郭文 王一卓 秦建友

摘要：2015年1月5日，人民銀行發(fā)布了《關(guān)于做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》，要求包括芝麻信用、騰訊征信在內(nèi)的8家機(jī)構(gòu)做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作。此舉標(biāo)志著我國(guó)開(kāi)始積極探索基于大數(shù)據(jù)的個(gè)人征信模式。文章從數(shù)據(jù)來(lái)源等五大角度對(duì)比分析大數(shù)據(jù)征信和傳統(tǒng)征信；接著分析我國(guó)征信體系的發(fā)展現(xiàn)狀，并與發(fā)達(dá)國(guó)家的征信體系進(jìn)行對(duì)比，歸納我國(guó)發(fā)展大數(shù)據(jù)征信所面臨的難題；并在此基礎(chǔ)上，為我國(guó)大數(shù)據(jù)征信的健康發(fā)展提供合理建議。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)征信； 傳統(tǒng)征信；個(gè)人征信模式

一、 大數(shù)據(jù)征信的特性

1. 大數(shù)據(jù)征信的內(nèi)涵。大數(shù)據(jù)征信指將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用到征信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集和信用評(píng)估等環(huán)節(jié)，通過(guò)深層次、綜合性、全方位的信用信息采集和整理，獲取多元化的數(shù)據(jù)資源，并重新設(shè)計(jì)征信評(píng)估算法和模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而倒推出信息主體的信用特征，最終形成對(duì)個(gè)人、企業(yè)及社會(huì)團(tuán)體較為準(zhǔn)確的信用評(píng)估結(jié)果。大數(shù)據(jù)征信并不是大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)征信模式的簡(jiǎn)單融合，而是對(duì)征信體系的重新定義，它徹底改變了征信產(chǎn)品的設(shè)計(jì)生產(chǎn)理念和運(yùn)作經(jīng)營(yíng)模式。

2. 大數(shù)據(jù)征信與傳統(tǒng)征信對(duì)比分析?；ヂ?lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，使得征信系統(tǒng)在傳統(tǒng)征信的基礎(chǔ)之上呈現(xiàn)出新特征。大數(shù)據(jù)征信與傳統(tǒng)征信的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下五個(gè)方面：

（1）數(shù)據(jù)來(lái)源不同。不同的數(shù)據(jù)類型及來(lái)源是大數(shù)據(jù)征信與傳統(tǒng)征信最大的區(qū)別。相比于傳統(tǒng)征信，大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)來(lái)源更加豐富。傳統(tǒng)征信主要考量的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如銀行等金融機(jī)構(gòu)的信貸信用數(shù)據(jù)，類型單一；而大數(shù)據(jù)征信拓展了數(shù)據(jù)挖掘的深度和廣度，數(shù)據(jù)來(lái)源除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包含大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一部分來(lái)自于用戶使用互聯(lián)網(wǎng)過(guò)程中留存的公開(kāi)數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)、手機(jī)應(yīng)用數(shù)據(jù)等；另一部分來(lái)自于用戶授權(quán)的數(shù)據(jù)，如物業(yè)費(fèi)繳納、電話賬單等。大數(shù)據(jù)征信主要依賴于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占的比重較低。

（2）操作方法不同。傳統(tǒng)征信的操作方法是通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)方式收集企業(yè)及個(gè)人的信貸信息，由分析人員對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，進(jìn)而對(duì)受評(píng)對(duì)象做出履約能力和履約意愿的評(píng)定。而大數(shù)據(jù)征信主要是通過(guò)數(shù)學(xué)建模和云計(jì)算技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，從數(shù)據(jù)收集到信用結(jié)果輸出的整個(gè)過(guò)程主要通過(guò)智能計(jì)算機(jī)完成，涉及的人工操作環(huán)節(jié)相對(duì)較少。此外，大數(shù)據(jù)征信通常是在信息主體確認(rèn)授權(quán)之后再開(kāi)始征信調(diào)查，而傳統(tǒng)征信則是事先收集信息并加以整理和貯存。

（3）信用評(píng)估分析原理不同。大數(shù)據(jù)征信與傳統(tǒng)征信在信用評(píng)估方面主要有兩點(diǎn)區(qū)別。一是大數(shù)據(jù)征信更注重多個(gè)變量之間的相關(guān)性而非某幾個(gè)變量的精確性，其評(píng)估體系所采用的變量數(shù)量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于傳統(tǒng)征信的評(píng)估體系?？梢哉f(shuō)，傳統(tǒng)征信更注重單一維度數(shù)據(jù)的深度挖掘，而大數(shù)據(jù)征信著眼的是多維度數(shù)據(jù)的綜合分析；二是傳統(tǒng)征信主要分析的是用戶的歷史信用數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)征信更看重用戶數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變化，致力于實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)管理和信用評(píng)估。

