【正文】 為 此， FICO 推出了 FICO XD 產(chǎn)品，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于電信運(yùn)營(yíng)商、水電煤等非傳統(tǒng)征 信數(shù)據(jù)來(lái)綜合判斷個(gè)人信用狀況，已經(jīng)為超過(guò)一半的過(guò)去無(wú)法獲得信用評(píng)分的消費(fèi)者 提供了信用評(píng)分，有效提升了征信服務(wù)的覆蓋范圍，獲得了比較積極的市場(chǎng)反饋。已經(jīng)出臺(tái)的相關(guān)發(fā)展規(guī)劃將在市場(chǎng)力量的影響下更高效、更 集約地得以落地。淡薄的信用意識(shí)也抑制了社會(huì)對(duì)征信產(chǎn)品的需求。以美國(guó)征信行業(yè)為例，美 國(guó)消費(fèi)者數(shù)據(jù)行業(yè)協(xié)會(huì)（ CDIA）制定了統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)與報(bào)告格式 Metro2，用于 貸款數(shù)據(jù)收集與報(bào)告，確保了原始數(shù)據(jù)的真實(shí)性與一致性，避免了信息資源的浪費(fèi)， 有力推動(dòng)了美國(guó)征信產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。 因此，如何能在立法層面上盡快推進(jìn)，明確個(gè)人信息采集與使用的原則及邊界，特別 是數(shù)據(jù)擁有者和使用者各自的責(zé)權(quán)利，是推動(dòng)行業(yè)健康快速發(fā)展的根本性問(wèn)題。 作為投身中國(guó)征信行業(yè)十余年之久的中智誠(chéng)征 信創(chuàng)始人及其團(tuán) 隊(duì) ，秉 承 “ 智達(dá)恒 遠(yuǎn) 誠(chéng)信天 下 ” 的服務(wù)宗 旨 ，致力于促進(jìn)誠(chéng)信社會(huì)建 設(shè) ，填補(bǔ)個(gè)人 征信群體需求的空 白 。 20xx 年下半年 起， 國(guó)內(nèi)多家大型商業(yè)銀行對(duì)芝麻信用產(chǎn)品進(jìn)行測(cè) 試， 從實(shí)際應(yīng)用成果來(lái) 看 ，芝麻信用評(píng)分表現(xiàn)出了較高 的覆蓋度和違約風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能 力 ，對(duì)于銀行自有風(fēng)控 模型做出了有效的補(bǔ)充 ，其中某股份制銀行信用卡 中心與芝麻信用在貸前審 批 、貸中監(jiān)控和貸后追償 等領(lǐng)域進(jìn)行了全流程合 作 ，助力該機(jī)構(gòu)將信用卡審 批通過(guò)率提高 了 23 個(gè)百分 點(diǎn) 。在過(guò)去的一年中，許 多金融機(jī)構(gòu)、生活應(yīng)用類(lèi)商戶(hù)都與新創(chuàng)類(lèi)公司進(jìn)行了有益的內(nèi)部測(cè)試或合作，收到了 比較良好 的市場(chǎng)反饋。在新 技術(shù)的應(yīng)用方面，以芝麻信用、騰訊征信為代表的機(jī)構(gòu)基于其 股東在相關(guān)領(lǐng)域的多年積累，積極、大膽地進(jìn)行探索和創(chuàng)新，引領(lǐng)行業(yè)進(jìn)行突破。而征信企 業(yè)基于其數(shù)據(jù)處理能力與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，有機(jī)會(huì)多元化自己的產(chǎn)品與服務(wù)組合，在金融領(lǐng) 域的核心應(yīng)用之外拓展業(yè)務(wù)。過(guò)去五年間，個(gè)人住房抵押貸款、經(jīng)營(yíng)性貸款和消費(fèi)貸款余額的年均 增速達(dá)到 1924%，信用卡貸款余額更是實(shí)現(xiàn)了超過(guò) 50 %的高速增長(zhǎng)。截至 20xx 年底，央行個(gè)人征信中心接入 1,811 家機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)。此后，一批專(zhuān)業(yè)信用調(diào)查中介機(jī)構(gòu)相繼出現(xiàn)，企業(yè)征信 的雛形初步顯現(xiàn)。 然而，我國(guó)個(gè)人征信服務(wù)剛剛起步，仍然面臨著法律法規(guī)建設(shè)滯后、數(shù)據(jù)交易機(jī)制缺 失、征信教育和普及程度不足等發(fā)展挑戰(zhàn)。如何能在未來(lái)持續(xù)完善法律法規(guī)、多措并舉破 除數(shù)據(jù)孤島，并通過(guò)構(gòu)建商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景促進(jìn)信用文化建設(shè)，從而真正提升征信業(yè)的服務(wù)水 平和質(zhì)量是值得深思的問(wèn)題。 