基于大數(shù)據(jù)的公共信用評(píng)價(jià)體系研究

黨飛++王朝靜

當(dāng)今時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)日漸成熟，政府機(jī)關(guān)、金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)公司、公共服務(wù)行業(yè)等都積累了豐富的數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)資源在大數(shù)據(jù)環(huán)境下才能得到充分利用，才能挖掘出這些數(shù)據(jù)與信用的關(guān)聯(lián)關(guān)系，促進(jìn)對(duì)征信數(shù)據(jù)進(jìn)行更加充分的利用。

基于大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)公共信用評(píng)價(jià)，具有更廣泛的用戶覆蓋率，能使信用評(píng)價(jià)更加全面和客觀，評(píng)價(jià)產(chǎn)品的應(yīng)用也更加廣泛。對(duì)個(gè)人而言，將不只單純地用于金融經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，而將成為“人品指標(biāo)”普遍運(yùn)用于升學(xué)、招聘、升職、社保等領(lǐng)域；對(duì)于企業(yè)而言，除了提供最基礎(chǔ)的征信報(bào)告以供其向銀行貸款，還將全方位對(duì)其在環(huán)保、質(zhì)量、安全等方面的行為做出信用評(píng)級(jí)，使消費(fèi)者能直觀地了解一個(gè)企業(yè)最讓人關(guān)心的問題；對(duì)于政府而言，不僅是對(duì)政府的行政透明化的監(jiān)督，更是讓政府通過新標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)和規(guī)律挖掘，對(duì)整個(gè)社會(huì)信用狀況有了預(yù)警防范的能力，降低信用危機(jī)（比如金融危機(jī)）帶來的危害。

國(guó)內(nèi)外信用評(píng)價(jià)體系現(xiàn)狀與存在問題

信用評(píng)價(jià)體系主要包含評(píng)價(jià)方法、評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)價(jià)程序、信用等級(jí)等內(nèi)容，廣義上還包括信用評(píng)價(jià)應(yīng)用。目前，發(fā)達(dá)資本主義國(guó)家都建立了比較完善的信用評(píng)價(jià)體系，我國(guó)在這方面也進(jìn)行了積極探索。

國(guó)外信用評(píng)價(jià)體系情況

國(guó)際上早期評(píng)價(jià)方法包括財(cái)務(wù)分析法與要素分析法，現(xiàn)代主要采用模型分析法。無論是采用財(cái)務(wù)分析法、要素分析法，還是模型分析法，對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象的信用數(shù)據(jù)收集都包括兩方面：被評(píng)對(duì)象提供和信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)獨(dú)立收集。

國(guó)際上一些知名的信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)采用的評(píng)價(jià)程序不完全相同，但評(píng)價(jià)的周期都較長(zhǎng)，比如穆迪在收集了足夠的評(píng)價(jià)信息后，組建評(píng)級(jí)委員會(huì)，從評(píng)價(jià)委員會(huì)的首次討論開始到評(píng)價(jià)結(jié)果發(fā)布，大約需要60-90天時(shí)間。

國(guó)際上對(duì)企業(yè)信用等級(jí)一般采用等級(jí)符號(hào)來區(qū)分，三大信用評(píng)估機(jī)構(gòu)所采用的符號(hào)不完全相同，但劃分標(biāo)準(zhǔn)和等級(jí)數(shù)量相差不大，標(biāo)準(zhǔn)普爾和惠譽(yù)是20個(gè)等級(jí)，最高級(jí)都是AAA，最低級(jí)是D，穆迪是19個(gè)等級(jí)，最高級(jí)是Aaa，最低級(jí)是C。FICO模型對(duì)個(gè)人信用等級(jí)用信用分表示，取值范圍為300-850分，680分以上通常會(huì)被認(rèn)為是信用極好。

