互联网征信发展研究

石峰

摘 要：现代市场经济是信用经济，信用也是互联网经济发展中不可或缺的基石和安全保障。来自互联网的数据将更全面、准确地反映行为模式、个人动机、同级评价、是否值得信赖等，比单纯的过往信贷数据更具有经济价值和社会价值，正在成为人们建立社会信用的新标准。本文试图从互联网征信的机构类型、发展特点、存在问题等几方面进行探索分析并提出几点政策建议。

关键词：大数据；互联网征信；互联网金融

近年来，电子商务、移动支付、社交网络以及云计算和大数据等互联网技术和商业模式正在改变人类的生产生活方式，由此产生的互联网经济已发展为虚实结合的市场经济新模式。现代市场经济是信用经济。信用也是互联网经济发展中不可或缺的基石和安全保障。来自互联网的数据将更全面、准确地反映行为模式、个人动机、同级评价、是否值得信赖等，比单纯的过往信贷数据更具有经济价值和社会价值，正在成为人们建立社会信用的新标准。在此背景下发展互联网征信也是全面建成社会信用体系的重要组成部分。

一、从事互联网征信的三类机构

互联网征信是一个新兴概念，目前尚无专业机构对其进行定义和解释，暂时可理解为传统征信业务的延伸。传统征信机构多是专业从事征信业务的机构，一般分为私营征信局和公共征信系统。采集的信息主要包括身份认证信息、信用信息（如银行账户开立时间、信贷额度、贷款余额、每月还款和逾期记录等）以及公共记录（如税收、破产、法院判决等）。其中核心信息是从银行等授信机构获取的信用信息。由于互联网拥有海量庞杂信息以及伴随信息获取和加工技术的不断进步，从事互联网征信业务的机构不再仅限于专业的征信公司，采集信息范围也从传统的结构化数据逐步扩大到非结构化数据。

（一）专业征信机构仍将是互联网征信领域的重要力量。专业征信机构拥有健全的消费者和企业信用等信息的综合数据库和丰富的征信产品以及服务经验与技术。在互联网征信方面，专业征信机构具有得天独厚的优势，目前主要是为各类公司企业等机构提供互联网征信服务。全球最大的征信局益百利（Experian）在1997年就建立Experian Hitwise机构，首创以互联网为基础的独特方式收集各类网络信息。Experian Hitwise能够为全球超过1500家公司客户每日提供深入分析，洞察其顾客与其各类竞争网站互动的动态，以及其竞争对手如何采用不同策略来吸引互联网顾客。Experian Hitwise主要通过与全球互联网服务供应商建立密切的合作关系，并采用其专利方法来搜集网民的不记名上网数据、搜寻和对话行为，从而获得全网用户的数据和流量。

另一家从事互联网征信的大型征信机构是美国三大征信局之一的艾克飞（Equifax）。艾克飞为了更好地迎合大数据时代下互联网数据非结构化的新特点，其最新的存储和检索数据的方式一反传统关系型数据库的架构，而是将数据分布在低成本服务器集群上，由IT部门开发专有的分布式检索技术来查找信息。从而能够更好地收集、存储包括互联网社交信息、评论、视频等在内的海量非结构性数据。

国内专业征信机构从事互联网征信业务目前处于起步阶段，2013年6月28日，中国人民银行征信中心下属的上海资信有限公司设计开发、实现P2P借贷行业信息共享的全国性、专业化电子服务平台——网络金融信息共享系统（NFCS）正式上线运营，这是全国首个基于互联网提供专业化服务的信息系统，NFCS并不仅仅服务于互联网信贷企业，其最终目标是打通线上与线下，互联网金融等新兴金融与传统金融的信息壁垒。

（二）大型电子商务和互联网企业可依赖其主营业务发展互联网征信，采集的信息多以网络交易信息为主。以阿里巴巴集团为例，阿里巴巴为解决网络贸易的信用问题，早在2002年3月就推出为中小企业量身定制的“诚信通”。通过独一无二的第三方身份认证，拥有诚信通档案，获得买家信任。随着网络贸易的发展，两年之后，阿里巴巴又推出了“诚信通指数”，用于展示企业的网上信息公开度和贸易成熟度，成为企业之间相互了解和选择对方的一个重要参考。目前阿里巴巴注册会员数突破1亿，其中付费的诚信通会员已经超过100万。在诚信通数据库中，最长的信用记录已经超过六年。由于线上交易，所以商户的所有行为均被记录。这类原始数据基本不存在造假，所以绝大多商户的信用记录是可靠的。此外阿里巴巴在2008年建立了自己的小贷公司，并逐渐构建阿里金融平台，阿里小贷公司为淘宝和天猫商户提供订单贷款与信用贷款，截至2012年底，阿里小贷已累计放贷超过300亿元，目前已为25万小微企业提供了金融服务，通过分析淘宝、天猫、支付宝、B2B上商家的各种数据，阿里金融打造了自己完整的信用评价体系和征信数据库，以及应对贷款风险的控制机制。阿里金融通过数学模型，对上述数据分析处理，就能自动确定贷款申请人的贷款限额。发放贷款以后，阿里通过实时监测贷款商家的交易、退货、评分等经营情况，能方便了解客户还款能力，一旦客户交易情况下滑，系统会自动发出预警。这就是阿里金融打造的一个纯粹基于互联网信用小额信贷的平台，客观上阿里金融的核心在于其搭建的征信平台和信用评价体系。

