翟相娟

引 言

相较于传统征信模式,大数据征信①大数据征信是指运用大数据技术构建征信模型及算法,通过对海量数据进行采集、分析、整合和挖掘,多维度刻画信息主体的违约率和信用状况,形成对信息主体的信用评价。极大地拓宽了个人信息的范围,除了传统的信用信息外,个人的互联网大数据、传感数据、行为数据、地理位置数据等,都被纳入考察维度之中,均可通过算法模型转换成对个人的信用评价,个人信息、信用信息与隐私的边界被进一步模糊。②孔德超:《大数据征信与个人隐私保护——基于个人征信视角》,《中国社会科学报》2017年5月17日。从运行机制上看,大数据征信主要是对征信信息进行自动采集、存储、分析和结果输出,对信用风险进行实时、动态的跟踪和管理,注重对弱相关、非结构化和多维度的海量数据进行深入挖掘和相关分析,力图客观、准确、全面、动态地呈现信息主体的信用状况,③孔德超:《大数据征信与个人隐私保护——基于个人征信视角》,《中国社会科学报》2017年5月17日。从而有助于个人征信业和互联网金融业的纵深快速发展。与此同时,大数据征信也对传统隐私观提出了不小的挑战,对个人信用信息的大量采集、深度分析、高速传播本身就可能对被征信主体的权利与自由构成威胁。大数据技术在便利我们生活的同时,也在改变着我们的信用观念并重塑征信的基础规则。为应对信息社会和大数据的挑战,须摒弃工业社会的思维模式,正视隐私信息的社会属性、隐私判断的动态模式,重视并回归隐私概念的关系维度,从而对隐私公开采取相对标准。……