国内4大个人征信模式：数据中心、第三方征信、共享查询、大数据挖掘
嘉银新金融研究院
[ 亿欧导读 ]
采用数据中心模式的主要是传统征信机构，传统征信数据也掌握在这些机构手中。出于对个人信息的保护，央行也会审慎从严下发个人征信牌照。因此，在个人征信行业中，新晋参与主体的采用模式主要是后两种……
近年来，随着普惠金融的迅速发展，尤其是网贷、消费金融等行业的发展，使个人征信行业蕴藏了无限的需求和潜力，也成为了信用行业关注的焦点。
简单来说，征信就是获得主体的信用信息活动，当前我国获取主体信用信息的模式有数据中心模式、第三方征信模式、共享查询模式三类。除了获取主体信用模式外，行业内还有些数据公司在现有数据基础上进行深度挖掘，重构征信行业的商业模式。
1. 数据中心模式
数据中心模式下，业务机构产生的主体信用信息主动报送数据中心，中心对数据合并整理后，对外统一提供数据服务。数据中心模式主要有以下三个特点：1）业务机构主动上报提交数据；2）业务机构收集的是标准化、相对单一的主体信用数据；3）数据中心一般是行政化运作，市场监管的产物。采用数据中心模式主要是、央行下属子公司上海资信、中国支付清算协会的支付清算共享系统以及中国互联网金融行业协会主导的“信联”。
人民银行征信中心（央行征信中心）于2006年3月经中编办批准成立，作为央行直属事业单位专门负责企业和个人征信系统的建设、运行和维护。根据前海征信联合新华社瞭望智库发布的《中国社会信用体系发展报告2017》显示，截止2017年央行征信系统累计接入机构达到2900多个。截止2016年底，央行征信中心收录自然人9.1亿，基本上实现了全覆盖，是全球规模最大的征信系统。
央行征信中心采集的信息覆盖个人贷款、信用卡、担保等信贷信息，以及个人住房公积金缴存信息、社会保险缴存和发放信息、车辆交易和抵押信息、法院判决和执行信息、税务信息、电信信息、个人低保救助信息、职业资格和奖惩信息共8类公共信息，涉及数据超过80项。
央行征信中心提供个人信用报告、个人信用提示和个人信用概要为核心的基础产品体系；以个人业务重要信息提示和个人信用报告数字解读为代表的增值产品体系。人行每年提供两次免费查询信用报告的机会，超过两次，每次查询费10元。
数据中心是一种行政化的征信模式，获取的数据具有纯粹、完整、及时、权威等特点，是我国当前主要的征信模式。但这种初级采集方式无法形成良性竞争和数据价值最大化，不利于扩大市场和应用场景。同时，参与机构是被动参与，积极性不高。
2. 第三方征信模式
第三方征信机构利用自身系统或技术优势，对主体的信息进行采集、加工和整理，使用特定的模型得出主体信用，然后向授信机构提供服务。
该模式下，第三方征信机构运用技术手段，通过各种途径，采集多类数据，并对数据进行加工后对外提供服务。目前，国内采用第三方征信模式的主要是2015年批筹的8家个人征信公司。
2015年1月，中国人民银行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，允许8家公司开展个人征信业务试点。这8家个人征信机构背景有互联网公司、老牌征信公司，数据来源也各有不同。
通过以上分析了解，第三方征信模式具有数据获取方式、数据维度多样的特点。但也存在一些问题：1）受外部采集的局限性，信息的完整性和及时性不足；2）信息维度虽多，混杂了无效信息，信用模型有待市场检验；3）同质化严重。公开数据易获取，非公开数据获取不足。
3. 共享查询模式
在共享查询模式下，业务机构无需事先将数据上报给共享中心，数据由机构自行管理。当机构需要获取数据时，通过中心发送到其他机构，有数据的机构回应信息，返回查询机构。
国内该模式的代表企业包括、等。
