基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示
[摘 要]信用经济是现代市场经济发展的必由之路，而互联网金融平台的蓬勃兴起对传统的征信体制带来了不可忽视的影响。基于互联网金融平台的大数据征信凭借自身海量资源和数据深度挖掘等独特优势，正在成为发展信用经济的新标准。文章以蚂蚁金服为研究对象，分析其技术背景和征信体系、风险控制体系及创新。通过蚂蚁金服的大数据征信实践得出大数据征信对我国互联网金融和征信业的有益启示。
[关键词]大数据征信；互联网金融；蚂蚁金服 1 蚂蚁金服征信模式
征信是指对市场参与者的信用或资信状况进行调查报告的中介服务活动，主要作用是消除或降低信用交易双方的信息不对称。征信体系建设是我国社会与经济发展的必然要求，是我国市场经济的最新组成部分，是我国创新社会管理的重要内容之一（吴晶妹，2013）。
中国金融业正从传统时代逐步转型到信息数据时代。谢平和邹传伟（2012）指出，以互联网为代表的现代信息科技，尤其是移动支付和云计算等，将对人类金融模式产生颠覆性影响。蚂蚁金服作为阿里旗下专门从事互联网金融的公司，
在大数据应用方面一直处于领先地位。2015年1月5日，中国人民银行发布了允许8家机构进行个人征信业务准备工作的通知，蚂蚁金服芝麻信用位列其中。
蚂蚁金服的本质是借助于互联网技术的金融中介机构。Mishkin（1995）指出，金融中介存在主要有两个原因。第一，金融中介有规模经济和专门技术，能降低资金融通的交易成本。第二，金融中介有专业的信息处理能力，能缓解储蓄者和融资者之间的信息不对称以及由此引发的逆向选择和道德风险问题。蚂蚁金服的互联网金融模式不但能能够进一步降低资金融通成本，而且需要指出的是其大数据征信更是有力解决了资金融通过程中由于信息不对称而引起的逆向选择和道德风险。
2 大数据征信的特点及优势 2.1 样本优势
据统计，2014年第三季度阿里旗下淘宝平台占有约96.5%的C2C市场份额，天猫平台占有57.6%的B2C市场份额，第三方支付平台支付宝则占有82.2%的市场份额。所有在阿里旗下平台交易的数据均会被记录并作为征信评分依据上传到阿里云平台。拥有海量的交易数据，这大幅领先于银行的小贷业务（牛润盛，2014）。而利用大数据平台进行征信依托的是体量庞大的数据，且多为非结构化数据，数据与评估结果之间不再是因果关系，而是相关关系。这就意味
着被征信对象很难通过对数据造假等不道德手段更改评估结果。
2.2 规模效应
传统征信手段的成本会随着征信对象的不断增加而显著上升。互联网大数据平台对征信对象进行征信评分只需前期投入设备购置和模型建立费用，使用中对平台进行必要的维护，其成本相对固定，不会随用户数量的增长而发生显著变化，体现出了规模效应的特点。 2.3 征信结果使用广泛
传统征信体系的征信结果由于体制和技术等原因使用多限于金融行业，而互联网金融平台的大数据征信结果往往有在金融业外的更多应用。基于蚂蚁信用分，支付宝中已列出出行、住宿、金融、购物等六项应用场景。蚂蚁信用分应用场景主要分为金融和非金融两类，金融类会与金融机构、网络信贷（P2P）做数据方面的合作和探索；非金融则会在免押（租车/住宿）、后付、证明（签证、交友方面）、分享（如小猪短租）方面有所关注。
3 可能限制大数据征信的因素分析 3.1 各征信平台的数据彼此孤立
目前国内拥有百度云、阿里云、腾讯云等多个云平台，掌握用户数据的相关机构数量较多。但数据与平台之间彼此孤立，各个信用评级机构的评分依据不能完全迁移，这在某
基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示
