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        互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的個(gè)人信用評(píng)估機(jī)制研究

        2018-06-26 07:23:30鞠傳霄
        現(xiàn)代管理科學(xué) 2018年5期
        關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng)

        摘要:文章基于國(guó)內(nèi)外關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代個(gè)人信用評(píng)估的理論和實(shí)踐,結(jié)合對(duì)芝麻信用的個(gè)人信用評(píng)估機(jī)制的重點(diǎn)分析,研究了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代我國(guó)的個(gè)人信用評(píng)估問(wèn)題,對(duì)我國(guó)信用評(píng)估機(jī)制建設(shè)中存在的問(wèn)題進(jìn)行了思考,并嘗試給出相應(yīng)的政策建議。

        關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng);個(gè)人信用評(píng)估;芝麻信用

        一、 基于大數(shù)據(jù)的個(gè)人信用評(píng)估的理論研究

        個(gè)人信用評(píng)估理論在國(guó)外的研究由來(lái)已久,并且已經(jīng)取得大量有價(jià)值的研究成果。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起,國(guó)外學(xué)者對(duì)個(gè)人信用評(píng)估領(lǐng)域進(jìn)行了理論探索和創(chuàng)新。Freedman(2008)研究表明,P2P平臺(tái)收集到的借款人的信息有助于加強(qiáng)平臺(tái)信用評(píng)估的能力。Greiner(2009)通過(guò)對(duì)P2P 平臺(tái)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析,得出社會(huì)關(guān)系對(duì)借款人的信用狀況存在關(guān)聯(lián)。Hoofnagle(2013)認(rèn)為,通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)渠道獲得的信息將有助于解決之前大部分人缺失信用記錄的狀況,這是由于傳統(tǒng)信用評(píng)估指標(biāo)單一造成的。Clements(2015)通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)改進(jìn)的 FICO XD模型在信用評(píng)估水平上實(shí)現(xiàn)了突破。

        近幾年,隨著互聯(lián)網(wǎng)在國(guó)內(nèi)的快速發(fā)展,我國(guó)在基于大數(shù)據(jù)的個(gè)人信用評(píng)估研究方面也取得了一定的成果。莫易嫻(2011)指出,互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展細(xì)化了關(guān)于消費(fèi)者信用的信息,極大促進(jìn)了征信業(yè)的發(fā)展。羅錦莉(2015)認(rèn)為,相較于傳統(tǒng)征信而言,互聯(lián)網(wǎng)征信讓更多的人群享受到金融服務(wù)。柳向東和李鳳(2016)通過(guò)“人人貸”數(shù)據(jù)分析得出,在互聯(lián)網(wǎng)借貸的違約識(shí)別方面,隨機(jī)森林模型表現(xiàn)最好。

        綜上所述,針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究,國(guó)外學(xué)者更傾向于證明互聯(lián)網(wǎng)信用評(píng)估相較于傳統(tǒng)信用評(píng)估的優(yōu)勢(shì),國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究大多還只是論證大數(shù)據(jù)技術(shù)的必要性,并未系統(tǒng)性研究我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人信用評(píng)估機(jī)制。因此,本文將以“芝麻信用”為例,力求通過(guò)對(duì)其評(píng)分機(jī)制的分析,對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人信用評(píng)估機(jī)制建設(shè)提出有益的建議。

        二、 互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人信用評(píng)估的發(fā)展歷程

        1. 國(guó)外個(gè)人信用評(píng)估的發(fā)展歷程。

        (1)基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)指標(biāo)的信用評(píng)估。19世紀(jì)中葉,費(fèi)埃哲公司開(kāi)發(fā)出第一款基于數(shù)據(jù)分析的個(gè)人信用評(píng)估系統(tǒng)——FICO信用評(píng)分。1995年,房利美和房地美與費(fèi)埃哲合作將FICO信用評(píng)分應(yīng)用到房地產(chǎn)的貸款審查流程中,信用評(píng)估開(kāi)始被金融機(jī)構(gòu)采用,截至2015年,超過(guò)90%的借貸使用FICO信用評(píng)分。盡管FICO 信用評(píng)分的廣泛使用促進(jìn)了美國(guó)信貸行業(yè)的發(fā)展,但也存在一些缺陷。美國(guó)消費(fèi)者金融保護(hù)局的一項(xiàng)分析表明,美國(guó)大約11%的成年人口沒(méi)有信貸信息,無(wú)法獲取FICO信用評(píng)分。FICO信用評(píng)分的局限性,促使了大數(shù)據(jù)信用評(píng)分的產(chǎn)生和發(fā)展。

