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征信跟资金有关,主要是考察借款人的还款意愿和还款能力,而不是仅看他的还款能力.因此,大数据不是征信,征信和诚信也有区别.
被业界称之为“信联” 的百行征信有限公司（下称“百行征信”） 获得首张个人征信牌照.向社会机构开放个人征信牌照这事, 算是尘埃落定了.
前有网联切断支付机构银行直连, 后有百行征信“收编” 个人征信试点机构, 无论是清算还是征信, 作为行业性的基础设施, 最终都选择了全行业参与这条路.目前看, 网联的成立之于支付行业, 属于重大变革, 已经在改变着行业格局； 信联的成立之于征信行业也是重大变革, 又会带来怎样的影响呢？ 百行征信来了, 芝麻信用、腾讯征信等其它大数据征信机构的出路在哪里？
为何是百行征信？
2017 年4 月, 在“保护与征信管理” 国际研讨会上, 央行征信管理局局长万存知明确表示：“8 家进行个人征信开业准备的机构, 目前没有一家合格, 在达不到监管标准情况下不能把牌照发出去.” 8 家机构暂时不具备资格, 才有了百行征信的诞生.
在征信领域, 只有信息充分共享, 才有效率.央行征信中心副主任王晓蕾曾指出,“征信系统要强调两个原则,第一是互惠原则,第二是全面共享原则.” 基于银行借贷信息建立起来的个人征信中心, 其初衷便是建立一个“放贷人之间的信息共享数据库”, 原则上由放贷人上传所有借贷人的真实信用信息, 共享的基础上实现互惠.在2015 年1 月, 央行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》, 要求8 家机构做好个人征信业务的准备工作, 本质上也是希望通过引入社会化机构, 建立起覆盖互联网机构的金融信息和商业信息共享的平台； 5月, 央行副行长潘功胜在《推动中国征信体系深化发展》一文中指出, 商业信用信息的共享应进一步推动, “除金融领域之外的商业信用信息数量已经成为另一类重要的信用信息来源.在中国征信体系建设中, 应充分认识这一趋势, 鼓励此类信息通过共享、核查等方式, 在依法前提下对外应用, 帮助一些没有金融信用信息的信息主体也能开展信用活动, 进入正规金融体系.”
而从试点过程来看, 社会化征信机构在信息共享与互惠上, 却遭遇到了瓶颈, 并衍生出一些问题.
首先, 共享做得不好, 信息孤岛广泛存在.央行征信中心的成功, 在于所有受认可的放贷机构需强制上传信息, 这样才能建立起统一的共享数据库.而对试点机构而言, 缺乏这样的行政权力, 只能做到谁使用谁上传,且使用多少上传多少.
举个简单的例子, 假设1 个月内, 全部互联网金融机构发生信贷记录1 万笔, 但只有100 笔使用了试点机构征信产品, 结果便是只有100 笔记录进入到试点机构的数据库, 1%的覆盖率, 难言做到了充分共享.
信贷信息覆盖率低, 商业信息的跨主体共享就更难了.举例来说, 腾讯的社交信息不会共享给阿里的芝麻信用； 同样, 阿里的电商数据也不会向腾讯的征信产品开放.虽然一些机构通过引入不可逆加密技术试图从技术上解决共享问题, 但效果非常有限.从结果上看, 便是信息孤岛广泛存在, 这与建立社会化征信机构的初衷相违背.
其次, 不能通过共享的方式获得数据, 催生了数据的非法采集、过度采集和非法交易问题.数据的多寡是征信系统的核心竞争力, 既然做不到自愿基础上的共享,那么只好“主动” 采集.在数据的源头, 既有各类APP和网站正大光明地搜集留存用户信息, 更有拖库、木马钓鱼、内鬼泄露等“黑产” 人士登场, 这些来源不一的数据, 层层转手, 流入到各类机构手中, 被用于从欺诈到风控的方方面面, 成为完整的产业链条.用户一直处于“裸奔” 状态, 成为虚拟世界中一个个的“透明人”, 骚扰电话、网站广告、暴力催收等成为了屡见不鲜的事件, 加剧了保护的问题.
最后, 当数据的获取“各凭本事” 时, 信息共享更加遥遥无期.不难理解, 数据“采集” 的过程越曲折、复杂, 共享的意愿就越低, 反过来进一步加剧信息孤岛和非法采集的问题.
从结果上看, 8 家机构各自为政难以实现信息的充分共享, 百行征信的诞生也就顺理成章了.
关于百行征信
党的十八届三中全会提出要“建立健全社会征信体系, 褒扬诚信, 惩戒失信”, 国务院也发布了《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020 年）》, 将社会信用体系建设上升到国家战略.个人征信作为社会信用体系建设的重要组成部分, 不容有失.百行征信集各家之所长, 又较好地弥补了各自为战的缺点, 自然会被寄予厚望.
