2017年12月9日,由国家金融与发展实验室、社会科学文献出版社共同发布的《金融科技蓝皮书:中国金融科技发展报告(2017)》指出,互联网信用评分之所以如此受关注,是因为其会为授信人、受信人以及社会带来巨大价值 ...
2017年12月9日,由国家金融与发展实验室、社会科学文献出版社共同发布的《金融科技蓝皮书:中国金融科技发展报告(2017)》指出,互联网信用评分之所以如此受关注,是因为其会为授信人、受信人以及社会带来巨大价值。
该报告指出,伴随着互联网金融的快速发展,中国个人征信基础数据库逐步投入使用,数据存储量的扩大及客户需求的增加对数据库系统的安全性、可靠性、高效性及拓展性提出了更高的要求。
数据库利用强大的信息数据处理能力及内在的稳定性,对业务数据进行整合、加工和分析,满足数据分析处理的需求,并根据对业务趋势的分析提供决策支持。在数据库基础上实施数据挖掘技术,进行深度数据挖掘及分析,有利于减少金融交易中的信息不对称,切实防范信贷风险。
21世纪经济报道记者了解到,目前有关企业、社会大数据的个人信息,可以用于国家征信系统,形成红黑名单,其中失信的黑名单人将受到惩罚。
今年10月30日,《国家发展改革委人民银行关于加强和规范守信联合激励和失信联合惩戒对象名单管理工作的指导意见》(发改财金规〔2017〕1798号)指出,各级社会信用体系建设牵头单位要建立名单信息共享目录,严格按照目录归集共享相关信息。认定部门(单位)应将认定的名单及相关信息逐级报送上级主管部门和同级社会信用体系建设牵头单位,并自认定之日起10个工作日内报送至全国信用信息共享平台,实施动态管理。依托全国信用信息共享平台建立全国联合奖惩对象名单数据库,供各级国家机关、法律法规授权具有管理公共事务职能的组织共享使用。
上述报告指出,大数据对于个人征信的意义在于三个方面:
第一,互联网信用评分覆盖人群范围广,数据时效性高,可有效补充征信体系。
中国人民银行征信中心数据库是中国征信业的最大优势,大大提高了金融数据的获得性,但其也有短板,即覆盖面较窄、数据来源单一以及存在一定门槛;截至2016年末中国网民规模达7.31亿人,相当于欧洲人口总量,网民覆盖范围广泛,通过对其网络行为记录进行数据挖掘和分析,能够有效补充现有征信系统,更准确刻画更多人的信用状况,继而提供金融及生活方面的服务,在线实时的互动数据也能使当前业务的决策快速有效。
第二,互联网金融的本质是金融,关键环节是风控,而有效的风控取决于权威的大数据征信体系,这对整个互联网金融行业的发展意义重大。
由于缺乏大数据支撑,目前互联网金融发展还处于野蛮无序增长阶段,有效控制风险可依靠大数据和云计算技术的结合。征信企业可运用大数据技术,客观公正地对个人信用水平做出判断,通过输出各种标准化和定制化的身份识别、反欺诈、信用风险识别和跟踪产品与服务,具备如人脸识别等身份识别和反欺诈能力,回归“以人为本”,保护公民隐私,以商业化的方法净化互联网环境,推进互联网征信业务的健康发展。
第三,互联网信用评分开启诚信便民生活,建立全民信用文化。
随着经济的发展和人民可支配收入的提高,社会民众对信用消费、超前消费的认知度与接受度不断提高,也越来越具有信用意识,其通过互联网信用评分获取服务的场景也越来越多,在旅游、信用卡、租房、租车等方面均有体现,如“信用分”在650分以上的用户在神州租车可免押金租车,坏账率仅为千分之一左右,这有利于受信人充分利用各种信用产品,使普通老百姓感受到信用的力量和价值,提高整个社会的经济效率。
随着数据体量增大,我国互联网征信也将日益成熟。然而,在国内,信用数据共享问题仍是互联网征信业务发展的瓶颈之一,相关立法也仍未落实。