基于互聯網金融平臺的大數據征信應用研究

崔立群

【摘要】隨著經濟與科技的不斷發展，互聯網金融已經成為了當前社會的人們討論的熱點內容。現如今已經進入了信息化時代，傳統的征信體系本身具有一定不足，因此已經無法滿足目前行業發展的具體需求。為此，基于當前互聯網金融的背景下，出現的大數據征信平臺能夠有效解決這一問題。本篇文章將闡述互聯網金融與大數據征信的基本意義及特點，分析其當前的現狀及存在的不足，并對于具體應用方面提供一些合理的見解。

【關鍵詞】互聯網金融平臺 大數據征信 應用

從2013年開始，互聯網技術的創新工作逐漸趨于完善，我國互聯網行業也同樣處于快速發展的狀態。將大數據征信應用于互聯網金融之中，能夠建立相關數據庫，為互聯網金融的發展提供有力的條件和基礎，以此促進行業的快速發展。

一、互聯網金融和大數據征信

（一）互聯網金融的基本意義及特點

所謂互聯網金融，其主要是指傳統金融公司依靠互聯網技術完成資金融通以及支付等工作。由于應用了云計算、大數據以及移動支付等全新技術，因此可以算是目前互聯網行業中跨界而生的全新產業。其主要特點包括交易成本十分低廉、用戶群體規模巨大、交易方式十分便捷以及商業模式極具多元化。

（二）大數據征信

所謂大數據征信主要是指依靠大數據信息技術引入大量非結構性數據，并依靠信息清洗、數據匹配以及數據挖掘等方式促使信息內容更具精確性和可靠性，從而形成更為完善的信用評價體系。相比于傳統征信體系，大數據征信的涉及范圍更廣，且效率更廣，從而滿足現階段互聯網金融發展的需求。

二、中國當前征信體系存在的不足

（一）體系不健全

目前我國征信體系還有待健全，主要是其征信模型以及具體評分標準方面沒有完全統一。現階段征信系統仍然局限在央行提供的相關數據以及少數征信公司。以此獲得的數據具有很大的差異性。同時，少數已有條例和制度的具體對象過于集中，不滿足大數據收集的基本要求。

（二）平臺無對接

當前征信平臺同時也存在沒有對接的情況，信息內容相對較為分散，很難完成信息共享的工作。同時由于目前征信系統并未完全覆蓋整個社會，使得社會成員自身的信用記錄發生了缺失的情況[1]。

（三）制度有缺陷

大數據本身十分強調用戶自身信息的安全性以及數據內容的隱私。大數據盡管豐富了現有數據信息獲取的渠道，同時也會伴隨數據交易和買賣的問題存在。然而我國在此方面卻沒有設置相關法律法規，以此對這些行為進行規范和約束。同時，互聯網本身在信息安全保護方面便存有一定缺陷，使得數據內容的整合和管理出現一定風險[2]。

三、互聯網金融風險控制的具體案例

（一）阿里金融的征信體系

阿里金融是阿里巴巴公司大數據戰略的主要模塊，其主要企業提供小額貸款的服務。目前而言，阿里金融已經和阿里巴巴的客戶群完成搭建工作，并推出了相關微貸產品。其在目標選擇方面，由于淘寶本身具有海量數據信息，為其提供了大量使用人群。同時根據用戶的消費水平，對其完成篩選，促使數據過濾變得更具準確性。而在信貸審核方面，當客戶完成篩選之后便已經開始審核，并最終確定具體申請額度。在貸后風險控制方面，由于客戶一阿里本身的使用人群為主，因此很容易根據系統信息獲得用戶的實際數據，從而有效減少了資金成本的投入。

