多杰

摘 要：以阿里巴巴、腾讯为代表的互联网征信公司被选为我国第一批征信业务试点公司，通过分析互联网的用户数据构建了个人征信体系，组成了重要的征信体系。本文以芝麻信用为例，根据我国在互联网金融背景下第三方征信的發展现状，分析芝麻信用存在的问题，并提出相应的发展建议。

关键词：互联网金融；金融平台；第三方征信；芝麻信用

互联网金融与第三方征信的介绍

1.1互联网金融的主要模式

互联网金融有四种主要的模式：第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹和互联网金融门户。第三方支付是有实力的第三方机构与国内外银行合作通过现代信息技术将互联网消费者和银行结算支付系统相关联的中介支付方式，在某些方面处理了互联网消费中的信用安全，促进了电子商务平台的发展；点对点网络借贷简称为P2P网贷，在互联网平台中解决资金供求的问题，需要资金的一方通过网络平台寻找到有意愿并有能力的出借资金的资金提供方，资金供需两方自由沟通，在P2P平台中达成交易，P2P网贷分别有无担保的线上交易、有担保的线上交易、线下交易和线上线下结合等四种经营模式；大数据金融分析对大量的金融数据，了解消费者的购物倾向并将分析出的消费者偏好行为传给互联网金融公司，加强防范和控制互联网金融中可能出现的风险，并应用在电商公司的服务中；众筹指大众筹资，众筹发起者通过有创新性的项目在互联网社交活动中将支持者们相联系从而达到募集资金的目的；互联网金融门户通过销售多家公司的互联网金融产品和中介服务，如金融理财产品的投资咨询服务等，不直接参与客户的交易与资金。

1.2互联网金融背景下第三方征信的发展现状

截止到2016年底，我国央行个人征信系统收录8.8亿人，其中有信贷记录的人有3.8亿人，企业征信系统收录2120万户企业及组织，其中有信贷记录的企业及组织有577万户，这些个人和企业将接入到各个金融公司的信用大数据中。我国第三方征信机构在互联网金融背景下陆续取得征信牌照，第三方征信机构随着大数据信息挖掘能力的加强和信用评分模型的完善，其潜存的市场占有率和征信行业的市场规模在不断地提高。征信行业深度报告表示2016年中国第三方征信的市场规模达到179亿元人民币，不确定地预计在2020年后的征信行业的市场规模达到1000亿左右。

我国第三方获得征信牌照的征信机构按行业类别可分为互联网巨头、保险公司、老牌征信公司和拥有数据资源的新兴公司等四大类。互联网巨头中腾讯集团下的征信机构—腾讯征信有限公司，利用腾讯的社交数据信息为金融机构和普通用户提供腾讯信用评分和个人信用报告等服务，芝麻信用管理有限公司将互联网金融交易信息、日常生活和信贷机构的信用数据资源进行整合，本质作为第三方征信评估和信用管理系统；保险公司以深圳前海征信中心股份有限公司为代表，应用广泛的征信数据信息和整个互联网数据采集对保险、银行、投资等业务进行综合的金融服务；老牌征信公司如中诚信征信主要从事信息评级、服务和证券咨询等业务，全方位地专业化地进行信心服务，鹏远征信拥有征信信用评分和消费者关系评级的自由知识产权系统；拉卡拉作为拥有数据资源的新兴公司，其1亿的用户量和8亿的服务次数体现了拉卡拉公司互联网数据覆盖范围大且交易额高的优势，并与多个金融机构共同合作成为战略关系。

芝麻信用简介及运作模式

2.1芝麻信用简介

芝麻信用管理有限公司将互联网金融交易信息、日常生活和信贷机构的信用数据资源进行整合，通过客观评估用户信用，识别用户信息，对用户数据综合分析并得出相应的芝麻信用分，让消费者体验了芝麻信用的服务，本质作为第三方征信评估和信用管理系统。芝麻信用通过信贷机构、电商及第三方支付、政府组织和个人日常生活等四方面进行数据资源的信息收集，也通过用户的人脉关系、身份特质、信用历史、行为偏好和履约行为等五方面的数据信息进行综合评估从而得到芝麻信用分。

2.2芝麻信用的运作模式

芝麻信用主要通过云计算和大数据来构建个人用户的信用数据资源库、专注个人用户的信息服务和以线下线上合作的方式推广芝麻信用评分的应用这三种运作模式。芝麻信用以阿里巴巴集团为依托来获取用户的日常生活的行为信息，通过大数据信息的整合，建立应用云计算和大数据等新兴信息技术的互联网征信个人数据库。芝麻信用通过用户的人脉关系、身份特质、信用历史、行为偏好和履约行为等五方面的数据信息进行综合评估从而得到芝麻信用分。赋予不同方面的数据信息不同的权重进行分析，占比5%的用户的人脉关系以支付宝好友和交流情况体现，占比15%的身份特质以用户填写的信息给予评分，占比35%的信用历史指用户绑定信用卡通过支付宝是否按期还款行为的情况，占比25%的行为偏好偏重个人用户消费行为偏好的稳定性，占比20%的履约行为记录用户能够按时履约还款的行为，通过这五个维度在评分模型中的分析得出350分～950分的芝麻信用分，用户信用评分越高代表信用越好，其违约风险越小。同时，芝麻信用与阿里巴巴平台中商家进行战略性的合作，在线下线上的商家中推广芝麻信用评分的应用，如芝麻信用分高于600分的用户可以在蚂蚁花呗申请3万元的信用额度并在淘宝网和天猫网消费。

