馬子怡 段恒鑫 袁韻 潘澤韜 徐楊

摘 要 在“大數(shù)據(jù)”概念日益普及的背景下，P2P行業(yè)在迅速發(fā)展的同時也出現(xiàn)了諸多問題，而信審作為其關鍵環(huán)節(jié)受到了越來越多的關注。目前，資料收集渠道少、涉及范圍小，缺乏相關信審模型，數(shù)據(jù)存儲安全性低是信審環(huán)節(jié)存在的主要問題。為此，P2P企業(yè)應借鑒歐美國家經驗，注重收集數(shù)據(jù)的多元化，多層次評估風險，同時完善服務器，提升數(shù)據(jù)的安全性。

關鍵詞 互聯(lián)網金融 P2P 大數(shù)據(jù)征信 信審

互聯(lián)網金融自2007年出現(xiàn)直至2015年發(fā)展態(tài)勢愈演愈烈，作為一種新興的金融服務方式，P2P行業(yè)憑借其“短，平，快”的特點和優(yōu)勢獲得了迅猛的發(fā)展。另一方面，P2P問題平臺跑路、倒閉、兌付危機等負面新聞頻出，整個行業(yè)都受到了牽連，行業(yè)發(fā)展的迅猛態(tài)勢倒逼監(jiān)管加快步伐。其中，作為P2P行業(yè)工作的關鍵環(huán)節(jié)，信審工作存在的問題及其優(yōu)化受到了越來越多的關注。本文以“大數(shù)據(jù)”為研究背景，對P2P企業(yè)信審環(huán)節(jié)中的主要問題展開研究。

一、信審環(huán)節(jié)主要存在的問題

（一）資料收集階段——渠道較少，范圍較小

目前我國眾多P2P企業(yè)在收集資料階段存在信息渠道窄、信息覆蓋面不全等主要問題。首先，大多P2P企業(yè)獲得信息渠道相對單一，以P2P企業(yè)與借款融資企業(yè)之間的雙向往來為主。其次，P2P企業(yè)信審大多參考銀行傳統(tǒng)征信函蓋的資料內容與范圍，信息的覆蓋范圍較窄，使風險評估階段由于數(shù)據(jù)信息的局限性導致評估結果有一定的偏差性。

（二）風險評估階段——建模初期，經驗主義

風險評估方面的問題是制約P2P企業(yè)發(fā)展的重要因素。目前較多P2P企業(yè)在審核企業(yè)信用時采用以往或行業(yè)經驗來定性評估受審企業(yè)的信用等級。由于不同企業(yè)在信用審核中存在行業(yè)差異性，沒有統(tǒng)一的衡量標準，P2P企業(yè)為了了解待審企業(yè)的運營狀況，先實地盡調，再根據(jù)受審企業(yè)具體問題具體分析。這就導致審核時間長、耗費的成本及人力資源較多且評估結果缺少科學性依據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)存儲階段——疏于管理，安全性低

P2P企業(yè)都會對借款方企業(yè)的前期資料以及后期評估的信用情況進行建檔存檔。目前，大多P2P企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲沒有專門的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，也沒有設立服務器或交予第三方云服務平臺托管的意識。

二、歐美的征信經驗及我國的改變

說到信用審核的問題，必然要談到近兩年頻繁出現(xiàn)的“大數(shù)據(jù)征信”了。一些歐美國家在在此方面的應用都是先于我國的。以利用“大數(shù)據(jù)”進行風險管理的ZestFiance為例，它整合分散數(shù)據(jù)，借助數(shù)據(jù)挖掘與自我開發(fā)的預測模型（包括防欺詐模型、還款能力模型等十個模型），再將預測模型的結果進行集成處理，挖掘更多傳統(tǒng)征信覆蓋不到或潛在的信用信息，并借助信用評估模型獲得完整的信用評估報告。

而近些年國內有關征信方面也有了不少改變。央行將征信系統(tǒng)向個人及金融機構開放，個人每年可免費查詢一次自己的征信報告，而金融機構只要符合相關申請條件經授權批準即可接入征信系統(tǒng)的接口。此外，央行在2015年1月印發(fā)的《關于做好個人征信業(yè)務準備工作的通知》中，包括芝麻信用、騰訊征信等八家企業(yè)被授權掛牌作為民營征信企業(yè)。通過對數(shù)據(jù)的挖掘和分析，各企業(yè)從不同維度綜合評估，為用戶建立個人的信用評分，向個人及機構提供征信服務，豐富了征信內容。這對沖破傳統(tǒng)意義上的征信使征信多元化、數(shù)據(jù)化有著重大意義。

