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我国信用体系建设亟待完善
2017-08-11 08:50:48 来源:中国经济时报
加强个人信息保护才能建立起真正健康的信用体系。在信用技术创新的过程中,过度采集、不当加工和非法使用个人信息的乱象时有发生,泄露带来的侵权与诈骗活动呈高发态势,对个人信息的挖掘和利用正成为一把“双刃剑”。
技术进步为治理金融风险提供了新的模式,特别是大数据的运用,为打造全新的信用体系奠定了基础。
随着监管层对于普惠金融要求的提高,困扰普惠度的一个关键因素也随之浮出了水面——信用体系的完善。特别是在大数据、区块链、人工智能等金融科技广泛运用的情况下,信用的表达、测量维度和评估手段也正在发生变化。
日前,作者参加的一个有关信用科技的会议上,相关业界人士及学者认为,在新金融发展时代,一个完善的信用体系亟须搭建起来,目前看来,不仅有金融科技的基础支撑,更有风险案例的前车之鉴。与此同时,一个共识也正在形成:当前中国金融服务体系能够改善和提升普惠度的一个关键环节在于信用。
中国人民大学副校长刘元春表示,技术进步为治理金融风险提供了新的模式,特别是大数据的运用,为打造全新的信用体系奠定了基础。
依托信用科技解决信息不对称问题,将有助于降低交易成本,提高金融服务的覆盖率、可得性和满意度,从而满足社会各个阶层日益增长的金融服务需求。中诚信集团董事长毛振华也表示,以消费金融领域为例,面对消费金融领域客户风险较高、客户信用信息不全、恶意欺诈、客户违约成本低、债务收回成本较高等诸多新的挑战,消费金融可以利用大数据风控技术丰富传统的数据维度,利用多维度的数据、算法和模型快速识别借款人的风险。
现实情况如何?有数据显示,从范围上看,我国14亿人口中有8亿经济人口,而仅有2.75亿有征信评估,这意味着约66%的经济人口没有被征信评估覆盖到。从内容上看,除了很多信用信息的孤岛没有打通外,反欺诈、伪冒的动态信息更是处于混乱的状态。同时,由于66%的经济人口无法享受到合理的金融服务,高风险高收益产品应运而生,由此引发暴力催收等问题。
在此情况下,就需要借助科技的力量,通过现在用户的信用积累,抓取更加多元、多维、实时的信用数据。凡普金科联合创始人、爱钱进CEO杨帆告诉作者,信用是金融的核心,但利用互联网进行借贷欺诈正在破坏征信的基础。据全球知名征信公司Exper ian统计数据显示,我国互联网欺诈风险已上升至全球前三位。从银行到互联网金融平台,都深受欺诈之害。杨帆指出,随着互联网金融的发展,欺诈的方式也在不断的升级,越来越多的技术手段也被用于信用诈骗,如伪造信用卡账单等。在这种情况下,平台反欺诈的难度大大提升,不仅信审效率被降低,还增加了平台成本。
如果借助信用科技的力量,整个信用体系建设就会得到完善。杨帆指出,因为信用科技可以通过线上各种场景和数据自动抓取个人信用信息,并且将用户在衣食住行和政府公共部门的信用表现结合起来,从而更加有效地满足从基础的民生消费需求延伸到信用管理和信贷、理财等更深入的金融服务需求。基于大数据模型的自动化审批,能不断优化信审流程、提升业务量,同时有效控制风险。而高速发展的业务也为大数据模型积累了更为有效的训练样本,使得模型可不断迭代更新,真正实现数据和技术驱动的信贷决策。
杨帆表示:“通过信用科技手段,人工智能设备在监控到异常数据时,智能风控模型能采取紧急制动,通过智能算法分析,可很快找出假账单规律,从而帮助风控团队制定新的反欺诈规则。”不仅如此,即使欺诈团伙由较为明显的大团伙转为隐蔽的小团伙作战,基于人工智能的智能风控也能有效识别异常。
可以说,金融是人工智能天然的应用场景,从智能获客、智能运营到智能风控、智能贷后,基于人工智能的图像理解、语音识别能力和自然语言处理能力,可在金融的各个环节进行广泛的运用,通过机器学习、深度学习等技术开发,全面提升金融效率,降低成本。
招联消费金融有限公司董事总经理章杨清则指出,国内信用基础设施建设薄弱,覆盖的宽度和深度均达不到合格的信用标准。信用基础设施的建设,不仅关系到金融的普惠目标,而且关乎社会生活各方面的交易成本,更关系到一个国家的进步和文明。章杨清呼吁,应尽快完善和扩建覆盖范围更大、覆盖内容更多的信用基础设施。
