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摘要：互联网金融业的不断发展及大数字征信系统的出现，使传统的信息管理体制和法律法规明显不能满足新形势需要。传统征信模式的数据和信息是“少而精”，而互联网征信模式数据和信息则是“多而杂”。当前，我国互联网金融信息服务和互联网征信体系管理体制既面临信息安全、隐私保护及制度实施等结构性问题，也存在数据共享、标准化建设等行业运行机制和监管方面的缺失。为完善互联网金融信息及管理机制，要在战略上加强信用文化建设，改善金融生态环境，在策略上完善政策体系、强化制度建设。 本文来自织梦

关键词：互联网金融；信息；征信；管理机制；监管

互联网金融的快速发展对完善我国金融体系、填补信贷缺口、支持创业创新、促使民间金融正规化等起到重要作用。[1]发挥互联网金融防范金融风险、降低交易成本、提高金融效率的优势，需要建立以信息工具为核心的互联网金融信息服务与管理机制。

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一、我国互联网金融信息特征及服务模式

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与传统金融数据和信息模式不同，互联网金融数据具有自身独特的特点。如果说传统征信模式的数据是“少而精”，那么互联网征信模式的数据就是“多而杂”。在互联网时代，包括互联网企业、电商平台、支付平台、公共事业和缴费平台等收集和掌握了大量组织和个人用户日常生活、经营和社交的数据和信息，丰富了传统的以银行为主的金融数据和信息。互联网金融数据和信息是基于大数据时代背景产生的，[1]其基本特征可概括为规模大、复杂多样、高速时效和价值密度低。

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第一，规模大。自2013年以来，互联网信息和数据的大爆炸驱动众多行业、企业和组织关注大数据。目前，我国存储市场出货容量已达EB级，[2]可存储数据容量约10EB左右。其中，一些互联网金融巨头拥有的信息和数据总量已达百PB以上。互联网金融企业以开放心态，面向用户开放服务。为充分挖掘和利用这些数据和信息资源，这些互联网金融企业和平台构建自己的IT架构和处理海量数据的服务平台。 织梦内容管理系统

第二，类型复杂多样。互联网金融信息数据类型复杂多样，不仅体现在互联网金融信息数据种类既有结构化也有半结构化及非结构化方面，还表现在互联网金融行为多样性上。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）提供的《第38次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年6月，我国网民[3]达7.10亿人，超过全球网民人数的一半。我国互联网普及率达51.7％，超过全球平均水平3.1个百分点。网民数量的持续增长和上网方式的多样化必然带来互联网信息数据的增多和多样。同时，也产生了形式多样、复杂的互联网金融行为模式。由于互联网金融信息和数据服务工作更多通过大数据、云计算等高科技手段开展，互联网金融信息数据尽管形式复杂多样，但获取成本（尤其是边际成本）相较于传统的金融信息数据获取可能更低。

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第三，速度时效高。互联网金融信息数据的速度时效高指互联网金融信息数据汇总、处置和分析评估一定要及时高效，不能有长期延误，否则会带来严重损失。利用互联网平台从事金融服务，客户规模体量大，交互速度快，因此信息数据提升速度亦较快增长。这也使互联网金融信息服务与传统金融信息服务在应用方式上存在较大差异。互联网金融信息服务路径为“用户申请——数据采集——数据评估——数据应用”，而传统金融信息的应用服务一般采取事先采集数据信息，分类归档，并在数据库系统内贮存，需要时再提取的方式。显然，互联网金融信息服务的速度时效要求更高。 内容来自dedecms

第四，价值密度低。目前，我国银行金融机构等质量较高的金融信息数据是直接接人央行征信中心的金融基础数据库，互联网金融平台较难获得。互联网金融信息服务企业虽然在提供自身的产品和服务过程中获取了各种多元化的数据信息，但数据信息来源渠道众多，数据结构复杂多样，对这些价值密度较低的数据信息进行有效整合难度较大。互联网金融信息服务平台只有通过强大的数据积累，利用大数据和云计算等先进手段进行数据挖掘，对价值密度较低的复杂数据进行深度分析，去伪存精，才能开发出高质量的金融信息服务产品。 内容来自dedecms

总之，传统征信模式作为我国征信体系的根基，具有无可撼动的地位，而互联网征信模式由于其独特的优势，将逐渐发展成为传统征信模式的补充。根据互联网金融信息服务和互联网征信业务基础、数据来源、服务方式等，我国互联网金融信息服务大概可分为以下几种模式：互联网金融平台信息中介服务模式、互联网金融平台信息共享服务模式、互联网金融信息大数据征信服务模式（见表1）。 copyright dedecms

