互联网金融征信体系建设的现状和发展建议

互联网金融征信体系建设的现

状和发展建议

互联网金融征信体系建设的现状和发展建议

近两年，互联网金融发展如火如荼，对传统

金融行业乃至整个金融业态产生了巨大影响，其

跨界特征及创新性也对监管部门提出了挑战。如

何对互联网金融实施合理而有效的监管成为业

界热议的话题，监管部门对此进行了大量探索与

实践。为此，本刊特别组织“互联网金融监管”

专题，邀请人民银行及部分专家从不同视角对互

联网金融监管问题进行了探讨。

互联网征信主要是通过采集个人或企业在互

联网交易或使用互联网各类服务过程中留下的

信息数据，并结合线下渠道采集的信息数据，利

用大数据、云计算等技术进行信用评估的活动。

作为传统征信的有益补充，互联网征信的发展将

极大扩展征信体系的数据范畴，带来全新的服务

理念和先进的信息处理方式，推动传统信用评分

模式的转变，进而对完善我国征信体系乃至社会

信用体系发挥重要作用。

我国互联网征信发展现状

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第一，互联网征信活动日益频繁。一是以阿

里巴巴为代表的电商平台对用户在网上交易的

行为数据进行采集、整理、保存、加工，提供给

阿里小贷或与其合作的商业银行，再经过深度挖

掘和评估，形成对客户的风险定价，并用于信贷

审批决策。二是以宜信、陆金所为代表的较大型

的 P2P 网贷平台自建客户信用系统，并用于自身

平台业务。三是以网络金融信息共享系统

(NFCS)、小额信贷行业信用信息共享服务平台

(MSP)为代表的同业信息数据库通过采集 P2P 平

台借贷两端客户信息，向加入该数据库的 P2P 等

机构提供查询服务。

第二，互联网征信平台初具规模。一是人民

银行征信中心控股的上海资信有限公司开发的

网络金融信息共享系统，截至 2014 年 7 月 25 日，

上海资信旗下的网络金融征信系统(NFCS)共接

入 P2P 平台 203 家，日均查询量达到 2000 次。

二是北京安融惠众征信有限公司创建的“小额信

贷行业信用信息共享服务平台”(MSP)于 2013 年

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3 月正式上线。截至 2014 年 9 月 15 日，MSP 征

