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摘要：隨著互聯網金融的穩定發展，我國征信行業逐漸的興起、發展起來，芝麻信用作為國內首批成立的征信機構，其現有的征信體系、評價模型還存在一些缺陷，無法對征信質量進行保證，使得隨時可能產生巨大的信用風險。通過分析芝麻信用現有體系構建情況，結合與建行信用合作等實際案例，并參照國外知名征信企業ZestFi－nance等公司的征信體系和信用評估模型，提出相關的建議，旨在促進芝麻信用的建設發展，從而帶動整個國內征信行業的成長。
關鍵詞：芝麻信用；征信；信用評分
1征信發展背景及芝麻信用的現狀
當前，伴隨著金融科技的逐漸興起以及互聯網金融的成熟穩定，征信業務在整個金融領域的重要程度越來越明顯。在以美國為主的西方發達國家，信用文化發達，整個信用行業的發展趨于穩定，信用體系也高度成熟，無論是機構還是個人，對于信用保護和管理的重視程度也非常高。而在中國，隨著人們信用意識的提高，征信也漸漸融入到人們的生活當中，其應用也越來越廣泛。然而國內的征信行業尚處于初級階段，征信機構數量較少，規模普遍較小，與一些全球知名的大型征信機構相比，不具有競爭優勢。因此，中國的征信行業在未來還有很大的發展空間。眾所周知，征信就是對自然人或法人及其他組織機構進行信用管理的活動。在此過程中，相關機構通過固定的程序，依法收集、整理、保存、加工所需的信用信息，并以此提供信用測度、評估、咨詢、引導等業務服務，幫助各類客戶判斷當前或未來存在的信用風險，加以控制，將風險盡可能的降到最低程度。征信行業的運行模式如圖1所示。由于市場上存在著信息不對稱，處于不同層次的市場參與者對于信息的掌握程度相差較大，擁有較少信息的參與者參與市場交易的風險也就越大。因此，加強信用風險管理，可以盡可能地處理這些隱患、解決相關的市場信息問題。在很多西方國家，征信行業已經有很多年的發展歷史，從最初的起步，到井噴式的發展、建立健全征信制度、大規模地并購整合，再到成熟穩定，現在已經有了較完整的征信體系框架，不斷地為整個國民經濟的繁榮穩定提供支持與幫助。像益博睿、艾克菲、環聯這些知名的征信公司，規模巨大，業務繁多，每年的盈利也是巨大的。而這些征信巨頭成功的背后，離不開相關國家完善的法律政策保障與扶持，這也是整個征信行業發展的推動力。而在我國，從芝麻信用、騰訊信用等第一批審核通過的八家征信機構，再到當前的一百多家，整個征信行業的規模在不斷變大。然而，由于國家性質與政策原因，央行作為我國征信工作的主導者，更多的是在發展、支持國家征信，因而個人征信體系還不夠健全完善，具有國際影響力的征信機構寥寥無幾。而這其中，最為人們所熟知的應當要數首批審核通過的芝麻信用了。芝麻信用是2015年初螞蟻金服推出的第三方征信機構，它是根據各式各樣的數據而設計得出來的信用體系，可以通過阿里云計算、機器學習等獨有的技術手段來反映各個用戶的信用情況，已經在融資租賃、借貸款、花唄借唄、信用卡等多個領域實現應用，為客戶提供不同的服務。而現如今，伴隨著支付寶的廣泛使用，芝麻信用作為其附屬產品，使用人群也越來越多。2017年芝麻信用與建設銀行的合作，共同推動了線上線下業務并存的發展模式，增加了電子支付等新型業務，打通了信用體系，加強了芝麻信用在普通大眾心里的權威性，使得其應用途徑進一步拓寬。因此，對于芝麻信用的技術要求越來越嚴格。雖然芝麻信用的體系、技術等各個方面相對于國內其他征信平臺有很大的優勢，但其現有的征信方式、信用評價模型還存在缺陷，無法對征信的質量做出保證，使得隨時可能爆發巨大的信用安全風險，對芝麻信用平臺造成不可估量的影響。因此，分析芝麻信用現有體系，再建立新的更加完善的征信體系，有利于完善平臺建設，降低信用安全風險，促進芝麻信用發展。
2芝麻信用現有的征信模式
2．1數據的來源與采集過程
