互联网征信时代来了
2015年7月13日，上海白领周婷发了一条朋友圈消息，图上是一个绿色醒目的分数：766分。
这是支付宝客户端里芝麻信用服务所提供的分数，在分数的旁边，写着“信用极好”。很多人不知道，仅仅是这个数字，就可以让周婷轻松申请到申根签证。芝麻信用分在750分以上的用户可申请卢森堡签证。卢森堡是欧洲26个“申根”国家之一，持该国签证，可在包括芬兰、法国、德国和意大利在内的26个申根国家通行。
征信是信用体系的基础
选择服务商，进行芝麻信用验证，填写签证申请单等资料，在线支付签证费，就可以送签，等待电子签证出签。而用户的芝麻信用分高于700分就可申请新加坡签证，无须提供在职证明、个人信息表、户口本、身份证复印件等资料，流程大大简化。
这个具有“神效”的芝麻信用分来自蚂蚁金服2015年年初推出的信用服务——芝麻信用，支付宝用户可以开通自己的芝麻信用功能。芝麻信用分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息。
未来，当用户的芝麻信用分达到一定数值，租车、住酒店时将有望不交押金，网购时可以先试后买，办理签证时不用再办存款证明，等等。
2015中国信用小康指数表明，65.9%的受访者对征信一知半解，而非常了解的只有1.7%。平时只有27.3%的人非常关注个人征信记录。
“征信，顾名思义，就是征集信用。”商务部研究院信用与电子商务研究所所长韩家平说。对于征信，详细的解释，就是授信机构（金融机构、商家）自身或委托第三方征信机构对客户的信用进行调查验证，形成信用报告，应用于信用决策。征信的出发点是为了规避交易风险。
“对于老百姓来讲，征信主要意味着个人征信，去银行申请信用卡、办理车贷或房贷、求职、投保都与个人征信有直接关系。”韩家平表示，现在中国的经济形态，信用已经占了主导地位，现金交易比例越来越低。如果没有征信支撑的话，交易的风险就非常大。“征信是信用体系的基础。”韩家平说。
2015年1月，中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用、腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。
这八家机构各具特色，分属四大类：一是互联网巨头，二是保险公司，三是老牌征信公司，四是拥有数据资源的新兴公司。其中，拉卡拉征信积累了十年银行跨行转账记录，中诚信征信已布局医疗、保险、学生创业，芝麻征信覆盖生活化应用场景，腾讯征信前期看重金融场景，前海征信主打借贷业务。
互联网时代，信用即财富
“用快的打车、滴滴打车预订出租车，如果连续取消很多订单或出现违约记录，未来可能被计入个人征信记录中。”蚂蚁金服信用业务相关负责人说，“基于购物信息、支付习惯、黑名单信息等大数据，如果哪一天支付宝钱包给你的信用打了一个分数，请不要觉得奇怪。”
而对于腾讯公司而言，如果用户在朋友圈卖假货、利用微信诈骗等，这些信息未来也可能被计入个人征信记录中，尤其是盗取QQ号或微信号进行诈骗，或者微信公众号被举报等，都可能会影响个人的信用分。
2015年7月18日，中国人民银行等十部委联合印发了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，指出要推动信用基础设施建设，培育互联网金融配套服务体系，支持大数据存储、网络与信息安全维护等技术领域基础设施建设。
毫无疑问，互联网征信离我们越来越近。
继1999年上海开始个人征信试点的15年后，个人征信终于迎来了新时代。
伴随现代生活日益互联网化，单纯的信用卡使用情况、电信缴费情况，已不足以反映一个人的信用程度。尤其是随着移动支付的发展，各种应用场景的产生都可能和个人的信用挂上钩，也可能因此催生更多的应用场景。
很多大学生是不能办信用卡的，但这些人可能很早就在网上购物了，进入大学时甚至已经成为资深支付宝用户了。尽管在银行端没有他们的信用记录，但他们在互联网上留下的足迹和行为数据，已经可以为其信用打分。
互联网时代，信用即财富。在当前的互联网服务中，有许多场景基于信用服务，比如免押金的租车服务和酒店服务，先试后买的后付款服务，签证的各种证明等服务。
“征信行业是很传统的行业，有几百年历史。这个行业最初就是委托调查的模式，到了互联网时代后，互联网跟征信结合，产生了互联网征信。”韩家平说道。对大数据的分析和信息自动化的采集，是互联网征信企业的最大特点。
在2015中国信用小康指数的调查里，有高达84.9%的受访者认为互联网征信能真实体现一个人的信用水平。很多人，比如部分自由职业者、蓝领、个体工商户、学生等，没有信用记录，金融机构担心风险，不敢授信。随着互联网金融的高速发展，个人征信体系的建设变得更加迫切。
大数据分析面临的相应挑战
其实，在征信领域发展相当成熟的美国，互联网与传统征信的结合也迫在眉睫。
“在美国，对于个人来说，信用等级通常等于FICO评分。由于美国三大信用局都使用FICO信用分，每一份信用报告上都附有FICO信用分，以至于FICO信用分成为信用分的代名词。”哥伦比亚大学经济学教授Moshe Adler说。影响FICO评分的主要因素是信用偿还历史，FICO评分的范围从300分到850分，得分越高则意味着违约风险越低。2014年有一半的美国人得分高于712分。
但是，2007年的次贷危机问题反映了信用评分是一个很差的违约预测系统。那些FICO评分高于700分的借款人，在2007年的违约率是2005年的4倍，几乎与2005年得到最差FICO分数的借款人违约率一样。
依靠信用评分进行评价真的比依靠客户表现来进行评价可靠吗？拥有更好的信用报告就意味着他是更好的员工吗？这依然有待考证。
由于传统的基于FICO评分的信用评估模型覆盖人群窄、信息维度单一、时间上滞后，所以，在大数据时代，无疑需要探索信用评估的新思路。
中国当前正在兴起的互联网征信企业也存在许多亟待解决的问题。腾讯公司助理总法律顾问王小夏指出，互联网征信业务的雷区是敏感的个人信息，而对个人信息的法律界定仍然有许多模糊的地方。
“独立性和真实客观性是互联网征信企业目前存在的两个问题。”2015中国信用小康指数显示，40.4%的受访者认为，网络数据常常缺乏更深入的分析，这是大数据征信目前最大的缺陷。“大部分互联网征信企业既是数据的生产方，又是数据的应用方，是否能够保持中立，尚有待考证。”韩家平说，“比如阿里巴巴虽然掌握了很多的数据，但是它没有掌握在其平台之外的数据，因此这个数据是不完整的。”作为一家征信公司，应该有覆盖面很广的数据源，这样才能做出一个比较完整的信用报告。
（莞 尔摘自《小康》2015年8月上，勾 犇图）
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