文/周誠(chéng)君（中國(guó)人民銀行金融研究所所長(zhǎng)）

　　征信市場(chǎng)呈現(xiàn)多元化趨勢(shì)

　　征信業(yè)是通過收集、加工信用信息以防范信息主體信用風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)。根據(jù)法律規(guī)定，人民銀行履行征信業(yè)監(jiān)督管理職能，由下設(shè)部門征信管理局負(fù)責(zé)征信業(yè)管理。為防范金融風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)金融業(yè)發(fā)展提供相關(guān)信息服務(wù)，國(guó)家設(shè)立金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)（即征信系統(tǒng)），由中國(guó)人民銀行征信中心負(fù)責(zé)建設(shè)、運(yùn)行和維護(hù)。征信中心通過采集、整理、保存和加工信息主體的基本信息、信用信息和反映其信用狀況的其他信息，為金融機(jī)構(gòu)、信息主體、政府等對(duì)象提供征信服務(wù)。絕大多數(shù)信息主體，不管是企事業(yè)單位還是個(gè)人，原則上只要有銀行賬戶、跟銀行打過交道，就都可以通過自助查詢機(jī)、手機(jī)銀行等多種查詢渠道了解其信用記錄。應(yīng)該說，這個(gè)系統(tǒng)以及由此形成的信用記錄目前已經(jīng)得到了社會(huì)的廣泛認(rèn)可，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行中發(fā)揮著非常重要也非常基礎(chǔ)的作用。

　　在社會(huì)各界的共同關(guān)心和支持下，人民銀行建立了覆蓋全國(guó)的企業(yè)和個(gè)人征信系統(tǒng)，采集了企業(yè)和個(gè)人的相關(guān)信用信息，并按法定程序?yàn)槿鐣?huì)提供征信服務(wù)，特別是為金融機(jī)構(gòu)的信貸審批、貸后管理和其他投融資活動(dòng)提供金融信用信息支持。這是目前我國(guó)征信市場(chǎng)的主流模式，人民銀行征信中心是目前征信市場(chǎng)上最重要的征信服務(wù)供應(yīng)主體。隨著市場(chǎng)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步，以及金融業(yè)自身的快速變革，征信市場(chǎng)也開始呈現(xiàn)出越來(lái)越多元化的趨勢(shì)。比如，2018年互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)聯(lián)合八家機(jī)構(gòu)發(fā)起組建了百行征信，該機(jī)構(gòu)先后獲得了個(gè)人征信和企業(yè)征信業(yè)務(wù)資質(zhì)；2020年底，樸道征信有限公司獲得人民銀行頒發(fā)的第二張個(gè)人征信牌照。同時(shí)，一些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司也通過運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)和個(gè)人信用狀況進(jìn)行刻畫，給出客戶畫像和評(píng)分，進(jìn)行所謂的“助貸”，為金融機(jī)構(gòu)信貸或其他信用活動(dòng)決策提供參考。總體來(lái)看，大數(shù)據(jù)征信服務(wù)在一定范圍內(nèi)和一定程度上得到了市場(chǎng)，特別是部分金融機(jī)構(gòu)的認(rèn)可，部分金融機(jī)構(gòu)甚至對(duì)這些評(píng)價(jià)形成了一定的依賴性。由此我們看到，在以政府為主導(dǎo)建設(shè)的社會(huì)征信體系基礎(chǔ)上，通過社會(huì)資本特別是私人部門的參與，征信體系開始多元化，并可能逐步形成多層次、競(jìng)爭(zhēng)性的征信市場(chǎng)體系。

　　征信市場(chǎng)的三個(gè)層級(jí)結(jié)構(gòu)

　　多層次征信體系有利于為市場(chǎng)提供多樣化的征信服務(wù)，增加市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)性和可選擇性，從而提高征信市場(chǎng)效率，這也是成熟市場(chǎng)國(guó)家的普遍經(jīng)驗(yàn)。按照國(guó)際經(jīng)驗(yàn)和目前我國(guó)發(fā)展?fàn)顩r，征信市場(chǎng)總體上可形成以下三個(gè)層級(jí)。

　　第一個(gè)層級(jí)：主流征信服務(wù)

