信用体系建设亟待完善

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技术进步为管理金融风险提供了新的模式，尤其是大数据的应用，为建立全新的信用体系奠定了基础。

圆柱

江悦卿

随着对普惠金融监管要求的提高，困扰普惠金融程度的一个关键因素浮出水面——信用体系的完善。特别是随着大数据、区块链和人工智能等金融技术的广泛应用，信用的表达、度量维度和评估手段也在发生变化。

日前，在笔者参加的一次信用技术会议上，相关行业的人士和学者认为，在新的金融发展时代，迫切需要建立一个完善的信用体系。目前，似乎不仅有金融技术的基础支持，也有风险案例的教训。与此同时，一个共识正在形成:信用是中国当前金融服务体系改善和增强普遍性的关键环节。

中国人民大学副校长刘元春表示，技术进步为管理金融风险(尤其是大数据的应用)提供了新的模式，并为建立全新的信用体系奠定了基础。

依靠信用技术解决信息不对称问题将有助于降低交易成本，提高金融服务的覆盖面、可用性和满意度，从而满足各行各业日益增长的金融服务需求。中国程心集团董事长毛振华也表示，以消费金融为例，面对客户风险高、客户信用信息不完整、恶意欺诈、客户违约成本低、债务回收成本高等诸多新挑战，消费金融可以利用大数据风险控制技术丰富传统数据维度，利用多维数据、算法和模型快速识别借款人风险。

现实是什么？据统计，就范围而言，中国14亿人口中有8亿经济人，只有2.75亿人有信用评价，这意味着约66%的经济人没有信用评价。从内容上看，除了许多孤立的信用信息孤岛外，反欺诈和打假的动态信息处于混乱状态。与此同时，由于66%的经济人口无法享受合理的金融服务，高风险、高收益的产品应运而生，从而导致暴力收款等问题。

在这种情况下，有必要利用科学技术的力量，通过当前用户的信用积累，获取更加多样化、多维度和实时的信用数据。范普金科联合创始人、爱前进首席执行官约翰·杨(John young)告诉作者，信贷是金融的核心，但利用互联网进行贷款欺诈正在摧毁信贷调查的基础。根据世界著名的信用报告公司exper ian的统计，中国的网络欺诈风险已经上升到世界前三位。从银行到互联网金融平台，它们都遭受欺诈。约翰·杨指出，随着互联网金融的发展，欺诈手段不断升级，越来越多的技术手段也被用于信用欺诈，如伪造信用卡账单。在这种情况下，平台反欺诈的难度大大提高，不仅降低了信用审查的效率，也增加了平台成本。

如果我们运用信用技术的力量，整个信用体系建设将会得到改善。John young指出，由于信用技术可以通过各种在线场景和数据自动捕获个人信用信息，并将用户在食品、服装、住房和交通方面的信用表现与政府公共部门相结合，能够更有效地满足从基本民生消费需求延伸到信用管理和信用、金融管理等金融服务的需求。基于大数据模型的自动化审批可以不断优化授信审批流程，增加业务量，有效控制风险。快速增长的业务为大数据模型积累了更有效的训练样本，使模型能够迭代更新，真正实现数据和技术驱动的信用决策。

约翰·杨说:“通过信用技术，当人工智能设备监测到异常数据时，智能风险控制模型可以采取紧急制动。通过智能算法分析，可以快速发现虚假票据的规律，从而帮助风险控制团队制定新的反欺诈规则。”不仅如此，即使诈骗团伙从明显的大团伙转变为隐蔽的小团伙，基于人工智能的智能风险控制也能有效识别异常。

可以说，金融是人工智能的自然应用场景。经过智能客户获取和智能操作、智能风险控制和智能贷款，基于人工智能的图像理解、语音识别和自然语言处理能力可以广泛应用于金融的各个方面。通过机器学习和深度学习等技术发展，可以全面提高财务效率，降低成本。

兆联消费金融有限公司董事总经理张指出，国内信贷基础设施建设薄弱，覆盖的广度和深度达不到合格的信贷标准。信用基础设施建设不仅关系到金融的包容性目标，还关系到社会生活各个方面的交易成本，更关系到一个国家的进步和文明。张呼吁尽快完善和扩大信贷基础设施，扩大覆盖面，增加内容。

毛振华说，加强个人信息保护可以建立一个真正健康的信用体系。在信用技术创新过程中，个人信息的过度采集、不当处理和非法使用的混乱现象时有发生，因信息披露引发的侵权和欺诈活动呈上升趋势，个人信息的挖掘和利用正成为一把“双刃剑”。毛振华指出，对于信用技术企业来说，保护个人信息隐私的能力是信用服务机构的核心竞争力。