（4）應(yīng)用場(chǎng)景不同。大數(shù)據(jù)征信憑借其數(shù)據(jù)來(lái)源的多元化和綜合性，不僅在金融借貸關(guān)系中具備比傳統(tǒng)征信更強(qiáng)的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力，而且可以在生活場(chǎng)景和商業(yè)場(chǎng)景中得到很好的應(yīng)用，房屋租賃、簽證辦理、酒店預(yù)訂等都可以通過(guò)大數(shù)據(jù)征信體系實(shí)現(xiàn)信用管理。

（5）覆蓋范圍不同。與傳統(tǒng)征信相比，大數(shù)據(jù)征信的覆蓋范圍有所擴(kuò)大。人民銀行的個(gè)人征信系統(tǒng)共收錄了8.5億人的信息，其中僅有3億多人有信貸數(shù)據(jù)，占全國(guó)人口的比例不足30%。傳統(tǒng)征信服務(wù)的僅僅是這部分與銀行發(fā)生過(guò)信貸關(guān)系的金融消費(fèi)者，而沒(méi)有與銀行發(fā)生借貸交易、沒(méi)有辦理和使用信用卡的人群在人民銀行的征信系統(tǒng)中不存在相應(yīng)的信用報(bào)告。大數(shù)據(jù)征信依托互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，可以服務(wù)缺乏或無(wú)信貸記錄的網(wǎng)民群體，比如大學(xué)生等。從某種意義上來(lái)說(shuō)，任何使用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的用戶都可以成為大數(shù)據(jù)征信的服務(wù)對(duì)象。隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及，大數(shù)據(jù)征信的覆蓋范圍仍將不斷擴(kuò)大。

二、 我國(guó)大數(shù)據(jù)征信的現(xiàn)狀分析

1. 我國(guó)征信體系的發(fā)展現(xiàn)狀。我國(guó)的社會(huì)征信體系建設(shè)起步于20世紀(jì)90年代初。2013年以前，我國(guó)征信行業(yè)發(fā)展歷程可以劃分為三個(gè)階段。1980年～1995年為探索階段，這一時(shí)期的征信公司規(guī)模普遍較小，且其業(yè)務(wù)主要以資信評(píng)級(jí)為主，個(gè)人征信業(yè)務(wù)尚未開(kāi)放；1996年～2003為起步階段，央行和各地方政府在這一階段開(kāi)始陸續(xù)搭建征信平臺(tái)；2004年～2012年為發(fā)展階段，社會(huì)信用體系建設(shè)在這一階段逐步受到政府高層重視，央行建立的銀行信貸登記咨詢系統(tǒng)也于2005年升級(jí)為全國(guó)統(tǒng)一的企業(yè)和個(gè)人征信系統(tǒng)。

同發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)的征信體系建設(shè)仍然處于行業(yè)發(fā)展的初級(jí)階段，法律規(guī)范、數(shù)據(jù)處理和信息共享等環(huán)節(jié)都亟需完善，且缺乏具備權(quán)威性和國(guó)際影響力的征信機(jī)構(gòu)。近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新一代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起，以P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)銀行等模式為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融蓬勃發(fā)展，引發(fā)了金融行業(yè)的結(jié)構(gòu)性變革?；ヂ?lián)網(wǎng)金融覆蓋廣、管理弱、風(fēng)險(xiǎn)大等特點(diǎn)決定了它的發(fā)展必須以完善的信用體系為基礎(chǔ)，而現(xiàn)有的人民銀行征信系統(tǒng)由于其存在的數(shù)據(jù)失真、覆蓋率低、查詢成本高等問(wèn)題，已經(jīng)不足以為互聯(lián)網(wǎng)金融的健康發(fā)展提供有力的保障。