（二）新兴的互联网企业主要借助大数据等新技术手段从事信用评分、建立声誉机制等征信活动。美国Movenbank移动银行、德国Kreditech贷款评分公司、香港Lenddo网络贷款公司以及Connect.Me等新型中介机构试图设计打造能反映大数据时代互联网征信平台，通过说服eBay、LinkedIn、facebook或其它社交网络开放资料，结合用户在各网站的活动纪录，通过自行开发的软件、算法等，分析客户的同事、好友信息（特别是信用状况），建立归纳与收集信用资料的标准化格式，作为客户获得信用评分的重要依据，将社交网络资料转化成个人互联网信用。Movenbank成立于2010年，其对客户进行风险评估的核心概念称为CRED，除了参考个人传统信用评分分数，也纳入eBay等平台的交易评价、网络汇款记录等因素，还会计算Facebook好友人数、LinkedIn人脉对象、Klout影响力分数等社交参与连结程度。这些资料不仅用来评估风险，也衡量客户潜在价值；若曾从人脉里转介其他客户，或是准时付款，CRED分数就会提高。Lenddo是全球首个使新兴中产阶级利用其在线社交关系建立信誉和获得当地金融服务的在线社区，Lenddo根据用户的社交网络资料，例如教育和职业信息、好友及好友信息、关注者数量，以及他们获得Lenddo账户的时间长短，给予用户1分到1000分的信用评级。这家成立于2011年的公司表示，该公司的贷款算法有大约8500种变化，除了收集信息，Lenddo还利用用户的人脉网迫使他们偿还贷款。

二、互联网征信发展的特点

（一）互联网经济和社交网络日益壮大是发展互联网征信的现实需求。截至2012年12月底，我国网民规模达5.64 亿（包括移动互联网网民），互联网普及率为42.1%。社交媒体（网络）微博的用户规模3.09亿。网民购买力的提升，线上消费习惯固着和移动、社交网购形式的结合不断推动网络零售市场的壮大，电商企业频繁的低利润促销也持续激发用户的使用热情，带动了网络购物用户规模的加速增长。我国网络购物用户规模达到2.42亿人，网络购物使用率提升至42.9%。与2011年相比，网购用户增长4807万人，增长率为24.86%。以淘宝为例，2012年淘宝完成年销售额11500亿，2013年“双十一节”一天，销售额就达到350亿，围绕整个淘宝系直接和间接带动就业已超过1000万人。

（二）大数据、云计算等创新科技手段为发展互联网征信提供技术支撑。信息采集和使用是开展征信业务最重要的流程环节之一，线下征信机构因为大量应当公开的信息没有依法公开而面临“无米下锅”的局面，而互联网上拥有海量的结构化和非结构化数据信息。借助大数据和云计算等创新科技，从事互联网征信的机构不单可以便宜、有效地采集存储超大规模的数据信息，还可以随时把大数据变成小模块然后分配给其他机器进行分析，从而完成对超大量信息数据的处理和挖掘，尤其是对微博、文本和图片等非结构化数据进行分析、预测，会使得决策更为精准，释放出更多数据的隐藏价值。

（三）法律法规建设开始起步。2005年正式实施的《电子签名法》和《电子认证服务管理办法》解决了电子商务带来的身份认证问题，也促进了电子商务的诚信体系建设。2012年末通过的《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》以法律的形式保护公民个人及法人的信息安全，确立了网络身份管理制度，明确网络服务提供者的义务和责任，并赋予政府主管部门必要的监管手段，重点解决了我国网络信息安全保护立法滞后的问题。其中第二条规定网络服务提供者和其他企业事业单位在业务活动中收集、使用公民个人电子信息，应当遵循的原则和规则。同时2013年正式出台的《征信业管理条例》是我国首部征信业法规，对征信机构设立、征信业务规则和监督管理等都有明确的说明和规定。《决定》和《条例》等法规制度的颁布，为我国各类机构从事互联网征信业务，采集、使用和加工信息初步明确了职责和边界。

三、发展互联网征信存在的问题

（一）进入门槛低，新兴互联网征信业务尚无明确的监管标准和相关准入限制。得益于互联网的开放性和互联网经济的快速发展，互联网累积了海量的各类信息数据。不仅专业征信公司可以从事互联网征信，其他各类互联网企业也都可以参与其中，但是目前针对互联网征信，尚无明确的监管标准和相关准入限制，不少互联网企业都在不同程度或是不同经营环节中从事着互联网征信业务，公开或私下收集用户信息。以移动互联网为例，根据DCCI互联网数据中心针对中国各类安卓市场下载量前1400位的应用进行相关调查，调查显示66.9%的智能手机移动应用程序在采集用户隐私数据，其中，通话记录、短信记录、通讯录是用户隐私信息泄露的三个高危地带。

