基層政府機構(gòu)參與個人征信的信息推送平臺建設(shè)①

寧波大紅鷹學(xué)院 王樂

?

基層政府機構(gòu)參與個人征信的信息推送平臺建設(shè)①

寧波大紅鷹學(xué)院 王樂

摘 要：我國個人征信體系正在快速發(fā)展，但與發(fā)達(dá)國家相比較差距還較大，在這種情況下，P2P風(fēng)控中對借款人的信用審核難以獲得準(zhǔn)確的評估。而基層的政府機構(gòu)（包括居民委員會）和各類對公機構(gòu)由于直接和社會個體接觸，對特定個體的基礎(chǔ)信用數(shù)據(jù)有所掌握。基于此，建立一個可以通過社交網(wǎng)絡(luò)的分布式，快速反饋這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的信息推送系統(tǒng)，有效降低征信成本，提高征信準(zhǔn)確性，就顯得十分必要。

關(guān)鍵詞：征信 政府 P2P 互聯(lián)網(wǎng)金融

1 國內(nèi)外征信模式分析

歐美發(fā)達(dá)國家的個人征信體系經(jīng)歷一百多年的發(fā)展，已經(jīng)比較完備。信用體系成為整個社會的基礎(chǔ)，公民的信用意識強烈，市場經(jīng)濟可以說是運行在信用基石上的經(jīng)濟。

美國的個人征信體系是以商業(yè)化的“信用局”所收集、計算和發(fā)布的信用分為基礎(chǔ)的，并在長期的競爭中逐漸形成了艾可飛（Equifax）、益百利（Experian）和環(huán)聯(lián)（TransUnion）三個超級信用局三足鼎立的局面。1950年，工程師Bill Fair和數(shù)學(xué)家Earl Isaac經(jīng)過研究，設(shè)計了一套名為FICO的信用分統(tǒng)計模型，把三大征信機構(gòu)收集起來的數(shù)據(jù)，通過一套邏輯給出統(tǒng)一的評分，這套模型從20世紀(jì)80年代開始在美國流行，成為當(dāng)今世界最為通用的個人信用評分體系，覆蓋80%以上的美國民眾。

相比較而言，歐洲的征信體系發(fā)展相對美國要稍晚一些。比較早的如德國，始于20世紀(jì)30年代；較晚如法國，到20世紀(jì)80年代才開始出現(xiàn)征信機構(gòu)。和美國完全市場化的發(fā)展路徑不同，歐洲大多數(shù)國家公共征信和民營征信共存，前者只對一定額度以上的貸款信息要求強制匯報，從而給私營征信機構(gòu)留下了發(fā)展空間。

我國的個人征信業(yè)務(wù)發(fā)展更晚。2013年3月《征信業(yè)管理條例》的正式實施，標(biāo)志我國征信業(yè)的法律建設(shè)走上正規(guī)。目前，已形成三層次的個人征信體系：第一層次是擁有大量基礎(chǔ)信息的公共信用數(shù)據(jù)庫和若干專業(yè)信用數(shù)據(jù)庫，以中國人民銀行征信中心管理的企業(yè)和個人征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫為代表；第二層次是掌握特定經(jīng)濟信用信息的政府職能部門、投資金融機構(gòu)、經(jīng)濟鑒證類中介機構(gòu)，該層次以工商、稅務(wù)、海關(guān)等政府職能部門的信息管理系統(tǒng)為代表；第三層次是對信用信息進(jìn)行搜集、調(diào)查、加工并提供信用產(chǎn)品的專業(yè)征信機構(gòu)，包括有政府背景的地方性征信機構(gòu)、民營及外資征信機構(gòu)等。

2 P2P征信途徑分析

P2P的征信途徑，可分為“線上”和“線下”兩種途徑。

2.1 線上征信方面

央行的個人信用數(shù)據(jù)庫是目前最權(quán)威的官方信用信息，收錄約8.8億自然人數(shù)，為世界上最大的個人征信數(shù)據(jù)庫，但數(shù)據(jù)范圍很窄，僅覆蓋銀行信貸系統(tǒng)，采集的數(shù)據(jù)包括個人基本信息、貸款信息、信用卡信息、及信貸領(lǐng)域以外的信用信息。

2015年1月，央行印發(fā)了《關(guān)于做好個人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》，批準(zhǔn)芝麻信用、考拉征信等8家機構(gòu)開展個人征信市場化進(jìn)程，但截至本文成稿，相關(guān)牌照至今仍未能發(fā)放［1］。行業(yè)對個人征信相關(guān)業(yè)務(wù)表現(xiàn)出非常積極的態(tài)度，多家企業(yè)陸續(xù)提出新的牌照申請，并已有跨平臺的綜合數(shù)據(jù)庫試運行，例如螞蟻金服推出的“芝麻信用”［2］、盈燦資訊推出的“蜜蜂數(shù)據(jù)”［3］等。

