大数据与区块链技术双背景下的征信体系创新与应用研究

2024-01-02闫会娟李红

佳木斯职业学院学报 2023年9期

闫会娟，李红

大连理工大学城市学院，辽宁省大连市 116600

一、引言

随着信息技术的不断发展和应用，大数据和区块链技术在各个领域都产生了深远的影响。信息技术的飞速发展已经引领了社会的全面数字化转型，而在这场变革中，大数据和区块链技术崭露头角，为我们提供了全新的思考方式和解决方案［1］。在这个日新月异的时代背景下，征信体系作为评估个人和机构信用状况的关键机制，其在金融、社会信用等领域的作用愈发凸显。大数据作为信息技术的重要产物，已经突破了传统数据处理的局限，具备了从海量数据中提取有价值信息的能力。与此同时，区块链技术以其去中心化、不可篡改等特点，为信息存储与传输提供了更为安全和透明的解决方案。正是在这样的背景下，我们迫切需要探索如何将大数据和区块链技术与征信体系相结合，以促进征信体系的革新与完善。

二、征信体系现状与问题分析

征信体系的本质是一个集成了个人和机构信用信息的系统，通过广泛的数据收集、存储和处理，为金融机构、企业以及个人提供信用状况的全面评估和决策支持。在这一体系中，信用评估、风险控制和信用监管等功能紧密交织，共同构成了征信体系的核心。然而，传统征信体系也暴露出一系列问题与挑战。信息不对称成为其中的一大难题，由于信息主要由金融机构主导收集，个人和机构难以获得并核实自身信用信息，导致评估不够准确，从而影响了决策的公平性。此外，数据孤岛的存在也限制了征信数据的准确性和完整性，不同机构和地区的数据难以形成整体画像，影响了评估的全面性［2］。另一个重要问题是隐私泄露，传统征信体系中的敏感信用信息有可能遭受泄露和滥用，给个人隐私安全带来潜在威胁。同时，信息的不完整和不准确也时有发生，这可能源于数据采集的不足或信息更新的滞后。这种情况下，信用评估结果可能产生误差，影响了评估的准确性和可靠性。尤其值得关注的是，这些问题可能会导致信用评价的不公平性，特定个人或群体的信用状况难以得到公正反映。然而，随着大数据和区块链技术的兴起，可以探索如何借助这些技术来解决这些问题。通过整合大数据的分析能力和区块链的安全性和可追溯性，未来的征信体系或将在解决问题、提升效率和保障隐私方面迈出更为坚实的步伐。

三、大数据在征信体系中的应用

（一）大数据在风险评估中的作用

在当今数字化时代，大数据技术为征信体系的风险评估注入了全新的活力。大数据的特点在于能够从庞大且多样化的数据集中揭示出深层的模式和趋势，这一特性为风险评估提供了前所未有的机会［3］。通过对个人的消费行为、社交网络活动、在线搜索记录等多维数据的深入分析，大数据技术能够构建更为全面和精准的信用画像。

大数据技术的引入使得风险评估能够更加精细化和个性化。个人的信用状况和还款能力受多种因素的影响，通过分析大数据，可以捕捉到更为微小的信号，例如个人的消费偏好、线上行为等，这些信号可能对风险评估产生重要影响。因此，大数据的应用为风险评估提供了更全面、准确的数据来源，有助于减少风险的判断误差。另一方面，大数据的应用还能够实现风险评估的实时化。传统征信体系中，数据的采集和处理较为耗时，导致评估结果的滞后性。然而，大数据技术使得海量数据能够以更快的速度进行分析和处理，金融机构能够更及时地调整风险管理策略，减少不必要的风险损失。

（二）大数据对个人信用评价的影响

在传统征信体系中，个人信用评价主要依赖于金融相关的信息，如贷款记录、还款历史等。然而，随着大数据技术的兴起，个人的信用评价得以更加全面和多维度地呈现。大数据的应用使得个人信用画像不再局限于传统金融信息，还可以涵盖诸如社交活动、在线购物、移动支付等方面的数据。这些多元化的信息源能够为个人信用评价提供更丰富的角度和更准确的信息。

通过分析个人在社交网络上的活动，可以了解其社会关系、影响力和人际交往方式，这在一定程度上反映了其社会信用［4］。此外，个人在线上的购物行为、消费偏好等也能够揭示出个人的消费习惯和经济状况，为信用评价提供了重要线索。大数据技术使得这些分散的数据能够被整合起来，从而构建出更为准确和立体的个人信用画像。大数据的应用还有助于降低信息不对称带来的问题。传统征信体系中，个人难以获取和核实自己的信用信息，造成了信息不对称的局面。然而，大数据技术赋予了个人更多的数据主权，个人可以通过在线活动和交易记录获得信用数据，从而实现信息的更加平衡和透明。

