互聯網徵信時代來了

　　「等這一天很久了，終於可以辦簽證了。」

　　2015年7月13日，上海白領周婷發了一條朋友圈消息，圖上是一個綠色醒目的分數：766分。

　　這是支付寶客戶端里芝麻信用服務所提供的分數，在分數的旁邊，寫著「信用極好」。很多人不知道，僅僅是這個數字，就可以讓周婷輕鬆申請到申根簽證。芝麻信用分在750分以上的用戶可申請盧森堡簽證。盧森堡是歐洲26個「申根」國家之一，持該國簽證，可在包括芬蘭、法國、德國和義大利在內的26個申根國家通行。

　　徵信是信用體系的基礎

　　選擇服務商，進行芝麻信用驗證，填寫簽證申請單等資料，在線支付簽證費，就可以送簽，等待電子簽證出簽。而用戶的芝麻信用分高於700分就可申請新加坡簽證，無須提供在職證明、個人信息表、戶口本、身份證複印件等資料，流程大大簡化。

　　這個具有「神效」的芝麻信用分來自螞蟻金服2015年年初推出的信用服務——芝麻信用，支付寶用戶可以開通自己的芝麻信用功能。芝麻信用分綜合考慮了個人用戶的信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關係五個維度的信息。

　　未來，當用戶的芝麻信用分達到一定數值，租車、住酒店時將有望不交押金，網購時可以先試後買，辦理簽證時不用再辦存款證明，等等。

　　2015中國信用小康指數表明，65.9%的受訪者對徵信一知半解，而非常了解的只有1.7%。平時只有27.3%的人非常關注個人徵信記錄。

　　「徵信，顧名思義，就是徵集信用。」商務部研究院信用與電子商務研究所所長韓家平說。對於徵信，詳細的解釋，就是授信機構（金融機構、商家）自身或委託第三方徵信機構對客戶的信用進行調查驗證，形成信用報告，應用於信用決策。徵信的出發點是為了規避交易風險。

　　「對於老百姓來講，徵信主要意味著個人徵信，去銀行申請信用卡、辦理車貸或房貸、求職、投保都與個人徵信有直接關係。」韓家平表示，現在中國的經濟形態，信用已經佔了主導地位，現金交易比例越來越低。如果沒有徵信支撐的話，交易的風險就非常大。「徵信是信用體系的基礎。」韓家平說。

　　2015年1月，中國人民銀行印發《關於做好個人徵信業務準備工作的通知》，要求芝麻信用、騰訊徵信等八家機構做好個人徵信業務的準備工作，準備時間為六個月。

　　這八家機構各具特色，分屬四大類：一是互聯網巨頭，二是保險公司，三是老牌徵信公司，四是擁有數據資源的新興公司。其中，拉卡拉徵信積累了十年銀行跨行轉賬記錄，中誠信徵信已布局醫療、保險、學生創業，芝麻徵信覆蓋生活化應用場景，騰訊徵信前期看重金融場景，前海徵信主打借貸業務。

　　互聯網時代，信用即財富

　　「用快的打車、滴滴打車預訂計程車，如果連續取消很多訂單或出現違約記錄，未來可能被計入個人徵信記錄中。」螞蟻金服信用業務相關負責人說，「基於購物信息、支付習慣、黑名單信息等大數據，如果哪一天支付寶錢包給你的信用打了一個分數，請不要覺得奇怪。」

　　而對於騰訊公司而言，如果用戶在朋友圈賣假貨、利用微信詐騙等，這些信息未來也可能被計入個人徵信記錄中，尤其是盜取QQ號或微信號進行詐騙，或者微信公眾號被舉報等，都可能會影響個人的信用分。

　　2015年7月18日，中國人民銀行等十部委聯合印發了《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》，指出要推動信用基礎設施建設，培育互聯網金融配套服務體系，支持大數據存儲、網路與信息安全維護等技術領域基礎設施建設。

　　毫無疑問，互聯網徵信離我們越來越近。

　　繼1999年上海開始個人徵信試點的15年後，個人徵信終於迎來了新時代。

　　伴隨現代生活日益互聯網化，單純的信用卡使用情況、電信繳費情況，已不足以反映一個人的信用程度。尤其是隨著移動支付的發展，各種應用場景的產生都可能和個人的信用掛上鉤，也可能因此催生更多的應用場景。

　　很多大學生是不能辦信用卡的，但這些人可能很早就在網上購物了，進入大學時甚至已經成為資深支付寶用戶了。儘管在銀行端沒有他們的信用記錄，但他們在互聯網上留下的足跡和行為數據，已經可以為其信用打分。

　　互聯網時代，信用即財富。在當前的互聯網服務中，有許多場景基於信用服務，比如免押金的租車服務和酒店服務，先試後買的後付款服務，簽證的各種證明等服務。

　　「徵信行業是很傳統的行業，有幾百年歷史。這個行業最初就是委託調查的模式，到了互聯網時代後，互聯網跟徵信結合，產生了互聯網徵信。」韓家平說道。對大數據的分析和信息自動化的採集，是互聯網徵信企業的最大特點。

　　在2015中國信用小康指數的調查里，有高達84.9%的受訪者認為互聯網徵信能真實體現一個人的信用水平。很多人，比如部分自由職業者、藍領、個體工商戶、學生等，沒有信用記錄，金融機構擔心風險，不敢授信。隨著互聯網金融的高速發展，個人徵信體系的建設變得更加迫切。

　　大數據分析面臨的相應挑戰

　　其實，在徵信領域發展相當成熟的美國，互聯網與傳統徵信的結合也迫在眉睫。

　　「在美國，對於個人來說，信用等級通常等於FICO評分。由於美國三大信用局都使用FICO信用分，每一份信用報告上都附有FICO信用分，以至於FICO信用分成為信用分的代名詞。」哥倫比亞大學經濟學教授Moshe Adler說。影響FICO評分的主要因素是信用償還歷史，FICO評分的範圍從300分到850分，得分越高則意味著違約風險越低。2014年有一半的美國人得分高於712分。

　　但是，2007年的次貸危機問題反映了信用評分是一個很差的違約預測系統。那些FICO評分高於700分的借款人，在2007年的違約率是2005年的4倍，幾乎與2005年得到最差FICO分數的借款人違約率一樣。

　　依靠信用評分進行評價真的比依靠客戶表現來進行評價可靠嗎？擁有更好的信用報告就意味著他是更好的員工嗎？這依然有待考證。

　　由於傳統的基於FICO評分的信用評估模型覆蓋人群窄、信息維度單一、時間上滯後，所以，在大數據時代，無疑需要探索信用評估的新思路。

　　中國當前正在興起的互聯網徵信企業也存在許多亟待解決的問題。騰訊公司助理總法律顧問王小夏指出，互聯網徵信業務的雷區是敏感的個人信息，而對個人信息的法律界定仍然有許多模糊的地方。

　　「獨立性和真實客觀性是互聯網徵信企業目前存在的兩個問題。」2015中國信用小康指數顯示，40.4%的受訪者認為，網路數據常常缺乏更深入的分析，這是大數據徵信目前最大的缺陷。「大部分互聯網徵信企業既是數據的生產方，又是數據的應用方，是否能夠保持中立，尚有待考證。」韓家平說，「比如阿里巴巴雖然掌握了很多的數據，但是它沒有掌握在其平台之外的數據，因此這個數據是不完整的。」作為一家徵信公司，應該有覆蓋面很廣的數據源，這樣才能做出一個比較完整的信用報告。

　　（莞 爾摘自《小康》2015年8月上，勾 犇圖）