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大數據征信六大難題待解

2017-3-22 15:37:41 來源: 編輯: 關注度:
摘要: 隨著消費金融、網絡借貸等互聯網消費模式快速增長,以及大數據技術突飛猛進,大數據征信服務機構開始大量涌現。但多元化、多層次征信市場體系建設面臨一系列挑戰,有很多難題尚未破解。 一是數據的質量、權威性問題。相比于央行征信系統的... ...

隨著消費金融、網絡借貸等互聯網消費模式快速增長,以及大數據技術突飛猛進,大數據征信服務機構開始大量涌現。但多元化、多層次征信市場體系建設面臨一系列挑戰,有很多難題尚未破解。

一是數據的質量、權威性問題。相比于央行征信系統的權威性、數據質量的高可靠性,大數據征信機構雖然數據來源更加寬泛、品種更加豐富,但數據質量、權威性受到質疑。美國國家消費者法律中心2014年3月對主要的大數據征信公司進行調查后并發表了題為《大數據,個人信用評分的大失望》的調查報告,報告稱,大數據征信公司的信息錯誤率高于50%。這些公司的數據模型繁多又復雜,使用不準確的數據,有“垃圾進,垃圾出”之嫌。

二是同人不同信用問題。決定大數據模型預測準確性的兩個關鍵因素是數據和算法,各家征信機構的基因不同,數據來源不同。目前八家機構中,鵬遠、中誠信、中智誠是傳統型的征信機構,數據來源主要是金融數據、公共數據為主,而芝麻、騰訊、前海、考拉、華道則除了接入傳統數據外,主要大量用的是自身場景下積累的數據,這導致信用評估結果在不同公司間存在差異。

三是個人隱私保護及信息安全問題。根據《征信業管理條例》規定,采集和應用個人征信信息必須要獲得征信主體授權,商業銀行在向人民銀行征信中心報送和查詢使用個人征信信息時,必須嚴格執行此規定,對于報送數據范圍、查詢用途范圍、授權形式、異議處理等都有明確的界定。而大數據征信依賴大量個人的互聯網交易記錄、社交網絡數據,在多重交易和多方接入的情況下,隱私保護的權利邊界被淡化,隱私泄露風險被迅速放大,公民維護自己合法權益面臨取證難、訴訟難等問題。

四是公共信息的可獲取、跨機構信息的可交換問題。如前分析,目前多家個人征信試點機構的信息來源帶有濃厚的自身經營特點,申請個人征信試點機構大多首先擁有自己的具有壟斷性的數據資源。而大數據征信要求的是信息的共享,而不是局部的壟斷和壁壘。跨機構擁有的信息是否可交換,哪些需要獲得信息主體的授權,如何保證交換過程和交換后信息不被濫用,在法律、監管、技術等方面都缺乏標準。同時,工商、稅務、司法等公共政務信息的可持續獲取,尚得不到保證。目前的主要做法是,各家征信機構或信息使用機構分散地獲取這類信息,獲取成本高,數據質量和數據的可持續維護得不到保證。

五是信息濫用帶來的社會安全、公平交易問題。從首批試點的八家個人征信機構的運營情況看,市場開放之后,芝麻信用、騰訊征信、考拉征信等機構開始了一輪激烈的追逐賽,紛紛推出各自的評分產品,并爭相在金融、購物、招聘、租車、租房、交友、酒店入住等領域嘗試應用。但是,這些機構繪制出的人物“肖像”能否真實反映個人信用還令人質疑,獲取信息所采用的關鍵技術的可靠性還有待進一步檢驗,沒有制約的商業化應用很可能帶來安全隱憂或消費歧視。

六是征信機構的獨立性問題。從各國征信機構的發展歷程看,狹義的征信主要是為放貸機構的風險管理提供信息支持的活動,遵循“信息采集者與信息產生沒有任何關系”的獨立第三方原則。而目前試點的幾家征信機構多不是獨立的第三方,一方面他們的數據來源于母公司,另一方面其兄弟公司又涉足放貸業務。評分結果對于其各自經營領域的客戶分析、風險判斷具有強相關性,但其他應用場景下評分結果的相關性則有待驗證。

總之,圍繞建立多元化的征信體系這一大目標,需要在健全信用管理法律法規,完善信用數據標準體系,加快各類公共信用信息基礎平臺建設,強化征信業監管等方面多方探索,既要大力推進,又要腳踏實地,不能指望一蹴而就。

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