以91征信为例。该平台于2015年上线，其定位是“只做数据连接工具，不存储数据”。首先用标准化接口连接金融企业/P2P的服务器，组成一个网；一旦发起征信查询请求，其中一个服务器便在这个互联互通的网中查询该信息，查到该信息后从其所在的服务器调取数据返回查询端。目前，91征信与600家互联网金融公司、小贷公司、消费金融公司实现数据实时共享，每天平台调用查询信息人次超过50万。91征信在2016年四季度实现盈利。
这种方式的好处是，同业业务数直接交流，数据具有及时、高效、完整无重复、价值高的特点；各家数据自行保管，不会发生风险，机构参与性高；查询信息，只会单个调出，不会读取整个信息。但这种数据共享要求机构自行汇总信息，接入机构存在不应答的投机行为；也存在共享中心留存信息的风险，最终形成数据中心模式，机构数据价值下降。
4. 基于重构征信商业模式
大数据的出现深刻地改变着每一个领域，通过大数据进行业务决策分析的功能逐渐显现。如何在数据种类庞杂的情况下对数据进行探索，和大数据分析技术将交易过程、产品使用和人类行为都数据化，然后进行深度数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量下何种方案投入回报最高。在实际应用中，可以帮助企业通过流程优化来提高盈利能力，或者通过预测市场环境变化来节省成本、提高效率等。
具体包括：1）大数据能对客户群体进行细分；2）发掘新的需求和提高投入的回报率；3）原有数据整合分析应用，如欺诈检测，风险管理等；4）帮助企业精准营销。目前，该模式的企业主要是初创企业，如、同盾科技等。
根据官网介绍，成立于2014年3月的百融金服，目前已经积累了7亿实名用户，合作伙伴达3000余家。百融金服为信贷行业用户提供包括营销获客、贷前信审、贷中管控以及贷后管理在内的产品和服务；为保险行业用户提供精准营销、存量客户管理以及个性化产品定制等产品和服务。
除此之外，百融金服还为银行业、小额贷款业、保险业提供行业解决方案。使用线上、线下融合的非金融与金融数据进行信用风险建模，通过风险模型识别欺诈风险和信用风险。目前，在信贷领域，百融金服为建行、招行、光大、广发、浦发、兴业等银行，捷信、中银消费、北银、马上等消费金融公司，以及小贷、网贷等1500余家企业提供获客、风控以及贷后不良资产管理等产品和服务。
总体来说，采用数据中心模式的主要是传统征信机构，传统征信数据也掌握在这些机构手中。出于对个人信息的保护，央行也会审慎从严下发个人征信牌照。因此，在个人征信行业中，新晋参与主体的采用模式主要是后两种。非持牌征信机构利用数据优势，切入征信产品或应用等环节。
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小程序-亿欧plus他们放贷不再用征信记录 用大数据
[摘要]这实际上就是数字时代采用最基本原理的银行业务：了解自己的客户。
腾讯科技讯 1月21日，当未来的金融工作者们决定是否向借贷人发放贷款时，他们可能关注的是潜在客户在填报表格时是否仅使用了英文大写字母，或者是客户们投入到在线阅读合同条款所用的时间，而不是潜在客户们的征信记录。这些关于用户行为的举动--将会被能够扫描成千上万的关于用户线下和线上生活数据的复杂软件所采用--正成为一小部分创造新型借贷模式的创新公司所关注的焦点。没有一个单一的举动将成为决定性的因素，但是从各个渠道收集到的信息，其中包括用户的家庭购买习惯、账单支付记录以及社交网络关系，都将会成为这一拼凑的、预测性画卷的一部分。这实际上就是数字时代采用了最基本原理的银行业务：了解自己的客户。借贷创新公司Earnest首席执行官路易斯·贝利尔（Louis Beryl）表示，“我们正在打造未来的消费者银行。”在这样的银行里，客户是否使用正确的大小写，以及阅读贷款合同条款花费的时间，都可能会让他拥有更高的信誉。