大数据征信机构的运作模式及监管对策

大数据征信机构的运作模式及监管对策

——以阿里巴巴芝麻信用为例

叶文辉

中国人民银行铜陵市中心支行

摘要：

近年来，互联网金融发展迅速，一批专门针对网络信用信息的大数据征信机构初步建立。2015年1月，阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用管理公司推出了国内首个个人信用评分一一芝麻信用分，用以直观反映用户的信用状况,此外还通过与阿里平台上众多商户以及蚂蚁微贷等开展合作，推广芝麻信用分在个人金融和牛活服务领域的应用。本文对芝麻信用的运作模式及特点进行了分析，指出其存在数据采集维度不完整、评分结果难以反映个人真实信用状况、线上个人信息和隐私保护存在隐患、异议处理和救济难度大等问题，最后提出促进大数据征信机构
规范发展的相关建议。

关键词：

大数据征信机构;芝麻信用；征信监管;互联网金融;

作者简介：叶文辉中国人民银行铜陵市中心支行

一、芝麻信用的运作模式

（一）基于大数据、云计算技术建立互联网个人信用信息数据库

与传统征信机构主要采集信息主体在金融机构的信贷数据不同，芝麻信用管理公司（以下简称芝麻信用）釆集的个人信用数据较为广泛。依托大数据和云计算技术,信用数据来源主要有以下四种：一是阿里巴巴集团下屈电商的平台交易数据。冃前淘宝、天猫等阿里巴巴平台上拥有三亿多个人实名注册用户信息以及超过3700万户小微企业的交易信息。二是蚂蚁金服集团采集的互联网金融数据。主要包括支付宝、余额宝以及蚂蚁微贷采集的个人信用信息数据。前两种渠道也是芝麻信用釆集信息的主渠道。三是与阿里集团具有合作关系的外部机构提供的信息数据。如网等公共机构向芝麻信用提供的公开信息、、工商、等信息,此外,部分国内主流P2P平台，如银湖网、手机贷等与芝麻信用达成数

据互换协议，向芝麻信用提供自身网贷数据。四是用户自我提供的信用数据。芝麻信用正在开辟各类渠道,未来将允许用户主动提供各类信用信息。

（二） 以“芝麻信用分”为核心产品提供个人信用评分服务

目前芝麻信用采用国际上通用的信用评分模式，推出“芝麻信用分”评分服务，并已在阿里部分用户中进行公测，这也是目前国内首个个人信用评分。其评分特点如下：一是参考国际主流个人信用评分模式设置评分区间。芝麻信用在信用评分区间上参考国际做法（如美国著名的FTCO评分，评分区间在300至850分），将芝麻信用分区间设置为350至950分。评分结果越高代表信用程度越好,违约可能性越小。二是信用评分按从低到高划分为五个等级，代表不同的信用状况。350-550分为最低等级，表示信用状况“极差”，550600分表示信用状况“中等”,600-650分表示信用状况“良好”,650-700分表示信用状况“优秀”,700-
950分为最高等级，表示信用状况“极好”。三是信用评分结果由五个
维度共同决定。利用大数据技术,芝麻信用综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等五个维度信息，对个人用户信息加工后得出最后评分结果。任何一个维度的得分高低都将影响个人信用整体得分。

（三） 通过线上线下合作的方式推广芝麻信用评分应用

芝麻信用与阿里电商平台上众多特约商户以及蚂蚁微贷等开展合作，推广芝麻信用评分结果的应用。一是芝麻信用分接入租车、租房、酒店住宿等生活场景并提供针对性服务。如芝麻信用状况在“良好”以上（即芝麻信用分在600分以上）

