曹文婷+趙濤

【摘要】依托電商平臺、社交網絡，互聯網金融能有效實現信息共享，解決傳統(tǒng)金融模式下信息不對稱的問題。相比傳統(tǒng)金融模式，互聯網金融能最大限度滿足資金供需雙方的金融需求，提高融資效率，降低融資成本，同時卻加劇了資金需求方的信用風險。因此，信用評級攸關互聯網金融的成敗。本文從信息共享、評級難度、個人隱私保護和法律監(jiān)管四個層面分析我國互聯網金融征信建設存在的問題，提出相關對策建議，從而保障互聯網金融征信活動到位，避免網絡金融信用關系惡化，避免出現網絡信用危機，促進互聯網金融健康發(fā)展。

【關鍵詞】互聯網金融 ?征信建設 ?信用評級

一、互聯網金融征信概述

2012年互聯網金融伊始，2013年被稱為“互聯網金融的元年”，到2014年第三方支付、網貸、眾籌、銀行、信托、保險等網上金融交易模式已初具規(guī)模。近年來網貸（P2P）平臺數量增長迅速，網貸成為互聯網金融體系中最為活躍的部分，對中國互聯網金融的發(fā)展產生巨大的影響。至2014年底，網貸已形成債務主體63萬個，債權主體44萬個，存量債務規(guī)模2528億元人民幣，累計逃廢債的債務主體231個，債權人損失659億元人民幣?；ヂ摼W金融的本質是金融，而金融的本質是風險控制的能力，各家平臺的競爭在于風險的控制。互聯網金融征信可以甄別優(yōu)質的借款人，能夠有效降低不良貸款率，使互聯網金融告別野蠻生長的狀態(tài)。

2015年1月5日，人民銀行印發(fā)《關于做好個人征信業(yè)務準備工作的通知》，批準8家機構（分別是：芝麻信用、騰訊征信、鵬元征信、深圳前海征信、拉卡拉信用、中誠信征信、中智誠征信、北京華道征信）開展個人征信業(yè)務的準備工作，準備時間是6個月。此舉為被央行“壟斷”多年的征信業(yè)注入更多新鮮元素。有分析人士將2015年稱為“征信元年”。目前，我國互聯網金融征信建設的現狀表現為：第一，征信產品服務日益豐富;第二，征信范圍擴大，信用數據來源廣泛，包括電商大數據、信用卡大數據、社交網站大數據、第三方支付大數據、小額貸款類大數據、生活服務類大數據等;第三，征信機構種類多樣。盡管，我國的征信市場面臨很大的開發(fā)空間，但就目前還處于信貸征信的初級階段。我國互聯網金融征信體系建設還存在諸多問題。當前，互聯網金融正改變著傳統(tǒng)金融的格局和業(yè)態(tài)，但依舊改變不了金融風險的傳染性、廣泛性、隱蔽性、突發(fā)性?；ヂ摼W金融加劇了社會債務鏈條中的信用風險隱患，其系統(tǒng)性危機的爆發(fā)將對國家信用體系造成巨大的沖擊。故而公正的信用評級是互聯網金融健康發(fā)展的內在需求。

二、互聯網金融征信建設存在的問題

（一）征信缺乏共享，信息孤島難解

目前，國內征信機構主要有人民銀行征信中心和各家社會征信機構。依托互聯網信用信息體系，互聯網企業(yè)（如阿里金融）、金融機構（如平安集團旗下陸金所）、第三方公司（如深圳鵬元）也開展征信業(yè)務。人民銀行征信中心側重于商業(yè)銀行報送的信息，而互聯網金融征信體系側重于個人交易和社交行為的歷史數據統(tǒng)計。央行征信系統(tǒng)的不足是信用數據來源狹窄，主要為各商業(yè)銀行報送的信貸信息，且信息標準不一，不利于橫向比較。與之相比，互聯網金融征信機構突破傳統(tǒng)“金融屬性”，依托網絡大數據，可以搜集用戶的交易記錄、分析財產狀況、消費習慣等，進而評估個人信用等級。然而，各方都希望能夠共享他人的信息，而獨享自身的信息。各家機構都強調自身的數據優(yōu)勢，信息孤島困境不可避免。例如目前，京東已投資美國互聯網金融公司ZestFinance，宣布成立合資公司JD-ZestFinanceGaia。ZestFinance在美國得益于大數據的融合和開放，通過重塑審貸過程，創(chuàng)造可用信用，為難以獲得傳統(tǒng)金融服務的人提供金融支持，已得到廣泛的認可。然而，JD-ZestFinanceGaia在中國卻遭遇“數據孤島”的困境，社會各行業(yè)、政府各部門、企業(yè)之間的數據融合開放有限。僅靠京東自身積累的數據，難以發(fā)揮ZestFinance的技術優(yōu)勢。