芝麻信用依靠著大數據技術和云計算技術采集并處理著龐大的個人數據。大數據技術，即快速地從龐大的數據庫中篩選出相關數據，獲取有用信息，從而減少數據信息重復、信息不對稱等問題。芝麻信用擁有廣泛的數據來源，一方面阿里巴巴名下的支付寶、淘寶、天貓等各個電商平臺用戶眾多，眾多的用戶帶來了龐大的信息源，其個人身份信息、支付情況、購買情況都是作為信用評級的重要依據。另一方面，與阿里巴巴合作的許多機構提供了很多數據，例如一些公共機構為芝麻信用提供了政府部門的公開信息。還有2017年初，中國建設銀行在與支付寶合作以后，也為芝麻信用提供了金融信貸、個人投資等相關的行業信息。除此之外，一些私人的運營商、P2P平臺也會與芝麻信用進行信息互換合作。這些渠道為芝麻信用提供了龐大的數據源，芝麻信用再運用大數據技術將其整合成數據信息資源庫，為后續的信用評分評級提供了支持與保障。云計算技術，即通過互聯網計算處理程序將數據處理的結果傳遞給客戶，并提供各種IT服務。芝麻信用依靠云計算技術先進的數據處理能力將大量的數據進行成批的處理，將繁雜的數據通過效用計算、分布式計算、網絡存儲、虛擬化、負載均衡等手段轉化為精簡有效的信息，以此來完成對不同用戶的信用評估，并劃分信用等級。
2．2評分評級體系
芝麻信用分是在用戶與芝麻信用簽訂服務協議后，依據用戶在花唄、信用借還等功能平臺的各項使用數據，運用阿里云計算、人工智能等獨有或新興技術手段，建立評價模型，以此來反映各個用戶的基本信用情況，其評分構成包括用戶的信用歷史、個人行為偏好、履約能力、身份認證、人脈關系五個方面的內容。分數值的范圍在350到950，且信用水平與分數呈正比關系。再依照不同的分數，將用戶劃分成不同等級，等級越高的用戶可以得到更多的便利服務作為回報。
2．3評分產品應用
芝麻信用與ofo、阿里旅行等眾多商家簽訂了合作協議，使得芝麻信用評分不僅可以應用于信用借貸，而且在人們日常生活服務等方面都有很好的應用。一方面，在螞蟻金服推出了花唄、借唄等個人消費信貸產品后，用戶可以根據自己的芝麻信用分值，借到或提前使用相應數量的金額，且信用分值越高，可以借到的金額越大，還款利率也越低。另一方面，不同信用等級的用戶還可以享受到不同類別的信用服務作為對自身良好信用的獎勵，例如芝麻信用分高于650分且無不良記錄的用戶，可以在線上申請分期極速貸款，還可以享受優拜單車、神州租車免押金租車的待遇。芝麻信用分高于700分且無不良記錄的用戶，可以下載免押金騎行。芝麻信用評分產品真的是應用廣泛。
3芝麻信用現存的問題
3．1個人信息的安全性
由于芝麻信用的評分是基于用戶信息完善的基礎上進行的，用戶信息越完善，越有利于芝麻信用分的提高，這使得很多用戶都會將自己的基礎信息保存在系統中。而且為了方便操作，用戶只需要輸入密碼就可以進行賬戶登錄，甚至有時可以設置為本機無密碼登錄。再加上用戶的信息交互，還要被管理人員進行信息管理。因此，當系統的監管保護做得不夠到位的時候，信息非常容易被泄露，一旦被不法分子給利用，后果不堪設想。
3．2數據的真實性和全面性
廣泛的信息來源渠道使得芝麻信用掌握著上億用戶的信息，因此很難保證所有的信息數據都是真實的。有些用戶可能會杜撰一些不真實的基本信息，還有些用戶的各項消費記錄可能會由于系統問題的沒有上傳，這些都會影響數據的真實性。而且內部人員的疏忽也可能導致數據出錯。另一方面，由于芝麻信用分的參考依據往往是用戶在阿里巴巴的某些平臺的消費數據或是別的網站、平臺上面的特定數據，這可能會導致得到的數據過于單一，缺乏其它方面的數據，還不夠完善，不利于得到準確的結果。
3．3評價體系的適用性
由于在芝麻信用建立初期，國內的征信行業尚未發展起來，因此其初期的體系構建都是參考美國等發達國家的征信行業體系。是否適用于國內的征信市場，還需要進一步的投入與驗證。除此之外，針對不同類型的用戶，芝麻信用的評價標準不可一概而論，否則會嚴重影響評估結果的準確性。
3．4盈利不可持續
