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[摘要]大數(shù)據(jù)是信息技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，它為人們提供了海量的數(shù)據(jù)資料，也為電商小額信貸業(yè)務(wù)帶來(lái)了發(fā)展契機(jī)。要發(fā)展小額信貸業(yè)務(wù)則需要完善的信貸征信體系做保障。發(fā)達(dá)國(guó)家征信體系起步較早并逐漸成熟，我國(guó)征信體系建設(shè)起步較晚，常存在征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失、零散、安全性差，客戶征信信息分析困難，不良資產(chǎn)的處置滯后的問(wèn)題。電商企業(yè)建設(shè)征信系統(tǒng)要利用大數(shù)據(jù)拓展征信信息來(lái)源，加強(qiáng)征信系統(tǒng)安全建設(shè)，分析客戶征信信息，加大對(duì)不良信貸資產(chǎn)的處置。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；電子商務(wù)企業(yè)；小額信貸；征信體系建設(shè)

引言

近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用日益深入，大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)正在深刻改變著傳統(tǒng)的金融行業(yè)，進(jìn)而帶動(dòng)商業(yè)模式變革和服務(wù)模式的創(chuàng)新。就國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)來(lái)看，各類電商企業(yè)紛紛涉足小額信貸領(lǐng)域，增長(zhǎng)速度迅猛。以阿里巴巴、京東為代表的電商企業(yè)憑借其平臺(tái)的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，在信貸業(yè)務(wù)市場(chǎng)中表現(xiàn)出強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)力，逐步緩解了我國(guó)小微企業(yè)融資難的困境，并成為新一輪的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。但與此同時(shí)，我國(guó)征信體系仍不完善，導(dǎo)致電商企業(yè)未能形成統(tǒng)一的信用建設(shè)，嚴(yán)重影響了自身的形象，阻礙了小額信貸業(yè)務(wù)的推進(jìn)?？梢?jiàn)，完善電商企業(yè)的征信體系刻不容緩。

一、核心概念界定

(一)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)指無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：大量(Volume)、高速(Velocity)、多樣(Variety)、價(jià)值(Value)。全球知名咨詢公司麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)。”

(二)電商小額信貸

2010年起，以阿里巴巴為首的電商企業(yè)紛紛涉足小額信貸，為我國(guó)信貸行業(yè)開(kāi)啟了嶄新的一頁(yè)。其中，阿里巴巴和蘇寧開(kāi)展獨(dú)立信貸業(yè)務(wù)，采用旗下子公司直接發(fā)放貸款的模式；京東、慧聰網(wǎng)等大多數(shù)電商企業(yè)采用與銀行合作的方式，利用銀行通過(guò)審批、發(fā)放貸款。電商小額信貸引領(lǐng)金融與網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的潮流，開(kāi)創(chuàng)了電子商務(wù)與小額信貸結(jié)合的全新金融模式，逐步緩解我國(guó)小微企業(yè)融資難的困境，成為新一輪的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。

(三)征信體系

征信體系指由與征信活動(dòng)有關(guān)的法律規(guī)章、組織機(jī)構(gòu)、市場(chǎng)管理、文化建設(shè)、宣傳教育等共同構(gòu)成的一個(gè)體系。征信體系的主要功能是為借貸市場(chǎng)服務(wù)，但同時(shí)具有較強(qiáng)的外延性，也服務(wù)于商品交易市場(chǎng)和勞動(dòng)力市場(chǎng)。20世紀(jì)80年代，我國(guó)征信業(yè)開(kāi)始起步。征信業(yè)務(wù)包括信用記錄(報(bào)告)、信用調(diào)查、信用評(píng)分和信用評(píng)級(jí)。作為現(xiàn)代金融體系運(yùn)行的有效保證，我國(guó)征信體系已初具規(guī)模，并對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到越來(lái)越重要的作用。

二、大數(shù)據(jù)、電商企業(yè)及征信體系現(xiàn)狀分析

(一)大數(shù)據(jù)迅猛發(fā)展

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展成為工業(yè)界、學(xué)術(shù)甚至世界各國(guó)政府高度關(guān)注的熱點(diǎn)。Nature和Science等期刊相繼出版專刊來(lái)探討大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。2015年9月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》?！毒V要》明確，推動(dòng)大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用，在未來(lái)5至10年打造精準(zhǔn)治理、多方協(xié)作的社會(huì)治理新模式，建立運(yùn)行平穩(wěn)、安全高效的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行新機(jī)制，構(gòu)建以人為本、惠及全民的民生服務(wù)新體系，開(kāi)啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)新格局，培育高端智能、新興繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)。