　　主流征信服務(wù)是由以國(guó)家行為主導(dǎo)為特征的全國(guó)征信系統(tǒng)進(jìn)行提供的，由官方運(yùn)行，國(guó)家統(tǒng)一采集、管理和運(yùn)用數(shù)據(jù)。在中國(guó)，主流征信服務(wù)由人民銀行管理運(yùn)行、人民銀行征信中心具體負(fù)責(zé)。該系統(tǒng)負(fù)責(zé)采集所有信息主體在與金融機(jī)構(gòu)打交道的過程中形成的相關(guān)信用記錄，如企業(yè)貸款有沒有及時(shí)歸還，個(gè)人信用卡或消費(fèi)貸款以及住房抵押貸款按揭月供等有沒有及時(shí)足額歸還，等等。這個(gè)系統(tǒng)具有以下幾個(gè)重要特征。

　　第一，這是政府行為或準(zhǔn)政府行為，由國(guó)家興建系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)，由國(guó)家強(qiáng)制性地采集數(shù)據(jù)，而且面向所有的金融機(jī)構(gòu)采集規(guī)定數(shù)據(jù)。這個(gè)規(guī)定表現(xiàn)為按同一個(gè)范圍、內(nèi)容、格式采集數(shù)據(jù)，換句話說，國(guó)家征信系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)是標(biāo)準(zhǔn)化的。對(duì)于企業(yè)，不管是對(duì)于國(guó)有企業(yè)還是民營(yíng)企業(yè)，采集數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)是統(tǒng)一的。對(duì)于個(gè)人，不管是誰(shuí)，采集數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)都是統(tǒng)一的。標(biāo)準(zhǔn)化還意味著數(shù)據(jù)的通用性，不僅數(shù)據(jù)本身是通用的，而且數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑、報(bào)送模版等也是通用的。數(shù)據(jù)及其采集的標(biāo)準(zhǔn)化和通用性為采集相關(guān)信息時(shí)獲得被采集對(duì)象的許可和授權(quán)提供了方便，為金融機(jī)構(gòu)按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)接入系統(tǒng)并上傳數(shù)據(jù)提供了便利。正因如此，這個(gè)系統(tǒng)廣泛連接各類金融機(jī)構(gòu)，服務(wù)大多數(shù)市場(chǎng)主體，得到了全社會(huì)的廣泛信任和支持。

　　第二，這個(gè)系統(tǒng)采集和處理的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)意味著可以用二維表格來(lái)表述和實(shí)現(xiàn)，用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)和管理。這些數(shù)據(jù)具有高度的組織性和整齊的格式化，數(shù)據(jù)信息可通過表格形式準(zhǔn)確反映，嚴(yán)格地遵循數(shù)據(jù)格式與長(zhǎng)度規(guī)范。一方面，標(biāo)準(zhǔn)化與結(jié)構(gòu)化是有內(nèi)在聯(lián)系的，只有標(biāo)準(zhǔn)化了，有明確的格式、規(guī)范、處理標(biāo)準(zhǔn)，才能實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化展現(xiàn)和管理，以及在此基礎(chǔ)上的分析；另一方面，標(biāo)準(zhǔn)化、格式化的數(shù)據(jù)更容易被搜索、訪問和使用。我國(guó)現(xiàn)在已經(jīng)形成了比較成熟的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、處理、加工和運(yùn)用能力。

　　第三，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集相關(guān)性原則。在確定采集數(shù)據(jù)的范圍時(shí)，要非常清晰地體現(xiàn)目標(biāo)導(dǎo)向，即所采集的數(shù)據(jù)與所反映的信息主體信用狀況高度相關(guān)，這些數(shù)據(jù)的采集、處理結(jié)果與對(duì)象信用狀況具有相對(duì)比較直接的因果關(guān)系。或者更準(zhǔn)確地說，可以在某個(gè)置信區(qū)間內(nèi)，按多大概率來(lái)評(píng)價(jià)該信息主體的信用狀況，從而可供金融機(jī)構(gòu)或其他信用評(píng)價(jià)結(jié)果用戶參考。

　　第四，強(qiáng)調(diào)真實(shí)性和準(zhǔn)確性原則。這也是相關(guān)性原則發(fā)揮作用的前提，即這些數(shù)據(jù)都是真實(shí)、準(zhǔn)確反映被采集對(duì)象的行為及其結(jié)果的。比如，某個(gè)信息主體在什么領(lǐng)域、哪筆業(yè)務(wù)上有違約行為，違約了多長(zhǎng)時(shí)間、多少金額，系統(tǒng)都會(huì)準(zhǔn)確記錄和反映，都可以讓該信息主體進(jìn)行復(fù)核查證。如果記錄有誤，在該信息主體有充分的證據(jù)和理由的情況下，則可按法定程序進(jìn)行修改、調(diào)整。