從2013年開(kāi)始，我國(guó)相繼出臺(tái)了一系列政策，旨在加快社會(huì)征信體系建設(shè)。2013年3月，國(guó)務(wù)院出臺(tái)了我國(guó)首部征信行業(yè)法規(guī)《征信業(yè)管理?xiàng)l例》；2013年12月，人民銀行印發(fā)《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》，為我國(guó)征信行業(yè)市場(chǎng)化奠定了基礎(chǔ)；2014年6月，國(guó)務(wù)院出臺(tái)了《社會(huì)信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要（2014年～2020年）》，明確了我國(guó)社會(huì)信用體系建設(shè)的主要目標(biāo)：到2020年，基本建立社會(huì)信用基礎(chǔ)性法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)體系，基本建成以信用信息資源共享為基礎(chǔ)的覆蓋全社會(huì)的征信系統(tǒng)。這是我國(guó)首部國(guó)家級(jí)社會(huì)信用體系建設(shè)專項(xiàng)規(guī)劃，標(biāo)志著我國(guó)征信體系建設(shè)進(jìn)入了一個(gè)全新的發(fā)展階段。

2. 國(guó)內(nèi)和國(guó)外征信體系的對(duì)比分析。目前世界上征信體系發(fā)展相對(duì)完善的國(guó)家和地區(qū)主要有美國(guó)、歐洲和日本。由于歷史、經(jīng)濟(jì)和文化的差異，各個(gè)國(guó)家的征信模式呈現(xiàn)不同的特征。按照征信制度劃分，發(fā)達(dá)國(guó)家的征信體系可以分為市場(chǎng)主導(dǎo)型、政府主導(dǎo)型和會(huì)員制。

（1）政府主導(dǎo)模式。大多數(shù)歐洲國(guó)家的征信體系，如法國(guó)、德國(guó)、西班牙等，采用的是政府主導(dǎo)模式。在政府主導(dǎo)模式之下，社會(huì)征信體系以政府出資建立的非盈利性公共征信機(jī)構(gòu)為主體，以市場(chǎng)化的民營(yíng)征信機(jī)構(gòu)為輔。商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)一方面作為信息提供者，依法向公共征信機(jī)構(gòu)提供個(gè)人和企業(yè)的征信數(shù)據(jù)；另一方面作為征信體系的主要使用者，利用公共征信機(jī)構(gòu)的評(píng)估結(jié)果甄別優(yōu)質(zhì)借款人，從而有效防范貸款風(fēng)險(xiǎn)。

（2）市場(chǎng)主導(dǎo)模式。市場(chǎng)主導(dǎo)征信模式的特點(diǎn)是征信機(jī)構(gòu)的完全市場(chǎng)化，以美國(guó)、英國(guó)和加拿大為代表。在該征信體系下，政府部門(mén)不直接參與社會(huì)信用管理，而是通過(guò)完善法律法規(guī)和監(jiān)管體系，對(duì)征信機(jī)構(gòu)進(jìn)行適度的管理，通過(guò)有效的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制完善征信體系。以美國(guó)為例，Equifax、Experian和Trans Union三家征信公司分別擁有覆蓋全美的數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含美國(guó)一半以上人口的信用記錄。

（3）會(huì)員制模式。日本采用的是會(huì)員制征信體系，以銀行業(yè)協(xié)會(huì)、信貸業(yè)協(xié)會(huì)和信用產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)三大行業(yè)協(xié)會(huì)為主要征信機(jī)構(gòu)，建立非盈利性的信用信息共享中心，僅為行業(yè)協(xié)會(huì)會(huì)員提供信息交換服務(wù)。商業(yè)銀行、證券公司、民營(yíng)企業(yè)等機(jī)構(gòu)作為信用信息中心的會(huì)員，有義務(wù)向共享中心提供客觀全面的信用信息，并通過(guò)內(nèi)部共享機(jī)制實(shí)現(xiàn)征信信息征集和使用。

我國(guó)當(dāng)前的征信體系與法國(guó)和德國(guó)相似，采用的是政府主導(dǎo)模式，形成了以人民銀行建立的中央信貸登記系統(tǒng)為主體，以私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)為輔的社會(huì)信用管理體系。人民銀行征信系統(tǒng)包括企業(yè)信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)和個(gè)人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于擁有特定經(jīng)濟(jì)信用信息的政府職能部門(mén)、公共事業(yè)單位以及掌握大量信貸信息的商業(yè)銀行。人民銀行征信中心通過(guò)匯總和分析企業(yè)和個(gè)人征信系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)信息，得出信用分析報(bào)告，為商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)提供服務(wù)。

