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突破邊界的征信:反思央行新規 2021-02-26
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西部文明播報發布時間:02-2014:24陜西法制網文明資訊官方帳號,優質創作者央行于2021年1月11日頒發《征信業務管理辦法(征求意見稿)》(以下簡稱《管理辦法》),向社會各界廣泛征求意見。在《征信業務管理辦法》出臺之前,2020年12月央行高層多次在央行工作會議、政策例行吹風會等重要場合上,表明將“嚴監管”、“強供給”、“保安全”作為征信工作的三個重點,并且重申個人征信業務需要持牌經營,并納入征信監管。作者通過對《管理辦法》和近期央行監管思路的研讀后發現:就整體監管思路而言,征信業務的監管思路趨向從嚴,《管理辦法》的規則正是圍繞“嚴監管”、“強供給”、“保安全”這三個重點來展開。就《管理辦法》的具體規則來看,以征信機構為核心要素,以金融機構(信息使用者)為抓手,在信息從采集到加工處理的全生命周期中,推動信用信息在信息提供者、征信機構和信息使用者之間依法合規使用,強化了個人信息保護,這是整個《管理辦法》的核心內容;并且,該辦法體現了與其他法律法規的配合(包括對《個人信息保護法》草案的借鑒),加強保障信用信息安全,以及對跨境流動進行了相應的規定,這都體現了立法上的先進性。但是,該《管理辦法》進一步擴大征信業務的監管范疇,并對信用信息做出更為廣泛的界定,這是需要進一步斟酌其合理性的。現將修改意見匯總如下:修改意見一:刪除第3條中“以及基于前述信息對個人和企業信用狀況形成的分析、評價類信息。”【理由】2013年《征信業管理條例》沒有規定“信用信息”的定義,而是在第44條第3款規定了“不良信息”,2005年《個人信用信息基礎數據庫管理暫行辦法》中第4條規定了“信用信息”。此次《管理辦法》增加了“基于前述信息對個人和企業信用狀況形成的分析、評價類信息”,因此,存在以下問題:第一,征信機構如果需要采集廣泛的“信用信息”,將會與“最少必要”原則形成沖突,即該辦法第5條規定,征信機構采集信用信息,應當遵循“最少、必要”的原則,不得過度采集。第二,征信的基本功能在于信用促進信貸,通過不同機構之間的信息共享,實現對信息主體未來還款能力和還款意愿的反饋和預測,這是征信業務的本質所在。因此,征信數據的最核心特征在于“真實性”,只有信息本身是真實可靠的,才能以此為依據來反映信息主體的信用情況。相反,不準確或者錯誤的信用信息,會對信息主體的正常信貸等業務產生巨大影響。替代數據要想在現代化征信體系中發揮重要作用,作為借貸信息的有益補充,也必須首先滿足“真實性”的要求。特別需要防止出現“信息過載”的情況,尤其是出現“垃圾信息”、“污染信息”的現象,警惕走向另一種極端,即信息“垃圾進、垃圾出”。因此,信息來源并不是越多越好,只有信息真實有效,才能實現“用信用促進信貸”的征信功能,信用信息不在于其定義的廣度,更在于其真實性、準確性和全面性。第三,“對個人和企業信用狀況形成的分析、評價類信息”,往往經過自動化決策(算法)的過程,極有可能存在失真的情形。目前,算法規制仍然是個難題,特別是算法黑箱等技術性問題尚未解決,不同征信機構形成“分析、評價類信息”的算法存在差異性,其評分維度的科學性也難以保障,客觀上也難以保證征信結果的合理性以及保障信息主體的知情權。第四,《征信業管理條例》第14條規定不得采集的信息,包括“個人的宗教信仰、基因、指紋、血型、疾病和病史信息……個人的收入、存款、有價證券、商業保險、不動產的信息和納稅數額信息。”