　　第五，“最少、必要”原則。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)意味著數(shù)據(jù)真實(shí)準(zhǔn)確、精度高，與刻畫對(duì)象信用狀況高度相關(guān)，這要求數(shù)據(jù)的采集、加工和管理要有較高的資源投入和成本，而且也涉及信息主體的個(gè)人隱私或商業(yè)秘密，因此需要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集的“最少、必要”原則。要保證征信系統(tǒng)所采集數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)是清晰透明的，其內(nèi)容范圍是最少且必要的，對(duì)所有對(duì)象是一視同仁、非歧視的，相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)是簡(jiǎn)單、規(guī)則統(tǒng)一、結(jié)構(gòu)上干凈利落的。首先不采集不相關(guān)數(shù)據(jù)，其次即使采集相關(guān)數(shù)據(jù)，也不采集不必要的數(shù)據(jù)，或者過多的冗余數(shù)據(jù)。從國(guó)際范圍來(lái)看，凡是具有類似法律授權(quán)的征信機(jī)構(gòu)，其采集的數(shù)據(jù)也都是嚴(yán)格受限的，多數(shù)情況下，用以描述和刻畫每一個(gè)被采集對(duì)象的數(shù)據(jù)一般不超過200項(xiàng)。

　　第二個(gè)層級(jí)：替代數(shù)據(jù)征信服務(wù)

　　替代數(shù)據(jù)征信服務(wù)是基于采集和使用替代數(shù)據(jù)進(jìn)行提供的。現(xiàn)實(shí)中，并不是所有的信息主體都與銀行等金融機(jī)構(gòu)發(fā)生業(yè)務(wù)聯(lián)系。有些人從來(lái)不使用信用卡，有些企業(yè)也從來(lái)沒有獲得過銀行貸款，或者很少跟金融機(jī)構(gòu)有類似的信用服務(wù)業(yè)務(wù)。這意味著這些信息主體是缺乏傳統(tǒng)信用信息的，按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、以“必要、最少”原則采集數(shù)據(jù)的征信系統(tǒng)無(wú)法采集這些信息主體的信用記錄，也難以通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理和運(yùn)用來(lái)準(zhǔn)確刻畫信息主體的信用狀況。一個(gè)結(jié)果是，這些信息主體在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中很難獲得金融支持和相關(guān)金融服務(wù)，比如無(wú)法獲得貸款、不能簽發(fā)信用票據(jù)，甚至有些保險(xiǎn)產(chǎn)品都不能購(gòu)買。

　　為此，市場(chǎng)試圖尋找一些解決方案，一個(gè)途徑是采集替代數(shù)據(jù)，并通過使用替代數(shù)據(jù)給出信用評(píng)價(jià)。替代數(shù)據(jù)（Alternative Data）是相對(duì)于現(xiàn)有征信體系中普遍采集和運(yùn)用的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)而言的，是傳統(tǒng)信用數(shù)據(jù)之外同樣有周期性信用支付特征的賬戶及相關(guān)信息，一般也是采取先服務(wù)后付費(fèi)的模式，或者在一定程度上可以賒銷，由對(duì)方定期或不定期付款結(jié)清等。比如，個(gè)人或小微企業(yè)的房租及繳付信息，通信和寬帶上網(wǎng)支付信息，一些水、電、氣等市政公用設(shè)施支付信息等，車險(xiǎn)等周期性繳費(fèi)保險(xiǎn)支付信息，甚至包括賬戶、資金流水、稅收和社保繳納，以及與工資支付相關(guān)的“五險(xiǎn)一金”信息等。雖然這些信息主體沒有跟銀行等金融機(jī)構(gòu)發(fā)生直接的信用業(yè)務(wù)往來(lái)，金融機(jī)構(gòu)無(wú)法通過主流征信服務(wù)判斷其信用狀況，但仍然可以通過替代數(shù)據(jù)征信服務(wù)對(duì)相關(guān)信息主體的信用狀況作出判斷。

