“大數據+徵信”：金融科技下一風口

　　時下，依託于互聯網、大數據、雲計算技術的金融科技正盛行一時。大數據技術的突飛猛進，使得海量數據的採集與挖掘成為可能，促使國內開始涌現大量的大數據徵信服務機構，成為推動我國徵信領域新業態生成發展的新生力量。

　　日前，中國人民銀行金融研究所互聯網金融研究中心副主任兼秘書長伍旭川在2016年中國小額信貸國際峰會上表示，未來金融科技的發展可能存在的領域之一就是大數據在個人和企業徵信中的廣泛應用。

　　毋庸置疑，將大數據技術應用到徵信領域，將對徵信行業産生深刻的影響，也將成為引領金融科技發展的下一個風口。

　　打通數據壁壘 消除信息不對稱

　　2015年1月，中國人民銀行印發《關於做好個人徵信業務準備工作的通知》，中國個人徵信業務由此獲得迅速發展。同時，互聯網、大數據技術發展帶來的多維度信息、多信息源，也正在催生分層次的徵信市場。

　　據記者整理人民銀行各分支行網站信息後的不完全統計，截至今年11月，完成備案的企業徵信機構達137家，此外還有8家個人徵信公司，另外，大數據評分公司也廣泛存在。但值得注意的是，信息孤島仍存在、數據壁壘未打通依舊是徵信行業發展的突出問題。

　　江蘇金農股份有限公司科技開發部總經理向京喆坦言，信息孤島的存在帶來信任難問題。首先，擁有數據的公司或企業也想保護自身數據，不願意將數據上傳到徵信數據庫中。其次，有時徵信數據一旦被徵信公司代理銷售後，後續銷售過程中産生的利益不再歸生産者所有，這也難免帶來數據生産者、擁有者對徵信公司或機構不信任的問題。

　　此外，數據共享沒有通暢渠道也是當下徵信市場面臨的現實問題。

　　“徵信的核心是基於互惠原則的信息共享。”世界銀行集團國際金融公司高級技術援助官員黃琳表示，當下，數據交換仍沒有統一標準和定價體系，將大數據技術應用到徵信領域，或將有助於破除數據壁壘，解決信息不對稱問題。

　　向京喆表示，徵信公司可利用大數據技術開發徵信共享平臺，在合規、授權的前提下以低風險、低成本實現共享徵信數據。平臺參與者包括徵信數據主體、數據生産者以及監管機構，可借鑒區塊鏈技術，以分佈式賬戶的模式實現從數據定價、數據服務發佈、檢索、數據使用授權、數據交易以及數據結算的標準介面，進而促使數據的平等交換，實現共享共贏。

　　化積累為挖掘 力促普惠可持續

　　黃琳表示，徵信主要的服務對像是信貸行業，既包括銀行等傳統金融機構，也包括非銀行信貸金融機構。利用大數據技術完善徵信體系，應用到小額信貸等微型金融領域內，對於促進普惠金融的可持續性和可獲得性也有重要意義。

　　日前，新華社瞭望智庫聯合前海徵信發佈的《中國社會信用體系發展報告2017》指出，截至2016年9月，人民銀行個人徵信系統共有2927家接入機構，收錄自然人數8.99億，其中，4.12億人有信貸業務記錄，從2004年上線至今，信用報告累計查詢33.78億次。超過一半的自然人沒有信貸業務記錄。

　　對此，上海信而富企業管理有限公司首席戰略官王峻表示，這些沒有徵信記錄的人可能無法享受傳統金融體系提供的信貸服務，但他們具有互聯網重度依賴的特點、有各種消費和信貸需求，通過他們移動互聯網的數據軌跡來判斷其信用水準，利用大數據技術為其做信用評分，也可為其提供消費信貸服務，同樣是實現普惠金融可獲得性的一種方式。

　　中和農信副總經理竇華茂也表示，新一代農村網民正在崛起，他們使用微信、支付寶已相當普遍，這些新型農村客戶有更多的金融服務需求，所以在信貸系統和數據模型建立上可做更多的嘗試和積累，從而打通農村金融服務“最後一公里”。

　　由此，針對普惠金融領域的大數據徵信應用，東方邦信融通控股股份有限公司總經理胡嵐認為，數據無處不在，關鍵看怎麼挖掘。

　　比如，抓住數據化金融的技術革新機會，通過所掌握的結算現金流數據以及行為誠信的情況，可以克服掉抵押物的依賴症，從而給小微企業貸款，同時解決小微企業財務不規範、經營不透明、信息不對稱的問題。強大的數據信用體系建設使成本大大降低，也使得兩三分鐘放貸款成為可能。

　　專家表示，圍繞建立多元化的徵信體系這一大目標，國家正在發力整合徵信大數據，還需要企業機構、監管機構以及公共事業和服務部門共同努力，加快探索各類公共信用信息基礎平臺建設，從而進一步完善信用數據標準體系。

　　審慎發展徵信 數據風險不容忽視

　　誠然，大數據技術為徵信事業發展帶來了無限的可能性，但金融風險問題同樣不容忽視。

　　胡嵐認為，金融有其本質和屬性，是保守、審慎、嚴謹的。無論以什麼工具或手段實現金融，都應該遵循金融的規律。大數據技術作為金融科技的一種實現工具，應用到徵信體系中，同樣需要防範風險，做好風控。

　　一方面，相較于央行徵信系統的權威性、數據品質的可靠性，大數據徵信機構的數據來源雖然更為廣泛多樣，但數據的權威性和品質難免受到質疑。據向京喆介紹，徵信市場曾出現過拿不到數據而採購黑市低價數據的交易，但事實上這些數據品質令人堪憂，可能有九成的數據真實性無法保證。

　　另一方面，由於大數據來源的複雜性和多樣性，個人隱私保護及消費者信息安全隱患也浮出水面。向京喆表示，有的公司可以從運營商處得到數據，此外，大數據徵信還依賴於大量個人的互聯網交易記錄、社交網絡痕跡等，在多方接入的情況下，個人隱私洩露的風險也日漸增大。

　　因此，在金融科技風潮下，利用大數據技術完善徵信體系建設並非一日之功，不能一蹴而就。伍旭川表示，應用大數據等金融科技工具，要切實關注金融科技的金融屬性，理解金融科技也要高度關注穩定和發展、監管和創新、風險和收益以及高效與安全的關係。只有將消費者權益放到更重要位置，金融科技才能有美好未來。（見習記者 陳彥蓉）