| 标题 | 大数据时代背景下我国征信业发展研究 |
| 范文 | 范平平 摘要：大数据时代我国征信业发展的建议是：提升监管水平，规范征信业务；健全大数据信息共享机制；建立符合大数据的信息安全保护机制；提升征信业整体服务能力。 关键词：大数据；征信；信息安全 一、大数据与征信的概念 近年来，随着互联网技术的发展，大数据越来越受到关注，其应用逐步渗透至多个行业，开启了全新的数据时代。大数据是在信息技术快速发展的基础上产生的，反映了企业所获得的大量数据资源，包括个人和企业的信息，物联网世界中的商品、物流信息，互联网世界中人际交互信息、位置信息等。大数据最核心的价值就是对海量数据进行储存和分析。人们可以通过对海量数据的挖掘、整理、分析，从中获取有价值的信息，从而进行有效预测，提高企业的决策能力。 征信的概念是指专业化的机构，依法采集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并向在经济活动中有合法需求的信息使用者提供信用信息服务，帮助市场主体判断控制风险、进行信用管理的活动。从概念中可以看出征信活动的开展也有赖于对大量信息的收集、整理、分析。 二、大数据对我国征信业发展的促进作用 （一）征信数据来源的广度和深度不断延伸 大数据使征信数据来源更广泛，使征信数据全面覆盖于信息主体相关的各项因素。例如在今天的互联网时代，根据2016年《中国互联网发展状况统计报告》显示，截止2015年12月，中国网民规模达6.88亿，人群覆盖面非常广，数据承载量非常大，可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。 （二）大数据使征信数据实时鲜活 大数据的主要特点是量大、热数据，它不再是事后的分析数据，而可以是在线的实时的互动数据。如果某人有违约行为记录，会及时被刻画进来，使当前的信贷业务的快速决策更加有效。 （三）大数据使征信数据存储和处理方式多样化 大数据时代，征信数据的存储能力大大提高，同时，大数据信用采用云计算技术，从数据录入开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成，避免了主观判断的影响，确保评价结果的真实性；即使同时处理多个受评对象，仍然能够保证快速、准确的高效性。 （四）大數据使征信业务成本大大降低 数据库系统形成以后，单个主体的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本极低，且速度极快，直接带来的好处就是征信服务的费用降低，且服务量很大。而且，数据库形成后，征信机构的运行成本更多的是来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。 （五）大数据使征信产品多元化，服务范围更广 大数据时代征信机构越来越细致、广泛地收集信息主体的多层次信息，不仅包括信息主体的金融信用信息、商业信用信息，还包括主体的交易行为数据、社交网络数据，实现了对客户更完整的信用行为评估。各个征信机构可以在此基础上进行的数据分类并利用不同的数据处理方式，针对不同的客户，开发不同的信用产品，满足不同层次客户的市场需求，实现差异化竞争。比如美国著名的邓白氏公司就依托其全球数据库为企业提供商业资讯报告、风险控制与管理、供应商管理、目标客户定位、营销专案服务等多元化的产品和服务。 三、大数据时代对我国征信业发展带来的挑战 （一）征信业市场竞争加剧 随着征信机构市场化运营机制的确立，将会有更多信息资源优势的企业借助互联网、大数据等信息技术的创新进步，从征信业薄弱环节切入，通过服务创新或产品创新打破原有的征信市场格局。一是电商企业纷纷组建征信机构。如阿里小微金融服务集团下设的芝麻信用有限公司，其利用淘宝、天猫、支付宝平台上的行为数据和信用情况，建立成了涵盖数以亿计、数十万企业的数据库，夯实了开展网络征信服务的基础和实力。腾讯集团下属的腾讯征信有限公司也是利用其有效的数据库资源开展征信服务。二是金融机构建立征信机构。例如平安集团旗下的深圳前海征信中心股份有限公司，在整合网贷信息、银行信贷信息、车辆违章信息等基础上，建立金融数据挖掘中介机构，依托平安集团近三十年金融经验积累，采用多维立体纳米评分模型与大数据机器学习相结合的方式，有效提升风控能力。三是新型征信机构应运而生。