大数据背景下的征信发展.docx

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大数据背景下的征信发展

工商管理硕士（MBA）

经济管理学院

SCHOOLOFECONOMICSANDMANAGEMENT

课题名称

CourseName大数据金融

教师姓名

NameofTeacher

报告题目

ReportTitle大数据背景下的征信发展

摘要

我国传统征信服务难以满足日益增长的征信需求。

在互联网经济、大数据技术日益普及的背景下，大数据征信应运而生。

互联网诞生在美国，但在中国应用最为广泛。

金融科技脱胎于互联网，走在最前沿的依然是美国和中国。

金融科技包括大数据、云计算、区块链、人工智能等技术，其中大数据作为一切技术运转的最基本单元，也是一切技术发展的“燃料”和“能源”。

大数据的创新与发展为征信体系建设做出了重要贡献，但也产生了一些新的风险和矛盾。

如何更好地利用互联网这把“双刃剑”，把大数据渗透进征信业务，对促进我国征信业健康发展来说非常重要。

对于此，我们需要把握好大数据发展与风险防范之间的平衡，引导大数据在征信业务中的合规运用，发挥征信金融重要基础设施作用，更好实现建立覆盖全社会征信系统的总体目标。

当前我国大数据征信业发展在信息主体权益保障、征信数据有效性、征信机构独立性和征信市场监管等方面存在着亟需解决的问题。

对此，应通过加强对信息主体的权益保障、使用新技术提升征信数据的有效性、强化征信机构的独立性及完善大数据征信监管等路径，促进我国大数据征信业的健康发展。

关键词：

传统征信大数据征信大数据区块链大数据分析和挖掘

第一章绪论

1.1征信概述

1.1.1传统征信

传统征信是由专业机构通过固定的模型定向采集财务和金融交易信息并对信息进行加工、处理、报告的专业化信用管理服务。

传统征信兴起于国外，在美国，以1933年成立的邓白氏公司为代表，在我国主要是以中央人民银行征信系统为代表，是目前我国乃至全球范围内普遍存在的征信业态。

我国征信机构的设立和征信业务的开展受《征信业管理条例》的约束，并且需要申请相应的牌照。

传统征信数据来源相对单一，主要为定向采集的财务及金融交易信息。

传统征信查询成本高。

而且传统征信覆盖群体较少，仅限于有金融交易的客群主体。

很多无贷款的用户需求在征信中未空白，俗称“征信小白”。

而早期银行面对“征信小白”时则持谨慎态度，有贷款需求的个人客户及小企业则无法进行融资活动。

传统征信还有一个特点是信息不够全面，实践证明传统的征信指标信息无法全面客观的评价信用主体，对使用征信的决策者产生误导作用。

1.1.2大数据征信

大数据征信是指是指将大数据、云计算等新一代信息网络技术，运用到征信系统的数据搜集和信用评估等环节，通过深层次、综合性、全方位的信用信息采集和整理，获取多元化的数据资源，重新设计征信评估算法和模型并对数据进行分析，形成对个人、企业和社会团体较为准确的信用评估结果。

互联网金融的发展呈现出与传统金融不同的特点，即普遍性、分散化和长尾客户。

分权打破了传统领域的垄断，带来了多样化的金融结构，填补了现有市场的空白。

有专家提出，大数据征信就是网络征信，通过海量数据刻画信用轨迹，表达信用行为，判断可信程度，预测信用交易风险和偿还能力。

2015年在西安举行的亚太征信暨个人数据保护国际研讨会上，对大数据征信给出的定义是：

所谓大数据征信，就是用更多的数据，包括网上购物、社交信息、旅游、娱乐等生活数据进行金融建模，从而得出数据主体的信用评价。

大数据征信的特点有拓展了传统征信的信息范围。

传统征信主要局限于经济金融领域，通过分析个人信用卡还款情况、个人信贷还贷还息以及其他有限信息，作为是否对其开展信贷业务的重要参考。

而大数据征信除应用金融信用信息外，还收集整理用户的社交行为等网络行为信息，逼真地“描绘”出用户的个性行为和消费习惯，既发现事物之间的相关性，又揭示信息主体的历史数据和行为之间的因果逻辑关系，为判定个人信用状况提供新依据。

