大数据时代我国个人征信业政策研究
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2015）27-0076-02
一、个人征信是大数据时代个人数字的“身份证”
互联网技术快速发展和大规模应用，特别是在大数据时代，全球经济一体化加速信用的数据标准化，由此个人信用评级成为大数据时代金融活动的身份证，大数据征信也是未来征信的发展趋势。
“大数据征信”其直接表现就是采集数据的维度已经突破了传统的“金融属性”，从仅收集借贷人的金融信息，扩展到借贷人的生活信息，如社交数据、电商数据、生活服务数据等不具有金融属性、缺乏验证性、弱相关的互联网全网大数据。
二、个人征信是大数据金融的“敲门砖”
传统的个人借贷行为的风险无法得到很好的评估，商业银行或者信贷机构对借贷者的还款能力和资金使用缺乏整理把控和综合了解。通常来说，信誉较差的借贷者还款期限和还款金额得不到保证，这样导致整个资金融通过程不可持续，而且导致这个融资环境恶化。形势就要求个人征信有精确的、权威的、量化的、具体的数值来表征其高低。没有量化、准确的信用评级，个人数字金融业务难以正常开展。
大数据时代下个人征信消融了“钢筋和水泥”的信息来源的间隙，决定着个人线下经济的正常表现，能够获得了较好的信用评级就等于拿到了线上金融的“敲门砖”，首先，优秀的个人征信分值将为其网上业务办理和消费额度提供信誉支持和保证;其次，个人征信分值的高低与监管息息相关。在金融监管方面，个人征信分值与借贷人的透支范围和透支渠道直接联系，决定自然信用人的资本供给能力，将个人征信与金融业务整合起来的大数据时代，通过对个人在线上和线下经济消费能力和消费偏好，为金融监管部门提供分析数据，大数据汇总、整理、挖掘、创新、再利用能够对表征个人数字金融健康程度，为银行信贷部门和其他金融机构提供数据参考。
三、大数据时代我国个人征信业面临的严峻挑战
（一）互联网企业跨界个人信用评级业
传统电商企业经过长时间的发展，积累了大量、复杂、分散、多样的客户交易数据，数据背后其实是现实社会中的人与人关系网络的数据化表现形式，通过对数据的分析和重组，挖掘出数据背后信用数据，互联网金融的核心要素是从海量、复杂的数据中分析出具有金融属性的数据，数据分析和整合、应用是互联网企业先天的优势所在，互联网企业跨界个人信用评级业也是时代发展的需要。
（二）大数据技术倒逼个人信用评级业务改革
大数据具大量、多样、高速、价值等特点，将从以下三方面改革信用评级业务：
一是基于全样本数据，评级结果精准。大数据的特性之一就是数据量增长极快、结构复杂多样、时效强等特征的数据。截至2015年3月份，阿里巴巴和淘宝及其他电子商务平台上庞大的客户群体在线进行交易，实时产生大量交易数据，交易数据中隐藏着的个人信用参考数据，是个人信用评级分析赖以生存的基础数据 。
二是信用评价指标体系多元化。在传统金融信贷业务中，个人薪水、账户现金流、以往的信贷记录等所能提供给银行的信息有限，借贷双方都存在着严重的信息不对称。大数据时代，可以从个人社交网络资讯、消费偏好等长期、稳定、动态的信息，预测和量化借方的风险指数。这些“非金融属性”数据可以间接丰满和丰富借款人的个人信息，从源头上把握贷款风险，提高信贷业务效率和满意度。蚂蚁金服的“芝麻信用”分值背后是芝麻信用对海量信息数据的综合处理和全盘评估。大数据技术将会导致能够利用的信用评级数据类型更加丰富多样，对传统信用评级方法产生巨大冲击。
三是信用评价动态、量化。大数据技术对客户交易数据实时在线的监控，及时预测和察觉不正常情况的发生，减少或者避免信贷业务中坏账发生率，从而实现信贷业务有序、良性、健康的发展。同时，从宏观经济学的角度看，通过对微观金融实体经济的探查，可以做到预测宏观经济形势的走向，进而从根本上缩短信用评业务的周期性。
由以上可知，大数据技术将从根本上改善信用评级结果产生流程，评级结果的公布更加及时和准确，大大缩短评级结果审核所需的时间，使个人评级结果在社会上更具公信力。
四、大数据时代发展我国个人征信的政策建议
（一）推动信用大数据标准统一与类型多样并重
数据能够得以广泛应用是以数据标准化为基本前提。《大数据白皮书》指出在大数据时代，海量数据存在很强的异构性和极大的复杂性，表现在：数据类型从以结构化数据为主，向结构化、半结构化、非结构化三者融合;数据利用者的多层次需求导致数据源在深度、广度发生了根本性的变化;数据在线存储技术和云端存储设备的变化，大量繁杂、无序的数据需要新的存储方式和分析方式，才能应对大数据的异构性带来的数据收集、数据存储和数据分析、数据应用的窘境。信用大数据在征信平台从最初的流入到最后的流出，一方面要做到数据规范格式标准统一，做到数据管理精细化、统一化;另一方面要在尽可能保留数据本来意义的情况下，降噪和取精、保持数据的多样性。同时，必须统一征信数据系统数据接入的标准规则，传播数据，共享数据、应用数据。
（二）大数据利用与隐私保护并举
首先，中央政府从宏观层面制定信息产业发展政策和指导意见，积极鼓励传统金融服务机构和互联网新兴金融机构通力合作，做到互联网技术分析人才和金融创新人才有序合理流动。其次，大规模应用大数据技术伴随着个人隐私保护。要做到大数据利用与隐私保护并举：一方面要建立多层次、宽领域、精细化的征信法律法规体系。对个人隐私保护的相关法律比较缺乏，特别在互联网、大数据时代更是缺乏对隐私保护的相应法律。另一方面，从技术行层面来加强保护。各项技术的不断发展，监管体系和机构也要适应时代的发展要求积极进行创新，协同行内金融专家设立行业技术标准和基本操作规范，从源头杜绝隐私数据被采集和上传，隐私保护需要监管部门和行业齐抓共管。
（三）完善个人征信业的监管体系
大数据时代来临，监管机构要考虑个人征信的特点和性质，同时结合大数据技术的方法，切实改进服务理念，由单纯的行业监管者向行业服务者转变。政府部门还需要从制度设计方面，来规范和引导个人征信市场的健康发展。同时，国家对隐私法律的制定和实施需要与大数据技术同步。避免在保护个人隐私上与社会实际情况脱节;隐私相关法律和技术行业规范及顶层制度设计，互相促进、互相发展、三者融为一体，共同完善我国个人征信业的监管体系。
（四）建立统一征信平台
为全面、客观、准确反映信用主体信用评级状况，必须在全国范围内建立互联互通的统一征信平台。一是要健全信用信息共建共享合作机制，统筹利用现有信用信息系统基础设施，依法推进各信用信息系统的互联互通和信用信息的交换共享，逐步纳入金融、工商登记、税收缴纳、社保缴费、交通违章等信用信息，形成覆盖全部信用主体、所有信用信息类别、全国所有区域的信用信息网络。二是在互联网征信领域，建议成立全国性互联网金融行业协会，由协会负责研究建立全国性互联网金融行业征信系统，制定行业征信标准，统一数据采集、信用报告格式规范、征信服务等关键标准的内容，并通过互联网金融行业发展实践修订完善标准体系，互联网金融率先实现征平台统一。