過去幾年里，發(fā)達(dá)資本主義國(guó)家已經(jīng)出現(xiàn)了一些新興企業(yè)利用大數(shù)據(jù)來重新定義信用評(píng)估方式。比如美國(guó)的Neo Finance公司利用申請(qǐng)人的工作歷史和其在LinkedIn（一家面向商業(yè)客戶的社交網(wǎng)絡(luò)）上的人際關(guān)系來決定是否向他提供貸款。另一家名為Zest Fiance的公司是前谷歌首席信息官創(chuàng)辦的，它利用顧客各方面的信用數(shù)據(jù)來做評(píng)價(jià)，包含成千上萬的參數(shù)，比如借款方搬家的次數(shù)、他們?cè)诰W(wǎng)頁上使用大寫字母的能力等，這些參數(shù)可能與借款方的信用沒有直接的因果關(guān)系，但是通過大數(shù)據(jù)手段可以發(fā)現(xiàn)一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此也會(huì)對(duì)借款方的信用狀況產(chǎn)生影響。

國(guó)內(nèi)信用評(píng)價(jià)體系探索

我國(guó)的信用評(píng)價(jià)體系發(fā)展較晚，采用了第三方評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)和公共征信體系并行發(fā)展的模式。從1987年我國(guó)第一家信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)吉林省資信評(píng)估公司成立，到1997年中國(guó)人民銀行認(rèn)可了中誠(chéng)信等9家評(píng)級(jí)公司具有企業(yè)債券評(píng)級(jí)的資格，此后我國(guó)的信用評(píng)價(jià)開始步入快速發(fā)展階段。近些年來，在國(guó)內(nèi)占據(jù)領(lǐng)先地位的評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)主要有中誠(chéng)信、聯(lián)合資信、大公國(guó)際、新世紀(jì)、東方金誠(chéng)國(guó)際和中債資信等。而2006年人民銀行征信中心的成立，則標(biāo)志著我國(guó)公共征信體系正式開始構(gòu)建。

國(guó)內(nèi)信用評(píng)級(jí)業(yè)在自主發(fā)展的同時(shí)，也與國(guó)際信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)積極開展合作，比如惠譽(yù)持有聯(lián)合資信49%的股權(quán)、穆迪與大公國(guó)際曾簽署為期3年的技術(shù)合作協(xié)議等。國(guó)內(nèi)信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)充分借鑒了國(guó)外在評(píng)價(jià)方法、評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)價(jià)程序、信用等級(jí)等方面的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)也在評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)價(jià)模型等方面進(jìn)行了積極探索。

我國(guó)在2006年中國(guó)人民銀行印發(fā)的《信用評(píng)級(jí)管理指導(dǎo)意見》，將企業(yè)評(píng)級(jí)要素分為企業(yè)素質(zhì)、經(jīng)營(yíng)能力、獲利能力、償債能力、履約情況和發(fā)展前景六個(gè)方面；中國(guó)信用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)委員會(huì)2009年編制的《企業(yè)信用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》將企業(yè)信用評(píng)價(jià)過程分為外部環(huán)境、經(jīng)營(yíng)狀況、管理狀況、財(cái)務(wù)指標(biāo)、公共信用記錄和招投標(biāo)信用記錄五大部分。個(gè)人信用評(píng)價(jià)方面，目前國(guó)內(nèi)主要使用的評(píng)價(jià)模型有：上海資信評(píng)估模型、深圳鵬遠(yuǎn)公司建立的“鵬元”模型和螞蟻金服的芝麻信用評(píng)分模型。其中芝麻信用評(píng)分模型與美國(guó)的FICO模型類似，通過身份特質(zhì)、履約能力、信用歷史、人脈關(guān)系、行為偏好五個(gè)維度對(duì)個(gè)體信用進(jìn)行分析。芝麻信用在評(píng)分的基礎(chǔ)上擴(kuò)展了信用貸、信用住、信用租車、出國(guó)免簽等多種應(yīng)用。