　　目前一些基層地方政府正在積極推動(dòng)類似的工作，其出發(fā)點(diǎn)是推動(dòng)普惠金融發(fā)展，更好支持當(dāng)?shù)匦∥⑵髽I(yè)、個(gè)體工商戶獲得金融支持。在實(shí)踐中，替代數(shù)據(jù)征信服務(wù)也確實(shí)發(fā)揮了一定效果，增加了金融的可獲得性和覆蓋面，同時(shí)有助于金融機(jī)構(gòu)對(duì)這類信息主體提供金融支持時(shí)進(jìn)行合理的定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)控制。一些地方（如浙江臺(tái)州、福建泉州等）探索出了各具特色的替代數(shù)據(jù)征信服務(wù)模式。基層地方人民政府參與或積極推動(dòng)相關(guān)工作的另外一個(gè)重要原因是，地方政府及其部門比較全面地掌握了替代數(shù)據(jù)源，特別是與基礎(chǔ)設(shè)施和公共設(shè)施服務(wù)及收費(fèi)相關(guān)的信息。另外，一些科技企業(yè)也積極與地方政府及其部門合作，為其提供算法、模型和相關(guān)服務(wù)，自身也獲得增值收益。

　　但也要看到，替代數(shù)據(jù)的采集和使用仍然具有很大的局限性。一方面，從理論上說，即使是替代數(shù)據(jù)，其采集和管理的一個(gè)重要原則是仍然要強(qiáng)調(diào)其背后的信用相關(guān)性特征，用以刻畫對(duì)象的信用狀況。而我國(guó)相當(dāng)一部分公用設(shè)施服務(wù)是先付費(fèi)后消費(fèi)的，不太具有明顯的信用服務(wù)特征。另一方面，替代數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)征信系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)相比是非標(biāo)準(zhǔn)化的，不同地區(qū)、不同信息主體，用以分析和刻畫其信用狀況的替代數(shù)據(jù)可能不盡相同，甚至在不同的時(shí)期也會(huì)有所不同。比如，對(duì)于東部地區(qū)的小微企業(yè)、個(gè)體工商戶與西部地區(qū)的小微企業(yè)和個(gè)體工商戶，其替代數(shù)據(jù)的采集范圍、具體內(nèi)容、評(píng)價(jià)方法等可能就有比較大的差異。

　　即便如此，替代數(shù)據(jù)仍然是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，仍然是真實(shí)準(zhǔn)確、具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)，因而也要強(qiáng)調(diào)“最少、必要”原則，仍然需要強(qiáng)調(diào)其合理的邊界。這些替代數(shù)據(jù)在可追溯、可核查和可糾正方面與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)類似，但不像主流征信數(shù)據(jù)那樣具有全國(guó)一致的標(biāo)準(zhǔn)和通用性，針對(duì)不同的評(píng)價(jià)對(duì)象而有所不同（如針對(duì)不同地區(qū)、不同類型的小微企業(yè)和個(gè)體工商戶），相應(yīng)地，其相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)、相應(yīng)的算法模型和評(píng)價(jià)方法等也會(huì)有差異。顯然，這樣的工作交給地方或者行業(yè)協(xié)會(huì)更為合適，但解決數(shù)據(jù)采集、使用以及增值服務(wù)的法律授權(quán)和合規(guī)問題也顯得非常重要。一方面，地方政府及其部門（包括一些基礎(chǔ)設(shè)施、公共設(shè)施的營(yíng)運(yùn)機(jī)構(gòu)）所掌握的涉及信息主體的各類相關(guān)信息，在多大程度上可被用作信用評(píng)價(jià)的替代數(shù)據(jù)并獲得采集對(duì)象的授權(quán)？在考慮尊重和保護(hù)信息主體個(gè)人隱私或商業(yè)秘密方面，是否也存在必要的邊界和明確的界定？另一方面，相關(guān)利益主體除了地方政府外，還涉及提供模型、算法的科技公司或第三方咨詢組織，從事系統(tǒng)開發(fā)、運(yùn)維和增值服務(wù)的相關(guān)機(jī)構(gòu)等，究竟由誰(shuí)來(lái)提供最終的征信服務(wù)，進(jìn)行信用評(píng)價(jià)和出具信用報(bào)告，其運(yùn)行和業(yè)務(wù)模式具體怎么開展，如何確保其公信力，如何獲得數(shù)據(jù)使用的授權(quán)，是否需要必要的準(zhǔn)入和持牌管理？等等。這些問題需要管理部門盡早著手研究，明確監(jiān)督管理規(guī)則，解決好基于征信目的的數(shù)據(jù)采集和使用的合法性問題。

