1月11日，央行發布《征信業務管理辦法(征求意見稿)》，“利用個人信用信息對個人作出的畫像、評價等業務”被納入征信業務范疇。

這意味著，監管正在給大數據征信戴上緊箍。

2019年沒有拿到個人征信牌照而從事信用信息服務的那8家機構，和一切以大數據做信貸征信、風控業務從此也要被納入監管范圍。這些公司，沒有征信的命，卻要服征信的管。

回顧過去六年，以大數據征信之名，行征信業務之實，已經暴露出了許多亂象。

01

2015年1月，央行預備開啟市場化個人征信業務，一口氣給8家機構試點資格。

這月開始，芝麻信用、騰訊征信、深圳前海征信、鵬元征信、中誠信征信、中智誠征信、考拉征信、北京華道征信開始準備個人征信業務。

4年后，8家無一不辜負了央行的期望，還半路殺出個程咬金“百行征信”，拿下了第一張個人征信牌照，招安了八家試點企業。“百行征信”由中國互聯網金融協會發起的，協會占股36%，8家征信公司每家占股8%，騰訊、芝麻信用一眾公司個人征信業務被招安，當時官方原話是：

“作為百行征信的共同發起人和主要股東，不再單獨從事個人征信業務，原有部分征信業務將剝離并入百行征信”。

這8家公司的業務，后來被規制在“綜合信用信息服務”框架內，但不得從事個人征信業務。其他業務可存續為數據服務公司。

2019年三年來，百行征信業務風生水起;八家機構各謀出路。直到2021年1月，鵬元征信違規開展個人征信業務被罰近2000萬元，暴露了他們的尷尬。

這個月底，百行征信3年有效期將到期。上個月，央行批復了第二家個人征信公司籌建，這些動向意味著：

個人征信行業的一個周期結束了，另一個周期正在到來。

鵬元征信被罰

02-

2016年，上線一年的芝麻信用因為將“我已閱讀并同意協議條款”設定為默認同意，招致了輿論一致的鞭撻。

事雖小，卻能因小見大。

2019年1月，央行不發個人征信牌照與8家機構，而是發給了百行征信。那時，決定8家機構成敗的那些因素，如今仍在影響著市場。

一、征信企業的獨立性不達標。今天，多家征信機構的母公司有互聯網信貸、理財業務，或高度關聯。個人征信機構所需獨立性原則，是為了防止利益沖突、開展業務客觀中立。

個人征信的獨立性在于兩方面，一是業務獨立性，芝麻信用和騰訊征信背后掛靠的母公司，都有高規模、活躍的理財、貸款業務，在數據和業務上難以保持獨立。二是，股權的獨立性。八家征信機構的股權都高度集中，非獨立性征信業務容易造成嚴重的利益沖突，是一個既做裁判又做運動員的問題。

二、個人信息保護方面不力，芝麻信用的“默認同意”事件是其中標志性的一個例子。如今，淪為綜合信用服務商的八家其中一些，仍以捆綁放貸平臺賣征信報告給貸款人收取高額查詢費為主要商業模式。

三、信息孤島沒有解決，數據各自為政。個人征信機構的目標，應是改變市場多頭借貸、數據和信息孤島的問題。但實際情況中，大數據征信和這些綜合信用服務商都是各自為政。

在市場上，有一批依附在銀行風控、螞蟻集團或騰訊信貸體系之外附庸放貸者，如果你能在銀行或借唄、微粒貸拿到1萬的授信，它們就敢再額外給你20%-40%的授信，諸多的類似行為疊加，讓就能讓一家銀行或一個螞蟻集團的風控體系置于借款人的過度負債的危機中。這就是說，在你做著放貸生意的時候，另一家放貸公司的闖入，可以瞬間讓你的風控體系打亂。如果說沒有人是一座孤島，在消費信貸領域，也沒有哪家公司的風控是可以獨善其身的。所以，征信機構的問題就是要解決這個風險積累的系統性問題。

