《大数据时代我国个人征信面临的机遇与挑战》由会员分享，可在线阅读，更多相关《大数据时代我国个人征信面临的机遇与挑战（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、大数据时代我国个人征信面临的机遇与挑战【摘要】随着 2015 年 8 张互联网个人征信公司牌照的申报验收，我国的个人征信业务正式迈入大数据征信的新阶段。本文详细分析了大数据征信时代我国个人征信行业面临的数据来源广泛、市场发展多元化和产品应用场景多样的发展机遇，同时也面临着信用主体权益的保护、信用评价的准确性及信用机构的准入与评价等方面的挑战，并对个人征信业务今后在我国的发展提出推动征信标准化建设、建立征信机评价标准及完善征信法律制度建设等方面的政策建议。 【关键词】大数据 个人征信 机遇与挑战 我国个人征信系统自 2006 年 1 月实现全国联网以来，在化解信贷风险和推动社会信用体系建设等方面
2、发挥了重要的作用。然而近几年随着互联网技术的发展，大数据时代的到来，传统的征信模式已经不能满足市场的需要，一种新的征信方式大数据征信走进人们的视野。大数据征信是将大数据技术应用于征信业务，能够极大提升信用信息的采集维度和处理效率。随着 2015 年 8 张互联网个人征信公司牌照的申报验收，我国的个人征信业务正式迈入大数据征信的新阶段。采用大数据征信模式，一方面使我国个人征信行业在非金融领域信息的获取、信用产品的应用等方面面临新的发展机遇；另一方面我国个人征信业务起步较晚，相关法律制度和市场监管体系建设还不完善，大数据技术在我国个人征信业务中的应用又会面临诸多挑战。本文以大数据征信为出发点，分析
3、大数据时代我国个人征信面临的机遇与挑战，并对个人征信业务今后在我国的发展提出一定的政策建议。 一、大数据时代我国个人征信发展的机遇 征信数据的来源广泛 与传统征信模式相比，大数据时代个人征信数据的来源广泛而多样。就征信对象而言，截至 2015 年 4 月底，央行征信中心有效覆盖了 8.6 亿自然人的信息，而其中有信贷记录的自然人仅为 3.61 亿人。而我国目前已有 7 亿网民，其中使用移动互联网的网民达到 5 亿，移动支付前景广阔，在大数据时代利用互联网平台能够有效扩大征信对象的范围，从横向上增加征信数据的范围，是对目前央行征信系统很好的补充。就征信数据的内容而言，大数据征信收集的数据除传统个
4、人征信依靠的信贷信息和部分公共信息，还包括征信对象的消费、社交及网络行为等信息，其获取的数据具有海量性、实时性、结构复杂等特征，通过对数据进行深入挖掘，可以从多个维度对主体的信用状况进行综合评价，在纵向上增加了征信数据的广泛性。 征信市场的发展多元化 央行的个人征信系统基本覆盖全国的传统信贷市场，是我国个人征信体系的基础。但随着经济社会的发展，央行征信系统提供的产品与服务已不能满足某些企业的定制性产品需求，大数据时代的个人征信市场处公共征信机构外，还要有民营的市场第三方机构作为有力补充，2015 年八家开展个人征信业务准备工作机构名单的公布标志着我国个人征信市场打破了政府主导的局面，开始进入多
5、元化的发展阶段。市场第三方征信机构重点服务于中下游市场，在这 8 家入选个人征信试点的机构中，有以互联网企业为背景的，也有以金融机构和传统征信机构为背景的，各家机构依据各自的优势充分发挥自身特长。2015 年，我国个人征信行业潜在市场规模为 1623.6 亿元，而实际市场规模仅为 151.4 亿元，个人征信市场成长空间巨大。未来，随着行业的进一步开放，更多的机构会进入个人征信行业，个人征信市场将会呈现更加多元化的发展。 征信产品的应用场景多样 与传统征信产品的种类和应用相比，大数据时代个人征信机构将会提供满足不同需求的多样化征信产品和服务，如各种评分、信用报告、反欺诈服务及其他增值服务等。随着
6、信审效率的提高和用户体验的增加、征信业务执行方及授信模式的变化，征信产品的应用场景将会不断扩展。除金融领域外，个人征信产品可用于租房、快速安检等多个生活场景，以及通过征信产品对客户进行行为研究、精准营销、画像等拓展性应用。以芝麻信用为例，其将客户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质及人脉关系信息进行加工、整理、计算后得出信用评分，即芝麻分，分数越高代表信用水平越好，可应用的场景越丰富。目前芝麻分已经能够在购物、金融、出行、住宿等多个场景中应用。 二、大数据时代我国个人征信面临的挑战 信息主体的权益保护 大数据时代个人征信的核心是信息的收集与整理。利用互联网技术能够收集到大量复杂且多样的数据
7、，这些数据涵盖信息主体在信贷、购物、社交等多个领域的活动，对某些敏感信息的采集可能会侵犯信息主体的隐私权。同时，个人征信所需的数据除征信机构自身积累的数据外，还有部分来自于社交平台或电商平台提供的数据，以及来自于信用主体自身提交的数据。在这些数据的获取中，要有效解决信息主体对数据使用的知情权问题。此外，大数据征信高度依赖于互联网技术，对网络信息的安全性提出了较高的要求。而一旦信息被泄露或信息主体权益被侵犯，采取何种途径进行有效救济也是个人征信所面临的挑战。 信用评价的准确性 在大数据征信模式下，将收集的数据划分维度并赋予相应权重的信用评价技术是个人征信机构竞争力的核心，也决定着对个人信用评价的
8、准确性。目前我国还未建立信息共享平台和统一数据标准，个人征信机构获取的数据源不同，处理数据时各自有所侧重，评价指标各有不同，可能无法对主体的信用状况作出全面准确的评价。此外，个人征信行业并没有统一的信用评分标准，首次获得批准筹备的 8 家民营个人征信机构在打分范围上各有不同，如芝麻信用的打分范围是 350-950，前海征信和考拉征信的打分范围是 300-850，而华道征信的打分上限则为 1000 分，各家机构之间无法进行横向比较，不易通过各种征信产品综合判断主体信用状况。同时，随着经济社会环境的发展变化，各种评分模型应不断在实践中被验证、调整和丰富，提高信用评价的准确性。 征信机构的准入与评价 目前我国个人征信市场还不成熟，参与个人征信市场的机构较少。但我国个人征信市场发展空间巨大，除首批 8 家个人征信公司牌照的发放验收，京东金融、拍拍贷等机构均有意申请个人征信牌照，今后越来越多的个人征信机构会参与到市场中。由于个人信用信息的敏感性，个人征信机构必须既能满足经济发展和社会信用体系建设对个人信用信息的要求，又要加强对个人信用信息的保护，因此，对个人征信机构的管理要相对严格。而目前，我国并没有设立个人征信机构的准入门槛和评价标准，既不能满足对个人征信机构监管的要求，也不能帮助非专业人士了解个人征信机构。
