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加快征信业发展要引进国外经验
2017-01-25 作者: 郑渝川 来源: 经济参考网

  支付宝11月24日发布新版本,主推社群产品“圈子”,并因此引发风波。分析人士表示,支付宝的社交属性一直偏弱,使之不能像微信那样被用户高频使用。从这个意义上讲,阿里巴巴设法增强的支付宝社交属性,并没有问题,但此次调整却使得许多不堪入目的大尺度照片出现在“圈子”之中,只允许女性用户发布内容上传照片,芝麻信用分等于或高于750分的用户(即所谓的优质客户)可以评论。

  此事件引发广泛关注甚至是公愤。业内人士关注的是,芝麻信用积分被企业滥用,这严重有悖于起码的行业惯例。征信数据及积分、评分,在美国等许多国家,只能被用于经济用途,如保险、就业、购房、租房等。此事件暴露出我国征信体系及相关监管的不完善。

  征信体系是现代经济运行的重要基础,对于降低社会交易成本具有不可替代的作用,甚至可以被认为是重要性不亚于产权等中介服务的基础设施。我国近年来积极引进欧美发达国家的经验,加快发展市场化个人征信机构,相继出台了《征信业管理条例》、《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020)》。然而,毋庸讳言,由于我国征信体系建设起步较晚,金融、经济和法制环境的配套机制还很不健全,因而发展水平还远远不能适应经济发展的需要。随着大数据的广泛应用,中国征信业发展还需要同步实现从现有的数据自动处理技术、数据库技术到大规模、自动化的数据挖掘技术的升级,并匹配建立起来自金融等行业的支持机制,以及有效的风险管理和监管体系。支付宝“圈子”风波的出现,从反面凸显了加快征信业及风险管理和监管体系发展的紧迫性。

  中信出版集团“清华五道口互联网金融丛书”最新推出了信用风险研究专家、北京大学金融研究中心兼职研究员刘新海所著的《征信与大数据:移动互联时代如何重塑“信用体系”》一书。这本书深入介绍了美国个人征信业的发展概况尤其是三大个人征信机构、企业征信巨头,以及服务垂直领域的专业征信机构、基于互联网的新兴征信服务公司;然后切入大数据时代,就个人征信机构运用大数据征信技术提供服务的各种探索进行了叙述和点评;最后分析了全球个人征信业面临的机遇与挑战。这本书对于我国加快个人征信业发展,完善相关管理和监管体系具有重要的指导意义,同时也对于广大个人用户增强信用风险意识、提高个人信用管理水平提供了可行的思路和方法。

  美国是个移民社会,尤其是早中期,随着大量移民流入,传统金融机构很难判断个人和企业信用。这使得早在北美殖民地时期,美国民间就开始出现地方性征信机构。之后的100多年,征信业随着信贷市场的逐步繁荣而获得发展,但真正意义上迎来腾飞要等到计算机技术的出现。征信业的快速发展,在美国社会也催生出各种乱象,为此,美国官方制定了《公平信用报告法》,要求征信行业必须停止报送如婚姻、个人职位升迁、犯罪记录等信息,聚焦于经济类信息,如违约和拖欠债务。到了20世纪90年代,数据库技术的成熟诱发了三大征信机构出现,初步形成了博睿、艾奎法克斯、环联等全国性征信机构,与专业征信机构、征信服务公司的细分市场,个人和企业已经养成了积极查看信用报告及重视自身信用的意识。美国政府也随之完善了相关的监管法律法规,在美国,还有美国消费者数据行业协会承担着行业管理的职责。

  按照书中的介绍,博睿等美国三大征信机构,是通过一系列的收购兼并而成长起来的巨头企业,能够为个人和企业用户提供广泛的信用服务、决策分析服务、市场营销服务、电信数据托管,还注重对已有数据进行精耕细作般的深加工。

  值得一提的是,谷歌风投等互联网投资基金也投资了新兴的征信服务公司Credit Karma,这与我国国内阿里巴巴与腾讯直接成立征信子公司颇为相似。基于互联网的大量交易数据以及延伸获得的用户隐私数据,能否纳入征信范畴(例如非经济数据),又能否在未经用户明确许可的情况下被征信企业使用,监管部门需要尽快拿出具体的监管框架,确保在更好的利用互联网技术进行征信商业模式创新的同时,尽职保护个人隐私。

  书作者在全书第二部分谈到,大数据为征信机构提供了全新视角,不仅可以采集更为海量的信息,特别是将消费者公共记录纳入其中,而且还建立起基础的大数据技术、增强的数据匹配连接能力。以环联为例,这家机构还在努力研发下一代技术,推动声纹级别技术的深度应用,并加快数据匹配处理能力,使得数据建档、数据清洗、数据入库速率提高。大数据还将帮助征信机构更好的开展数据分析和服务。

  书中介绍了常见的信用评分,指出这是消费者信用市场的重要元素,可被广泛应用于信贷、保险、其他消费场景甚至宏观经济分析,介绍了国外不同市场就信用评分应用的各类尝试,但提醒指出,信用评分不能被滥用。

  就征信数据如何应用于宏观经济,书中也给出了解读,包括中观层面的风险信息服务,以改善宏观经济部门改善货币信贷政策,更好的推进金融监管,改善消费者权益保护;以及宏观层面的风险信息服务,如更为迅捷的实现对金融风险的识别,从根本上解除或降低爆发系统性金融风险的危险。

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