信息和數據孤島不能解決，就不能解決信貸資產質量數據被污染的問題。

03

百行征信成立后，原先的8家試點機構個人征信業務被剝離，而改為從事信用數據服務了，比如騰訊支付分、芝麻信用分，在充電寶租賃、共享單車租賃、酒店住宿、租房等場景上應用。

在信貸領域，他們稱之為大數據風控或大數據征信服務。但實際，信用數據服務和征信的邊界，很容易被混淆，機構很容易腳踏兩只船，成為渣男。

大數據征信屬于大數據風控里的一環。P2P網貸和互聯網信貸平臺中，許多公司自建風控系統，更多的則與大數據風控公司合作，大數據征信顛覆了傳統征信從數據獲取、預處理到分析建模各個環節，形成對傳統征信的有效補充。

傳統信用評估模型是根據歷史信用狀況，以邏輯回歸的方式來判斷主體信用情況，這種方式偏于靜態與滯后。大數據征信得益于大數據、云計算、人臉識別、深度算法等技術，將個人信用狀況評價得更具時效、精準和肖像化，它數據覆蓋廣、維度多，不再局限于金融屬性的信息。

但這種數據有效性，存在風險和陷阱。

央行研究局局長徐忠在《大科技公司涉足金融的挑戰》一文中表示，電商平臺有不斷拉長應付賬款周期，加劇小微企業資金緊張的情況。電商平臺的收費項目也會加大小微企業的經營成本，可能非正常的增加小微企業的融資需求，從而為電商平臺的金融業務創造需求。在極端的情況之下，小微企業可能落入電商平臺的金融陷阱。

這其中涉及的一個問題是“大數據黑箱”，互聯網信貸公司雖然給了你一筆利率不錯的貸款，但你無法知電腦算法在審貸決策過程中，是否出現程序錯誤，是不是對你有算法歧視，是不是將學歷、種族、戶籍信息作為風險定價的依據，你的社交行為數據、朋友圈層次在多大程度上作為利率定價的依據?這就是數據黑箱，看不見摸不著，卻決定著對你的信貸定價。

大數據征信作為一種模糊了邊界的征信行為，機構的自主性擴張了，在道德、倫理方面，需要警惕它的動向，防止濫用，保證其公平、公正性。

04

2020年末，銀保監會主席郭樹清說，中國政府已明確將數據列為與勞動、資本、技術并列的生產要素。這是至關重要的一點。

目前，各國法律似乎還沒有準確界定數據財產權益的歸屬。所謂大數據征信，是大科技公司掌握著數據的控制權。一旦數據確權，意味著它將有數據主體、報酬定價和流轉配置。

通俗來說，它是說的數據?數據價格是多少，怎么交易?

從法理上來看，《征信業務管理辦法(征求意見稿)》遵循了數據確權這一思路。“辦法”要求企業不得以欺騙、脅迫、誘導的方式和向被采集的個人或企業收費的方式，從非法渠道采集、或以其他侵害信息主體合法權益的方式采集信用信息。

這一要求確定了數據主體，也給交易方式劃了紅線。

中國金融科技創業者喜歡夸大大數據征信的作用。在歐美，大數據被稱為替代性數據，他是傳統征信數據的補充，在中國，由于央行征信數據的不完善，大數據被拔高到“德不配位”的地步。

2014年，美國國家消費者法律中心發布一篇《大數據，個人信用評分的大失望》的文章，揭露大數據征信公司的信息錯誤率高于50%。

大數據風控或征信目前存在一個嚴重的問題是，它的有效性未能經過信貸周期或經濟周期的驗證。大數據的算法“偏好”和數據局限性，也未經過風險的洗禮。越是擴大大數據征信的應用越是危險。

無論征信或大數據征信，在于預判違約問題，違約有主動違約和被動違約，通俗的話講就是“有錢就是不還”和“想還就是沒錢”。市場擴張期，征信約束力來自人們對預期看好的追漲，而不愿違約犧牲前景，但在收縮期，就會產生各種各樣的問題，如策略性違約，即當違約成本低于還款成本時，權衡后選擇違約。

當風險來臨時，一切風控或征信，都將被架在火上烤，就看到時是煉金還是烤糊了。