我國個人征信機構征信數據面臨的難題分析及應對措施

周宇

【摘要】本論文主要探究目前我國個人征信機構的現狀，對于8家家機構牌照難以下發的原因進行分析。重點研究我國個人征信數據在采集、保護等方面遇到的難題。并通過與美國FICO的比較分析，來提出適用于我國目前現狀的應對措施。

【關鍵詞】個人征信 數據保護 評分要素

一、我國個人征信業務現狀——牌照難下發

征信制度作為金融部門發展的基本要素之一，世界上幾乎所有發達國家和絕大部分發展中國家都建立了征信制度。隨著消費金融的發展，針對個人的個人征信業務發展較為迅速。

（一）個人征信牌照難下發

2014年6月，國務院印發了《社會信用體系建設規劃綱要（2014～2020年）》，央行在2015年1月發布《關于做好個人征信業務準備工作的通知》，要求8家機構做好個人征信業務的準備工作，準備時間為6個月。這8家機構分別是：芝麻信用管理有限公司、騰訊征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鵬元征信有限公司、中誠信征信有限公司、中智誠征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京華道征信有限公司。

然而，在進入“開展個人征信業務準備工作的機構名單”將近2年后，這8家仍在等待。牌照難下發成了現在8家機構難以開展工作的阻礙，這預示著目前由于多方面的原因，我國個人征信機構開展業務的道路并不順暢。

（二）牌照難產緣由

個人征信業務涉及到了廣大用戶的信息數據安全問題，目前牌照遲遲難以下發說明了監管機構對個人征信領域正式放開還存在疑慮。2015年3月、7月和10月，央行也曾派工作組到8家機構驗收。幾個月后，央行又對個人征信入圍機構發布了《征信機構監管指引》，對征信機構設置了審慎性條件，經過幾次的驗收，目前仍然是處于等待發牌的狀態。

目前我國信息濫用情況較為嚴重，比如不經同意采用信息、強制采用信息、一次授權終生采用信息現象。而我國目前的立法《征信業管理條例》、《征信機構管理辦法》和《征信機構監管指引》等對于信息濫用現狀沒有進行很有效規范，的現狀讓監管機構難以樹立全面放開個人征信業務的決心。

二、個人征信評分要素及數據來源分析

（一）評分要素

上表是目前我國8家公開的信用評分要素。可以看出信用記錄、行為特征、履約能力、身份屬性和社交關系是最為普遍的評分要素。芝麻信用、鵬元800、萬象分（中誠信產品）、考拉信用（拉卡拉產品）和豬豬分（北京華道產品）都是選擇這5個要素進行評分；好信度（深圳前海產品）和反欺詐征信（中智誠產品）采用的是美國FICO所選擇的5個要素；騰訊征是唯一選擇4個要素：消費、守約、安全、財富。

（二）用戶評價

為了調查目前用戶對于個人征信業的了解及看法。筆者以在校大學生為對象，采取調查問卷形式，共收集有效問卷68件。下面對于該問卷進行具體分析。

1.使用現狀。61.76%的調查對象沒有使用過個人信用評級產品。這說明我國目前個人征信業務在在校學生中普及度不高，這與我國目前個征牌照未下發有很大關系。此外，我國大學生由于不需要較大的信貸，所以對于自身信用的關注不是很強烈。

2.隱私侵犯問題。與我國監管層的擔憂一致，對于個人征信產品，75%的調查對象覺得個人隱私受到侵犯。這與我國的目前信息濫用現狀有很大關系。很多調查者都表示曾受到莫名的電話騷擾，來電者似乎對于自己的現狀有所了解，這說明個人信息在不知曉的情況下被泄露出去。

3.評分要素。問卷選擇了多數機構采用的5大要素，探索各自的認同度。信用記錄最受認同（認同度達到83.82%）。此外，77.94%調查對象認同履約能力這個要素。隨后依次是行為特質、身份關系和人脈關系。

4.個征機構競爭要素。77.94%的調查對象注重機構的規模。54.41%認為獲取信息能力很重要。國有背景和所處行業的重要性稍微顯弱。

5.機構認同度。目前芝麻信用在在校大學生中間的認同度處于絕對的優勢地位。這是由于芝麻信用產品：芝麻信用隸屬于阿里巴巴體系，螞蟻金融服務集團旗下的一款產品，與大學生緊密相連，使用起來較為便捷。

通過上述分析，我們對于目前個征機構在用戶中的認同度有所了解，但是由于該調查問卷的對象局限于在校學生，具有局限性。此外，樣本的數量也較小。綜上所述，該問卷只是在一定程度、一定范圍內探索了目前我國個人征信機構的相關信息。

