不愿意將自己的數據分享。因此，互聯網金融征信在信息共享方面并沒有取得良好的成績，如何實現數據共享仍然是一個值得深思的問題。

（二）征信標準不統一。央行的征信體系有著嚴格的標準，但是商業征信體系尚處于完善階段，互聯網平臺各自為政，存在著各種各樣的差異和標準，所清洗分析出的信用數據的安全性和規范性難以達到央行的標準，無法將商業征信與央行的征信體系對接，這就造成了資源的浪費，在一定程度上阻礙了我國征信體系的發展。而且，各個平臺所側重收集的用戶信息也不盡相同，這些重點不同的數據收集方向也導致了征信標準的不一致性。

（三）立法滯后，監管主體不明確。良好有效的征信業監管應該包括政府行政監管和行業自律監管。目前，我國行政監管方面出臺的《征信管理條例》，并沒有對互聯網征信管理企業做出明確的規定。在行業監管方面，我國沒有形成行業自律協會，形成有效的自律監管，面對行業中用戶信息被過度采集，隱私暴露行為，缺乏有效的約束和管理。以上法律法規的不完善和行業監管的不到位都極易導致我國互聯網金融征信業缺乏規范性，阻礙行業平穩發展。

五、我國互聯網金融征信體系建設建議

（一）創建互聯網金融信用數據共享機制。任何金融機制的建立都要從成本—收益角度分析，找到成本與收益權衡的最佳狀態。即相關平臺在獲得用戶的信息時都應比其自身創建的成本要低，并能夠獲取高利潤。在數據信息共享的過渡建設階段，政府應起到帶頭作用，實施相應的利益激勵機制，鼓勵各個平臺積極貢獻自己的數據，實現數據共享。

（二）加快互聯網金融征信標準化建設。互聯網金融快速發展，使得數據龐大、平臺眾多，所以建立行業標準化的征信體系變得至關重要。首先，應該對用戶進行統一的身份識別標準，使得個體能夠具有唯一性，這樣也能夠提高征信業務的效率；其次，面對眾多不同類型的平臺，應該規定一個統一的標準。可以選擇與較為成熟的互聯網平臺學習溝通，研究適合互聯網金融征信的標準，完善對接，使得更多的符合規范的互聯網金融機構能夠成功對接到互聯網金融大數據庫中，實施數據共享。

（三）健全互聯網金融征信法律法規。保證我國征信業健康有效的發展，就要做到有法可依。一方面要加快建立征信業務基礎法律，對于誰可以收集數據、如何收集、收集后的保護措施等都應該做出明確的規定，以確保我國征信業能夠持續有效的發展；另一方面對于信用采集產品的性質也要做出明確的規定，防止過度采集。通過法律法規，使得我國互聯網征信和傳統的征信都能夠朝著健康良好的方向發展。

主要參考文獻：

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