（三）大数据在反欺诈方面的应用

随着金融活动的日益数字化，欺诈行为也变得越发隐蔽和复杂。在这种背景下，大数据技术正成为强有力的武器，用以识别和防范各类欺诈事件。大数据技术通过处理大规模的交易数据，能够识别出与个人或机构正常交易行为不符的模式。例如，当一个账户在短时间内进行了大量交易，或者跨足多个地理位置进行交易时，大数据分析能够捕捉到这些异常行为，并将其标记为潜在的欺诈。此外，大数据还可以建立交易行为的基准模型，一旦发现与基准模型不一致的交易，就能够立刻发出警报，为防范欺诈行为提供及时支持。另一方面，大数据技术也能够分析个人或机构的行为模式，判断其是否涉及欺诈。通过分析个人的消费习惯、社交活动、在线行为等，大数据可以构建出个人的行为轨迹，并从中检测出不正常的模式。例如，如果一个用户的消费习惯突然发生剧变，或者在短时间内在不同城市连续进行消费，系统就能够识别出这些异常情况，可能预示着欺诈行为的发生。

四、区块链在征信体系中的创新应用

（一）区块链在征信数据存储和共享中的优势

区块链技术作为一项创新性的分布式账本技术，为传统征信体系带来了全新的解决方案。其独特的特点，如去中心化、不可篡改等，使其在征信数据存储和共享方面拥有显著的优势。

区块链的去中心化特性消除了传统征信体系中的中心化数据管理机构，每个参与者都可以成为网络的一部分，共同维护数据的完整性和安全性。这种分布式的数据管理模式不仅降低了单点故障的风险，还减少了数据管理的集中控制，增加了系统的抗攻击性。同时，区块链技术的不可篡改性确保了征信数据的安全存储。每一笔信用信息都被记录在一个个不可篡改的区块中，一旦数据被写入，就无法再被修改。这样的特性确保了数据的完整性和可信度，消除了数据篡改和造假的可能性，从而大幅提升了数据的可靠性。另一个优势是区块链的透明性。区块链上的所有交易都是公开的，每个参与者都可以查看交易记录，从而实现了数据的透明共享。这为金融机构、个人和监管机构提供了一种更加透明和公正的数据访问方式，从而提升了信用评价的公平性［5］。区块链还可以解决数据孤岛的问题，实现征信数据的高效共享。参与征信的不同机构可以共享数据，而且每笔交易都有时间戳和完整的历史记录，这确保了数据的可追溯性和共享的高效性。

（二）基于区块链的信用验证机制

区块链技术为信用验证带来了一种全新的方式，通过智能合约实现个人信用信息的验证和确认。这种机制能够有效减少信息不对称问题，提升信用评价的准确性和可靠性。

传统征信体系中，个人的信用信息往往由金融机构主导收集和管理，导致了信息不对称。而基于区块链的信用验证机制，个人的信用信息将被记录在不可篡改的区块中，并通过智能合约进行验证。当个人需要在金融交易中提供信用信息时，智能合约可以实时验证信息的真实性，从而降低虚假信息的风险，减少信息不对称的情况发生。

这种信用验证机制还能够提高信用评价的准确性。由于数据的透明共享和智能合约的验证，评估者可以获得更为准确的信用信息，避免了因信息不完整或不准确而导致的评估误差。同时，个人在日常交易中积累的信用也能够更加有效地体现在信用评价中，从而实现更精准的信用评估。基于区块链的信用验证机制还具有隐私保护的优势。个人的信用信息仅通过智能合约进行验证，而不需要将详细信息暴露给第三方。这种方式保障了个人隐私的安全，同时又能够实现信用验证的目的。

（三）区块链技术对隐私保护的作用

信息时代，个人隐私数据的安全保护显得尤为重要。区块链技术以其独特的加密和权限控制特性，为隐私保护提供了全新的解决方案，有效地防止个人数据的泄露和滥用。

传统征信体系中，个人的信用信息可能因为中心化存储和传输的薄弱环节而面临泄露风险。而区块链技术通过加密算法，将个人数据存储在区块链上，使得数据在传输和存储过程中始终保持加密状态。这意味着即使数据被访问，未经授权的人仍然无法获得其中的详细内容，从而最大程度地减少了数据泄露的可能性。

