互联网金融征信问题研究

2019-06-03侯典冻

合作经济与科技 2019年11期

关键词：征信体系互联网金融

侯典冻

关键词：互联网金融;金融征信;征信体系

基金项目：2017天津市科技发展战略研究计划：“新常态下科技金融创新发展问题研究”（编号：17ZLXZF00890）

中图分类号：F832 文献标识码：A

收录日期：2019年3月10日

一、互联网金融征信发展模式

互联网金融征信指在互联网金融交易中，相关机构对用户的交易资产、交易金额以及交易对象等信息进行采集、整理、分析和保存的，并结合网下相关渠道收集的信息，建立相关函数模型对个人或企业的所有数据进行综合分析，完成信用评估的过程。在借鉴国外征信体系的发展基础上，我国的互联网金融征信体系大致包括以下三种主导模式：

（一）政府主导模式。从国家征信层面来讲，中国人民银行设立网上征信中心，依据法律和人民银行规章的规定，统一面向全国个人和企业收集信用记录，同时兼容其他非银行信用信息，既真实、全面和准确地涵盖了企业或者个人银行账户间的存款、转账、提现等一系列操作情况，又包括个人背景、履历以及家庭状况等信息，属于我国最为权威的征信机构。经央行汇总分析后的数据，最终会以信用报告的形式提供给有信息需求的金融机构或个人查询。从地方政府层面来看，除了拥有国家征信数据库使用权外，还针对所辖区域范围内的特定行业、特定机构群体专门进行交易记录收集、整理以及归类分析，建立区域内部企业信用数据库，方便制定差异化政策，同时有利于行政措施的有效执行。

（二）市场主导模式。与政府主导模式不同，市场主导征信模式的征信机构是非政府机构，属于同时独立于政府部门和金融机构之外的第三方，是以提供征信服务为主要业务的专门组织或机构。在这种模式下，信用数据对于任何一方来讲都属于交易对象，征信机构遵循市场规律和经营机制，以盈利为目标，向社会公众提供有偿的商业信用服务。目前，国内互联网金融相对比较权威的征信服务机构包括阿里蚂蚁金服旗下的芝麻信用、京东科技旗下的京东白条信用以及腾讯旗下的微粒贷信用等。以芝麻信用为例，依托阿里巴巴电商交易记录和蚂蚁金服的金融信息，并与公安部门建立数据合作，该信用值是综合处理和评估包括个人信用历史、身份特质、行为偏好和人际关系五个维度的数据后的结果，涵盖了分期还款、网购、转账、理财和日常缴费等海量信息。

（三）行业会员制模式。行业会员制征信也被称为同业征信，指在一个独立或封闭的行业或系统内统一建立信用数据中心，为行业会员提供企业间、企业与个人之间信用信息交流的平台，实现信用信息征集、汇总和共享。在这种模式下，行业会员在承担必须向协会信用数据中心提供信用数据的义务的同时，也享有要求行业协会提供目标企业信用信息的权利。会员制模式下提供征信服务的一方并不以盈利目的，往往只收取少量的信息成本费用。国内的某些征信服务机构比如小额信贷行业信用信息共享服务平台（MSP）就属于典型的会员制征信模式，其主要采用“信用信息查询与报送并行”的共享方式，为小额贷款公司和担保公司等各类中小信贷投资机构提供行业内企业或个人信用信息共享服务。

二、互联网金融征信存在的问题

我国征信体系的发展起步阶段较晚但成长迅速，在快速发展的同时也存在诸多问题：

（一）征信体系不健全。目前，国内最权威的征信机构是中国人民银行信用中心，央行收录的信用信息所属对象包括至少9亿自然人和超过2，000家金融机构，其掌握着海量的金融數据，但是创新能力不足、维度单一。而市场主导的征信模式，比如芝麻信用，凭借云计算、机器学习等大数据处理技术的支撑，对用户的评分可以同时涵盖原始数据、挖掘数据和预测信息等在内的五个维度的信息，既能反映历史信息又包括未来可能出现的各种情况。之前，央行的信用中心与市场主导征信机构的数据库并不对接，使得信用信息资源的利用效率非常低。目前，少数非政府征信机构的数据库已经对接央行征信中心，比如芝麻信用和腾讯信用等，使得我国个人征信体系进一步完善。但是，还有很多比较专业的征信机构的数据库尚未与央行对接，而这部分数据主要属于企业信用信息。

