大数据征信机构的运作模式及监管对策——以阿里巴巴芝麻信用为例.pdf

大数据征信机构的运作模式及监管对策 以阿里巴巴芝麻信用为例 叶文辉 中国人民银行铜陵市中心支行 安徽铜陵2 4 4 0 0 0 摘要 一批以阿里巴巴芝麻信用管理公司为代表的大数据征信机构正相继建立 在对现有国家征信体系有益 补充的同时 运作中仍存在一些问题不容忽视 比如数据采集维度不完整 评分结果难以反映个人真实信用状况 线 上个人信息和隐私保护存隐患 异议处理和救济难度大等 本文以芝麻信用为例对大数据征信机构的运作模式 特点 及其缺陷进行了分析 并提出促进大数据征信机构规范发展的相关建议 关键词 大数据征信机构 芝麻信用 征信监管 中图分类号 f 8 3 2 2文献标识码 a文章编号 1 0 0 3 9 0 3 1 2 0 1 5 0 7 0 0 7 5 0 4d o i 1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 3 9 0 3 1 2 0 1 5 0 7 1 6 近年来 互联网金融发展迅速 一批专门针对网络信 用信息的大数据征信机构初步建立 2 0 1 5 年1 月 阿里 巴巴蚂蚁金服旗下芝麻信用管理公司推出国内首个个 人信用评分一芝麻信用分 用以直观反映用户信用状 况 此外还通过与阿里平台上众多商户以及蚂蚁微贷等 开展合作 推广芝麻信用分在个人金融和生活服务领域 的应用 一 芝麻信用的运作模式 一 基于大数据 云计算技术建立互联网个人信用 信息数据库 与传统征信机构主要采集信息主体在金融机构的 信贷数据不同 芝麻信用管理公司 以下简称芝麻信用 采集的个人信用数据较为广泛 依托大数据和云计算技 术 信用数据来源主要有以下四种 一是阿里巴巴集团 下属电商的平台交易数据 目前淘宝 天猫等阿里巴巴 平台上拥有3 亿多个人实名注册用户信息以及超过 3 7 0 0 万户小微企业交易信息 二是蚂蚁金服集团采集的 互联网金融数据 主要包括支付宝 余额宝以及蚂蚁微 贷采集的个人信用信息数据 前两种渠道也是芝麻信用 采集信息的主渠道 三是与阿里集团具有合作关系的外 部机构提供的信息数据 如公安网等公共机构向芝麻信 用提供政府公开信息 公安 工商 法院等信息 此外 部 分国内主流p 2 p 平台 如银湖网 手机贷等与芝麻信用 达成数据互换协议 向芝麻信用提供自身网贷数据 四 是用户自我提供的信用数据 芝麻信用正在开辟各类渠 道 未来将允许用户主动提供各类信用信息 二 以 芝麻信用分 为核心产品提供个人信用评分 服务 目前 芝麻信用采用国际上通用的信用评分模式 推 出 芝麻信用分 评分服务 并已在阿里部分用户中进行 公测 这也是目前国内首个个人信用评分 其评分特点 如下 一是参考国际主流个人信用评分模式设置评分区 间 芝麻信用在信用评分区间上参考国际做法 如美国 著名的f i c o 评分 评分区间在3 0 0 至8 5 0 分 将芝麻 收稿日期 2 0 1 5 0 5 2 5 作者简介 叶文辉 1 9 8 2 一 男 安徽池州人 现供职于中国人民银行铜陵市中心支行 2 0 1 5 年第7 期总第3 2 0 期7 5 万方数据 信用分区间设置为3 5 0 至9 5 0 分 评分结果越高代表信 用程度越好 违约可能性越小 二是信用评分按从低到 高划分为五个等级 代表不同的信用状况 3 5 0 5 5 0 分为 最低等级 表示信用状况 极差 5 5 0 6 0 0 分 表示信用 状况 中等 6 0 0 6 5 0 分 表示信用状况 良好 6 5 0 7 0 0 分 表示信用状况 优秀 7 0 0 9 5 0 分为最高等级 表示 信用状况 极好 三是信用评分结果由五个维度共同决 定 利用大数据技术 芝麻信用综合考虑个人用户的信 用历史 行为偏好 履约能力 身份特质 人脉关系等五个 维度信息 对个人用户信息加工后得出最后评分结果 任何一个维度的得分高低 都将影响个人信用整体得分 下表为芝麻信用分与f