(二)電商企業(yè)涉足小額信貸業(yè)務(wù)

銀行傳統(tǒng)抵押擔(dān)保貸款模式與小微企業(yè)的實(shí)際情況相矛盾，借貸成本高、風(fēng)險(xiǎn)大，非但無(wú)法解決小微企業(yè)的融資問(wèn)題，甚至有可能成為一個(gè)反向的推手，加劇小微企業(yè)融資困難。在此情況下，阿里巴巴、京東商城等多家電商企業(yè)涉足小額信貸業(yè)務(wù)。相比于銀行，電商開(kāi)展信貸業(yè)務(wù)更加快速靈活，更能切小微企業(yè)的真實(shí)需求。

(三)征信體系建設(shè)加強(qiáng)

我國(guó)征信體系建設(shè)尚處于起步階段，圍繞征信體系建設(shè)的法律法規(guī)、業(yè)務(wù)規(guī)則以及數(shù)據(jù)處理模式及方法繼續(xù)完善和加強(qiáng)。2013年頒布的《征信業(yè)管理?xiàng)l例》和《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》，為開(kāi)設(shè)市場(chǎng)化個(gè)人征信機(jī)構(gòu)提供了制度框架。2015年8月25日，由中國(guó)金融出版社主辦的“中國(guó)征信體系建設(shè)與創(chuàng)新研討會(huì)”在北京召開(kāi)。中國(guó)人民銀行征信管理局、科技司、征信中心有關(guān)負(fù)責(zé)人以及相關(guān)金融機(jī)構(gòu)、征信企業(yè)負(fù)責(zé)人和專家學(xué)者出席會(huì)議并發(fā)表了主題演講，討論了我國(guó)的征信體系在信用服務(wù)體系、信用產(chǎn)品涵蓋以及征信管理體系建設(shè)、征信宣傳與征信教育等方面的建設(shè)。

三、電商小額信貸征信的現(xiàn)狀分析

(一)發(fā)達(dá)國(guó)家征信體系建設(shè)

歐美征信市場(chǎng)興起于19世紀(jì)末，伴隨著百年的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而逐漸成熟起來(lái)。目前，主要有三種征信體系：一是以歐洲大陸國(guó)家為代表的政府主導(dǎo)模式的征信體系；二是以美國(guó)為例的市場(chǎng)主導(dǎo)模式的征信體系；三是以日本為例的會(huì)員制主導(dǎo)模式的征信體系。雖然各國(guó)建立的征信體系不盡相同，但是憑借著市場(chǎng)化運(yùn)作、法律保障、統(tǒng)一接口、掌握關(guān)鍵技術(shù)等優(yōu)勢(shì)，加之大數(shù)據(jù)的合理運(yùn)用。歐美征信體系一方面把銀行、零售企業(yè)的信息孤島聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)信息的共享；另一方面通過(guò)加工大數(shù)據(jù)信息，為銀行、零售企業(yè)和其他用戶提供信用評(píng)級(jí)、分析報(bào)告以及咨詢服務(wù)，協(xié)助其控制風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)收費(fèi)等商業(yè)模式維持公司運(yùn)營(yíng)及上下游產(chǎn)業(yè)鏈的運(yùn)轉(zhuǎn)。

(二)我國(guó)征信體系建設(shè)

我國(guó)征信體系建設(shè)起步較晚，從20世紀(jì)90年代末以來(lái)，部分地區(qū)和有關(guān)部門相繼開(kāi)展了多種形式的社會(huì)信用體系建設(shè)試點(diǎn)工作，從薄弱到壯大、發(fā)展迅速，我國(guó)政府也逐步加大對(duì)社會(huì)信用體系的重視程度，征信業(yè)務(wù)和征信體系也越來(lái)越完善。目前已形成以中國(guó)人民銀行金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)為主導(dǎo)、市場(chǎng)化征信機(jī)構(gòu)為輔的多元化格局，構(gòu)建起一個(gè)覆蓋面廣泛、結(jié)構(gòu)基本齊備、以公共征信為主導(dǎo)的多層次征信體系。與此同時(shí)，我國(guó)個(gè)人信用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)已成為世界上最大的個(gè)人征信數(shù)據(jù)庫(kù)，針對(duì)大中型企業(yè)征信服務(wù)的市場(chǎng)格局已經(jīng)相對(duì)穩(wěn)定，但是,我國(guó)的征信體系和信用發(fā)達(dá)國(guó)家相比差距甚遠(yuǎn)，尤其是針對(duì)個(gè)人征信服務(wù)和小微企業(yè)征信服務(wù)的市場(chǎng)尚不成熟，仍有待完善。