（二）非结构化社交网络等数据难以纳入其中。传统的征信数据以结构化数据为主，随着电子商务、移动应用、社交网络等日益活跃，这导致大量的像影像资料、办公文档、扫描文件、Web页面、电子邮件、微博、即时通信以及音视频等非结构化数据的出现。据估计，只有5%的数字数据是结构化的且只能适用于传统数据库。伴随着技术的进步，基于Facebook、Twitter、LinkedIn等社交网络的人脉关系、想法、喜好和日常生活模式也都逐渐被加入到各类征信平台的巨大的个人信息库中，这些信息数据将成为对其进行社会信用评价的重要基础之一。

（三）信息普遍公开但难以共享。目前互联网产生的各种数据在不同类型网站之间无法完全转移，已有多家新创公司试图解决这项问题，包括Connect. Me、TrustCloud、TrustRank、Legit、WhyTrusted等，努力设计能串联信用资料的系统，以“新信用应用程式介面”打造平台，结合用户在各网站的活动、评比、评鉴纪录。Movenbank、Kreditech、Lenddo等新型中介机构也在极力说服eBay、LinkedIn、Facebook等社交网络开放数据资料。在国内，作为拥有海量交易数据的阿里巴巴就提出：数据时代的核心不是分析数据，而是分享数据。据报道，阿里金融的信贷平台将向所有的金融机构开放，做成一个开放的生态系统，为小微企业提供服务，通过大数据、阿里云的开放数据处理服务（Open Data Processing Service，ODPS）、云计算技术，让所有愿意的金融机构都能够接入阿里金融的平台，共同管理风险。

（四）公民隐私保护和信息安全尚无完善机制。根据中国互联网络信息中心发布的《2012年中国网民信息安全状况研究报告》显示，我国信息安全状况不容乐观，有84.8%的网民遇到过信息安全事件，平均每人遇到2.4类信息安全事件。另有数据显示，我国互联网个人信息泄露日益严重，近八成的个人信息泄露源自信息所有机构的内部。许多网络服务提供商等机构保存用户姓名、地址、电话等各种个人信息，但却没有在传、存、使用和销毁等环节建立起保护隐私的完整机制，从而导致大量民众受到网络信息安全威胁。目前我国涉及个人信息安全的法律条款散落在国家法律、行政法规、部门规章以及地方法规之中，条款中规定不够具体和明确，尚无完善机制。

四、发展互联网征信的政策建议

（一）明确互联网征信业务的准入标准和监管主体与职责，为互联网征信制度建设创造条件。逐步建立全国联网系统，探索合规互联网征信相关机构与央行征信平台对接的可行性。努力实现全社会范围的个人信息集中管理和资源共享，构建以不同群体为对象的全方位的互联网征信系统。

（二）以《征信业管理条例》的颁布为契机，支持和鼓励合规的企业机构从事互联网征信业务和设立互联网征信机构，充分发挥现有互联网信用平台的作用，对互联网电子商务活动中客户所面临的信用风险提供商业化和社会化的规范管理服务。建立各种形式的电子商务信用认证中心和信用等级数据库，提高信用数据的开放程度，促进信用体系之间的信息共享。

（三）在各类电子商务平台中大力发展数据化、网络化的信用产业。国家应设立专项基金，支持大数据和云计算等最新科技创新技术研发运用，通过传统结构化数据业务与非结构化数据业务的分离，提高差异化数据的分析效能；此外通过对信用数据的深度挖掘与加工形成数据核心业务等，提高信用数据的开发利用水平，探索不同形式和面向不同群体的信用评分机制。

（四）平衡信息安全和个人隐私权保护与促进互联网征信健康发展之间的关系。一方面个人隐私信息泄露会给当事人造成很大的隐患或直接的负面影响，甚至会导致个体利益的严重损害。另一方面信息的流动和分享是现代征信发展的基础，而个人隐私保护的不足也同样会阻碍信息的流动与分享。个人信息保护的滞后会使社会公众难以形成对其个人数据流转、利用的合理预期，削弱征信机构运作的正当性。因此有必要研究探索新形势下平衡两者关系的方式方法，逐步通过对从事互联网征信业务各法律主体权利、义务的合理配置来实现两者关系走向平衡。

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The Study on the Development of the Internet Credit Reporting

SHI Feng

（Hefei Municipal Sub-branch PBC， Hefei Anhui 230091）

Abstract： The modern market economy is the credit economy， and credit is also an integral part and security of the internet economic development. The data from the internet will reflect patterns of behavior， personal motivation， peer evaluation， trustworthiness more comprehensively and accurately， will bear more economic and social value than the credit data， and is becoming a new standard for the establishing social credit. The paper attempts to make exploration from the following aspects such as institutions types， development characteristics and existing problems of the internet credit reporting， and puts forward some policy recommendations.

Keywords： mass data； internet credit reporting； internet finance

责任编辑、校对：张德进