「信聯」，能成為中國徵信的救命稻草嗎？

整理 | 近音 米格

監管層正在重視金融風險防控

國家信息化專家諮詢委員會委員、央行科技司原司長陳靜

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重要的金融風險防控

金融是現代經濟的核心。

金融風險，尤其是系統性金融風險危害巨大。而金融領域的風險點多面廣，其隱蔽性、突發性、傳染性、危害性都很強。

一旦發生金融風險，金融體系運轉失靈，必然會導致全社會經濟秩序的混亂，甚至引發嚴重的政治危機。

因此，金融風險防控，是世界和國家的大事，對此黨和政府歷來高度重視,一直強調：「金融是國家重要的核心競爭力。」

在做好金融工作要把握好四項重要原則中，明確提出要強化監管、提高防範化解金融風險的能力；

要以強化金融監管為重點，防範系統性金融風險為底線，加快相關法律法規建設，完善金融機構治理結構，加強宏觀審慎制度建設，加強過程監管更加重視行為監管；

防止發生系統性的金融風險是金融工作的永恆主題，要把主動防範化解系統性金融風險放在更加重要的位置；

科學防範早識別、早預警、早發現、早處置，著力防範化解重點領域風險，著力完善金融安全風險，發現和風險應急處理機制。

事實上，金融風險具有兩大顯著特徵。

第一是影響巨大。

第二是防範預警難度很大，至今仍然是世界的難題。

目前，金融界的共識是，金融危機產生的原因十分複雜，涉及經濟宏觀政策、金融體系的脆弱性、金融監管的失敗、社會集團利益，以及國家和政治的博弈等。

圍繞金融危機產生的研究越來越多，爭議也越來越多。

金融風險防控和監管仍然是世界公認的難題。

金融風險防控分兩個部分，即金融機構自身風險的防控，以及金融監管機構對風險防控的監管。

事實上，我國的金融監管信息化，目前達不到美國的程度。

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人工智慧

時下是重要歷史時期，創新與發展都很迅速。新一代人工智慧及其應用也在悄然興起。

去年，國務院發布了新一代人工智慧發展規劃。

規劃指出，人工智慧的迅速發展，將深刻改變人類社會，改變世界。

當前，新一代人工智慧相關學科的發展理論建模、技術創新、軟硬體升級等，整體推進，正在引發鏈式突破。

這也將推動經濟社會各領域從數字化、網路化向智能化加速躍升。

這個規劃明確要求，「建立金融風險智能預警防控系統」是及時，並且重要的。

目前，中國的金融行業在加強加快利用人工智慧，主要有以下場景：

第一，機器學習神經網路應用知識圖譜。

機器學習對財務交易數據進行建模，分析其中的顯著特徵，利用回歸分析等傳統機器學習的演算法預測交易的策略，將神經網路應用於知識圖譜。

目前，知識圖譜在金融中的應用大多用在風控和徵信領域。

基於大數據的風控，需要把不同來源的數據，不管是結構化還是非結構化的，都整合在一起。

這樣可以減低數字當中的不一致性，有效地進行結構性的數據對比。

它應用於金融預測、反欺詐，應用於融資授信決策，通過數據篩選、建模和預測打分，將不同的資產分類分別出來。

同時，它也應用於智能投顧，利用人工智慧演算法，為客戶提供資產管理在線投資建議服務，實現個人客戶的批量投資顧問服務。

第二，計算機視覺與生物特徵的應用。

以生物識別技術為代表的新的手段受到越來越多的重視。

生物識別技術通常分為兩類，一類是用人類特有的生理特徵，比如指紋、人臉、虹膜；另一類是用人類特有的生態特徵。

互聯網尤其是移動互聯網，服務安全是關鍵。

而安全的基礎是參與基因活動的真實身份的確認。

人工智慧的重要的領域在金融行業里有重大的應用，現在刷臉取款已經開始，還有語音識別、自然語言處理、語音的數字挖掘等等。

第三，服務機器的應用。

一個是機房巡檢機器，投入24小時的機器人，輔助人工進行監控。

網點大堂嘗試設置智慧機器人，賦予機器人性化，賦予其人性的形象和相應的感情動作，對網點客服進行智能答疑、輔助分流、大數據營銷等等。