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由于我国商业银行、小额贷款公司及融资性担保公司等金融机构的数据来源广泛，且沉淀量巨大，并且与他们之间存在互联互通，使中国人民银行征信系统目前处于绝对主导地位。而互联网金融信息服务对象和征信主体则相对市场化、多元化，开展互联网征信和互联网金融信息服务的前提和基础条件是对高度非结构化和多元化的海量信息数据具有深度挖掘、整合和分析的手段和能力。在这方面，现有的市场化征信公司、新兴电子商务企业及互联网公司具有较大优势，必将成为我国互联网金融信息服务和征信行业主力军。

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二、我国互联网金融信息服务管理机制存在的问题

随着互联网金融业的不断发展及大数据背景下互联网金融信息服务和征信系统的出现，传统的管理体制和法律规范明显不能满足新形势发展的需要，造成当前我国互联网金融信息服务和互联网征信体系管理体制既有信息安全、隐私保护以及制度实施等结构性问题，也有数据共享、标准化建设等行业运行机制和监管方面的缺失。 dedecms.com

（一）信息安全存在漏洞，隐私保护尚未得到充分重视 dedecms.com

相较于传统金融信息服务和征信方式，互联网金融信息和征信服务更依赖于开放式的互联网平台及相关技术，服务的提供和信息的获取都涉及数据检索、权限控制、身份认证、活动跟踪、数据传输加密等内容，互联网和大数据环境下的金融信息服务管理体系所面临的信息安全风险也更加突出。尽管我国《征信业管理条例》（简称《条例》）对金融信息服务和征信机构的相关活动划定了严格的边界和具体的操作秩序，但由于大数据和云计算背景下互联网金融信息服务和征信业务中数据信息采集成本较低，可能导致从业机构在信息采集和征信活动中不能严格遵循相关法律规范。便捷的信息获取渠道、较低的信息获取和违规成本导致互联网金融信息服务和征信行业成为违法违规与道德风险事件的易发地带，同时也损害了金融消费者和征信用户合法权益。[2]如何健全互联网金融信息服务管理机制，促进从业机构和人员在经营过程中自觉遵守相关法律法规，是我国互联网金融信息服务和征信行业管理及监管部门必须面对的问题。只有从制度上严格规范，在机制上让法律法规尽快施行，才能保证互联网金融信息服务和征信行业健康、稳定和持续发展。

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（二）尚未实现数据共享，缺乏统一的信息标准 织梦好，好织梦

自2005年以来，中国人民银行相继制定和发布了多项金融行业标准，促进了征信业评级机构的规范执业。但仍存在较为突出的问题：缺乏金融信息统筹协调机构，信息跨区域、跨系统调配与交流较为混乱；行业标准体系还不完善，缺乏量化、标准化的要求与规范；各征信机构的信用数据仍处于相对封闭状态，标准缺项太多，信息采集范围较小，征信机构均依托自有系统建立信息标准体系，其系统设计较标准化相去甚远。另外，尤其值得关注的是，互联网金融从业机构的基础信息标准化工作还处于空白状态，尚未纳入我国金融标准化管理体制中，互联网金融从业机构主体识别缺乏统一标准。 织梦好，好织梦

互联网的发展改进和提升了社会基础信息收集和信息共享机制，但尚不能支撑真正意义上大数据征信和云计算服务的需求和应用。从我国金融信息和征信体系开放性和统一性看，我国现有金融信息管理和征信体系呈高度分割与封闭特点。中国人民银行征信体系并没有囊括企业和个人在金融系统以外的金融和信用信息，允许接人中国人民银行征信系统的机构也相对有限。对互联网金融业而言，短期内与传统金融业及其他公共事业行业和单位实现信用和金融数据信息的共享和融合还存在障碍。为解决这些问题，既需要行业管理和监管体制方面的创新，也需要从业者思维和心态上的开放和包容。

（三）信息管理手段有限，监管范围出现真空

随着互联网金融业的不断发展，行业参与者急速增加，互联网金融信息服务和征信管理体制也面临新的发展机遇与挑战。[3]目前，监管部门尚未对互联网金融信息服务和征信行业采取有效措施，大数据征信行业的监管法律体系还不完善，监管策略和管理手段难以适应新形势下的行业发展要求，监管人员大数据理念也有待进一步提高。

