劉杰+丁晨陽(yáng)

摘 要：**金融服務(wù)公司旗下的芝麻信用作為獨(dú)立的第三方征信機(jī)構(gòu)，為中國(guó)的個(gè)人征信體系發(fā)展帶來重大突破，但其數(shù)據(jù)的來源可能性與準(zhǔn)確性、使用的評(píng)分方法的準(zhǔn)有效性依然存在問題，本文通過對(duì)芝麻信用評(píng)分體系進(jìn)行分析，找出其問題并提出解決方法。

關(guān)鍵詞：芝麻信用；個(gè)人征信；大數(shù)據(jù)

一、我國(guó)個(gè)人征信發(fā)展現(xiàn)狀

個(gè)人征信體系的建設(shè)主要分為有兩種以政府為主導(dǎo)的公共征信模式和以市場(chǎng)為主導(dǎo)的社會(huì)征信模式，前者以德國(guó)與法國(guó)為代表，后者以美國(guó)和英國(guó)為代表。自上世紀(jì)九十年代以來，我國(guó)一直實(shí)行的是以政府為主導(dǎo)的公共征信模式，雖有各種大中型專業(yè)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)在探索個(gè)人征信體系，但卻沒有私營(yíng)獨(dú)立的個(gè)人征信機(jī)構(gòu)。為完善市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)、健全市場(chǎng)信用體系，央行于2015年1月為8家私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)頒發(fā)了個(gè)人征信牌照。其中，**金融服務(wù)公司旗下的芝麻信用率先推出了中國(guó)首個(gè)個(gè)人信用評(píng)分——芝麻信用分，其作為獨(dú)立的第三方征信機(jī)構(gòu)，基于對(duì)海量數(shù)據(jù)的搜集、整理、分析，通過云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)客觀呈現(xiàn)個(gè)人的信用狀況，并在上百個(gè)場(chǎng)景中用戶、商戶提供信用服務(wù)。

二、芝麻信用的個(gè)人征信評(píng)估體系

**集團(tuán)旗下的芝麻信用借助阿里云技術(shù)，對(duì)3億多實(shí)名個(gè)人、3700多萬(wàn)個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以推出芝麻信用評(píng)分、芝麻認(rèn)證、風(fēng)險(xiǎn)名單庫(kù)、芝麻信用報(bào)告、芝麻評(píng)級(jí)等一系列產(chǎn)品。

現(xiàn)在，芝麻信用評(píng)估方法采用的是美國(guó)三大信用管理局都在使用的FICO，F(xiàn)ICO評(píng)分系統(tǒng)有五類主要影響因素：客戶的信用償還歷史、信用賬戶數(shù)、使用信用的年限、正在使用的信用類型、新開立的信用賬戶。由于FICO是基于美國(guó)人信貸消費(fèi)習(xí)慣與信用卡的普遍應(yīng)用而建立的，為得到更加準(zhǔn)確有效評(píng)估結(jié)果，芝麻信用最終將身份特質(zhì)、信用歷史、履約能力、行為偏好、人脈關(guān)系五個(gè)維度的信息作為評(píng)斷基準(zhǔn)。參考國(guó)際評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，將芝麻信用分區(qū)間設(shè)置為350至950分。評(píng)分結(jié)果越高代表信用程度越好，違約可能性越小，并將信用評(píng)分從低到高劃分為五個(gè)等級(jí)，代表不同的信用狀況。350—550分為最低等級(jí)，表示信用狀況“極差”，550-600分表示信用狀況“中等”，600-650分表示信用狀況“良好”，650-700分表示信用狀況“優(yōu)秀”，700-950分為最高等級(jí)，表示信用狀況“極好”。

而芝麻信用的個(gè)人信息數(shù)據(jù)采集主要來自于三方面：一是**集團(tuán)旗下的淘寶、天貓等電商平臺(tái)的交易數(shù)據(jù)；二是由**金融服務(wù)公司通過支付寶、余額寶和螞蟻微貸等采集到的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)；三是由企業(yè)、法院、政府等外部機(jī)構(gòu)提供的信息數(shù)據(jù)；四是由用戶主動(dòng)提供的諸如公積金、車輛、學(xué)歷、職業(yè)等信息。

芝麻信用現(xiàn)已通過線上線下合作方式推廣芝麻信用評(píng)分應(yīng)用，包括接入租車、租房、酒店住宿、婚戀社交等生活場(chǎng)景并提供針對(duì)性服務(wù)，為不同評(píng)分等級(jí)的用戶提供相應(yīng)額度的消費(fèi)貸款和現(xiàn)金借貸，與新加坡、盧森堡等國(guó)合作建立簽證服務(wù)，為高評(píng)分用戶簡(jiǎn)化的合作國(guó)簽證申請(qǐng)手續(xù)，并為傳統(tǒng)企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)甚至政府機(jī)構(gòu)提供個(gè)人征信信息服務(wù)。

三、存在問題

基于互聯(lián)網(wǎng)征信建立的芝麻信用的信息收集面較寬，可以覆蓋無(wú)法在銀行留下信貸記錄的學(xué)生、工人、農(nóng)民、個(gè)體工商戶等群體的信息，也可以利用大量的弱變量進(jìn)行組合以替代缺乏的信貸記錄這一強(qiáng)變量進(jìn)行風(fēng)控，但依然存在很多問題：