事實上，這在銀行里已經逐步開始應用，實行區域的自動巡航，但還是一個實驗階段。

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人工智慧與風險防控

金融危機產生的原因十分複雜，金融風險防控與監管仍然是公認的世界難題，人工智慧有希望能解決這個問題。

實際上，800多年來金融發展的研究發現，金融風險和金融危機的產生，有標誌性特徵，有一定的規律。

世界範圍內積累了浩瀚的相關數據的資料，現在要切實分析掌握其中的必然性。

金融監管部門的信息化已經有相當好的基礎，積累了大量的基礎數據，同時擁有高性能計算機能力，僅缺乏智能化分析能力。而金融機構也缺乏智能化的分析能力。

新一代人工智慧的優勢是深度學習和大數據應用，與金融機構高度的互補，正好適應在金融風險防控和監管上應用。

當前，人工智慧發展是解決這一問題的歷史機遇。

而如何加強人工智慧在金融防控中的作用？

第一， 進一步建立完善大數據的管理和平台。

第二， 金融機構切實支持和推動相關人工智慧產業的發展，加強與相關研究單位院校的合作。

第三， 人工智慧企業研究單位要高度重視，積極探索金融防範。

第四，金融機構要高度重視人才隊伍建設。

「信聯」，能成為中國徵信的救命稻草嗎？

北京大學金融智能研究中心主任助理 、《徵信與大數據》作者劉新海

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中國徵信現狀

2017年4月21號，央行徵信管理局發布消息：全國八家個人徵信機構沒有一家合格，這給了徵信行業一個重大衝擊，震撼至今。

無論金融科技還是風控，都與徵信分不開。那麼什麼是徵信？我們在中國怎麼做徵信？

徵信系統可以被看成金融的高速公路，金融信貸平台可以被理解成交通工具，風控是駕駛技術。如果沒有一個好的徵信系統，再好的駕駛技術也沒有意義。

我們圍繞三個重要的徵信現象來講一講中國的徵信問題。

中國的徵信體系

從2006年正式有央行徵信系統，到2017的徵信格局，可以從徵信機構、徵信監管者、數據提供商、徵信用戶、數據主體這幾個維度來分析。

2018年之前唯一一個官方徵信機構，成立於2006年，官方名稱是國家金融信用信息基礎資料庫。它是一個基礎資料庫，但它實質上就是一個徵信機構，雖然一直存在一些爭議。

它有什麼特點？全球唯一一個既是個人徵信機構，也是企業徵信機構，同時還是央行信貸登記系統的徵信機構。目前，它的數據覆蓋了四億消費者和兩千多萬企業信貸記錄，目前提供的主要產品有徵信報告個人版和企業版、信用數字解讀（信用評分、部分銀行內部測試）、關聯分析。

央行徵信系統把全國銀行的信貸數據整合在一起，在解決處理信貸金融風險問題上發揮了重要作用，使不良率大幅度降低，同時促進了經濟發展。

但是央行徵信系統也存在一些問題。

首先是整個金融市場服務不完善，金融信貸服務供給不足，導致央行徵信系統覆蓋的人群和企業非常有限，1/3的人群被覆蓋了，大量小微企業沒有被覆蓋。

其次與發展階段有關，央行徵信系統服務的對象，目前僅限於持牌的金融機構。

再次是它自身的問題。它是一個國家事業單位，而不是獨立的商業機構，運行效率比較低，缺乏市場化機構，產品和服務單一，而市場需求非常迫切。相比來說，美國的三大徵信機構，每年能研發出上百個徵信產品。而中國央行徵信系統十年來研發的徵信產品還非常有限，這不是由於人的原因，主要是機制和體制的問題。

最後是市場機制問題。美國的三大徵信機構，每年能研發出上百個徵信產品。而中國十年來研發的徵信產品還非常有限，這不是由於人的原因，主要是機制體制的問題。

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徵信大躍進

2015-2017年，是徵信大躍進的三年。

在全球各個國家，包括東南亞、歐洲、美國，從來沒有哪個國家的徵信能像中國徵信這樣，這麼大幅度地引起社會大眾、所有金融機構、所有大數據公司的關注，所以稱之為徵信大躍進。