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从监管法律和制度规范看，互联网金融信息服务和征信机构尚无明确的市场准入标准。尽管《征信业管理条例》规定“征信机构是指依法设立、主要经营征信业务的机构。征信业务是对企事业单位信用信息和个人信用信息进行采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供的活动”。原则上，互联网金融信息服务和征信机构应与传统征信机构一样，属于《征信业管理条例》约束与规范范畴。但在具体实施过程中，监管部门缺少针对互联网征信机构的准入限制。互联网金融企业都在不同经营环节公开或私下采集用户信息，部分大数据机构在提供信用信息服务的同时，尚未得到征信业监管部门的批准或未在监管部门备案，其合规性存在置疑。 本文来自织梦

从监管主体和监管范围看，由于互联网金融虚拟性和无边界特征，使部分从事信息服务和征信业务的互联网企业和大数据平台游离于监管之外。由于各类机构发展良莠不齐，不仅其提供的信息产品和服务的真实性和质量无法保证，更可能出现因监管主体缺位和监管范围真空而导致采集信息的泄露和滥用。 内容来自dedecms

从监管方法和管理手段看，当前的监管策略和管理方法难以适应互联网大数据条件下对征信行业的监管要求。如，现场检查和非现场监管是对征信业监管的两种传统方式，但在互联网环境中，面对虚拟化信息搜索和整合，现场检查这一基本监管手段缺乏着力点；而非现场监管手段在以大数据征信为代表的互联网征信环境中，则缺乏时效性和连续性，难以达到监管机构预期效果。 织梦好，好织梦

中国人民银行作为金融信息服务及征信行业主管机构，要紧跟互联网金融发展潮流，洞察大数据背景下金融信息服务和征信的常态与基本规律，完善互联网金融信息服务管理体制机制，对以互联网征信为代表的互联网金融信息服务模式实行审慎的动态监管和有效规范。 织梦内容管理系统

三、政策建议 本文来自织梦

互联网金融信息和征信体系建设是一项基础性的系统工程，也是互联网环境下经济社会发展过程的必然。近年来，我国互联网金融和征信体系取得令人瞩目的成绩，互联网行业中一些“领头羊”也在该领域进行了卓有成效的实践，互联网金融信息服务及互联网征信管理和监管体制也得到进一步完善。然而，互联网金融信息服务和互联网征信毕竟还是处于新生阶段，在金融信息安全、隐私保护和标准化建设等方面还存在较多问题。为此，在战略和政策层面建议： dedecms.com

（一）加强信用文化建设，改善互联网环境下的金融生态环境

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一个国家和社会信用状况如何，根本在于社会信用文化和金融生态环境。良好的信用文化不仅容易形成普遍认可的价值观，更能营造良好的信用环境。在一个信用文化良好的社会中，信用贯穿于社会经济生活的各方面，诚实守信成为经济交易的基本准则。我国目前信用缺失问题凸显，可归结为包括法律、社会、经济等一系列的信用制度不健全所造成的，但从深层次上说更是一个文化问题。我国现阶段出现的社会信用缺失问题有着深刻的时代背景，不可能在短期内完全解决。我们在认真正视和对待它的同时，应从法律和制度建设人手规范和培育信用体系赖以存在的金融生态环境。

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（二）明晰信息服务和征信体系的发展思路，构建互联网大数据背景下合理的发展模式

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政府主导的信用信息服务和征信体系与市场化征信体系相辅相成，两种模式同时存在，既可满足信息充分性的需要，又能有效提升市场的资源配置水平。目前，我国经济处于转型的关键期，市场的完善程度仍不高，个体和企业的失信情况较为严重，我国的信用建设仍非常落后。未来相当长的一段时期内，政府部门还是金融信息和征信体系的核心力量，而这可能正是当前我国建设市场化的互联网金融信息和征信体系的物质依靠和优势所在。这种优势既表现在立法及行业的监管方面，同时也体现在大数据背景下互联网金融信息服务和征信体系所要求的信息共享、信息安全等制度建设方面。

（三）加强对互联网金融信息服务和互联网征信行业监管，转变传统监管方式和思路 织梦内容管理系统

探索建立符合互联网征信特性的监管方式，监管理念应从机构监管转向功能监管，监管重点要放在维护信息安全和保护个人隐私上，确保信息采集、信息提供的合法性；推进互联网金融和征信行业监管的技术升级（如应用云计算、大数据和区块链技术），增强监管手段；加强人才队伍建设，充实监管力量，提高监管效能。