　　第三個(gè)層級(jí)：大數(shù)據(jù)征信服務(wù)

　　一些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司通過運(yùn)用基于一定場(chǎng)景的“大數(shù)據(jù)”，對(duì)相關(guān)信息主體進(jìn)行“精準(zhǔn)畫像”，作出信用評(píng)價(jià)。這個(gè)“大數(shù)據(jù)”包括該信息主體平時(shí)的上網(wǎng)瀏覽和搜索記錄、網(wǎng)上消費(fèi)和相關(guān)網(wǎng)絡(luò)支付數(shù)據(jù)、工作場(chǎng)所和經(jīng)常光顧的商業(yè)場(chǎng)所軌跡以及根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)推測(cè)出的收入、財(cái)產(chǎn)支出等數(shù)據(jù)。在這方面，我們并不陌生，像京東白條、美團(tuán)生意貸等都與此有關(guān)。總體看，這也是一種信用評(píng)價(jià)模式，是傳統(tǒng)征信業(yè)的有益補(bǔ)充。而且，與主流征信和替代征信主要采集使用信用強(qiáng)相關(guān)的信息相比，大數(shù)據(jù)征信的信息采集和使用具有截然不同的特征。

　　第一，在形態(tài)上多數(shù)不屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。基于互聯(lián)網(wǎng)、被廣泛采集用以“客戶畫像”的大數(shù)據(jù)往往基于各種互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)和場(chǎng)景，如消費(fèi)記錄、瀏覽痕跡、交通行程、社交軌跡、心理測(cè)量和相關(guān)行為選擇等，個(gè)體差異非常大，相當(dāng)部分屬于文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些信息不像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)那樣，可以用簡(jiǎn)單清晰、標(biāo)準(zhǔn)化的二維數(shù)據(jù)表格來(lái)體現(xiàn)和存儲(chǔ)，且其數(shù)據(jù)量級(jí)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)信用信息和替代信用信息，是真正意義上的“大數(shù)據(jù)”，相應(yīng)地其采集、處理、算法和模型上與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和替代數(shù)據(jù)相比也有非常大的差別。

　　第二，沒有那么強(qiáng)的相關(guān)性和可解釋性。上述大數(shù)據(jù)信息中包含大量的過程記錄，更多屬于過程數(shù)據(jù)而非結(jié)果數(shù)據(jù)，還包含大量相關(guān)分析、推測(cè)和評(píng)價(jià)類信息，很難說這些信息具有充分的客觀性、真實(shí)性和準(zhǔn)確性。因此，一方面，確認(rèn)這些信息、數(shù)據(jù)與被采集對(duì)象的信用狀況存在理論上的嚴(yán)格相關(guān)性比較困難，其關(guān)系往往并不是我們熟悉的大數(shù)定律、正態(tài)分布所能解釋的，可能在統(tǒng)計(jì)上相關(guān)性并不顯著，也不能給出明確的置信區(qū)間，但它仍然可以做到“精準(zhǔn)畫像”，并通過實(shí)踐發(fā)現(xiàn)其在很大程度上是可信的。另一方面，在信息和數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方面，大數(shù)據(jù)分析及其結(jié)果很難像主流征信和替代數(shù)據(jù)征信那樣簡(jiǎn)潔地向用戶作出展示并進(jìn)行解釋。對(duì)于有些數(shù)據(jù)及其運(yùn)用，用戶可能難以理解，也不一定認(rèn)可系統(tǒng)作出的部分推測(cè)、評(píng)估信息，甚至無(wú)法對(duì)他不認(rèn)可或認(rèn)為有誤的信息及數(shù)據(jù)提出申辯、復(fù)核和更正要求。

