2022年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 .pdf

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1、Banking Management 银行业经营管理国际金融 2015-8INTERNATIONAL FINANCE18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近年来，随着互联网金融的快速发展，一批专门针对网络信用信息的大数据征信机构相继建立。2015 年 1 月，阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用管理公司推出了国内首个个人信用评分芝麻信用分，用以直观反映用户的信用状况；同时，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。本文将对芝麻信用的运作模式及特点进行分析，并在此基础上，提出促进大数据征信机构规范发展的相关建议。一、芝麻信

2、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更为广泛。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 亿多个人的实作者简介 ：叶文辉，现任中国人民银行铜陵市中心支行调查统计科副科长，经济师，中国科学技术大学公共事务学院硕士。名注册用户信息以及超过3700 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

3、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P2P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。目前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

4、用在信用评分区间上参考国际做法（如美国著名的FICO 评分，评DOI:10.16474/ki.1673-8489.2015.08.004名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 5 页 - - - - - - - - - Banking Management 银行业经营管理2015-8 国际金融 INTERNATIONAL FINANCE19分区间在 300 至 850 分） ，将芝麻信用分区间设置为 350至 950分。 评分结果越高，代表信用程度越好，违约可能性

5、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。350 550分为最低等级，表示信用状况“极差”； 550 600分，表示信用状况 “中等” ； 600 650分， 表示信用状况 “良好”； 650 700分，表示信用状况“优秀”； 700950 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，并对五个维度的信息加工后得出最后评分结果。任何一个维度得分的高低，都将影响个人信用整体得分（见表 1） 。（三）通过线上线下合作方式推广芝麻信用评分应用芝麻信

6、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。一是芝麻信用分接入租车、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600 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3000 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。芝麻信用状况在“良好” 以上（即芝麻信用分在600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

7、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12 个月。芝麻信用状况为 “极好” （即芝麻信用分在700 分以上）的用户，可申请开通“好期贷”，享受额度在2000 10000元的个人消费贷款等。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 2014 年末，央行征信系统已覆盖8.57 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25% ，而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。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

8、向银行借贷、未申请过信用卡的自然人，以及学生群体、个体户、蓝领工人、自由职业者等。由于其信用信息覆盖群体广泛，因而可与现有的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。其数据来源广、种类丰富、时效性也很强，涵盖了个人网购、信用卡还款、互联网理财、租房、水电煤缴费、社交等各方面信息。随着互联网对社会生活的渗透日益加深，其未来信息覆盖的内容会更加广泛。通过采集这些数据，芝麻信用通过线上信用评分与线下传统征信系统的结合，能够对个人的信用状况作出更加全面的评价。（二）个人信用信息采集成本低，芝麻信用分查询和使用便捷

9、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表 1 芝麻信用分与FICO 评分的比较资料来源： 作者根据“芝麻信用”网站、FICO有关信息整理汇总芝麻信用分FICO 评分评分区间350950 分300850 分评分维度5 个，包括信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系5 个，包括信用偿还历史、信用账户数、信用使用年限、正在使用的信用类型、新开立的信用账户评分等级由低到高划分为5 级：极差（350550）、中等（550600）、良好（600650）、优秀（650700）、极好（700950）不具体划分等级，一般而言，680 分以上代表信用状况卓著

10、；620 分以下代表信用状况极差；620680之间，信用状况还需做进一步核查应用领域目前应用于与芝麻信用开展合作的商户以及部分个人消费金融领域评分结果被美国三大个人征信机构采用，广泛应用于金融、通信、公共服务、日常生活等领域名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 5 页 - - - - - - - - - Banking Management 银行业经营管理国际金融 2015-8INTERNATIONAL FINANCE20的数据，芝麻信用利用大数据、云计算技术和

11、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的支付宝合作， 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，信用评分服务即正式开启。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的信贷业务，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；而芝麻信用则通过线上线下合作方

12、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，并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入婚恋、交友、工作招聘、签证申领、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个人信息的采集可能不合规。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

13、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在第一时间推送给个人以进行授权，但仅凭在手机或电脑上简单地点击确认，无法辨别该授权人是否出自信息

14、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因此存在较大风险。（二）数据采集维度不够完整，信用评分难以反映信息主体的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，

15、也未能接入央行征信系统，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。这使得芝麻信用无法保证其个人信用评分结果的准确性。（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。特别是在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

16、偏好、名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 5 页 - - - - - - - - - Banking Management 银行业经营管理2015-8 国际金融 INTERNATIONAL FINANCE21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，而对此，用户本人则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“刷信用”的逆选择。芝麻信用的信用评分结果由五个维度

17、共同决定，并声明不能通过某一两项行为来提高信用评分，以避免用户恶意作弊反向套取积分。但通过对芝麻信用公测期间体验用户“晒出”的芝麻分值进行的对比分析发现，芝麻信用分高的用户往往都是阿里体系的“高频”用户。这反映出芝麻信用分实际是以阿里巴巴旗下的淘宝、天猫等电商平台的消费额度，以及蚂蚁金服旗下的支付宝、余额宝的服务（如信用卡还款、转账、互联网理财等）为主要评分标准。这就给用户在阿里体系内人为地增加资金往来频率，通过“刷信用”以提高芝麻信用分提供了可能。而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了无收入能

18、力或稳定收入来源的人群。而鉴于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将会增加违约风险。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的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，以及与之相关的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、使用以及信息主体的权利义务进行严格规范，健全互联网征信的法律、法

19、规。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对个人信息安全的保护。应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，采用同步影像、个人指纹、密码等安全方式， 对信息主体进行 “本人”验证，以保障数据信息的安全和个人隐私，防止个人信息泄露。（二）推动大数据征信机构逐步接入央行征信系统，实现线上与线下信用信息

20、的共享与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与互补，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

21、融征信系统（NFCS ），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，打破大数据机构间的“信息孤岛”，实现大数据征信机构间的信用信息共享。（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。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 5 页 - - - - - - - - - Banking Management 银行业经营管理国际金融 2015-8INTE

22、RNATIONAL FINANCE22一是要明确监管原则。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，为大数据征信机构的发展创造有利的环境。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”的发展趋势，建议尽快出台专门针对互联网金融征信模式的监管指引，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。三是设立多层次的个人信息保障与权利救济机制

23、。要继续改进现行异议处理工作机制，提高异议处理效率； 要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。此外，还应加强与司法救助、消费者权益保护协会等部门的合作，畅通异议转投诉和异议转诉讼的处置渠道，共同维护信息主体权益。四是发挥行业协会自律机制作用。应组建互联网征信行业协会，加强行业间的沟通与协作，实现自我约束、自我规范的自律管理；同时强化会员的守信意识，促进互联网征信体系的健康发展。（四）强化失信惩戒机制，净化互联网金融环境目前，互联网金融服务对违约或失信行为的制约和惩戒力度不足。由于大数据机构征信数据尚未接入央行征信系统，个人在线上的失信

24、行为并不影响其在线下向银行融资，这无疑增加了部分网络借贷的投机和违约风险。对此，应加强线上失信惩戒机制。一是建立、健全互联网金融“失信者名单”制度。建立并完善失信行为的信息记录和有限披露制度， 形成“一处失信、处处受制”的信息约束环境，提高失信者的交易成本，形成对失信行为的有效震慑。二是建立多方联合惩戒机制。通过加强公共服务信息、个人金融信息、线上个人信用信息等各类信用信息的共享，建立司法、行政、金融的联合惩戒机制，加大对失信行为的处罚力度，并依法追究失信者的民事责任。（责任编辑： 袁跃东）名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 5 页 - - - - - - - - -