i c o 评分的比较 表1 芝麻信用分与f i c o 评分的比较 芝麻信用分 f i c o 评分 评分区间 3 5 0 9 5 0 分 3 0 0 8 5 0 分 5 个 包括信用历史 行为偏5 个 包括信用偿还历史 信用账 评分维度好 履约能力 身份特质 人户数 信用使用年限 正在使用的 脉关系 信用类型 新开立的信用账户 由低到高划分为5 级 极差小具体划分等级 一般l t 1 百 6 8 0 3 5 0 5 5 0 中等 5 5 0 分以上代表信用状况卓著 6 2 0 分 评分等级6 0 0 良好 6 0 0 6 5 0 优秀以下代表信用状况极差 6 2 0 6 8 0 6 5 0 7 0 0 极好 7 0 0 9 5 0 之间 信用状况还需傲进一步核 查 目前在与芝麻信用开展合评分结果被美国三大个人征信机 应用领域作的商户以及部分个人消构采用 广泛应用于金融 通信 公 费金融领域中应用 共服务 日常生活等领域 资料来源 笔者根据 芝麻信用 网站 f i c o 有关信息整理 汇总 三 通过线上线下合作方式推广芝麻信用评分应用 芝麻信用与阿里电商平台上众多特约商户以及蚂 蚁微贷等开展合作 推广芝麻信用评分结果的应用 一 是芝麻信用分接人租车 租房 酒店住宿等生活场景并提 供针对性服务 如芝麻信用状况在 良好 以上 即芝麻 信用分在6 0 0 分以上 的用户 可享受神州租车提供的免 押金租车服务 以及 阿里旅行 去啊 提供的国内3 0 0 0 余家酒店免押金先入住 离店后再付款的 信用住 服务 二是芝麻信用分涉足个人消费金融领域 目前芝麻信用 已与蚂蚁微贷旗下 花呗 借呗 招联金融旗下 好期 贷 开展合作 l i 芝麻信用状况在 良好 以上 即芝麻信 用分在6 0 0 分以上 的用户 可向 花呗 申请最高额度为 3 万元的消费额度 并在淘宝 天猫平台上用 花呗 额度 消费 此外 还可通过 借呗 申请金额最高为5 万元的个 人消费贷款 还款期限最长可达1 2 个月 芝麻信用状况 为 极好 即芝麻信用分在7 0 0 分以上 的用户 可申请 开通 好期贷 享受额度在2 千至1 万元的个人消费贷 7 62 0 1 5 年第7 期总第3 2 0 期 款等 二 芝麻信用征信模式的特点 一 个人信用信息覆盖群体及内容独具特色 是现 有征信系统的有益补充 截至2 0 1 4 年末 央行征信系统已覆盖8 5 7 亿自然 人 但实际和银行有信贷关系的仅有3 5 亿人 占总人口 的比例低于2 5 大量没有信贷记录的自然人的信息尚 未纳入央行征信系统 2 1 芝麻信用采集信息的主体包括 网民群体以及传统征信机构未能覆盖到的草根人群 如 未向银行借贷 未申请过信用卡的自然人 如学生群体 个体户 蓝领工人 自由职业者等 信用信息覆盖群体广 泛 与现有征信系统形成有益补充 此外 与传统征信数 据主要来源于银行借贷领域不同 芝麻信用利用互联网 资源和大数据技术 另辟蹊径采集个人信用信息 数据 来源广 种类丰富 时效性也很强 涵盖了个人网购信息 信用卡还款 互联网理财 租房信息 水电煤缴费 社交信 息等方面1 3 1 并随着互联网对社会生活的渗透加深 未来 信息覆盖内容将更加广泛 通过采集这些数据 芝麻信 用的线上信用评分与线下传统征信系统相结合 能更加 全面的评价个人信用状况 二 个人信用信息采集成本低 芝麻信用分查询和 使用便捷 一是个人信用信息采集成本低 依托阿里体系内丰 富的个人信用信息数据以及外部合作机构提供的数据 芝麻信用利用大数据 云计算技术和自身开发的数据评 分模型开展个人信用评分 具有数据采集成本低 来源 广 易获取等特点 二是芝麻信用分查询和使用十分便 捷 芝麻信用和阿里旗下支付宝合作 将芝麻信用分绑 定在支付宝客户端下 经用户个人授权开通后 信用评分 服务正式开启 用户只需在手机或电脑的客户端上轻轻 一按即可查询个人芝麻分 此外 与芝麻信用开展合作 的商家和金融产品也整合并关联在支付宝客户端下 并 