　　第三，不太容易有效提升標(biāo)準(zhǔn)化和透明度。既然大數(shù)據(jù)采集的信息主要基于互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)和場(chǎng)景，大部分屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，與采集對(duì)象信用狀況的直接相關(guān)性和可解釋性不是那么強(qiáng)，所以實(shí)踐中很難對(duì)這些數(shù)據(jù)的范圍、采集乃至處理進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范。對(duì)采集對(duì)象的信用評(píng)價(jià)往往基于海量數(shù)據(jù)的綜合運(yùn)用、運(yùn)算，這些數(shù)據(jù)的采集并非基于傳統(tǒng)的相關(guān)性關(guān)系，因此很難說必須遵循“最少、必要”原則，在有些領(lǐng)域，甚至是相關(guān)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越多越好。此外，對(duì)采集對(duì)象作出相對(duì)準(zhǔn)確的信用評(píng)價(jià)，除了數(shù)據(jù)本身，還在很大程度上取決于數(shù)據(jù)治理、算法和模型。由于數(shù)據(jù)本身的非結(jié)構(gòu)化、非標(biāo)準(zhǔn)化和弱相關(guān)性，不同互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)和場(chǎng)景的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、治理以及算法和模型可能都有非常大的差異。這種情況下，很難要求這些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)完全公開其數(shù)據(jù)治理、算法和模型，并保持其透明度，一是沒有標(biāo)準(zhǔn)；二是差異太大，缺乏可比性；三是相關(guān)性和可解釋性不足、邊界不清晰、界定困難；四是涉及用戶隱私和企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力有關(guān)的商業(yè)秘密。

　　有效監(jiān)管大數(shù)據(jù)征信業(yè)務(wù)的基本原則

　　大數(shù)據(jù)征信以及相關(guān)平臺(tái)的積極作用

　　首先，大數(shù)據(jù)征信是多層次征信市場(chǎng)體系的有益補(bǔ)充，可以競(jìng)爭(zhēng)性地為市場(chǎng)主體提供信用評(píng)價(jià)服務(wù)，特別是針對(duì)缺乏傳統(tǒng)信用數(shù)據(jù)或替代數(shù)據(jù)的長(zhǎng)尾客戶和小額高頻場(chǎng)景。

　　其次，要明確和規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)采集和使用互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景大數(shù)據(jù)并進(jìn)行信用評(píng)價(jià)的合法合規(guī)問題。一方面，要明確采集客戶數(shù)據(jù)的規(guī)程、原則和運(yùn)用范圍；另一方面，要認(rèn)可和尊重法律授權(quán)范圍內(nèi)的大數(shù)據(jù)采集和運(yùn)用。總體而言，這些大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司基于一定商業(yè)模式、從特定商業(yè)場(chǎng)景中采集并進(jìn)行加工處理的，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司投入了大量資源，進(jìn)行了深度的數(shù)據(jù)處理，構(gòu)建了自己的算法、模型，最終為客戶“畫像”、提供信用評(píng)價(jià)，并在一定范圍內(nèi)為服務(wù)對(duì)象所認(rèn)可。為此，還是要尊重這些企業(yè)投入的資源、付出的勞動(dòng)、作出的貢獻(xiàn)，特別是其中的數(shù)據(jù)治理、算法和模型等。數(shù)據(jù)治理、算法和模型很大程度上是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為數(shù)據(jù)采集和加工機(jī)構(gòu)為客戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像的“看家本領(lǐng)”，甚至可能是核心競(jìng)爭(zhēng)力。同樣的一堆大數(shù)據(jù)，即使是針對(duì)同一個(gè)信息主體，如果是產(chǎn)生于不同的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)和場(chǎng)景，其數(shù)據(jù)含義、生命力和市場(chǎng)價(jià)值也可能大相徑庭，不同的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)根據(jù)其自身的數(shù)據(jù)治理和算法模型形成的信用評(píng)價(jià)結(jié)果往往也不盡一致。因此，單純地要求進(jìn)行數(shù)據(jù)共享或增加透明度，可能并沒有那么突出的實(shí)際意義。