起步階段：央行牽頭持續(xù)推動(dòng)企業(yè)征信的建設(shè)，如在全國(guó)推行企業(yè)貸款證制度等。從 業(yè)務(wù)量來(lái)看，以商業(yè)銀行為主，征集的數(shù)據(jù) 中 83%為信貸和信用賬戶(hù)數(shù)據(jù)，公積金繳存、 社保、電信、稅務(wù)和其他輔助個(gè)人信用信息僅占 17%（參閱圖 3）。根據(jù)波士頓咨詢(xún) 中國(guó)個(gè)人金融市場(chǎng)模型預(yù)測(cè)，盡管中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)增速將變緩，但未來(lái)五年個(gè)人信貸余 額仍將以年均復(fù)合增長(zhǎng)率 14%左右的速度拓展至約 55 萬(wàn)億，為個(gè)人征信市場(chǎng)創(chuàng)造巨大 發(fā)展空間（參閱圖 5）。 互 聯(lián) 與 數(shù) 據(jù) 技 術(shù) 的 進(jìn) 步 為 征 信 行 業(yè) 的 創(chuàng) 新 與 高 速 發(fā) 展 提 供 了 機(jī)遇 互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展大大提升了數(shù)據(jù)的多元程度及可獲性，而數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)的進(jìn)步 為行業(yè)的降本增效提供了基礎(chǔ)。耕耘多 年的老牌征信機(jī)構(gòu)立足于服務(wù)信貸業(yè)務(wù)的用信需求，已經(jīng)形成了成熟的分析與建模方法， 但同時(shí)也在嘗試創(chuàng)新。盡管對(duì)于更多元鮮活數(shù)據(jù)、創(chuàng)新技術(shù)和生活場(chǎng)景的應(yīng)用，行業(yè) 內(nèi)仍存異議，但毫無(wú)疑問(wèn)這些嘗試給剛剛起步的個(gè)人征信行業(yè)帶來(lái)了更多發(fā)展可能和 更感性的認(rèn)知，為普惠金融的發(fā)展作出了積極的貢獻(xiàn)。此 外 ，芝麻信用評(píng) 分已經(jīng)被引入酒 店 、租 房 、租車(chē)等生活場(chǎng) 景 ，并在 多個(gè)場(chǎng)景之間進(jìn)行相互驗(yàn) 證 ，發(fā)現(xiàn)其信用評(píng)分模型 具有較好的可拓展性與通用 性 。在遵循獨(dú)立第三方服務(wù)原則 的基礎(chǔ) 上 ，堅(jiān)持市場(chǎng)化運(yùn) 作 ，力爭(zhēng)為促進(jìn)全社會(huì)消 費(fèi)信貸發(fā)展和中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型做出貢獻(xiàn)。 在征信行業(yè)發(fā)展成熟的美國(guó)，基于市場(chǎng)主導(dǎo)型的征信機(jī)構(gòu)模式和保護(hù)消費(fèi)者的理念， 從上世紀(jì) 60 年代末到 80 年代，美國(guó)相繼出臺(tái)了 17 部有關(guān)信用管理的法律框架，以《公平信 用報(bào)告法》（ Fair Credit Act Reporting Act，下簡(jiǎn)稱(chēng) FCRA）為核心，奠定了征信市場(chǎng)的法 律基礎(chǔ)。 故而，今后我國(guó)無(wú)論是央行、行業(yè)協(xié)會(huì)抑或是行業(yè)巨頭聯(lián)名倡議，逐步建立統(tǒng)一的數(shù) 據(jù)交換與共享標(biāo)準(zhǔn)勢(shì)在必行。而征信產(chǎn)品的多元化場(chǎng) 景應(yīng)用 無(wú)疑對(duì)于加強(qiáng)信用意識(shí)、支撐獎(jiǎng)懲機(jī)制有重要意義。 ? 個(gè)人征信行業(yè)的基礎(chǔ)資源供給優(yōu)化將會(huì)破冰 個(gè)人征信行業(yè)的基礎(chǔ)資源供應(yīng)機(jī)制，即個(gè)人相關(guān)數(shù)據(jù)合理合法的征集與交易機(jī)制將 在中短期得到大幅改善。 ? 對(duì)于征信的內(nèi)涵與外延將在不斷的場(chǎng)景嘗試中形成共識(shí) 誠(chéng)信社會(huì)建設(shè)需要強(qiáng)大的信用體系作為支撐。但是美 國(guó)市場(chǎng)同樣存在 FICO 沒(méi)有覆蓋的人群 — — 大約有 10%成年人沒(méi)有完善的征信記錄。 20xx 一年的探索，行業(yè)發(fā)展的關(guān) 鍵抓手與痛點(diǎn)逐漸清晰。當(dāng)前，中國(guó) “ 守信激勵(lì)、失信懲 戒 ” 機(jī)制不健全，一方面守信激勵(lì)不足，另一方面失信成本較低，導(dǎo)致欺詐違約等失信現(xiàn) 象比比皆是。 如何優(yōu)化數(shù)據(jù)資源的供給將是未來(lái)幾年整個(gè)征信行業(yè)需要重點(diǎn)攻堅(jiān)的議題，縱覽全球 實(shí)踐，四大手段是解決問(wèn)題的關(guān)鍵： ? 