一些大数据公司依靠技术手段，以电子商务、社交网络为平台，采集信息，提供信用信息服务，可能成为新型的征信机构。 （二）征信业监管技术和水平需改进 大数据时代给征信业发展带来深刻影响，同时也对征信业监管提出了更高的要求。要适应大数据时代的征信监管需求，征信监管水平要能跟上大数据征信的发展水平，监管政策要符合大数据的基本规律，监管人员要具有适应大数据的知识和能力。目前我国对征信行业的监管主要依赖于人民银行，以《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》为监管依据；是否能满足大数据时代征信业务的规则要求，尚未得到市场验证。在行业自律监管方面，我国行业监管尚未发育成熟，行业标准尚未统一，行业规范以及行业职业道德等内容尚未完善。 （三）信息安全和隐私保护形势严峻 随着数据的进一步集中和数据量的急剧增长，对海量数据进行安全防护变得更加困难，数据大量集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上数据量非线性增长的步伐，就会暴露大防护的漏洞。大数据也加大隐私泄露风险。大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。数据集中存储增加了泄露风险；而这些数据是否被滥用，也成为人身安全的一部分。在企业用大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。 （四）征信业人才储备不足 随着征信业务的快速蓬勃发展，对从业人员的需求数量不断增加，需要大量的经济学、数学、计算机、互联网等各类型高技术综合人才，特别是复合型人才，既了解经济学相关知识，又对计算机网络技术比较精通。据了解，目前大部分征信业务从业人员，有的是计算机专业，可能对经济学知识比较欠缺，有的是经济学专业又对网络知识不甚了解。 四、大数据时代我国征信业发展建议 （一）提升监管水平，规范征信业务 大数据促进了征信行业的快速发展，促使征信机构的日益增多，征信业务的日趋多元化。但是，需要明确大数据背景下征信机构进行数据采集、整理、加工、分析和使用的规则，特别是对有关数据的采集范圍、使用原则和信息安全等问题应做出明确的法律说明。其次，考虑到在征信业务开展过程中，大数据的收集使用可能涉及国家信息安全、企业商业秘密、公民隐私等，需要从立法层面完善征信信息安全和数据管理的相关法律法规。监管部门可建立跨部门合作监管机制，引导和推动行业自律，以此规范征信业务，促进征信业的有序发展。 （二）健全大数据信息共享机制 应尽快统一征信数据标准和格式，以便进行规范化的数据融合，提升大数据的整合能力，打破资源部门间的信息孤岛，从而完善信息共享机制；加强央行征信中心与民营征信机构在信用数据获取方面的市场化合作尝试，帮助民营征信机构开发结合了传统信用数据和互联网征信数据信息特征的成熟产品，并鼓励不同类别的征信机构在规范化信用数据方面的互联互通。 （三）建立符合大数据的信息安全保护机制 在制度设计上，要规定信息主体、信息提供者、征信机构、信息使用者的权利、义务、责任，明确隐私信息的范围，确保信息主体的信息依法使用。在技术土，要研究并采用最先进的网络信息安全技术，从信息的存储、传递、使用、销毁等全流程进行信息保护，防止信息外泄。 （四）提升征信业整体服务能力 第一，提高大数据技术处理能力。大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。数据抽取与集成、数据分析以及数据解释，是大数据时代征信数据处理的三个重要环节，在数据处理过程中搜索引擎、云计算、数据挖掘等新技术使用必不可少。第二，加强征信产品与服务创新。应鼓励征信机构通过采用不同的数据来源，不同的数据处理方式，针对不同的客户，拓展征信产品的种类，满足不同层次客户的市场需求，实现差异化竞争。第三，要提供更好的征信服务人才保障。因此，需加大数据处理分析专业人才队伍的培养。目前，各地中国人民银行纷纷与本地高校合作，开设《征信基础知识》课程或者开展征信知识讲座，不仅让学生能够树立诚信意识，珍惜个人信用；同时也为今后从事相关领域的工作奠定了一定的理论基础。 [责任编辑：文筠] |
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