基于产业链视角的传统征信与大数据征信良性互动初探(3)

　　第三类是P2P企业独立拥有的征信数据库。拍拍贷、人人贷、信而富等企业都建立了自己的征信体系。拍拍贷用先进的理念和创新的技术建立的征信数据库——魔镜系统，这个网贷行业内首个真正基于征信大数据的风控系统，也是行业首个能够为每个借款标的准确预测风险概率的风险控制模型，正是这个系统有效地帮助平台贷款逾期率控制在1.71%的水平。
　　（二）互联网背景下大数据征信的优势。一是大数据征信极大地扩大了覆盖人群。中国有6.48亿网民，还有拥有大量用户的互联网企业如腾讯公司更是拥有 8亿QQ账户、5亿多微信用户以及3亿多支付用户，阿里巴巴的淘宝网拥有近5亿的注册用户数，每天有超过6000万的固定访客，通过对用户在网络上留下的痕迹进行数据挖掘和分析，让更多在互联网上有数据的人，通过刻画得出的信用状况，这些信用数据能够成为目前征信体系的有效补充。
　　二是大数据征信可以多维度记录征信人群的信息。与现有征信体系主要记录个人信息和信贷记录不一样的是，大数据征信运用大数据的方法，计算和分析互联网上万个与信用相关联的变量，这些变量涉及金融交易、生活、社交、公共政务等方方面面：如年龄、性别、工作、学历、兴趣爱好等个人基本属性数据、搬家及更换通讯号码的次数、银行和信用卡等传统数据、网上交易数据、购物风格、汽车和电子产品品牌、客户评价、库存量、现金流、调查问卷记录、水电账单、话费账单等，还包括公开与互联网上的数据：如 IP 地址、用户搜索习惯、社交网络数据，甚至一些边缘化的信息如浏览网站的次数和停留时间、喜欢看的文章类型及频率都可以成为信用评价的考量因素。
　　三是大数据征信的数据真实、及时，注重预测行为。大数据技术为大数据征信提供了强大的技术支持，不仅实现了便利的海量数据收集和存储，而且数据实时鲜活，它基本上都是反映当下发生的在线数据，不再是事后数据。如果某个人当下发生违约行为，网络会立刻将其行为反映出来，在线及时的数据有利于业务的快速决策，提高互联网金融运行的效率。其次，大数据征信的数据真实性高。消费者在互联网上的行为一般不会刻意为之，再加上信息量巨大，大的时间跨度和空间跨度让消费者难以刻意作假，因此基本可以认定这些数据能够反映消费者真实的行为习惯和生活状态，是真实信息的反映。征信系统在信息采集渠道的源头设定了严格把关机制，如腾讯征信公司开发的基于人脸识别技术的身份验证产品，拍拍贷的学籍认证和网商认证等，其将线上身份验证和互联网征信绑定在一个产业链中，这些大数据技术手段保证了信息的客观性、真实性。再则，大数据征信系统具有预测功能。对于在传统征信中没有记录的人群，大数据征信可以借助其他网上数据来反映个人的行为特征，据此评价其性格特征、心理特征及经济状况，进而评估预测该人的履约能力。
　　三、传统征信与大数据征信良性互动的难点分析
　　（一）各渠道数据未建立信息共享机制，信息分散难整合。从目前征信市场的格局来看，拥有个人数据的机构之间难以协调。国内的个人信用信息主要掌握在人民银行、公安、法院、工商、国税、劳动保障、人事等多个部门及商业银行、公共事业、邮政、电信、移动通讯、保险等非政府机构，2015年获批的8 家民营征信机构中，其中腾讯、阿里的个人征信数据主要来源于自身社交、网购平台的数据，而中诚信征信、鹏元征信等老牌征信企业的征信数据，主要来自银行、保险、小额贷款公司，服务对象主要面向银行。因此，我国目前的信用信息拥有者处于各自为政、相互屏蔽的状态。信用数据使用者若想取得全面真实的个人信息，就必须奔走各个部门机构。想要在各个征信机构之间搭建一个连接的“桥梁”或者实现数据库的联通，在目前缺乏法律法规支持的情况下，十分困难。如果征信信息不能共享，由于金融企业之间的信息不对称和竞争关系，导致了互联网金融公司间的信息不畅通，借款人有可能出现在一些互联网金融平台重复贷款，并且不能实施有效监督。完善的征信体系构建的核心就在于是否能够整合各个渠道的信用数据，大数据的整合应用将是大势所趋。
　　（二）互联网金融征信的标准不统一也会成为融合难题。目前在互联网金融平台的征信，基本上是根据各自业务需要而建立的征信模式，处于各自为政的格局，各个系统的信用档案分值之间缺乏可比性和通用性，原因是各征信机构的采集的数据格式、内容、指标以及采用的技术支持软件存在较大差别。甚至部分的征信机构由于技术的差别，在报数能力和数据安全方面难以达到央行征信系统的要求，这些因素给大数据征信企业与央行的征信系统的顺利对接造成了一定障碍。如果整个征信业不能统筹考虑制定统一的征信标准和技术标准规范，会给信用信息数据的进一步加工、整合、共享、交换等带来障碍，平台信息难以有效共享，造成信用信息资源的浪费，征信系统难以发挥更大的作用。
　　（三）征信业监管不适应大数据时代发展。大数据征信是近年来才逐渐兴起的征信领域新问题，由于征信监管法律滞后的原因，现有的征信的监管难以覆盖到传统金融领域和征信机构以外，诸如腾讯、阿里等利用互联网金融平台进行的大数据征信行为，尚未纳入到现有征信监管体系之中。在互联网金融迅猛发展的背景下，应对利用大数据技术的互联网金融征信行为进行规范管理，处理信息主体提出的诉讼等。

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