“請謹慎使用‘征信’這個字眼，”賴金昌對此呼吁，“并不是大數據里面的數據都不能用于征信，只有少部分符合國務院的《征信業管理條例》的數據可以用，其基本要求是數據來源明確、客觀、準確。”視覺中國
近年在中國，個人征信業務備受新興互聯網公司追捧，并創造出“大數據征信”的概念，比如供應鏈征信、小貸征信、互聯網征信等名稱五花八門。4月21日，在“個人信息保護與征信管理”國際研討會上，多位外國征信行業的資深專家對此表示，“在國際上，并沒有大數據征信這個概念，比如知名美國信用評分公司Fico在美國不會稱自己是一家征信公司，更不會說是大數據征信公司，而是一家數據服務公司；目前也沒有任何人使用大數據用于征信。” 世界銀行集團旗下國際金融公司（IFC）東亞及太平洋區金融基礎設施技術援助負責人賴金昌對此強調。
歐洲個人信用信息服務商協會（ACCIS））主席Neil Munroe亦對此表示，目前協會的會員雖然對大數據也很關注，但尚無一家提供大數據的征信產品，“因為要確保這些大數據的準確性，以及是否符合征信行業的基本原則。”
“坦白說，世界上只有在中國才看到利用大數據來開發信用評分的這種現象，”世界銀行集團全球金融基礎設施建設技術援助負責人Tony Lythgoe在接受財新記者專訪時亦如是表示，利用大數據來開發信用評分產品前提是，首先要確保這個數據的準確性，包括數據模型的準確性以及這個模型運作的準確性，“但是從社交網絡采集的這些信息是由個人提供的，很難保證數據是客觀準確的。”Tony Lythgo 強調。
目前世界銀行已幫助包括中國在內的全球幾十個國家了建立征信體系，積累了豐富經驗，同時也持續追蹤或者參股一些具有創新技術的前沿公司。
Tony Lythgo同時指出，傳統的征信機構有明確規范哪些數據可以使用，并適用于什么樣用途。比如在美國，性別、宗教、血型等信息是不可以征集的，你也可以檢查到它的確沒有征集到這些信息。“但是大數據是一個黑箱操作，你不知道它到底征集的那些信息，你很難檢查到它征集的哪些數據不能用。”
“請謹慎使用‘征信’這個字眼，”賴金昌在前述場合對此呼吁，“并不是大數據里面的數據都不能用于征信，只有少部分符合國務院的《征信業管理條例》的數據可以用，其基本要求是數據來源明確、客觀、準確。”
賴金昌介紹說，對征信市場的認識涉及兩個基本框架，第一個框架是商業數據信息的使用范圍。
這可以分成三個層次：第一個層次是最廣的范圍，是普通商用數據；其中包涵用于金融服務的數據，特別是用于信貸方面，這是第二個層次；第三個層次是征信數據，也是其中最窄的范圍。
賴金昌用打車APP舉例稱，比如王小二從國貿到明珠飯店，該打車軟APP收集乘車人乘車習慣的數據，用來研究市民的日常行為，這屬于普通的商用數據；事后王小二針對司機的行為表現，在打車App上給司機打了一個好評，該打車APP所在號稱打造了一個出行司機的內部共享信用系統，用于該打車軟件公司的內部監測和獎懲司機的依據，“但這個信用系統不是征信系統，是用于企業內部管理；這類信息也屬于普通商用信息，即前述第一個范圍的信息。”
該打車軟件是從A移動通訊公司入網的，是先使用后付費，這是類信貸行為，因為這個移動公司是給了消費者一個先使用后付費的商業信用；A收集這些信息后，會把這些信息賣給一些小貸公司，后者可以根據該乘客的打車頻率、用的是哪一種車等，以此推測借款人收入水平，這屬于前述第二個層次的數據，是用于信貸的數據。“該數據收集行為是否合法，是另一問題，目前中國還沒有數據保護法。”