        (2)大數(shù)據(jù)公司的替代評(píng)估機(jī)制。

        ①益博睿:加入房租數(shù)據(jù)。益博睿在傳統(tǒng)信用評(píng)估指標(biāo)中加入房租信息作為主要信用指標(biāo)。一些在傳統(tǒng)信用評(píng)估體系下無(wú)法獲得授信的消費(fèi)者因?yàn)榉孔庑畔⒅笜?biāo)的加入,可以通過(guò)信用報(bào)告中每月償還房租的記錄,享受到金融服務(wù),這對(duì)于在傳統(tǒng)信用評(píng)估機(jī)制下無(wú)法獲得金融機(jī)構(gòu)貸款的人群,尤其是對(duì)于學(xué)生和剛參加工作的年輕人具有非常重要意義。

        ②費(fèi)埃哲、艾克飛和律商聯(lián)訊:加入電信和公共事業(yè)繳費(fèi)數(shù)據(jù)。費(fèi)埃哲與艾克飛及律商聯(lián)訊集團(tuán)聯(lián)合開(kāi)發(fā)了新的信用評(píng)估產(chǎn)品——FICO XD。FICO XD加入了有線電視、公共事業(yè)繳費(fèi)等數(shù)據(jù)指標(biāo)。FICO XD是在傳統(tǒng)FICO評(píng)分無(wú)法從消費(fèi)者的信用報(bào)告信息中獲取時(shí)才發(fā)揮作用,它的推出就是讓傳統(tǒng) 信用記錄不足的人有機(jī)會(huì)享受金融信用服務(wù),并且在消費(fèi)者擁有足夠的信用記錄之后,就可以獲得FICO信用評(píng)分。

        ③環(huán)聯(lián):加入歷史信用數(shù)據(jù)。環(huán)聯(lián)結(jié)合消費(fèi)者歷史支付數(shù)據(jù),得到對(duì)消費(fèi)者信用更精準(zhǔn)的評(píng)估,并且擴(kuò)大了能夠獲得信用評(píng)分的人群。例如,傳統(tǒng)信用評(píng)分關(guān)注消費(fèi)者是否按時(shí)還款,而環(huán)聯(lián)的評(píng)估機(jī)制可以揭示消費(fèi)者之前的支付以及每月的變化。此外,新評(píng)估機(jī)制還考慮了消費(fèi)者更換住所的頻率、賬戶歷史等因素。

        2. 我國(guó)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的信用評(píng)估建設(shè)。從2006至2009年,中國(guó)科學(xué)院虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心與中國(guó)人民銀行合作,建立了“中國(guó)評(píng)分”。該項(xiàng)目運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),建立信用評(píng)估模型,輸出信用得分。2008年,我國(guó)的商業(yè)銀行開(kāi)始普遍將其用于信貸決策活動(dòng)中,極大地推動(dòng)了我國(guó)信用體系的建設(shè)和發(fā)展。

        與美國(guó)相比,我國(guó)的個(gè)人信用評(píng)估還存在一些問(wèn)題:第一,個(gè)人征信數(shù)據(jù)范圍太小。以2016年的信貸記錄為準(zhǔn),個(gè)人征信僅覆蓋35%的人群。而美國(guó)三大征信機(jī)構(gòu)已經(jīng)完成了成年人口的全覆蓋。第二,數(shù)據(jù)指標(biāo)維度太少。目前人行征信中心采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)僅有20個(gè)左右,而美國(guó)傳統(tǒng)的FICO信用評(píng)估的數(shù)據(jù)指標(biāo)包含500個(gè),最后從中提取50個(gè)去做信用量化評(píng)估。

        三、 芝麻信用的信用評(píng)估分析

        信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是金融業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ),基于自身平臺(tái)交易積累的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),阿里金融在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面具有國(guó)內(nèi)同類平臺(tái)無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。作為阿里金融的征信機(jī)構(gòu),芝麻信用為阿里金融的崛起奠定了基礎(chǔ)。

