互联网金融征信系统改进研究

1摘 要近年来我国互联网金融业务高速发展，但诸如欺诈、违约之类的风险也层出不穷。在此背景下，作为互联网金融业务的基石，互联网金融征信日益被互联网金融业务的上下游所重视。中国人民银行于2015 年 1 月 5 日批准了包括阿里巴巴旗下的蚂蚁金服和腾讯旗下的微众银行在内的 8 家民营机构进行个人征信业务行业，目前阿里巴巴、京东金融、北京闪银奇异科技有限公司等也陆续推出了芝麻信用、白热度、Wecash 等互联网金融征信产品。与传统的征信系统不同，目前互联网金融征信系统具备征信用户数量大、征信考察维度多元化等优势，但要想获得更深入的发展，互联网金融征信也面临着覆盖人群扩大化、征信场景精细化与定制化、互联网金融征信贷前贷后风险把控严格化等一系列亟需完善的问题。解决这个问题的关键是扩大现有互联网金融征信系统的数据来源以及对数据进行更精细化的挖掘。由此，本文主要通过对现有互联网金融征信体系所采用的数据来源、数据分析模型以及应用场景等进行实例分析，来研究在金融数据、消费数据之外，如何利用目前征信系统所缺失的互联网社交数据来对互联网金融征信系统进行补充和改进。从理论上来说，基于 5C 原则，互联网社交数据可以对个人账户价值进行精准锚定；从社会资本理论的角度出发，互联网社交数据又可以从侧面反映征信用户的经济资本以及信誉。而大数据、云存储等计算机技术的迅速发展也为将海量的互联网社交数据纳入征信系统提供了可行性基础。同时，本文以具备强社交属性的微信平台为例，发现互联网社交数据可以从信用认证、信用监控、信用评估三个方面来完善互联网金融征信。不过本文也发现，互联网社交数据在互联网金融征信体系的完善中，仍然需要解决隐私保护、数据孤岛与碎片化以及信用样本与准确度难以把握等问题。关键词：互联网金融 征信 微信 互联网社交 大数据23RESEARCH ON THE IMPROVEMENT OF INTERNET FINANCIAL CREDIT SYSTEMABSTRACTWith a rapid development of Chinas Internet financial services in recent years, some negative risks such fraud or default are also emerged gradually. In this context, the importance of personal credit information is increasingly be valued by people from internet banking business as a cornerstone of internet financial services. The Peoples Bank of China had approved eight non-bank institutions to conduct personal credit business on January 5, 2015, including Alibabas Ant Financial and Tencents WeBank. And now, Alibaba, Jingdong Finance, Beijing Silver Flash Singular Science and Technology Co., Ltd. have all launched credit products like Zhima Credit, Jingdong Credit (BaiReDu), Wecash.Compared to traditional credit system, the current internet banking credit system has been showing a personalized, dynamic, closed-loop oriented features in terms of data sources, data processing. But with the further development of internet financial services, the current credit system is also facing some problems such as the expansion of population coverage, the refinement and customization of credit scene, the strict control of risk before and after the loan.Expanding the current data of internet banking system and mining it finer become the key to solve this problem. The source of internet banking credit system mainly comes from credit data, consumption data. So how to make good use of social data which can better reflect personal credit information is a big idea to meet the need of personalization of internet finance.4Theoretically, the internet-based social data can be used for precision anchoring of personal accounts value with 5C principle. From the standpoint of social capital theory, the