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互联网征信时代来了           ★★★ 【字体:
【爱书坊】 互联网征信时代来了
互联网征信时代来了

  于靖园

  “等这一天很久了,终于可以办签证了。”

  2015年7月13日,上海白领周婷发了一条朋友圈消息,图上是一个绿色醒目的分数:766分。

  这是支付宝客户端里芝麻信用服务所提供的分数,在分数的旁边,写着“信用极好”。很多人不知道,仅仅是这个数字,就可以让周婷轻松申请到申根签证。芝麻信用分在750分以上的用户可申请卢森堡签证。卢森堡是欧洲26个“申根”国家之一,持该国签证,可在包括芬兰、法国、德国和意大利在内的26个申根国家通行。

  征信是信用体系的基础

  选择服务商,进行芝麻信用验证,填写签证申请单等资料,在线支付签证费,就可以送签,等待电子签证出签。而用户的芝麻信用分高于700分就可申请新加坡签证,无须提供在职证明、个人信息表、户口本、身份证复印件等资料,流程大大简化。

  这个具有“神效”的芝麻信用分来自蚂蚁金服2015年年初推出的信用服务——芝麻信用,支付宝用户可以开通自己的芝麻信用功能。芝麻信用分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息。

  未来,当用户的芝麻信用分达到一定数值,租车、住酒店时将有望不交押金,网购时可以先试后买,办理签证时不用再办存款证明,等等。

  2015中国信用小康指数表明,65.9%的受访者对征信一知半解,而非常了解的只有1.7%。平时只有27.3%的人非常关注个人征信记录。

  “征信,顾名思义,就是征集信用。”商务部研究院信用与电子商务研究所所长韩家平说。对于征信,详细的解释,就是授信机构(金融机构、商家)自身或委托第三方征信机构对客户的信用进行调查验证,形成信用报告,应用于信用决策。征信的出发点是为了规避交易风险。

  “对于老百姓来讲,征信主要意味着个人征信,去银行申请信用卡、办理车贷或房贷、求职、投保都与个人征信有直接关系。”韩家平表示,现在中国的经济形态,信用已经占了主导地位,现金交易比例越来越低。如果没有征信支撑的话,交易的风险就非常大。“征信是信用体系的基础。”韩家平说。

  2015年1月,中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求芝麻信用、腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作,准备时间为六个月。

  这八家机构各具特色,分属四大类:一是互联网巨头,二是保险公司,三是老牌征信公司,四是拥有数据资源的新兴公司。其中,拉卡拉征信积累了十年银行跨行转账记录,中诚信征信已布局医疗、保险、学生创业,芝麻征信覆盖生活化应用场景,腾讯征信前期看重金融场景,前海征信主打借贷业务。

  互联网时代,信用即财富

  “用快的打车、滴滴打车预订出租车,如果连续取消很多订单或出现违约记录,未来可能被计入个人征信记录中。”蚂蚁金服信用业务相关负责人说,“基于购物信息、支付习惯、黑名单信息等大数据,如果哪一天支付宝钱包给你的信用打了一个分数,请不要觉得奇怪。”

  而对于腾讯公司而言,如果用户在朋友圈卖假货、利用微信诈骗等,这些信息未来也可能被计入个人征信记录中,尤其是盗取QQ号或微信号进行诈骗,或者微信公众号被举报等,都可能会影响个人的信用分。

  2015年7月18日,中国人民银行等十部委联合印发了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》,指出要推动信用基础设施建设,培育互联网金融配套服务体系,支持大数据存储、网络与信息安全维护等技术领域基础设施建设。

  毫无疑问,互联网征信离我们越来越近。

  继1999年上海开始个人征信试点的15年后,个人征信终于迎来了新时代。

  伴随现代生活日益互联网化,单纯的信用卡使用情况、电信缴费情况,已不足以反映一个人的信用程度。尤其是随着移动支付的发展,各种应用场景的产生都可能和个人的信用挂上钩,也可能因此催生更多的应用场景。

  很多大学生是不能办信用卡的,但这些人可能很早就在网上购物了,进入大学时甚至已经成为资深支付宝用户了。尽管在银行端没有他们的信用记录,但他们在互联网上留下的足迹和行为数据,已经可以为其信用打分。

  互联网时代,信用即财富。在当前的互联网服务中,有许多场景基于信用服务,比如免押金的租车服务和酒店服务,先试后买的后付款服务,签证的各种证明等服务。

  “征信行业是很传统的行业,有几百年历史。这个行业最初就是委托调查的模式,到了互联网时代后,互联网跟征信结合,产生了互联网征信。”韩家平说道。对大数据的分析和信息自动化的采集,是互联网征信企业的最大特点。

  在2015中国信用小康指数的调查里,有高达84.9%的受访者认为互联网征信能真实体现一个人的信用水平。很多人,比如部分自由职业者、蓝领、个体工商户、学生等,没有信用记录,金融机构担心风险,不敢授信。随着互联网金融的高速发展,个人征信体系的建设变得更加迫切。

  大数据分析面临的相应挑战

  其实,在征信领域发展相当成熟的美国,互联网与传统征信的结合也迫在眉睫。

  “在美国,对于个人来说,信用等级通常等于FICO评分。由于美国三大信用局都使用FICO信用分,每一份信用报告上都附有FICO信用分,以至于FICO信用分成为信用分的代名词。”哥伦比亚大学经济学教授MosheAdler说。影响FICO评分的主要因素是信用偿还历史,FICO评分的范围从300分到850分,得分越高则意味着违约风险越低。2014年有一半的美国人得分高于712分。

  但是,2007年的次贷危机问题反映了信用评分是一个很差的违约预测系统。那些FICO评分高于700分的借款人,在2007年的违约率是2005年的4倍,几乎与2005年得到最差FICO分数的借款人违约率一样。

  依靠信用评分进行评价真的比依靠客户表现来进行评价可靠吗?拥有更好的信用报告就意味着他是更好的员工吗?这依然有待考证。

  由于传统的基于FICO评分的信用评估模型覆盖人群窄、信息维度单一、时间上滞后,所以,在大数据时代,无疑需要探索信用评估的新思路。

  中国当前正在兴起的互联网征信企业也存在许多亟待解决的问题。腾讯公司助理总法律顾问王小夏指出,互联网征信业务的雷区是敏感的个人信息,而对个人信息的法律界定仍然有许多模糊的地方。

  “独立性和真实客观性是互联网征信企业目前存在的两个问题。”2015中国信用小康指数显示,40.4%的受访者认为,网络数据常常缺乏更深入的分析,这是大数据征信目前最大的缺陷。“大部分互联网征信企业既是数据的生产方,又是数据的应用方,是否能够保持中立,尚有待考证。”韩家平说,“比如阿里巴巴虽然掌握了很多的数据,但是它没有掌握在其平台之外的数据,因此这个数据是不完整的。”作为一家征信公司,应该有覆盖面很广的数据源,这样才能做出一个比较完整的信用报告。

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