        1. 芝麻信用的信用評(píng)估建設(shè)。芝麻信用運(yùn)用大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)對(duì)平臺(tái)交易帶來(lái)的海量信息進(jìn)行處理,相對(duì)客觀精準(zhǔn)的反映了個(gè)人的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。芝麻信用的信用評(píng)估建設(shè)包括數(shù)據(jù)搜集、技術(shù)處理、評(píng)價(jià)模型、應(yīng)用場(chǎng)景等。

        (1)數(shù)據(jù)搜集。芝麻信用數(shù)據(jù)來(lái)源較為豐富,大致可分為以下三種:

        ①阿里體系內(nèi)數(shù)據(jù)。阿里體系內(nèi)的數(shù)據(jù)包括電商平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)金融以及娛樂(lè)業(yè)務(wù)三塊,電商平臺(tái)數(shù)據(jù)主要指淘寶、天貓等電商平臺(tái)擁有的用戶信息,互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)是指螞蟻金服旗下的支付寶、余額寶以及阿里小貸等金融產(chǎn)品產(chǎn)生的交易信息,娛樂(lè)業(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)自阿里旗下的影視、游戲、音樂(lè)等業(yè)務(wù)。

        ②外部數(shù)據(jù)。外部數(shù)據(jù)是指與阿里達(dá)成合作協(xié)議的公共機(jī)構(gòu)所提供的數(shù)據(jù),以及一些與芝麻信用交換信息的國(guó)內(nèi)主流P2P平臺(tái)。

        ③用戶提交的數(shù)據(jù)。個(gè)人在阿里網(wǎng)站上提交的一些關(guān)于個(gè)人身份的信息,包括實(shí)名認(rèn)證、資產(chǎn)證明、工作證明、收入等信息。

        芝麻信用的數(shù)據(jù)還包含社交平臺(tái)、網(wǎng)貸平臺(tái)等網(wǎng)絡(luò)上的海量細(xì)信息,有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)信用評(píng)估維度單一的缺陷。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,能夠更精準(zhǔn)、更全面的反映用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。

        (2)數(shù)據(jù)處理。芝麻信用的數(shù)據(jù)是通過(guò)阿里的大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行采集,并最終生成結(jié)果的。該平臺(tái)包括阿里云業(yè)務(wù)部門、數(shù)據(jù)平臺(tái)事業(yè)部和商業(yè)智能部三個(gè)層次。阿里云業(yè)務(wù)部門對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存和處理。數(shù)據(jù)平臺(tái)事業(yè)部負(fù)責(zé)對(duì)搜集的數(shù)據(jù)進(jìn)行“清洗”,讓數(shù)據(jù)可用。商業(yè)智能部對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,供其他部門使用。

        (3)芝麻信用評(píng)分。

        ①信用評(píng)價(jià)結(jié)果以“芝麻分”的形式呈現(xiàn),芝麻信用參考了FICO的評(píng)級(jí)模式,通過(guò)將用戶信息進(jìn)行分析處理,得出芝麻分。芝麻分區(qū)間從350至950,分?jǐn)?shù)由低到高對(duì)應(yīng)的信用等級(jí)分別是極差、中等、良好、優(yōu)秀、極好。分?jǐn)?shù)越高,代表用戶的信用狀況越好。

        ②芝麻分的評(píng)分依據(jù)包括信用歷史、履約能力、行為偏好、身份特質(zhì)和人脈關(guān)系5大維度,所占的比重分別是35%、20%、25%、15%、5%。這種維度設(shè)置是參考包含品質(zhì)、能力、資本、社交、條件的互聯(lián)網(wǎng)5C模型。

        ③芝麻信用分為阿里巴巴的服務(wù)和產(chǎn)品以及阿里的合作伙伴提供用戶信用證明,芝麻信用分達(dá)到一定范圍可以享受特定的服務(wù),芝麻信用分每月更新一次,用戶可以通過(guò)完成芝麻任務(wù)來(lái)提升信用。

        (4)應(yīng)用范圍。作為我國(guó)首個(gè)基于大數(shù)據(jù)的個(gè)人信用產(chǎn)品,芝麻信用極大促進(jìn)了消費(fèi)經(jīng)濟(jì)和金融業(yè)務(wù)的發(fā)展。芝麻信用的應(yīng)用場(chǎng)景包括阿里旗下的借貸產(chǎn)品“借唄”、銀行信用卡的申請(qǐng)、信用租車、信用社交等。用戶的芝麻分達(dá)到600以上,還可以享受租房免交押金,共享單車免交押金等服務(wù)。

