我国互联网金融征信的主要问题及对策

【摘要】伴随着互联网金融近年来在我国的蓬勃发展，征信已经成为了互联网金融业务中一个必不可少的环节，互联网金融征信行业出现的各种新问题也愈发得到业界的重视。本文从内容与方法、标准与机构、法律与安全三个层次梳理了互联网金融征信面对的主要问题，并一一给出了解决对策。

【关键词】互联网金融 征信 对策

一、前言

目前，以信息和网络技术为依托的互联网金融已经成为了金融行业异军突起的新兴势力。然而互联网在促进普惠金融的同时，因借款人失信导致的信用坏账甚至引发的平台跑路问题现已屡见不鲜。因此，完善互联网金融征信业务，形成从征信内容和征信方法，到征信模式和征信机构，中间由法律法规和信息技术紧密配合的互联网金融征信体系成为了当今互联网金融行业与征信行业共同面对的一大问题。

二、我国互联网金融征信的主要问题

（一）征信内容和方法较为陈旧，已不能满足新的征信需求

一方面，大部分互联网金融平台的征信内容仍然停留在个人身份信息以及收入证明等传统维度，而忽视了征信对象的网络交易记录和社交数据等“网络信用信息”。另一方面，在征信方法和手段上，大部分平台的信用评估方式仍以对初等信息的简单评级为主，难以做到对网络上的海量数据进行数理回归分析，并推断出征信对象的心理、品格等特点，进而对其信用状况加以更为全面的评估。

（二）缺乏统一化的征信标准和专门化的征信机构，征信数据真实性、共享性不足

目前互联网金融征信在我国尚属新兴行业，行业内部还没有出现一套统一的、标准化的征信机制，因此，专门化的征信机构与信息平台便很难建立起来。尽管目前已有一些中小型机构开展了网络征信业务，但由于数据来源有限等原因，其征信数据往往真实性不足。此外，目前各征信机构仍处于“单打独斗”的形势，只能各自了解征信对象的部分信息，造成了“盲人摸象”的局面，反映出了我国互联网金融征信行业数据共享性亦不足。[1]

（三）相关法律法规的缺失与信息技术的漏洞造成巨大的信息安全风险

近年来我国信用管理立法并不少见，然而遗憾的是，在“互联网+”的时代背景下相关法律法规并没有得到及时完善，从而导致信用信息在一定程度上存在着系统性风险。与此同时，互联网金融平台往往未设置IT部门并建立起安全的信息系统，这也导致了信用数据面临着较大的技术性风险。

三、互联网金融征信的主要对策

（一）更新征信内容与征信方法，并合理运用数据分析手段，开发智能化征信模型

首先，互联网金融背景下信用信息应避免局限在身份、收入信息等传统维度，它还应包括个人或企业在网络上的各种行为信息，例如个人在电商平台上的消费量、消费习惯、退单率、逾期支付情况或企业的产品销售情况、订单数量、顾客评价等，而这些数据的获取往往是在海量的交易信息中运用“大数据”方法进行筛选得到。因此，只有不断更新征信内容与征信方法，方能得以在互联网维度全面地对征信对象加以信用评估。

信用信息搜集完成后，还应运用更为先进的手段对数据进行加工和分析。例如运用统计学方法对大数据进行回归分析；运用云计算对数据之间的关联度进行考察，从而得以客观估计征信对象的生活、行为轨迹，并合理推断出其经济状况、性格特点、消费心理等信息特征；最后为每项信息特征赋予分值，即可得到征信对象完整的信用评级，并可籍此对其信用水平进行判断。[2]

因此，我们可以将上述互联网维度征信内容、方法以及数据分析手段组成一个完整的智能化征信模型，通过该模型得到的征信结论将具有较高的参考价值。

（二）建立行业统一征信标准和创新型互联网金融征信系统：“央行集中型”或“行业集群型”

首先行业内部应根据我国互联网金融征信特点开发出一套统一的征信标准，并随时进行更新和修订。在此基础上，应迅速建立起创新型的互联网金融征信系统，从而进一步构建专门化的征信从业机构。目前全行业趋于两种系统模型的形成，即“央行集中型”和“行业集群型”。

央行征信系统主要由企业和个人信用信息基础数据库组成，然而目前该官方系统还没有覆盖到互联网的海量信用数据。因此构建“央行集中型”征信系统，就是将各征信机构及互联网金融平台的大数据信息集中于央行征信系统，并借助央行系统在线下的信息资源优势，通过线上线下的资源互补保证了最终信息的真实性，实现信用信息的共享。[3]“央行集中型”系统的优点是能集中海量数据，真实性高、共享性高，缺点则是建立和维护的成本较高，建立起来的难度也相对较高。

“行业集群型”系统则是通过机构间的资源整合，在行业内形成若干个规模较大的征信系统。与上述“央行集中型”系统相似，各个机构首先将各自搜集到的信用数据集中到一个大数据库中，并利用智能分析系统对数据进行计算，排除信息之间的冲突，从而提高数据的真实性，而后通过对基础数据的分析得到具有特征价值的信用信息和评估报告等，供系统内机构参考，实现信息的共享。这种征信系统相对于“央行集中型”系统的优点是简易灵活，数据库规模较小，建立和维护的成本低，个性化较强，适合建立在主营业务相似、数据关联度高的机构之间实现小范围的共享，相对的缺点则是信息量较小，数据来源单一，真实性仍然不会很高。目前在互联网金融行业已有这种系统的雏形出现，如网信金融利用旗下第一P2P、众筹网等机构的信息资源组建网络征信有限公司。[4]

（三）健全相关法律法规，完善信息技术，法律和技术双管齐下解决信息安全问题

上文提到互联网征信存在系统性和技术性两大信息安全风险，因此解决这一问题也需从这两方面同时入手。

第一，健全相关法律法规是互联网金融征信规范化的基石。一方面应尽快制定全面的规章细则，对于合法的征信内容和手段加以明确界定，对于非法的征信活动明令禁止。另一方面，对于日益突出的技术性安全问题，也应制定相关法律法规，在法律层面上强制各互联网金融平台和征信执业机构设置IT部门并做好技术性工作。只有做到有法可依，征信的共享性和合法性才能在一定程度上得以兼顾，技术性风险也能得以系统性地加以控制。

第二，要对信息技术加以完善。首先，各从业机构应从内部机制上加以突破，设置IT部门及负责人制度。其次在技术上，全行业应推广运用电子式签名、数字化证书等工具从而加强对信息主体的认证。定期进行网络安全实验，防止黑客通过病毒窃取、篡改信用信息数据，及时更新病毒库和黑名单，最终形成完整有效的信息安全系统。

参考文献

[1]程鑫.互联网金融背景下征信体系完善所面临的机遇与挑战[J].上海金融，2014，（11）.

[2]魏强.大数据征信在互联网金融中的应用分析[J].金融经济，2015，（8）.

[3]叶文辉.大数据征信机构的运作模式及监管对策——以阿里巴巴芝麻信用为例[J].国际金融，2015，（8）.

[4]方增平.互联网金融背景下发展新型征信机构的思考[J].征信，2015，（5）.

作者简介：金琦（1994-），男，汉族，北京市人，就读于首都经济贸易大学金融学院，研究方向：互联网金融、现代信用理论。