由于这种技术还非常新颖，因此它的潜能还未得到验证。同样，在消费信贷领域引入数据这一现代技术也会引发顾虑，对那些执行反歧视法规的立法者而言尤为如此。所有的这些新兴创新公司，均不是拥有包括接收存款业务在内的全方位服务的消费者银行。不过它们致力于改造承销经济，以及消费者借贷的体验，寄希望以更低的成本向成千上万的美国人发放贷款。Earnest使用新型工具用户发放个人贷款。另外一家创新公司Affirm，则向消费者在网络购物时提供了可替代信用卡的产品。还有一家创新公司ZestFinance，业务专注于发薪日贷款（Payday Loan）这一相对更小的市场。与传统主要依靠借贷人征信记录来计算信贷额度的做法截然不同，这些创新企业全部都是海量信息和聪慧的软件所支持的新型消费金融的愿景。支持者认为，新技术能够为更精确的评估借贷人信贷额度提供机会。他们认为，更好的风险分析，将会扩展拆解市场，并减少借贷成本。美国消费者金融保护局前副局长、风险投资人拉杰夫·戴特（Rajeev Date） 表示，“这些金融创新公司，拥有着让数百万人节约出数以十亿美元计的支出的潜力。”投资人当然已经看到，资金和人才正在蜂拥进入这一新兴市场。各大银行、信用卡公司和互联网巨头，则在密切的关注着这些后起之秀，研究它们的技术，留意出现的风险。 根据美国法律的规定，出借方不能以人种、宗教、原国籍、性别、婚姻状况、年龄或是接受政府援助金而其实申请借款人。大数据贷款，则主要依赖于软件算法。但是这种贷款的风险在于，尽管它依赖于庞大的数据和复杂的运算，但是这个自动化的系统仍可人为控制。即便是不刻意加入特定程序，软件最终仍可能会歧视特定的人种或民族。即便是支持者也承认这种缺陷。戴特表示，“这确实令人感到不安。”Affirm首席执行官麦克斯·拉夫琴（Max Levchin）表示，“保持不尝试着解释太多的原则非常重要。”他强调，增加人类的设想，可能会把偏见引入到数据分析当中。立法者当前正密切关注着新技术会有着什么样的表现。消费者金融保护局公平借贷办公室主任帕特里斯·菲克林（Patrice Ficklin）表示，在密切监控新兴市场的同时，消费者金融保护局希望能够鼓励创新。 依照数据处理的借贷创新公司发现了机遇。根据全美消费者报告协会的预测，大约有7000万美国人要么没有信用评分，要么就是有着会影响打分的不良征信记录。移民和刚毕业的大学生，通常为信用等级较低的两类人群。Affirm位于旧金山的办公室看上去一点也不像是一家银行。这家在去年7月才推出在线购物借贷业务的创新公司，当前的成长速度非常快，且拥有着雄心勃勃的计划。Affirm表示，在成立的12个月时间中，该公司将有望借贷出1亿美元。目前，超过100家在线商户，都已经使用了Affirm的分期付款产品Buy With Affirm。Affirm表示，该公司的下一步打算，是推出学生贷款。作为互联网支付服务PayPal的联合创始人，拉夫琴表示，这些仅仅是Affirm发展的第一步。他说，“Affirm的长期目标是使用数据和软件，来颠覆和革新整个金融圈。”Earnest首席执行官贝利尔在攻读哈佛大学工商管理学硕士和公共政策双学位时，曾申请贷款用于教育支出，但遭到银行方面的拒绝。当时，曾在大学期间主修普林斯顿大学金融工程学的贝利尔，已经在华尔街工作了若干个年头。之所以选择攻读研究生，是贝利尔希望能够对自己进行投资，增加未来的收入。从申请贷款被拒这件事情上，贝利尔发现传统银行在申请贷款问题上观念极为狭隘，对于绝大多数的美国人而言，申请贷款极为困难，且代价太高。Earnest创办于2013年，并从去年开始开展借贷业务。2014年，Earnest的放贷总额达到了800万美元。贝利尔表示，去年12月，该公司的月环比增长率已经达到了70%。Earnest通常的房贷金额在几千美元，但最高可以达到3万美元。