　　對(duì)大數(shù)據(jù)征信業(yè)務(wù)要強(qiáng)化監(jiān)管

　　正確理解互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)使用的合法性。總體看，大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)基于一定的場(chǎng)景采集用戶信息，在此過程中，通常通過與客戶簽訂格式合同或相關(guān)協(xié)議的方式，獲得客戶的同意和授權(quán)。從這個(gè)意思上說，其數(shù)據(jù)采集乃至使用是有其合法性基礎(chǔ)的，至少在采集和使用上獲得了客戶的授權(quán)。需要強(qiáng)調(diào)的是，單筆數(shù)據(jù)采集的授權(quán)和合法性并不能解釋或推導(dǎo)出整體數(shù)據(jù)運(yùn)用的合法性。經(jīng)濟(jì)學(xué)有個(gè)基本原理，叫“合成謬誤（Fallacy of Composition）”，每一個(gè)局部都是合理、理性和有效的，但加起來(lái)卻成為謬誤。簡(jiǎn)單來(lái)說，就是不能用局部的合理性解釋整體的合理性。比如，金融市場(chǎng)由很多金融機(jī)構(gòu)組成，單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)健康性不等于整個(gè)金融體系的健康性，即使每個(gè)金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債表都不錯(cuò)，都符合風(fēng)控和監(jiān)管要求，但并不能保證整個(gè)金融系統(tǒng)沒有風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)榻鹑谑袌?chǎng)、金融機(jī)構(gòu)廣泛連接，部分經(jīng)營(yíng)活動(dòng)及資產(chǎn)估值等具有顯著相關(guān)性和順周期性，其行為往往具有非常強(qiáng)的相互傳染性，因此在某個(gè)金融機(jī)構(gòu)受到某種突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)事件影響或者外部沖擊時(shí)，有可能迅速擴(kuò)展到整個(gè)金融系統(tǒng)從而引發(fā)系統(tǒng)性金融危機(jī)。同樣，在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)大數(shù)據(jù)采集和運(yùn)用過程中，也存在類似的問題。在采集用戶數(shù)據(jù)的過程中，即使逐筆獲得了用戶授權(quán)，具有合法性，但是當(dāng)這些數(shù)據(jù)匯總起來(lái)，成為包含數(shù)千萬(wàn)、數(shù)億甚至數(shù)十億信息主體相關(guān)信息的超大型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，就不能用單筆的合法性解決整體合法性問題。“合成謬誤”這一基本原理告訴我們，逐筆合法采集的數(shù)據(jù)，當(dāng)它匯總成超大型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，單筆的合法性并不足以解釋和推導(dǎo)出整體數(shù)據(jù)庫(kù)使用的合法性。因?yàn)楫?dāng)這些逐筆采集的數(shù)據(jù)匯集成超大型數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，它在性質(zhì)上就越來(lái)越具有公共品或準(zhǔn)公共品屬性了，不再僅僅呈現(xiàn)為私人財(cái)產(chǎn)權(quán)特征了，也不能再按照私人財(cái)產(chǎn)權(quán)屬性的商品對(duì)它進(jìn)行監(jiān)督管理了。公共品或準(zhǔn)公共品往往具有典型的外部性，這種外部性具有非排他性和非競(jìng)爭(zhēng)性，不容易有效界定產(chǎn)權(quán)，容易產(chǎn)生搭便車和道德風(fēng)險(xiǎn)問題。因此公共品或準(zhǔn)公共品一般無(wú)法由私人部門提供，而通常由政府或其他公共部門提供。

　　大數(shù)據(jù)的采集和處理在邏輯上恰恰和上述過程相反。一方面，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)收集了信息主體的各類相關(guān)信息，具有越來(lái)越顯著的公共社會(huì)性和系統(tǒng)重要性，其管理和應(yīng)用可能具有廣泛的社會(huì)影響，這意味著該超大型數(shù)據(jù)庫(kù)本身就是一個(gè)公共品；另一方面，海量數(shù)據(jù)的采集、融合和大數(shù)據(jù)處理使得數(shù)據(jù)管理、運(yùn)用產(chǎn)生了廣泛的協(xié)同效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)外部性，產(chǎn)生了公共品所具有的典型正外部性，這種正外部性是附屬于公共品的，應(yīng)該為全體社會(huì)成員或者至少是所有被采集對(duì)象所共有。但技術(shù)發(fā)展特別是大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)上不太容易界定產(chǎn)權(quán)的公共品及其外部性已經(jīng)越來(lái)越容易被清晰地界定產(chǎn)權(quán)。互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)正是通過巨量數(shù)據(jù)采集、處理，以及相關(guān)算法、算力和模型，將上述公共品私人部門化了，將上述正外部性內(nèi)部化了，而且內(nèi)部化為互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司的高額利潤(rùn)。

