互聯(lián)網(wǎng)征信時代，你準備好了嗎？

于靖園

伴隨現(xiàn)代生活日益互聯(lián)網(wǎng)化，單純的信用卡、電信欠費，已不足以反映一個人的信用程度。尤其是隨著移動支付的發(fā)展，各種應(yīng)用場景的產(chǎn)生都可能和個人的信用掛鉤?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，信用即財富

“等這一天很久了，終于可以辦簽證了。”

2015年7月13日，上海白領(lǐng)周婷發(fā)了一個朋友圈，配圖上是一個綠色醒目的分數(shù)：766分。

這是支付寶客戶端里芝麻信用服務(wù)所提供的分數(shù)，在分數(shù)的旁邊，寫著信用極好。很多人不知道，僅僅是這個數(shù)字，就可以讓周婷輕松申請到申根簽證。芝麻信用分在750分以上的用戶可申請盧森堡簽證。盧森堡是歐洲26個“申根”國家之一，持該國簽證可在包括芬蘭、法國、德國和意大利在內(nèi)的26個申根國家通行。

征信是信用體系的基礎(chǔ)

選擇服務(wù)商，進行芝麻信用驗證，填寫簽證申請單及資料，在線支付簽證費，就可以送簽，等待電子簽證出簽。而用戶的芝麻分高于700分就可申請新加坡簽證，無需提供在職證明、個人信息表、戶口本、身份證復(fù)印件等資料，材料和流程大大簡化。

這個具有“神效”的芝麻分來自螞蟻金服今年年初推出的信用服務(wù)芝麻信用，支付寶用戶可以開通自己的芝麻信用功能。芝麻分綜合考慮了個人用戶的信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系五個維度的信息。

未來，當用戶的芝麻分達到一定數(shù)值，租車、住酒店時將有望不用再交押金，網(wǎng)購時可以先試后買，辦理簽證時不用再辦存款證明，等等。

芝麻分讓周婷深深體會到信用帶來的便利，但僅僅在一年前，她還對“征信”一詞一無所知。

2015中國信用小康指數(shù)表明，65.9%的受訪者表示對征信一知半解，而非常了解的只有1.7%。平時只有27.3%的人非常關(guān)注個人征信記錄。

“征信，顧名思義，就是征集信用?！鄙虅?wù)部研究院信用與電子商務(wù)研究所所長韓家平對《小康》記者說，其詳細的解釋，就是授信機構(gòu)（金融機構(gòu)、商家）自身或委托第三方征信機構(gòu)對客戶的信用進行調(diào)查驗證，形成信用報告，應(yīng)用于信用決策。韓家平說，征信的出發(fā)點就是為了規(guī)避交易風險。

“對于老百姓來講，征信主要意味著個人征信，去銀行申請信用卡、辦理車貸、房貸、求職、投保險都與個人征信有直接關(guān)系?！表n家平表示，現(xiàn)在中國的經(jīng)濟形態(tài)，信用已經(jīng)占了主導(dǎo)地位，現(xiàn)金交易比例越來越低。如果沒有征信支撐的話，交易的風險就非常大?！罢餍啪褪切庞皿w系的基礎(chǔ)?！表n家平說。

2015年1月，中國人民銀行印發(fā)《關(guān)于做好個人征信業(yè)務(wù)準備工作的通知》，要求芝麻信用、騰訊征信等八家機構(gòu)做好個人征信業(yè)務(wù)的準備工作，準備時間為六個月。

這八家機構(gòu)各具特色，分屬四大類：一是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，二是保險公司，三是老牌征信公司，四是擁有數(shù)據(jù)資源的新興公司。其中，拉卡拉征信積累十年銀行跨行轉(zhuǎn)賬記錄；中誠信征信已布局醫(yī)療、保險、學生創(chuàng)業(yè)；芝麻征信覆蓋生活化應(yīng)用場景；騰訊征信前期看重金融場景；前海征信主打借貸業(yè)務(wù)。