internet-based social data can also reflect the users credit and reputation. The rapid development of big data, cloud storage and other computer technology also provides a basis for the feasibility of the massive Internet data into social credit system. This paper which was base on “acquaintance“ or “friends“ social platform Wechat found that internet-based social data can be used to improve its Internet financial credit from three aspects:credit certification, credit monitoring, credit assessment.However, this article also found its necessary to solve the problem such as privacy protection, data silos and fragment,and difficulty of grasping the accuracy of credit sample in Internet financial credit system.KEY WORDS: Internet finance credit, wechat, Internet social, big data1目 录摘 要 .1ABSTRACT .3目 录 .1第一章 绪 论 .1一、选题背景及定义 .1（一）选题背景 .1（二）研究界定 .1二、文献综述 .3（一）国内研究动态 .3（二）国外研究动态 .4三、研究思路及研究内容 .5（一）研究思路 .5（二）研究主要内容 .6四、本文的现实意义、创新 .6（一）本文的现实意义 .6（二）本文的创新点 .6第二章 互联网金融征信系统的现状及优劣 .8一、国内互联网金融征信系统对比 .8（一）以芝麻信用为代表的互联网金融征信系统 .9（二）以闪银 Wecash 为代表的互联网金融征信体系 .10（三）以考拉征信为代表的互联网金融征信系统 .11二、现有互联网金融征信体系的优劣分析 .12（一）国内现有互联网金融征信体系的优势 .12（二）目前国内互联网金融征信体系的不足 .13第三章 互联网金融征信体系完善建议 引入互联网社交数据 .15一、互联网社交数据定义及特征 .162（一）什么是互联网社交数据？ .16（二）互联网社交数据的特征 .16二、互联网社交数据引入互联网金融征信体系的必要性分析 .16（一）个人账户价值定位 .17（二）无信用记录账户挖掘 .17（三）个性化应用场景 .18三、互联网社交数据引入互联网金融征信体系的可行性分析 .19第四章 互联网金融征信系统完善的实例分析 以微信为例 .20一、微信平台的互联网社交数据的特征与优势 .20（一）微信平台的互联网社交数据的特征 .20（二）微信平台的互联网社交数据的特征优势 .21二、微信社交数据对互联网金融征信体系的完善 .22（一）信用认证：征信主体的特征建设以及场景搭建 .22（二）信用监控：微信社交数据对征信行为的自我调节 .23（三）信用评估：利用微信社交数据对征信系统进行反哺和保障 .24三、微信大数据征信的可能产生的问题分析与解决对策 .24（一）微信大数据征信的风险分析 .24（二）微信大数据征信风险的解决方法 .25第五章 结论与不足 .27一、主要结论 .27（一）将社交数据纳入个人信用评估体系是可行而且有必要的 .27（二）以微信为例，互联网社交数据可以从三个方面完善互联网金融征信 .27二、本文的局限性 .28参考文献 .29致 谢 .31第一章 绪 论1第一章 绪 论一、选题背景及定义随着互联网的普及以及计算机技术的飞速发展， “互联网+”成为流行趋势，政治、文化、体育等各种领域都出现与互联网密切结合的跨界案例，其中利用互联网开展金融业务即互联网金融也是“互联网+”的重要组成部分。自 2013 年余额宝诞生以来，互联网金融业务迅猛发展，并出现了包括第三方支付、众筹、P2P 网络信贷等多种呈现形式。（一）选题背景尽管互联网金融业务的搭载渠道为互联网，但其本质服务依然是“金融” 。因此，与传统金融业务类似的是，征信业务也是互联网金融业务的基石。互联网金融征信业务的发展既是对以传统金融机构为核心的征信模式的继承，又对于整体金融业务的进一步展开具备独特意义：一方面征信对象的外延给传统金融信贷业务带来了“颠覆性”影响，另一方面，也为迅速更新换代的新型互联网金融业务提供了征信基础。由此，建立更完善的信用体系建设特别是互联网金融征信的体系建设是当前经济与金融业务的重点所在。不过伴随着大数据以及云计算的新技术的发展，互联网金融征信也面临着日新月异的局面。面对着互联网金融业务覆盖人群的迅速扩大、用户对互联网金融业务需求的多样化、以及违约欺诈等风险扩大化的新情况，现有互联网金融征信体系的完善更新也十分迫切。（二）研究界定1、互联网金融征信的定义目前国内对征信的概念多引自中国人民银行征信中心的定义。中国人民银行征信中心在征信基本概念中指出，征信是指对个人或者机构主体的信用信息进行收集、分析加工以及提供信用服务等所有的措施以及制度的总和，其包括征信制度、征信信息采集加工的过程、信用采集主体即征信机构、机构所提供的产品以及服务等诸多内容，而征信的目的一是保护个人或机构主体的权益，另一方面也是对构建完善的制度。 