徵信大躍進的發生並非突然。

首先，互聯網金融和消費金融興起，新金融機構需要徵信服務，央行徵信中心無法直接給他們提供服務，或者提供的服務不夠。

其次，互聯網經濟發展非常快，越來越多的用戶購買場景需要有信用評分、信用決策工具。

再次，雖然我們只有1/3的消費者有傳統信貸數據，但進入大數據時代和互聯網經濟時代，消費者有豐富的其他非信貸信用數據。

下圖我們看到三大運營商和微信，他們的活躍用戶遠遠超過央行徵信系統覆蓋的信貸人群，這些數據可以輔助進行信用分析。

這種情況下，央行監管層面對市場化徵信開始有所鬆動。

首先，從個人徵信來說，八家個人徵信機構在2015年1月5號通知準備徵信工作，掀起了大躍進的序幕。大量的互聯網高科技公司和新興的金融機構都要做徵信。

其次，從企業徵信來講，國家目前有130家企業徵信機構備案，但這些機構都比較弱小。整個社會，也有50萬家公司註冊名稱具有徵信的字眼。

最後，資本市場的認可，出現了中國徵信第一股。

徵信大躍進帶來了哪些弊端？

首先浪費了大量的人力、大量的資金。

其次導致「徵信」概念的混亂。徵信與風控混淆不清，很多人理解的徵信是風控，認為一切數據皆信用，只要有點數據都想做徵信，徵信機構變得沒有門檻。

為什麼徵信大躍進這個泡沫滅掉了？主要原因是金融監管的加強，特別是互聯網金融的整治在加強。

徵信產品是有公共屬性的，那麼民營機構如何保證公信力？如何保證消費者的權益？保證公平正義，贏得監管層、傳統金融機構的信任？這是一個需要長期且深層思考的問題。

徵信大躍進的背後，是我們對徵信的本質理解的欠缺。

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機遇和挑戰並存的信聯

百行徵信（信聯）最近引起了很大關注。它自有優勢。首先是央行的公信力，有很強的央行背景。其次，互聯網金融徵信是有空間的。

但它仍面臨很大的挑戰，一是商業機制如何能不完全利用央行的行政權力把數據搜集起來，制定合適的商業遊戲規則，拉著這些不太成熟的新金融機構一塊來玩，用商業的力量把大家糾集在一塊。

二是能否採用市場化的商業機制、激勵機制，讓徵信系統更加有效率，進而開發出一些更加滿足實際需要的產品。

三是如何結合大數據，人工智慧技術、區塊鏈技術做一些徵信研發上創新，面對未來飛速發展的互聯網經濟。

上圖是2018年以來新的徵信體系，加紅的表示2018年之後徵信體系發生的一些變化。如果對未來的徵信體系做一個分析，信聯能否解決中國的徵信問題？我的回答是，能解決一部分。

第一，它在覆蓋信貸人群和新金融機構上能做出一些貢獻，但能不能成為一個有效率的徵信體系，有待觀察。

第二，徵信產品是一個半公用的產品，需要市場的參與、政府的監管，兼顧公平和效率。我國的特點是政府強勢，市場活躍。政府和市場的平衡點還沒有找到，國進民退還是民進國退，還在博弈中。

第三，個人信息對個人徵信衝擊比較大。中國徵信或者是風控的機會在於強勁的需求和相對寬鬆的個人信息保護政策。但目前有一種趨勢：某些（個人信心保護）的政策制定部門，不考慮消費者的實際需求，不考慮企業真正運營的情況，計劃全盤引進歐洲新出台的個人數據保護措施（GDPR）。這樣做出的決策，雖然實際完全落實不太現實，但還是會對個人徵信，對風控，提出極大的挑戰。

第四，企業徵信的挑戰。相比個人徵信來說，企業徵信的特點是非標性，維度比較高，情況比較複雜。中國目前的企業徵信還存在很大的挑戰，即使央行有很多的企業徵信數據，企業徵信的產品仍很難推出來。

但國內還是有很好的機遇，我們有很多豐富的非信貸信用數據。比如電信數據、支付數據、社交數據、電商數據、心理測量數據。

從徵信角度來看，分散和不加工的數據沒有用。可以通過一些機構提供一些通用的基礎產品，通過徵信的視角、思路把數據整合，提供一些通用的產品數據，這樣大家做風控的時候就會有效率一些。

這裡提一個政策建議：非金融徵信平台，可建一個電信的徵信機構，電信內部的信用風險能解決，也可以對外輸出。

美國就有這種電信的徵信平台，電信數據不僅能反映經濟活躍性，也有先用後買的徵信含義。這個可以作為一個基礎的徵信平台給信貸提供服務，也可以為很多先用後買的互聯網經濟服務。

前面提到的50萬個含有徵信字眼公司，在2017年4月21日之後一部分開始改名了，把徵信改為信用，向社會信用體系建設靠攏。

徵信掛不上了，就往社會信用體系上靠。社會信用體系是中國特有的，它跟徵信系統關係非常緊密，但是還是有區別，徵信是用信用信息解決風控，而社會信用體系則是想把徵信的一些機制用於政府管理和社會治理，不限於金融領域。

未來的社會信用體系建設會和徵信有交叉、聯繫，但兩者不是一回事。

中國徵信業現在還沒有走向成熟，沒有找到政府和市場的平衡點，這種博弈還是要繼續，還要付出代價。

附：第一屆卓越·風控頒獎盛典榜單

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金融科技風控服務商TOP 30獲獎企業：

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