1.2大数据征信的应用

当下，随着互联网金融和大数据技术不断发展，我国逐渐出现一些大数据公司，如阿里巴巴集团。

利用自身大数据技术发展，阿里巴巴和蚂蚁金服平台上积累了大量网络经济用户和商户的数据，包括交易数据、第三方支付、信用卡还款以及物流信息等重要数据，还有用户自主上传的数据及合作伙伴回流数据等，依靠这些数据能够更好地刻画出个人信用状况，芝麻信用就是在此基础上顺势而生的。

除芝麻信用外，腾讯征信、前海征信、拉卡拉信用等大数据征信也得到了蓬勃发展。

当前我国大数据征信业还处于起步阶段，2015年中国人民银行授予芝麻信用等8家互联网机构个人征信的资格，2018年大数据征信崛起，百行征信有限公司成立并于4月1日起百行征信“信联”正式上线，征信系统被“信联”替代。

百行征信是由中国人民银行指导组建并审批的首家市场化个人征信机构，由中国互联网金融协会与芝麻信用、腾讯征信、前海征信等8家市场机构共同发起成立。

作为中国人民银行征信中心的补充、我国征信体系的重要组成部分，百行征信的进展备受外界关注。

成立至今，百行征信暂未向市场提供相关征信服务，但预计2019年年底可向市场提供个人征信服务，首批P2P网贷机构借款人恶意逃废债名单已经纳入征信系统。

1.3大数据征信的所面临的问题

大数据技术的发展可谓是一把双刃剑，为征信事业的发展带来了无限的可能性，但同时也有很多的不确定性。

（一）信息主体的权益保障不足。

根据2013年国务院颁布实施的《征信业管理条例》规定，征信信息主体享有个人信息被采集使用的同意权、个人信息的知情权、异议权、更正权、救济权、重建信用记录权等。

饱受人民困扰的信息泄露及个人隐私是一个致命的硬伤。

（二）征信数据的有效性尚需提升。

网络数据质量层次不齐，大数据来源特别广泛，数据真实新核实难道巨大。

大数据为征信提供了海量数据基础，但这些数据质量参差不齐，其中不乏错误信息，一些网络社交数据还可能被人为操纵，数据的准确性难以保证。

再次，社交数据的有效性存在争议。

社交数据缺乏金融属性，与行为主体的还款能力和还款意愿之间的相关性较弱，对信用评估模型预测能力的作用缺乏验证，其数据价值尚被质疑。

（三）征信市场的监管亟待完善。

大数据征信的发展对传统监管体系提出了挑战：

首先，征信法律法规的建设滞后于大数据征信实践的发展。

我国现有法律法规对于大数据征信的准入条件及业务规范缺乏明确的规定，对于大数据征信中涉及的信息主体权益保障缺乏全面的制度安排及具体的细节要求。

其次，监管方式和手段不适应大数据征信特点。

大数据征信情境下，数据维度丰富、体量巨大、分析模型复杂，传统征信监管以现场检查及征信机构定期呈送资料的非现场监管为主，监管方式缺乏全面性和动态性，监管效果不足。

再次，监管人员的业务素质有待提升。

大数据征信监管需要具备大数据知识和分析能力的专业人员，但现有监管队伍缺乏熟谙大数据征信的人员，难以适应监管新要求。

第二章大数据征信的发展建议

2.1大数据征信发展的技术驱动

现代社会科技发达，信息通畅，人与人的交流愈加密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

阿里巴巴创始人马云曾在演讲中提到，未来的时代将是DT的时代DT就是DataTechnology（数据科技），显示大数据对于未来社会发展的重要性。

大数据征信的发展。

大数据征信的发展是有其必然性。

我们从大数据征信各个阶段来分析来了解下其发展的技术驱动。

2.1.1数据采集

在数据采集方面，由传统的标准接口报送改为使用互联网的大范围采集。

多重采集方式结合使用保障了大数据征信在数据源获取上的便利。

1）离线采集：

Etl。

即传统的数据抽取加工转换。

要求数据源有标准的数据定义及稳定的加工标准。

2）实时采集：

比如网络监控的流量管理、金融应用的股票记账。

很大程度的满足时效性的要求。

3）爬虫技术：

按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集。

爬虫技术可谓是大数据征信获取的利器。

例如使用爬虫进行各大主流网站的舆情监视。

但是也有非法之徒使用爬虫盗取别人隐私及成果。

2.1.2数据处理

大数据的特征为规模大、更新快、类型复杂，对此，相应的数据处理技术则必不可少。

基础大数据处理技术Hadoop等。

1）可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术。

2）新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。

其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：

键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。

关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

3）数据安全技术。

改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术；突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

