大数据征信机构的运作模式及监管对策——以阿里巴巴芝麻信用为例

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1、大数据征信机构的运作模式及监管对策以阿里巴巴芝麻信用为例叶文辉中国人民银行铜陵市中心支行近年來，互联网金融发展迅速，一批专门针对网络信用信息的大数据征信机构初步建立。2015年1月，阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用管理公司推出了国内首个个人信用评分一一芝麻信用分，用以直观反映用户的信用状况，此外还通过与阿里平台上众多商户以及蚂蚁微贷等开展合作，推广芝麻信用分在个人金融和生活服务领域的应用。本文对芝麻信用的运作模式及特点进行了分析，指出其存在数据采集维度不完整、评分结果难以反映个人真实信用状况、线上个人信

2、息和隐私保护存在隐患、异议处理和救济难度大等问题，最后提出促进大数据征信机构规范发展的和关建议。关键词：人数据征信机构;芝麻信用;征信监管;互联网金融;依托人数据和云计算技术，信用数据来源主要有以下四种：一是阿里巴巴集团下属电商的平台交易数据。FI前淘宝、天猫等阿里巴巴平台上拥有三亿多个人实名注册用户信息以及超过3700万户小微企业的交易信息。二是蚂蚁金服集团釆集的互联网金融数据。主要包括支付宝、余额宝以及蚂蚁微贷采集的个人信用信息数据。前两种渠道也是芝麻信用采集信息的主渠道。三是与阿里集团具有合作关

3、系的外部机构提供的信息数据。如公安网等公共机构向芝麻信用提供的政府公开信息、公安、工商、法院等信息，此外，部分国内主流P2P平台，如银湖网、手机贷等与芝麻信用达成数据互换协议，向芝麻信用提供自身网贷数据。四是用广自我提供的信用数据。芝麻信用正在开辟各类渠道，未来将允许用户主动提供各类信用信息。（二）以“芝麻信用分”为核心产品提供个人信用评分服务目前芝麻信用釆用国际上通用的信用评分模式，推出“芝麻信用分”评分服务，并己在阿里部分用户中进行公测，这也是0前国内首个个人信用评分。其评分特点如下：一是参考国际

4、主流个人信用评分模式设置评分区间。芝麻信用在信用评分区间上参考国际做法（如美国著名的FICO评分，评分区间在300至850分），将芝麻信用分区间设置为350至950分。评分结果越高代表信用程度越好，违约可能性越小。二是信用评分按从低到高划分为五个等级，代表不同的信用状况。350—550分为最低等级，表示信用状况“极差”，550600分表示信用状况“中等”,600-650分表示信用状况“良好”,650-700分表示信用状况“优秀”，700-950分为最高等级，表示信用状况“极好”。三是信用评分结果由五个

5、维度共同决定。利用大数据技术，芝麻信用综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等五个维度信息，对个人用户信息加工后得出最后评分结果。任何一个维度的得分高低都将影响个人信用整体得分。（三〉通过线上线下合作的方式推广芝麻信用评分应用芝麻信用与阿里电商平台上众多特约商户以及蚂蚁微贷等开展合作，推广芝麻信用评分结果的应用。一是芝麻信用分接入租车、租房、酒店住宿等生活场景并提供针对性服务。如芝麻信用状况在“良好”以上（即芝麻信用分在600分以上）的用户，可享受神州租车提供的免押金租车服

6、务，以及“阿里旅行*去啊”提供的国3000余家酒店免押金先入住，离店后再付款的“信用住”服务。二是芝麻信用分涉足个人消费金融领域。目前芝麻信用己与蚂蚁微贷旗下“花呗”、“借呗”、招联金融旗下“好期贷”开展合作。芝麻信用状况在“良好”以上的用户,可向“花呗”申请最高额度为3万元的消费额度，并在淘宝、天猫平台上用“花呗”额度消费。此外，还可通过“借呗”申请金额最高为5万元的个人消费贷款,还款期限最长可达12个月。芝麻信用状况为“极好”（即芝麻信用分在700分以上）的用户，可申请开通“好期贷”，享受额度在2

7、千至1万元的个人消费贷款等。二、芝麻信用征信模式的特点（一）个人信用信息覆盖群体及内容独具特色，是现有征信系统的有益补充截至2014年末，央行征信系统已覆盖8.57亿自然人，但实际和银行有信贷关系的仅有3.5亿人，占总人口的比例低于25%，大量没有信贷记录的自然人的信息尚未纳入央行征信系统。芝麻信用采集信息的主体括网民群体以及传统征信机构未能覆盖到的草根人群，如未向银行借贷、未申请过信用卡的自然人，如学生群体、个体户、蓝领工人、自由职业者等，信用信息覆盖群体广泛，与现有征信系统形成有益补充。此外，与传

8、统征信数据主要来源于银行借贷领域不同，芝麻信用利用互联网资源和大数据技术，另辟蹊径采集个人信用信息。数据来源广、种类丰富、时效性也很强，涵盖了个人网购信息、信用卡还款、互联网理财、租房信息、水电煤缴费、社交信息等方面,随着互联网对社会生活的渗透加深,未来信息覆盖内容还将更加广泛。通过釆集这些数据，芝麻信用的线上信用评分与线下传统征信系统相结合，能更加全面地评价个人信用状况。（二）个人信用信息采集成本低,芝麻信用分查询和使用便捷一是个人信用信息采集成本低。