清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技中心主任、清华大学五道口金融学院教授 张健华

  近年来，数字经济蓬勃发展，在国民经济中的占比越来越高。中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书(2022年)》显示，2021年，全球47个主要国家数字经济增加值规模达到38.1万亿美元，其中，中国数字经济规模为7.1万亿美元，位居世界第二。在数字经济时代，数据无疑是驱动经济运行和增长的关键性生产资料。作为数据要素全面渗透的行业，金融业有必要通过完善数据收集、整理加工、交易等机制，进一步夯实数字金融基础设施。

  一、数据要素的重要性及其在金融业的应用趋势

  数据要素的经济效益主要体现在两个方面：一是数据要素是生产力的重要组成部分，催生新产业、新业态、新模式。二是数据要素能够与其他传统生产要素相配合，形成乘数效应，提升劳动力、资本等要素的价值。如数字和劳动力要素相结合，提升劳动力要素产出效益;数字与技术要素相结合，催生人工智能等新技术。

  金融业一直处于我国科技应用实践的前沿，是数据要素全面渗透市场的行业，而征信体系是我国重要的金融基础设施，已运行多年的人民银行征信中心更是我国每年在全球营商环境评比中的重要加分项。近年来，凭借巨大的人口基数，我国政府公共事务、商务活动、个人生活等全面线上化，特别是过去20年来移动互联网的蓬勃发展，使得我国数据总量飞速增长，已经成为全球数据要素积累及运用最多的国家。其中，大量虽不属于传统信用信息，但经过大数据整理加工又可以对客户信用状况进行相对准确描述的替代数据，在金融领域得到广泛的分享和交易，并在信贷业务中发挥了较大的数据要素价值。

  场景数据是替代数据中的重要组成部分，包括社交信息、电子商务信息、支付结算流水信息等。由于场景数据与个人信贷的直接关联度相对较低，一般需要运用多维度、长时间序列的大量数据分析方可进行全面的客户画像，同时需要与传统信贷数据结合使用才更加有效。但因这种大规模、高维度的数据信息经过整合分析，能够清晰刻画出个人的很多特征及行为细节，信息量极大，如果使用不当，有可能会在有效帮助金融机构开展精准营销、提高风控能力的同时，带来客户信息保护不足、隐私泄露等风险，甚至导致国家数据安全问题，因而其在金融行业的分享和应用存在一定争议。为切实做好金融消费者保护，确保国家数据安全及个人隐私不被侵犯，同时发挥我国数据要素优势，应加快金融业数字化转型，助力数字经济的发展。

  二、完善数据制度是夯实数字金融基础设施的重要内容

  数字金融基础设施可分为硬件设施和制度安排。近年来，各地区广泛布局包括地方政府融资平台、数据交易机构、大数据管理机构等在内的数字金融硬件基础设施。以数据交易机构为例，截至2022年6月末，全国由地方政府发起、主导或批复的数据交易所已有39家，交易数据包括政府公开数据、合法企业内部数据以及从互联网上爬取的数据等。一些大型互联网企业或科技公司凭借自身庞大的客户数量及生态圈内海量交易数据，不仅自己使用，还整理加工成信息产品向合作的金融机构输出。此外，少数金融科技公司虽不生产数据，但借助自身的科技实力和算法优势，将分散在不同机构的数据(包括依法公开的政府公共数据和其他商业数据)通过合法手段采集后整理加工成数字信用产品，出售给有需求的金融机构。目前，我国对这些不同来源、不同性质的数据在采集和使用过程中的要求并不一致，也就是说我国在数字金融基础设施建设过程中面临着制度不够完善、实践先于规范、软硬件不完全配套等问题。

  2022年6月22日，中央全面深化改革委员会审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》(以下简称《意见》)，正式拉开了我国数据产权制度从宏观政策主张走向具体制度实践的序幕。在此之前，我国先后出台了《中华人民共和国数据安全法》(以下简称《数据安全法》)和《中华人民共和国个人信息保护法》(以下简称《个人信息保护法》)等法律，多次强调数据安全的重要性，积极探索推进数据要素市场化，加快构建以数据为关键要素的数字经济，取得了积极进展。

  上述法律和相关指导意见是我国金融数据基础设施建设的基本制度和根本遵循，构成了我国数字金融基础设施“软件”部分的“四梁八柱”，为金融数据的应用指明了方向。在此基础上，人民银行依据《征信业管理条例》发布的《征信业务管理办法》旨在通过明确征信数据范围、征信业务涉及的各类主体责任等相关要求，保护信息主体权益，促进征信行业健康发展。大数据在金融业的应用广泛，其中尤以客户精准营销及替代数据征信领域最具商业价值。从目前业务实践来看，企业征信发展较为平稳，个人替代数据纳入征信监管标准、采集原则和监管方式等内容还有待进一步明确细化，以便在充分保护金融消费者权益的前提下，更好地挖掘数据价值，同时使监管更具可操作性。

