标题：互联网征信发展需要借鉴国外经验 培育专业化数据公司
时间：2015年1月14日 (上午11:21)
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作者：张英凯

文/《清华金融评论》 张英凯   近日，人民银行已印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司等八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。   考虑到这八家机构的公司背景，芝麻信用、腾讯征信等必将利用互联网征信技术开展个人征信业务。互联网征信则主要是指通过采集个人或企业在互联网交易或使用互联网各类服务过程中留下的信息数据，并结合线下渠道采集的信息数据，利用大数据、云计算等技术进行信用评估的活动。人民银行杭州中心支行行长张健华在中国金融杂志撰文《互联网征信发展与监管》中给出了这样的定义。   伴随着个人征信业务牌照的放开，互联网征信业务将取得很快的发展。但在这过程中也会遇到不少问题，比如互联网征信应该怎么规范发展，如何加强信息安全保护、进行有效监管等等。上述文章对这些问题进行了一一阐述。   互联网征信活动日益频繁   文章认为，互联网征信活动目前主要表现在三个方面。一是以阿里巴巴为代表的电商平台对用户在网上交易的行为数据进行采集、整理、保存、加工，提供给阿里小贷或与其合作的商业银行，再经过深度挖掘和评估，形成对客户的风险定价，并用于信贷审批决策。二是以宜信、陆金所为代表的较大型的P2P网贷平台自建客户信用系统，并用于自身平台业务。三是以网络金融信息共享系统（NFCS）、小额信贷行业信用信息共享服务平台（MSP）为代表的同业信息数据库通过采集P2P平台借贷两端客户信息，向加入该数据库的P2P等机构提供查询服务。   互联网征信和传统征信的4个主要区别   文章指出，从表面上看，互联网征信和传统征信似乎只是数据的获取渠道不同，前者主要来自于互联网，后者主要来自于传统线下渠道，但是二者存在较大的区别，主要表现在数据范畴和内涵、信用评价思路、覆盖人群、应用领域四个方面。   尤其在在应用领域方面，文章提到，互联网征信因为数据来源、数据内涵、模型思路的不同，信用评价更趋于对人的一些本性的判断，可以运用于借贷以外更广的场景，生活化、日常化的程度更高，比如应用于租房、租车、预订酒店需要支付押金或预授权等现实中非常常见的各种履约场景。   互联网征信主要存在的4个问题   文章认为，互联网征信目前主要存在信息标准和共享机制有待建立、合法合规风险凸现、信息安全风险突出、监管压力和挑战较大、失信惩戒力度不够这四个问题。   面对互联网征信这种新的形式，文章指出，传统的征信管理方式和技术手段已经难以适应互联网征信业务的发展。一方面原因在于主要针对传统征信业务的现场检查和非现场监测手段和措施应用在互联网征信上的效果可能会大打折扣。现场监管重在机构，对于弱实体化的互联网征信，缺乏相应的着力点。非现场监管则以各公司定期报送的数据为基础，缺乏对海量互联网信息的连续跟踪，时效性差，同时数据收集、分析难度也非常大。另一方面在于互联网征信的监管不仅需要征信业务专业人才，还需要精通计算机、网络通信等业务的复合型人才。   针对以上存在的主要问题，文章提出了互联网征信规范发展的建议。在互联网征信监管方面，文章认为应该探索建立符合互联网征信特点的监管方式和手段，改进监管理念，由机构监管转向行为监管，逐步弱化对征信机构场地、办公环境的要求，代之以符合行为标准、完善行为要素等要求；加大征信监管人才引进力度，尤其是具有技术和经济金融复合型专业背景的人才，不断充实监管队伍，同时在计算机、网络通信等方面加强对已有监管人员的知识培训，提高监管者的专业能力；强化监管的技术支撑，重视大数据、云计算等互联网技术在征信监管中的应用，探索实施全流程监管。   对于信息安全风险突出问题，文章提到，应该通过加大征信市场监管力度、明确互联网金融征信的数据采集方式、范围和使用原则，建立互联网金融企业信息采集、使用授权和个人不良信息告知制度、加强信息主体权益的保护，强化部门间合作，建立多渠道的个人信息保障与救济机制等手段加强信息安全监管和信息主体权益保护。   对于培育专业化数据公司，文章指出随着互联网时代来临，数据开始爆发式增长，催生了新兴的专业化数据公司。当前，我国还缺乏相应的公司及产品。为此，一方面要支持百度、阿里巴巴和腾讯等大型的拥有大数据和技术基础的互联网企业开展数据挖掘和信用评分服务；另一方面要鼓励和支持相关企业与国外先进公司开展业务合作，逐步培育我国的专业化数据公司。（本文仅代表个人观点。）    
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