　　回到基本的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，解決這個(gè)問題的思路有兩條。一條思路是不讓它成為公共品，對(duì)數(shù)據(jù)采集規(guī)模和范圍進(jìn)行限制，這顯然不現(xiàn)實(shí)；另一條思路是，承認(rèn)其公共品屬性，并按照公共品的基本原理和規(guī)則來(lái)管理。對(duì)于公共品，不太容易界定其外部性產(chǎn)權(quán)，因而一般由政府或其他公共部門提供。隨著技術(shù)進(jìn)步，有效界定公共品外部性產(chǎn)權(quán)的能力已越來(lái)越強(qiáng)，因此一些公共品由私人部門通過價(jià)格機(jī)制來(lái)提供也行得通。但同時(shí)也必須認(rèn)識(shí)到，公共品一定有外部性，尤其是如果有顯著的正外部性，這種正外部性應(yīng)該是全社會(huì)的，不應(yīng)該因?yàn)槠涫怯伤饺瞬块T提供的，就把這種屬于全社會(huì)的正外部性內(nèi)部化為私人部門的營(yíng)收和利潤(rùn)。因此，如果允許私人部門提供公共品及其服務(wù)，必須要解決好私人部門提供公共品或準(zhǔn)公共品的機(jī)制問題，并予以特殊管理。

　　第一，特許經(jīng)營(yíng)、持牌管理。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)征信是公共品行業(yè)，具有較強(qiáng)的公共和社會(huì)屬性，因此需要制定嚴(yán)格的準(zhǔn)入條件，按特許行業(yè)要求企業(yè)持牌經(jīng)營(yíng)。對(duì)準(zhǔn)入、業(yè)務(wù)開展、合規(guī)、風(fēng)控等都有嚴(yán)格的監(jiān)督管理要求，尤其要重點(diǎn)關(guān)注大數(shù)據(jù)采集和使用的合法合規(guī)性問題。

　　第二，確保正外部性社會(huì)化，不內(nèi)部化為超額收益和利潤(rùn)。一種思路是征收額外的稅收，收益由政府分享一部分，把私人部門經(jīng)營(yíng)公共品的超額收益公共化。另一種思路是限制定價(jià)，由政府對(duì)其服務(wù)定價(jià)進(jìn)行管控。既然是公共品，增加一個(gè)單位服務(wù)的邊際成本幾乎是零，因此在定價(jià)上就應(yīng)該有所控制，收益和利潤(rùn)原則上以能覆蓋日常運(yùn)維成本為主要目標(biāo)。對(duì)此，最常用的定價(jià)方法是成本加成法。

　　第三，解決好供給的公平和非歧視性，對(duì)所有服務(wù)對(duì)象一視同仁。公共品的一個(gè)重要特征是，在其消費(fèi)上具有非競(jìng)爭(zhēng)性和非排他性，消費(fèi)者不因出價(jià)或其他相關(guān)原因在使用和消費(fèi)公共品上受到歧視。當(dāng)公共品由私人部門提供時(shí)，價(jià)格機(jī)制可以發(fā)揮作用，但仍然需要體現(xiàn)非歧視原則，確保所有的消費(fèi)者能夠按相同的市場(chǎng)條件和要價(jià)獲得同樣的公共品消費(fèi)和使用權(quán)利。具體而言，如果是某家機(jī)構(gòu)在提供大數(shù)據(jù)征信服務(wù)，一旦明確服務(wù)定價(jià)，不管是對(duì)于集團(tuán)內(nèi)企業(yè)，還是對(duì)非集團(tuán)內(nèi)企業(yè)，它們都應(yīng)該可以按照相同的市場(chǎng)條件向該機(jī)構(gòu)購(gòu)買服務(wù)，如申請(qǐng)對(duì)某個(gè)信息主體的信用評(píng)分，這家機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)按照為集團(tuán)內(nèi)企業(yè)提供服務(wù)時(shí)相同的市場(chǎng)條件，給其他申請(qǐng)企業(yè)提供相同的服務(wù)，而不應(yīng)該因?qū)Ψ匠鰞r(jià)或與自身存在某種關(guān)系而歧視性地提供產(chǎn)品和服務(wù)。這時(shí)，這家機(jī)構(gòu)的征信服務(wù)就不能只提供給集團(tuán)內(nèi)企業(yè)，而不提供給其他非集團(tuán)內(nèi)企業(yè)。

　　本文原發(fā)于中國(guó)金融雜志

　　(本文作者介紹：中國(guó)人民銀行金融研究所所長(zhǎng))