大數據征信的難題及建議

張馨月??

[摘要]隨著互聯網技術的變革與發展，在大數據時代的背景下，征信業與大數據得到了很好的融合，彌補了傳統征信業的缺失。文章主要以芝麻信用平臺為案例，對大數據征信公司進行分析。大數據征信平臺解決了傳統征信業在數據規模小、信息不對稱、功能設置重復等方面的問題，并且具有數據信息量大、數據維度全面、技術成本低等優勢。但是大數據征信也存在許多不足之處，在數據安全性、完善性以及真實性上仍存在問題，因此，為了使大數據征信信息更加全面、維度更加廣泛、權威性更強，提出了完善征信組織體系、加大法律約束和市場監管、保證網絡安全及提高信息透明度等一系列建議和措施。

[關鍵詞]大數據征信；芝麻信用；監管

[DOI]1013939/jcnkizgsc201721053

1大數據概述

11大數據征信的定義

大數據征信的定義：由于互聯網技術的發展，大數據被運用到各個行業和領域，當然也包括互聯網金融領域。在征信方面，大數據為之提供了更為大規模的數據收集、擴大了征信渠道，所以大數據征信在我國征信體系的發展過程中具有重要的作用。

12大數據征信與傳統征信的比較

由于在早期中國的征信意識不強，征信業起步較國外晚，再加上技術的限制，使得沒有對征信體系進行嚴格規范的高層設計，所以傳統征信業存在著一系列問題，包括功能設置的重復、信息的不對稱、數據的不完善以及缺乏共享機制等不同層次的問題。而在大數據環境下，收集的數據有寬泛的覆蓋領域，涉及的數據維度全面。傳統征信具有的局限性和面臨的很多問題都被大數據征信體系建設很好地解決了。

雖然大數據征信的開發擴展了征信體系的數據范疇，但本質上，大數據征信遵循征信的宗旨，遵循征信業務的基本流程和一般要求。

2大數據征信的問題分析

21中國征信體系尚未真正建立起來

目前，我國的征信體系還不夠完善和健全，相比美國、德國、日本等發達國家，中國的個人征信體系建設起步晚，還有很大的差距。大數據征信企業的加入，固然給我國征信市場帶來了極大的推動力。但是，也必須清晰地認識到，在大數據征信方面，我們沒有成熟的經驗可循，正處于“摸著石頭過河”的階段，無論征信機構的業務運作還是征信監管部門的監管舉措，都還不夠成熟、完善，必須在探索中前進，循序漸進地推進。

22法律法規的不健全導致個人隱私容易被泄露

目前，我國法律法規不夠健全，在個人的隱私保護方面沒有相關的法律，對于數據是否威脅到個人的隱私權，嚴重缺乏明確的界限和法律規定。大數據征信在采集、存儲個人信息數據的過程中，很容易受到網絡病毒、木馬及黑客的攻擊，出現安全漏洞導致信息泄露。

23數據采集維度不夠完善

影響大數據征信采集的數據維度的全面性和模型的精準性主要有兩個方面。一方面，盡管大數據征信平臺借助云技術來獲取數據，擁有超大規模數據，但目前網絡數據是數據的主要來源，其服務的范圍大部分集中在網絡用戶，且對用戶的線下行為有所缺失，僅僅通過網絡的采集，而沒有進行多因素的綜合考慮，是很難做到數據采集維度的完整。另一方面，由于很多大數據征信平臺的合作機構不足，各個平臺所依托的社交領域數據則相對缺乏，收集的數據也局限在各自所屬領域，其他領域缺乏深刻的挖掘，用途差異明顯。

24評分是否公平影響原始數據的真實性

社會上質疑大數據征信的評判結果是否是一個公平的結果，是否真實地反映信用水平，這也是存在的一大難題。例如，阿里電商體系的購物累計金額、支付寶服務等的使用行為，是作為芝麻信用的重要評分標準，分值的高低直觀反映個人信用水平，部分追求高分的企業、商家或個人有可能會產生借助他人消費來提升個人信用的行為，這樣就會造成對數據可信性的沖擊，降低征信數據的可信性。另外，互聯網的虛擬性又給數據的來源罩上了一層面紗，加之監督機制很難落實。其數據處理與評分模型屬于不予公開的商業秘密，數據產生過程無法得到有效監督，信用數據的產生過程不透明，極大可能會出現內部人員篡改數據，被要求刻意美化數據，對數據進行造假，這樣就很難保證數據的可靠性與公正性。

