从依赖到建设 互联网助力征信体系建设

中国互联网(络)信息中心网研部主任刘鑫:在我国互联网和信息化发展过程中,商务类信息的应用增长非常迅速,平均增长率达到10%左右,这意味着互联网从早期的征信依赖,逐步在向征信建设转换。7.31亿的网民规模,其中使用移动互联网网民规模达到6.9亿,在整体网民的使用率达到了95.1%;截至2016年年底,中国企业互联网使用率达到95.6%,其中进行过在线销售的企业比例达到45.3%,而在线采购的企业达到了46.6%,这些都构成了互联网征信的基础。

   

互联网已经连接人、事、物,互联网对征信的作用或者互联网征信的特点,主要分为以下四个方面。

  

一是提升了征信范围。在传统征信领域里,以消费金融借贷为主要征信渠道,实际上覆盖了企业、自然人,但是没有覆盖政府数据。因此互联网的应用极大拓展了征信的覆盖度。二是拓展了征信维度。互联网数据覆盖方方面面,而这些广泛的数据来源也促进了互联网对于征信维度的丰富。三是降低了征信成本。传统征信更多是个体对个体,比如,想了解一个人或者一个企业,现在有了互联网不需要做大量的线下工作,仅仅通过数据分析或者一些数据串联就可以对这个人或者企业做出征信评价。四是丰富了使用场景。在传统的征信领域里,更多的是在消费借贷方面的应用,而对于互联网而言,其征信应用场景甚至可以延伸到租房、共享单车等。

   

虽然互联网对于征信有很大的促进作用,但与此同时也面临很多问题。第一个问题是互联网征信主体与业务主体一致导致的利益冲突。早在2015年年底,腾讯、芝麻信用等互联网企业已经开始征信准备,但是到今年为止,这些企业还没有得到正式征信牌照。本人认为原因在于,首先,数据处于闭环状态。对于数据的拥有者来说,无论是企业还是政府,数据都是自己的这种运营和执政核心。因此,各个主体的数据共享力度不大。其次,征信与自身业务的结合导致数据的私有性。因此,数据更多是与企业自身业务结合,而不是公开面向社会征信建设,下一步还需要政府和企业共同努力。再次,数据的片面性突出。目前,征信机构的数据具有一定导向性,并不全面,因此,有数据不等于可以征信。

   

第二个问题是数据维度较多,导致边界性不清。在征信领域里,尤其对于征信企业而言模型非常重要。到底哪些数据可以纳入到里面?哪些数据效益差一些?对于目前互联网数据来说,数据量虽大,但是哪些数据可以用于征信,这个边界尚不清楚。

   

第三个问题是数据分析环节较多,导致数据泄露。这关乎数据安全问题,对于互联网企业而言,首先需要数据应用者的参与,其次需要数据分析者的参与,再次需要第三方征信机构的参与,乃至授信机构的参与。但在个环节参与的过程中,数据流失很大。如何保证数据流的安全性、隐私性和效率是开展互联网数据征信需要面临的一个问题。

  

针对互联网征信有以下几方面建议:一是加强顶层设计。互联网实际上是一个实时变化的一个行业,而且很多新应用的出现,一方面对信用依赖比较大,另一方面也可以成为信用建设的支持部分。所以在互联网征信的中前期,政府和企业应该努力把顶层设计架构好。二是提升技术储备。互联网征信本身就是一个以数据、技术为核心的一种征信渠道,当征信范围越来越广的时候,技术能力能不能涵盖,这是征信参与主体需要着重考虑的一个问题。三是整合现有资源。近几年,与互联网相关的政策制定,企业的合规性越来越强。在此过程中,实名制、审核验证等都应纳入到互联网应用中,综合这些信息将为互联网征信奠定很好基础。