3. 我國(guó)發(fā)展大數(shù)據(jù)征信存在的問(wèn)題。從總體上看，我國(guó)構(gòu)建大數(shù)據(jù)征信體系面臨的難題可以劃分為技術(shù)層面和制度層面。

（1）技術(shù)層面的難題。

第一，缺乏有效的數(shù)據(jù)采集方法。一方面，大數(shù)據(jù)征信的信用信息主要來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)，但目前網(wǎng)絡(luò)行為的身份識(shí)別仍是一大技術(shù)難題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集的高成本和低效率。另一方面，大數(shù)據(jù)的采集廣度有余而深度不足，獲取的數(shù)據(jù)體量龐大卻存在片面性和局限性等問(wèn)題，缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的深層次、多維度挖掘。

第二，數(shù)據(jù)融合存在困難。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍不斷拓展，已經(jīng)從原有的企業(yè)數(shù)據(jù)和個(gè)人消費(fèi)數(shù)據(jù)滲透到包括房地產(chǎn)、傳統(tǒng)制造業(yè)在內(nèi)的各個(gè)行業(yè)。這在一定程度上加速了互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新和變革，但信息過(guò)多也引起了數(shù)據(jù)雜亂瑣碎和數(shù)據(jù)跨度過(guò)大的問(wèn)題。而征信數(shù)據(jù)評(píng)估模型構(gòu)建困難且在短期內(nèi)無(wú)法檢驗(yàn)其精準(zhǔn)度，導(dǎo)致數(shù)據(jù)整合成為目前大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的最大技術(shù)難題。

第三，硬件設(shè)施性能嚴(yán)重滯后?，F(xiàn)有的大數(shù)據(jù)征信相關(guān)硬件設(shè)施在可擴(kuò)展性、存儲(chǔ)速度和數(shù)據(jù)處理能力等方面已經(jīng)無(wú)法滿足數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)和復(fù)雜性提高的需要，但核心技術(shù)的突破和硬件設(shè)施的更新都難以在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)征信體系的構(gòu)建遭遇瓶頸。

（2）制度層面的難題。

第一，缺乏配套的法律規(guī)范。大數(shù)據(jù)征信在個(gè)人隱私保護(hù)問(wèn)題上面臨著法律風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)達(dá)國(guó)家的征信體系以系統(tǒng)和完善的法律體系為基礎(chǔ)，著重保護(hù)信息安全和個(gè)人隱私權(quán)。我國(guó)現(xiàn)有法律對(duì)個(gè)人信息和個(gè)人隱私的界定、征信信息的采集權(quán)和歸屬權(quán)等問(wèn)題都尚未做出合理規(guī)范和制度安排，可能會(huì)出現(xiàn)打法律“擦邊球”侵犯?jìng)€(gè)人隱私的行為。

第二，監(jiān)管體系不成熟。一方面，大數(shù)據(jù)征信仍處于起步階段，其監(jiān)管主體和監(jiān)管定位尚不明確，且缺乏具備大數(shù)據(jù)征信相關(guān)知識(shí)、適應(yīng)大數(shù)據(jù)征信監(jiān)管需求的從業(yè)人員；另一方面，大數(shù)據(jù)征信行業(yè)自律性組織尚未形成，缺乏統(tǒng)一的行業(yè)規(guī)范和職業(yè)道德標(biāo)準(zhǔn)，各征信機(jī)構(gòu)仍存在惡意競(jìng)爭(zhēng)、服務(wù)意識(shí)差、缺乏公信力等問(wèn)題。

第三，信息共享機(jī)制不完善。公安部的身份證信息、個(gè)人參保繳費(fèi)信息等都已納入人民銀行的征信系統(tǒng)，但互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)仍與人民銀行的征信系統(tǒng)處于割裂狀態(tài)，且互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)尚未獲取對(duì)征信系統(tǒng)的使用權(quán)，導(dǎo)致傳統(tǒng)金融和互聯(lián)網(wǎng)金融無(wú)法進(jìn)行高效的信息共享。此外，我國(guó)各地區(qū)、各政府部門(mén)之間同樣缺乏有效的信息流通渠道。

第四，政府部門(mén)和金融機(jī)構(gòu)信息公開(kāi)不足。一是司法、工商、公安等政府部門(mén)擁有企業(yè)和個(gè)人的大量信用信息，其中的非保密信息可以作為評(píng)定信息主體信用水平的重要依據(jù)，但卻尚未授權(quán)非政府部門(mén)使用。二是銀行等金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)開(kāi)放有限，如銀行與芝麻信用和合作僅局限于支付方面，而與信息主體信用評(píng)分直接相關(guān)的違約記錄仍沒(méi)有全面公開(kāi)。