（一）數(shù)據(jù)采集不夠完整，難以反映信息主體的真實(shí)信用狀況

由于芝麻信用目前的數(shù)據(jù)主要來源于本行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)，缺少金融機(jī)構(gòu)的信貸數(shù)據(jù)作為支撐，也沒有接入央行征信系統(tǒng)，致使芝麻信用分的計(jì)算中缺少對(duì)個(gè)人銀行信貸信息的衡量，亦不知個(gè)人資產(chǎn)的真實(shí)狀況與分布。掌握的碎片化、生活化的側(cè)面信息并不能完全替代類似信貸記錄這樣的金融性核心信息，因此，芝麻信用在信用歷史、履約能力兩個(gè)維度上的數(shù)據(jù)采集維度上不夠完整，其信用評(píng)分的準(zhǔn)確性遭到質(zhì)疑。

（二）海量數(shù)據(jù)難以消化，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)提出挑戰(zhàn)

互聯(lián)網(wǎng)公司雖然掌握了來自各個(gè)渠道的海量個(gè)人信息數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)越多，“噪音”越多，就越容易失真，尤其將研究處于前沿領(lǐng)域且不夠成熟的社交數(shù)據(jù)用于評(píng)估體系，有待商榷的。個(gè)人有效征信數(shù)據(jù)90%產(chǎn)生在信貸領(lǐng)域，90%使用也是在信貸領(lǐng)域，這使信貸記錄缺乏的中國(guó)個(gè)人征信機(jī)構(gòu)難以海量數(shù)據(jù)中去偽存真，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

（三）數(shù)據(jù)采集與個(gè)人信息安全、隱私保護(hù)的矛盾

芝麻信用采集的數(shù)據(jù)大部分是用戶交易數(shù)據(jù)、瀏覽記錄、好友信息、消費(fèi)習(xí)慣等網(wǎng)絡(luò)信息，對(duì)此，我國(guó)《征信管理?xiàng)l例》和《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》還沒有明確其合法性和商業(yè)應(yīng)用的規(guī)范。并且，我國(guó)目前沒有個(gè)人隱私保護(hù)的相關(guān)法律，芝麻信用這種大數(shù)據(jù)的征信模式在個(gè)人隱私保護(hù)方面較難把控，若采集的數(shù)據(jù)因?qū)砹⒎ū幌拗剖褂茫瑒t存在法律風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，芝麻信用在采集、存儲(chǔ)和提供個(gè)人信息數(shù)據(jù)的過程中，容易受到病毒、黑客的攻擊，容易出現(xiàn)安全漏洞導(dǎo)致用戶信息被竊取或篡改，甚至導(dǎo)致信用系統(tǒng)崩潰。

（四）“刷分”導(dǎo)致信用違約風(fēng)險(xiǎn)加劇

芝麻信用的高分用戶多為淘寶、天貓、支付寶、余額寶和螞蟻花唄等阿里體系的高頻用戶。通過多用戶比對(duì)發(fā)現(xiàn)，收入較高且穩(wěn)定的用戶，因習(xí)慣使用信用卡而非螞蟻花唄進(jìn)行消費(fèi)，且從不將個(gè)人收入轉(zhuǎn)入支付寶、余額寶，在“履約能力”這一項(xiàng)目的評(píng)分略低于收入較低但習(xí)慣使用螞蟻花唄、支付寶和余額寶的用戶。由此可見，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)信貸和現(xiàn)金信貸的低門檻，使得頻繁使用阿里系增加資金往來以刷高芝麻信用分成為可能，無(wú)收入能力或穩(wěn)定收入來源的人群也能成為“高分”用戶。這將大致消費(fèi)信貸和個(gè)人金融領(lǐng)域違約風(fēng)險(xiǎn)加劇。

四、對(duì)策建議

芝麻信用的個(gè)人征信評(píng)估體系雖有有不足之處，但仍彌補(bǔ)了傳統(tǒng)商業(yè)銀行在個(gè)人征信的繁雜碎片化數(shù)據(jù)收集處理上的缺失，且相較于原專注社交領(lǐng)域騰訊體系，積累有大量的交易額交易量、消費(fèi)信貸、金融資產(chǎn)、消費(fèi)習(xí)慣與偏好等數(shù)據(jù)，未來發(fā)展尤可期待。因此，芝麻信用應(yīng)加強(qiáng)與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的合作，實(shí)現(xiàn)個(gè)人數(shù)據(jù)信息的共享與交流，并注重對(duì)個(gè)人線下行為數(shù)據(jù)的合法采集，完善數(shù)據(jù)維度。還應(yīng)根據(jù)中國(guó)人消費(fèi)、儲(chǔ)蓄、信貸、支付等習(xí)慣的變化，對(duì)針對(duì)信用卡消費(fèi)設(shè)計(jì)的FICO模式再進(jìn)行修改，在大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上，篩選出影響個(gè)人信用的強(qiáng)變量，同時(shí)接入央行征信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并與中誠(chéng)信、中智誠(chéng)和鵬元等取得個(gè)人征信牌照的老牌征信機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)交流，或是建立更貼合中國(guó)國(guó)情的評(píng)分方法，以保證評(píng)分的準(zhǔn)確性與有效性。（作者單位：陜西國(guó)際商貿(mào)學(xué)院）

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