的国内3000余家酒店免押金先入住，离店后再付款的“信用住”服务。二是芝麻
的用户，可享受神州租车提供的免押金租车服务，以及“阿里旅行?去啊”提供

信用分涉足个人消费金融领域。冃前芝麻信用已与蚂蚁微贷旗下“花呗”、“借呗”、招联金融旗下“好期贷”开展合作。芝麻信用状况在“良好”以上的用户，可向“花呗”中请最高额度为3万元的消费额度，并在淘宝、天猫平台上用“花呗”额度消费。此外，还可通过“借呗”申请金额最高为5万元的个人消费贷款,还款期限最长可达12个月。芝麻信用状况为“极好”（即芝麻信用分在700分以上）的用户，可申请开通“好期贷”，享受额度在2千至1万元的个人消费贷款等。

二、芝麻信用征信模式的特点

（一）个人信用信息覆盖群体及内容独具特色,是现有征信系统的有益补充

截至2014年末,央行征信系统已覆盖8.57亿自然人,但实际和银行有信贷关系的仅有3.5亿人，占总人口的比例低于25%,大量没有信贷记录的自然人的信息尚未纳入央行征信系统。芝麻信用采集信息的主体包括网民群体以及传统征信机构未能覆盖到的草根人群，如未向银行借贷、未申请过信用卡的自然人,如学牛群体、

个体户、蓝领工人、自由职业者等，信用信息覆盖群体广泛,与现有征信系统形成有益补充。此外，与传统征信数据主要来源于银行借贷领域不同，芝麻信用利用互联网资源和大数据技术，另辟蹊径采集个人信用信息。数据来源广、种类丰富、时效性也很强，涵盖了个人网购信息、信用卡还款、互联网理财、租房信息、水电煤缴费、社交信息等方面,随着互联网对社会生活的渗透加深，未来信息覆盖内容还将更加广泛。通过采集这些数据,芝麻信用的线上信用评分与线下传统征信系统相结合，能更加全面地评价个人信用状况。

（二）个人信用信息釆集成本低,芝麻信用分査询和使用便捷

一是个人信用信息采集成本低。依托阿里体系内丰富的个人信用信息数据以及外部合作机构提供的数据，芝麻信用利用大数据、云计算技术和自身开发的数据评分模型开展个人信用评分，具有数据采集成木低、来源广、易获取等特点。二是芝麻信用分查询和使用十分便捷。芝麻信用和阿里旗下支付宝合作，将芝麻信用分绑定在支付宝客户端下，经用户个人授权开通后，信用评分服务正式开启。用户只需在手机或电脑的客户端上轻轻一按即可查询个人芝麻分。此外，与芝麻信用开展合作的商家和金融产品也整合并关联在支付宝客户端下，并依据用户信用评分值的高低对应开放，让用户享受“一站式”的便捷服务。

（三） 个人信用评分产品应用前景广阔

传统的个人征信评分产品主要服务于银行信贷业务,为银行提供风险防控手段，帮助信息主体提高从银行融资的便捷度。而芝麻信用通过线上线下合作方式，冃

域,通过直观的芝麻信用分衡量信息主体的信用状况，在多个生活场景中为用户
前已直接对接互联网购物平台、餐饮、住宿、租车租房、个人消费金融等多个领

提供优惠和便利。未来芝麻信用还将接入婚恋、交友、工作招聘、签证申领、二手交易等更多生活服务领域，其应用范围将更广泛、前景将更广阔。

三、芝麻信用存在的问题

（一）线上个人信息安全和隐私保护存在较大风险隐患

一是采集的个人信息不合规。《征信业管理条例》规定“禁止征信机构采集个人的宗教信仰、基因、血型和病史等个人信息；在未明确告知不良后果并取得书面同意外，不得采集个人的收入、存款、保险、有价证券、不动产等信息；采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集”O而芝麻信用采集的数据来源于互联网的大数据，这些数据是否包含禁止采集或类信息不得而知,H采集的数据显然未经过木人授权。二是个人信息保护存在风险。在个人信息保护方面，芝麻信用对外宣称，不管是机构还是他人，要查看信息主体的芝麻信用分,必须获得信息主体本人授权。但在实际操作中，任何人查询芝麻信用分只需用手机或电脑凭密码登录支付宝客户端点击查询,就可以获知自己或他人的信用分数和信用服务情况。此外，即使平台要求与芝麻信用开展合作的商家在每次根据用户芝麻分情况提供金融产品和信用服务之前都应第一时间推送给个人以进行授