（二）信用評級難度大，缺乏客觀公正

目前，網絡數據千千萬萬，但也充斥著大量的無效數據?？偟膩碚f，互聯網金融信用評級涉及六大數據來源。一是電商大數據，典型代表是阿里巴巴，它利用旗下的淘寶、天貓、支付寶等積累的大量交易數據為基礎，設計評分模型（芝麻信用分），進行信用評級。二是信用卡大數據。三是社交網站大數據，如Lending Club，利用社交網絡關系數據和朋友之間的相互信任聚合人氣，并以此作為信用分級。四是小額貸款類大數據。五是第三方支付大數據。六是生活服務類大數據，如水、電、煤氣、物業(yè)費繳納等。雖然數據來源廣泛，但

這些數據和個人信用的相關關系不強，缺乏驗證性，評級模型如何設計關乎互聯網金融信用評級的有效性。大多數國內互聯網金融平臺在上線之初缺乏監(jiān)管，各平臺發(fā)展層次不一，各平臺缺乏統(tǒng)一的、規(guī)范的數據披露標準，大量有效數據或歷史數據難以獲得，使得信用評級結果的真實性受到質疑。加之，我國互聯網金融信用評級起步較晚，缺乏成熟可靠的評級模型。不同的評級機構缺乏信息共享機制，數據碎片化嚴重，導致各家機構在評級過程中主觀判斷居多，公正性遭到質疑。

（三）個人隱私權保護與征信活動存在矛盾

所謂征信活動即征信機構按一定規(guī)則合法采集企業(yè)、個人的信用信息，通過加工整合形成個人或企業(yè)的信用報告，并有償提供給經濟活動中有合法需求的信息使用者，比如貸款方、出租方、賒銷方等，使他們了解交易方的信用狀況。我國《征信業(yè)管理條例》自2013年3月15日起施行。該條例對征信機構的征信活動規(guī)定了較為嚴格的邊界和具體操作程序。比如《征信業(yè)管理條例》第13條規(guī)定：“采集個人信息應當經信息主體本人同意，未經本人同意不得采集”。但是基于互聯網的開放、信息共享，互聯網征信機構依托自身龐大的客戶群體，在客戶不知情的情況下獲取其交易賬戶、消費偏好、工作、健康等信息，這與上述規(guī)定背道而馳。又如《征信業(yè)管理條例》第14條規(guī)定：“禁止征信機構采集個人的宗教信仰、基因、指紋、血型、疾病和病史信息以及法律、行政法規(guī)規(guī)定禁止采集的其他個人信息。征信機構不得采集個人的收入、存款、有價證券、商業(yè)保險、不動產的信息和納稅數額信息。”然而，互聯網征信機構在對各類信息進行挖掘、整合的同時，不可避免地涉及一些個人隱私或敏感信息，比如金融賬戶交易、工資稅款記錄、不動產登記等。而這部分信息會在被征信方不知情的情況下被征信機構納入數據庫，或作為征信產品提供給信息需求方。因此，在互聯網征信活動中如何實現數據信息共享和個人隱私保護兩者間的平衡關系，是保證征信活動得以健康維系的關鍵問題。

