来源： 中国经济网 

    ▲ 一个人在日常行为中会产生千千万万不同维度的数据，这些数据可以分析出一个人的不同特质。而这些个人信用数据犹如一个个标签，呈现出独特的商业价值
　　▲ 我国征信行业起步较晚，个人征信体系建设不够完善，面临信用信息缺失、信息泄露和隐私保护、信用评估模型尚待市场检验、信息孤岛等诸多问题
　　家住北京市丰台区洋桥附近的侯天龙向拉卡拉申请了一笔个人贷款，后台审核调取了相关征信数据，了解到其信用良好后很快放了贷款；辽宁沈阳市的廉先生因在个人征信平台的信用分数较高，而优先获得一嗨租车的出租使用权……
　　近年来，个人征信平台发展如火如荼。个人信用如何获取？有何商业价值？征信数据在使用过程中面临哪些风险？
　　信用信息“百川归海”
　　所谓个人征信，是指依法设立的个人信用机构对个人信用信息进行采集与加工，以便依法向合法的信息查询人提供个人信用历史记录。随着金融服务的普及、消费者行为的转变、征信技术的逐步提高，不少互联网公司、传统产业资本开始纷纷布局个人征信业务。
　　一个人在日常行为中会产生千千万万不同维度的数据，这些数据可以分析出一个人的不同特质。但从影响来看，个人信用数据使用的“刀刃”更多是在金融领域。
　　比如，目前考拉征信、芝麻信用、腾讯征信、中诚信征信、91征信等各大金融征信公司均已通过信贷、电商消费、社交、日常生活等数据收集个人信用，获取个人信用信息。
　　中诚信征信有限公司总经理毛赛介绍说，目前个人征信数据的获取方式主要有以下四种：用户提交数据、互联网数据抓取、第三方合作数据（包括互联网公司以及政府官方渠道等）和历史业务沉淀等相关数据。
　　“拉卡拉早期以便民金融服务起家，出身金融领域，极为看中个人信用在金融领域的运用。拉卡拉联合多家知名企业控股的考拉征信，致力于为构建诚信社会提供权威、高效的征信服务，以期让每一个个体都能体验到信用所带来的价值。”据考拉征信首席技术官葛伟平介绍，在数据源方面，考拉征信拥有拉卡拉及多家股东的数据支持，通过公共部门、多行业合作企业的数据共享获取信用源，数据涉及还款转账、电商购物、公共缴费、招聘求职、金融服务等。同时，考拉征信获取的海量大数据资源，借助与中国科学院大学、北京大学等院校联合开发的信用评分模型，能够构建出立体化用户画像，精准量化信用风险，形成对个人的信用评估。
　　目前，考拉征信拥有针对个人与小微商户的考拉个人信用分和商户信用分等信用评分产品，也首创职业征信解决方案，为个人的面试求职带来便利。
　　腾讯征信相关负责人在接受《经济日报》记者采访时表示，腾讯征信拥有全国领先的人群覆盖率优势，依托海量活跃用户，为建立基于互联网信息的信用评估提供了强有力的支撑。在获得用户的正式授权情况下，整合用户在腾讯内部以及外部合作伙伴数据，借鉴国际上较为成熟的信用评价经验，结合自身用户特点，综合运用大数据、机器学习以及传统统计方法相结合的技术手段，构建信用评分模型。
　　商业价值日益显现
　　征信公司遍地开花的背后是市场对征信需求的增加和征信信息价值的日益凸显。从商业银行信用卡的发卡量也能窥其一斑。易观国际日前发布的《中国个人征信市场专题研究报告2016》显示，2011年至2015年，中国大陆住户消费贷款规模由8.9万亿元上升至18.8万亿元；与此同时，我国商业银行信用卡累计发卡量由2.9亿张上升至5.2亿张。个人征信市场需求增长迅猛。
　　在国开证券研究部副总经理杜征征看来，个人征信需求日益增加，信用经济和信用管理的逐步完善愈来愈受到重视。个人征信行业面临着前所未有的发展机遇，各家征信公司利用个人征信信息布局金融、教育等各大商业领域，信用体系建设已成为当今社会最热门的话题之一。
　　“京东拿到了个人信用评估，做大了京东白条，支付宝拿到了个人信用评估，做强了蚂蚁花呗。对于腾讯而言，用户的个人信用可以在腾讯信用平台上，获得合作伙伴提供的金融和生活特权服务，金融特权包括银行发卡、消费信贷、现金借贷等场景，生活特权未来将陆续开放。”腾讯征信相关负责人表示。
　　“目前，我们的业务主要面向金融机构，在贷前审核、贷中监控、贷后管理以及客户价值挖掘等方面全面提供有针对性的征信服务。同时，依靠公司自身的资源和集团的信用生态建设，与互联网保险公司、券商、评级等合作伙伴一起探索新的征信模式和服务领域。”毛赛说。
　　葛伟平表示，拉卡拉以支付为基础，搭建起综合金融服务平台，通过彼此独立发展，又相互关联支撑的共生体系来促进业务全面发展。在共生体系之中，征信既可以独立发展，也可以为其他业务做支撑。
　　多渠道的海量个人信用数据正不断被纳入征信体系，促进征信行业飞速发展，带来整体商业价值的提升。“相关个人信用评估也已广泛应用于金融、租车、租房等领域，特别是成为银行、小贷、P2P机构信用评估的重要参考。”葛伟平说。
　　破解瓶颈迫在眉睫
　　我国征信行业起步较晚，个人征信体系建设相对不够完善，面临不少“成长的烦恼”。
　　在毛赛看来，信用信息缺失是目前面临的最大挑战。“中国人民银行征信系统中的信息主体数量达到8.7亿多个，但是，其中有金融信贷信息的仅有3亿多个。这个人群是普惠金融服务的重要群体，但是在传统征信技术中，如果缺少了金融数据特别是信贷历史数据，就难以有效评估其信用状况，这是征信行业面临的难题。”毛赛认为，互联网大数据征信的发展，为解决这一难题提供了可能。如何通过使用非金融数据和金融弱相关数据，特别是互联网大数据去准确评估信用，是当前征信行业发展的重要方向。
　　“随着大数据行业的迅速发展，信息泄露和隐私保护等问题越来越严重。这也需要监管部门和市场机构互相配合，既要有政府的相关法律法规约束和有效监管，还需要所有征信及大数据从业者的行业自律。”毛赛表示，对信用数据的实时性要求也越来越高。互联网金融特别是在消费金融场景下，消费者需要在短时间内获得借款或分期，因此需要业务申请与审批的流程尽可能简化、风控决策时间尽可能缩短，这就对征信的实时性提出了更高的要求。
　　葛伟平表示，目前各家征信机构的信用评估模型还有待市场的检验，各家机构的数据维度还有待完善，模型设计与调整也需要通过不断实践来论证；另外，“信息孤岛”也是行业内普遍存在的问题，许多机构的数据仅为自身体系服务，尚未打通、相互共享，这也使得不法分子、老赖等有机可乘。（经济日报 温济聪）