1 按照征信服务对象来划分，征信业务可分为面向个1 中国人民银行征信中心：征信基本概念，2014-01-14. /zxzx/zxzs/201401/87814073facf4b9795480d40fd626467.shtml.2人的征信业务和面向企业的征信业务，其中个人征信机构的管理重在对个人隐私的保护，以及信用信息的沟通与共享；企业征信机构的管理的主要功能是对企业的直接融资比如申请贷款进行贷前授信，并通过调查等手段达到客观、公平的效果。而按照征信系统的数据来源以及搭载平台的不同，又可以将征信业务分为传统金融征信业务以及互联网金融征信业务。其中互联网金融征信业务，指传统金融征信业务与大数据等先进计算机技术在数据采集分析、征信提供渠道等诸多方面的结合。与传统金融征信相比，互联网金融征信在数据来源、数据挖掘、数据分析等方面均具备互联网的特性。具体而言，互联网金融征信的征信过程主要通过线上进行，征信机构利用互联网的大数据挖掘技术，在与征信主体签订授权协议的前提下，从网络中获取征信主体所对应的电子商务消费、即时社交聊天、网络信息浏览以及游戏娱乐等数据，并通过各类模型对此数据进行筛选并清洗，最终按照互联网算法对各类数据与征信的关联度进行分析并形成报告，从而为互联网金融机构或个人的线上线下金融活动提供授信、反欺诈等服务的过程。2、我国互联网金融征信业务的兴起与发展我国传统征信业务的起步自 1997 年上海开展企业信贷资信评级开始，期间主要进行企业征信和个人征信的探索；2003 年开始，我国征信业进入快速发展阶段，期间主要完成了中国人民银行个人和企业金融信用信息基础数据库的建设；2013 年之后我国的征信业务开始逐步进入市场化阶段，随着个人征信业务的放开与拓展，中国人民银行开始试点个人信用报告网上查询服务，国家在征信体系的构建中也逐步走向互联网化。2014 年之后互联网金融征信展开了迅速发展。当年“全国社会信用体系建设”工作会议打破了此前征信行业被政府主导的门槛，阿里巴巴、腾讯等拥有大量数据的互联网企业拿到了邀请函，同年 10 月 6 日，阿里巴巴迅速推出第一款基于电子商务数据的征信产品芝麻信用，并开拓了芝麻认证、芝麻信用评分等细分产品，而 2015 年年初， 关于做好个人征信业务准备工作的通知印发之后，包括阿里巴巴、腾讯等大型互联网公司在内的 8 家公司拿到了个人征信行业的先行入场券，我国金融征信的市场化趋势也正式开启。个人征信牌照的放开有独特意义，一方面，在大数据等方面具备优势的大型互联网公司获得了基于企业优势来开发征信系统的优势，另一方面，也补充和完善了目前以政府为主导的国家信用体系。不过从目前来看，国内外的互联网征信系统在法律法规、商业模式、征信体系上均存在一定差距。欧美国家目前有ZestFinance 等类似互联网金融征信的成熟企业，在征信领域已经颁布 17 部法律。相对而言，我国的互联网金融征信体系尽管出现了芝麻信用等产品，但使用人群依然依托于其本身所处的机构平台，并未实现广泛使用，同时在商业模式以及个第一章 绪 论3人征信行业的统一运营中也并未形成没有成熟的运作模式。而总结目前已现雏形的互联网金融征信体系来看，也存在着考察数据来源单一，无法进行相互认证的状态。因此，引入新的数据源并对数据源进行深入挖掘就成为互联网金融征信体系进一步完善的一大关键，而对数据源的挖掘以及分析则是擅长计算机数据分析的互联网机构的长处所在。二、文献综述（一）国内研究动态互联网金融征信这一学科实际上结合了计算机、金融等学科，一定程度上又跟心理学、统计学等多学科交叉，由于其跨学科的复杂性，尽管从 21 世纪初就已经有学者开始跟踪，但国内对互联网金融征信系统进行有针对性的研究则从2013 年开始。互联网金融征信领域的研究可以分为两个阶段。在 2013 年互联网金融概念诞生之前，研究者们将互联网金融征信称为“网络信用” 。在此之前并没有专门对互联网金融征信展开的研究，互联网对现有征信系统所带来的冲击和补充两方面则是两大主要研究方向。其中，一类研究主要是在分析传统信用领域之时提及互联网时代的兴起对传统征信系统带来的挑战。比如，张喜征（2002）认为当网络兴起之后，经济活动的范围将进行拓展，原来的经济学或者伦理学手段则并不能完全解决信用管理问题，其认为网络可以作为天然的诚信数据库建立的基石。李娟娟（2003）也认为网络技术是构建完善与发达信用体系的重要支撑。另一类研究主要提出网络信用可以用来补充中国人民银行征信系统。程识(2010)从实际操作的角度出发，认为在互联网技术迅速发展的前提下，可以拓展中国人民银行的职责、技术以及资源，在人民银行征信系统的基础上对互联网信用信息进行采集。而宋世伦、刘岩松(2012)则聚焦在电子商务信用体系建设上，其认为未来互联网金融征信体系可以更多作用于电子商务体系，但政府和央行也需要起到推动的作用。总而言之，此阶段的研究主要基于中国人民银行征信系统平台的视角进行研究和提出互联网化的对策与建议，充其量只是作为传统信用业务的补充，并不能作为纯粹的互联网金融征信业务。2013 年互联网金融的概念出现之后，对于互联网金融征信的研究则更具针对性，对互联网这一载体的特质也体现更明显。综合来看，研究文献主要集中在对互联网金融的征信机构、征信业务和产品以及征信机构的运营机制案例研究三个领域。其中，第一类研究是针对互联网金融体系下征信机构的分析。刘世成（2015）通过对上海资信、安融惠众、阿里征信等互联网金融专业征信机构或“准征信机构 ”进行分析，将互联网金融背景后的征信机构可分为基于传统征4信拓展的互联网金融征信机构和基于大数据、云计算的大数据征信机构两种类型。吴晶妹(2014) 则指出未来的征信市场可能出现三股新力量，一是电子商务企业组建的征信机构；二是传统金融机构建立的征信机构；三是新型的征信机构，而这些征信机构大部分拥有先进技术、互联网金融数据资源等信息资源优势。第二类研究是对互联网金融征信业务以及产品的探索。沈璟(2013)和黄蛮(2014)分别对互联网金融征信业务进行了总结，其认为互联网金融征信可以利用云计算等对社交媒体、新闻门户、搜索引擎、游戏娱乐等多个互联网数据源进行抓取与定制，同时对这些数据源进行分析、清洗，进行二度加工，并通过分析模型提供给征信主体更个性