大數據征信的發展與應用

歐陽淇

摘 要 文章介紹了大數據征信的相關概念及其發展背景，從市場需求、技術發展和政策支持3個方面分析了其發展動力，之后論述了大數據征信的發展現狀及面臨的數據安全、監管方式落后及技術不完善問題，并給出針對性的建議，最后展望了大數據征信的未來。

關鍵詞 大數據技術；征信；發展；應用

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）224-0139-02

征信是指依法設立的信用征信機構通過采集、加工個人或企業的信用相關信息，從而評估其信用等級，并對外提供個人或企業的信用信息查詢、評估服務的活動。征信制度的實施能夠約束個人以及企業的行為，有利于信用社會的發展與完善[ 1 ]。隨著信息技術的快速發展，移動互聯網時代已經到來，個人、企業的各種活動都會被記錄下來。

據統計，截至2017年12月，中國網絡購物用戶規模高達5.33億人，使用網上支付的用戶規模超過5億人。這些用戶在互聯網上的活動將形成海量的數據資源，并能作為征信機構采集數據的新來源。處理海量數據的需求催生了大數據技術，現階段大數據技術已經應用于人們生活的各個領域，其中就包括征信業[ 2 ]，征信業將進入大數據征信時代。

傳統的征信方式主要征信機構采集銀行等金融機構記錄的信貸數據，這類數據存儲在金融機構的數據庫中，數據是結構化的，采集比較方便，數據質量較高，但數據來源單一，數據生成速度較慢，單個個人或企業的數據量較少。

另一方面，征信機構無法采集沒有產生信貸行為的弱勢群體的信用數據，傳統的征信方式很難對這類群體進行評價。大數據征信的出現解決了傳統征信方式數據來源單一及弱勢群體數據缺乏的問題，能夠實時處理海量數據，信用的評估對象將更加廣泛、準確，彌補了傳統征信方式的不足。

1 大數據征信的推動因素

總的來看，市場需求、技術發展和政策支持等共同促進了大數據征信的飛速發展。

1.1 市場需求

隨著我國綜合國力的不斷提升，人民生活水平快速上升，個人的消費信貸需求也呈現爆發式增長，傳統的征信方式覆蓋人群較少、手續繁瑣、時效性較差，不能滿足消費信貸市場的發展需求。大數據征信能夠利用自身的海量數據解決傳統征信方式面臨的問題，并為消費信貸需求提供有力支撐。近幾年來，網絡借貸快速發展，但如何對用戶的信用進行評估，確定授信額度是制約行業發展的重要因素。大數據征信的出現能夠在不需要用戶抵押的情況下進行信用評估，對用戶進行授信，解決了用戶與網絡借貸服務商之間的信用問題。大數據征信的應用場景不僅僅局限于經濟活動，將會擴大到生活的方方面面，如租房租車、預訂酒店、求職就業、保險辦理等，這些應用場景都需要大數據征信的支持。

1.2 技術變革

大數據征信的發展與互聯網、移動互聯網、云計算、大數據等技術的進步密不可分。互聯網，特別是移動互聯網的出現拓展了個體的活動空間，產生了更多如社交、電商等數據；云計算技術的發展為海量數據的存儲、處理提供了計算資源，而大數據技術是處理海量數據的有效工具。近年來，機器學習發展迅速，很多都被用來進行信用模型構建、數據分析，通過分析、歸納和匯總個體或組織來自不同渠道的數據來預測其履約意愿和履約能力，從而降低違約風險。

1.3 政策支持

近年來，國家為鼓勵大數據征信的發展，出臺了多項支持政策[ 2 ]。國務院頒布的《關于積極推進“互聯網？+”行動的指導意見》中提出要利用大數據發展市場化個人征信業務，加強對網絡征信和信用評價體系的建設；《關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》提到要積極培育和發展社會化征信服務，推動大數據征信產品在行政管理、公共服務以及金融領域的應用。這些政策的出臺為大數據征信的發展提供了方向與指導，有利于大數據征信健康發展。

2 發展現狀

現階段，我國運用大數據從事征信活動的機構僅限于民營征信機構，主要從事個人征信業務。2015年1月，央行授予芝麻信用等8家機構征信資格。芝麻信用是螞蟻金服集團旗下的子公司，依托阿里巴巴集團旗下的電商數據、政府公共部門的數據、合作企業的數據等對用戶的信用進行全面評估，并給出每名用戶相應的芝麻分，分數越高，表示用戶的信用越好。