三、對P2P企業(yè)信審工作的建議

（一）資料收集階段——多元化數(shù)據(jù)搜集

在收集借款方企業(yè)的審核資料過程中，可以從兩方面做出多元化改善：

1.獲取信息渠道多元化。這里的信息渠道是指獲得借款方需審核資料的方式。在行業(yè)未來發(fā)展中，擴展信息收集渠道將成為一種趨勢。如獲取借款融資企業(yè)資料可通過以下幾種方式：第一，申請央行征信系統(tǒng)的接口，獲取企業(yè)法人、融資負責人、企業(yè)核心決策層等相關人員的個人征信報告；第二，向目前已開放的八家征信企業(yè)選擇一家或幾家支付一定服務費用，接入數(shù)據(jù)接口，獲取借款融資方相關人員的信用記錄及評分；第三，通過全國企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)、中國裁判文書網、各地法院官網等官方網站，獲取企業(yè)基本信息及企業(yè)的不誠信經營導致被起訴事件等信息。

2.信息領域多元化。信息領域，也稱信息覆蓋面。正確地拓寬數(shù)據(jù)搜集的覆蓋面可以為信用審核提供更多維度的信息，使最終的信用評估綜合性及參考價值更高。除了傳統(tǒng)信審所涵蓋的身份信息、信貸信息、金融負債信息及公共信息外，可參考拓寬的領域有：第一，民營征信企業(yè)提供的信息。不同征信企業(yè)有不同的側重領域，如：中誠信征信、前海征信、鵬元征信側重金融領域；中智誠征信和北京華道征信側重反欺詐領域；騰訊征信、芝麻信用、拉卡拉信用側重生活場景領域，包括社交、消費等方面。第二，大數(shù)據(jù)征信視角可探知的信息。這點與上條所說民營征信企業(yè)提供的信息有交疊部分。信用信息與信貸記錄具有強相關性，同時，它與通過數(shù)據(jù)挖掘方法獲取的一些行為信息也有一定的聯(lián)系。例如利用數(shù)據(jù)挖掘獲得的搬家次數(shù)、網絡點擊等信息。當然，需在合法合規(guī)的前提下獲取此類信息。第三，非金融日常信息。如：水電氣繳納情況、有線電視、移動電話等信息。

（二）風險評估階段——多層次多維度綜合評估

多層次的綜合評估是指在建立模型的過程中，由基礎模型——評估模型——信審模型 構成垂直方向上層級遞進的評估模型。首先將收集的數(shù)據(jù)信息劃分為多個維度，劃分也可分為兩種方法：一是按照信息來源分類，如：央行的征信報告、企業(yè)公共信息、民營征信機構信息等；二是按照信息的領域分類，如：驗證類基礎信息、金融類信息、非金融類信息。不同類別的數(shù)據(jù)與信審的相關性不同，即每一類信其次針對不同評估方面，以兩類或以上的基礎模型評估結果為參考，運用相應的算法建立適用的評估模型，如還款能力評估模型、還款意愿評估模型、身份驗證評估模型、企業(yè)運營評估模型等。最后根據(jù)不同類型的企業(yè)及其不同的側重點，在評估模型的基礎上加上不同的權重，使用相應的規(guī)則，將評估模型整合為最終的信審模型，獲得最終的信用評估報告。

（三）數(shù)據(jù)存儲階段——完善服務器

上文中提到多數(shù)P2P企業(yè)將信息安全保障集中放在網絡平臺的運營上，而忽視了對借款方企業(yè)信息存儲的安全保障。

在長期發(fā)展中建議P2P企業(yè)在信息存儲方面建立完備的數(shù)據(jù)庫服務器對數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，或將其托管至第三方云服務平臺；對于信息中的敏感數(shù)據(jù)采用一定的加密技術以確保信息存儲的安全性。

四、結語

互聯(lián)網金融P2P行業(yè)在我國仍處于初步發(fā)展階段，其發(fā)展有無限的可能，也將會朝著網貸行業(yè)產業(yè)鏈的趨勢發(fā)展，形成數(shù)據(jù)服務企業(yè)——征信（信審）服務企業(yè)——P2P平臺服務企業(yè)交叉網狀結構，將每一環(huán)節(jié)的業(yè)務細化到每一類企業(yè)。對中國征信將來的發(fā)展也抱有積極的觀望態(tài)度。

（作者單位為西南交通大學經濟管理學院信息管理與信息系統(tǒng)）

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