大数据背景下的互联网金融征信问题分析

骆盼盼

摘要：随着大数据技术的广泛应用与金融行业的不断创新，互联网金融的发展已不可逆转，新的金融模式提高了金融服务效率，形成新的支付和交易方式，传统的信用信息系统已无法金融行业发展的需要。本文简要介绍了大数据的概念，互联网金融的特征，互联网征信的含义和特点，并通过分析当前互联网金融征信存在的问题，提出相应的解决对策，仅供相关人士参考。

关键词：大数据；互联网金融；金融征信

1.大数据背景下的互联网金融征信的现状分析

1.1大数据的概念

在互联网快速发展的背景下，美国专家在2008年率先提出大数据一词，主要是基于网络信息的数量迅速增加，使得金融服务形式多变，对应的数据量也急速增加，采用传统的搜索方法难以满足用户的搜需求。为了解决这个问题，专家们提出了大数据概念，旨在利用数据提取原理，通过先进的分析方法及时向用户传递准确的数据信息。随着人工智能技术的发展，大数据分析工具逐步完善，促使大数据的应用更为方便。大数据是指它利用云计算与云存储技术，建立新的处理模型，能有效解决传统软件工具在一段时间内无法捕获、管理和处理的数据集合。大数据具有更强的决策能力和流程优化能力，能够适应大型的数据增长处理以及各种信息资产。

互联网金融是基于社交网络、云计算和互联网工具等实习金融支付的功能，是一种新的金融模式，具有成本低、效率高、灵活性强的特点。互联网金融对象在长期互联网金融活动中产生的一系列大数据被称为互联网金融数据，从构成来看，具体包括了用户数据、商业数据、行为数据、金融服务和文本数据等。传统金融机构的数据资产类型主要包括金融机构的账户数据，用户资产数据以及用户收入和支出数据。由于互联网金融在收集浏览数据、组织和存储数据方面远远高于传统金融，所以互联网金融在收集信息方面占据着绝对优势。将大数据应用于金融服务业，对金融业产生了重大影响。

1.2互联网征信的含义与特点

征信是指对能够反映公司或者个人的信用状态，对信用信息产品（如个人信用报告）的信息进行收集、处理和分析，将采集的信用报告作为其自身或第三方机构进行信用交易的基础，能够更好地帮助用户控制信用风险，进行信用管理的活动。随着互联网金融的持续发展，互联网金融征信也逐渐出现在人们的日常生活中，在互联网条款下，无论是企业信用还是个人信用，其信用报告活动的背景都离不开互联网带来的大数据。因此，现代互联网信用报告的核心特征就是与大数据紧密相连。互联网信用主要指个人或公司在互联网交易中，由对应的机构对用户在互联网过程中存储的信息数据进行采集、整理和保存，结合离线渠道收集的相关信息，使用大数据和云计算等技术，对企业或者个人进行评估，完成评估信用过程。

互联网征信的最大的特点就是信息来源广，除了电商交易数据、移动支付信息等网络交易数据信息之外，还包括了网络社交平台信息，如微博、微信、QQ等，用户在进行视频浏览、信息搜索时也会产生与消费交易有关的信息，除此之外，还包括通过地方政府机构的征信平台共享的数据，使得整个数据来源更为广泛全面。另外，现在的信息数据的呈现形式多种多样，使得数据处理变得更加复杂，大量由电子邮件、网站、图片、视频等格式体现的个人信用数据使得互联网信用报告机构需要使用包含大型计算机集群的云来处理，而且信息处理的综合水平要求也越来越高，可能需要通过图像处理、语义识别、数字挖掘等手段共同对互联网的数据进行分析，并且还要存储大量数据并确保动态更新和数据安全，用来提高信用评估的决策效率与预测模型的精准度。

1.3互联网金融征信现状分析与存在的问题

1.3.1征信体系覆盖不充分

我国大多数居民在信用评估方面的意识不强，对应的征信体系设计也不充分，加上互联网金融本身具有强烈的民营资本色彩，抵御风险和偿债能力相对较弱，在征信方面做得相较于各大银行不够完善，而且对于征信模型以及具体评分标准方面没有完全统一。与此同时，互联网金融缺乏可靠的政府机构作为可信的信用收集渠道，与传统银行或股份制银行竞争，处于劣势，互联网金融只能够从各商业银行历史信用数据里进行简单的汇集整理，大量的个人信用报告原始数据仍然分布在各个司法、工商、税务、公用事业单位等部门，互联网金融没有合法取得用户信用信息的渠道。