信平台会员机构已经达到 405 家，会员间信用信

息共享查询量已达日均 9000 余次，有信用交易

信息记录的自然人信息主体数量突破 100 万人。

此外，阿里巴巴、腾讯、平安集团等正在积极申

请征信牌照。

互联网征信和传统征信的主要区别

从表面上看，互联网征信和传统征信似乎只

是数据的获取渠道不同，前者主要来自于互联

网，后者主要来自于传统线下渠道，但是二者存

在较大的区别，主要表现在以下四个方面。

第一，在数据范畴和内涵方面，传统征信数

据来自于借贷领域并主要应用于借贷领域，而互

联网征信获取的主要是信息主体在线上的行为

数据，包括网上的交易数据、社交数据以及其他

互联网服务使用中产生的行为数据等，而互联网

的行为轨迹和细节更多反映人的性格、心理等更

加本质的信息，可以用来对信息主体的信用状况

进行推断。

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第二，在信用评价思路方面，传统征信的思

路是用昨天的信用记录来判断今天的信用。这就

存在两个问题，一是昨天信用记录不好的人今天

是否仍然是一个高风险者;二是对于过去没有发

生过信用记录的人，如何判断其信用状况。对于

第一个问题，互联网征信所获取的数据可以实时

地反映个人的行为轨迹，并以此推断个人相对稳

定的性格、心理状态和经济状况，进而推断其未

来的履约能力。第二个问题则引出了两者的第三

个差异。

第三，在覆盖人群方面，截至 2013 年底，人

民银行的征信系统中有征信记录的约 3.2 亿人，

约占总人口数的 23.7%，远低于美国征信体系

85%的覆盖率。随着互联网的不断普及，征信数

据范围和来源渠道日益广泛，同时互联网技术的

使用极大地降低了数据采集成本。因此，互联网

征信可以覆盖到过去没有信用记录的人，利用他

们在互联网留下的信息数据作出信用判断。

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第四，在应用领域方面，互联网征信因为数

据来源、数据内涵、模型思路的不同，信用评价

更趋于对人的一些本性的判断，可以运用于借贷

以外更广的场景，生活化、日常化的程度更高，

比如应用于租房、租车、预订酒店需要支付押金

或预授权等现实中非常常见的各种履约场景。

互联网征信存在的主要问题

第一，信息标准和共享机制有待建立。一是

当前个人和企业网络信息采集标准、信用报告格

式规范、征信服务标准等缺乏，制约了互联网征

信机构利用信息技术提高信息采集、加工和应用

的效率。同时，缺少相应的接口交换标准来打通

传统金融和互联网金融、线上和线下之间的信息

壁垒。二是互联网征信条件下的信息共享问题尤

为突出，互联网金融企业间的数据库由于涉及企

业的核心竞争力，在没有建立起相应的利益激励

机制的情况下，大多不愿意共享。

第二，合法合规风险凸现。当前，互联网征

信活动存在违反《征信业管理条例》有关管理法

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规的法律风险。如，网络社交平台或电商平台等

往往在用户不知情的情况下采集和使用用户数

据或提供给第三方征信机构;又如，互联网征信

机构可能有意或无意地采集并使用了用户的敏

感数据，甚至存在采集法律规定不能采集的信息

数据的情况;再如，一些互联网金融平台自身建

立“黑名单”和“不良信息数据库”，并忽视履

行告知信息主体本人的义务。

第三，信息安全风险突出。互联网征信对互

联网以及技术的依赖度更高，面临的信息安全风

险更加严峻。一是通过互联网采集、传输和提供

网络征信服务，容易受到网络黑客和病毒的攻

击，一旦出现信用信息被非法访问、截取和篡改，

信息系统遭到不可逆的破坏性影响，将对个人隐

私和客户权益保护构成重大威胁，而且网络风险

的扩散性和破坏性更大。二是很多互联网金融平

台将数据库防护网建设外包给其他技术公司，存

在外包公司人员泄露信用信息的风险。三是商业

化的个人征信机构才刚刚起步，信息安全体系建

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设和风险防控的经验相对不足，应急管理能力亟

待加强。

第四，监管压力和挑战较大。传统的征信管

理方式和技术手段难以适应互联网征信业务的

发展。一方面主要针对传统征信业务的现场检查

和非现场监测手段和措施应用在互联网征信上

的效果可能会大打折扣。现场监管重在机构，对

于弱实体化的互联网征信，缺乏相应的着力点。

非现场监管则以各公司定期报送的数据为基础，

缺乏对海量互联网信息的连续跟踪，时效性差，

同时数据收集、分析难度也非常大。另一方面互

联网征信的监管不仅需要征信业务专业人才，还

需要精通计算机、网络通信等业务的复合型人

才。

第五，失信惩戒力度不够。当前，互联网金

融服务中对失信者的惩戒措施和手段比较少，阿

里巴巴可以通过电商内部通告或关停网店等方

式来进行惩戒，网络金融平台则一般通过“黑名

单”进行惩戒，这样的惩戒力度都比较弱。由于

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目前互联网金融企业绝大多数未加入人民银行

征信系统，因此个人或企业的失信行为并不影响

他们通过传统金融渠道融资或享受其他公共服

务，这必然增加网络借贷者的投机风险和信用风

险。

推动互联网征信规范发展的建议

第一，建立健全信息标准和共享机制。一是

支持互联网金融龙头企业根据互联网征信的特

征制定自身的信用信息标准，管理部门在参考、

借鉴这些企业标准的基础上，制定行业标准，并

对相关标准进行维护和扩展，以提高标准的适用

性、科学性和有效性。二是探索将符合条件的互

联网金融企业征信数据接入人民银行征信系统，

实现国家金融基础数据库信息在更大范围内的

共享利用。三是支持互联网金融征信平台建设，

探索建立与金融信用信息基础数据库存在映射

关系的互联网金融征信系统。

第二，加强信息安全监管和信息主体权益保

护。一是加大征信市场监管力度，严厉打击假借

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“征信”之名进行的非法信息采集活动，同时加

大《征信业管理条例》及相关规章的宣传力度。

二是明确互联网金融征信的数据采集方式、范围

和使用原则，建立互联网金融企业信息采集、使

用授权和个人不良信息告知制度。三是大力推进

身份认证、网站认证、电子签名及数字证书等安

全认证，落实信息安全等级保护制度;敦促互联

网征信机构加快数据库系统建设，加强数据安全

防范;完善内控制度，防止内外勾结导致信息数

据泄露。四是加强信息主体权益的保护，强化部

门间合作，建立多渠道的个人信息保障与救济机

制，受理并及时处理信息主体的投诉，完善异议

处理和侵权责任追究制度。

第三，完善互联网征信监管。一是探索建立

符合互联网征信特点的监管方式和手段，改进监

管理念，由机构监管转向行为监管，逐步弱化对

征信机构场地、办公环境的要求，代之以符合行

为标准、完善行为要素等要求。二是加大征信监

管人才引进力度，尤其是具有技术和经济金融复

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合型专业背景的人才，不断充实监管队伍，同时

在计算机、网络通信等方面加强对已有监管人员

的知识培训，提高监管者的专业能力。三是强化

监管的技术支撑，重视大数据、云计算等互联网

技术在征信监管中的应用，探索实施全流程监

管。

第四，加快失信惩戒机制建设。一是在法律

允许范围内，建立健全“黑名单”制度，完善失

信行为信息记录和有限披露制度，提高失信者的

市场交易成本，形成市场化的惩戒机制。二是加

强各类信用信息的共享，并在此基础上建立金

融、行政、司法等多方面联合惩戒机制，如对失

信者采取限制享受某些公共服务的方式来进行

惩戒;对于较严重的失信行为，要加大司法惩戒

力度，追究失信者的民事和刑事责任。

第五，培育专业化数据公司。随着互联网时

代来临，数据开始爆发式增长，催生了新兴的专

业化数据公司。当前，我国还缺乏相应的公司及

产品。为此，一方面要支持百度、阿里巴巴和腾

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讯等大型的拥有大数据和技术基础的互联网企

业开展数据挖掘和信用评分服务;另一方面要鼓

励和支持相关企业与国外先进公司开展业务合

作，逐步培育我国的专业化数据公司。

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/c95564f4cebff121dd36a32d7375a417876fc195.html