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大数据征信六大难题待解

2017-3-22 15:37:41 来源: 编辑: 关注度:
摘要: 随着消费金融、网络借贷等互联网消费模式快速增长,以及大数据技术突飞猛进,大数据征信服务机构开始大量涌现。但多元化、多层次征信市场体?#21040;?#35774;面临一系列挑战,有很多难题尚未破解。 一是数据的质量、权威性问题。相比于央行征信系统的... ...

随着消费金融、网络借贷等互联网消费模式快速增长,以及大数据技术突飞猛进,大数据征信服务机构开始大量涌现。但多元化、多层次征信市场体?#21040;?#35774;面临一系列挑战,有很多难题尚未破解。

一是数据的质量、权威性问题。相比于央行征信系统的权威性、数据质量的高可靠性,大数据征信机构虽然数据来源更加宽泛、?#20998;?#26356;加丰富,但数据质量、权威性受到质疑。美国国家消费者法律?#34892;?014年3月对主要的大数据征信公司进行调查后并发表了题为《大数据,个人信用评分的大失望》的调查报告,报告称,大数据征信公司的信息错误率高于50%。这些公司的数据模型繁多又复杂,使用不准确的数据,有“垃圾进,垃圾出”之嫌。

二是同人不同信用问题。决定大数据模型预测准确性的两个关键因素是数据和算法,各家征信机构的基因不同,数据来源不同。目前八家机构中,鹏远、中诚信、中智诚是传统型的征信机构,数据来源主要是金融数据、公共数据为主,而芝麻、腾讯、前海、考拉、华道则除了接入传统数据外,主要大量用的是自身场景下积累的数据,这导致信用评估结果在不同公司间存在差异。

三是个人隐私保护及信息安全问题。根据《征信业管理条例》规定,采集和应用个人征信信息必须要获得征信主体授权,商业银?#24615;?#21521;人民银行征信?#34892;?#25253;送和查询使用个人征信信息?#20445;?#24517;须严格执行此规定,对于报送数据范围、查询?#29467;?#33539;围、授权?#38382;健?#24322;议处理等?#21152;?#26126;确的界定。而大数据征信?#35272;?#22823;量个人的互联网交?#20934;?#24405;、社交网络数据,在多重交易和多方接入的情况下,隐私保护的权利边界被淡化,隐私泄露风险被迅速放大,公民维护自己合法权益面临取证难、诉讼难等问题。

四是公共信息?#30446;?#33719;取、跨机构信息?#30446;山换?#38382;题。如前分析,目前多家个人征信试点机构的信息来源带?#20449;?#21402;的自身经营特点,申请个人征信试点机构大多首先拥有自己的具?#26032;?#26029;性的数据资源。而大数据征信要求的是信息的共享,而不是局部的垄断和壁垒。跨机构拥有的信息是否可?#25442;唬?#21738;些需要获得信息主体的授权,如何保证?#25442;?#36807;程和?#25442;?#21518;信息不被滥用,在法律、监管、技术等方面都缺乏标准。同?#20445;?#24037;商、税务、司法等公共政务信息?#30446;沙中?#33719;取,尚得不到保证。目前的主要做法是,各家征信机构或信息使用机构分散地获取这类信息,获取成本高,数据质量和数据?#30446;沙中?#32500;护得不到保证。

五是信息滥用带来的社会安全、公平交易问题。从首批试点的八家个人征信机构的运营情况看,市场开放之后,芝麻信用、腾讯征信、考拉征信等机构开始了一轮激烈的?#20998;?#36187;,?#36861;?#25512;出各自的评分产品,并争相在金融、购物、招聘、租车、租房、交?#36873;?#37202;店入住等领域尝?#26434;?#29992;。但是,这些机构绘制出的人物“肖像”能否真实?#20174;?#20010;人信用还令人质疑,获取信息所采用的关键技术?#30446;?#38752;性还有待进一步检验,没有制约的商业化应用很可能带来安全隐忧或消费歧视。

六是征信机构的独立性问题。从各国征信机构的发展历程看,?#28872;?#30340;征信主要是为放贷机构的风?#23637;?#29702;提供信息支持的活动,遵循“信息采集者与信息产生没有任何关系”的独立第三方原则。而目前试点的几家征信机构多不是独立的第三方,一方面他们的数据来源于母公司,另一方面其兄弟公司又涉足放贷业务。评分结果对于其各自经营领域?#30446;突?#20998;析、风险判断具有强相关性,但其他应用场景下评分结果的相关性则有待验证。

总之,围绕建立多元化的征信体系这一大目标,需要在健全信用管理法律法规,完善信用数据标准体系,加快各类公共信用信息基础平台建设,强化征信?#23548;?#31649;等方面多方探索,既要大力推进,又要脚踏实地,不能指望?#36135;?#32780;就。

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