推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè) 建立并推廣個(gè)人信息數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)是數(shù)據(jù)整合共享的前提。于是，個(gè)人數(shù)據(jù)的采集和應(yīng)用開(kāi)始亂象頻出。對(duì)于欺詐團(tuán)伙 頻繁變換申請(qǐng)人地址和單位名稱(chēng)的欺詐特 征 ，例如 “ 北京市豐臺(tái)區(qū)民岳家 園 7 號(hào) 樓 9 單 元 401 室 ” 又 可寫(xiě) 為 ” 豐臺(tái)民岳家園小 區(qū) 79401” 等各種各樣 相近的樣 式 ，傳統(tǒng)意義上的精確比對(duì)是無(wú)法應(yīng)對(duì)此 類(lèi)型騙術(shù) 的 ，而使用中智誠(chéng)中文模糊匹配算法通過(guò) 快速比對(duì)海量地 址 、公司名稱(chēng)等中文信息之間的相 似 度 ，可以有效的將欺詐團(tuán)伙分離出 來(lái) ；第二是基 于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算特點(diǎn)搭建的申請(qǐng)人關(guān)聯(lián)分析架構(gòu) （ Link Analysis） ，能夠幫助合作機(jī)構(gòu)客戶(hù)實(shí)時(shí)發(fā) 現(xiàn)其信貸業(yè)務(wù)中申請(qǐng) 人 、聯(lián)系 人 、擔(dān)保人等之間的 關(guān)聯(lián)性以及相關(guān)屬 性 ，不僅能深度刻畫(huà)出與已知欺 詐申請(qǐng) 人 （黑名 單 ）之間的關(guān)聯(lián)關(guān) 系 ，而且能夠通 過(guò)共享機(jī)制反映出申請(qǐng)人在不同機(jī)構(gòu)的多頭申請(qǐng)情 況 ，并以可視化技術(shù)展現(xiàn)到前 端 ，以幫助業(yè)務(wù)人員 發(fā)現(xiàn)具體欺詐模式并做出相應(yīng)的處 理 ；第三是基于 上述反欺詐經(jīng)驗(yàn)積累的數(shù)以百計(jì)的反欺詐規(guī) 則 ，這 些規(guī)則包括各類(lèi)黑名單比 對(duì) 、歷史信息比 對(duì) 、多頭 信息比 對(duì) 、分團(tuán)規(guī)則等 等 ，中智誠(chéng)還可以為合作伙 伴提供定制化規(guī)則的服務(wù)。在金融場(chǎng)景的應(yīng)用 中 ，芝麻的評(píng)估結(jié)果很 早就應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)信貸業(yè)務(wù) 中 ，經(jīng)過(guò)了實(shí)踐的沉淀 和摸 索 ，應(yīng)用效果日趨成 熟。從產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景上看，新創(chuàng)機(jī)構(gòu)從一開(kāi)始就比較注重非金 融場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)，探索傳統(tǒng)信貸與創(chuàng)新生活場(chǎng)景應(yīng)用兼顧的發(fā)展。以 “ 大數(shù)據(jù) ” 為代名詞的新技術(shù)為行業(yè)拓展能力帶 來(lái)了契機(jī)：多元數(shù)據(jù)得以處理，分布式技術(shù)帶來(lái)了速度的提升和成本的優(yōu)化，不斷進(jìn)步的 算法挖掘出更多洞察。為緩解陌生人之間的信息不對(duì)稱(chēng)，共享經(jīng)濟(jì)通常會(huì)引入雙向評(píng)價(jià)體系。同 時(shí)，整個(gè)社會(huì)對(duì)信貸消費(fèi)方式的認(rèn)知和接受程度在不斷提升，極大加強(qiáng)了對(duì)于個(gè)人征 信服務(wù)的需求。 然而，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)經(jīng)歷前所未有的高速發(fā)展，國(guó)內(nèi)個(gè)人信用交易的不斷壯大， 市場(chǎng)對(duì)征信產(chǎn)品和服務(wù)的需求也越來(lái)越多樣化，央行征信中心提供的基礎(chǔ)征信數(shù)據(jù)和服務(wù) ? 3?? ? 20xx? ????????? ? ? 1811コ ? ?? 資 ?83%??? 資 ? ?? ??? 資 ?????? ? ? ? ?? ? ?20xx? ???????? ?ゐ? ???ゑ? ??20xx? コ 2,000 1,500 147 62 18 17 15 10 4 4 4 2 2 2 1 1 1 ? 15 ? ? ? ? ??? ?? ???? 1,000 254 257 310 1,811 (53% ) ? ? エ ? 10 0 (4) 1 0 0 (1) 1 ?〞 ? 5 ?? ? ? ? ? ?? 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