互聯(lián)網(wǎng)時代，信用即財富

“用快的打車、滴滴打車預(yù)訂出租車，如果連續(xù)取消很多訂單或出現(xiàn)違約記錄，未來都可能進入個人征信記錄中?！蔽浵伣鸱庞脴I(yè)務(wù)相關(guān)負責人說，基于購物信息、支付習慣、黑名單信息大數(shù)據(jù)等，“如果哪一天支付寶錢包給你的信用打了一個分數(shù)，請不要覺得奇怪?！?/p>

而對于騰訊公司而言，如果用戶在朋友圈賣假貨、利用微信詐騙等，這些信息未來也可能被計入個人征信記錄中，尤其是盜取QQ或微信號進行詐騙，騙話費等，或者微信公號被舉報等，都可能會影響個人的信用打分。

7月18日，在中國人民銀行印發(fā)《關(guān)于做好個人征信業(yè)務(wù)準備工作的通知》的六個月后，經(jīng)黨中央、國務(wù)院同意，中國人民銀行等十部委聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于促進互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》，指出推動信用基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，培育互聯(lián)網(wǎng)金融配套服務(wù)體系，支持大數(shù)據(jù)存儲、網(wǎng)絡(luò)與信息安全維護等技術(shù)領(lǐng)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。鼓勵從業(yè)機構(gòu)依法建立信用信息共享平臺。推動符合條件的相關(guān)從業(yè)機構(gòu)接入金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。允許有條件的從業(yè)機構(gòu)依法申請征信業(yè)務(wù)許可。支持具備資質(zhì)的信用中介組織開展互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)信用評級，增強市場信息透明度。鼓勵會計、審計、法律、咨詢等中介服務(wù)機構(gòu)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供相關(guān)專業(yè)服務(wù)。

毫無疑問，互聯(lián)網(wǎng)征信離我們越來越近。

繼1999年上海開始個人征信試點的15年后，個人征信終于迎來了新時代。

伴隨現(xiàn)代生活日益互聯(lián)網(wǎng)化，單純的信用卡、電信欠費，已不足以反映一個人的信用程度。尤其是隨著移動支付的發(fā)展，各種應(yīng)用場景的產(chǎn)生都可能和個人的信用掛上鉤，也可能因此催生更多的應(yīng)用場景。

比如消費分期或者信用卡，很多大學生是不能辦信用卡的，但這些人可能很早就在網(wǎng)上購物，進入大學時甚至已經(jīng)成為資深支付寶用戶了，盡管在銀行端沒有信用記錄，但其在互聯(lián)網(wǎng)留下的足跡和行為數(shù)據(jù)，已經(jīng)可以為其信用打分。

互聯(lián)網(wǎng)時代，信用即財富。在當前的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中，有許多場景基于信用服務(wù)，比如免押金的租車服務(wù)和酒店服務(wù)，先試后買的后付款服務(wù)、簽證的各種證明等服務(wù)。

“征信行業(yè)是很傳統(tǒng)的行業(yè)，有幾百年歷史。這個行業(yè)最初就是委托調(diào)查式的模式，到了互聯(lián)網(wǎng)時代后，互聯(lián)網(wǎng)跟征信的結(jié)合，產(chǎn)生了互聯(lián)網(wǎng)征信。這8家征信公司基本都是互聯(lián)網(wǎng)公司，由于電子商務(wù)和社交媒體的發(fā)展，他們掌握了大量的數(shù)據(jù)，他們本身是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)方，又是數(shù)據(jù)的應(yīng)用方， 這會令征信體系更加完善?！表n家平說道，大數(shù)據(jù)的分析，信息自動化的采集是互聯(lián)網(wǎng)征信企業(yè)的最大特點。

在2015中國信用小康指數(shù)的調(diào)查里，有高達84.9%的受訪者認為互聯(lián)網(wǎng)征信能真實體現(xiàn)一個人的信用水平。很多人，比如自由職業(yè)者、藍領(lǐng)、個體工商戶、學生等沒有信用記錄，金融機構(gòu)擔心風險不敢授信。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的高速發(fā)展，個人征信體系的建設(shè)變得更加迫切。