（三）數據來源

個人征信機構在個人征信評分的過程中需要收集大量的數據，不同的機構其數據來源有很大的不同。下表是目前8家機構數據的主要來源：

三、我國個人征信數據難題分析（與美國FICO對比研究）

個人信用制度在歐美發達國家已經存在150多年，目前已經相當完善。20世紀50年代，美國征信市場呈爆發式增長，同時亂象叢生，直到費爾艾薩克公司推出了信用分模型——FICO，才結束了混亂局面，并成為世界上最通用的個人信用評分模式。下面通過比較分析的方式分析我國個人征信機構數據難題。

（一）數據獲取能力有待提高

美國存在多個有效的信用評分模型，單就個人信用市場而言，FICO（Fair Isaac &Company）提供的有關產品構建了世界上最著名且最通用的個人信用評分模型，由此，人們通常習慣稱個人信用分數為FICO分數。

以FICO公司為例，其數據信息主要通過3個渠道獲取：一是從銀行、信用卡公司、公用事業公司和零售商等渠道了解消費者的付款記錄；二是同雇主接觸，了解消費者職業變化情況；三是從政府的公開政務信息中獲取消費者的特定信息。

而我國目前的數據獲取能力較低，可以公開獲得的信息少之又少。目前我國的征信信息系統建設主要依托于央行的征信中心。但是信息覆蓋面只集中于銀行信貸，對于個人其他經濟活動和社會活動尚缺乏信用報告。

8大機構雖然在數據獲取方面各有各的優勢，但是很多的信息根據立法是必須要受到用戶的同意才可以收集，而我國的用戶往往對于信息的保護意識較強。這就造成了數據采集的難度很大，不利于我國個人征信業務的發展。

（二）我國個人征信數據保護力度低

美國個人信用體系發展較為完善得益于其完備的法律框架。它擁有以《公平信用報告法》為核心的一系列法律法規，包括《平等信用機會法》、《公平信用結賬法》、《誠實租借法》、《公平信用和貸記卡公開法》、《信用修復機構法》、《格雷姆—里奇—比利雷法》等。

《公平信用報告法》強調了“消費者報告機構”的義務和“消費者信用報告的使用者”的權利。《格雷姆—里奇—比利雷法》改變了信息使用的要求，該規定有效保護了消費者的權利。

而我國目前針對征信的法律法規只有兩部：《征信業管理條例》和《征信機構管理辦法》，這完全不能規范我國個人征信業務可能出現的亂象。此外，我國個人征信的監管機構為中國人民銀行及其分支機構，監管體系相比較薄弱。可以看出，如果不建立個人征信業務的全面系統監管體系，我國的個人征信體系得不到有效的監管和保護。

（三）數據共享和開放存有壁壘

不同類型互聯網個人征信機構間合作空間有限。不同類別互聯網金融企業擁有的大數據資產類型各異，目前我國開展互聯網金融企業多以各自平臺上沉淀的非傳統信貸數據為核心競爭力來進行信用風險評估和控制，由于我國互聯網數據產權缺少法律上的清晰界定，各機構平臺在大數據共享和接口提供上存在瓶頸，征信機構間的合作難以進行，這也勢必削弱大數據個人征信、業務在我國的應用效度和推廣力度。

四、我國個人征信數據問題的應對措施

（一）完善整體個人征信法規體系

應該盡快推進信息隱私和安全保護方面的立法進程，明確信息產權，規范信息提供者、信息使用者、征信機構的責任和義務，保護信息主體的合法權益。建立有關互聯網個人征信業務活動的管理辦法，對用于個人征信業務的數據采集渠道、格式、標準、信用數據邊界等作出明確規定，并確立大數據背景下信用數據采集、整理、加工、分析、使用的整套業務規則。

（二）加快央行征信基礎數據庫建設，鼓勵數據共享

首先要從擴展用戶覆蓋，增加接入用戶、豐富數據采集渠道和類型等方面來完善金融信用信息基礎數據庫建設，同時以健全的大數據征信業務規范為前提，實現央行信用核心數據多層次的互聯互通。其次是鼓勵市場化征信機構在數據共享和業務模式方面加強合作。

（三）提升征信監督管理水平

監管部門在全面落實《征信業管理條例》和《征信機構管理辦法》的基礎上，應加深對大數據時代個人征信業務規律的認識，注重專業化、綜合化人才培養，提升征信監督管理水平。同時，要以信息主體權益和個人隱私保護為目標，制定并實施符合大數據時代征信業的監管措施，并建立跨部門合作的監管機制，引導和推動行業自律，促進大數據時代下個人征信業的發展。

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