毛振华则表示,加强个人信息保护才能建立起真正健康的信用体系。在信用技术创新的过程中,过度采集、不当加工和非法使用个人信息的乱象时有发生,泄露带来的侵权与诈骗活动呈高发态势,对个人信息的挖掘和利用正成为一把“双刃剑”。毛振华指出,对于信用科技企业来说,个人信息隐私保护能力是信用服务机构的核心竞争力。
随着监管层对于普惠金融要求的提高,困扰普惠度的一个关键因素也随之浮出了水面——信用体系的完善。特别是在大数据、区块链、人工智能等金融科技广泛运用的情况下,信用的表达、测量维度和评估手段也正在发生变化。
日前,作者参加的一个有关信用科技的会议上,相关业界人士及学者认为,在新金融发展时代,一个完善的信用体系亟须搭建起来,目前看来,不仅有金融科技的基础支撑,更有风险案例的前车之鉴。与此同时,一个共识也正在形成:当前中国金融服务体系能够改善和提升普惠度的一个关键环节在于信用。
中国人民大学副校长刘元春表示,技术进步为治理金融风险提供了新的模式,特别是大数据的运用,为打造全新的信用体系奠定了基础。
依托信用科技解决信息不对称问题,将有助于降低交易成本,提高金融服务的覆盖率、可得性和满意度,从而满足社会各个阶层日益增长的金融服务需求。中诚信集团董事长毛振华也表示,以消费金融领域为例,面对消费金融领域客户风险较高、客户信用信息不全、恶意欺诈、客户违约成本低、债务收回成本较高等诸多新的挑战,消费金融可以利用大数据风控技术丰富传统的数据维度,利用多维度的数据、算法和模型快速识别借款人的风险。
现实情况如何?有数据显示,从范围上看,我国14亿人口中有8亿经济人口,而仅有2.75亿有征信评估,这意味着约66%的经济人口没有被征信评估覆盖到。从内容上看,除了很多信用信息的孤岛没有打通外,反欺诈、伪冒的动态信息更是处于混乱的状态。同时,由于66%的经济人口无法享受到合理的金融服务,高风险高收益产品应运而生,由此引发暴力催收等问题。
在此情况下,就需要借助科技的力量,通过现在用户的信用积累,抓取更加多元、多维、实时的信用数据。凡普金科联合创始人、爱钱进CEO杨帆告诉作者,信用是金融的核心,但利用互联网进行借贷欺诈正在破坏征信的基础。据全球知名征信公司Exper ian统计数据显示,我国互联网欺诈风险已上升至全球前三位。从银行到互联网金融平台,都深受欺诈之害。杨帆指出,随着互联网金融的发展,欺诈的方式也在不断的升级,越来越多的技术手段也被用于信用诈骗,如伪造信用卡账单等。在这种情况下,平台反欺诈的难度大大提升,不仅信审效率被降低,还增加了平台成本。
如果借助信用科技的力量,整个信用体系建设就会得到完善。杨帆指出,因为信用科技可以通过线上各种场景和数据自动抓取个人信用信息,并且将用户在衣食住行和政府公共部门的信用表现结合起来,从而更加有效地满足从基础的民生消费需求延伸到信用管理和信贷、理财等更深入的金融服务需求。基于大数据模型的自动化审批,能不断优化信审流程、提升业务量,同时有效控制风险。而高速发展的业务也为大数据模型积累了更为有效的训练样本,使得模型可不断迭代更新,真正实现数据和技术驱动的信贷决策。
杨帆表示:“通过信用科技手段,人工智能设备在监控到异常数据时,智能风控模型能采取紧急制动,通过智能算法分析,可很快找出假账单规律,从而帮助风控团队制定新的反欺诈规则。”不仅如此,即使欺诈团伙由较为明显的大团伙转为隐蔽的小团伙作战,基于人工智能的智能风控也能有效识别异常。
可以说,金融是人工智能天然的应用场景,从智能获客、智能运营到智能风控、智能贷后,基于人工智能的图像理解、语音识别能力和自然语言处理能力,可在金融的各个环节进行广泛的运用,通过机器学习、深度学习等技术开发,全面提升金融效率,降低成本。
招联消费金融有限公司董事总经理章杨清则指出,国内信用基础设施建设薄弱,覆盖的宽度和深度均达不到合格的信用标准。信用基础设施的建设,不仅关系到金融的普惠目标,而且关乎社会生活各方面的交易成本,更关系到一个国家的进步和文明。章杨清呼吁,应尽快完善和扩建覆盖范围更大、覆盖内容更多的信用基础设施。
毛振华则表示,加强个人信息保护才能建立起真正健康的信用体系。在信用技术创新的过程中,过度采集、不当加工和非法使用个人信息的乱象时有发生,泄露带来的侵权与诈骗活动呈高发态势,对个人信息的挖掘和利用正成为一把“双刃剑”。毛振华指出,对于信用科技企业来说,个人信息隐私保护能力是信用服务机构的核心竞争力。
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