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大数据时代我国征信业发展的机遇与挑战

一、我国征信业发展现状

我国征信业起步较晚，改革开放后才开始建设征信业，但发

展成效颇为显著。20多年来，征信业发展已经初具形态和规模，

并逐步走向规范化。征信市场初步形成以央行的个人和企业金融

信用信息基础数据库为基础和以政府背景的征信机构为主导各

类社会征信机构快速发展的多元化格局，由征信中心控股的上海

资信于2013年发起成立全国首个网络金融征信系（NFCS），实现

网贷之间的信息共享；2018年3月百行征信在央行主导下，由

芝麻信用等8家市场机构与中国互联网金融学会共同发起组建

成立，着手开展征信业务。形成以信用登记、信用评级、信用调

查等基础业务为主体，信用风险管理、信用培训、信用咨询等创

新性增值业务快速开展的多层次产品格局，以及涵盖信贷、企业

和个人信用、债券等多方面，涉及企业、个人、机构等多主体的

全方位征信服务市场。形成以《征信业管理条例》为基本法律框

架，以《征信机构管理办法》《个人信用信息基础数据库管理暂

行办法》《银行信贷登记咨询管理办法(试行)》等部门规章和《中

国人民银行信用评级管理指导意见》等规范性文件为辅助的多层

次制度体系。

二、大数据征信的概念与主要特征

（一）大数据征信的概念

有专家指出，大数据征信主要是指通过采集个人或企业在互

联网交易、从事互联网业务以及使用互联网服务过程中留存下来

的信息数据，并结合线下渠道采集的相关信息，利用大数据、云

计算等技术手段进行信用评估和评价的活动。

（二）大数据征信的发展特点

1.数据来源更为广泛全面。互联网征信时代，为了更加全面

和真实地反映信息主体的信用状况，征信机构需要采集更多维度

的信用信息来刻画企业或个人的信用，因此，金融信息之外的非

银行类信息便显得尤为重要，尤其是行为人在互联网上留下的行

为数据和关系数据[2]。互联网征信数据呈现多元化、碎片化和

非结构化等特点，主要来源于三个方面：一是网络交易数据，如

电商交易数据、移动支付信息以及互联网金融等信息；二是网络

社交平台信息，如微博、微信、QQ、博客等社交平台的数据；三

是通过地方征信平台共享的数据。基于互联网为载体获得数据，

极大地提高了信息获取的效率及种类。

2.数据处理加工更为精细复杂。一方面互联网征信数据多为

电子邮件、网页、图片、视频等形式，大多为半结构化及非结构

化数据，爆炸式增长的数据量使得互联网征信机构需要通过大规

模计算机集群组成的云端来储存大数据，并保障数据的动态更新

及安全性。另一方面，通过图像处理、语义识别、数字挖掘、机

器学习等各种技术手段对互联网征信数据进行分析和加工，提高

信用评估的决策效率，不断提高预测模型的精准度。如芝麻信用

其数据来源包含了用户个人信息、网购交易、还款、转账等方方

面面，数据日处理量在30PB以上，相当于5000个国家图书馆的

数据总量，需要通过海量数据挖掘和分析技术以及精确的模型来

预测其风险表现和信用价值。

3.征信产品应用场景更为广阔。从征信产品来看，互联网征

信结合大数据技术开发了能够满足不同客户细分需求的征信增

值产品，不仅应用于信用评分、风险预警、反欺诈、风险评估等

商务领域，还可应用于求职、社交、婚恋等生活领域。从覆盖人

群来看，互联网征信由于其数据的多维度及开放性特点，其覆盖

范围更广，可以为更多人群提供征信服务，尤其是征信中心金融

信用信息基础数据库无法覆盖的人群。

4.征信数据采集成本更低。基于互联网的大数据应用技术，

不仅降低了采集传统征信数据的成本，而且降低了采集新型非结

构数据的成本，使得加工这类数据成为可能。大数据时代分布式

计算、云计算技术的发展改变了单纯依靠提高硬件设备以改善计

算能力的方式，提高设备利用效率，大大降低了运算成本。如谷

歌曾宣布，由于采用了云计算技术，其计算成本仅为竞争对手的

1/100，存储成本仅为竞争对手的1/30。

三、大数据时代征信业面临的挑战

（一）征信法律法规保障规范力度不够。《征信业管理条例》

于2013年3月15日正式颁布实施，标志着我国征信业步入有法

可依的轨道。但随着大数据时代的到来，网络公司对大数据的攫

取处于丛林法则阶段，我国现行法律既没有对个人信息使用范围

划清界限，也没有对大数据商业利用做出具体规定。缺失信息保

护法下的商业化征信本身，就可能演变成侵害个人信息的手段。

由于缺乏统一的行业标准