Earnest的许多贷款，主要用于搬迁费用，或者是职业培训。截至目前，Earnest的贷款主要发放给年龄在22岁至34岁的大学毕业生。贝利尔表示，年轻人是公司关注的焦点，同样也反映出最好的商业机遇。他说，“不给年轻人放贷，是借贷市场最大的错误之一。”这些创新企业的早期客户，主要被它们简单的借贷体验、以及低利率所吸引。这些客户主要为年轻人，对在线购物和共享信息毫无顾忌。22岁的大学毕业生阿南达·潘迪（Ananta Pandey），去年8月使用Affirm的贷款从在线零售商Casper处购买了一个价值850美元的床垫。如今，她已成为纽约一家创新公司的软件工程师。购买这个床垫，主要是为了能够与三位室友合租一个公寓房。潘迪当时只有一张信用卡，且信用额度仅有1000美元。她说，因为合租房屋还需要一笔支出，Affirm的贷款向她提供了财务弹性。潘迪还非常欣赏Affirm无缝的贷款程序。Affirm要求借贷人填写电话号码、姓名、出生日期和社会保险号的后四位。Affirm然后会要求申请者用短信进行答复，来确定申请者的身份。Affirm几乎立即就做出了放贷决定。整个程序只花费了不到两分钟的时间。（无忌）
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还能输入140字如何查询自己的网贷大数据征信？
申请网贷的小伙伴越来也越多了，如何查询自己的网贷大数据征信？之前在银行贷款，办理使用信用卡都会计入央行征信系统，便于银行了解每个借贷人的借贷消费信息，以便更快速准确地判断是否给借贷人放款。现在的很多小贷机构都是以央行的征信为准，同时每个银行也拥有属于自己的征信系统。如果你上了某家银行的黑名单，那么想再次从那家银行申请到信用卡或者贷款，门都没有。某些人群认为银行的征信系统信息太多简单化，不足以能够反应出借款用户的贷款资格，为广大金融公司服务。于是，就出现了利用大数据系统获取更加详细的用户消费数据，以便为广大的金融机构提供查询服务。这就是第三方征信机构，比较有名的有：同盾，闪电查询、云风控、大数据等。1，同盾科技可以直接在网站上注册申请，也可以微信关注对方公众号注册免费查询，需要提供公司的信息后才能申请。2，闪电查询微信关注对方的公众号后，即可查询，免费查询不收取费用。免费版直接用手机号注册即可查询黑名单与借贷历史记录，查询到的资料结果比较简单。例如像量化派、大数据等等，都属于类似的查询方法！具有个人征信牌照的8大征信机构：芝麻信用腾讯征信鹏元征信前海征信华道征信拉卡拉信用中诚信征信中智诚征信有些人查过之后，看到同盾的判别结果为：高危风险！建议拒绝！心里就开始拨凉拨凉的，真的不知道该怎么办才好。那么查询第三方征信系统有必要吗？对于个人用户来讲，查询只能让你了解一下自己详细的借贷记录，目前对于个人的下款影响还不是很大。即使查询结果显示黑名单，在某些贷款平台也是可以成功下款，查询的结果只能起到参考作用，并不起决定性作用。大数据征信： 你的朋友圈，决定了你能从银行借到多少钱大数据征信： 你的朋友圈，决定了你能从银行借到多少钱中普百家号Facebook曾在美国成功申请了一个专利，该专利主要是通过分析某个用户的好友数据来做一些事情。其中一项内容如下：当一个用户申请贷款的时候，贷款方会审查该用户社交网络好友的信用等级。只有这些好友的平均信用等级达到了最低的信用分要求，贷款方才会继续处理贷款申请。否则的话，该申请即被拒绝。这个专利在海外引起了巨大争议，有人称之为“贷款歧视”。抛开这些争议不谈，这其实符合一个有趣的社交经济学理论：即你的收入是你经常联系的10个人的平均值。人以类聚、物以群分，这在当今社会，确实是一个较为精准的结构性概括。同样的理论，以用户数据为基础评价用户的信用等级，这就是大数据时代构建用户征信系统的基本原理。