和信用發(fā)達(dá)國家相比，我國的個人信用體系還差距甚遠(yuǎn)，技術(shù)落后，創(chuàng)新不足，數(shù)據(jù)共享差，以及缺乏自律等，加上民眾的對信用的重要性普遍認(rèn)識不足，因此，僅依賴線上個人信用數(shù)據(jù)庫無法對個人信用進(jìn)行準(zhǔn)確的評價。國內(nèi)P2P行業(yè)在對借款人進(jìn)行信用評估的時候，往往采用線上+線下的“O2O”手段。

2.2 線下征信方面

國內(nèi)P2P平臺普遍采用的模式可分為4種類型［4］：直營網(wǎng)點模式（投哪網(wǎng)等）、擔(dān)保小貸模式（有利網(wǎng)等）、商圈模式（積木盒子等）、加盟模式（翼龍貸等）。這些模式都需要進(jìn)行實地審核，即派專員去借款人所在的住址、工廠、辦公場所、門店等場所進(jìn)行實地調(diào)查，審核相關(guān)資質(zhì)，與借款人進(jìn)行面對面溝通和了解。一些在線上審核難以檢查出的問題（例如工作地點造假、住址造假、房產(chǎn)造假等）都會被一一查出。

O2O模式的征信調(diào)查，對平臺的業(yè)務(wù)素質(zhì)和執(zhí)行能力要求較高，同時成本也較高。而基層政府和各類法人機構(gòu)的天然征信作用，在目前的P2P征信中尚未充分發(fā)揮作用。

3 基層政府（及機構(gòu)）在個人征信中的作用

基層政府（及法人機構(gòu)）在個人征信領(lǐng)域有著不可替代的權(quán)威作用。我國的基層政權(quán)包括農(nóng)村基層政權(quán)和城市基層政權(quán)兩部分：按照憲法和地方組織法的規(guī)定，農(nóng)村中指鄉(xiāng)、民族鄉(xiāng)、鎮(zhèn)一級，城市中指不設(shè)區(qū)的市、市轄區(qū)一級。為了便于行政管理，我國城市基層政權(quán)一般設(shè)有自己的派出機關(guān)——街道辦事處，下轄若干社區(qū)居民委員會（農(nóng)村為村民委員會），或有極少數(shù)的行政村。

街道辦事處和居民委員會的日常工作包括辦理公共福利、便民利民、城管衛(wèi)生、治安、勞動就業(yè)再就業(yè)等社區(qū)服務(wù)工作其他事業(yè)，解決生活、學(xué)習(xí)、文娛、體育和衛(wèi)生保健等方面的問題，排解民間糾紛，調(diào)解一般民事和輕微刑事案件，協(xié)助維護社會治安，并且向人民政府反映人民群眾的意見、要求和提出建議。

由于街道辦事處和居民委員會直接和群眾相接觸，對轄區(qū)居民的經(jīng)濟、社會各層面的基本情況有最為全面的了解，因此，作為可靠的征信源，是構(gòu)造居民信用信息的一個重要組分，但目前還沒有可有效利用的手段或平臺與之接口。

各類法人機構(gòu)或帶有官方背景的部隊、協(xié)會等對公機構(gòu)，有著與居民委員會類似的特點，即直接接觸員工或成員個人，對其基本社會信息（工作情況、收入概況乃至居住、家庭、健康等情況）都有第一手的了解，可以為征信機構(gòu)提供比較權(quán)威的數(shù)據(jù)。即便這些數(shù)據(jù)可能對不同的個體有所缺額，但是不妨礙征信機構(gòu)運用大數(shù)據(jù)分析為征信對象做出較為合理的信用評分。

綜上所述，基層政府（及法人機構(gòu)）由于其獨有的管理職能，可以提供權(quán)威的個人信用信息，從而有效協(xié)助征信機構(gòu)或投資人了解借貸者的信用預(yù)期，及在用戶違約后進(jìn)行追討。

圖1 個人信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)推送系統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)

4 面向基層機構(gòu)的征信信息推送平臺建設(shè)

基于上述分析，我們認(rèn)為，直接從基層政府及法人機構(gòu)獲取的個人信用基礎(chǔ)資料，可以為第三方征信機構(gòu)或者P2P平臺風(fēng)控部門提供有效的征信評估依據(jù)。為實現(xiàn)這一目的，可以在充分利用社交網(wǎng)絡(luò)強大的相互連接能力基礎(chǔ)上，實現(xiàn)快速的征信請求和反饋。

面向基層機構(gòu)的個人信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)推送系統(tǒng)的業(yè)務(wù)架構(gòu)如圖1所示。通過微信微應(yīng)用或Web Service接口，可以方便地將P2P平臺的信息請求提交給中心數(shù)據(jù)庫，后者根據(jù)請求內(nèi)容進(jìn)行二次派發(fā)（推送）?；鶎咏M織根據(jù)自己掌握的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)生成反饋信息，提交給數(shù)據(jù)中心記入日志，并回饋到請求平臺。