另一方面，区块链技术还能够实现权限控制，确保只有经过授权的人才能够访问个人隐私数据。个人可以授予特定的机构或个人访问其信用数据的权限，而其他人无法获得这些权限。这种方式既保障了个人的隐私，又允许数据在需要时被授权的人合法地获取。此外，区块链技术还可以实现匿名性，使得个人在提供数据的同时不必暴露自己的身份［6］。通过生成匿名身份，个人可以在不泄露身份的情况下参与数据交换，实现数据的隐私保护。

五、创新征信体系框架设计

（一）融合大数据和区块链的征信体系架构

在构建创新的征信体系时，将大数据和区块链技术融合成为关键的架构策略。这一架构的设计核心在于将大数据技术用于信用信息的广泛收集、深度分析以及精准处理，同时借助区块链技术实现信用信息的安全存储和高效共享。大数据技术的应用能够从多样的数据源中获取个人和机构的信用信息，通过剖析其消费模式、社交互动等多维数据，为信用评估提供更为全面和准确的基础。而区块链技术则具备确保信用信息的安全性、不可篡改性和透明性的能力，通过去中心化的分布式账本，详实记录每一个信用信息，实现了信用信息的高度可信性。

在这一融合的征信体系架构中，大数据通过数据的收集和分析，从海量信息中筛选出有价值的信号，帮助构建更精准的信用画像。区块链则在保障数据安全性方面发挥作用，将每个信息块链接起来，形成信息的可追溯链条，防止信息被篡改或伪造。这种融合架构在提升信用评估的准确性和可信度方面具有重要意义，为未来信用体系的可持续发展奠定坚实基础。

（二）数据采集与处理流程设计

在构建创新的征信体系中，数据采集与处理流程的设计显得尤为关键。这一环节的设计直接影响着信用评估的准确性和可靠性。因此，在创新征信体系中，需要建立一个合理的数据采集与处理流程，确保从多个来源收集、整合和分析信息，以提供准确、全面的信用评估。

数据采集是整个流程的起点。传统金融数据、社交网络数据、线上行为数据等多个数据源都可以为信用评估提供有价值的信息。这些数据源可以通过合法途径获取，例如与金融机构合作获取贷款记录，与社交媒体平台合作获取社交数据等。数据的多样性能够为信用评估提供更全面的角度，减少评估结果的偏差。

随后，数据的清洗和整合变得至关重要。不同数据源可能存在格式不一致、缺失、错误等问题，因此需要通过数据清洗和整合来确保数据的质量和一致性。清洗过程可以去除重复、无效或错误的数据，从而保障分析的准确性。数据整合则将不同数据源的信息融合在一起，为后续分析提供统一的数据基础。

大数据分析技术在数据处理过程中发挥着关键作用。通过数据挖掘、机器学习等方法，可以从海量数据中提取有价值的信息和模式。例如，可以通过机器学习算法识别出消费者的消费习惯、风险特征等，从而为信用评估提供更精准的参考。数据分析的结果将为信用评估提供更深入的理解，为金融机构和企业的决策提供有力支持。

（三）区块链在征信中的角色与功能

在创新的征信体系设计中，区块链技术扮演着多重关键角色，为整个体系的安全、可靠和高效运作提供了强大的支持。

首先，区块链作为信用信息的存储基础，发挥着不可或缺的作用。每一笔信用信息都被记录在区块链上的一个个不可篡改的区块中，这种特性确保了信息的安全性和可信度。由于区块链上的信息不易被篡改或删除，信用信息的完整性和真实性得到保障。加密技术的应用更进一步保护了数据的隐私，确保只有获得授权的人才能够访问和解读数据。

其次，区块链在信用验证方面发挥着重要作用。通过智能合约的机制，个人的信用信息可以在需要的时候进行实时验证，从而消除了信息不对称的问题。金融机构或合作伙伴可以准确地核实个人提供的信用信息，而个人也能够确保其信用信息得到可靠地使用。这种验证机制大大提升了信用评估的准确性和可靠性，减少了欺诈和虚假信息的风险。

最后，区块链技术的分布式特性和透明性为征信数据的共享提供了强有力的支持。传统征信体系中，数据孤岛问题常常导致数据的难以共享和访问。而区块链技术通过分布式账本的方式，使得数据能够跨足多个机构和地域进行共享和访问，消除了数据孤岛的障碍。同时，由于区块链上的数据是透明公开的，不同机构和个人都可以查看和核实数据，增强了整个征信体系的公平性和可信度。