全国人大财经委副主任委员
中国人民银行原副行长
清华大学五道口金融学院院长
吴晓灵
互联网、移动互联网产生大数据，云计算为大数据挖掘提供了技术支撑，信息技术发展为金融服务长尾客户提供了可能，也为普惠金融的发展提供技术支撑。金融服务需要以征信为基础，市场催生了需求，也唤醒市场对投资征信业的热情。在互联网、大数据、云计算的大背景之下，中国的征信业应该如何发展？在网络个人信息无处不在的情况下，如何处理好个人信息安全与征信业发展的关系？市场翘首以待的个人征信牌照发放还有哪些认识需要统一？
怎样认识征信行业
大数据背景下征信无处不在，很多人也都在谈征信，但是，大家实际是在不同层次上使用不同概念谈论征信。到底应该怎样认识当前中国的征信市场？
第一，个人信用征信。传统个人信用征信是个人信用状况的评估，与个人的资金活动相联系，反映个人债务状况和资金延迟支付状况，包括缴费、纳税等。凡是与个人资金运作有关系，一般来说应该算作个人信用征信。在国外，谈到个人信用征信，一般有很多维度，美国使用最多的信用评分（FICO）主要参考付款历史、欠款数据、信用历史时长、新的信用帐户、使用的信用帐户五个维度信息，全部与资金有关。但是，近些年来，个人征信机构也在参考资金收付有关的个人行为数据，包括水电费缴纳，等等。
第二，个人诚信。现在社会上经常提到的所谓征信，其实并不完全是信用征信，而是涉及很多诚信行为。个人诚信是对个人契约精神的评估，与个人合同履约状况相联系，与信用评估有关联，但不是决定性因素。社会诚信建设很大程度是道德规范，让守信者方便，失信者受惩戒。现在各行各业发布黑名单、白名单，其实有很多信息中他们的行为与资金并没有完全关系，而是反映的履约情况。
第三，行为征信。互联网、大数据和云计算使得数据拥有者能够对客户行为偏好做出分析，对客户的偿债能力、支付能力、履约和欺诈倾向有所分析，用好大数据可能有助于反欺诈和提供差异化服务以及市场营销。但是，对金融授信的风控作用有待检验。现在很多人在挖掘的是行为数据，这些行为数据反映的行为偏好不一定能够完全用于金融授信，但是可以对金融授信有一些参考。
第四，数据服务。这类服务提供者不直接掌握数据资源，主要是围绕大数据征信提供第三方技术和服务，包括大数据挖掘，在数据源上层完成数据分析和风险控制。很多拥有数据的公司都想做大数据分析，也有一些技术公司想对这些大数据做分析服务。这些和金融界所说的典型的个人信用征信不完全一致，有关联但不是同一个事情。
上面就是对当前社会谈到个人征信业时涉及到的四个层次的分析。我认为针对个人征信市场的不同层次、不同需求，应该实行差异化监管。个人信用征信主要服务于金融授信活动。
如何认识独立第三方个人信用征信
世界近百年发展历史证明，只有独立第三方开展个人信用征信才更有公信力，也才更公正。为金融授信服务的个人信用征信要由独立第三方负责，因为只有这样做才没有利益冲突或利益关联，因而没有行为扭曲。为了使自己的信用分数提高一些，有人是不是可能有意多去使用与征信因素有关的服务？这种行为社会上是存在的，背后其实就隐含着一定行为扭曲。
独立第三方数据源清晰，可以通过合同、外部接口规范、数据库审计等方式管理，数据留存可以使信息可追溯、可异议、可纠错，有利于保护个人信息安全。在互联网时代，每一个人的信息都可能上网，保护不好就会对个人隐私造成侵犯。在数据化时代，个人数据就是个人的无形财产，应该得到很好的保护。独立第三方征信也可以从技术手段上更好保证信息安全。独立第三方没有利益竞争，有利于解决信息孤岛问题。如果每一个信息源都想靠自己掌握的信息和别人竞争，有利益竞争就会导致信息不共享，容易形成信息孤岛。个人信用征信由第三方评估，更容易形成统一认识。
独立第三方的标志是什么？现在最大的争议点就在于此。给出几个标准，第一，公司治理独立，高管、资产、财务、人员独立不受个别股东控制，有一个独立公司治理结构，在公司独立运作过程中不能被个别股东操纵。第二，数据来源多元独立，分析模型独立。第三，业务独立，不参与信息源和使用者同范围的业务。业界讨论该问题时有不同意见。香港证监会所属香港证券及投资学会出版的信贷评级服务及惯例，将独立性和利益冲突界定为“业务不受现有或潜在的有关业务关系，或与任何其他方的任何业务关系，或潜在业务关系的影响，或因不存在上述关系而受影响”。这句话通俗说，因为做评估涉及相关业务，或相关人员，使得业务受到影响，或者说没有相关业务和相关人员，也受到影响，因为与他们没有关系，所以不能够受到公平公正待遇，这也是一种影响。
中国个人征信市场格局与监管
公共机构与市场机构协同发展，要发挥中国人民银行征信中心公共平台作用，向社会提供公平公正的信用征信服务。市场化独立第三方从事个人信用征信，市场化机构从事专项个人征信服务及数据服务。市场化个人征信服务还是应该分层次。