（四）法律法規(guī)不完善，監(jiān)管難度升級

互聯網金融在高速發(fā)展的同時，也因詐騙、跑路、破產而備受市場指責，原因在于互聯網債務方大多沒有實際盈利能力，經常依靠借新還舊來維持其向債權方承諾的高額回報，這種潛在風險隱患的做法預示著互聯網金融危機的必然性。當前我國對這一領域的立法監(jiān)管滯后，表現為對互聯網金融的法律約束不足和對互聯網征信的法律法規(guī)不完善。2013年以來由央行牽頭，多部門共同組成的“互聯網金融發(fā)展與監(jiān)管研究小組”，多次前往各地調研互聯網金融。此舉被視為P2P陽光化、互聯網金融規(guī)范化的一個重要契機，但截至目前，互聯網金融的主管單位、監(jiān)管政策仍不明晰。2013年《征信管理條例》出臺，2015年央行印發(fā)《關于做好個人征信業(yè)務準備工作的通知》。盡管如此，互聯網金融征信的具體配套規(guī)章制度依然模糊。從監(jiān)管層面來看，互聯網金融屬于混業(yè)監(jiān)管，這與我國當前金融監(jiān)管實行分業(yè)監(jiān)管的模式相悖。隨著互聯網技術與金融相互滲透的加深，互聯網金融無論在監(jiān)管法規(guī)、還是監(jiān)管能力方面都提出新的要求。因為相比傳統(tǒng)金融，互聯網金融的業(yè)務種類復雜多樣，缺乏有效的外部監(jiān)管和明確的法律依據，平臺發(fā)起人的金融背景和經驗不足。而對于互聯網金融征信的監(jiān)管，則是通過審查征信機構定期報送的相關數據，達到監(jiān)管目的。這種監(jiān)管方式在大數據互聯網征信背景下缺乏時效性和連續(xù)性，監(jiān)管難度較大。總之，目前監(jiān)管機構尚未出臺專門針對互聯網征信的監(jiān)督管理手段。

三、推進互聯網金融征信建設的對策建議

（一）促進征信數據整合，建立共享機制

首先，應破除“信息孤島”，央行征信中心數據應向第三方征信機構開放，互聯網征信機構的數據使用也不應局限于各自集團內部?？蓢L試人民銀行征信系統(tǒng)平臺與互聯網征信平臺的對接，實現征信數據共享。其次，積極整合各部門、各行業(yè)的征信基礎數據，為符合要求的征信機構提供征信基礎數據查詢服務。此外，鼓勵各家征信機構完善信息共享協(xié)調機制，可以將征信數據共享作為該機構獲得個人征信牌照的優(yōu)惠條件。不同的征信機構應在產業(yè)鏈上發(fā)揮各自的優(yōu)勢，尋找自己擅長的市場，打通信息通道，徹底消除數據孤島，使“一人多貸”的現象得到遏制。比如，目前央行公布的8家征信機構中，騰訊旗下的騰訊征信和阿里巴巴旗下的芝麻信用，各自掌握了國內最大規(guī)模的互聯網數據。騰訊的優(yōu)勢是非結構化的社交數據，阿里巴巴的交易數據與金融關系更加密切，若兩家機構能夠共享數據，大數據征信將更加準確高效。

（二）積極引入第三方信用評級，建立評級新體系

新常態(tài)下我國經濟增長速度放緩，在此背景下互聯網金融機構和企業(yè)的信用風險攀升?；ヂ摼W的交互性和快速蔓延性，使得任何微小的隱患都可以在極短的時間內產生巨大的危害。除了少部分規(guī)模較大的互聯網金融機構能自建評級體系外，大多數互聯網金融機構缺乏健全的信用管理體系。其從業(yè)人員缺乏信用意識，加之為了完成業(yè)績指標，常常隱瞞自身產品的風險，給客戶帶來一定的誤導。目前，互聯網金融發(fā)展迅速，互聯網金融產品受到追捧的同時，其潛在的風險也不容忽視。為了防止互聯網金融企業(yè)為了追求高額利潤，在評級時自行提高債務人信用評分，加劇信用風險。迫切需要第三方評級機構介入，提升互聯網金融企業(yè)的風控能力。因為，鑒于互聯網金融企業(yè)的主觀性和逐利性，互聯網公司自身無法開發(fā)出有效的信用管理體系，而應與專業(yè)的信用機構合作，讓其以第三方的身份開發(fā)征信產品。專業(yè)的第三方信用評級機構可以緩解市場信息不對稱、降低交易成本。因此，政府應扶持一批運營規(guī)范、有評級能力和評級責任的第三方評級機構來主導互聯網金融征信行業(yè)的發(fā)展，從而有效控制信用風險的爆發(fā)和蔓延。