        2. 芝麻信用評(píng)估的優(yōu)勢(shì)。芝麻信用利用阿里平臺(tái)海量的數(shù)據(jù)以及阿里的技術(shù)優(yōu)勢(shì),創(chuàng)造了適合互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的信用評(píng)估方法,相較于傳統(tǒng)信用評(píng)估模式具有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

        (1)數(shù)據(jù)來(lái)源更加豐富。央行征信中心的信用評(píng)估數(shù)據(jù)來(lái)源大多是來(lái)自銀行機(jī)構(gòu)的信貸數(shù)據(jù),而芝麻信用的數(shù)據(jù)來(lái)源是擁有海量信息的互聯(lián)網(wǎng),信息涵蓋網(wǎng)上交易、生活繳費(fèi)、社交等多個(gè)維度。芝麻信用利用更加豐富的數(shù)據(jù)能夠?qū)οM(fèi)者的信用狀況做出更加精準(zhǔn)的評(píng)估。

        (2)評(píng)估維度更加多元。在對(duì)消費(fèi)者信用狀況進(jìn)行量化評(píng)估時(shí),芝麻信用沒(méi)有采用傳統(tǒng)的FICO模型,而是創(chuàng)立了新的信用評(píng)估模型,加入了更多的變量。利用阿里的云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)從多個(gè)維度對(duì)用戶信用狀況進(jìn)行評(píng)估,提高了防范金融風(fēng)險(xiǎn)的能力。

        (3)服務(wù)人群更加廣泛。芝麻信用的信用評(píng)估可以讓更多人享受到金融服務(wù),央行征信中心對(duì)于沒(méi)有信貸記錄的人是缺失信用評(píng)估的。芝麻信用彌補(bǔ)了央行在信用評(píng)估方面的缺陷,覆蓋了更加廣泛的人群,觸及到傳統(tǒng)征信無(wú)法涵蓋的盲區(qū),包括還沒(méi)有畢業(yè)的學(xué)生、剛畢業(yè)不久的年輕人、一些無(wú)法在銀行申請(qǐng)信用卡卻有著不錯(cuò)經(jīng)濟(jì)實(shí)力的人群(例如個(gè)體戶)等。

        (4)應(yīng)用場(chǎng)景更加豐富。芝麻信用的應(yīng)用場(chǎng)景更加豐富,芝麻信用在服務(wù)自身平臺(tái)的基礎(chǔ)上,還通過(guò)線上線下合作積極對(duì)接其他網(wǎng)上服務(wù)平臺(tái)以及線下實(shí)體。芝麻信用提供的信用評(píng)估產(chǎn)品讓更多消費(fèi)者享受優(yōu)惠的商品服務(wù)以及更加便捷的金融服務(wù)。

        四、 我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人信用評(píng)估建設(shè)存在的問(wèn)題

        1. 信息共享困難。首先,線上線下的海量數(shù)據(jù)沒(méi)有實(shí)現(xiàn)共享,類似芝麻信用的互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)缺乏央行的信貸信息,數(shù)據(jù)的不完整將導(dǎo)致無(wú)法精準(zhǔn)評(píng)估用戶信用狀況,限制我國(guó)征信行業(yè)的發(fā)展。其次,平臺(tái)數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的核心資源,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之間缺乏信息共享。另外,由于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)來(lái)自自身平臺(tái)的經(jīng)營(yíng),不同網(wǎng)站的數(shù)據(jù)在采集標(biāo)準(zhǔn)、信用評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)上存在差別,所以不同類型的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之間實(shí)現(xiàn)信息轉(zhuǎn)移不易。企業(yè)之間信息壁壘的存在,容易導(dǎo)致不同征信機(jī)構(gòu)對(duì)統(tǒng)一用戶的評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生差異,降低了市場(chǎng)效率,還有可能造成多頭借貸現(xiàn)象。并且各企業(yè)基于自身平臺(tái)交易采集的數(shù)據(jù)缺乏維度,會(huì)造成評(píng)分缺乏公允。

        2. 用戶信息安全存在風(fēng)險(xiǎn)。

        (1)個(gè)人信息的采集范圍超限制?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)在獲取用戶數(shù)據(jù)時(shí),往往采取隱秘額方式,并未征得用戶的同意,這違背了《征信業(yè)管理?xiàng)l例》(以下簡(jiǎn)稱《條例》)的規(guī)定。另外,《條例》規(guī)定了很多限制采集的信息,由于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠獲取客戶的海量信息,很容易超出限制范圍。