ZestFinanc美国ZestFinance成立于2009年，是一家通过机器学习和大数据技术进行个人信用评分的科技金融公司。ZestFinance以大数据技术为基础，其采集数据的来源更多样，其中有大约30%的传统信贷记录，另外采纳了更多可能影响用户信用的信息，如社交网络信息、用户申请信息甚至用户的写作习惯、阅读习惯等非传统数据信息，根据用户借款行为背后的线索及线索间的关联性，最终给出相对准确的消费者信用评分。在互联网上，凡走过的，必留下痕迹。这句话同样适用于征信领域，尤其是在互联网已经深入我们生活方方面面的时代，未来最了解你的信用情况的人，也许不是你的伴侣或你的父母，而是你的大数据。传统金融机构的征信方式虽然覆盖面窄，但相对谨慎的方式可以避免将钱借给“不对”的人，而互联网时代的大数据征信，可以让更多以前可能在传统征信体系下借不到钱的人也能得到更多融资。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。中普百家号最近更新：简介:最新鲜生动的投资动态作者最新文章相关文章新闻中心 >
当大数据遇上征信 个人信息“难自保”？
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在隔空向阿里、腾讯表达了欢迎参与征信体系建设的态度后，时隔4月，央行正式向腾讯、阿里两大互联网巨头抛出了“橄榄枝”。
1月5日，央行下发通知，要求八家机构做好准备工作，其中蚂蚁金服旗下的芝麻信用、腾讯旗下的腾讯征信如愿出现在名单前列。
将“互联网”特色发挥得淋漓尽致的这两家互联网巨头，“大数据征信”也是其面对媒体时特意强调的重点。
不过，学者指出，在个人信息保护法等相关法律还未出台的情况下，若任由互联网公司运用大数据手段在个人征信市场“长袖善舞”，征信很有可能演变成侵害个人信息的手段。
角逐千亿市场
一直以来，我国个人征信市场上的“正规军”只有央行征信中心和旗下的上海资信。公开资料显示，截至2014年10月底，央行征信系统共收录了8.5亿自然人的记录，不过有征信记录的仅有约3.2亿人，约占13.5亿人口中的23.7%，远低于美国征信体系85%的覆盖率。
宏源证券研究所副所长易欢欢对法治周末记者表示：“经过我们初步测算，中国征信市场的市场规模近1000亿元人民币，这是一个非常大的市场，单靠央行征信中心一家远远不能满足市场的需求，阿里腾讯的入局有助于弥补征信数据的缺口。”
事实上，对于这一近千亿的市场，腾讯、阿里也筹谋已久。法治周末记者从采访中了解到，腾讯财付通团队两年多前就开始推进征信业务；蚂蚁金服4年前就开始了数据信用化的工作。
“腾讯征信体系将利用其大数据平台TDBANK，在不同数据源中，采集处理相关行为和基础画像等数据，并利用统计学、传统机器学的方法，得出用户信用得分，形成个人征信报告。”前述腾讯相关人士对法治周末记者说。
而阿里旗下的芝麻信用数据包含了用户网购、还款、转账等数据，再加上蚂蚁金服积累的大量的信用借款数据，都为其从事征信业务打下了良好的基础。
芝麻信用相关人士对法治周末记者介绍，目前阿里集团的天猫分期、“花呗”赊销服务都是基于大数据技术，通过对用户的电商交易数据以及行为数据进行分析，判断用户的还款意愿和还款能力，完成评估和授信。
该人士对记者表示，相对于互联网上的社交数据，芝麻信用拥有的数据同个人信用状况的相关性更高，更富“含金量”。
数据交换掣肘
有业内人士认为，个人信用报告目前主要用于银行的各项消费信贷业务，然而央行所拥有的个人征信数据暂时不可能对民营征信机构开放，因此个人征信牌照对于阿里、腾讯而言不过是“鸡肋”。
对此中国人民大学财政金融学院教授、北京信用协会会长吴晶妹则认为“这是一种认识的误区”。吴晶妹表示，过去银行体系在我国国民经济中处于核心地位，因此金融信贷信息也被认为是个人征信的核心数据，也是价值最大的部分，实际上随着资本市场、商务贸易、电商交易的快速发展，银行不完全是现代经济的核心，其他领域的数据价值也在不断增加。