互联网金融背景下芝麻信用存在的问题分析

3.1法律方面的问题

在互联网金融背景中，芝麻信用的数据挖掘是否符合法律法规的问题至关重要，第三方征信机构如银行、保险公司、证券公司等金融企业，京东、淘宝等电商平台，蚂蚁花呗、支付宝等第三方支付平台等都要考虑数据来源的合法性。芝麻评分的数据主要依托金融企业的信贷信息，而第三方征信机构根本不应该获取央行征信系统数据库的信息的。第三方征信机构经常由如信贷机构、电商和第三方支付、政府部门或个人日常生活等单一渠道来获取信息，整合所有渠道的数据信息还比较困难。第三方征信机构首先应整合渠道数据并构建自身的征信数据信息库。同时传统的征信机构能有效保护客户隐私，而在第三方征信中相关信息未经过用户同意而被非法使用，用户个人隐私被泄露。芝麻信用先采集用户信息，在用户授权同意相关条款后再获得自己的信用评估结果，这种未经用户本人同意的侵犯个人隐私数据信息的行为是第三方征信机构不可取的。

3.2商业模式方面的问题

企业从客户的每笔消费中获利的传统商业模式在互联网金融背景下是难以运行的，第三方征信行业前期投入成本高且回收期较久，盈利效果較慢，主要通过客户的个性化消费和重复性消费中获利。长期来看，第三方征信机构应转型依靠信用评分数据报告或商业融资、担保等业务进行获利。芝麻信用依靠用户的优质信用评估判断对企业或个人提供商业融资或担保，芝麻信用分越高，融资担保的概率越大，并且能再次提高芝麻信用分。若在长期中芝麻信用能成功转型，那么其他第三方征信机构也应该实施这种新型的商业模式，促进征信行业共同进步。

3.3评分模型方面的问题

在互联网金融背景下，用户的信用评分不能只通过简单的调查问卷选项来判断，许多不常见的数据信息也与信用评分有着莫大的联系。建立一个信用评分模型要从成千上万个变量中逐一验证其不同维度的关联性。以芝麻信用为例，从不同权重比的五个方面得出芝麻信用评分，如在人脉关系和行为偏好表现较好而在信用历史和履约行为表现较差的用户在芝麻信用分偏低，这并不能反映此用户现在的信用水平，渠道征信数据的整合问题也难以处理。大多数的第三方征信机构有上万个信用评分模型，每个模型上万个不同变量，一旦某一个信用评分模型中产生差错，将错误的征信评估报告结果传给金融市场可能会带来难以想象的信贷风险。

互联网金融背景下芝麻信用的发展建议

4.1建立互联网征信信息共享机制

互联网征信实现在第三方征信、大数据机构、互联网企业和央行征信系统中的数据共享，打通征信信息数据通道，建立互联网征信信息共享机制，完善健全我国社会信用体系建设。第三方征信机构芝麻信用通过用户在生活服务、电商平台和海量大数据等方面的综合评估得出芝麻信用分，数据来源单一的央行征信系统在互联网金融背景下应和缺乏权威性的芝麻信用等进行数据对接或信息共享，并不断健全和完善第三方征信系统，防止出现征信标准不统一、征信数据不一致的情况，减少可能产生的风险，加强监督管理。

4.2严格控制征信机构的准入门槛

个人征信机构主要通过对电商平台、市政公共服务事业、生活服务和其他同业征信机构等来源的数据进行采集、挑选和整合，形成一套自身征信机构的个人征信评估标准和评估体制。借鉴国外较为成熟的征信机构的征信模式，我国征信机构应注意以下三点：首先，我国监管部门应严格控制征信机构的市场准入条件，经监管部门审核和监管机构备案后才允许征信机构持牌经营；其次，监管部门在第三方征信机构拿到牌照经营后，要对相关征信数据和征信产品严格监管和控制，加强用户隐私保护；最后，中央银行和其他监管部门联合监管，明确各职能部门的责任，明确告知第三方征信机构底线和不可行的行为，对违规的、泄漏用户隐私的、数据安全没有保障的征信机构给予严厉地处罚。

4.3评分模型市场化抉择

第三方征信机构的健康快速发展与监管力度息息相关。面对互联网金融背景下征信的创新，监管部门既要对其严格监管，又不能过多地要求，同时也需要鼓励。所有的第三方征信机构有着自己的征信评分标准和征信评分模型，随着我国征信行业的发展，不符合市场发展的征信机构被淘汰。当征信机构的信用评估报告能真实可靠地判断个人或企业的信用水平并能大大地减少信用风险时，那么这种第三方征信机构符合市场发展的要求。第三方征信机构数据主要来源之一的电商平台是信用数据信息的提供者和需求者，通过运用征信评级模型将数据整合获取用户信用评分，促进征信市场快速发展。

结语

第三方征信机构在互联网金融快速发展的基础上要多方面多层次地探索新的发展模式，结合互联网金融创新背景下助力多角度的资本市场发展。本文以芝麻信用为例，分析基于互联网金融背景下第三方征信的发展现状，探究第三方征信存在的问题，并提出了相应的发展建议，健全完善我国的社会信用体系。

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