3大數據下征信業的建議和措施

31加快完善征信組織體系

應整合金融機構、政府和互聯網信息，使中國征信行業達到開放、統一、精準度高的標準。有關部門應該推動提升政府相應部門參與征信體系舉措的建設，采取有效措施避免提供數據過程中產生的法律風險。加快金融機構、政府和互聯網三方信息整合的進度，在符合有關政策法規的情況下建立三方之間信息開放的平臺，真正實現各方信息的有效整合。同時吸取國外征信評級的先進經驗，確定科學的評價體系，使征信機構在適應市場機制的同時，形成信息全面、維度廣泛、權威性強的平臺，從根本上提高信用評分的精準度，拓寬實用性。

32加強法制建設及隱私保護，筑牢風險防線

一是完善征信法規體系方面，政府應該盡快健全和制定專門針對網絡征信相關的法律法規，對相關配套的規章制度進行完善，不同的大數據征信機構采集用戶信息時有不同的性質，應該建議有關部門做出相應的法律規定；二是要筑牢征信機構風險防線。對征信機構公司內部進行嚴格把關、加強對其管理，掌握公司的征信業務狀況，適時調整內部的管理標準，防范和化解出現的風險，并能夠有效應對。

33建立信息共享機制

想要解決信用信息不完善的問題，行業之間要盡可能共享信用數據，消除信息孤島的存在。首先，政府部門應該建立信用信息數據共享交換平臺，讓各部門和各領域進行分享和交流，將符合條件的分散在各個政府職能部門的信息加以整合后與央行的征信系統對接，實現國家具有統一的基礎數據庫。此外，大數據征信機構自身不能僅僅局限于對網絡信息的采集，還應加強對用戶線下活動的收集，獲取更加完整的個人信用數據。

34時刻關注信息系統的網絡安全問題

為防止黑客的侵入，大數據征信平臺在對用戶進行服務時，不能只是簡單地憑借手機密碼便可進入，應設置復雜的認證手續，如提高數據加密技術、運用數字證書、采取安全電子交易協議等，提高安全級別，避免偽造風險。同時還應該開發更高級的技術，提升網絡安全技術的應用，來防范信息安全風險，培養高層次的專門人才，廣泛吸收經驗豐富的信息安全從業人員，對日常的安全工作做好維護，并時刻注重所采集處理信息的真實性。

35對信息數據真實的保護途徑

在進行信息的采集時要做到實在、透明，在進行信息的操作時必須公開公正，在進行信息的保存時都要遵循行業職責和道德，最后大數據征信機構在進行信用評分的過程中，不得違背道德的界限和相關條例要求，不得對獲得的數據進行多余的改造和更改。

4結論

目前大數據征信在我國還不夠成熟，主要是因為我國的征信業較國外起步晚，征信組織體系還不夠完善，法律制度也不夠健全，在對個人隱私和對數據的安全保護方面還存在著破壞。面對這些難題，我國應落實征信法律法規的出臺，完善健全征信法律體系，開展立法工作、加大懲戒機制。同時大數據征信公司也應該總結經驗、不斷探索，滿足社會公眾的需要。規范公司內部的管理制度，嚴格把控數據的真實性、安全性及有效性，從而促使我國征信業發展，推動社會信用體系建設，在未來成立更多符合市場標準的大數據征信公司。

參考文獻：

[1]王希軍，李士濤互聯網金融推動征信業發展[J].中國金融，2013（24）：60-61

[2]杜偉新大數據時代征信業發展探析[J].今日財富，2014（12）：32-33

[作者簡介]張馨月（1995—），女，漢族，重慶人，就讀于重慶工商大學財政金融學院金融專業。研究方向：互聯網金融。