以微信平臺實現(xiàn)的數(shù)據(jù)中心為例，P2P平臺對借款用戶進(jìn)行基礎(chǔ)信用數(shù)據(jù)調(diào)查的工作流程如下。

首先，在建設(shè)階段，通過基層政府的推動，所有對公機構(gòu)關(guān)注基礎(chǔ)信用推送系統(tǒng)微信公眾號，以便接收數(shù)據(jù)中心推送的數(shù)據(jù)請求并提供反饋。

其次，P2P平臺或征信機構(gòu)通過行業(yè)協(xié)會的認(rèn)可后，接入此基礎(chǔ)信息接口，以免個人信用信息被濫用。

最后，當(dāng)P2P平臺需要進(jìn)行信用數(shù)據(jù)調(diào)查的時候，按如下流程抽取。

（1）關(guān)注數(shù)據(jù)中心的微信公眾號，接入數(shù)據(jù)中心。

（2）當(dāng)需要審核借款用戶“張三”的信用時，平臺的風(fēng)控人員將張三的基本信息（姓名，年齡，工作單位、住址等）提交給數(shù)據(jù)中心?；拘畔⒌母袷娇梢灶愃迫缦滦问剑?/p>

【張三，男，身份證號，年齡，學(xué)歷，電話，家庭住址，住房規(guī)格，月收入，戶籍，商業(yè)資產(chǎn)等】。

（3）數(shù)據(jù)中心將這些信息進(jìn)行分割處理，以獲取信息推送目標(biāo)（即基層機構(gòu)征信專用微信號）。例如：根據(jù)戶籍所在地，換算成為相應(yīng)的居委會和派出所；根據(jù)住址，換算成為小區(qū)物業(yè)；根據(jù)工作單位，換算成為單位人事部門等。

（4）根據(jù)上述結(jié)果，將征信請求發(fā)往對應(yīng)的居委會、派出所、物業(yè)公司和工作單位人事部等的基層機構(gòu)征信專用微信號。

（5）基層機構(gòu)負(fù)責(zé)反饋的工作人員核對信息后將數(shù)據(jù)通過手工或自動的方式送回數(shù)據(jù)中心。

（6）數(shù)據(jù)中心記錄數(shù)據(jù)日志（以構(gòu)造數(shù)據(jù)倉庫），并將各基層機構(gòu)的反饋數(shù)據(jù)組合打包后傳回發(fā)請求的P2P平臺。

上述工作并不會給這些基層機構(gòu)帶來很大的額外工作負(fù)擔(dān)，因為它需要回答的往往只是一些非常簡單和基礎(chǔ)的問題，例如：某人是否是某公司員工？工資級別是什么？有沒有特殊的負(fù)債？是否居住本小區(qū)等。信息請求根據(jù)機構(gòu)的職能而設(shè)，例如，小區(qū)物業(yè)僅僅負(fù)責(zé)答復(fù)是否有該用戶有欠交物業(yè)費問題等，而不需要回答該用戶是否開有一個水果店。由于需要調(diào)查信用用戶數(shù)量很少（P2P網(wǎng)站大量的注冊用戶是理財投資者，而非借貸者），同時基礎(chǔ)信息的類型又簡單和少量，因此為數(shù)據(jù)提供者附加的工作量也較小。

5 政府在基礎(chǔ)征信信息推送中的作用解析

有意見認(rèn)為，“小政府大社會”才是當(dāng)代社會的發(fā)展方向。面向基層政府機構(gòu)及其他對公機構(gòu)的征信推送體系，從表面上看，為基層政府增加了額外的工作，但這些工作恰恰是政府作為服務(wù)者——政府的角色是數(shù)據(jù)的提供者，而不是風(fēng)險和信用的評定者，更不是相關(guān)權(quán)力的管理者——參與社會事務(wù)的一個典型范例。同時，對公機構(gòu)為社會提供真實的基礎(chǔ)信用數(shù)據(jù)，本來就是各機構(gòu)對社會當(dāng)盡的義務(wù)；地方政府可以對各機構(gòu)針對該項工作提出強制性的統(tǒng)一要求，以利于此項基礎(chǔ)信息建設(shè)工作的成功推進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

［1］ 搜狐.個人牌照遙遙無期［EB/OL］.http：//mt.sohu.com/ 20160311/n440101672.shtml.

［2］ 螞蟻金服.芝麻信用［EB/OL］.http：//www.antgroup.com/ page/zmxy.htm.

［3］ 盈燦咨詢.蜜蜂數(shù)據(jù)［EB/OL］.http：//www.51zhengxin. com/.

［4］ P2P線下實地審核流程是什么［EB/OL］.http：//www.csai. cn/p2pzixun/795967.html.

中圖分類號：F832.4

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：2096-0298（2016）06（a）-179-02

基金項目：①本文受寧波市軟科學(xué)研究計劃項目（2014A10008）資助。

作者簡介：王樂（1978-），女，河南南陽人，博士，講師，寧波大紅鷹學(xué)院，主要從事數(shù)據(jù)挖掘和金融數(shù)據(jù)分析方面的研究。