移動公司也是征信體系的會員，有權利查詢其客戶的信息，它也須按照征信規則進行查詢，查詢目的是用來審核那些先使用后付費客戶的入網申請，類似于查詢一個信貸申請。那么A通信公司作為信貸機構，按照征信系統的要求，將王小二的是否及時付款的乘車支付信息定期主動向一家公司上傳，“不是上傳所有的信息，只是按照統一的數據模板上傳；這類數據就是屬于征信數據，屬于前述第三個層次。”賴金昌強調。
談到征信信息的適用范圍，賴金昌表示，征信領域的信息即前述第三類信息的管理是最嚴格的，由于涉及金融領域的違約率，涉及錢的損失，所以對數據保護的要求更高。“所以征信收集的數據范圍是非常有限的，其目的也是很有限的，它提供的服務僅限于征信系統的會員。”
“征信機構的信息也是債務催收公司的第一大數據來源；第二個來源是從社會合法渠道購買。 ” 賴金昌介紹說，在國際上，這些催收公司屬于高技術公司，債務催收公司要判斷花多大精力催債或者核銷。通常，債務催收成功的比例是20%到30%。”
第二個框架是數據信息的適用規制。
賴金昌介紹說，征信機構提供大數據服務時也要遵循一系列法律，比如《合同法》、涉及金融業領域或醫療領域等要遵循數據保護方面的法律；還涉及個人數據保護、公平性等，“比如是否存在歧視你的數據主體？不該收集的東西你是不是收集了？。”
第一類信息即普通商用信息適用一般合同法，這也涉及隱私問題和數據安全問題，其專門法律是《個人數據保護法》。
第二類信息用于信貸類的金融服務，要遵守的規則除了前述條法，還涉及專門的金融消費者保護方面的規則，其監管機構可能是普通的隱私保護機構，也可能是金融監管機關。“從性質上來說，金融業的數據比大部分的普通商用數據要重要、嚴謹得多，因為金融機構要依賴這些數據提供金融服務，還有保護存款人利益的外部性因素、金融穩定因素等。”
賴金昌表示，根據國際經驗，中國將來的征信市場可能分為A、B、C三類結構。A類是綜合性全面征信機構，這類機構不可能存在太多，估計也就3家左右，包括人民銀行征信中心。比如菲律賓的發征信市場，從最初的6家征信機構到目前剩下4家，預計將來還會整合成三家或兩家。“征信行業主要是數據的匯合和整理，強調數據的全面性和準確性，市場規模有限。”
富國銀行負責數據風險管理和中小企業信貸的高級副總裁王強曾在財新網撰文稱，目前美國的三大征信局Experian（益百利）、 Equifax（艾可菲）、 TransUnion（全聯）加上FICO評分公司的總市值是約365億美元。如果今天中國征信信息覆蓋的人口像美國一樣接近80%，通過征信使金融業務審查批準過程減少三個小時人工，據此推算，中國征信機構的市場價格應該是美國的一半左右。“即使和美國的市場價值一樣，中國征信機構的市場價值也只有約350億美元，不足一家手機服務商小米手機的市場估值。”
B類機構是專業征信機構，專業征信機構從第一類全面的征信機構那里取得數據，再加上專業征信機構自身的專長數據，再加工之后賣給客戶。專業征信機構指在某些領域有專長，比如保險領域、信用卡領域、零售信貸信貸等，實際上是幫助分銷全面征信機構的數據產品。
C類機構是數據服務公司或風險管理服務商，C類機構客觀上是幫助分銷A和B類機構的產品，這種類型的數據公司可以有n多種，沒有數量限制，他們應該符合相關法律要求。目前來中國還沒有《個人數據保護法》或者《個人信息保護法》，對這一類機構也沒有任何監管。
“用大數據來幫助放貸是沒有問題的，但并非是大數據征信的概念；在美國的征信機構，有正常的征信業務，但除此之外也提供很多市場營銷服務，為客戶劃像提供數據，幫助零售商能夠更低成本的找到客戶，但這并不是征信業務。”賴金昌強調。
京公網安備 11010502049343號