劉穎

相比其他國家，我國的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展給了民營(yíng)機(jī)構(gòu)得天獨(dú)厚的環(huán)境，所以關(guān)于大數(shù)據(jù)，將它們作為征信業(yè)起步的重要力量，似乎順理成章，又有點(diǎn)特立獨(dú)行。

“畫像”的數(shù)據(jù)組合

其實(shí)，關(guān)于大數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)基本上都已經(jīng)有所建樹了，只不過，作為銷售行為的一種工具，并不能擺在臺(tái)面上炫耀而已。

我曾私下與一個(gè)做P2P的朋友聊天，他們也有自己的貸款業(yè)務(wù)，而且這些貸款往往針對(duì)消費(fèi)行為，金額不大，客戶群體也很繁雜，但是審核手續(xù)卻極為方便。這一切的運(yùn)營(yíng)都基于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。

他們之所以能獲得消費(fèi)類的數(shù)據(jù)，得益于最早他們?yōu)殂y行提供pos機(jī)和ATM機(jī)的服務(wù)，可以收集到每一張卡的消費(fèi)習(xí)慣，而這第一手的原始資料足以支撐小額的消費(fèi)類貸款比較主要的分析。之后，他們與一些有實(shí)體店面的企業(yè)進(jìn)行合作，當(dāng)顧客需要購買大金額的商品時(shí)，就可以提供小額的貸款服務(wù)。這樣形成一種低成本卻非常有效的模式。

網(wǎng)上消費(fèi)的數(shù)據(jù)則更為精細(xì)。首先是在網(wǎng)上注冊(cè)的個(gè)人信息，包括名字、身份證號(hào)、電子郵箱、電話號(hào)碼、地址之類的。然后通過網(wǎng)上支付平臺(tái)，除了收集支付類活動(dòng)數(shù)據(jù)，其實(shí)還有相當(dāng)一部分非支付類活動(dòng)數(shù)據(jù)。從這類的網(wǎng)上商城上還可以獲得消費(fèi)者反饋、商戶信用評(píng)分、商戶售賣物品統(tǒng)計(jì)、爭(zhēng)議和投訴。這就是更為龐大的數(shù)據(jù)體系，基本上可以描繪一個(gè)人的網(wǎng)上消費(fèi)習(xí)慣了。

如果再加上社交行為，比如一個(gè)人的在線時(shí)長(zhǎng)、登錄行為、虛擬財(cái)產(chǎn)、即時(shí)通信、SNS、電商交易、虛擬消費(fèi)、關(guān)系鏈、游戲行為、媒體行為和基礎(chǔ)畫像等數(shù)據(jù)，這就是一個(gè)較為完整的線上數(shù)據(jù)了。

所以這次央行邀請(qǐng)了八家民營(yíng)機(jī)構(gòu)參加征信活動(dòng)，他們都是在各領(lǐng)域上稱霸一方的巨頭，涉及的業(yè)務(wù)非常全面，同時(shí)還有一定的聯(lián)系，意圖似乎就是為了打通獨(dú)立數(shù)據(jù)間的通道。

你愿意被“畫像”嗎？

健全數(shù)據(jù)當(dāng)然是好的，但是更多的擔(dān)憂指向了數(shù)據(jù)安全。雖然出于安全考慮，2013年1月出臺(tái)的《征信管理?xiàng)l例》，對(duì)個(gè)人信息的采集做了明確的限制：比如禁止征信機(jī)構(gòu)采集個(gè)人的宗教信仰、基因、指紋、血型、疾病和病史信息;不得采集個(gè)人的收入、存款、有價(jià)證券、商業(yè)保險(xiǎn)、不動(dòng)產(chǎn)的信息和納稅數(shù)額信息。但是我們的生活有越來越多雙眼睛看著，我們的很多小習(xí)慣都被一些機(jī)構(gòu)記錄著，一個(gè)完整的數(shù)據(jù)畫像真的是我們每個(gè)人的意愿嗎？