权,但在手机或电脑上简单地点击确认授权无法辨别该授权人是否为信息主体本人，或是否为信息主体本人自愿授权，个人信息和隐私保护存在较大风险。

（-）数据釆集维度不够完整,信用评分难以反映信息主体真实信用状况

一是数据来源以本行业内数据为主，数据采集维度不够完整。芝麻信用采集的信

息数据虽然规模很大，但其所获取的数据集中于其所处的行业领域，“阿里体

系”内数据仍是芝麻信用采集信息的主渠道,其他行业或领域的数据维度不够完

整。例如芝麻信用对个人社交信息数据采集相对较少。此外,如果一个消费者从

来不上淘宝、天猫等互联网购物平台，不使用支付宝等，芝麻信用将很难采集到该

用户的信息数据，导致评分结果有失偏颇。二是缺少金融机构的信贷数据作为支

撑。目前芝麻信用尚未获得征信机构牌照，也未能接入央行征信系统，导致芝麻信

用分的计算中缺少对个人银行信贷信息的衡量，这使得芝麻信用在个人信用评分

结果的准确性上存疑。

（三） 个人信用信息主体异议处理和救济难度大

目前,芝麻信用通过支付宝向公测用户推送芝麻信用分，但并未告知用户对芝麻信用分存在异议时的救济手段。特别是目前支付宝用户的身份验证还存在较多问题的情况下，支付宝仅表示相关用户可以提供身份证、驾驶证、户口薄等身份证件对冒用账户进行停用，并不能提供有效的解决异议信息的方案。一旦信息主体对芝麻信用分结果产生异议，很难找到异议或投诉的渠道，造成信息主体维权难。

例如在芝麻信用分的公测期间,就有部分体验用户反映自己与其他用户在信用历史、行为偏好、履约情况等五个评分维度的信息状况相近，但最后芝麻信用分值
结果却相差很大，用户本人难以向芝麻信用提出异议申请或申请维权。

（四） “刷信用”行为和互联网低门槛可能加剧信用违约风险

一是信用评分结果易产生“刷信用”的逆选择。芝麻信用的信用评分结果由五个维度共同决定，并声明不能通过某一两项行为来提高信用评分，避免了用户恶意作弊反向套取积分。但根据芝麻信用公测期间，体验用户“晒出”的芝麻分值对比分析，芝麻信用分高的用户往往都是阿里体系的“高频”用户，反映出芝麻信用分以阿里巴巴旗下淘宝、天猫等电商平台的消费额度以及蚂蚁金服旗下支付宝、余额宝服务如信用卡还款、转账、互联网理财等为重要评分标准的现实情况,这就给用户通过在阿里体系内人为地增加资金往来频率，“刷信用”以提高芝麻信用分带来可能,这种评分结果必然会增大信用违约风险。二是互联网的低门槛或将增加信贷违约风险。由于互联网消费和服务的群体广泛，芝麻信用分的评分主体中包括无收入能力或稳定收入來源的人群，日前芝麻信用分已涉足个人消费金融领域，这类群体通过芝麻信用分获取个人金融服务也会使违约风险有所增加。

（一）加强对大数据征信中的信息主体权益和隐私的保护

一是完善个人信用信息立法保护。目前在防范非法获取个人信息、侵犯个人合法
权益方而，人民银行依据的主要是《征信业管理条例》。针对互联网征信中大数
据的无边界性，应坚持“严进严出”原则，推动出台《互联用信息安全条例》等专项法规，健全互联网征信法律法规，同时继续补充和完善《条例》相关配套规章制度，加快出台《企业和个人征信业务管理办法》、《个人征信信息保护规定》