        (2)信息處理觸及用戶權(quán)益?!吨ヂ樾庞梅?wù)協(xié)議》規(guī)定,用戶在注銷賬戶后,公司仍可繼續(xù)持有用戶信息,這和《條例》規(guī)定存在沖突。另外,用戶對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)的評(píng)分原理、模型并不了解,知情權(quán)沒(méi)有得到有效保障。

        (3)信息安全風(fēng)險(xiǎn)。由于我國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)還不夠成熟,所以互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)在收集、處理用戶信息以及提供信用評(píng)估產(chǎn)品的過(guò)程中,面臨網(wǎng)絡(luò)病毒攻擊的風(fēng)險(xiǎn),個(gè)人信息存在安全隱患。

        3. 信用違約風(fēng)險(xiǎn)或加劇。首先,盡管阿里方面也一直表示,信用得分由五個(gè)維度決定,不會(huì)因?yàn)閭€(gè)別行為的改變而獲得提升,但芝麻信用得分以阿里旗下的平臺(tái)消費(fèi)以及產(chǎn)品使用為重要考量標(biāo)準(zhǔn),這讓消費(fèi)者有機(jī)會(huì)通過(guò)提高阿里產(chǎn)品的使用頻率來(lái)增加芝麻信用分,這種刷信用的方式會(huì)極大地提高信用違約風(fēng)險(xiǎn)。其次,芝麻信用評(píng)分覆蓋了一些沒(méi)有收入來(lái)源的人群,這一方面降低了金融產(chǎn)品使用的門檻,但另一方面隨著芝麻信用分在消費(fèi)金融領(lǐng)域的推廣,也會(huì)加大金融領(lǐng)域信用違約的風(fēng)險(xiǎn)。

        4. 行業(yè)監(jiān)管有待加強(qiáng)。目前,我國(guó)缺乏對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)失信行為的懲罰機(jī)制。我國(guó)現(xiàn)存的法律法規(guī)尚未對(duì)互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)的準(zhǔn)入進(jìn)行明確的規(guī)定,導(dǎo)致一些互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)在提供相關(guān)服務(wù)之前,并沒(méi)有在監(jiān)管部門進(jìn)行備案,游離于監(jiān)管之外,存在合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。在大數(shù)據(jù)背景下,傳統(tǒng)的監(jiān)管方式對(duì)信息準(zhǔn)確性、完整性的把握缺乏經(jīng)驗(yàn),互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自身的一些新的特點(diǎn),比如信息量大、頻率快等,都會(huì)造成監(jiān)管效率的下降。

        五、 完善我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)個(gè)人信用評(píng)估機(jī)制的政策建議 1. 促進(jìn)信息共享。積極構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)信用信息統(tǒng)一平臺(tái),充分挖掘數(shù)據(jù)的廣度和深度。首先,應(yīng)使數(shù)據(jù)的融合成為可能,為此需要設(shè)計(jì)科學(xué)合理的信息采集框架。其次,政府應(yīng)該帶頭引導(dǎo)大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)與央行、政府部門數(shù)據(jù)對(duì)接,逐步實(shí)現(xiàn)符合條件的大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)與央行征信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)補(bǔ)充和融合。最后,建立獨(dú)立于數(shù)據(jù)提供者和征信機(jī)構(gòu)的第三方數(shù)據(jù)公司,促進(jìn)數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng),這樣有助于數(shù)據(jù)在不同互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之間的分享,打破互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)之間的信息壁壘,為用戶提供更準(zhǔn)確、更全面的信用產(chǎn)品。

