我國互聯網金融征信的主要問題及對策

【摘要】伴隨著互聯網金融近年來在我國的蓬勃發展，征信已經成為了互聯網金融業務中一個必不可少的環節，互聯網金融征信行業出現的各種新問題也愈發得到業界的重視。本文從內容與方法、標準與機構、法律與安全三個層次梳理了互聯網金融征信面對的主要問題，并一一給出了解決對策。

【關鍵詞】互聯網金融 征信 對策

一、前言

目前，以信息和網絡技術為依托的互聯網金融已經成為了金融行業異軍突起的新興勢力。然而互聯網在促進普惠金融的同時，因借款人失信導致的信用壞賬甚至引發的平臺跑路問題現已屢見不鮮。因此，完善互聯網金融征信業務，形成從征信內容和征信方法，到征信模式和征信機構，中間由法律法規和信息技術緊密配合的互聯網金融征信體系成為了當今互聯網金融行業與征信行業共同面對的一大問題。

二、我國互聯網金融征信的主要問題

（一）征信內容和方法較為陳舊，已不能滿足新的征信需求

一方面，大部分互聯網金融平臺的征信內容仍然停留在個人身份信息以及收入證明等傳統維度，而忽視了征信對象的網絡交易記錄和社交數據等“網絡信用信息”。另一方面，在征信方法和手段上，大部分平臺的信用評估方式仍以對初等信息的簡單評級為主，難以做到對網絡上的海量數據進行數理回歸分析，并推斷出征信對象的心理、品格等特點，進而對其信用狀況加以更為全面的評估。

（二）缺乏統一化的征信標準和專門化的征信機構，征信數據真實性、共享性不足

目前互聯網金融征信在我國尚屬新興行業，行業內部還沒有出現一套統一的、標準化的征信機制，因此，專門化的征信機構與信息平臺便很難建立起來。盡管目前已有一些中小型機構開展了網絡征信業務，但由于數據來源有限等原因，其征信數據往往真實性不足。此外，目前各征信機構仍處于“單打獨斗”的形勢，只能各自了解征信對象的部分信息，造成了“盲人摸象”的局面，反映出了我國互聯網金融征信行業數據共享性亦不足。[1]

（三）相關法律法規的缺失與信息技術的漏洞造成巨大的信息安全風險

近年來我國信用管理立法并不少見，然而遺憾的是，在“互聯網+”的時代背景下相關法律法規并沒有得到及時完善，從而導致信用信息在一定程度上存在著系統性風險。與此同時，互聯網金融平臺往往未設置IT部門并建立起安全的信息系統，這也導致了信用數據面臨著較大的技術性風險。

三、互聯網金融征信的主要對策

（一）更新征信內容與征信方法，并合理運用數據分析手段，開發智能化征信模型

首先，互聯網金融背景下信用信息應避免局限在身份、收入信息等傳統維度，它還應包括個人或企業在網絡上的各種行為信息，例如個人在電商平臺上的消費量、消費習慣、退單率、逾期支付情況或企業的產品銷售情況、訂單數量、顧客評價等，而這些數據的獲取往往是在海量的交易信息中運用“大數據”方法進行篩選得到。因此，只有不斷更新征信內容與征信方法，方能得以在互聯網維度全面地對征信對象加以信用評估。

信用信息搜集完成后，還應運用更為先進的手段對數據進行加工和分析。例如運用統計學方法對大數據進行回歸分析；運用云計算對數據之間的關聯度進行考察，從而得以客觀估計征信對象的生活、行為軌跡，并合理推斷出其經濟狀況、性格特點、消費心理等信息特征；最后為每項信息特征賦予分值，即可得到征信對象完整的信用評級，并可籍此對其信用水平進行判斷。[2]

因此，我們可以將上述互聯網維度征信內容、方法以及數據分析手段組成一個完整的智能化征信模型，通過該模型得到的征信結論將具有較高的參考價值。

（二）建立行業統一征信標準和創新型互聯網金融征信系統：“央行集中型”或“行業集群型”

首先行業內部應根據我國互聯網金融征信特點開發出一套統一的征信標準，并隨時進行更新和修訂。在此基礎上，應迅速建立起創新型的互聯網金融征信系統，從而進一步構建專門化的征信從業機構。目前全行業趨于兩種系統模型的形成，即“央行集中型”和“行業集群型”。

央行征信系統主要由企業和個人信用信息基礎數據庫組成，然而目前該官方系統還沒有覆蓋到互聯網的海量信用數據。因此構建“央行集中型”征信系統，就是將各征信機構及互聯網金融平臺的大數據信息集中于央行征信系統，并借助央行系統在線下的信息資源優勢，通過線上線下的資源互補保證了最終信息的真實性，實現信用信息的共享。[3]“央行集中型”系統的優點是能集中海量數據，真實性高、共享性高，缺點則是建立和維護的成本較高，建立起來的難度也相對較高。

“行業集群型”系統則是通過機構間的資源整合，在行業內形成若干個規模較大的征信系統。與上述“央行集中型”系統相似，各個機構首先將各自搜集到的信用數據集中到一個大數據庫中，并利用智能分析系統對數據進行計算，排除信息之間的沖突，從而提高數據的真實性，而后通過對基礎數據的分析得到具有特征價值的信用信息和評估報告等，供系統內機構參考，實現信息的共享。這種征信系統相對于“央行集中型”系統的優點是簡易靈活，數據庫規模較小，建立和維護的成本低，個性化較強，適合建立在主營業務相似、數據關聯度高的機構之間實現小范圍的共享，相對的缺點則是信息量較小，數據來源單一，真實性仍然不會很高。目前在互聯網金融行業已有這種系統的雛形出現，如網信金融利用旗下第一P2P、眾籌網等機構的信息資源組建網絡征信有限公司。[4]

（三）健全相關法律法規，完善信息技術，法律和技術雙管齊下解決信息安全問題

上文提到互聯網征信存在系統性和技術性兩大信息安全風險，因此解決這一問題也需從這兩方面同時入手。

第一，健全相關法律法規是互聯網金融征信規范化的基石。一方面應盡快制定全面的規章細則，對于合法的征信內容和手段加以明確界定，對于非法的征信活動明令禁止。另一方面，對于日益突出的技術性安全問題，也應制定相關法律法規，在法律層面上強制各互聯網金融平臺和征信執業機構設置IT部門并做好技術性工作。只有做到有法可依，征信的共享性和合法性才能在一定程度上得以兼顧，技術性風險也能得以系統性地加以控制。

第二，要對信息技術加以完善。首先，各從業機構應從內部機制上加以突破，設置IT部門及負責人制度。其次在技術上，全行業應推廣運用電子式簽名、數字化證書等工具從而加強對信息主體的認證。定期進行網絡安全實驗，防止黑客通過病毒竊取、篡改信用信息數據，及時更新病毒庫和黑名單，最終形成完整有效的信息安全系統。

參考文獻

[1]程鑫.互聯網金融背景下征信體系完善所面臨的機遇與挑戰[J].上海金融，2014，（11）.

[2]魏強.大數據征信在互聯網金融中的應用分析[J].金融經濟，2015，（8）.

[3]葉文輝.大數據征信機構的運作模式及監管對策——以阿里巴巴芝麻信用為例[J].國際金融，2015，（8）.

[4]方增平.互聯網金融背景下發展新型征信機構的思考[J].征信，2015，（5）.

作者簡介：金琦（1994-），男，漢族，北京市人，就讀于首都經濟貿易大學金融學院，研究方向：互聯網金融、現代信用理論。