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大数据征信在互联网金融中的应用探讨

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一具有中国特色的大数据征信市场概述

美国征信界知名的“FICO分”进入中国市场，是否会给本土原生的“信用分”带来冲击？这是随着互联网大数据快速发展本土互联网征信业面临新的思考。与原生本土“信用分”相比，外来品“FICO分”在美国拥有悠久的征信历史，以及完备的信用发展制度，通过收集消费者的付款经历和信用历史等数据来评测个人真实的信用水平，为征信机构和借贷机构提供业务支撑，但其评测逻辑并不匹配中国关于信用的理解，而且国内应用场景也不多。相对应的，本土原生的“信用分”在国内互联网应用领域则备受关注，虽然有起步晚、起点低的短板，但其更贴合本土互联网金融发展实际。

其实，早在2015年，互联网征信热就已开始，央行先后印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》和《征信机构监管指引》，征信管理局也发布《征信业务管理办法（草稿）》对征信机构进行规范，充分体现“中国特色”。

征信中最重要的一个问题便是信息安全。市场目前更加关注“对外——防止攻击”，而对“对内——行为记录”则重视不足。由于跨行业收集用户数据面临一定难度，存在真实性、时效性、成本等问题，最好的获取渠道就是运营商的网络记录信息数据。

目前智能手机是个人移动互联网的主要入口，因此手机号是最重要的标识信息。用手机号搜集和整合数据的主要优点有以下几点。第一，全面性：用户所有的信息收发都要依靠运营商数据服务，因此通过手机号可以判断用户的全部行为。第二，关联性：通过用户行为时间的先后、信息处理的流程，可以判断多个数据应用信息的关联性。第三，有效性：庞大的网络管理系统和成熟的数据处理技术使信息的有效性得到可靠保障。第四，权威性：由于运营商的地位中立，信息被修改或者造假的可能性较小，因此运营商发布的信息相对真实，具有权威性。运营商地位超然，是信息采集、信息记录和信息安全保护的独有渠道。

据CNNIC发布的必威体育精装版统计报告，截至2016年12月，我国手机网民在总网民中的比例高达95.1%，增长率连续三年超过10%，人们运用手机上网、搜集和交流信息、支付等习惯已经养成。这在很大程度上成了互联网征信的基础，技术变革倒逼征信行业快速升级，有远见的人已经跑步进场，向互联网金融这最后一隅挥动铲子掘金。2017年征信业迎来爆发时机。据清晖智库统计，中国个人征信市场空间约为2000亿元，个人征信和企业征信总规模约为20亿元。

二互联网大数据承载着征信业的发展

征信最早起源于消费分期，但仅通过口碑积累的定性分析无法准确判断消费者信用，后来有了电子化的数据沉淀积累，发展成使用数据统计模型来计算和评估信用。至今，互联网大数据承载量非常大，任何数据都可以与信用相关联，AI深层次挖掘信用数据，甚至可预测未来，使数据成为可衡量、可变现的资产。

关于数据模型的来源和采集，除了常规的公共部门数据和移动运营商数据外，收集充分的个人信用数据也同样重要，如个人基本信息，与金融机构或其他部门已经发生过的信用关系情况，因获得相应服务而与公共事业单位发生的资金往来信息，行政处罚、犯罪记录和案件审理结果等司法信息，以及在工商企业或互联网企业中留下的行为数据和资金往来数据等。为尽量准确地给出个人的“信用分”，征信建模包括身份属性、履约能力、行为特质、社交影响和信用历史这五大维度，详细刻画了个人信用全貌，分数高的人在诸多生活场景均有绿灯，目前没有比数字更直观的筛选工具。

（一）大数据征信有助于解决征信白户的信息缺失

征信白户是指从来没有办过信用卡和也从来没有使用过银行贷款的人。需要注意的是，白户并不意味着征信报告是空白的，白户的征信报告虽然没有贷款和信用卡记录，但可能有公积金、社保、处罚、判决和查询记录等信息。

互联网金融作为普惠金融的代表，面对的目标客群绝大多数为征信白户，据相关统计，在中国13亿人中，有信用记录的也就5亿人，近8亿人是信用白户。所以，随着互联网技术的普及，大数据征信也应运而生。相对比传统的征信，互联网金融征信更看重用户行为数据以及用户在互联网上留下的痕迹。央行征信中心的传统个人征信数据（仅覆盖约3.5亿人）远远不能满足风控需求。大数据征信作为征信数据的收集、整合和提供方，向互联网金融公司提供高效、全面的征信数据整合服务，如司法数据、黑名单数据、工商数据、航旅数据、运营商数据等，并在此基础上提供个人信用评价服务，如中诚信征信有限公司的万象信用分已帮助多家互联网金融和互联网保险公司实现了在线实时的信贷审批，这是以大数据征信为基础的信用评价在应用领域的一大突破。

（二）大数据征信有助于提升互联网金融处理效率

当前在互联网技术和金融行业飞速发展的中国市场，移动互联网对金融业务的重构正进入“加速赛”，互联网金融