雖然美國征信行業的發展經驗表明了整個征信業務存在著高額利潤空間，但由于國內的征信行業發展尚未成熟，很多用戶并不了解征信的價值和意義。為了加強用戶對征信的認識和了解、擴大覆蓋面，芝麻信用每年在宣傳推廣方面還需要投入部分資金，并且在與很多大型企業合作時暫不收費。因此芝麻信用的盈利水平較低且不可持續。除此之外，芝麻信用主要是通過提供信用評分、出售信用評分給目標客戶以取得相當的收入，這也是征信業務最基礎的服務收入，然而這樣的盈利模式所得到的收入是較低的。再加上芝麻信用的收費標準還將用戶使用量、數據貢獻度等作為參考依據，即用戶使用量越多、數據貢獻度越高，其費用也就越低，這使得芝麻信用的盈利更低。
3．5其他問題
除此之外，還有客戶存在刷信用的行為、征信對象無限制可能加大信用風險、現有技術存在的缺陷等問題，這些問題限制了芝麻信用走上更高層次的臺階，不利于其發展、壯大和盈利。因此，要想降低安全風險，使得芝麻信用更好更健康的發展成熟，我們必須采取一系列的措施，讓現存的一些問題得到改進，有利于芝麻信用的完善。
4對策與建議
4．1建立自我監管機制和用戶信息安全保護機制
在采集數據、加工數據、應用與服務等各個環節設置自我監管機制，保證各個環節正常、準確的運轉，嚴防內部出錯事件的發生。一旦發現某一環節出現問題，及時更正，以便不影響結果的準確性，也提高了各個環節的效率。對所有的用戶進行實名制驗證，并建立專屬的信息數據庫，以保護用戶信息的安全。同時提供設備鎖、安全密碼等保護措施，嚴格確認是否為本人操作，防止信息的泄漏。并且在未告知用戶經得其許可的情況下，嚴密封閉用戶信息，絕不提供給第三方機構。
4．2加強對外合作，拓寬業務范圍
加強對外合作，尤其是與一些極具影響力、擁有龐大的用戶流量的國有控股企業、大型私營企業的合作，可以增加用戶量，豐富數據來源。芝麻信用應當以2017年初與中國建設銀行合作為契機，繼續與其他的商業銀行進行業務合作，推動線下業務渠道，拓寬宣傳途徑，加大對芝麻信用的宣傳力度，以此吸引一批相對傳統的用戶，從而建立一定的權威性。除此之外，芝麻信用還應當增加業務類型，不能僅僅提供基礎的征信服務，還應當發展信用衍生服務，即基于信用評估模型，增加相關業務的決策分析、精準營銷手段等服務類型，以此來吸引大型企業，提高盈利水平。
4．3加快技術革新
芝麻信用應該加快技術創新，提高模型開發的能力，并參照美國FinTech公司ZestFinance的征信模式及信用評估模型（如圖2所示），將人工智能應用到大數據分析中，運用機器學習的理論，采集各類信貸數據、網絡數據、社交數據，使數據類型得到補充同時不僅使結構化數據得到妥善處理，還可以處理大量復雜的、無規律性的非結構化數據。再參照ZestFinance公司在其自身建立的評價體系大框架下開發的八類信用評估模型，將原有的評價體系進行細化，針對不同類型的業務情況，開發出不同的信用評估模型，使得整個評價體系更加健全完善，提供的信用評分也更加精確。除此之外，芝麻信用還應該定期對評價模型進行更新改進，以應對越來越多用戶的需求。
4．4提高數據的采集質量，充分應用數據
盡量從數據源頭獲取未經加工處理的第一手數據，既保證了數據的完整性與精確性，又在數據源頭上建立了自身優勢。此外，還應當檢測數據，排除一些不真實、低質量的數據，提高數據質量。新的數據要結合征信模型進行優化與驗證，保證其可以進行廣泛應用。芝麻信用要優化征信數據算法，充分應用征信數據，不能僅限于信貸，還應當應用在社交、消費等各個方面。
5總結
當前，我國征信行業尚未發展成熟，與國外發達國家相比還存在一定的差距，而芝麻信用作為國內征信行業的領跑者，要盡可能地發揮自身的用戶優勢、平臺優勢，加強對外合作交流，不斷的改革創新，完善征信體系模式，努力建設成為全球知名的征信機構，并帶動整個國內征信行業的發展。
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作者:夏義鑫 武詩雨 單位:安徽財經大學金融學院 安徽財經大學財政與公共管理學院