（二）失信行为的惩戒制度不完善。从失信行为造成的影响程度上来讲，失信行为可以分为：一般失信、严重失信和非常严重失信。对于一般失信行为，合理的方式是督促、警告;对于严重失信行为，可以采取直接取消相应资格或提起诉讼等方式;而严重失信行为，必须给予相应的刑事处罚。目前，有关信用建设的法律法规尚处在摸索阶段，大多数情况下对于失信行为的惩处介于模棱两可的境地，导致偷税漏税和骗贷骗汇现象频出、制假售假和欠债欠薪情形多发。

（三）信用数据标准不统一。不同征信机构收集信用信息的途径不同，对信息的理解程度和处理方式也不同，所形成的信用报告形式肯定不一样，每个机构出具的信用报告都有各自的侧重点。没有统一的标准就难以形成指向一致的分析结论，无法实现行业内部以及跨行业间的信用信息的资源共享，严重制约信息资源的利用效率。这样，就信用报告使用者而言，只能使用指定机构的信用分析报告，其在信用信息交易市场的主动性很低，往往要受限于某一征信服务机构。长此以往，不利于信用信息服务市场的稳定发展。

（四）存在隐私泄露风险。在法律上讲，个人隐私未经本人同意相关机构不得对外泄露，但在互联网金融征信过程中，个人或企业的信息会在交易的过程中记录在相关平台上，包括交易详情、财务状况、消费行为及个人偏好等信用数据，在用户不知情的情况下，平台记录的信息经汇总和分析后，可以直接生成信用报告有偿对外出售，一旦被不法分子得到相关信息，后果可能很严重。同时，国内法律并没有专门保证个人信息不被滥用的规定，从而潜在用户隐私信息有被泄露的风险，这种风险存在于信用信息的收集、处理、存储、传递和销毁等过程中。

（五）信息难以实现共享。除了央行征信中心和少数规模较大的征信机构外，其他征信机构的信用数据是不对外公开的。由于互联网金融数据往往与企业的核心竞争力相关，在相关激励措施落实前，征信机构之间是不可能进行数据交换或信用信息共享的。因此，信用信息的封闭性和不透明性使得各个征信平台各自为大、又互不相关，在这种情形下，同一用户可能在一方金融机构有不良信用记录，而在其他方仍然可以毫无影响的进行借贷活动，潜在增加了违约风险不断爆发的可能性。

三、互联网金融征信优化策略

针对互联网金融征信存在的问题，提出以下优化策略：

（一）完善征信体系，加大惩处力度。信用体系的健全优化关乎顶层设计的有效性，我国在征信体系建设方面尚且存在不足之处，为了提高信用资源的利用效率，应当在充分借鉴国外征信体系建设方面的先进经验基础上，统筹政府主导、市场主导与行业协会主导的征信体系三者之间的关系，根据不同行业、背景的具体状况，选择有侧重点的主导方式，建立动态征信机制，不断完善互联网征信体系。另外，政府机构应当加强对互联网金融机构的监管，特别要加强对涉及信用业务的监管，对于故意失信、严重失信行为，拉入信用黑名单，给予司法警告或刑事处罚，发现一例处置一例，让失信者付出沉重代价、铭记于心，形成并维护守信守法良好氛围。

（二）统一数据标准，加强合作交流。自从2004年央行开始启动企业和个人征信中心以来，数年的快速发展，央行的征信标准和征信体系已经日趋完善和成熟，也毫无疑问地成为了最权威的国内征信机构。但是，互联网金融各种类型的公司百花齐放，仅仅依靠央行征信中心提供的數据来评价某一公司的信用水平显然不足，有时候针对新型互联网企业利用央行的信用标准进行衡量也并不合适。在这种情形下，必须统一互联网征信机构的数据标准，使得不同征信机构的信用数据在评价同一家企业时能得出趋向一致的结论。因此，互联网金融企业之间必须加强合作与交流，比如征信机构的行业龙头芝麻信用和腾讯信用可以共享信用数据，征信龙头机构也可以同地方性的小型征信机构合作交流数据扩展业务范围。

（三）提高行业准入，加强征信监管。我国互联网金融征信体系尚处在成长阶段，很多地方还不够完善，比如某些征信机构征信标准概念模糊不清、征信平台服务漏洞频现，存在用户信用信息泄露的风险，严重危害整个互联网征信行业的健康发展。同时，在征信监管方面，相关机构责任区分度不明确、监管措施不到位，存在监管漏洞。因此，一方面要提高对互联网征信机构的行业准入，任何征信机构都要进行登记备案，提升征信机构的资质条件，包括规定公司注册资本金不得低于相应额度以及必须取得相关资格证书等;另一方面完善互联网金融征信的相关监管法律，清晰界定监管部门的具体职责，加强对监管部门对相关征信机构交易信息的及时和全面监管力度。