世行专家：大数据征信不靠谱

时间：2017-04-23 17:46    来源：财新网  

　　国际上并没有大数据征信这个概念，因为利用大数据采集的信息不准确、流程不透明，没有任何国际征信机构使用大数据用于征信

　　

 

　　“请谨慎使用‘征信’这个字眼，”赖金昌对此呼吁，“并不是大数据里面的数据都不能用于征信，只有少部分符合国务院的《征信业管理条例》的数据可以用，其基本要求是数据来源明确、客观、准确。”视觉中国相关报道

　　【财新网】(记者 张宇哲)近年在中国，个人征信业务备受新兴互联网公司追捧，并创造出“大数据征信”的概念，比如供应链征信、小贷征信、互联网征信等名称五花八门。4月21日，在“个人信息保护与征信管理”国际研讨会上，多位外国征信行业的资深专家对此表示，“在国际上，并没有大数据征信这个概念，比如知名美国信用评分公司Fico在美国不会称自己是一家征信公司，更不会说是大数据征信公司，而是一家数据分析和风险管理服务公司;目前也没有任何人使用大数据用于征信。” 世界银行集团旗下国际金融公司(IFC)东亚及太平洋区金融基础设施技术援助负责人赖金昌对此强调。

　　欧洲个人信用信息服务商协会(ACCIS))主席Neil Munroe亦对此表示，目前协会的会员虽然对大数据也很关注，但尚无一家提供大数据的征信产品，“因为要确保这些大数据的准确性，以及是否符合征信行业的基本原则。”

　　“坦白说，世界上只有在中国才看到利用大数据来开发信用评分的这种现象，”世界银行集团全球金融基础设施建设技术援助负责人Tony Lythgoe在接受财新记者专访时亦如是表示，利用大数据来开发信用评分产品前提是，首先要确保这个数据的准确性，包括数据模型的准确性以及这个模型运作的准确性，“但是从社交网络采集的这些信息是由个人提供的，很难保证数据是客观准确的。”Tony Lythgo 强调。

　　目前世界银行已帮助包括中国在内的全球几十个国家了建立征信体系，积累了丰富经验，同时也持续追踪或者参股一些具有创新技术的前沿公司。

　　Tony Lythgo同时指出，传统的征信机构有明确规范哪些数据可以使用，并适用于什么样用途。比如在美国，性别、宗教、血型等信息是不可以征集的，你也可以检查到它的确没有征集到这些信息。“但是大数据是一个黑箱操作，你不知道它到底征集的那些信息，你很难检查到它征集的哪些数据不能用。”

　　“请谨慎使用‘征信’这个字眼，”赖金昌在前述场合对此呼吁，“并不是大数据里面的数据都不能用于征信，只有少部分符合国务院的《征信业管理条例》的数据可以用，其基本要求是数据来源明确、客观、准确。”

　　征信信息使用范围有限

　　赖金昌介绍说，对征信市场的认识涉及两个基本框架，第一个框架是商业数据信息的使用范围。

　　这可以分成三个层次：第一个层次是最广的范围，是普通商用数据;其中包涵用于金融服务的数据，特别是用于信贷方面，这是第二个层次;第三个层次是征信数据，也是其中最窄的范围。

　　赖金昌用打车APP举例称，比如王小二从国贸到明珠饭店，该打车APP收集乘车人乘车习惯的数据，用来研究市民的日常行为，这属于普通的商用数据;事后王小二针对司机的行为表现，在打车App上给司机打了一个好评，该打车APP所在公司号称打造了一个出行司机的内部共享信用系统，用于该打车软件公司的内部监测和奖惩司机的依据，“但这个信用系统不是征信系统，是用于企业内部管理;这类信息也属于普通商用信息，即前述第一个范围的信息。”

　　该打车软件是从A移动通讯公司入网的，是先使用后付费，这是类信贷行为，因为这个移动公司是给了消费者一个先使用后付费的商业信用;A收集这些信息后，会把这些信息卖给一些小贷公司，后者可以根据该乘客的打车频率、用的是哪一种车等，以此推测借款人收入水平，这属于前述第二个层次的数据，是用于信贷的数据。“该数据收集行为是否合法，是另一问题，目前中国还没有数据保护法。”