  完善数据制度是夯实数字金融基础设施的重要内容，应该细化渗透至各个行业，让数据要素的获取、加工、流通、使用以及收益分配等行为有法可依、有规可循，推动数据要素市场规范化、制度化建设。从个人信息保护的角度来看，个人征信服务未来的严监管是一个共识，即持牌征信机构与金融机构依法合规开展个人征信业务，且市场专业分工将越来越明确。例如，数据生产商、数据经纪商和数据分析服务机构各司其职，分别负责数据采集、整理加工、分析评估等，持牌征信公司作为全功能的持牌机构，除不直接生产数据外，可以对外提供全方位的信用产品，包括但不限于利用大量替代数据形成的产品。

  在数字经济时代，数据融合才会实现更大价值，各方汇聚的数据通过合法持牌机构流通，不仅能确保数据获取合规及数据使用安全，也能在多维数据的基础上打造更加准确、更具权威性的信用评分和风险评估模型。当然，由于政府职能部门、网络平台及其他大型科技企业等数据生产商、加工商在征信环节掌握的数据资源差异巨大，其数字化特别是数字信用产品的生产加工能力也有很大差别，对于参与征信业务的程度也有不同的诉求，这就要求相关部门对市场已有征信产品和业务进行规范，在强监管、“堵后门”的同时，还需充分考虑市场实际情况，及时“开正门”，并理顺市场机制，避免出台违反市场经济规律的措施，引发不必要的市场波动。

  三、国外征信业实践及替代数据在金融行业的使用规制

  在征信业务及信用信息使用方面，美国和欧洲国家拥有较为完善的法律框架，加上成熟的数据分享和应用市场，促使信用信息共享与个人隐私保护得到有效平衡。

  美国在1860—1960年的百年时间里并没有金融信用相关法律，征信业在联邦层面基本上不受法律和政府的规制，处于市场自主发展的状态。直到20世纪70年代，美国才开始制定各种信用相关法规，逐渐形成以《公平信用报告法案》(Fair Credit Reporting Act，FCRA)为核心的法律框架。美国如今成熟的信用评估市场体系是经过多年充分市场竞争形成的，不同数据机构在金融消费者信用评估中提供差异化的服务，但不同机构间的业务范围并非泾渭分明。

  美欧金融机构获取外源数据支持的模式具有多层次、多渠道的特征。以美国为例，信用数据分享相关机构大体可以划分为全国性金融征信报告机构、专业征信报告机构、数据经纪商和数据分析服务公司几个类别。三家全国性金融征信报告机构(Equifax、Experian和Trans Union)为个人、金融机构等提供征信报告，征信报告主要包括个人基本信息、信贷交易数据、极端负面信息和征信报告查询记录等四类信息，其中数据指标的覆盖度、集中度和信用相关度较高。

  一批专业征信报告机构聚焦于特定市场或消费者细分领域，提供定制化的分析工具或信用报告，所提供的数据不是传统信贷信息，而是非信贷信用数据和非信用数据，即通常所说的替代数据。数据显示，截至2022年1月，美国年营业收入在700万美元以上、需按规定向消费者金融保护局报告的大型专业征信报告机构有57家。数据经纪商不自行采集数据，不对外销售征信报告，其商业模式主要是从政府来源、商业来源和其他公开可用来源三个途径搜集、购买消费者个人信息，并对这些原始信息及衍生信息进行整理、分析和加工后，向金融机构输出该信息用于产品营销、验证个人身份或检测欺诈行为等。

  数据分析服务机构同样不自行采集数据，也不对外销售数据，而是根据外购的数据和征信报告等信息资源进行相关分析，向外输出信用风险评分、信贷决策、信贷反欺诈、信贷催收、消费者信用咨询、信贷产品引流等数据分析产品和服务。美国对这些数据机构采用功能性监管方案，不直接针对特定数据机构监管，而是注重对不同类型数据机构开展的业务进行标准统一或相对统一的监管，以数据产品和服务所实现的基本效用为依据，确定相应的监管策略、监管规则和监管方法。

  欧洲征信机构根据属性可分为公共征信机构和私人征信机构，主要为金融市场提供基本且权威的征信报告服务。金融行业替代数据的应用以市场化机构为主，这些市场化机构包括金融科技公司、数据提供商和信用评级机构等。欧洲国家对信用评估体系形成了综合性监管框架，主要由欧盟指令、各国法律和征信行业准则三个维度构成。

