京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
征信商业化 数据采集遇瓶颈
从各类信用评分到信用租车、租房、旅游等场景,过去一年中,8家个人征信机构试点动作频频。日前,国务院总理李克强做《政府工作报告》时明确提出要完善社会信用体系。这其中市场化征信机构无疑发挥重要作用,不过这些机构在数据采集方面明显存在短板,大量个人和企业数据散见于各职能部门,没有互联互通。为此,全国政协委员、中央财经大学金融学院教授贺强建议,政府向市场化征信机构开放公积金、社保、低保、婚姻状况、水电煤、交通违章罚款逾期等居民信息。究竟政府部门能否向商业征信机构开放诸多民生数据?
数据采集存短板
个人征信领域在过去一年快速发展。去年1月,央行批准芝麻信用、考拉征信等8家机构开展个人征信业务试点。
市场化个人征信机构的加入改变了以金融信贷数据作为征信评价依据的传统做法,将社交、资金往来、购物、行为习惯等数据引入到征信体系内,随后芝麻分、考拉分、华道征信猪猪分等信用评分纷纷推出,免押金住酒店、免押金租车、免押金租房、先诊疗后付费等尝试,让没有信贷记录的人群也能享受信用的便利。
在个人征信市场快速成长的背后,市场化征信机构在数据采集方面的先天不足也引起了人们的关注。一位个人征信业内人士表示,很多互联网公司数年前就已开展大数据的积累和挖掘,但大数据公司和征信机构最本质的区别是数据掌握的广泛程度。“目前一些征信机构主要是依据大数据来为用户做评估,只是掌握单一维度,比如说一个人的消费数据、支付数据、社交情况等,但一个征信机构必须综合多方面数据,对用户进行多维度评估。因此,居民数据的采集渠道是否丰富将直接影响征信机构的发展。”
征信机构难破壁垒
事实上,央行征信中心在过去十年间也在不断拓展企业和个人信用数据来源,推动工商、环保、质检、税务、法院等公共信息纳入征信系统,共采集了16个部门的17类非银行信息,包括行政处罚与奖励信息、公积金缴存信息、社保缴存和发放信息、法院判决和执行信息、缴税和欠税信息、环保处罚信息、企业资质信息等。
不过,作为完全市场化的征信机构,要想打通税务、法院、社保、公积金等众多部门,达到信息共享并不容易。一位业内人士表示,“完善社会信用体系建设,需要全社会、市场化的手段和力量来参与,也需要政府的支持和响应。短期来看政府掌握着众多居民信息数据,如果不放开,市场化征信机构就无法完善数据来源”。
此前,清华大学中国与世界研究中心发布的《征信系统对中国经济和社会影响研究》报告就曾指出,中国的企业和个人信息,散见于各职能部门,没有互联互通,数据孤岛客观存在,数据资源获取不易,对于市场化征信机构快速推进信用普惠是个很大的挑战。
政府开放数据有担忧
面对现实状况,一些征信机构开始与相关部门沟通,实现“黑名单”采集。例如深圳交警与芝麻信用、前海征信共同推进深圳市道路交通安全违法行为纳入社会征信体系建设、最高法与芝麻信用实现专线连接实时更新老赖(失信被执行人)数据等。一位试点机构人士表示,在居民信息数据采集壁垒尚未破冰之时,跟相关政府部门打通连接,实现负面名单的获取只能算是“权宜之计”。
对此,贺强建议,政府向市场化征信机构开放公积金、社保、低保、婚姻状况、水电煤、交通违章罚款逾期等居民信息,盘活政府数据。在用户授权的情况下,更好地开展征信服务,让没有信贷记录的人也能得到客观的信用评价,及时对有信用的人提供各项互联网金融服务。
而个人隐私保护问题或许是监管层对市场化征信机构最大的顾虑。央行行长助理杨子强曾表示,当前信息滥用现象较为严重,实际操作中不经授权采集信息、强制授权采用信息、一次授权终身使用信息等屡见不鲜。分析人士表示,市场化,尤其是个人征信机构还是应该先追求稳健发展,完善数据模型,与传统征信机构实现差异化发展,发掘更多场景化的征信市场。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27