　　移动公司也是征信体系的会员，有权利查询其客户的信息，它也须按照征信规则进行查询，查询目的是用来审核那些先使用后付费客户的入网申请，类似于查询一个信贷申请。那么A通信公司作为信贷机构，按照征信系统的要求，将通讯支付信息上传给征信机构，“不是上传所有的信息，只是按照统一的数据模板上传;这类数据就是属于征信数据，属于前述第三个层次。”赖金昌强调。

　　谈到征信信息的适用范围，赖金昌表示，征信领域的信息即前述第三类信息的管理是最严格的，由于涉及金融领域的违约率，涉及钱的损失，所以对数据保护的要求更高。“所以征信收集的数据范围是非常有限的，其目的也是很有限的，它提供的服务仅限于征信系统的会员。”

　　“征信机构的信息也是债务催收公司的第一大数据来源;第二个来源是从社会合法渠道购买。 ” 赖金昌介绍说，在国际上，这些催收公司属于高技术公司，债务催收可联系到的客户比例是20%到30%，所以必须有其他的数据来源，这还需要有一个正常的数据保护框架，以便于其合法取得其他的信息来源。”

　　征信机构有限

　　第二个框架是数据信息的适用规制。

　　赖金昌介绍说，征信机构提供大数据服务时也要遵循一系列法律，比如《合同法》、涉及金融业领域或医疗领域等要遵循数据保护方面的法律;还涉及个人数据保护、公平性等，“比如是否存在歧视你的数据主体?不该收集的东西你是不是收集了?。”

　　第一类信息即普通商用信息适用一般合同法，这也涉及隐私问题和数据安全问题，其专门法律是《个人数据保护法》。

　　第二类信息用于信贷类的金融服务，要遵守的规则除了前述条法，还涉及专门的金融消费者保护方面的规则，其监管机构可能是普通的隐私保护机构，也可能是金融监管机关。“从性质上来说，金融业的数据比大部分的普通商用数据要重要、严谨得多，因为金融机构要依赖这些数据提供金融服务，还有保护存款人利益的外部性因素、金融稳定因素等。”

　　赖金昌表示，根据国际经验，中国将来的征信市场可能分为A、B、C三类结构。A类是综合性全面征信机构，这类机构不可能存在太多，估计也就3家左右，包括人民银行征信中心。比如菲律宾的发征信市场，从最初的6家征信机构到目前剩下4家，预计将来还会整合成三家或两家。“征信行业主要是数据的汇合和整理，强调数据的全面性和准确性，市场规模有限。”

　　富国银行负责数据风险管理和中小企业信贷的高级副总裁王强曾在财新网撰文称，目前美国的三大征信局Experian(益百利)、 Equifax(艾可菲)、 TransUnion(全联)加上FICO评分公司的总市值是约365亿美元。如果今天中国征信信息覆盖的人口像美国一样接近80%，通过征信使金融业务审查批准过程减少三个小时人工，据此推算，中国征信机构的市场价格应该是美国的一半左右。“即使和美国的市场价值一样，中国征信机构的市场价值也只有约350亿美元，不足一家手机服务商小米手机的市场估值。”

　　B类机构是专业征信机构，专业征信机构从第一类全面的征信机构那里取得数据，再加上专业征信机构自身的专长数据，再加工之后卖给客户。专业征信机构指在某些领域有专长，比如保险领域、信用卡领域、零售信贷信贷等，实际上是帮助分销全面征信机构的数据产品。

　　C类机构是数据服务公司或风险管理服务商，C类机构客观上是帮助分销A和B类机构的产品，这种类型的数据公司可以有n多种，没有数量限制，他们应该符合相关法律要求。目前来中国还没有《个人数据保护法》或者《个人信息保护法》，对这一类机构也没有任何监管。

　　“用大数据来帮助放贷是没有问题的，但并非是大数据征信的概念;在美国的征信机构，有正常的征信业务，但除此之外也提供很多市场营销服务，为客户画像提供数据，帮助零售商能够更低成本的找到客户，但这并不是征信业务。”赖金昌强调。

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