        2. 完善法律法規(guī),保護(hù)用戶信息安全。第一,逐步完善和個(gè)人征信有關(guān)的法律法規(guī)。政府應(yīng)盡快補(bǔ)充相關(guān)法律法規(guī),作為《條例》規(guī)定的補(bǔ)充,更好的規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)的對(duì)數(shù)據(jù)的采集、處理,加強(qiáng)對(duì)信息安全、個(gè)人隱私保護(hù)等方面的法律建設(shè),健全互聯(lián)網(wǎng)征信的法律法規(guī)。第二,建立信息授權(quán)制度。征信機(jī)構(gòu)在采集用戶數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)獲得用戶授權(quán),互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)在采集數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)得到用戶許可,充分保障用戶的知情權(quán)和選擇權(quán),對(duì)于征集、處理信息過(guò)程中產(chǎn)生的不良后果也應(yīng)該告知用戶。其次,在將數(shù)據(jù)加工處理成為信用產(chǎn)品時(shí),需要授權(quán)明確信用產(chǎn)品的所有權(quán)問(wèn)題。第三,加大信息安全保護(hù)的技術(shù)支持。政府應(yīng)給予互聯(lián)網(wǎng)征信機(jī)構(gòu)相應(yīng)的支持,加強(qiáng)對(duì)用戶信息保護(hù)方面的安全監(jiān)管,建議互聯(lián)網(wǎng)機(jī)構(gòu)采用實(shí)名身份證、數(shù)字證書(shū)、電子簽名等安全認(rèn)證技術(shù),防止信息泄露或被不法分子作不正當(dāng)使用。

        3. 強(qiáng)化市場(chǎng)監(jiān)管。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的不斷發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)思維逐步滲透到各個(gè)行業(yè),影響到日常生活的方方面面。與此相伴,互聯(lián)網(wǎng)征信涉足的領(lǐng)域也越來(lái)越多,包括信貸、租車、租房、旅游等,也逐步向教育、醫(yī)療等公共事業(yè)滲透,互聯(lián)網(wǎng)征信正在影響很多傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展,要加強(qiáng)跨行業(yè)的信用評(píng)估體系建設(shè)。同時(shí),互聯(lián)網(wǎng)的國(guó)際化,也使得互聯(lián)網(wǎng)征信產(chǎn)品的國(guó)際化監(jiān)管變得非常重要,要加強(qiáng)國(guó)際征信評(píng)估體系的建設(shè)。加強(qiáng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)征信行業(yè)的監(jiān)管,需要不斷探索符合市場(chǎng)發(fā)展規(guī)律的監(jiān)管模式。一是明確監(jiān)管原則。推動(dòng)征信行業(yè)的發(fā)展,要在不破壞市場(chǎng)創(chuàng)造力的基礎(chǔ)上,進(jìn)行前瞻性的風(fēng)險(xiǎn)防范。二是加強(qiáng)法律法規(guī)建設(shè)。建立“守信激勵(lì),失信嚴(yán)懲”機(jī)制,建立健全“黑名單”制度,完善失信行為信息記錄和有限披露制度,提高失信者的市場(chǎng)交易成本,形成市場(chǎng)化懲戒機(jī)制。三是建立互聯(lián)網(wǎng)征信行業(yè)協(xié)會(huì),加強(qiáng)行業(yè)自律,促使互聯(lián)網(wǎng)征信監(jiān)管模式的轉(zhuǎn)變,促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)征信行業(yè)的健康發(fā)展。

        4. 強(qiáng)化失信懲戒機(jī)制。加強(qiáng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)失信的懲戒機(jī)制建設(shè)。一是建立線上聯(lián)盟,通過(guò)完善互聯(lián)網(wǎng)失信行為記錄,建立透明的信息披露制度,制定互聯(lián)網(wǎng)失信名單,消費(fèi)者在網(wǎng)上一處出現(xiàn)違約行為,便會(huì)處處受制,形成良好的線上環(huán)境。二是線上線下信息共享,建立司法、金融聯(lián)合懲戒機(jī)制,依法追究失信者的責(zé)任。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 莫易嫻.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸國(guó)內(nèi)外理論與實(shí)踐研究文獻(xiàn)綜述[J].金融理論與實(shí)踐,2011,(12).

        [2] 華曉龍.基于宏觀壓力測(cè)試方法的商業(yè)銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2009,(4).

        [3] 管七海,馮宗憲.信用違約概率測(cè)度研究:文獻(xiàn)綜述與比較[J].世界經(jīng)濟(jì),2004,(11).

        [4] 平新喬,楊慕云.信貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱的實(shí)證研究——來(lái)自中國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行的證據(jù)[J].金融研究,2009,(3).

        [5] 馬九杰,郭宇輝,朱勇.縣域中小企業(yè)貸款違約行為與信用風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析[J].管理世界,2004,(5).

        作者簡(jiǎn)介:鞠傳霄(1988-),男,漢族,山東省威海市人,中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院投資系博士生,研究方向?yàn)橥顿Y理論與實(shí)踐。

        收稿日期:2018-02-14。

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