那如何同其他数据中心实现数据互换和共享呢？据记者了解，即使是央行旗下的征信中心，也是在运营多年后，直到2014年12月方才同环保部、国家税务总局等8家单位实现信息采集的合作；身为民营机构的阿里、腾讯，似乎在同政府机构和央行的数据互换上缺乏相应的资源和实力，数据共享似乎会有些力不从心。
中央财经大学金融学院教授郭田勇对法治周末记者表示，希望央行征信中心能打开目前相对封闭的状态，与商业化运营的征信机构实现信息交换和共享，这样基于央行征信中心的数据，再结合阿里、腾讯自身的特色数据，就可以为客户提供个性化的产品和服务。
不过在吴晶妹看来，进行大一统的数据整合在目前来看还难以实现，而且也没有必要。
吴晶妹对法治周末记者表示，随着征信产业的不断成熟，未来征信市场也会形成产业链，阿里、腾讯这样掌握大量用户电商交易、社交数据的互联网公司可以作为征信产业链的上游，即通过对用户数据的采集、清洗、分析、整合，成为个人征信基础数据的提供商，再由专业的征信报告商根据客户的需求，向央行、阿里、腾讯等机构做批量化、定制化的采集数据。
个人隐私范围亟须厘清
当很多人为民营机构进入征信行业欢呼雀跃时，中国政法大学副教授、传播法研究中心研究员朱巍则提出了他的顾虑：在专门的个人信息保护法尚未出台、互联网公司对大数据攫取还处于“丛林法则”阶段时，放开个人征信是不是太早了？
朱巍对法治周末记者介绍，2012年年底全国人大通过了《关于加强网络信息保护的决定》，只是确立了个人信息采集的“合法、正当、必要”的原则，但是还缺乏个人信息保护的专门法律法规，相关的法律条文也是散落在两百余部法规中。
朱巍认为，在目前各大互联网公司竞相攫取数据，力求经济效益最大化的时候发放个人征信牌照，将对用户个人信息安全提出了巨大挑战。
“在没有法律明确其行为边界的情况下，互联网公司从事商业性的大数据业务，与其从事具有公共事业性质的征信业务之间的角色很难协调。”朱巍对法治周末记者表示，在缺乏个人信息保护法的情况下，商业化征信可能演变成侵害个人信息的手段。
对此芝麻信用相关负责人对法治周末记者表示，数据安全和隐私保护是互联网公司的“红线”，目前国务院颁布了《征信业管理条例》《征信机构管理办法》，对于个人征信业务都有比较详尽的规定，如个人宗教信仰、疾病相关信息禁止采集，个人信息不得泄露等，芝麻信用也会严格遵守法规，并对采集的数据进行加密。
吴晶妹认为，《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》的颁布，让征信市场有了一定的法规基础，不过这些法规主要是针对征信机构进行的规范，目前征信市场逐步放开后，会出现很多新的征信领域，比如互联网企业从事征信业务后，有关社交数据、电商交易数据如何采集、如何使用法律并没有特别的关注。
吴晶妹建议，政府在个人征信市场的行政法规还要作相应的完善，应该出台《个人征信管理办法》，对现有的法规制度进行完善和补充，尤其是要尽快对征信中个人信息的内容应作出界定，明确信息主体的隐私界限，比如哪些信息可以采集，也可以报告；哪些信息只可以采集，但不能报告等。
用户知情权需要特别保障
当腾讯、阿里的大数据运用到个人征信时，也会引发新的顾虑。
朱巍表示，互联网公司对采集数据的处理大都通过“云技术”、后台加密技术等方式进行，网络用户因技术的原因和信息不对称，也无法知道自己的网络行为到底有哪些正被“搜集”。
如果用大数据收集用户行为的数据只是用于广告的精准投放、商品销量预测等商业行为，朱巍认为由于这种数据的来源和使用具有“不可识别性”，不特定化到个人，不会对用户隐私造成泄露，用户可以对知情权保有容忍。
