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支付寶11月24日發(fā)布新版本,，主推社群產(chǎn)品“圈子”,，并因此引發(fā)風波。分析人士表示，支付寶的社交屬性一直偏弱,，使之不能像微信那樣被用戶高頻使用。從這個意義上講，阿里巴巴設法增強的支付寶社交屬性，并沒有問題,，但此次調(diào)整卻使得許多不堪入目的大尺度照片出現(xiàn)在“圈子”之中，只允許女性用戶發(fā)布內(nèi)容上傳照片,，芝麻信用分等于或高于750分的用戶（即所謂的優(yōu)質(zhì)客戶）可以評論,。
此事件引發(fā)廣泛關注甚至是公憤。業(yè)內(nèi)人士關注的是,，芝麻信用積分被企業(yè)濫用,，這嚴重有悖于起碼的行業(yè)慣例,。征信數(shù)據(jù)及積分,、評分，在美國等許多國家,，只能被用于經(jīng)濟用途,，如保險、就業(yè),、購房,、租房等。此事件暴露出我國征信體系及相關監(jiān)管的不完善,。
征信體系是現(xiàn)代經(jīng)濟運行的重要基礎,，對于降低社會交易成本具有不可替代的作用，甚至可以被認為是重要性不亞于產(chǎn)權等中介服務的基礎設施,。我國近年來積極引進歐美發(fā)達國家的經(jīng)驗,，加快發(fā)展市場化個人征信機構，相繼出臺了《征信業(yè)管理條例》,、《社會信用體系建設規(guī)劃綱要（2014-2020）》,。然而，毋庸諱言,，由于我國征信體系建設起步較晚,，金融、經(jīng)濟和法制環(huán)境的配套機制還很不健全,，因而發(fā)展水平還遠遠不能適應經(jīng)濟發(fā)展的需要,。隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應用，中國征信業(yè)發(fā)展還需要同步實現(xiàn)從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)自動處理技術,、數(shù)據(jù)庫技術到大規(guī)模,、自動化的數(shù)據(jù)挖掘技術的升級，并匹配建立起來自金融等行業(yè)的支持機制,，以及有效的風險管理和監(jiān)管體系,。支付寶“圈子”風波的出現(xiàn),，從反面凸顯了加快征信業(yè)及風險管理和監(jiān)管體系發(fā)展的緊迫性。
中信出版集團“清華五道口互聯(lián)網(wǎng)金融叢書”最新推出了信用風險研究專家,、北京大學金融研究中心兼職研究員劉新海所著的《征信與大數(shù)據(jù)：移動互聯(lián)時代如何重塑“信用體系”》一書,。這本書深入介紹了美國個人征信業(yè)的發(fā)展概況尤其是三大個人征信機構、企業(yè)征信巨頭,，以及服務垂直領域的專業(yè)征信機構,、基于互聯(lián)網(wǎng)的新興征信服務公司；然后切入大數(shù)據(jù)時代,，就個人征信機構運用大數(shù)據(jù)征信技術提供服務的各種探索進行了敘述和點評,；最后分析了全球個人征信業(yè)面臨的機遇與挑戰(zhàn)。這本書對于我國加快個人征信業(yè)發(fā)展,，完善相關管理和監(jiān)管體系具有重要的指導意義,，同時也對于廣大個人用戶增強信用風險意識、提高個人信用管理水平提供了可行的思路和方法,。
美國是個移民社會,，尤其是早中期，隨著大量移民流入,，傳統(tǒng)金融機構很難判斷個人和企業(yè)信用,。這使得早在北美殖民地時期，美國民間就開始出現(xiàn)地方性征信機構,。之后的100多年,，征信業(yè)隨著信貸市場的逐步繁榮而獲得發(fā)展，但真正意義上迎來騰飛要等到計算機技術的出現(xiàn),。征信業(yè)的快速發(fā)展,，在美國社會也催生出各種亂象，為此,，美國官方制定了《公平信用報告法》,，要求征信行業(yè)必須停止報送如婚姻、個人職位升遷,、犯罪記錄等信息,，聚焦于經(jīng)濟類信息，如違約和拖欠債務,。到了20世紀90年代,，數(shù)據(jù)庫技術的成熟誘發(fā)了三大征信機構出現(xiàn)，初步形成了博睿,、艾奎法克斯,、環(huán)聯(lián)等全國性征信機構，與專業(yè)征信機構,、征信服務公司的細分市場,，個人和企業(yè)已經(jīng)養(yǎng)成了積極查看信用報告及重視自身信用的意識,。美國政府也隨之完善了相關的監(jiān)管法律法規(guī)，在美國,，還有美國消費者數(shù)據(jù)行業(yè)協(xié)會承擔著行業(yè)管理的職責,。
按照書中的介紹，博睿等美國三大征信機構,，是通過一系列的收購兼并而成長起來的巨頭企業(yè),，能夠為個人和企業(yè)用戶提供廣泛的信用服務、決策分析服務,、市場營銷服務,、電信數(shù)據(jù)托管，還注重對已有數(shù)據(jù)進行精耕細作般的深加工,。
值得一提的是,，谷歌風投等互聯(lián)網(wǎng)投資基金也投資了新興的征信服務公司Credit Karma，這與我國國內(nèi)阿里巴巴與騰訊直接成立征信子公司頗為相似,?；诨ヂ?lián)網(wǎng)的大量交易數(shù)據(jù)以及延伸獲得的用戶隱私數(shù)據(jù)，能否納入征信范疇（例如非經(jīng)濟數(shù)據(jù)）,，又能否在未經(jīng)用戶明確許可的情況下被征信企業(yè)使用，監(jiān)管部門需要盡快拿出具體的監(jiān)管框架,，確保在更好的利用互聯(lián)網(wǎng)技術進行征信商業(yè)模式創(chuàng)新的同時,，盡職保護個人隱私。
書作者在全書第二部分談到,，大數(shù)據(jù)為征信機構提供了全新視角,，不僅可以采集更為海量的信息，特別是將消費者公共記錄納入其中,，而且還建立起基礎的大數(shù)據(jù)技術,、增強的數(shù)據(jù)匹配連接能力。以環(huán)聯(lián)為例,，這家機構還在努力研發(fā)下一代技術,，推動聲紋級別技術的深度應用，并加快數(shù)據(jù)匹配處理能力,，使得數(shù)據(jù)建檔,、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)入庫速率提高,。大數(shù)據(jù)還將幫助征信機構更好的開展數(shù)據(jù)分析和服務,。
書中介紹了常見的信用評分，指出這是消費者信用市場的重要元素,，可被廣泛應用于信貸,、保險,、其他消費場景甚至宏觀經(jīng)濟分析，介紹了國外不同市場就信用評分應用的各類嘗試,，但提醒指出,，信用評分不能被濫用。
就征信數(shù)據(jù)如何應用于宏觀經(jīng)濟,，書中也給出了解讀,，包括中觀層面的風險信息服務，以改善宏觀經(jīng)濟部門改善貨幣信貸政策,，更好的推進金融監(jiān)管,，改善消費者權益保護；以及宏觀層面的風險信息服務,，如更為迅捷的實現(xiàn)對金融風險的識別,，從根本上解除或降低爆發(fā)系統(tǒng)性金融風險的危險。
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