依据用户信用评分值的高低对应开放 让用户享受 一站 式 的便捷服务 三 个人信用评分产品应用前景广阔 传统的个人征信评分产品主要服务于银行信贷业 务 为银行提供风险防控手段 帮助信息主体提高从银行 融资的便捷度 而芝麻信用通过线上线下合作方式 目 前已直接对接互联网购物平台 餐饮 住宿 租车租房 个 人消费金融等多个领域 通过直观的芝麻信用分衡量信 息主体的信用状况 在多个生活场景中为用户提供优惠 和便利 未来芝麻信用还将接人婚恋 交友 工作招聘 签 万方数据 证申领 二手交易等更多生活服务领域 其应用的范围 将更广泛 前景更广阔 三 芝麻信用存在的问题 一 线上个人信息安全和隐私保护存在较大风险 隐患 一是采集的个人信息不合规 征信业管理条例 规 定 禁止征信机构采集个人的宗教信仰 基因 血型和病 史等个人信息 在未明确告知不良后果并取得书面同意 外 不得采集个人的收入 存款 保险 有价证券 不动产 等信息 采集个人信息应当经信息主体本人同意 未经 本人同意不得采集 而芝麻信用采集的数据来源于互 联网的大数据 这些数据是否包含禁止采集或限制类信 息不得而知 且采集的数据显然未经过本人授权 二是 个人信息保护存在风险 在个人信息保护方面 芝麻信 用对外宣称 不管是机构还是他人 要查看信息主体的 芝麻信用分 必须获得信息主体本人授权 但在实际操 作中 任何人查询芝麻信用分只需用手机或电脑凭密码 登录支付宝客户端点击查询 就可以获知自己或他人的 信用分数和信用服务情况 此外 即使平台要求与芝麻 信用开展合作的商家在每次根据用户芝麻分情况提供 金融产品和信用服务之前都应第一时间推送给个人以 进行授权 但在手机或电脑上简单地点击确认授权无法 辨别该授权人是否为信息主体本人 或是否为信息主体 本人自愿授权 个人信息和隐私保护存在较大风险 二 数据采集维度不够完整 信用评分难以反映信 息主体真实信用状况 一是数据来源以本行业内数据为主 数据采集维度 不够完整 芝麻信用采集的信息数据虽然规模很大 但 其所获取的数据集中于其所处的行业领域 阿里体系 内数据仍是芝麻信用采集信息的主渠道 其他行业或领 域的数据维度不够完整 例如芝麻信用对个人社交信息 数据采集相对较少 此外 如果一个消费者从来不上淘 宝 天猫等互联网购物平台 不使用支付宝等 芝麻信用 将很难采集到该用户的信息数据 导致评分结果有失偏 颇 二是缺少金融机构的信贷数据作为支撑 目前芝麻 信用尚未获得征信机构牌照 也未能接人央行征信系 统 导致芝麻信用分的计算中缺少对个人银行信贷信息 的衡量 这使得芝麻信用在个人信用评分结果的准确性 上存疑 三 个人信用信息主体异议处理和救济难度大 目前 芝麻信用通过支付宝向公测用户推送芝麻信 用分 但并未告知用户对芝麻信用分存在异议时的救济 手段 特别是目前支付宝用户的身份验证还存在较多问 题的情况下 支付宝仅表示相关用户可以提供身份证 驾驶证 户口薄等身份证件对冒用账户进行停用 并不 能提供有效的解决异议信息的方案 一旦信息主体对芝 麻信用分结果产生异议 很难找到异议或投诉的渠道 造成信息主体维权难 例如在芝麻信用分的公测期间 就有部分体验用户反映自己与其他用户在信用历史 行 为偏好 履约情况等五个评分维度的信息状况相近 但 最后芝麻信用分值结果却相差很大 用户本人难以向芝 麻信用提出异议申请或申请维权 四 刷信用 行为和互联网低门槛可能加剧信用 违约风险 一是信用评分结果易产生 j i 憔用 的逆选择 芝麻 信用的信用评分结果由五个维度共同决定 并声明不能 通过某一两项行为来提高信用评分 避免用户恶意作弊 反向套取积分 但根据芝麻信用公测期间 体验用户 晒 出 的芝麻分值对比分析 芝麻信用分高的用户往往都 是阿里体系的 高频 用户 反映出芝麻信用分以阿里巴 巴旗下淘宝 天猫等电商平台的消费额度 以及蚂蚁金 服旗下支付宝 余额宝服务如信用卡还款 转账 互联网 理财等为重要评分标准 这就给用户通过在阿里体系内 人为的增加资金往来频率 