這體現了維護信息主體的利益,防止對信息主體造成偏見,造成不公平甚至損害信息主體利益的情形。而“分析、評價類信息”更能夠反映出信息主體的取向和隱私,在使用中應該更加注意,對其采集、處理和使用采取更為嚴格的規制態度。修改意見二:建議明確征信業務的應用場景,不宜將所有的提供畫像等評價類產品服務、反欺詐服務都納入征信業務,而是應限定于金融信貸領域。【理由】實現征信管理的前提是正確理解征信業務的概念。雖然《征信業管理條例》第2條對征信業務的界定給出了寬泛的規定,但是征信實踐表明,不是所有的信息服務都是征信,共享債務人的債務信息構成征信的邏輯主線,這是在信息服務領域區分征信機構和非征信機構的基本標準。從各國征信體系的發展歷史來看,雖然各國在征信機構的成長路徑、信息采集的類別、甚至于征信體系的派生功能上存在差異,但是,有一點是各共通的,即征信業務的本質是信息共享,征信的基本功能在于信用促進信貸。由專業化機構將各方主體信息加工分析,來預測借款人將來的履約能力和履約意愿,解決信息不對稱問題,降低交易成本,防范信用違約風險。而此次《管理辦法》第24-27條,除了傳統的信用信息查詢產品服務,將評價類產品服務、反欺詐產品服務都納入到征信業務的范疇。第44條又出現了“征信功能服務,適用本辦法”。因此,本人認為可能存在以下問題:第一,難以界定非法從事個人征信業務的行為范圍。從事個人征信業務屬于持牌業務,需要批準設立,未經人民銀行批準擅自從事個人征信業務的行為,均屬于違法行為。因此,何謂“個人征信業務”應當有準確的定義和清晰的外延,這樣才能準確地界定是否屬于違法行為。而《管理辦法》并沒有明確三類服務類型的范圍和邊界。例如,各種“信用分”、集團內部的信息共享,或者僅向用戶個人而非社會公眾或第三方提供“畫像、評分、評級等評價類產品服務”,是否屬于從事個人征信業務?這些問題都是存疑的。第二,現有對征信業務的分類方式是否具有科學性。即“信用信息查詢、信用評價、反欺詐服務”的劃分本身,是否具有科學性?比如,反欺詐服務需要對信息主體進行評級、分析,三類服務之間如何區分?第三,將信用評價、反欺詐服務都納入到征信業務中去,仍存在著數據合法性和公信力、評分維度的科學性等核心問題。理由如下:1、信用服務并不等于征信業務,應當區分數據服務商與征信機構,征信產品服務的運用場景主要局限于信貸領域。以美國為例,數據服務商為特定客戶提供風控服務和產品,并不都認定為從事征信業務。數據服務商和征信機構相比較,雖然都是對消費者信息進行采集、加工處理和對外提供,但是,兩者在使用目的上截然不同,這也是目前區分兩類機構的主要依據。凡是信息用于信貸、保險、雇傭及其他交易活動資格評估等目的,則視為征信機構,遵守《公平信用報告法》的有關規定,而如信息用于其他場景,例如營銷、反欺詐等其他場景,則視為數據服務商。2、提供畫像、評分、評級等評價類產品服務與征信業務兩者之間,具有不同的底層邏輯。征信業務的本質在于信息共享,過去的信貸信息與未來的履約意愿、履約能力密切相關,兩者之間具有很強的邏輯性。以央行征信中心提供的個人征信報告查詢服務來說,這種征信報告可以一目了然地得知個人的個人基本信息、信用交易信息和其他信息包括個人公積金信息等信息,具有信息的合法性、公信力,以及評分維度的科學性。而提供畫像、評分、評級等評價類產品服務,無論從信息的公信力和評分維度的科學性,兩者均是不可相提比論的:(1)基于大數據背景下的多元化數據,信息甚至可能來自于各種聊天軟件、、空間、互聯網社區、游戲等不同平臺和數據來源的個人社交和行為信息。