1、大数据征信的难题及建议以芝麻信用为例 张馨月 重庆工商大学 摘 要： 随着互联网技术的变革与发展, 在大数据时代的背景下, 征信业与大数据得到了很好的融合, 弥补了传统征信业的缺失。文章主要以芝麻信用平台为案例, 对大数据征信公司进行分析。大数据征信平台解决了传统征信业在数据规模小、信息不对称、功能设置重复等方面的问题, 并且具有数据信息量大、数据维度全面、技术成本低等优势。但是大数据征信也存在许多不足之处, 在数据安全性、完善性以及真实性上仍存在问题, 因此, 为了使大数据征信信息更加全面、维度更加广泛、权威性更强, 提出了完善征信组织体系、加大法律约束和市场监管、保证网络安全及提高信息透明
2、度等一系列建议和措施。关键词： 大数据征信; 芝麻信用; 监管; 作者简介：张馨月 (1995) , 女, 汉族, 重庆人, 就读于重庆工商大学财政金融学院金融专业。研究方向:互联网金融1 大数据概述1.1 大数据征信的定义大数据征信的定义:由于互联网技术的发展, 大数据被运用到各个行业和领域, 当然也包括互联网金融领域。在征信方面, 大数据为之提供了更为大规模的数据收集、扩大了征信渠道, 所以大数据征信在我国征信体系的发展过程中具有重要的作用。1.2 大数据征信与传统征信的比较由于在早期中国的征信意识不强, 征信业起步较国外晚, 再加上技术的限制, 使得没有对征信体系进行严格规范的高层设计,
3、 所以传统征信业存在着一系列问题, 包括功能设置的重复、信息的不对称、数据的不完善以及缺乏共享机制等不同层次的问题。而在大数据环境下, 收集的数据有宽泛的覆盖领域, 涉及的数据维度全面。传统征信具有的局限性和面临的很多问题都被大数据征信体系建设很好地解决了。虽然大数据征信的开发扩展了征信体系的数据范畴, 但本质上, 大数据征信遵循征信的宗旨, 遵循征信业务的基本流程和一般要求。2 大数据征信的问题分析2.1 中国征信体系尚未真正建立起来目前, 我国的征信体系还不够完善和健全, 相比美国、德国、日本等发达国家, 中国的个人征信体系建设起步晚, 还有很大的差距。大数据征信企业的加入, 固然给我国征
4、信市场带来了极大的推动力。但是, 也必须清晰地认识到, 在大数据征信方面, 我们没有成熟的经验可循, 正处于“摸着石头过河”的阶段, 无论征信机构的业务运作还是征信监管部门的监管举措, 都还不够成熟、完善, 必须在探索中前进, 循序渐进地推进。2.2 法律法规的不健全导致个人隐私容易被泄露目前, 我国法律法规不够健全, 在个人的隐私保护方面没有相关的法律, 对于数据是否威胁到个人的隐私权, 严重缺乏明确的界限和法律规定。大数据征信在采集、存储个人信息数据的过程中, 很容易受到网络病毒、木马及黑客的攻击, 出现安全漏洞导致信息泄露。2.3 数据采集维度不够完善影响大数据征信采集的数据维度的全面性
5、和模型的精准性主要有两个方面。一方面, 尽管大数据征信平台借助云技术来获取数据, 拥有超大规模数据, 但目前网络数据是数据的主要来源, 其服务的范围大部分集中在网络用户, 且对用户的线下行为有所缺失, 仅仅通过网络的采集, 而没有进行多因素的综合考虑, 是很难做到数据采集维度的完整。另一方面, 由于很多大数据征信平台的合作机构不足, 各个平台所依托的社交领域数据则相对缺乏, 收集的数据也局限在各自所属领域, 其他领域缺乏深刻的挖掘, 用途差异明显。2.4 评分是否公平影响原始数据的真实性社会上质疑大数据征信的评判结果是否是一个公平的结果, 是否真实地反映信用水平, 这也是存在的一大难题。例如,
