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摘 要：文章基于国内外关于互联网时代个人信用评估的理论和实践,结合对芝麻信用的个人信用评估机制的重点分析,研究了互联网时代我国的个人信用评估问题,对我国信用评估机制建设中存在的问题进行了思考,并尝试给出相应的政策建议.
关键词：互联网；个人信用评估；芝麻信用
一、 基于大数据的个人信用评估的理论研究
个人信用评估理论在国外的研究由来已久,并且已经取得大量有价值的研究成果.伴随着互联网的兴起,国外学者对个人信用评估领域进行了理论探索和创新.Freedman（2008）研究表明,P2P平台收集到的借款人的信息有助于加强平台信用评估的能力.Greiner（2009）通过对P2P 平台的数据信息进行分析,得出社会关系对借款人的信用状况存在关联.Hoofnagle（2013）认为,通过互联网渠道获得的信息将有助于解决之前大部分人缺失信用记录的状况,这是由于传统信用评估指标单一造成的.Clements（2015）通过研究发现,利用互联网大数据改进的 FICO XD模型在信用评估水平上实现了突破.
近几年,随着互联网在国内的快速发展,我国在基于大数据的个人信用评估研究方面也取得了一定的成果.莫易娴（2011）指出,互联网金融的发展细化了关于消费者信用的信息,极大促进了征信业的发展.罗锦莉（2015）认为,相较于传统征信而言,互聯网征信让更多的人群享受到金融服务.柳向东和李凤（2016）通过“人人贷”数据分析得出,在互联网借贷的违约识别方面,随机森林模型表现最好.
综上所述,针对大数据时代的个人信用风险评估研究,国外学者更倾向于证明互联网信用评估相较于传统信用评估的优势,国内学者的研究大多还只是论证大数据技术的必要性,并未系统性研究我国互联网个人信用评估机制.因此,本文将以“芝麻信用”为例,力求通过对其评分机制的分析,对我国互联网个人信用评估机制建设提出有益的建议.
二、 互联网个人信用评估的发展历程
1. 国外个人信用评估的发展历程.
（1）基于传统数据指标的信用评估.19世纪中叶,费埃哲公司开发出第一款基于数据分析的个人信用评估系统——FICO信用评分.1995年,房利美和房地美与费埃哲合作将FICO信用评分应用到房地产的贷款审查流程中,信用评估开始被金融机构采用,截至2015年,超过90%的借贷使用FICO信用评分.尽管FICO 信用评分的广泛使用促进了美国信贷行业的发展,但也存在一些缺陷.美国消费者金融保护局的一项分析表明,美国大约11%的成年人口没有信贷信息,无法获取FICO信用评分.FICO信用评分的局限性,促使了大数据信用评分的产生和发展.
（2）大数据公司的替*估机制.
①益博睿：加入房租数据.益博睿在传统信用评估指标中加入房租信息作为主要信用指标.一些在传统信用评估体系下无法获得授信的消费者因为房租信息指标的加入,可以通过信用报告中每月偿还房租的记录,享受到金融服务,这对于在传统信用评估机制下无法获得金融机构贷款的人群,尤其是对于学生和刚参加工作的年轻人具有非常重要意义.
②费埃哲、艾克飞和律商联讯：加入电信和公共事业缴费数据.费埃哲与艾克飞及律商联讯集团联合开发了新的信用评估产品——FICO XD.FICO XD加入了有线电视、公共事业缴费等数据指标.FICO XD是在传统FICO评分无法从消费者的信用报告信息中获取时才发挥作用,它的推出就是让传统 信用记录不足的人有机会享受金融信用服务,并且在消费者拥有足够的信用记录之后,就可以获得FICO信用评分.
③环联：加入历史信用数据.环联结合消费者历史支付数据,得到对消费者信用更精准的评估,并且扩大了能够获得信用评分的人群.例如,传统信用评分关注消费者是否按时还款,而环联的评估机制可以揭示消费者之前的支付以及每月的变化.此外,新评估机制还考虑了消费者更换住所的频率、账户历史等因素.
2. 我国基于数据驱动的信用评估建设.从2006至2009年,中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心与中国人民银行合作,建立了“中国评分”.该项目运用先进的数据挖掘和统计分析技术,建立信用评估模型,输出信用得分.2008年,我国的商业银行开始普遍将其用于信贷决策活动中,极大地推动了我国信用体系的建设和发展.
与美国相比,我国的个人信用评估还存在一些问题：第一,个人征信数据范围太小.以2016年的信贷记录为准,个人征信仅覆盖35%的人群.而美国三大征信机构已经完成了成年人口的全覆盖.第二,数据指标维度太少.目前人行征信中心采集的数据指标仅有20个左右,而美国传统的FICO信用评估的数据指标包含500个,最后从中提取50个去做信用量化评估.
三、 芝麻信用的信用评估分析
信用风险评估是金融业发展的基础,基于自身平台交易积累的大数据优势,阿里金融在信用风险评估方面具有国内同类平台无法比拟的优势.作为阿里金融的征信机构,芝麻信用为阿里金融的崛起奠定了基础.
1. 芝麻信用的信用评估建设.芝麻信用运用大数据及云计算技术对平台交易带来的海量信息进行处理,相对客观精准的反映了个人的信用风险状况.芝麻信用的信用评估建设包括数据搜集、技术处理、评价模型、应用场景等.
（1）数据搜集.芝麻信用数据来源较为丰富,大致可分为以下三种：
①阿里体系内数据.阿里体系内的数据包括电商平台、互联网金融以及娱乐业务三块,电商平台数据主要指淘宝、天猫等电商平台拥有的用户信息,互联网金融数据是指蚂蚁金服旗下的支付宝、余额宝以及阿里小贷等金融产品产生的交易信息,娱乐业的数据来自阿里旗下的影视、游戏、音乐等业务.
②外部数据.外部数据是指与阿里达成合作协议的公共机构所提供的数据,以及一些与芝麻信用交换信息的国内主流P2P平台.
结论：适合个人信用论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关个人信用记录网上查询开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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