我國(guó)有些地方政府也對(duì)信用評(píng)價(jià)體系進(jìn)行了積極探索，比如榮成市制定了可量化的細(xì)化加減分項(xiàng)信用指標(biāo)，針對(duì)自然人的信用評(píng)價(jià)指標(biāo)分為商務(wù)領(lǐng)域、社會(huì)管理領(lǐng)域、司法領(lǐng)域、重點(diǎn)人群和加分信息5大類，針對(duì)法人的信用指標(biāo)分為商務(wù)領(lǐng)域、社會(huì)管理領(lǐng)域、政務(wù)領(lǐng)域、司法領(lǐng)域和加分信息5大類。這些評(píng)價(jià)指標(biāo)基本涵蓋了信貸、合同信用、行政管理、社會(huì)保障、公共服務(wù)繳費(fèi)、司法訴訟、法律執(zhí)行、社會(huì)公益、表彰獎(jiǎng)勵(lì)等各個(gè)方面。

其他城市大多采取了與第三方征信服務(wù)機(jī)構(gòu)合作的方式開展信用評(píng)價(jià)工作。比如杭州市與芝麻信用合作，市民可通過芝麻信用查尋自己的公共信用記錄；宿遷市與大公國(guó)際合作，成立了大公宿遷信用信息服務(wù)有限公司；沈陽市與遼寧中小企業(yè)信用服務(wù)有限公司合作，由其出具信用報(bào)告并評(píng)定信用級(jí)別等。

當(dāng)前信用評(píng)價(jià)體系存在的問題

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、電子商務(wù)等產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)體系也逐漸暴露出一些問題。一是評(píng)價(jià)結(jié)果易受到外部因素的影響。主權(quán)評(píng)級(jí)容易受到政治因素的干預(yù)，比如2008年金融危機(jī)爆發(fā)以后，國(guó)際三大評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)頻繁下調(diào)歐洲國(guó)家的主權(quán)信用評(píng)級(jí)，導(dǎo)致歐債危機(jī)加劇，間接幫助美國(guó)度過危機(jī)。對(duì)社會(huì)主體的評(píng)價(jià)結(jié)果容易受到評(píng)價(jià)委員會(huì)人員構(gòu)成的影響，評(píng)價(jià)委員會(huì)的業(yè)務(wù)能力、經(jīng)驗(yàn)、主觀好惡、品德都是重要的影響因素。二是評(píng)價(jià)指標(biāo)不全面。傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)指標(biāo)比較注重金融消費(fèi)領(lǐng)域的指標(biāo)，許多信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)并未將公共管理領(lǐng)域和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)納入信用評(píng)價(jià)體系，即便納入也只是少量指標(biāo)，比如德國(guó)將地鐵逃票作為個(gè)人征信的指標(biāo)。三是運(yùn)用范圍較窄。傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)主要運(yùn)用于金融領(lǐng)域，比如銀行貸款、發(fā)行證券、商業(yè)合作等，也有些信用評(píng)價(jià)產(chǎn)品會(huì)被用在招聘求職等方面。近年來在我國(guó)興起的芝麻信用也是主要運(yùn)用于提供小額貸款、免押金等領(lǐng)域，芝麻信用的出國(guó)免簽是一大亮點(diǎn)。但是由于信用數(shù)據(jù)來源和評(píng)價(jià)機(jī)制的局限性，傳統(tǒng)信用評(píng)價(jià)產(chǎn)品還無法廣泛運(yùn)用到社會(huì)管理、公共服務(wù)等各個(gè)領(lǐng)域。

基于大數(shù)據(jù)的公共信用評(píng)價(jià)體系設(shè)想

基于大數(shù)據(jù)的公共信用評(píng)價(jià)體系，就是要建立“用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)”的信用評(píng)價(jià)體系，將盡可能多的與信用有關(guān)的數(shù)據(jù)納入評(píng)價(jià)指標(biāo)，盡量減少人為因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的干預(yù)，將評(píng)價(jià)結(jié)果運(yùn)用到社會(huì)管理、公共服務(wù)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、公益慈善等各個(gè)領(lǐng)域。結(jié)合傳統(tǒng)評(píng)價(jià)體系發(fā)展方向和大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，采用基于大數(shù)據(jù)的信用評(píng)價(jià)模型實(shí)現(xiàn)信用評(píng)價(jià)是一個(gè)可行的選擇。