四、電商企業(yè)征信存在的問(wèn)題

(一)征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)缺失、零散

目前我國(guó)征信系統(tǒng)僅覆蓋約20%的人口，電商企業(yè)雖掌握一定的客戶資源，但線下信用調(diào)查成本高已經(jīng)成為電商小額信貸的風(fēng)控瓶頸，總體而言，征信體系的不健全，信用數(shù)據(jù)的碎片化很大程度上影響了電商小額信貸的可持續(xù)發(fā)展，同時(shí)也是造成電商企業(yè)發(fā)放小額信貸成本高、風(fēng)險(xiǎn)大的原因之一。

(二)內(nèi)部征信系統(tǒng)安全性差

電商企業(yè)自涉足小額信貸業(yè)務(wù)以來(lái)，一直爭(zhēng)議不斷，并多次被指責(zé)“涉嫌違規(guī)”。主要是由于電商內(nèi)部征信系統(tǒng)安全性差、人才建設(shè)匱乏、操作流程模糊。一方面，電商企業(yè)的信用服務(wù)受到多方質(zhì)疑，使得電商企業(yè)信貸業(yè)務(wù)受限、信貸規(guī)模難以展開(kāi)，從而限制了其小額信貸業(yè)務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展；另一方面，引起客戶對(duì)電商企業(yè)的信任度下降，導(dǎo)致客戶的大量流失。

(三)客戶征信信息分析困難

我國(guó)尚未建立完善統(tǒng)一的征信體制，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)融資平臺(tái)在信用建設(shè)過(guò)程中出現(xiàn)各自為戰(zhàn)、標(biāo)準(zhǔn)不一等現(xiàn)象。一是貸前調(diào)查不夠深入，電商企業(yè)對(duì)借款人的信用狀況分析錯(cuò)誤、對(duì)還款來(lái)源分析不準(zhǔn)，重視不夠。二是疏于貸后管理，重放輕收管理思想嚴(yán)重。由于貸款筆數(shù)多，金額少，信貸員未實(shí)行客戶經(jīng)理制，有些貸款發(fā)放后根本無(wú)人問(wèn)津，對(duì)借款人的經(jīng)營(yíng)、資金使用情況不了解，一旦貸款形成風(fēng)險(xiǎn)，不能得到及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)防。三是各崗位之間缺乏有效的監(jiān)督和制約，比如審查人員在行使審查職權(quán)上就缺乏獨(dú)立性、權(quán)威性。

(四)不良資產(chǎn)的處置滯后

電商企業(yè)對(duì)已經(jīng)形成的不良資產(chǎn)由于平時(shí)預(yù)警信息掌握不及時(shí)、不全面，待處理時(shí)比較棘手，收貸費(fèi)用成本過(guò)高，盡管電商企業(yè)通過(guò)多渠道努力盤(pán)活清收，由于網(wǎng)絡(luò)客戶流動(dòng)性強(qiáng)、執(zhí)行困難，結(jié)果多是本息難以清償。由于對(duì)不良資產(chǎn)形成的原因未進(jìn)行責(zé)任劃分和認(rèn)定，致使對(duì)違規(guī)人的責(zé)任難以追究。

五、研究對(duì)策

(一)依托大數(shù)據(jù)拓展征信信息來(lái)源

電商企業(yè)建設(shè)征信系統(tǒng)要狠抓大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，搶占大數(shù)據(jù)技術(shù)制高點(diǎn)，以此實(shí)現(xiàn)征信系統(tǒng)數(shù)據(jù)的完整和高效利用。一方面，電商企業(yè)從設(shè)計(jì)、應(yīng)用、機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)建模上，憑借本企業(yè)大數(shù)據(jù)，將客戶零散的征信信息進(jìn)行歸納整合，積極構(gòu)建征信體系。另一方面，電商企業(yè)利用相關(guān)持股企業(yè)，采用不同的大數(shù)據(jù)處理方法或者模型，開(kāi)發(fā)針對(duì)不同市場(chǎng)或者客戶的產(chǎn)品，從而掌握更多的客戶征信信息。例如，阿里巴巴依靠B2B業(yè)務(wù)、淘寶、天貓三大平臺(tái)前期搜集的海量大數(shù)據(jù)，使得阿里金融可以對(duì)借款人進(jìn)行量化分析，包括平臺(tái)認(rèn)證和注冊(cè)信息、歷史交易記錄、客戶交互行為、海關(guān)進(jìn)出口等信息，再加上賣家自己提供的銷售數(shù)據(jù)、銀行流水、水電繳納等情況。這些大數(shù)據(jù)信息都能夠幫助阿里金融建立信用評(píng)級(jí)體系，并豐富征信信息的來(lái)源。正是在大數(shù)據(jù)的幫助下，電商企業(yè)獲得的征信數(shù)據(jù)來(lái)源更加多元化、層次化和非結(jié)構(gòu)化，其相應(yīng)的深度和廣度也隨之增加。