（二）在其他金融公司中的應用

在大數據征信的發展方面，京東與蘇寧易購同樣走在了行業的前端。在具備了信貸推廣基本條件的同時，還在不斷進行創新。然而，相比于阿里巴巴，其盡管已經擁有了應用大數據征信的基本意識，但背后的資金卻有所不足，無法有效完成自身經營與發展。而且其在早期并未進行相應的推廣工作，使其信息分析的團隊也存在一定缺陷。因此，京東與蘇寧目前仍然還處于發展階段，為了提升大數據征信的應用工作，必須提高對其的重視程度，并上升到企業未來戰略發展的層面[3]。

（三）3ZestFinance征信實踐

ZestFinance是美國洛杉磯以創新科技為主的金融公司，早期以傳統金融風險無法分析到的用戶人群為主。通過自家ZestCash平臺完成資金放貸，幫助其享受到正常信貸服務。相比于傳統金融，其最大優勢便是能夠深挖用戶的信息數據，由于用戶本身的信用記錄和信用狀況往往聯系十分緊密，即便聯系較弱，但仍然能夠從側面對用戶的信用情況進行表示。因此，ZestFinance從不同的角度出發，對用戶信息進行全面分析，促使自身業務處理方面有了長足的進步。

四、大數據征信在我國發展的具體應用

（一）推動征信業的具體應用

1.建立數據保護的機制。由于目前我國的法律仍然有待健全，很多消費者擔心自身信息無法得到相應的保護。因此，建立數據安全機制是當前工作的重中之重，以此提升用戶數據信息的安全性。目前我國雖然制定了相關信息保護的規則，卻沒有為此設置具體獎懲制度。對于監管機構而言，理應建立針對目前互聯網金融安全發展的專門機構，將大數據征信作為主要基礎，設置相關隱私管理的具體制度，以此對信息完成整合和分析，并將每一項工作內容細化到具體的環節之中。同時，企業自身也需要建立相關自律機制，從而對制度內容不斷完善[4]。

2.增加數據倉庫的多樣性。數據庫的建立不但需要收集大量數據信息，而且還要做到數據之間能夠完成交匯和互聯，以防數據孤島的問題出現。目前我國數據風險控制的系統仍然不夠透明，且很難完成互通。為此，當前市場需要做到數據共享，形成良好的數據基礎，在減少風險的同時還能降低資金成本的投入。其次，還需要開放央行自身征信系統的基本資源，以此向企業征信平臺提供海量的數據信息，促使其平臺不斷趨于完善。再者，還需要將現有的征集標準統一化，促使各個平臺之間能夠完成信息共享，進而形成全國性的信息交互平臺[5]。

3.制定相關征信政策。大數據征信本身在風控方便便具有很強的操作性和便捷性。所以，我們國家應當在正常方面予以支持，鼓勵各大金融機構能夠依靠大數據征信完成風險控制的工作。一般而言，主要有三種方式。其一，當風險控制成本本身十分相近的時候，應當優先擦去大數據征信的方式，盡可能減少其資金成本投入，以此對征信工作完成風險評定。其二，提升用戶信息數據的安全性，制定相關政策和協議降低用戶的擔憂，并按照協議的具體要求完成數據獲取。其三，加強風險控制的可操作性，將現有的風險檢測方式進一步拓展，確保線上和線下的工作能夠同時開展。

（二）提高社會對于大數據征信的認知

1.合理利用互聯網平臺進行宣傳。近些年來，互聯網金融發展十分迅速，相關大數據征信的產品種類也隨之不斷增多。然而，互聯網金融并非只有內部企業嗎，同時還包括原本金融體系以及其他金融機構。而其客戶也是面向大眾人群，整體數量早已超出現有互聯網行業本身的范圍，為此必須加強宣傳工作。而互聯網本身便是非常優秀的宣傳平臺，這也是其自身優勢所在。諸如芝麻信用，其便是依靠阿里巴巴進行宣傳，其涉及范圍包括自己企業的支付寶、阿里云以及淘寶平臺等，而第三方也包括新浪微博、餓了么以及老虎地圖等。