刷信用 以提高芝麻信用分 带来可能 这种评分结果必然会增大信用违约风险 二 是互联网的低门槛可能增加信贷违约风险 由于互联网 消费和服务的群体广泛 芝麻信用分的评分主体中包括 无收入能力或稳定收入来源的人群 目前芝麻信用分已 涉足个人消费金融领域 这类群体通过芝麻信用分获取 个人金融服务也会使违约风险增加 四 促进大数据征信机构规范发展的建议 一 加强对大数据征信中的信息主体权益和隐私 保护 一是完善个人信用信息立法保护 目前在防范非法 获取个人信息 侵犯个人合法权益方面 人民银行依据 的主要是 征信业管理条例 针对互联网征信中大数据 的无边界性 应坚持 严进严出 原则 推动出台 互联网 信用信息安全条例 等专项法规 健全互联网征信法律 法规 同时继续补充和完善 条例 相关配套规章制度 加快出台 企业和个人征信业务管理办法 个人征信 信息保护规定 等配套制度 对大数据征信中个人信用 信息的采集 使用以及信息主体权利义务进行严格规 范 二是建立个人信息互联网采集授权制度 明确互联 网各平台对个人信息的采集范围 取消通过传统的格式 2 0 1 5 年第7 期总第3 2 0 期 7 7 万方数据 化合同条款一次性取得信息主体对征信机构的概括性 授权 代之以在互联网个人信息授权合同文中详细列举 出具体授权事项 保障用户的知情权和选择权 防止个 人信息被过度采集 避免信息不当使用或未经授权提供 给第三方 三是引导大数据征信机构加强个人信息安全 保护 引导大数据机构推进实名身份证 数字证书 电子 签名等安全认证服务i a l 采用同步影像 个人指纹 密码 安全问题等方式对信息主体进行 本人 验证 保障数据 信息安全和个人隐私 防止个人信息泄露 二 推动大数据征信机构逐步接人央行征信系统 实现线上与线下信用信息共享和互补 将互联网金融信息纳入央行征信系统 可以实现在 较短时间内建立互联网信用信息统一平台 构建起网络 信用体系 在当前互联网金融征信快速发展 征信标准 化建设逐步完善的情况下 应积极推动大数据征信机构 逐步接入央行征信系统 建立大数据机构与传统征信机 构的对接和信息互换机制 实现线上与线下的信用信息 共享和互补 通过整合个人信用信息资源 提高个人征 信评分产品的全面性与准确性 一是分批次将符合条件 的大数据机构接入央行征信系统 在充分研究与论证的 基础上 分批次将新型大数据征信机构采集的信用信息 接入央行征信系统 当前可考虑将央行批准的开展个人 征信业务准备工作的8 家征信机构接入央行征信系统 二是构建互联网金融征信机构间信息共享平台 建议借 助央行网络金融征信系统 n f c s 建立与央行征信系统 存在映射关系的互联网征信信息共享平台 5 1 打破大数 据机构间的 信息孤岛 实现大数据征信机构间韵信用 信息共享 三 完善对大数据征信机构的监管制度 在大数据时代推动征信业健康发展 既不能限制市 场的创造力 又要按照前瞻性预测 防患于未然的原则 进行严格的风险防范 一是明确监管原则 目前大数据 征信仍处于起步阶段 监管当局应以开放和包容的态 度 以鼓励创新 关注风险为原则 适时适度地进行监管 在保护信息主体合法权益的前提下 为大数据征信机构 发展创造有力环境 二是出台针对互联网金融征信的监 管指引 为适应 互联网 征信 发展趋势 建议尽快出台 专门针对互联网金融征信模式下的监管指引 明确包括 大数据征信机构在内的互联网征信机构在信息安全 隐 私保护 异议处理和救济等方面的职责 对大数据征信 业务进行规范引导 指导大数据征信机构规范自身业务 规则 完善各项业务操作流程和内控制度 三是设立多 7 82 0 1 5 年第7 期总第3 2 0 期 层次的个人信息保障与权利救济机制 继续改进现行异 议处理工作机制 提高异议处理效率 加强对大数据征 信机构数据报送的督导 强化数据报送机构的审慎义务 完善信用信息违法或侵权的责任追究 6 1 此外 还应加强 与司法救助 消费者权益保护协会等部门合作 畅通异议 转投诉和异议转