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利用替代数据提升征信服务质量的思考!
日期:2023-04-04    来源:   浏览次数:93次
 2022年12月,中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》,鼓励征信机构提供基于企业运营数据等多种数据要素的多样化征信服务。传统征信业主要依托企业资产状况、借贷记录等信息,存在数据来源不足、类型单一等问题,限制了征信机构准确评估用户信用状况的能力。因此,需要利用替代数据进行补充。替代数据包含了个人消费、支付,企业用电、用水等多方面的数据。这些数据虽然不与主体的信用状况直接相关,但通过大数据分析,可以实现对信贷主体的精准画像,以此评估其偿还能力和信用风险。
  数据与征信业具有天然契合性,数据赋能征信的关键在于提升数据丰富度。充分利用多元替代数据,可以完善信用风险评估模型,有效提升征信服务质量。但目前我国替代数据的应用仍面临诸多困难和挑战,尤其是在将替代数据纳入监管的过程中,存在数据治理机制落后、数据供给不足等多方面的问题。为进一步释放数据要素在征信领域的价值,须结合具体场景找出问题所在,为数据要素更好赋能找到可行路径。
  替代数据应用存在的主要问题
  (一)界定不清、重点不明,难以满足治理需求。一是治理规则滞后于技术发展。《征信业务管理办法》(中国人民银行令〔2021〕第4号)将替代数据纳入征信监管范围。随着数据分析技术的进一步提高,原本不相关、非敏感的数据,经过挖掘分析后会转变为具有关联性、敏感性的数据,这对征信数据的界定与管理方式提出了新的要求。同时,目前的征信数据规则与《个人信息保护法》有关个人信息的保护规则高度重合,未根据征信数据的特点进行规范,对于电水气等企业运营数据则缺乏明确规定,难以适应实际应用中的治理需要。同时,大量数据服务机构是替代数据的重要来源,但却游离于征信监管体系之外。这些机构在数据采集、加工和流通的过程中,存在大量的不规范行为,既难以保证数据可信度,又容易引发安全风险。
  二是治理思路未能抓住重点环节。现有治理思路主要从数据本身出发,根据数据与主体的关联性评估风险,忽视了数据处理的动态过程,没有充分认识到应将处理行为作为规制的重点。治理方式上,着重于对数据本身的分级分类以及数据采集环节的规制,而在数据分析、应用等环节缺少有效监管。随着电商、社交、公共服务等系统中的海量数据被加以汇集,一旦借助大规模、高维度的分析技术,可以从原本不相关的数据中还原出个人隐私和企业经营状况等信息。如果缺乏可靠的安全保障机制,可能导致个人信息与商业秘密泄漏,甚至危及国家安全。
  (二)孤岛丛生、标准不一,难以形成规模化供给。一是数据资源共享体系不完善。征信数据的共享汇聚是实现数据赋能征信的基础,但征信数据共享渠道单一,替代数据源活力不足。公共数据持有主体分散且开放数据需要投入大量资源,在缺乏明确的职责规定和市场化运营机制的情况下,难以推动开放。同时征信数据敏感度高,涉及个人隐私和国家安全。在缺乏数据分级分类管理细化规则的情况下,容易出现“一管就死”的问题。另外,互联网平台等机构拥有大量用户数据,但从商业角度缺乏主动开放的动力。
  二是数据标准不统一。数据的标准化是实现征信数据互通、融合的保障。我国征信数据来源广泛、类型繁多,涵盖金融机构和各类替代数据相关业务系统。但实践中,由于各系统间的技术路线与数据标准不统一,在接口、格式方面存在异构性和不兼容性,不仅极大增加了数据流通与汇聚的成本,也导致了数据质量低、时效性差和结构不合理等问题,影响了征信数据互通的效率和效能,制约了征信数据共享的深度和广度。
  加强数据要素赋能征信的对策建议
  (一)强化顶层制度设计,优化征信数据治理架构。一是加快征信数据治理立法进程,推进多主体协同治理。修订《征信业管理条例》(中华人民共和国国务院令第631号)与《征信业务管理办法》,细化征信数据分级分类标准,规范征信数据处理行为,明确替代数据的界定标准。做好相关规则与《个人信息保护法》《数据安全法》等法律的衔接,建立征信数据安全风险防控机制,健全个人信息权益保障机制,鼓励个人信息合理利用。推动建立以人民银行为主导、多方协同的征信数据治理机制。加强金融机构内控机制建设,做好自律管理。规范其他数据来源者在征信数据处理活动中的业务流程。鼓励行业协会等社会力量,通过制定行业标准、开展评估监测等方式积极参与治理。完善征信数据管理体制与国家数据顶层架构的衔接。发挥新组建国家数据局的统筹作用,协调好不同领域在业务模式、管理要求等方面的差异。在其他数据与征信数据转换的过程中,实现监管规则和方式的有效衔接。
  二是找准征信数据特点,采取针对性的治理思路。以数据处理行为为重点,构建征信数据治理新模式。征信数据的风险不仅源于数据本身的敏感性,更在于不当的数据处理行为。应将治理的重点从数据本身转向数据处理行为,加强对过度分析、重复使用等问题的关注。在现有的个人征信业务持牌制、企业征信业务备案制基础上,建立分级备案、分类监管机制,对数据处理尤其是数据分析环节所采用的技术手段进行分级,并以此确定相匹配的监管模式。
  (二)健全数据开放共享机制,推动数据标准化工作。一是建立征信数据共享机制,探索公共数据授权运营。加快数据共享平台建设,推进独立征信机构与人民银行征信平台的对接,探索征信业与其他行业的数据互通模式。允许符合条件的主体在合理范围内有偿使用公共数据。所得收益首先用于反哺公共数据运营的资源投入,调动开放积极性,其余资金由财政统筹。
  二是推进数据标准化建设,夯实流通应用基础。由人民银行、全国信息安全标准化技术委员会牵头,制定统一的数据技术标准与数据管理标准。尽快在数据格式、数据接口、数据存储等软硬件方面建立通用标准;在数据采集、数据加工、数据共享等环节实行通用规范;在数据质量、数据安全等方面进行统一评估。降低数据处理成本,促进数据互通和互操作。
  (作者单位:对外经济贸易大学法学院)
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