而且我們?cè)趺粗肋@些機(jī)構(gòu)是否安全呢？遠(yuǎn)的不說，2014年就有幾起事件讓大家難以忘懷。1月，支付寶前技術(shù)員工涉嫌將多達(dá)20G的用戶數(shù)據(jù)非法販賣給他人;2月17日，烏云漏洞報(bào)告平臺(tái)又爆出淘寶存在重大安全漏洞;緊接著，攜程網(wǎng)又遭遇“安全門”事件，大量用戶銀行卡信息泄露，弄得大家人心惶惶。

還有，哪些因素能客觀地反應(yīng)出我們的信用等級(jí)呢？很多媒體擔(dān)憂，未來我們是不是需要謹(jǐn)小慎微，因?yàn)榈蔚未蜍嚨乃s記錄、騙取保費(fèi)時(shí)偽造的個(gè)人信息、網(wǎng)店販賣假貨的差評(píng)、預(yù)定飯館卻“放鴿子”都有可能影響我們的信用數(shù)據(jù)。

據(jù)說，美國主要從事個(gè)人征信的FICO，它采集的數(shù)據(jù)也包括日常的購物出行、水電費(fèi)、地鐵逃票等因素。但是因?yàn)椴煌瑪?shù)據(jù)緯度間的邏輯關(guān)系，也很有可能產(chǎn)生沖突，最終可能導(dǎo)致結(jié)果失真。美國ZestFinance公司曾經(jīng)使用了社交網(wǎng)絡(luò)上的7萬多個(gè)變量估算個(gè)人征信，得出了“填表喜歡全部用大寫字母的人違約率更高”等諸多有趣結(jié)論，但最后的征信評(píng)估也僅55%左右的準(zhǔn)確度。所以我國未來的征信標(biāo)準(zhǔn)到底是什么呢？

這些數(shù)據(jù)最終需要被買賣，才能形成市場(chǎng)，但是將客戶的資料進(jìn)行買賣，本身就容易產(chǎn)生不小的分歧。沒有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆蓙頀吨疲囟ㄅ谩疤煜麓髞y”。最注重人權(quán)的美國，針對(duì)征信行業(yè)有17部相關(guān)法律，所以它的個(gè)人征信已經(jīng)發(fā)展的相當(dāng)成熟，從貸款、信用卡到租車買房，甚至購買槍支都有所做用。這么看來，我們還有很長(zhǎng)的一段要走。

不可或缺的“畫像”

但是個(gè)人征信是未來金融行業(yè)中一個(gè)不可或缺的部分，尤其是在P2P蓬勃發(fā)展的今天。

目前，央行的征信系統(tǒng)覆蓋的人群和信息完整性還非常低。一些學(xué)生群體、藍(lán)領(lǐng)工人、個(gè)體戶、農(nóng)戶、自由職業(yè)者等，因?yàn)閿?shù)據(jù)較難采集，所以常常被信用體系忽略掉，但是他們并不是沒有對(duì)金融業(yè)的需求。

同時(shí)現(xiàn)在我們的金融體系中又多了P2P和民營(yíng)銀行，一個(gè)準(zhǔn)確的、得到公允的征信數(shù)據(jù)，不僅能降低這些機(jī)構(gòu)的信貸成本，同時(shí)無形中也將其很多操作進(jìn)行了規(guī)范，起碼在風(fēng)控方面，監(jiān)管機(jī)構(gòu)就有依據(jù)去規(guī)范越來越蓬勃的“非正規(guī)軍”。

以后或許還有這樣的場(chǎng)景。租房交易中，通過個(gè)人征信證明來進(jìn)行相互的選擇;求職時(shí)，也可以憑借信用報(bào)告獲得單位的認(rèn)可;甚至在相親的過程中，相比身份證，一份漂亮的征信證明可能會(huì)起到更重要的作用。當(dāng)然這些也只是一種遐想，但是往往一個(gè)新事物的誕生，都是從這些看似不切實(shí)際的遐想中開始的。endprint