評(píng)價(jià)方法

大數(shù)據(jù)信用評(píng)價(jià)模型里既包含因果關(guān)系的參數(shù)，也包含關(guān)聯(lián)關(guān)系的參數(shù)。因果關(guān)系的參數(shù)可采用矩陣模型等進(jìn)行處理，但是不再對(duì)被評(píng)對(duì)象的任何行為作出假設(shè)，而是通過海量社會(huì)主體的歷史數(shù)據(jù)（包括基本信用要素和違約等失信行為等）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)信用要素與違約等失信行為進(jìn)行回歸分析，確定回歸函數(shù)，將這些函數(shù)關(guān)系作為預(yù)設(shè)條件輸入大數(shù)據(jù)模型。關(guān)聯(lián)關(guān)系的參數(shù)通過大數(shù)據(jù)手段進(jìn)行挖掘分析，引入最優(yōu)化算法等技術(shù)，找出這些參數(shù)與違約行為的關(guān)聯(lián)關(guān)系。最后結(jié)合因果關(guān)系和關(guān)聯(lián)關(guān)系的計(jì)算結(jié)果，得出最終信用評(píng)價(jià)結(jié)果。

評(píng)價(jià)指標(biāo)

為實(shí)現(xiàn)多維度評(píng)價(jià)，基于大數(shù)據(jù)的公共信用評(píng)價(jià)指標(biāo)需要隨著社會(huì)管理制度的完善和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展而不斷進(jìn)行補(bǔ)充，就目前的發(fā)展階段而言，應(yīng)包含但不限于如下數(shù)據(jù)：

金融數(shù)據(jù)：包括企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、盈利能力、品牌價(jià)值、信貸歷史、已發(fā)債券情況、資金周轉(zhuǎn)時(shí)間等；

交易數(shù)據(jù)：已簽合同金額、合同履行情況、交易額、顧客反饋情況、售后服務(wù)滿意度等；

政府?dāng)?shù)據(jù)：行政許可、行政處罰、行政調(diào)解、表彰獎(jiǎng)勵(lì)、慈善捐贈(zèng)、社保繳納等；

司法數(shù)據(jù)：司法審判記錄、司法執(zhí)行信息等；

公共事業(yè)數(shù)據(jù)：公共事業(yè)繳費(fèi)及違約信息、公共交通逃票、強(qiáng)占或浪費(fèi)公共資源等；

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)：社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、打車軟件產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、電商交易和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、微博和網(wǎng)絡(luò)評(píng)論、網(wǎng)絡(luò)日志、新聞報(bào)道等。

這些數(shù)據(jù)都應(yīng)該是各行各業(yè)在履職過程中產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)，既包括經(jīng)濟(jì)活動(dòng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，也包括公共管理、社會(huì)活動(dòng)等過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，因此評(píng)價(jià)結(jié)果有更廣泛的適用性，可運(yùn)用于社會(huì)管理、公共服務(wù)等各領(lǐng)域。

評(píng)價(jià)程序和原則

基于大數(shù)據(jù)的公共信用評(píng)價(jià)是個(gè)不斷采集數(shù)據(jù)、進(jìn)行計(jì)算、 修訂評(píng)價(jià)結(jié)果的螺旋形發(fā)展過程，使得評(píng)價(jià)結(jié)果的時(shí)效性更強(qiáng)。通過對(duì)海量社會(huì)主體違約的分析，可以找出違約發(fā)展軌跡，從一些細(xì)微的事件中找出風(fēng)險(xiǎn)因素，增強(qiáng)評(píng)價(jià)結(jié)果的預(yù)測(cè)性。

基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行信用評(píng)價(jià)時(shí)，應(yīng)遵循如下原則：

一是去除數(shù)據(jù)垃圾。大量的原始數(shù)據(jù)價(jià)值較低，甚至有很多垃圾數(shù)據(jù)，做好數(shù)據(jù)的清洗比對(duì)，去除垃圾數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)變現(xiàn)才能進(jìn)行利用。

