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【专栏】美国调查代替性数据信审公平性:它可能正在践踏你的信贷尊严

新金融洛书 · 零壹财经 2018-12-27 14:18:40 阅读:4333

关键词:个人信息保护代替性数据代替性数据信审央行征信报告

近日,美国政府问责局(GAO)发起了一项针对10家Fintech放贷公司以及银行进行了调研,GAO认为,Fintech公司正在大量使用替代性数据进行信贷审核,并经由银行完成放贷,这有助于信贷扩张,但带来潜在风险。 GAO所谓风险,是代替性数据审核所伤害的信贷公平性和隐私...

近日,美国政府问责局(GAO)发起了一项针对10家Fintech放贷公司以及银行进行了调研,GAO认为,Fintech公司正在大量使用替代性数据进行信贷审核,并经由银行完成放贷,这有助于信贷扩张,但带来潜在风险。

GAO所谓风险,是代替性数据审核所伤害的信贷公平性和隐私侵犯问题。

美国拟着手对信贷审核中的代替性数据的使用进行伦理约束,以防止它成为“洪水猛兽”。

亚太未来金融研究院执行院长杜艳认为,美国的商业模式与中国并非完全吻合,但有雷同之处。在中国,有两类群体与相似:助贷机构和P2P平台。

在中国,从蚂蚁金服借呗、腾讯微粒贷,到P2P网贷,都属于这一范畴。

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金融科技的信贷审核,在很多人心中是一个谜。如笔者身边的一个朋友,信用情况良好,长期国企工作,经常性网购,月入1万以上,在金融科技信贷产品上,借呗、微粒贷都没有授信,信用卡使用10年仅有1万授信。

反面例子是,另一个熟人在超过10家金融科技含量并不低的借贷平台上共债金额数万元,且无力偿还。

这种反差给人一种极不公平的感觉,可原因是什么呢?

这背后,是复杂的大数据风控下的个人信用状况、网络行为和个人隐私信息的差异化风险定价。

在国内,金融科技助贷公司为放贷方的持牌金融机构如银行、消费金融公司提供替代性数据风控建模。P2P网贷缺乏足够的传统征信数据支撑,对替代性数据风控的依赖则更大,甚至达到决定性的作用。

在非持牌现金贷未被禁止、且P2P网贷野蛮生长的时期,未经授权的数据买卖在黑市中十分盛行,诸多所谓大数据风控公司以数据买卖为生意。

作为代替性数据,在传统征信数据之外予以补充无可厚非,可怕的是以大数据风控之名,行无风控之实,这时,对能从普遍性角度反应一个借款人的财务情况、还款能力与意愿的指标,如学历、性别、地域等因素就会在审贷中被放大,公平性偏差也会放大。

这就出现了一些网贷平台高管津津乐道的经验:更愿放贷给女性而不是男性、给发达地区借款人的利率更低,给贫困地区的借款人利率更高。

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大数据在互联网上对个人信息的过度采集,正在带来另一项更严重的问题:深度滥用。

个人信息从黑市买卖,到被用于信贷审核、精准营销、电信诈骗,个人都难以自主,这就是深度滥用的表现。

在英剧《黑镜》第三季第一集里,对个人隐私的信用分评价构成了一个人畸形的社会地位,最终形成了一个被无形之手掌控的高度极权的社会。

《黑镜》第三季第一集剧照截图

新金融洛书认为,对个人隐私的评价应该警惕,就像不能拿个人政治倾向、宗教信仰去做信审的风险定价一样。

《从业经历和教育背景是否能提高借贷成功率?——来自P2P平台的经验证据》一文证实了学历在P2P借贷中的正相关因素,它指出,教育程度在1%的显著水平上与借贷成功率呈正相关关系。此外,性别、借款领域对借款能否成功产生影响。

值得警惕的是,掌握大数据的金融科技巨头们,可能利用相对于客户的强势地位,扭曲两者之间的合作关系。

央行研究局局长徐忠在《大科技公司涉足金融的挑战》一文中表示,电商平台有不断拉长应付账款周期,加剧小微企业资金紧张的情况。电商平台的收费项目也会加大小微企业的经营成本,可能非正常的增加小微企业的融资需求,从而为电商平台的金融业务创造需求。在极端的情况之下,小微企业可能落入电商平台的金融陷阱。

同样的情况也出现在个人身上,个人在P2P平台上的借贷,由于无力偿还,平台会指示个人去另一家平台借款偿还债务,个人就此陷入“金融陷阱”。2016年,河南牧业经济学院大二学生郑某在14家校园网贷平台“拆东墙补西墙”式负债近60万元,最终绝望跳楼。

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徐忠认为,如果将客户个人信息用于信用评估时,可能影响信贷的公平性,有一些指标比如性别、地域、职业等可能对客户的还款能力有解释力,但根据这些指标进行放贷,会涉及到对某些人群的歧视。

徐忠在文章中建议,在采集和使用大数据时,应注意数据主权权益的保护并进行相应的脱敏处理。

这一建议实际与欧盟《一般数据保护条例》原则相似。

欧盟《一般数据保护条例》(简称“GDPR”)在中国很受关注。GDPR用来保护欧盟公民个人隐私和数据的新法规,对个人信息的保护及监管达到了前所未有的高度,堪称史上最严格的数据保护法案。

GDPR通过对企业使用个人数据的方式提出更严格的要求。

中国人民大学法学院博士研究生廖宇羿在论文《我国个人信息保护范围界定》中说提议,应参考欧盟《条例》的相关规定,对数据分析行为进行清晰界定,并明确,若自动化数据处理用于评估个人特定方面,如工作表现、信用、可信赖度、行为表现等,评估结果对个人产生法律效果或重大影响时,个人有权不受该评估结果的约束。

这可以视为个人对大数据的不公平信审的一种反驳机制。

近日媒体报道的央行新版征信报告模板,已经不再显示养老保险、公积金信息、居住地址、工作单位信息。新金融洛书认为,这是信用信息对个人信用评估的决定性权重进一步提高,而代替性数据进一步弱化。

本文参考了以下资料:
《从业经历和教育背景是否能提高借贷成功率?——来自P2P平台的经验证据》孙武军樊小莹
《大科技公司涉足金融的挑战》中国人民银行研究局局长徐忠

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