傳統徵信在方便個人信貸、輔助金融授信決策、防範信用風險和提升金融獲得性等方面發揮著關鍵作用，但其在網際網路金融領域的侷限性也不容忽視。一是全國還有5億左右人口沒有在持牌金融機構的信用活動，從而不被其所覆蓋。二是隨著“網際網路+”的發展，網際網路上產生、沉澱了大量與個人徵信相關的資料，目前還難以被其採用[1]。大資料徵信的出現有助於解決上述問題，並在一定程度上取得了快速發展。據我們研究，大資料徵信得以發展的基本條件有以下三點：一是我國政策扶持和部署所釋放的良好訊號；二是以“金融線上化”為代表的網際網路金融更巨大的長尾需求；三是大資料技術的強力支撐。
一、政策扶持
自2013年起，我國陸續頒佈了一系列法律法規，為徵信業的健康發展構建了法律制度框架。2013年3月國務院釋出《徵信業管理條例》（以下簡稱《條例》），成為我國首部徵信業法規，也是我國徵信法制建設的基石。2013年12月為配合《條例》的實施，中國人民銀行出臺《徵信機構管理辦法》，貫徹建立健全社會徵信體系的要求，確立徵信經營活動遵循的制度規範和監管依據。
此外，為提高個人徵信服務水平，引入市場競爭，我國為逐步開放徵信市場做好立法準備。2015年1月中國人民銀行印發《關於做好個人徵信業務準備工作的通知》，批准8家機構做好開展個人徵信業務的相關準備工作。2015年7月中國人民銀行等十部門釋出《關於促進網際網路金融健康發展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），《指導意見》提出推動信用基礎設施建設，培育網際網路金融配套服務體系，鼓勵有條件的機構依法申請徵信業務許可。監管的改革措施為大資料徵信的發展創造了良好的外部環境。
值得注意的是，為加快大資料部署，深化大資料應用，推進落實“網際網路+”國家戰略，2015年7月國務院印發《促進大資料發展行動綱要》和2015年9月國務院辦公廳印發《關於運用大資料加強對市場主體服務和監管的若干意見》。《促進大資料發展行動綱要》中最引人注目的就是開放政府資料和推動產業創新，鼓勵大資料在徵信業的應用和發展。相關專家認為，大資料是徵信建設的重要“礦產資源”，徵信建設必須以大資料為依託和支撐，在廣度和深度上運用大資料建立信用體系，提高信用評價的全面性、實時性和授信效率。
大資料時代，資料儼然成為等同於能源的戰略資源，資訊公開和資料開放成為當下時代發展的主題。行政機關在履行行政管理和公共服務職責過程中掌握了海量資訊，如何通過資訊公開管好、盤活這些資料資產，成為行政機關亟待解決的問題。黨的十八屆四中全會《中共中央關於全面推進依法治國若干重大問題的決定》明確提出要全面推進政務公開，推進政務公開資訊化，加強網際網路政務資訊資料服務平臺建設。資料公開制度的逐漸確立，為社會資訊資源的開放、共享與服務提供製度保障。
以上這些法律、法規、條例及制度的制定有利於加強整個徵信市場的管理，規範資訊提供者、資訊使用者以及徵信機構的行為，保障資訊主體的權益。同時，其他配套制度也正在逐步制訂和完善，將與《條例》共同構成徵信法律體系，促進我國徵信業的健康、可持續發展，更好地滿足個人和企業的融資需求。
二、市場需求