三、 對(duì)策建議

針對(duì)我國(guó)發(fā)展大數(shù)據(jù)征信面臨的技術(shù)難題和制度難題，本文嘗試從宏觀、中觀、微觀三個(gè)角度提供可行建議。

1. 完善現(xiàn)有監(jiān)管體系，實(shí)現(xiàn)適度有效監(jiān)管。

（1）推動(dòng)征信行業(yè)市場(chǎng)化。建議監(jiān)管部門(mén)放松對(duì)民營(yíng)征信機(jī)構(gòu)的準(zhǔn)入條件，積極引入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，激活征信市場(chǎng)活力，營(yíng)造公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境，形成公共征信機(jī)構(gòu)與民營(yíng)征信機(jī)構(gòu)相互補(bǔ)充、相互促進(jìn)的征信行業(yè)發(fā)展格局。在推動(dòng)市場(chǎng)化的同時(shí)，通過(guò)政府引導(dǎo)、充分競(jìng)爭(zhēng)、優(yōu)勝劣汰培育一家或幾家具備國(guó)際影響力的征信機(jī)構(gòu)；而小型或?qū)I(yè)性的征信機(jī)構(gòu)則或被收購(gòu)或成為大型機(jī)構(gòu)的供應(yīng)商，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)行業(yè)集中度的提升。

（2）明確監(jiān)管原則。我國(guó)大數(shù)據(jù)征信仍處于起步階段，在推動(dòng)征信行業(yè)市場(chǎng)化的同時(shí)，切實(shí)加強(qiáng)監(jiān)管水平與能力，引導(dǎo)大數(shù)據(jù)征信良性生長(zhǎng)。但過(guò)于嚴(yán)格的監(jiān)管措施又可能會(huì)抑制征信行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。如何在監(jiān)管與創(chuàng)新之間尋求最佳平衡點(diǎn)，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)征信發(fā)展的重大課題。當(dāng)前應(yīng)明確監(jiān)管原則，實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)征信的適度有效監(jiān)管，推動(dòng)機(jī)構(gòu)監(jiān)管向功能監(jiān)管過(guò)渡。

（3）制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。在充分了解征信行業(yè)現(xiàn)狀和困境的前提下，探索符合大數(shù)據(jù)征信發(fā)展特點(diǎn)的規(guī)則體系。一方面，推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定，如形成統(tǒng)一的業(yè)務(wù)流程和評(píng)分規(guī)則，實(shí)現(xiàn)整個(gè)征信行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展；另一方面，對(duì)大數(shù)據(jù)征信行業(yè)在數(shù)據(jù)采集、信息共享、隱私保護(hù)等方面的職責(zé)做出明確規(guī)定，完善追責(zé)問(wèn)責(zé)機(jī)制，推動(dòng)大數(shù)據(jù)征信規(guī)范、有序發(fā)展。

2. 拓展信息獲取渠道，強(qiáng)化評(píng)估結(jié)果精度。

（1）完善信用信息共享機(jī)制。建立科學(xué)的信用信息共享機(jī)制，有效整合個(gè)人信息資源，從而提高信用評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和全面性。第一，盡快將互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)納入央行的征信系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)和傳統(tǒng)征信機(jī)構(gòu)之間建立信息互換機(jī)制；第二，開(kāi)放用戶數(shù)據(jù)交易，設(shè)立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，打破數(shù)據(jù)資源壁壘；第三，加快推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放，疏通各地區(qū)、各政府部門(mén)之間的信息共享渠道，打破“信息孤島”連點(diǎn)成面。

（2）建立統(tǒng)一的身份識(shí)別體系。準(zhǔn)確的身份識(shí)別是互聯(lián)網(wǎng)公司獲取用戶數(shù)據(jù)面臨的一大難題。政府應(yīng)加快落實(shí)即時(shí)通訊、網(wǎng)絡(luò)游戲、搜索引擎實(shí)名制，按照“前臺(tái)自愿、后臺(tái)實(shí)名”原則，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)行為與身份證號(hào)、電話號(hào)碼等用戶唯一標(biāo)識(shí)的一一對(duì)應(yīng)，解決線上信息獲取不完整的問(wèn)題，提高數(shù)據(jù)的的真實(shí)性和有效性，為大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)采集用戶信息提供便利。