大數(shù)據(jù)分析面臨的相應(yīng)挑戰(zhàn)

其實，在征信領(lǐng)域發(fā)展相當成熟的美國，互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)征信的結(jié)合，也迫在眉睫。

“在美國，對于個人來說，信用等級通常等于FICO評分，由于美國三大信用局都使用FICO信用分，每一份信用報告上都附有FICO信用分，以致FICO信用分成為信用分的代名詞。”哥倫比亞大學經(jīng)濟學教授Moshe Adler對《小康》記者闡述道，影響FICO評分的主要因素是信用償還歷史， FICO評分的范圍可以從300分到850分，得分越高則意味著違約風險越低，2014年有一半的美國人的得分高于712分。

但是，2007年的次貸危機問題反映了信用評分是一個很差的違約預(yù)測系統(tǒng)。那些FICO評分高于700分的借款人，在2007年的違約率是2005年的四倍，幾乎與2005年得到最差FICO分數(shù)的借款人違約率一樣。

依靠信用評分進行評價真的比依靠客戶表現(xiàn)來進行評價可靠嗎？擁有更好的信用報告就意味著他是更好的員工嗎？Moshe Adler認為，這依然有待考證。

由于傳統(tǒng)的基于FICO評分的信用評估模型覆蓋人群窄、信息維度單一、時間上滯后，所以，在大數(shù)據(jù)時代，它無疑需要探索信用評估的新思路。當前，F(xiàn)ICO公司已經(jīng)開始進行如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來完善傳統(tǒng)信用評估體系的前瞻性研究。

而互聯(lián)網(wǎng)金融公司Zest Finance則在近幾年以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)采集多源數(shù)據(jù)，一方面繼承了傳統(tǒng)征信體系的決策變量，重視深度挖掘授信對象的信貸歷史，另一方面，將能夠影響用戶信貸水平的其他因素也考慮在內(nèi)，如社交網(wǎng)絡(luò)信息、用戶申請信息等，從而實現(xiàn)了深度和廣度的高度融合。

但是，Zest Finance的大數(shù)據(jù)分析模型也給信用風險管理帶來復(fù)雜性的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于FICO的信用評估方法，處理的變量比較少，對每一個變量進行細致的處理，并且可以給出合適的解釋，模型的透明性可以方便地在銀行的不同部門之間進行溝通，而且便于個人消費者對分數(shù)的理解。Zest Finance的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)以千計的變量規(guī)模和多模型使得數(shù)據(jù)的處理和模型的解釋變得比較復(fù)雜，在實際應(yīng)用中會帶來許多麻煩。

美國的征信企業(yè)正在互聯(lián)網(wǎng)時代不斷摸索改進，而中國當前正在興起的互聯(lián)網(wǎng)征信企業(yè)也存在著許多亟待解決的問題。騰訊公司助理總法律顧問王小夏指出，互聯(lián)網(wǎng)征信業(yè)務(wù)的雷區(qū)是不能采集敏感的個人信息，對個人信息的法律界定仍然有許多模糊的地方。

“獨立性和真實客觀是互聯(lián)網(wǎng)征信企業(yè)目前存在的兩個問題?！?015中國信用小康指數(shù)顯示，40.4%的受訪者認為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)常常缺乏更深入的分析是大數(shù)據(jù)征信目前最大的缺陷?！按蟛糠只ヂ?lián)網(wǎng)征信企業(yè)既是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)方，又是數(shù)據(jù)的應(yīng)用方，是否能夠保持中立，尚有待考證?！表n家平舉例說，比如阿里巴巴雖然掌握了很多的數(shù)據(jù)，但是它沒有掌握在其平臺之外的數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)是不完整的。作為一家征信公司，應(yīng)該有覆蓋面很廣的數(shù)據(jù)源，這樣才能做出一個比較完整的信用報告。