6、 阿里电商体系的购物累计金额、支付宝服务等的使用行为, 是作为芝麻信用的重要评分标准, 分值的高低直观反映个人信用水平, 部分追求高分的企业、商家或个人有可能会产生借助他人消费来提升个人信用的行为, 这样就会造成对数据可信性的冲击, 降低征信数据的可信性。另外, 互联网的虚拟性又给数据的来源罩上了一层面纱, 加之监督机制很难落实。其数据处理与评分模型属于不予公开的商业秘密, 数据产生过程无法得到有效监督, 信用数据的产生过程不透明, 极大可能会出现内部人员篡改数据, 被要求刻意美化数据, 对数据进行造假, 这样就很难保证数据的可靠性与公正性。3 大数据下征信业的建议和措施3.1 加快完善征信组
7、织体系应整合金融机构、政府和互联网信息, 使中国征信行业达到开放、统一、精准度高的标准。有关部门应该推动提升政府相应部门参与征信体系举措的建设, 采取有效措施避免提供数据过程中产生的法律风险。加快金融机构、政府和互联网三方信息整合的进度, 在符合有关政策法规的情况下建立三方之间信息开放的平台, 真正实现各方信息的有效整合。同时吸取国外征信评级的先进经验, 确定科学的评价体系, 使征信机构在适应市场机制的同时, 形成信息全面、维度广泛、权威性强的平台, 从根本上提高信用评分的精准度, 拓宽实用性。3.2 加强法制建设及隐私保护, 筑牢风险防线一是完善征信法规体系方面, 政府应该尽快健全和制定专门
8、针对网络征信相关的法律法规, 对相关配套的规章制度进行完善, 不同的大数据征信机构采集用户信息时有不同的性质, 应该建议有关部门做出相应的法律规定;二是要筑牢征信机构风险防线。对征信机构公司内部进行严格把关、加强对其管理, 掌握公司的征信业务状况, 适时调整内部的管理标准, 防范和化解出现的风险, 并能够有效应对。3.3 建立信息共享机制想要解决信用信息不完善的问题, 行业之间要尽可能共享信用数据, 消除信息孤岛的存在。首先, 政府部门应该建立信用信息数据共享交换平台, 让各部门和各领域进行分享和交流, 将符合条件的分散在各个政府职能部门的信息加以整合后与央行的征信系统对接, 实现国家具有统一
9、的基础数据库。此外, 大数据征信机构自身不能仅仅局限于对网络信息的采集, 还应加强对用户线下活动的收集, 获取更加完整的个人信用数据。3.4 时刻关注信息系统的网络安全问题为防止黑客的侵入, 大数据征信平台在对用户进行服务时, 不能只是简单地凭借手机密码便可进入, 应设置复杂的认证手续, 如提高数据加密技术、运用数字证书、采取安全电子交易协议等, 提高安全级别, 避免伪造风险。同时还应该开发更高级的技术, 提升网络安全技术的应用, 来防范信息安全风险, 培养高层次的专门人才, 广泛吸收经验丰富的信息安全从业人员, 对日常的安全工作做好维护, 并时刻注重所采集处理信息的真实性。3.5 对信息数据
10、真实的保护途径在进行信息的采集时要做到实在、透明, 在进行信息的操作时必须公开公正, 在进行信息的保存时都要遵循行业职责和道德, 最后大数据征信机构在进行信用评分的过程中, 不得违背道德的界限和相关条例要求, 不得对获得的数据进行多余的改造和更改。4 结论目前大数据征信在我国还不够成熟, 主要是因为我国的征信业较国外起步晚, 征信组织体系还不够完善, 法律制度也不够健全, 在对个人隐私和对数据的安全保护方面还存在着破坏。面对这些难题, 我国应落实征信法律法规的出台, 完善健全征信法律体系, 开展立法工作、加大惩戒机制。同时大数据征信公司也应该总结经验、不断探索, 满足社会公众的需要。规范公司内部的管理制度, 严格把控数据的真实性、安全性及有效性, 从而促使我国征信业发展, 推动社会信用体系建设, 在未来成立更多符合市场标准的大数据征信公司。参考文献1王希军, 李士涛.互联网金融推动征信业发展J.中国金融, 2013 (24) :60-61. 2杜伟新.大数据时代征信业发展探析J.今日财富, 2014 (12) :32-33.
