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个人信用度与普惠金融、生活便利相挂钩，近年来越来越不稀奇。图片来源：百度图片 随着共享经济进一步发展，免押金已成趋势，这意味着信用一定会成为一种新的货币，信用的等级和分值越来越具有可参考性。未来，你所拥有的信用，可能比你的银行存款更具价值。 ■本报记者 李惠钰 在今年的“3·15”晚会上，共享单车押金难退问题被点名。中国消费者协会指出，2017年共享单车押金退款难的投诉数量非常惊人，仅对酷骑单车的投诉就超过21万次，所欠押金高达10亿元。 而就在“3·15”前一天，哈罗单车宣布全国范围内信用免押金。芝麻信用超过650分的用户，通过支付宝即可解锁单车，免押金骑行，预计到今年年底可辐射1.6亿骑行用户，免除押金总额超过300亿元。 免押金的背后，似乎也预示着，未来信用或将成为最值钱的“货币”。 信用将带来颠覆 信用，早已不仅仅停留在申请贷款、办理信用卡等层面。个人信用度与普惠金融、生活便利相挂钩，近年来并不稀奇。 以支付宝为例，用户只要芝麻信用超过600分的就可开通“信用住”，享受酒店“先住后付”服务；信用分数达标还可开通“信用就医”，用户看病可不排队，检查后自动扣费。 此次哈罗单车免押金的动作，背后也是得益于其最大机构股东蚂蚁金服的支持。蚂蚁金服副总裁、芝麻信用总经理胡滔表示，2017年11月22日，芝麻信用就宣布拿出10亿元消灭押金。首批重点投入的行业，除了共享经济领域，还有租房、酒店等领域。 可以说，在“信用”的驱动下，免押金租房、租车、借衣服、借图书、借境外WiFi等各种“红利”海量来袭，信用经济似乎迎来了爆发期。 “信用一定会成为一种新的货币，信用的等级和分值越来越具有可参考性。未来，你所拥有的信用，可能比你的银行存款更具价值。”《共享经济大趋势》作者、资深商业和管理顾问倪云华对《中国科学报》记者说。 而在浙江省信用中心主任王宁江看来，信用经济应该是源于货币却又高于货币的一种经济形态，“以往货币即信用，而信用经济时代将是‘信用创造货币’”。 “传统市场经济，央行是发币行，流动性是可以通过基础货币发行量、放大倍数等指标推算的。而在信用经济形态下，似乎每个市场单元均可以以自身信用为支持，创造货币，成为‘微央行’。”在王宁江看来，由央行一家控制全社会货币和信用的基本格局会被信用经济所打破，这将是一个颠覆性的变化。 “当越来越多的应用场景覆盖日常生活的各个角落，信用变成了现代人的刚需，而信用值也由此变得真正有价值。”智冠控股集团董事长刘智说，“如何能够盘活越来越多人的信用资产，构建信用社区、信用城市乃至信用社会，将成为拉动市场内需的重要途径。” 信用体系建设仍不完善 信用价值的应用虽然前景光明，但风险和挑战也如影随形。 只要是有利益的地方，就会有人千方百计的攫取：打车逃单仅仅只需下载APP，一个手机号就可以换取一次“免费乘车”；伪造身份信息，在互金平台骗取贷款；提前消费后，拖欠网购平台账单……类似事件层出不穷。 “在我国当前情况下，由于失信成本太低、失信惩戒力度不大，导致了类似共享汽车司机刷单、网店制假售假、共享单车私上车锁、短租房屋遭到破坏等行为屡见不鲜，使得人们对共享经济产生种种担忧和疑虑。”北京大学经济学院教授杜丽群对《中国科学报》记者表示，共享经济在我国发展过程中面临的最为突出的问题就是社会信用体系的不完善。 征信作为信用体系建设的一个重要组成部分，为分析和评价经济主体的交易行为提供了重要依据。但杜丽群表示，我国目前尚未建立起与共享经济相适应的企业和个人征信系统。面对共享经济的不断推陈出新，如出行共享、空间共享、知识共享、技能共享等，传统的征信系统已经无法满足这些新兴业态的信用信息需求。 不仅如此，虽然商业征信机构及共享平台上的点评系统等对相关交易主体有一定的约束作用，但仍存在较大的局限性，不利于推动我国共享经济的可持续发展。另外，我国有一些信用评级企业或信用中介服务机构本身信用程度就很差，而且缺乏行业自律，常常提供不真实信用信息和信用等级，误导、欺骗企业和消费者。 “我国的征信业不发达、信用中介机构的标准不统一、信用产品不能很好地满足市场的需要、政府缺乏对信用市场统一的规范和有效的监管、信用立法严重滞后，都是不正当竞争现象层出不穷的原因。”杜丽群总结道。 信用评分系统是关键 为突破困境，各大领域都在寻找解决的方法，最行之有效的就是建立完善的信用体系。中科院虚拟经济与数据科学研究中心主任石勇对《中国科学报》记者表示，作为信用体系的重要组成部分，信用评分系统的发展对整体信用评分体系的进步起到关键作用。 信用评分系统就是指根据受信人的基本信息、信用历史、金融状况等信息给予信用评分。目前，国内互联网金融和大数据征信发展迅速，芝麻信用、腾讯信用、聚立信、51信用卡、Wecash闪银等众多公司都已经基于所能获取的数据，开发出大数据信用评分模型，并成功应用于众多互联网金融的各个领域。 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心、中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室在信用评分领域也取得了多项成功的案例，包括国内第一个全国个人信用评分决策系统——中国人民银行信用评分、1号店在线信用评分模型、考拉征信小微商户信用评分。 “基于大数据的信用评分会考察更加多元化的客户信息数据，在传统数据基础上加入来自各互联网金融生态体系内的数据。”石勇表示，互联网数据往往较为稀疏、价值密度较低、单变量区分能力较弱，但覆盖范围广泛。在基于大数据的信用评分系统中，采用先进的数据挖掘工具进行更加复杂的信用评分，将产生更加精确的个人信用评分。 不过，石勇同时指出，尽管国内外众多信用评分机构都已经在大数据信用评分领域取得了一定的进展，但是在实践中采用的模型和学习方法还未能充分利用包括深度学习在内的最先进的大数据挖掘技术。此外，各评分结构掌握和利用的数据仍然只是大数据中的一小部分，许多数据源，特别是分散在网络空间的社会数据没有得到充分应用。 “如何促进各评分结构间的数据共享和交换，将成为大数据信用评分取得突破性进展的重要条件，这也将成为信用评分系统进一步发展的重要方向。”石勇说。 同时，杜丽群提出，当务之急还是要加快培育和规范信用中介服务企业，构建用户信用评级系统，通过跟踪用户点评共享平台及供需双方交易效果评价的数据记录，为共享平台及其客户提供专业的交易信用评级服务。 《中国科学报》 (2018-03-22 第5版 技术经济周刊) (责任编辑：) |