(二)利用大數(shù)據(jù)加強(qiáng)征信系統(tǒng)安全建設(shè)

電商企業(yè)要利用大數(shù)據(jù)在制度、技術(shù)、信息共享方式以及管理方面對(duì)征信體系進(jìn)行不斷創(chuàng)新，加強(qiáng)征信信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的安全管理，提高自身的品牌信譽(yù)和社會(huì)公信力。同時(shí)，依托大數(shù)據(jù)使征信體系在數(shù)據(jù)充分信息化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，提高征信體系的監(jiān)管技術(shù)和水平、加強(qiáng)信息安全和隱私的保護(hù)、完善數(shù)據(jù)處理的能力以及基礎(chǔ)硬件的升級(jí)。鑒于“數(shù)據(jù)來(lái)源于第三方，應(yīng)用于第三方”已成為征信行業(yè)的共識(shí)，這些擁有獨(dú)特大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的電商企業(yè)有望成為征信行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)。

(三)憑借大數(shù)據(jù)分析客戶征信信息

電商企業(yè)以電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)，大量采集用戶大數(shù)據(jù)信息，通過(guò)分析客戶的交易數(shù)據(jù)、選擇偏好、消費(fèi)規(guī)律和信譽(yù)評(píng)價(jià)等信息，深度挖掘用戶信用信息，防范潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)有效的風(fēng)險(xiǎn)控制。例如，阿里巴巴通過(guò)支付寶流水，可以充分判斷網(wǎng)商的經(jīng)營(yíng)情況和還款能力。不同于阿里金融的是，京東金融服務(wù)的放貸方不是京東旗下貸款公司，而是合作銀行。目前京東的合作銀行中行等銀行。放貸銀行根據(jù)網(wǎng)商在京東上的銷售合同、貨物單據(jù)等為依據(jù)，判定借款人是否符合貸款要求。各電商企業(yè)運(yùn)用自身或其合作伙伴掌握的大數(shù)據(jù)資源，充分掌握客戶的信用狀況和還款能力，盡量減少逆向選擇。

(四)通過(guò)大數(shù)據(jù)加大對(duì)不良信貸資產(chǎn)的處置

電商企業(yè)利用其擁有的大量企業(yè)真實(shí)交易信息的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，搭建網(wǎng)絡(luò)信用平臺(tái)，掌握貸款企業(yè)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交易數(shù)據(jù)，對(duì)貸款企業(yè)的信用情況和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)和跟蹤，有利于跟蹤其經(jīng)營(yíng)狀況、信用等級(jí)和發(fā)展動(dòng)向，能夠?qū)`約風(fēng)險(xiǎn)起到很好的監(jiān)控和防范作用。同時(shí)，對(duì)已經(jīng)出現(xiàn)預(yù)警信號(hào)形成的不良信貸資產(chǎn)進(jìn)行合理、合法的處置，最大限度的降低貸款風(fēng)險(xiǎn)，提高貸款使用效益。以阿里金融為例，囊括了平臺(tái)商戶的歷史交易數(shù)據(jù)、信用記錄、客戶評(píng)價(jià)等內(nèi)部數(shù)據(jù)，以及納稅記錄、海關(guān)記錄等外部數(shù)據(jù)的海量大數(shù)據(jù)信息，在一定程度上顛覆了銀企間信息不對(duì)稱的格局。信用評(píng)級(jí)與貸后管理完全由量化模型自動(dòng)分析完成，大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)和違約概率分析結(jié)果，將風(fēng)險(xiǎn)管理的成本降至最低。信息結(jié)構(gòu)的改善令電商企業(yè)清晰的甄別客戶的不良信貸資產(chǎn)，極大的降低了風(fēng)險(xiǎn)。

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作者：袁泉 單位：哈爾濱金融學(xué)院