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摘要：本文在分析比较“平台征信”和“央行征信”模式优劣的基础上,指出央行征信模式是目前快速建立互联网金融征信体系的有效途径.在此基础上,从制度支撑、现实需求、有益补充和技术保障四个方面分析了将互联网金融征信纳入央行征信系统的可行性,提出要在完善互联网金融征信法律法规体系,明确互联网金融征信行业标准的前提下,推动互联网金融信用信息纳入央行征信系统,建立互联网金融征信体系的思路.
关键词：互联网金融;征信体系
中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2015（2）-0087-04
建立互联网金融征信体系是防范互联网金融风险、促进互联网金融进一步健康发展的重要手段.目前,互联网金融征信体系有两种模式可供选择,一种是依托于互联网金融服务平台建立的征信模式,本文称之为“平台征信”;另一种是将互联网金融信用纳入央行金融信用信息基础数据库（简称“央行征信系统”）,本文称之为“央行征信”.截止到2013年底,央行征信系统已收录超过1800万户企事业单位和8.4亿自然人信息,基本为全国每一个有经济活动的企业和个人建立了信用档案,日均查询量分别达到94.8万次和29.3万次,央行征信在支持经济社会发展方面的作用逐渐显现.
一、互联网金融征信模式：央行征信与平台征信比较
（一）信息来源：“平台征信”信息来源渠道单一、持续性无保障;央行征信信息种类丰富,信息来源稳定.“平台征信”信息主要来源于在业务开展过程中客户的行为数据,一定程度上反映客户的社会关系和经济行为特征.以阿里为例,阿里集团凭借出色的品牌优势积累了庞大的客户群,通过阿里巴巴、淘宝、天猫、诚信通、支付宝等电商平台记录了每位客户的每一笔交易信息,信息主体在网络上留下的任何信息都会被阿里自动收集,包括信息主体没有义务披露的信息,从而积累了大量的网络交易支付数据,目前,阿里已拥有近8000万企业用户和5亿多消费用户.但是,电商平台是阿里征信信息的唯一来源,阿里征信数据库只收集其客户的网络交易信息及其相关信息,信息的指向性很强,而同样反映信息主体信用状况的工商、税务、环保、传统信贷等信息则无法征集,信息征集渠道和信息类别过于单一,也导致信息之间难以交叉验证.
央行征信信息是从不同行业、不同领域的信息源单位征集,涵盖各行各业能够反映信息主体信用状况的信息,既包括信贷信息,也采集工商、税务、环保、公积金等非银行信息,信息类别较多,各类信息之间可以相互交叉验证,有利于验证、甄别虚假信息.《征信业管理条例》明确了央行征信系统的法律地位,对从事信贷业务的机构向央行征信系统报送数据进行了强制性的规定.此外,人民银行及相关部门就央行征信系统数据报送、查询、使用等都形成了制度性规范,因此,具有稳定的数据来源.
（二）信息质量：“平台征信”信息时效性强,但存在“信息噪音”;央行征信信息时效性弱,但不存在“信息噪音”.在电商平台交易过程中,交易一旦产生,交易信息会即时被阿里征集录入,不存在时间差,因此阿里征信的数据具有特别强的时效性.由于互联网金融的陌生环境和交易主体的“同质性”,互联网金融交易机会主义产生的可能性明显增加,致使大量无用、虚假的“信息噪音”随之产生,而互联网信息技术并不能从海量的信息中辨别、遴选出真正有用、真实的信息,反而是大量“信息噪音”掩盖了真正有价值的信息,因此难以全面、准确反映信息主体信用状况.
央行征信只有经信息主体同意才能征集相关信息,包括信贷信息、公用事业信用信息、政府部门相关信息等,且信息一般由相关信息源单位录入,从信息产生到进入征信数据库必定存在一定的时间差,因此信息的时效性相对较弱.但央行征信在信息征集前会与信息源单位就信息的类别等进行协商,要求信息源单位按照既定模式报送数据,且信息源单位会对信息进行简单加工处理,并对信息的真实性负责,因此不存在“信息噪音”问题.
（三）信息采集成本：“平台征信”信息采集成本低,央行征信信息采集成本较高.电子商务平台具有环境透明、信息共享的特点,阿里征信所获信息由交易网络直接产生、传播,信息征集收录均通过电子商务数据库自动完成,无需设置专门平台进行信息征集、管理和传播,几乎零成本地获取客户信息.
央行征信则需要建立专门的信息管理系统,由专业信息管理技术人员对信息进行征集、管理,并且要与信息源单位协商,经同意后才能获取信息,信息征集、管理需要大量的人力、物力,成本较高.
（四）信息处理能力：“平台征信”具有强大的信息处理能力.阿里电商平台搜索引擎具有较强的信息组织、检索和排序功能,可对海量信息进行标准化排序,形成时间连续、动态变化的信息序列,使信息使用者能够根据信息主体连续、动态的历史交易信息判断出信息主体的风险状况,并可得出其违约概率.搜索引擎的检索功能够有针对性地满足不同信息使用者的需求.云计算保障了海量信息的高速处理,解决了信息超载问题.阿里征信借助大数据挖掘和强大的信息流优势,通过搜索引擎对信息主体在网络上遗留下的“软信息”进行整合、筛选,将大量碎片式、难以量化和传播的“软信息”转变为可量化、可传播的“硬信息”,并通过“软信息”验证、甄别信息主体刻意隐瞒的虚假信息,从而提高信息的可信度.阿里还通过强大的数据征集、分析和行为跟踪功能,时刻监测信息主体的交易行为,建立公布客户不良记录的“互联网全网通缉”机制,提高交易风险的可控性.
央行征信在信息处理方面远不如平台征信强大,如央行征信系统提供的征信产品和服务较为有限,但随着其模式的日渐成熟,信息处理能力将逐步强大,功能将逐步完善.
结论：关于对不知道怎么写征信论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文个人征信网上查询论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
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