2.1.3大数据挖掘与分析

机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法等丰富多样的数据分析算法。

回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等数据挖掘与分析技术。

2.2大数据征信的发展建议

2.2.1加强技术革新

技术水平的提高是前提条件技术方面大力鼓励科研人员积极进行自主研发，从而提高核心竞争力。

从技术的角度来看，区块链技术或许可以解决机构间不信任的问题。

中国信息通信研究院云计算与大数据研究所主任韩涵表示：

“信用领域是区块链的应用场景之一，用区块链共享信息，一方面信息共享透明，机构之间可相互看到彼此都共享了哪些信息，比较放心；另一方面，通过区块链的技术来精准地记录你所共享的信用，把市场本身进行记账，同时设置不同的激励机制和运营模式，来实现信息的共享。

”。

在数据泄露面前，区块链也是很好的选择。

利用区块链的加密安全性、去中心化、去信任、开放自治等特征能够有效完善大数据征信体系，维护信息安全，增加数据仓库的多样性，建立信息交流新秩序以及良好的互联网内生信用机制。

区块链通过哈希处理等加密算法进行数据脱敏以及去中心化的数据存储方式可保证数据的私密性以及安全性。

其中数据脱敏指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。

通过数据脱敏，个人或企业能够放心地将数据信息授权给征信机构进行信用评估，而在这一过程中，征信机构和其他用户是无法得到该信息的主体的元数据的，从而实现信息的私密性。

此外，在去中心化的数据库中，一旦某一节点对数据进行操作，其他节点能够立刻发现，从而能够有效地监控数据信息，防止其被泄露。

2.2.1完善法律建设

进一步明确征信信息“属于谁”的问题。

建议尽快出台《个人信息保护法》等相关法律，明确哪些部门有权采集信息，哪些政府、企业和个人信息应该或可以公开等。

同时，要严格规定个人信息的采集范围，进一步明确个人信息和个人隐私的区别，并制定严格的个人信息保护制度。

二是尽快将大数据征信列入法规规范范围。

鼓励互联网企业依据大数据特征制定自身的信用信息标准，征信主管部门在此标准之上制定行业标准。

三是加大征信违法惩处力度和建立司法救助制度。

对恶意窃取、贩卖企业和公民征信信息的行为，应加大惩处力度。

对因利益受到损害而需要司法救助的当事人，应予以司法救助。

2.2.1发展市场化机构

市场化征信机构是征信市场的重要力量和活力源泉，市场化征信机构依托大数据优势，信息数据来源多元广泛，机制灵活，对信息主体信用的研判贯穿其行为的全过程，提供多样化的征信服务，一定程度上弥补了传统征信人工监管成本高和效率低的不足，满足社会对征信产品多层次、多元化的需求，有利于征信市场的长远和可持续发展，在促进普惠金融发展过程中也发挥着积极作用。

需出台相应的政策和优惠措施，鼓励和调动独立第三方征信机构积极参与，合理竞争，优胜劣汰，并与政务信息系统实现互联互通，实现信息共享，提升征信市场的供给水平，完善征信市场组织体系，助力监管部门积累监管经验，提高监管水平。

第三章总结

总而言之，大数据时代下，我国的征信发展，要能从多维度的考虑，保障大数据征信发展的顺利要从多方面加强，提高大数据征信的成熟及未来健康的的应用水平。

大数据是一把优势和劣势都非常明显双刃剑，要一分为二地看待，既要发挥大数据的在促进经济金融活动更快更有效运转方面的优势，也要解决好大数据在个人隐私、信息安全等方面的劣势。

发展大数据产业，重点是将大数据产业纳入监管范畴，才能更好发挥大数据促进征信系统建设的作用。

尊重信息主体权益和信息安全是大数据自由流动的前提。

要平衡好商业化应用所需的数据自由流动与信息主体权益保护之间的关系，协调好信息提供方、信息采集加工方（征信机构等）、信息使用方等各方的利益诉求，确保信息主体权益得到尊重和维护的同时，探索通过一种无差异自愿的合作机制，将各方有机联结起来，形成稳定的良性互动的路线图，建立健全信息共享的体制机制。

让我们一起以开放的姿态，共同努力去迎接大数据征信的明天，拥抱健康安全的大数据征信系统。

参考文献

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