等配套制度，对大数据征信中个人信用信息的采集、使用以及信息主体权利义务进行严格规范。二是建立个人信息互联网采集授权制度，明确互联网各平台对个人信息的釆集范围。取消通过传统的格式化合同条款一次性取得信息主体对征信机构的概括性授权，代之以在互联网个人信息授权合同文中详细列举出具体授权事项,保障用户的知情权和选择权，防止个人信息被过度采集，避免信息不当使用或未经授权提供给第三方。三是引导大数据征信机构加强个人信息安全保护。引导大数据机构推进实名身份证、数字证书、电子签名等安全认证服务，采用同步影像、个人指纹、密码安全问题等方式对信息主体进行“本人”验证，保障数据信息安全和个人隐私，防止个人信息泄露。

（二）推动大数据征信机构逐步接入央行征信系统,实现线上与线下信用信息共

享和互补

将互联网金融信息纳入央行征信系统,可以在较短时间内建立互联用信息统一平台，构建起网络信用体系。在当前互联网金融征信快速发展、征信标准化建设逐步完善的情况下，应积极推动大数据征信机构逐步接入央行征信系统，建立大数据机构与传统征信机构的对接和信息互换机制，实现线上与线下的信用信息共享和互补,通过整合个人信用信息资源，提高个人征信评分产品的全面性与准确性。一是分批次将符合条件的大数据机构接入央行征信系统。在充分研究与论证的基础上，分批次将新型大数据征信机构釆集的信用信息接入央行征信系统，当前可考虑将央行批准的开展个人征信业务准备工作的八家征信机构接入央行征信系统。二是构建互联网金融征信机构间信息共享平台。建议借助央行网络金

台,打破大数据机构间的“信息孤岛”，实现大数据征信机构间的信用信息共享。
融征信系统（NFCS）,建立与央行征信系统存在映射关系的互联网征信信息共享平

（三）完善对大数据征信机构的监管制度

在大数据时代推动征信业健康发展，既不能市场的创造力，又要按照前瞻性预测、防患于未然的原则进行严格的风险防范。一是明确监管原则。冃前大数据征信仍处于起步阶段，监管当局应以开放和包容的态度，以鼓励创新、关注风险为原则，适时适度地进行监管。在保护信息主体合法权益的前提下，为大数据征信机构发展创造有利环境。二是出台针对互联网金融征信的监管指引。为适应“互联网+征信”发展趋势，建议尽快出台专门针对互联网金融征信模式的监管指引，明确包括大数据征信机构在内的互联网征信机构在信息安全、隐私保护、异议处理和救济等方面的职责，对大数据征信业务进行规范引导，指导大数据征信机构规范自身业务规则，完善各项业务操作流程和内控制度。三是设立多层次的个人信息保障与权利救济机制。继续改进现行异议处理工作机制，提高异议处理效率。

加强对大数据征信机构数据报送的督导，强化数据报送机构的审慎义务,完善信用信息违法或侵权的责任追究。此外,还应加强与司法救助、消费者权益保护协会等部门的合作,畅通界议转投诉和界议转诉讼处置渠道,共同维护信息主体权益。四是发挥行业协会自律机制作用。组建互联网征信行业协会,加强行业间的沟通与协作，实现自我约束、自我规范的自律管理，强化会员的守信意识,促进互联网征信体系健康发展。

(()) 强化失信惩戒机制,净化互联网金融环境

目前，互联网金融服务对违约或失信行为的制约和惩戒力度不足。由于大数据机构征信数据尚未接入央行征信系统，个人在线上的失信行为并不影响其在线下向银行融资，这无疑增加了部分网络借贷的投机和违约风险，应加强线上失信惩戒机制。一是建立健全互联网金融“失信者名单”制度。建立并完善失信行为的信息记录和有限披露制度，形成“一处失信、处处受制”的信息约束环境，提高失信者的交易成本，形成对失信行为的有效震慑。二是建立多方联合惩戒机制。通过加强公共服务信息、个人金融信息、线上个人信用信息等各类信用信息的共享，建立司法、行政、金融联合惩戒机制，加大对失信行为的处罚力度,并依法追究失信者的民事责任。

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