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互聯網征信應以拓寬和規范為主題

發布時間:2016-4-22 18:28:06    點擊:778次

目前各種渠道的信用信息數據標準存在較大差異,已嚴重阻礙了數據的高效采集,需要從國家和行業層面著手,盡快構建統一的數據標準體系。在國家層面加強制度建設,促進數據資源部門之間、政府與市場主體的協調與共享,打破數據壟斷與不透明的籓籬。

□楊濤

伴隨網絡經濟的飛速發展,互聯網征信模式的創新也在加大步伐,不論是拓寬和規范信用信息數據的采集機制,還是優化信用信息管理與評估評價模式,究竟能否給現有的征信體系建設帶來重大改變,帶來了不小的爭議。

基于互聯網征信則面向更加海量的信息數據,采取多元化的數據收集方式,并努力從中發掘信用元素,筆者建議,互聯網征信應以拓寬和規范為兩大主題,盡力擴大信用信息采集對象的覆蓋面。在現有企業征信體系中,有大量難以從銀行獲得貸款支持的小微企業,對它們還缺乏有效的信用評估機制;據統計,央行個人征信體系覆蓋約8億人,還有5億人由于未與銀行有過借貸關系,故而沒有信用記錄。互聯網征信的發展重點,在于彌補這些企業和個人的信用記錄“短板”,更好地支持普惠金融實踐。原有央行征信體系更多是由銀行提供的客戶“金融信息”,互聯網征信則大量引入社交平臺、電商交易等非金融數據,如何提高這些數據的有效性、增強與信用的關聯性、擠出信號“噪聲”,都是提升信息數據采集質量的關鍵。此外,還需完善征信數據的標準體系和數據共享機制。目前來自各種渠道的信用信息數據標準存在較大差異,已嚴重阻礙了數據采集的高效發展,需要從國家和行業層面著手,盡快構建統一的數據標準體系。就信用數據本身來看,可以源于銀行信貸信息、非銀行的證券保險信托等交易信息、政府各職能部門的行政管理信息、行業協會的信息、完全市場化的信息來源,這就需要在國家層面加強制度建設,促進數據資源部門之間、政府與市場主體的協調與共享,打破數據壟斷與不透明的籓籬。

大數據時代需要更加重視個體信息隱私保護,用法律形式來明確信息采集的原則與界限,明確禁止濫用“大數據”搜集非必要信息、侵犯公民隱私。在采集和查詢個人信息獲取授權的基礎上,還需探索如何更好地保障消費者的知情權和異議權。同時,互聯網征信涉及的數據在跨境流動上更具有隱蔽性和難以掌控,因此,為維護我國信息安全,保護信息主體合法權益,需要在落實《征信管理條例》的前提下,在相關法律規定中明確跨境數據流動的概念和管理模式,并借鑒國外經驗實施分級管理,如重要的數據禁止跨境流動、政府和公共部門的一般數據和相關行業技術數據有條件的限制跨境流動、普通的個人數據允許跨境流動但需滿足安全管理要求。

大數據環境下的互聯網征信發展,關鍵在于從海量數據中挖掘有用信息,并且通過設計出信息數據處理的“生產線”,使得數據與信用分析實現內在聯系,最終生產出各類信用服務產品。

首先,需要在借鑒國際經驗和結合國情的基礎上,推動信用評估評級方法的創新,包括個人信用評估和企業信用評級。一方面,信用評分模型運用現代的數理統計模型技術,通過對消費者信用歷史記錄和業務活動記錄的深度數據挖掘、分析和提煉,發現蘊藏在紛繁復雜數據中、反映消費者風險特征和預期信貸表現的知識和規律,并通過評分的方式總結出來,作為管理決策的科學依據。例如在美國,FICO評分模型是最重要的個人信用評價方法,美國三大個人信用提供者Experian、Equifax和TransUnion,都采用了這種方法。另一方面,企業信用評級方法更復雜且影響巨大,尤其標普、穆迪、惠譽在2008年金融危機中的表現引發了強烈爭議。2010年美國的《多德-弗蘭克法案》要求所有評級機構每年必須向證券交易委員會(SEC)匯報其執行信用等級的政策、程序和方法,并通過年度審核。

在互聯網征信領域,我國的個人信用評分已出現了芝麻信用評分等民間探索,企業信用評級則尚未有太多進展,考慮到小微企業難以按傳統模型評級,同樣可有效利用互聯網信用評級方法。目前,傳統信用評分模型的有效性已得到充分檢驗,而互聯網征信利用其他各類信息來推斷客戶履約能力,模型預測能力尚需實踐檢驗。從政府層面看,還需加強對這類征信產品的監管。

其次,大力發展市場化的個人和企業信用報告提供主體。推動個人征信機構的差異化發展,推動企業征信機構的錯位發展,引導公共征信機構的改革與創新,央行除了繼續推進企業征信機構備案和個人征信機構許可,還應關注規范各類數據服務商。

     個人征信機構難以做到大而全,如在美國,Experian主要客戶集中在金融、個人和零售商領域,而Equifax集中在個人、企業雇主等領域。我國也要推動民營個人征信服務的特色化發展,尤其互聯網征信的創新,從而與現有央行征信體系形成互補。鼓勵運用互聯網征信來面向未上市企業、中小微企業提供信用報告服務,為改善企業融資環境創造條件。借鑒發達國家經驗,在上市公司信用信息評價管理中,更加規范使用大數據手段,避免形成內幕交易等違規行為。

     為支持央行征信體系合理運用互聯網征信技術,擴大信用覆蓋范圍和服務對象,不斷提高信用信息的透明度,可以嘗試研究日本和巴西等國的行業合作式征信模式的補充作用。傳統上,征信機構主要采集與客戶信用有關的數據,數據服務商采集信息范圍則名義上更廣;征信機構產品用于信貸、保險、雇傭等交易活動資格評估,數據服務商產品則用于其他場景,例如營銷、反欺詐、個人信息搜索等。互聯網大數據時代,實際上這兩者的邊界在很多情況下越來越模糊,即便在美國也出現許多數據服務商違規介入征信的情況。對此,需要監管部門根據產品業務功能、信息使用場景和目的來監管,而不能只有對征信機構的主體監管。

   (作者系中國社會科學院金融研究所研究員)


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