近年來，網際網路金融異軍突起，成為我國經濟發展的新興力量。網際網路金融在繁榮發展的同時，由於成立的時間較短，自身風險防控能力較弱，信用評估、風險定價和風險管理等方面都不完善，問題事件不斷湧現。一方面，網際網路金融的使用者大多是具備“長尾特徵”的網路使用者，這部分使用者難以被傳統徵信所覆蓋，且由於行業機構間缺乏資訊資料的溝通和交流，致使“一人多貸”重複借款現象突出，整個行業面臨著巨大的信用風險。另一方面，由於徵信體系不健全，網際網路金融公司普遍以線下風控為主，大量盡職調查耗時耗力，既增加了自身的運營成本，且對借款人的信用水平的評估易存有偏差，間接提高融資成本。傳統徵信機制不健全成為制約網際網路金融發展的主要因素。網際網路金融的發展為大資料徵信的發展提供了巨大的應用前景，倒逼徵信跟上時代的步伐，推動徵信機制的變革。
三、技術支撐
大資料徵信之所以興起，除了上述兩個因素之外，技術支撐也不可或缺。大資料和雲端計算技術的進步為大資料徵信的發展提供了支撐和便利，人工智慧演算法模型為全面刻畫使用者違約概率和信用狀況提供了有力補充。一方面，隨著“網際網路+”的發展，老百姓的衣食住行、社會交往與網際網路趨於緊密結合，網際網路上產生、沉澱了大量與個人徵信相關的資料。藉助大資料抓取和挖掘技術、雲端計算技術，這些資料的採集、記錄、儲存和分析變得更加容易。另一方面，以機器學習為代表的人工智慧技術相繼被採用，不僅可以分析、歸納和彙總各種渠道獲取的結構化和非結構化資料，還可設計多種預測模型（欺詐模型、身份驗證模型、還款意願模型和穩定性模型等）預測信用主體的履約意願和履約能力，減少違約風險和壞賬率。
[1]謝平,鄒傳偉.發展獨立第三方徵信機構之道.財新週刊,2017-02.
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——大資料徵信與傳統徵信的比較
近年來，伴隨網際網路金融和大資料技術的發展，大資料徵信開始興起。大資料徵信具備覆蓋人群廣泛、資訊維度多元、應用場景豐富和信用評估全面四個創新特點，但與傳統徵信相比，大資料徵信在資料範疇和內涵的效用性、徵信機構的獨立性及隱私保護等方面還存在諸多問題，需加以重視。
一、徵信的基本概念
傳統徵信是由專業機構通過固定的模型定向採集財務和金融交易資訊並對資訊進行加工、處理、報告的專業化信用管理服務。傳統徵信興起於國外，在美國，以1933年成立的鄧白氏公司為代表，在我國主要是以中央人民銀行徵信系統為代表，是目前我國乃至全球範圍內普遍存在的徵信業態。我國徵信機構的設立和徵信業務的開展受《徵信業管理條例》的約束，並且需要申請相應的牌照。
大資料徵信是指通過對海量的、多樣化的、實時的、有價值的資料進行採集、整理、分析和挖掘，並運用大資料技術重新設計徵信評價模型演算法，多維度刻畫信用主體的“畫像”，向資訊使用者呈現信用主體的違約率和信用狀況。
大資料徵信活動在《徵信業管理條例》所界定的徵信業務範圍內，其本質仍是對信用主體資訊的收集、整理、儲存、加工和公佈，但與傳統徵信相比，突出大資料技術在徵信活動中的應用，強調資料量大、刻畫維度廣、信用狀況動態互動等特點，可作為徵信體系的有益補充。
二、大資料徵信的創新特點
從表面上看，大資料徵信和傳統徵信似乎只是資料的獲取渠道不同，前者主要來自於網際網路，後者主要來自於傳統線下渠道，但是二者存在較大的差異。大資料徵信創新主要表現在覆蓋人群廣泛、資訊維度多元、應用場景豐富及信用評估全面四個方面，由此帶來徵信成本的降低和徵信效率的提高。