2.加強部門管理的權威性。金融監管不斷需要加強法律宣傳，而且還要提升自身的權威性。大數據征信模式的出現，使得金融行業的信息不對稱問題逐漸減少，從而提升了資金本身的利用率，使得早期金融服務不斷完善。不但如此，對于一些違約的惡劣行為，大數據征信平臺也能完成披露，促使制度本身更具規范性。為此，金融監管機構應當制定推動行業本身發展的政策，為其風控模式提供一定的便利性和可操作性。其次，還可以通過自身網站本身的權威性，完成新聞講解的工作，以此提升用戶對于大數據征信的普及度。

（三）加大政府的扶持力度

1.提升社會與政府的溝通。大數據征信的風險控制在數據獲取整理方面存在一定缺陷，造成這一結果的主要原因便是數據來源的范圍相對偏小，且信息的完整性有所不足。為此目前首先需要確保大數據本身能夠涉及所有金融用戶，加快數據的收集速度，并不斷擴大規模。之后再促使信息逐漸透明化，以此提升數據本身的準確性和可靠性。一般而言，政府收集的數據以基礎數據為主，提升透明化，將大數據的征信工作當作系統風控的主要來源。

2.重視數據監管的作用。首先，政府的相關監管部門應當適應當前業務的全新準則，傳統陳舊的制度已經無法滿足現有數據征信工作的基本特點，必須對其進行相應的調整，從而建立全新的監管制度。同時還要確保數據征信的特征能夠滿足現有的規則制度，從而提升業務操作的規范性。

其次，還要建立數據監管機制，包括事中事后。其設計內容不但包括數據本身的收集和整理，而且包括信用的評估，審核其是否有違規行為存在。

再者，監管工作的參與者并非只有政府本身，同時還包括全體社會的參與者。當政府確保信息資源公開透明化之后，機制將會逐步完善，社會成員能夠對此完成相應的監管工作。除此之外，輿論媒體也需要發揮相應的作用，貢獻自己的力量，對所有違規行為予以約束，提升操作的安全性。

3.推進支付信息的互通。目前而言，我國互聯網金融平臺的兩大巨頭分別是阿里和騰訊，其掌握了我們國家絕大多數用戶的數據信息。兩者目前全部投入到了互聯網金融的市場之中，并逐步提升對用戶個人數據的保密程度，使得信息資源出現了封閉的情況。然而，基于目前互聯網金融發展，需要提升數據內容的多樣性，并結合用戶自身的使用習慣，對市場交易的趨勢進行評估，進而減少風險發生的概率。同時還要加強互聯網參與者之間的交流工作，做到協調公斤，以此建立更為完善的金融市場。

五、結束語

綜上所述，目前我們國家多數企業由于在互聯網方面起步相對較晚，因此當前大數據征信工作仍然有諸多缺陷存在。為此，理應分析現有的不足，采取最為有效的促使予以解決，進而推動我們國家的經濟發展。

參考文獻

[1]黃慶華，陳婉瑩.基于互聯網金融平臺的大數據征信應用研究——以螞蟻金服為例[J].科技與經濟，2017，30（3）：55-59.

[2]馮笑，陳翼.基于互聯網金融平臺的大數據征信實踐與啟示——以阿里旗下“螞蟻金服”為例[J].中國市場，2015（32）：86-87.

[3]趙海蕾，鄧鳴茂，汪桂霞.互聯網金融中的大數據征信體系構建[J].經濟視角，2015（4）：18-21.

[4]熊建宇.基于大數據的互聯網金融征信體系建設研究[J].時代金融，2016（12）：263-264.

[5]劉新海，丁偉.大數據征信應用與啟示——以美國互聯網金融公司ZestFinance為例[J].清華金融評論，2014（10）：93-98.

[6]張濤.適用于互聯網金融的大數據信用體系研究與應用[J].征信，2016，34（4）：33-35.