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        市場(chǎng)化個(gè)人信用評(píng)分工具的“軟約束”

        2018-10-25 05:16:34尚政
        中國信用 2018年10期
        關(guān)鍵詞:個(gè)人信用芝麻信用

        ◎文/ 尚政

        發(fā)達(dá)國家信用體系遵循“社會(huì)―經(jīng)濟(jì)―金融”的發(fā)展規(guī)律,形成了三個(gè)層面的社會(huì)信用體系:社會(huì)誠信、經(jīng)濟(jì)信用、金融信用。我國信用體系建設(shè)跨越式發(fā)展,三類信用齊頭并進(jìn)。而商業(yè)信用市場(chǎng)化有助于推進(jìn)誠信教育與信用文化建設(shè),能補(bǔ)充和完善失信懲戒機(jī)制。

        今年3月在深圳成立的百行征信是我國個(gè)人征信領(lǐng)域第一家(也是迄今唯一)持有金融牌照的企業(yè),大股東中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)占股36%,芝麻信用、騰訊征信等8家市場(chǎng)征信機(jī)構(gòu)股份相同。央行頒發(fā)百行征信牌照后,要求芝麻信用、騰訊征信等機(jī)構(gòu)不得使用“征信”“信用”等字眼作為產(chǎn)品名稱,芝麻信用不能再用“芝麻信用分”,只能叫“芝麻分”。這意味著除百行征信外的其他所有市場(chǎng)征信機(jī)構(gòu)均不得獨(dú)立開展個(gè)人征信業(yè)務(wù)。

        就概念而言,金融征信(包括但不限于個(gè)人征信)是我國信用體系建設(shè)中一個(gè)重要組成部分?!渡鐣?huì)信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要(2014-2020年)》列舉了信用信息系統(tǒng)建設(shè)和應(yīng)用的類別,包括行業(yè)信用信息系統(tǒng)建設(shè)、地方信用信息系統(tǒng)建設(shè)、征信系統(tǒng)建設(shè)、金融業(yè)統(tǒng)一征信平臺(tái)建設(shè)等多個(gè)方面。發(fā)達(dá)國家信用體系遵循“社會(huì)―經(jīng)濟(jì)―金融”的發(fā)展規(guī)律,形成了三個(gè)層面的社會(huì)信用體系:社會(huì)誠信、經(jīng)濟(jì)信用、金融信用。我國信用體系建設(shè)跨越式發(fā)展,三類信用齊頭并進(jìn)。

        但在金融個(gè)人征信業(yè)務(wù)之外,還有其他場(chǎng)景和維度的信用信息征集活動(dòng)。目前互聯(lián)網(wǎng)公司建立的大數(shù)據(jù)信用信息征集已不限于金融借貸領(lǐng)域,而是廣泛用于共享單車免押金、租借充電寶、政府“最多跑一次”,甚至簽證綠色通道等多維度應(yīng)用。

        芝麻信用、騰訊征信是其中的佼佼者。姑且將這類大數(shù)據(jù)用戶畫像業(yè)務(wù)稱為“個(gè)人信用評(píng)分”。那么,這些信用評(píng)分工具合法嗎?在非金融、普通商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的信用服務(wù)機(jī)構(gòu)、信用評(píng)分工具,是否也需牌照準(zhǔn)入?與之相關(guān)的問題還有,非信貸信息、非金融征信信息是否會(huì)被定性為個(gè)人征信信息?

        大數(shù)據(jù)征信的采集具有非常強(qiáng)的任意性或廣泛性,比如個(gè)人在淘寶網(wǎng)上的購物習(xí)慣、在互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)上簽合同的簽約停頓時(shí)間等。這些行為特征與個(gè)人征信是否具有相關(guān)性?圍繞金融借貸風(fēng)險(xiǎn)建立的央行金融征信系統(tǒng),在金融借貸之外的商業(yè)信用服務(wù)領(lǐng)域能否發(fā)揮作用?這些問題涉及大數(shù)據(jù)個(gè)人征信信息的真實(shí)性、相關(guān)性、信息來源、信息質(zhì)量等因素,頗為復(fù)雜。

