【按语】本文刊载于《上海证券报》2018年9月11日专栏版，报刊有部分删减，原文转载如下。

在个人征信领域，目前只由一家具有官方色彩的公司持有金融牌照。2018年3月19日，中国第一家（也是唯一一家）持牌征信机构百行征信在深圳成立，股东为中国互联网金融协会和芝麻信用、腾讯征信等八家市场征信机构。大股东中国互联网金融协会占股36%，其余八家市场机构股份相同。这八家信息数据相对完善、具有一定行业影响力的市场机构本有望获得央行的个人征信牌照。但过三年多试点，央行收回试点许可，成立了百行征信。央行颁发百行征信牌照后，要求芝麻信用、腾讯征信等机构不得使用“征信”“信用”等字眼作为产品名称。比如，芝麻信用不能再用“芝麻信用分”，只能叫“芝麻分”。这意味着除了百行征信外，其他所有市场征信机构均不得独立开展个人征信业务。

个人征信业务涉及金融安全与金融监管，采用唯一的准官方公司持牌经营似乎无可厚非。但在金融个人征信业务之外，还有其他场景和维度的信用信息征集活动。目前互联网头部公司建立的大数据信用信息征集和应用已不限于金融借贷领域，而是广泛用于共享单车免押金、租借充电宝、政府“最多跑一次”甚至签证绿色通道等多维度的场景应用。如芝麻分、腾讯征信，就是其中的佼佼者。我们姑且将这类大数据用户画像业务称为“个人信用评分”。个人信用评分业务在法律定性上是模糊的：央行并未对这些互联网信用工具颁发个人征信牌照，那么这些信用评分工具是合法的吗？在非金融、普通商业应用领域的信用服务机构、信用评分工具，是否需要牌照准入？这些信用评分机构该如何发展与监管？

与之相关的问题是，非信贷信息、非金融征信信息是否会被定性为个人征信信息？大数据征信的信息采集具有非常强的任意性或广泛性，比如个人在淘宝网上的购物习惯、在亚马逊上的购书偏好、在互联网金融平台上签合同的签约停顿时间等。这些行为特征与个人征信是否具有相关性？围绕金融借贷风险建立的央行金融征信系统，在金融借贷之外的商业信用服务领域能否发挥作用？这些问题涉及大数据个人征信信息的真实性、相关性、信息来源、信息质量等因素，颇为复杂。
 

就概念而言，首先需明确金融征信（包括但不限于个人征信）只是我国信用体系建设中一个重要组成部分，而非全部。《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020年）》列举了信用信息系统建设和应用的类别，包括行业信用信息系统建设、地方信用信息系统建设、征信系统建设、金融业统一征信平台建设等多个方面。这种表述在逻辑上旗帜鲜明地将金融业征信平台的建设视为信用信息系统建设的一个子体系。考察发达国家信用体系，就会发现其遵循“社会—经济—金融”的发展规律，形成三个层面的社会信用体系：社会诚信、经济信用、金融信用。只是目前我国信用体系建设跨越式发展，三类信用齐头并进。但这种齐头并进式的发展并不意味着金融征信就能代表信用体系建设的全部。

金融征信只是社会信用体系的一部分，它记载的是市场主体与金融机构之间的信用关系。如果一个人还款记录良好，但经常乘车套票、因违法而受到法律制裁。在目前征信体系下或许信用记录正常，但依常识，其个人信用难称良好。目前中国人民银行虽不断完善金融信用信息基础数据库，已实现信用卡、贷款、信用担保、融资融券等金融领域负债信息的全覆盖，收录9.26亿自然人信息，2371万户企业和其他组织的相关信息。但其运用场景仍然仅限于金融借贷领域，即央行的个人征信始终限于行业征信。即使在征集了许多非金融信用信息后，《征信管理条例》中依然将其称为“金融信用信息”。百行征信也是如此。

笔者认为，大数据“用户画像”仍属于广义的征信范畴，只是不属于金融征信。金融征信、个人征信由于涉及金融安全，因此须要接受严格的金融监管、进行严格的牌照管制；但商业领域的个人信用评分服务与金融征信无关、与金融安全无涉，不需要接受严格的金融牌照监管，适合进行市场化运作。特别是在大数据时代，信用体系建设更加需要市场机构的创新力量。

首先，新一代信息技术的发展和应用，使得一切数据都成为信用的来源，是社会信用体系建设的重要资源。相比政府的间接收集商业交易信用信息，市场化的互联网企业能够直接生产、采集信用信息，促进商业信用体系建设。个人信用评分是对个人信用信息进行采集、整理、保存和加工并向信息使用者提供的活动。所有这些活动都以第一个环节“采集”为基础。大数据时代，互联网头部公司由于有了巨大的用户流量和数据，因此在“采集”信用信息环节有着巨大的优势。比如淘宝网的用户在进行网络购物时，就形成了海量的大数据，而这些大数据都存储在阿里巴巴的服务器上。这些数据的形成本身就是一个数据生产过程，同时又是一个数据采集过程。这个过程让支付宝、芝麻信用形成了快速发展的大数据之源。

这种基于网络商业交易场景生产和采集大数据的过程，是政府所不具备的。这不仅仅是一个技术问题，而是由政府与市场主体的基本属性决定的。政府作为公权力主体，不能开设营利性的网络交易平台，没有了这些平台作为交易场景，海量信用数据的直接生产和采集也就无从谈起。大数据时代的商业信用需要进行“用户画像”，这个工作只能由像蚂蚁金服、腾讯这样的市场主体在市场运营过程中逐步积累、分析数据、建立和动态调整信用模型。因此，传统的商业信用、社会信用体系可以由国家队通过行政力量来推进，但大数据时代的个人信用服务只能由市场主体开展。

其次，商业信用市场化有助于推进诚信教育与信用文化建设，并有助于补充和完善失信惩戒机制。《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020年）》指出，要全面推动社会信用体系建设，须以推进诚信文化建设、建立守信激励和失信惩戒机制为重点，以提高全社会诚信意识和信用水平、改善经济社会运行环境为目的。要达到以上目标，仅仅依靠政府的官方宣传和教育推动是不够的，还需要市场主体自发地基于利益激励主动做出行为选择，通过众多市场主体的自发行动共同构成一个良好的信用文化。这种共同利益导向的制度性激励，不仅仅来源于法律、行政法规等硬性制度激励，在更多情况下，来源于市场自身运行机制。

大数据、互联网时代，市场化的个人信用评分工具对失信行为的治理更主要地表现为一种预防和潜移默化的引导，是事前的戒备和警示。借助大数据分析的芝麻分、腾讯信用等信用工具就能对市场主体进行“软约束”。比如共享单车的使用，在发展前期本来需要每个用户缴纳相应保证金，才能对用户的单车使用和保养行为做出一定的约束。但在引入芝麻分进行用户分类后，就允许达到一定芝麻分的个人免去缴纳保证金的负担，同时又能够让共享单车的商业模式顺利开展，而且对庞大的保证金监管问题的解决也有一定的帮助。芝麻分在共享单车上的使用，让每一个用户感受到了个人信用评分在实际生活中的方便与实惠，从而珍惜和保护自己的每一次信用记录，促进信用文化的整体建设。同时，芝麻分的下降就会导致这些方便与实惠的剥夺。这种剥夺与法律制裁类似，只是惩罚主体和手段有些差异而已。这种惩罚虽然不如法律制裁或行政处罚那么直接和严厉，但也绝不是一种软性惩罚。

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