（3）推動(dòng)大數(shù)據(jù)征信技術(shù)創(chuàng)新。積極實(shí)施高科技人才戰(zhàn)略，在各高校開(kāi)設(shè)互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)等方面的專業(yè)課程，為我國(guó)未來(lái)的大數(shù)據(jù)征信發(fā)展提供人才儲(chǔ)備；進(jìn)一步推動(dòng)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)的融合，為新興業(yè)態(tài)提供資金和技術(shù)支持；鼓勵(lì)征信機(jī)構(gòu)研發(fā)更加專業(yè)的信用評(píng)估模型，提高信用評(píng)估結(jié)果的精準(zhǔn)度。

3. 加強(qiáng)信息主體合法權(quán)益和個(gè)人隱私保護(hù)。

（1）加快個(gè)人信息保護(hù)立法。目前我國(guó)征信行業(yè)在信息主體個(gè)人隱私保護(hù)方面，主要依據(jù)的是人民銀行出臺(tái)的《征信業(yè)管理?xiàng)l例》和《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》。這兩部法規(guī)為我國(guó)的征信行業(yè)提供了初步的法律框架，但其主要針對(duì)的是傳統(tǒng)征信行業(yè)，沒(méi)有充分考慮大數(shù)據(jù)征信背景下征信行業(yè)的新特點(diǎn)，且缺乏與之配套的規(guī)章細(xì)則和制度安排。應(yīng)盡快出臺(tái)《個(gè)人征信信息保護(hù)條例》、《企業(yè)征信信息保護(hù)條例》等配套規(guī)章制度和專項(xiàng)法規(guī)，對(duì)信用信息的獲取渠道、使用原則、應(yīng)用場(chǎng)景等方面做出明確規(guī)定。

（2）引導(dǎo)征信機(jī)構(gòu)加強(qiáng)個(gè)人隱私保護(hù)。應(yīng)加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)的培訓(xùn)和教育，提高其對(duì)信息主體權(quán)益的保護(hù)意識(shí)。引導(dǎo)大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)對(duì)信息主體的信用信息進(jìn)行充分披露，保證數(shù)據(jù)采集、業(yè)務(wù)流程、信用評(píng)估模型的透明度；允許信息主體查詢被采集的信息，并為其查詢提供便利；避免信息未經(jīng)授權(quán)提供給第三方查詢和使用，主動(dòng)保護(hù)信息主體的隱私安全；建立不良信用信息告知制度，保障信息主體對(duì)個(gè)人信息的知情權(quán)、選擇權(quán)和異議權(quán)。

（3）強(qiáng)化信息主體自我保護(hù)意識(shí)。目前國(guó)內(nèi)消費(fèi)者普遍缺乏個(gè)人信息保護(hù)意識(shí)，應(yīng)積極開(kāi)展以信息保護(hù)為主題的教育宣傳活動(dòng)，提高信息主體對(duì)個(gè)人信息的重視程度和風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，引導(dǎo)信息主體深入了解自身權(quán)利義務(wù)，熟悉維權(quán)手段和維權(quán)途徑，通過(guò)合法手段保護(hù)自身隱私安全。

參考文獻(xiàn)：

[1] Crosman P.ZestFinance Aims to Fix Underba- nked Underwriting[J].American Banker，2012.

[2] 劉新海，丁偉.大數(shù)據(jù)征信應(yīng)用與啟示——以美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融公司ZestFinance為例[J].清華金融評(píng)論， 2014，（10）：93-98.

[3] 王冠.基于用戶互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)的個(gè)人征信評(píng)估體系建設(shè)分析[D].北京：北京交通大學(xué)學(xué)位論文，2015.

[4] 維克托·邁爾—舍恩伯格.大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活，工作與思維的大變革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[5] 葉文輝.大數(shù)據(jù)征信機(jī)構(gòu)的運(yùn)作模式及監(jiān)管對(duì)策——以阿里巴巴芝麻信用為例[J].國(guó)際金融，2015，（8）： 18-22.

作者簡(jiǎn)介：郭文（1987-），男，漢族，湖北省荊州市人，中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院博士生，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)等；王一卓（1990-），男，漢族，河北省承德市人，中國(guó)民生銀行北京分行客戶經(jīng)理，研究方向?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)等；秦建友（1976-），男，漢族，湖南省永州市人，深圳市微金匯眾基金管理有限公司董事，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄?、大?shù)據(jù)等。