這些不同維度中的數據,大多數與個人信用是弱相關的,因此才需要有不同關系型算法來驗證各種數據相關性來判斷個人信用的可靠性。(2)不同于傳統的征信系統采用分類樹、線性回歸、聚類分析等方法,評價類產品服務,往往是建立在云計算及機器學習等技術上,通過邏輯回歸、決策樹、隨機森林等模型算法,對各維度數據進行綜合處理和評估。總體而言,這種評價類產品服務,只能是體現多源數據和未來履約能力(意愿)之間可能存在著一定的相關關系,相同的數據基于不同的算法,甚至可能會帶來不同的結果。綜上,從其數據維度和算法模型來看,目前市場上大量的信用評估、反欺詐服務并不能直觀地反映個人的信貸情況,特別是畫像、評估類服務更廣泛應用于金融業之外(比如個人消費、商業營銷、定向推送等場景中),這在其他國家通常不會被認為是從事征信業務。因此,不能將所有的信息服務都納入到征信業務范疇中,需要通過其應用場景來判斷。一方面,將提供反欺詐服務限定于金融信貸領域;另一方面,不能簡單地將評價類服務納入征信業務。第四,從金融機構的視角來看,雙重強監管,不利于金融機構履行法定義務和自身展業需求。信息共享促進信貸、實現普惠金融并不是征信的全部功能,征信系統作為金融基礎設施,還需要通過信息共享,實現防范整體的金融風險,維護金融體系穩定安全的目標。這也是我國建立金融信用信息基礎數據庫的初衷。在此,金融機構本身具有雙重屬性:(1)金融機構作為征信體系中的重要一環,具有“公共”屬性,為了實現信息共享,維護金融風險,金融機構除了有義務向金融信用信息基礎數據庫報送負債信息之外,還需要履行反洗錢、反欺詐、適當性管理義務等法定義務;(2)金融機構有自身的業務場景和業務需求,本身具有“營利性”,包括信貸風險分析與風險管理、客戶畫像與營銷等等,也需要處理和使用大量的用戶信息。而在加強個人信息保護的整體趨勢之下,例如《金融消費者權益保護實施辦法》,以及列入央行立法計劃的《個人金融信息(數據)保護試行辦法》,都會對金融機構采集、處理信息做出限制,金融機構獲取信息已經相當困難。因此,兼顧個人金融信息保護和實現信息流動共享,是國際上通行的金融監管理念。通過《征信業務管理辦法》對征信機構進行強監管,間接限制了金融機構的信息來源,通過《個人金融信息(數據)保護試行辦法》對金融機構本身的采集、處理金融信息行為進行強監管,如此雙重強監管之下,無法兼顧金融機構自身的風險防范需求和展業需求,因而并不利于整個金融行業的發展。修改意見三:需要對第44條,即何謂“提供征信功能服務”進行明確界定。【理由】同上,需要就“提供征信功能服務”提供明確的定義和范疇,否則,難以界定非法從事個人征信業務的行為范圍。修改意見四:進一步明確第38條“社會監督”中需要公開的內容,實現信息主體知情權和征信機構商業秘密保護的平衡。【理由】從用戶的角度來說,即使規定了“社會監督”的規定,但是社會公眾客觀上并沒有能力來判斷信用評分因素、欺詐認定標準的合理性;從征信機構的角度來說,在信用評分、反欺詐模型中,對于具體采用何種指標及各個影響因素的權重如何計算,數據模型既屬于征信業務的核心競爭力,也是征信機構不能公開的商業機密,這也是立法應當保護的法益之一,不容忽視。因此,應該進一步明確征信機構公開的內容范圍,否則,在公眾無法解讀算法和數據指標的情形下,該“社會監督”的新增措施,也可能會形同虛設。文章來源于數字經濟與社會 ,作者朱蕓陽作者來源:信用簽聲明:版權歸原創所有,轉載此文是出于傳遞更多信息之目的。若有來源標注錯誤或侵犯了您的合法權益,請與本網聯系,我們將及時更正、刪除,謝謝。舉報反饋

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