“但征信的特点就是会特定化到现实生活中特定的个人，这就需要特别强调保障用户的知情权，并且要约定信息的使用用途。”朱巍强调说。
其实《征信业管理条例》中也明确规定，征信业务必须遵循信息主体的知情同意原则，即采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集。
但朱巍表示，目前很多互联网公司在隐私政策中规定，有权将用户信息同其他遵守同等隐私政策的平台进行交换和合作，但很多用户对此并不知情，未来一旦这些数据也要用于征信，必须明确告知用户。
朱巍举例道，目前阿里、腾讯旗下都有打车软件，以打车软件上的用户行为数据为例，不少用户通过打车软件来预约出租车，但也会出现“爽约”的情形，那这种“爽约”是否会被软件记录，提供给征信公司作为评估信用的依据，这些都需要通过协议等方式提前、明确告知用户，否则相关信息不得纳入个人信用记录范畴。
与大数据、云计算等高精尖的信息采集分析技术相比，信息主体的弱势地位更显突出。吴晶妹表示，要将信息主体权益的保护落到实处，要建立信息主体权益救济与修复通道，如建立信息主体的投诉或者申诉渠道，还应明确申诉主体资格，对于申诉的受理机构、申诉程序、受理范围、申诉处理时限等也应建立和完善相应的规定。
“央行征信没覆盖的人群，这里都有”
法治周末记者 马树娟
阿里、腾讯将涉足个人征信业务给苦苦探寻借款人信用的互联网金融企业带来了福音。
宏源证券研究所副所长易欢欢对法治周末记者表示，阿里、腾讯的入局有助于弥补央行征信体系的不足，为互联网金融健康有序发展提供良好的“基础设施”。
作为信用报告的需求方，易通贷风控总监何益增也对芝麻信用、腾讯征信公司的入局充满了期待。何益增对法治周末记者表示，相对于借款人的社交数据，他更看重芝麻信用基于电商交易、蚂蚁微贷提供的信用数据。
“这里面有央行征信体系覆盖不到的人群的借贷及违约记录，如果阿里再通过数据整合，对外提供信用报告，将对P2P企业进行风控起到一个非常好的参考作用。”何益增对法治周末记者说。
然而，大量的用户行为数据、社交数据，包括浏览记录、停留时长等互联网数据同一个人的还款能力、还款意愿之间有多大的相关性？这些数据到底能为降低P2P等互联网金融业态的坏账率起到多大作用？还有待时间来检验。
民生证券IT行业首席分析师尹沿枝对法治周末记者表示，国内征信平台初期数据将以自有数据为主，短期内将碎片化运作，由于“数据碎片化非常严重，已有数据的可用性并不强，模型的有效性需要新增数据的长期迭代优化”。
P2P企业的负责人也对互联网公司提供大数据征信的精准度提出了怀疑。此前拍拍贷CEO张俊就对媒体表示，芝麻信用曾和拍拍贷洽谈合作事宜，不过在验证芝麻信用的模型后，发现其“数据里缺乏用户的违约数据”，因此准确度不高。
对此芝麻信用相关人士对记者回应，此前芝麻信用出于业务研究的需要，同国内一些公司进行合作，但是目前芝麻信用还没有正式开展业务，尚未推出正式的征信产品和服务，暂时不对其他机构的评价作回应。
该人士对记者表示，蚂蚁微贷自2010年推出小微贷款业务以来，基于阿里电商、支付宝等数据作出的信用评估模型，贷款的坏账率低于1%，这一数据远低于商业银行和其他小贷公司的坏账率水平。
“这说明我们的信用评估体系是有价值的，准确性是经得起考验的。”芝麻信用该人士对记者表示，基于对蚂蚁金服信用评估准确性的认可，目前已有十余家商业银行同蚂蚁金服建立合作，根据蚂蚁金服提供的信用数据为网商提供信用贷款。
不过该人士也表示，任何一个信用评价模型都是要经过不断修正和完善来增加其准确性的，待通过央行审查正式开展业务后，芝麻信用还将通过与外部机构合作，拓宽数据来源，为社会提供征信产品和服务。（完）
责任编辑：尹艳丽 |
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