（三）完善個人信用信息立法，規(guī)范征信活動過程

在互聯網征信活動中，信息共享和個人隱私權的保護存在一定的矛盾。目前我國缺乏相關的法律規(guī)范約束征信機構的行為，征信機構在搜集利用個人信用信息的同時，有可能會侵犯個人信息權益，對此應承擔的法律責任沒有明確的規(guī)定。從保護個人隱私權的角度出發(fā)，必須完善個人信用信息立法，避免征信機構濫用個人信息，非法傳播或侵害征信主體的信息權益。對征信機構進行適當約束，是保證征信機構規(guī)范運營，保護個人隱私權，保證征信市場可持續(xù)發(fā)展的前提。在平衡信息共享和隱私保護問題方面，我國可以適當借鑒美國的法律手段。美國于1970年制定《公平信用報告法》，該法將提供原始數據、使用征信報告的機構和個人，以及征信機構列為約束對象。其立法原則是公平性、準確性、尊重與保護個人隱私?！豆叫庞脠蟾娣ā泛侠泶_定了征信的范圍、征信報告的使用范圍，確定了對個人信用信息共享的限制。《公平信用報告法》也規(guī)定禁止采用欺騙、侵擾、不公正的手段搜集信用信息，上述法規(guī)在征信活動過程中，保護個人信息隱私權方面發(fā)揮重要作用。

（四）完善相關法律法規(guī)，提高征信監(jiān)管水平

完善相關法律法規(guī)，提高征信監(jiān)管水平，是保證互聯網金融健康發(fā)展的前提。首先，要加強對互聯網金融的立法和監(jiān)管。世界各國對互聯網金融的監(jiān)管并非只是將它劃入原有的政策法律體系中，而是在此基礎上根據形勢的發(fā)展不斷創(chuàng)新監(jiān)管理念，不斷擴展和延伸現有的法律監(jiān)管體系。如美國、意大利、澳大利亞通過立法途徑確立眾籌的合法地位，且擬定眾籌管理細則。英國金融行為監(jiān)管局（FCA）推出針對P2P、眾籌等產品的一攬子監(jiān)管細則。其次，加快征信立法。美國征信業(yè)已有一百多年的發(fā)展歷史，是世界上征信法律制度較為完善的國家之一，立法先行是其最值得借鑒的經驗。美國的信用管理法律體系完善，征信產品從加工、生產、銷售到使用，其整個過程都納入法律監(jiān)管范圍。美國有十余部關于信用管理的法律，包括《公平信用報告法》、《公平信用機會法》、《公平信用結賬法》、《格雷姆斯——里奇——比利雷法》等。同發(fā)達國家比較，我國的征信法規(guī)內容不全，征信法制建設滯后，公眾信用意識不強。鑒于我國征信業(yè)當前發(fā)展的現狀和實際需求，應盡快立法，包括《征信法》、《個人信用保護法》等，對整個征信過程（包括信用信息的采集、加工、生產、銷售、使用等）進行全面規(guī)范，切實提高征信監(jiān)管水平。

參考文獻

[1]2015年中國互聯網金融行業(yè)發(fā)展趨勢分析[N].中國報告大廳，2015-05-11.

[2]央行批準8家機構開展個人征信業(yè)務[N].觀察者，2015-1-8.

[3]互聯網金融的安全需監(jiān)管與自律共同保護[N].中國日報網，2014-09-17 .

[4]李真.中國互聯網征信發(fā)展與監(jiān)管問題研究[J].征信，2015-7.

[5]李理.完善我國征信制度建設六大建言[J].中國銀行業(yè)，2015- 11-05.

作者簡介：曹文婷（1986-），女，白族，云南云龍人，云南師范大學經濟與管理學院金融系教師，研究方向：金融學，保險學;趙濤（1973-），男，白族，云南大理人，中共云南省委黨校經濟管理教研部副教授，研究方向：政治經濟學，區(qū)域經濟學。