（四）推进互联网金融和信用信息共享机制建设，加强征信行业标准化体系建设

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针对目前互联网金融和互联网征信发展现状，充分发挥中国人民银行金融和信用信息管理机关的作用，严格按照《政府信息公开条例》等规定，确定信用数据信息公开的范围、内容、格式，在保护信息安全和私人信息保密性的前提下，为征信机构合理采集信用信息提供必要的条件。同时，建立统一的信息主体标示规范、征信基本术语规范，制定层级清晰、结构完善的征信业总体标准和基础类标准体系，提高征信标准化工作的适用性与科学性。

（五）强化信息安全和个人隐私保护 织梦内容管理系统

推动互联网金融信息和征信机构按照《征信机构管理办法》的要求落实信息安全等级测评制度，[4]保障征信系统的安全、可控。完善企业和个人信用信息基础数据库的用户管理制度，对用户实行分级管理、权限控制、身份认证、活动跟踪。加强对金融机构和征信机构的宣传教育和业务培训，增强其业务能力和规范经营意识。结合我国基本国情，加强对个人信息隐私权的保护，限制征信机构对个人征信主体信用信息的垄断及合法权益的侵害，保护个人信息隐私权。

（六）完善正向激励机制，健全失信惩戒手段 dedecms.com

完善正向激励机制就是提高互联网和大数据环境下的信息披露质量和水平，减缓和消除因信息不对称所引起的逆向选择和道德风险。同时，在社会信用制度和金融生态环境建设过程中，坚持以培养和营造良好的社会信用文化为核心和重点，形成诚实守信的社会氛围，降低守信者的信用成本。同时，健全失信惩戒的手段和方法，通过建立诸如失信者“黑名单”系统、禁止失信者投融资等手段，提高其违约成本，使失信者在市场中无立足之地。完善的失信惩戒机制是互联网征信体系发展的有力保障和是否健全的重要标志。 dedecms.com

（七）加强互联网征信制度和立法建设，提升管理和执行力度

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加强和完善互联网和大数据环境下的征信立法和制度体系建设，是建立互联网金融信息服务和征信体系的基础条件，这不仅表现在要从宏观战略的高度构建前瞻性的管理体制机制，更应细化到诸如人员管理、制度管理和标准化管理等具体操作层面。[4] 内容来自dedecms

（八）拓宽互联网和大数据征信数据来源，提高互联网大数据征信模型准确性 织梦内容管理系统

提高互联网大数据信息服务质量和征信模型准确性必须扩大其基础性数据和信息来源。根据当前经济、社会和信息化发展现状，我国基础性社会信息数据既包括个人以水、电、煤、气为代表的基础信息，也包括个人教育、住房、司法、公共交通及社保公积金等信息。目前，这些信息和数据散布于不同政府和公共事业部门的信息系统中，政府应推动内部信息系统的数据共享，从而为大数据征信风险控制系统提供最基础的数据来源。 本文来自织梦

参考文献： 本文来自织梦

[1]何飞，张兵.互联网金融的发展：大数据驱动与模式衍变[J].财经科学，2016（6）：12-22. copyright dedecms

[2]中国人民银行乌鲁木齐中心支行课题组.我国征信活动中信息主体权益保护风险点分析及对策研究[J].金融发展评论，2016（1）：52-57. 内容来自dedecms

[3]李真.中国互联网征信发展与监管问题研究[J].征信，2015（4）：9-15.

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[4]黄国平.模式异化的网络借贷风险管理与监管[J].财经问题研究，2015（11）：40-47. dedecms.com

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[1]自从2014年政府工作报告中首次提出发展互联网金融以来，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中也提出规范发展互联网金融，这是互联网金融首次被写入中央五年规划中。《国家信息化发展战略纲要》再次提到“引导和规范互联网金融发展，有效防范和化解金融风险”。这充分说明了国家在战略层面上积极推动和支持互联网金融健康发展。 织梦好，好织梦

[2]据互联网数据中心（IDC）报告2015年全球存储市场增长率为2.2％，但中国存储市场增长率为14.8％，贡献了全球11％的市场份额。1EB是10244MB，数据单位从小到大依次为KB，MB，GB，TB，PB，EB，ZB，YB等，每两个数量单位之间都为1024倍数。 dedecms.com

[3]所谓网民的概念，是指过去六个月间最少上网一次的人。

[4]我国《征信机构管理办法》第三十条明确规定：征信机构应当按照国家信息安全保护等级测评标准，对信用信息系统的安全情况进行测评。