1.3.2失信行为的惩戒制度不健全

我国对于不诚实交易的控制存在很大的缺陷，处罚力度不够，导致借款人违约成本较低，市场欺诈、合同违约和债务违约等现象层出不穷，政府部门和公共机构对于社会信用体系建设不完善，监管力度不强，针对互联网金融的交易未能与时俱进，推出适用于当前经济发展的管理条例。

1.3.3数据平台标准未能统一

目前，我国对于征信的信用信息平台没有统一的规定，单单由民间机构对数据进行定义无法实现长远的发展。由于互联网金融平台未能接入到全国统一的征信系统，所以无法获得核心的信用数据，使得其信用评价结果的准确性有待商榷。其次，不同的金融平台的业务操作规范不同、授信标准不同、信息内容相对分散，导致征信数据形态各异，很难形成统一的数据标准，无法实现行业内数据共享，难以指定标准化的规范，现有的信用信息系统也未能覆盖整个社会，严重制约大数据得信息获取。

1.3.4隐私性风险

伴随着大数据时代的到来，金融市场诞生了互联网金融行业，为金融行业带来了发展机遇，同时也存在一定挑战。金融企业能够很好地利用大数据的收集、分析以及判断的特点，结合数据挖掘与数据重构，对在互联网平台进行交易的客户做出针对性的分析。大数据丰富了获取现有数据信息的渠道，但同时存在海量客户信息与个人隐私信息泄露的风险，互联网金融在交易监管方面本就比较薄弱，很容易在对信息内容进行整合与管理的时候出现风险。

2.大数据背景下的互联网金融征信的新思路

2.1加強征信部门管理的力度

政府部門要针对信用问题制定相关征信政策，加强法律法规宣传，而且还要提升自身的权威性，加强风险控制的可操作性。大数据征信模式的出现，要合理的整合线上的信息资源，提升资金本身的利用率，建立适用于大部分互联网金融产品的社会征信模型和评分标准，制定推动行业本身发展的政策，加强对相关征信信息准确信、完整性、及时性的核查力度，合理利用互联网平台进行征信工作宣传。

2.2完善互联网金融征信体系

我国在个人征信体系方面做得还不够完善，为了有效降低风险，有必要借鉴国内外的优秀经验，不断完善互联网金融信用体系。首先，相关政府机构需要加大对金融公司信息管理的监督力度，禁止披露客户信息，遵守相关法律法规进行客户信息的收集，针对我国不同地区的情况，建立国内信息和数据管理平台，加强对信用报告的监督。其次，政府部门应严惩互联网金融不诚实行为，尤其是金融借贷业务，对于失信单位和个人，建立黑名单，提高失信的经济代价，通过司法程序警告，甚至禁止进入互联网金融行业等。

2.3完善良好的金融市场制度体系

为了保证我国金融市场长期稳定繁荣发展，必须不断完善金融市场体系，防范和控制金融市场风险，特别是金融市场业务系统，要加强对于业务绩效评估，风险防范等方面的改革。首先，我们必须改善创新金融市场业务系统，刺激行业发展，提高业务绩效，提高银行的盈利能力。其次，国有企业要抓住现代机会发展，积极调整自身结构，进行转型，促进产业结构调整，提升创新能力，大型商业银行需要收集市场需求，进行市场调研，准确分析，了解客户的实际需求，完善金融银行服务创新机制，推出满足客户需求的产品和优势。最后，还需要加强风险防范，完善网络融资风险管理体系。

2.4加强行业间的交流与合作

在社会发展的大条件下，各行各业相互渗透，我国需要整合优势资源，正确应用大数据技术，促进不同行业，不同领域的交流与合作，推进支付信息的互通，鼓励和发展跨境电子商务产业，建立有效的应对机制，建设完善的电商交易平台，充分发挥行业协会的协调和监督，统一市场秩序，在经贸合作中应趋利避害，实现行业间的互帮互助，将眼光放在共同的利益上，强化员工的专业能力与职业素养，建立互联网金融风险的科学和预警系统、信息交流平台，增加对互联网金融风险的预警和反应能力，建立更为完善的金融市场。

结束语

综上所述，互联网金融产品的发展是大势所趋，为促使互联网金融长期健康、稳定、繁荣发展，需加强互联网行业之间的交流。互联网金融部门必须要履行职责，加强监管，完善征信法律体系，建立统一的征信标准，并做好宣传工作，提高社会公众的法律意识和风险防控能力。

参考文献：

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