首先，覆蓋人群廣泛。傳統徵信主要覆蓋在持牌金融機構有信用記錄的人群。大資料徵信通過大資料技術捕獲傳統徵信沒有覆蓋的人群，利用網際網路留痕協助信用的判斷，滿足P2P網路借貸、第三方支付及網際網路保險等網際網路金融新業態身份識別、反欺詐、信用評估等多方面徵信需求。
其次，資訊維度多元。在網際網路時代，大資料徵信的資訊資料來源更廣泛，種類更多樣。大資料徵信資料不再侷限於金融機構、政府機構以及電信提供的個人基本資訊、賬單資訊、信貸記錄、逾期記錄等，還引入網際網路行為軌跡記錄、社交和客戶評價等資料。這些資料在一定程度上可以反映資訊主體的行為習慣、消費偏好以及社會關係，有利於全面評估資訊主體的信用風險。
再次，應用場景豐富。大資料徵信將不再單純地用於經濟金融活動，還可將應用場景從經濟金融領域擴大到日常化、生活化的方方面面，如租房租車、預訂酒店、簽證、婚戀、求職就業、保險辦理等各種需要信用履約的生活場景，在市場營銷支援、反欺詐、貸後風險監測與預警和賬款催收等方面具有良好的應用表現。
最後，信用評估全面。大資料徵信的信用評估模型不僅關注信用主體歷史資訊的深度挖掘，更看重信用主體實時、動態、互動的資訊，以信用主體行為軌跡的研究為基礎，在一定程度上可以精準預測其履約意願、履約能力和履約穩定性。此外，大資料徵信運用大資料技術，在綜合傳統建模技術的基礎上採用機器學習建模技術，從多個評估維度評價信用主體的信用狀況。
三、大資料徵信存在的問題
大資料徵信藉助大資料技術能夠更全面地瞭解授信物件，減少資訊不對稱，增加反欺詐能力，同時更精準地進行風險定價，從資料維度和分析角度提升傳統徵信水平，可以讓徵信更加科學嚴謹，是一個必要的補充。但從資料範疇和內涵的效用性、徵信機構獨立性及隱私保護等方面看，大資料徵信仍存在諸多問題，需加以重視。
第一，資料範疇和內涵突破“金融屬性”，效用性尚待驗證。傳統徵信的資料主要來源於金融機構和公共部門構成的資料迴圈，以銀行信貸資訊為核心，包括社保、公積金、環保、欠稅、民事裁決與執行等公共資訊，資料相對完整且權威性高。大資料徵信採集資料的範疇突破“金融屬性”，資料主要來源於電商類平臺、社交類平臺以及生活服務類平臺等，涵蓋網上交易資料、社交資料及網際網路服務過程中生成的行為資料，這些資料多與借貸行為關係不大，權威性較弱，且各平臺的資料完整性各有不同，因而能否作為判斷信用主體信用狀況的主要指標，尚待市場驗證。
第二，資料採集和使用未遵循“獨立第三方”基本原則。傳統徵信堅持獨立第三方徵信原則，徵信機構是“市場中立”的──既不與資訊提供者或資訊使用者有直接的商業競爭關係，也不介入或影響資訊提供者或資訊使用者在各自細分市場的競爭。而大資料徵信突破“獨立第三方”的邊界，徵信機構資料的採集和使用多源於並應用於自身開展的業務，這樣徵信報告的有效性得不到保障，公信力備受質疑。而且如果資訊提供者或資訊使用者控制徵信機構，也很難約束其不濫用徵信資料，或者損害個人徵信權益。另外，徵信機構無形當中會獲取一定的市場影響力，可能扭曲資訊提供者和資訊使用者的行為,並對收費有操控力。因此，大資料徵信的發展應堅持獨立第三方徵信基本原則，保持“市場中立”。
第三，隱私保護形勢日趨嚴峻。大資料時代，資料挖據和抓取技術廣泛應用，信用主體全方位資訊資料得以被全盤收錄，海量資訊資料的收集給信用主體隱私帶來巨大挑戰，隱私防護變得更加困難。比如用於特定場合的資訊資料被用於其它商業用途，不同機構之間資訊資料的交叉驗證，隱私侵犯的風險大大增加。
（作者：南湖網際網路金融學院 李雪婷）