二是建立數(shù)據(jù)“沙箱”。建立基于大數(shù)據(jù)的信用評(píng)價(jià)模型和統(tǒng)一的信用數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，有數(shù)據(jù)采集方直接將采集的數(shù)據(jù)提交到平臺(tái)，使用模型處理后輸出結(jié)果，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“可用不可見”，提高安全性。

三是處理好因果性和關(guān)聯(lián)性的關(guān)系。有些數(shù)據(jù)與社會(huì)主體的信用有因果關(guān)系，比如信貸歷史、財(cái)務(wù)狀況等。有些數(shù)據(jù)與社會(huì)主體的信用有關(guān)聯(lián)關(guān)系，應(yīng)加以區(qū)分對(duì)待。另外，從有些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性上入手，可以避免一些“誤傷”現(xiàn)象，比如前幾年在青島市福州北路上有個(gè)紅綠燈，在夏天的時(shí)候經(jīng)常會(huì)被樹葉擋住，有些平時(shí)很遵守交通規(guī)則的人在此誤闖紅燈，可以通過大量的交通違章數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)這個(gè)現(xiàn)象，篩選出誤闖的人群，降低對(duì)他們信用評(píng)價(jià)的影響。

四是做好評(píng)價(jià)后的跟蹤。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以快速處理大量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)瞬息萬變的市場(chǎng)局勢(shì)快速分析和響應(yīng)，及時(shí)完善評(píng)價(jià)模型和調(diào)整評(píng)價(jià)結(jié)果，提高信用評(píng)價(jià)的時(shí)效性。

信用等級(jí)

對(duì)企業(yè)和個(gè)人都采用信用分的方式表示等級(jí)，考慮到芝麻信用分已經(jīng)具有一定的影響力，使社會(huì)主體對(duì)信用分和信用狀況的對(duì)應(yīng)關(guān)系有了一定的認(rèn)識(shí)，為了使公眾有一致的用戶體驗(yàn)，基于大數(shù)據(jù)的公共信用評(píng)價(jià)分取值范圍與芝麻信用分的取值范圍保持一致，為350-950分。為實(shí)現(xiàn)與國(guó)際信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)的橫向?qū)Ρ?，可建立信用評(píng)價(jià)分與國(guó)際信用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)等級(jí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，比如900-950分對(duì)應(yīng)AAA級(jí)，860-899分對(duì)應(yīng)AA+級(jí)等。

目前，全國(guó)性的信用信息共享機(jī)制尚未形成，建立全國(guó)統(tǒng)一的公共信用評(píng)價(jià)體系還需要理順相應(yīng)的體制機(jī)制，因此有條件的城市可以先試先行。

一個(gè)城市要建立基于大數(shù)據(jù)的公共信用評(píng)價(jià)體系應(yīng)做好以下幾點(diǎn)：一是加強(qiáng)政務(wù)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，為信用評(píng)價(jià)提供數(shù)據(jù)支撐和技術(shù)服務(wù)能力。二是進(jìn)一步強(qiáng)化政務(wù)信息資源管理工作，以“一切數(shù)據(jù)皆為信用數(shù)據(jù)”的思維廣泛采集社會(huì)主體的信用信息，加強(qiáng)與國(guó)家、其他城市、第三方征信機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)公司、運(yùn)營(yíng)商之間的信息共享。三是推進(jìn)基于大數(shù)據(jù)的信用評(píng)價(jià)模型研究。四是推進(jìn)基于大數(shù)據(jù)的公共信用評(píng)價(jià)結(jié)果在聯(lián)合懲戒、公共服務(wù)等領(lǐng)域的應(yīng)用，以應(yīng)用促進(jìn)建設(shè)和研究。五是建立隱私數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制，從制度、管理、技術(shù)等層面加強(qiáng)對(duì)信用信息的保護(hù)，防止隱私數(shù)據(jù)泄露對(duì)信息主體的損害和對(duì)公共信用評(píng)價(jià)體系建設(shè)的阻礙。

（作者單位：山東省青島市電子政務(wù)辦公室）