  在欧盟指令层面，1995年颁布的《数据保护指令》(Data Protection Directive 95/46/EC，DPD)成为欧盟征信机构存在和运行的前提和基础，要求各成员国采用统一标准进行个人数据保护，赋予了借款人在其个人征信信息数据被使用时享有的一系列权利，对公共征信机构和私人征信机构使用个人征信数据做出了严格限制，并倡导欧盟各成员国成立相应的征信机构监管部门和欧盟层面的个人数据保护工作组，以确保该指令落实;2008年颁布的《消费者信用指令》(Consumer Credit Directive 2008/48/EC，CCD)强调了征信机构获取充分征信信息以进行信用评估的重要性，同时对个人获取征信数据库信用信息的适当性进行了说明，确保数据主体可以无歧视地获取征信机构数据库的个人信用信息;2013年颁布的《资本要求指令Ⅳ》(Capital Requirements Directive 2013/36/EU，CRDIV)对用于信用风险模型评估的征信数据规则做了明确要求，并规定个人信用评价必须出于谨慎目的;2018年正式生效的《通用数据保护条例》[General Data Protection Regulation 2016/679/EU，GDPR]强化了个人对自身数据的充分控制权，并构建了个人信息行政管理机制，为个人数据处理主体的合规和风控提供更为明晰的行为指南，同时对数据安全保护能力提出了更高要求。

  在各国法律层面，大多数欧洲国家没有明确的针对征信机构的监管法规，更多是监管数据收集、处理、流转流程，即这些国家通常以平衡信用信息分享和个人隐私保护为宗旨，构建相关数据保护和金融信用监管法规，并设立相关部门来监督法律法规的执行情况。

  综合来看，国际上数据分享和应用大多遵循市场化的运行机制，与信用信息相关的法律和制度较为健全，就个人征信领域而言，规范传统信贷数据的法律法规同样适用于替代数据。由于没有特定的法律条款对征信替代数据的信息类型进行限制和细化，在日趋庞大的数据量与非透明算法下，欧美个人征信报告高透明度与及时通知的消费者保护目标终将难以实现。未来，随着数字经济的不断扩张，不排除美国和欧洲国家出台关于替代数据使用的针对性法律。

  四、关于充分发挥数据要素在我国征信领域作用的几点思考

  为充分发挥我国数字征信领域替代数据的使用优势，同时确保国家数据安全和消费者个人信息得到有效保护，需要做好以下几个方面的工作：

  第一，与数据要素相关的法律体系有待进一步健全。目前，我国很多细分行业的数据合规和监管缺乏法律依据，征信业管理还未上升到国家法律层面，缺乏信用信息保护方面的法律法规。可考虑以《数据安全法》和《个人信息保护法》为基准，推出征信对象(数据主体)权益保护配套措施，建立以数据采集和使用阶段充分知情及专项(有限)授权为重点的监管框架体系。

  第二，数据确权是促进数据要素安全流动的重要前提。目前，市场上的数据“黑灰产”问题究其原因在于数据在生产、收集、加工、存储、流通、使用等过程中权属不清，从而导致数据滥用及泄露。在构建金融数据基础设施的过程中，可以考虑对不同来源的数据进行科学分类，在此基础上将数据权责清单、权责监督机制、安全事件应对机制等以法律法规形式固定下来。此外，金融替代数据不适合采用“绝对性”的所有权，应将监管重点放在促进数据分享和保障数据生产激励的制度设计上。

  第三，维护数据交易流通的良性竞争是促进数字金融稳健发展和持续创新的关键。从市场竞争的角度来看，部分大型平台或行业头部企业凭借规模优势或先发优势，在长时间的市场服务中积累了大量的数据资源，再利用这些数据进一步拓展经营边界，如此循环往复，最终在市场竞争中处于绝对优势地位，易形成“数据垄断”，不利于技术创新和行业进步。但政府在对这些机构进行监管时，如果简单限制其数据及其衍生品(如替代征信信息)的对外使用和输出，未设计适当的市场化机制，兼顾各市场参与主体的利益，则很容易导致少数个人征信公司在信用评估行业形成新的寡头垄断，不仅会降低整体行业的效率，还会损害其他平台机构分享数据的意愿。因此，在构建数据基础制度时，一方面，要充分保障数据主体的权益，使其可要求数字平台企业提供访问和携带数据的便利，批量提供其日常经营所产生的交易数据，并且流通给竞争对手或第三方数据经营者;另一方面，在设计数据流通监管方案时，应避免在同业竞争主体中有所倾斜，导致各市场参与主体客观上受到不同强度的监管，继而形成不对等的竞争态势。

作者：清华大学五道口金融学院金融发展与监管科技中心主任、清华大学五道口金融学院教授 张健华

      清华大学五道口金融学院博士后 朱诗怡