其一, 定位： 守住信贷征信边界.
据公开信息, 百行征信的数据来源于“200 多家网贷公司、8000 多家县域的小贷公司、消费金融公司等”, 聚焦于互联网信贷数据, 与侧重传统银行的央行征信中心形成差异化互补.由于并未接入社交、电商等商业化数据, 百行征信的定位仍然是信贷征信.其二, 数据采集模式： 互惠与共享.
作为央行主导的个人征信机构, 在数据采集上,应该会与央行征信中心同出一辙, 即坚持互惠与全面共享原则.申请使用百行征信数据的互联网信贷机构,需要承担向其报送数据的义务, 全面共享, 按需查询.
互联网放贷机构, 苦于缺乏统一的信用征信数据久矣！ 百行征信的诞生恰逢其时, 是一种刚需, 加上分散的股权结构能够保证其中立性和客观性, 可以打消报送机构有关信息保密和安全的担忧, 相关机构报送数据的积极性是不用担心的.
其三, 使命： 破除政务数据孤岛.有统计显示, 社会上80%以上的信息掌握在各级政府部门手里, 既包括、教育、税务、卫生等部门的有关户口、学历学籍、社保、公积金、税收等正面信息, 也包括司法判决等负面信息； 此外,通信、水电、金融等国企巨头手中也掌握大量信息.这些信息的采集与整合, 是构建社会信用体系必不可少的一环.
很多机构都在做这件事, 比如很多大数据公司、互联网机构、商业银行等都在对接政务数据, 但个人征信牌照的价值在于名正言顺.由百行征信来做这件事, 政府和央企在数据隐私和保护等方面的顾虑会低很多.所以, 破除政务数据信息孤岛, 有没有可能成为百行征信下一步的使命呢？ 大概率是有的.
其四, 前景： 成为巨头指日可待.征信服务的逻辑在于, 接入的机构越多, 数据质量越好, 越能吸引潜在的机构接入, 形成正向的循环.在互联网信贷征信领域, 百行征信在可预见的未来仍缺乏有效的对手, 数据的积累可以呈指数型增加, 成长为巨头指日可待.
大数据公司的出路与前景
“待到秋来九月八, 我花开后百花杀”.征信领域存在天然的规模效应, 强者恒强, 百行征信一出, 在牌照加持下会越来越强.百行征信越强, 其它机构不难预见将会越弱, 这些大数据公司在信贷征信领域的野心应该可以收一收了.
央行副行长潘功胜曾表示： “无所不包的全面征信只是一个理想状态, 而差异化发展的道路却是征信业发展的一种常态.” 由此来看,其它大数据公司的出路便在差异化上.
一方面, 弱化信用风险, 重点布局欺诈风险.从接入的数据看,百行征信的业务边界很清楚, 集中于信用风险评估, 欺诈风险基本空了出来.而欺诈风险有着不亚于信用风险的市场空间, 比如消费金融领域的骗贷欺诈、支付领域的账户盗用、促销领域的羊毛党、营销领域的流量欺诈等等.
相比信用风险, 欺诈风险可以存在于业务流程的每一个环节, 对数据的需求多多益善, 恰恰是大数据公司的强项.社交数据、电商数据等商业信息, 在信用风险评估上的有效性存在很大争议, 但在欺诈风险防范上, 效果则是有目共睹, 便是这个逻辑.
另一方面, 加大在社会诚信领域布局.《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020 年）》指出了当前社会信用体系建设中存在的一些问题, 如“重特大生产安全事故、食品药品安全事件时有发生, 商业欺诈、制假售假、偷逃骗税、虚报冒领、学术不端” 等, 这些问题的缓解, 需要社会各方力量共同参与, 大数据公司有望在其中发挥重要作用.
以美国征信机构为例, 其业务早已不局限于金融行业, 通过向政府、教育、医疗、保险、电信等行业提供市场营销、决策分析、人力资源、商业信息平台等信用衍生服务, 营收占比已经超过50%.
只是, 涉足社会诚信领域, 要重视公正性问题, 牢记监管箴言,“征信业务活动应充分体现社会的公平正义, 确保政治上的正确性……不能当作把人分为不同阶层、不同群体的工具”.在此基础上,不妨大胆创新、积极探索.
至于前景, 无论是欺诈风险还是社会诚信领域, 市场空间是足够的.在信息保护做到位的基础上, 大数据公司不愁活不下去, 但活得如何, 依旧是各凭本事.在任何一个行业, 分化都是永恒的.
归纳上文,本文是关于对写作征信和边界和使命论文范文与课题研究的大学硕士、模式本科毕业论文模式论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料有帮助.
参考文献：
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