目前，基于芝麻信用的產品或服務主要有信用住、免押金出行、借物等產品。美國大數據個人征信公司ZestFinance中也有類似的服務，建立了如身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等[ 3 ]。這些模型能夠針對不同的使用場景預測用戶的信用狀況，從而克服了傳統信用評估使用單一模型的局限性，預測的準確性更高。通過在該公司的發薪日貸款實踐此評分模型，使相關貸款人的違約率大幅降低。

3 面臨的挑戰

大數據征信的出現對征信業的產品、服務方式等都產生了深刻影響，可以說是征信業的一次變革與機遇，但大數據征信還處在發展初期，還面臨著許多挑戰。

3.1 數據安全

在大數據征信的發展過程中，海量數據其是發展的基礎。征信機構只有收集到足夠多的數據才能提高產品或服務的質量。

但另一方面，由于這些大數據中包含了用戶或組織的大量信息，必然帶來數據安全問題，如果征信機構出現數據泄露問題，將會對用戶或在組織的隱私、財產安全帶來隱患[ 4 ]。

此外，法律方面對數據的收集、存儲、使用責任、所有權等還沒有明確的界定，對數據泄露導致的安全問題也很少涉及，這進一步加劇了數據安全問題。在數據安全防護方面，各類征信機構的水平參差不齊，特別是一些初創公司，在數據安全防護方面能力較弱。

解決數據安全問題，需要征信機構、政府部門共同努力，征信機構要增強數據防護能力，在數據的收集、存儲、使用過程中進行全過程保護，防止出現數據安全問題。政府部門應在盡快建立數據安全相關的法律法規，保障征信活動中的數據安全。

3.2 監管方式落后

我國的征信監管機構為中國人民銀行，2003年設立了征信管理局，征信管理工作開始起步。2013年，《征信業管理條例》正式實施，為中國人民銀行進行征信管理奠定了法律基礎，我國征信監管體系正式建立。但隨著大數據征信的發展，傳統的監管方式面臨嚴峻的挑戰[ 5 ]。大數據征信的出現擴大了征信監管的對象、內容。現階段，我國征信監管的手段以現場檢查和非現場監管為主，在大數據征信時代，現場檢查面對海量信用數據時缺少著力點，而非現場監管手段在時效性方面能力不足，兩種方式都很難滿足大數據征信的監管要求。

為此，監管機構應探索新的監管方式和手段，從而滿足大數據征信的監管要求。特別是應加強監管技術的發展，充分利用大數據、云計算等新技術，解決傳統監管方式不足的問題。

3.3 技術薄弱

目前大數據技還處在發展的初級階段，面臨著硬件技術、標準化、存儲能力等許多技術問題。海量數據的存儲問題不是簡單地增加存儲設備就能解決的，需要開發相應的技術解決方案來提高儲存效率。大數據來源廣泛，征信機構獲取的數據中常常存在虛假數據、無效數據等噪聲數據，需要開發相應的數據處理技術對原始數據進行清洗、整合。

4 結論

本文首先介紹了大數據征信的發展背景及相關概念，從市場需求、技術發展和政策支持3個方面分析了大數據征信的發展動力，接著論述了大數據征信的發展現狀及面臨的數據安全、監管方式落后及技術不完善問題，并給出針對性的建議。

當前，大數據征信還面臨的諸多挑戰，這是新事物發展初期都會遇到的，不必過分擔心。大數據征信是征信領域的一次變革，需要政府部分、征信機構、公民個人等參與者一起努力，推動其持續健康發展。隨著相關技術的進步以及監管體系的不斷完善，大數據征信的發展將迎來新的機遇。

參考文獻

[1]胡曉帆.大數據時代征信業發展的機遇與挑戰[J].征信，2014，32（12）：45-48.

[2]王秋香.大數據征信的發展、創新及監管[J].國際金融，2015（9）：60-66.

[3]劉新海，丁偉.大數據征信應用與啟示——以美國互聯網金融公司ZestFinance為例[J].清華金融評論，2014（10）：93-98.

[4]孔德超.大數據征信反思——基于個人征信視角[J].現代管理科學，2017（9）：103-105.

[5]陳志.我國大數據征信發展現狀及對征信監管體系的影響[J].征信，2016，34（8）：47-50.