        金融征信只是社會(huì)信用體系的一部分,它記載的是市場(chǎng)主體與金融機(jī)構(gòu)之間的信用關(guān)系。如果一個(gè)人還款記錄良好,但經(jīng)常乘車逃票、因違法而受到法律制裁。在目前征信體系下或許信用記錄正常,但依常識(shí),其個(gè)人信用難稱良好。央行在不斷完善金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫,已實(shí)現(xiàn)信用卡、貸款、信用擔(dān)保、融資融券等金融領(lǐng)域負(fù)債信息的全覆蓋,收錄9.26億自然人信息,2371萬戶企業(yè)和其他組織的相關(guān)信息。只是,其運(yùn)用場(chǎng)景仍限于金融借貸領(lǐng)域,即央行個(gè)人征信始終限于行業(yè)征信。即使在征集了許多非金融信用信息后,《征信管理?xiàng)l例》中依然將其稱為“金融信用信息”。百行征信也是如此。

        金融征信、個(gè)人征信由于涉及金融安全,須接受嚴(yán)格的金融監(jiān)管、嚴(yán)格的牌照管制。但商業(yè)領(lǐng)域的個(gè)人信用評(píng)分服務(wù),比如,大數(shù)據(jù)的“用戶畫像”就屬廣義的征信范疇,適合市場(chǎng)化運(yùn)作。顯然,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,信用體系建設(shè)更需市場(chǎng)機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新力量。

        首先,新一代信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,使一切數(shù)據(jù)都成為信用來源,是社會(huì)信用體系建設(shè)的重要資源。相比政府的間接收集商業(yè)交易信用信息,市場(chǎng)化的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)能直接生產(chǎn)、采集信用信息,促進(jìn)商業(yè)信用體系建設(shè)。個(gè)人信用評(píng)分是對(duì)個(gè)人信用信息采集、整理、保存和加工并向信息使用者提供的。所有這些活動(dòng)都以第一個(gè)環(huán)節(jié)“采集”為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)頭部公司由于有了巨大的用戶流量和數(shù)據(jù),在“采集”信用信息環(huán)節(jié)擁有巨大優(yōu)勢(shì)。比如淘寶網(wǎng)的用戶在網(wǎng)絡(luò)購物時(shí)形成的海量大數(shù)據(jù),都存儲(chǔ)在阿里巴巴服務(wù)器上。這些數(shù)據(jù)的形成既是一個(gè)數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程,又是一個(gè)數(shù)據(jù)采集過程。這個(gè)過程讓支付寶、芝麻信用形成了快速發(fā)展的大數(shù)據(jù)之源。

        政府作為公權(quán)力主體,不能開設(shè)營利性網(wǎng)絡(luò)交易平臺(tái),大數(shù)據(jù)時(shí)代商業(yè)信用需要為“用戶畫像”,只能由像螞蟻金服、騰訊這樣的市場(chǎng)主體在市場(chǎng)運(yùn)營過程中逐步積累、分析數(shù)據(jù)、建立和動(dòng)態(tài)調(diào)整信用模型來完成。因此,傳統(tǒng)商業(yè)信用、社會(huì)信用體系可由國家隊(duì)通過行政力量來推進(jìn),而大數(shù)據(jù)時(shí)代的個(gè)人信用服務(wù)只能由市場(chǎng)主體開展。

        其次,《社會(huì)信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要(2014-2020年)》指出,要全面推動(dòng)社會(huì)信用體系建設(shè),須以推進(jìn)誠信文化建設(shè)、建立守信激勵(lì)和失信懲戒機(jī)制為重點(diǎn),以提高全社會(huì)誠信意識(shí)和信用水平、改善經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行環(huán)境為目的。要達(dá)到以上目標(biāo),僅僅依靠政府的官方宣傳和教育推動(dòng)是不夠的,還需要市場(chǎng)主體自發(fā)地基于利益激勵(lì)主動(dòng)做出行為選擇,通過眾多市場(chǎng)主體的自發(fā)行動(dòng)共同構(gòu)建良好的信用文化。這種共同利益導(dǎo)向的制度性激勵(lì),不僅僅來源于法律、行政法規(guī)等硬性制度激勵(lì),在更多情況下,來源于市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制。

        大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,市場(chǎng)化個(gè)人信用評(píng)分工具對(duì)失信行為的治理,更主要表現(xiàn)為預(yù)防和潛移默化的引導(dǎo),是事前的戒備和警示。借助大數(shù)據(jù)分析的芝麻分、騰訊信用等信用工具就能對(duì)市場(chǎng)主體“軟約束”。芝麻分在共享單車上的使用,讓每個(gè)用戶感受到了個(gè)人信用評(píng)分在實(shí)際生活中的方便與實(shí)惠,從而珍惜和保護(hù)自己的每次信用記錄,促進(jìn)信用文化的整體建設(shè)。足見,商業(yè)信用市場(chǎng)化有助于推進(jìn)誠信教育與信用文化建設(shè),并有助于補(bǔ)充和完善失信懲戒機(jī)制。

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