近日，美國政府問責(zé)局（GAO）發(fā)起了一項(xiàng)針對10家Fintech放貸公司以及銀行進(jìn)行了調(diào)研，GAO認(rèn)為，F(xiàn)intech公司正在大量使用替代性數(shù)據(jù)進(jìn)行信貸審核，并經(jīng)由銀行完成放貸，這有助于信貸擴(kuò)張，但帶來潛在風(fēng)險。
GAO所謂風(fēng)險，是代替性數(shù)據(jù)審核所傷害的信貸公平性和隱私侵犯問題。
美國擬著手對信貸審核中的代替性數(shù)據(jù)的使用進(jìn)行倫理約束，以防止它成為“洪水猛獸”。
亞太未來金融研究院執(zhí)行院長杜艷認(rèn)為，美國的商業(yè)模式與中國并非完全吻合，但有雷同之處。在中國，有兩類群體與相似：助貸機(jī)構(gòu)和P2P平臺。
在中國，從螞蟻金服借唄、騰訊微粒貸，到P2P網(wǎng)貸，都屬于這一范疇。
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金融科技的信貸審核，在很多人心中是一個謎。如筆者身邊的一個朋友，信用情況良好，長期國企工作，經(jīng)常性網(wǎng)購，月入1萬以上，在金融科技信貸產(chǎn)品上，借唄、微粒貸都沒有授信，信用卡使用10年僅有1萬授信。
反面例子是，另一個熟人在超過10家金融科技含量并不低的借貸平臺上共債金額數(shù)萬元，且無力償還。
這種反差給人一種極不公平的感覺，可原因是什么呢？
這背后，是復(fù)雜的大數(shù)據(jù)風(fēng)控下的個人信用狀況、網(wǎng)絡(luò)行為和個人隱私信息的差異化風(fēng)險定價。
在國內(nèi)，金融科技助貸公司為放貸方的持牌金融機(jī)構(gòu)如銀行、消費(fèi)金融公司提供替代性數(shù)據(jù)風(fēng)控建模。P2P網(wǎng)貸缺乏足夠的傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)支撐，對替代性數(shù)據(jù)風(fēng)控的依賴則更大，甚至達(dá)到?jīng)Q定性的作用。
在非持牌現(xiàn)金貸未被禁止、且P2P網(wǎng)貸野蠻生長的時期，未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)買賣在黑市中十分盛行，諸多所謂大數(shù)據(jù)風(fēng)控公司以數(shù)據(jù)買賣為生意。
作為代替性數(shù)據(jù)，在傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)之外予以補(bǔ)充無可厚非，可怕的是以大數(shù)據(jù)風(fēng)控之名，行無風(fēng)控之實(shí)，這時，對能從普遍性角度反應(yīng)一個借款人的財務(wù)情況、還款能力與意愿的指標(biāo)，如學(xué)歷、性別、地域等因素就會在審貸中被放大，公平性偏差也會放大。
這就出現(xiàn)了一些網(wǎng)貸平臺高管津津樂道的經(jīng)驗(yàn)：更愿放貸給女性而不是男性、給發(fā)達(dá)地區(qū)借款人的利率更低，給貧困地區(qū)的借款人利率更高。
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大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)上對個人信息的過度采集，正在帶來另一項(xiàng)更嚴(yán)重的問題：深度濫用。
個人信息從黑市買賣，到被用于信貸審核、精準(zhǔn)營銷、電信詐騙，個人都難以自主，這就是深度濫用的表現(xiàn)。
在英劇《黑鏡》第三季第一集里，對個人隱私的信用分評價構(gòu)成了一個人畸形的社會地位，最終形成了一個被無形之手掌控的高度極權(quán)的社會。
新金融洛書認(rèn)為，對個人隱私的評價應(yīng)該警惕，就像不能拿個人政治傾向、宗教信仰去做信審的風(fēng)險定價一樣。
《從業(yè)經(jīng)歷和教育背景是否能提高借貸成功率？——來自P2P平臺的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》一文證實(shí)了學(xué)歷在P2P借貸中的正相關(guān)因素，它指出，教育程度在1%的顯著水平上與借貸成功率呈正相關(guān)關(guān)系。此外，性別、借款領(lǐng)域?qū)杩钅芊癯晒Ξa(chǎn)生影響。
值得警惕的是，掌握大數(shù)據(jù)的金融科技巨頭們，可能利用相對于客戶的強(qiáng)勢地位，扭曲兩者之間的合作關(guān)系。
央行研究局局長徐忠在《大科技公司涉足金融的挑戰(zhàn)》一文中表示，電商平臺有不斷拉長應(yīng)付賬款周期，加劇小微企業(yè)資金緊張的情況。電商平臺的收費(fèi)項(xiàng)目也會加大小微企業(yè)的經(jīng)營成本，可能非正常的增加小微企業(yè)的融資需求，從而為電商平臺的金融業(yè)務(wù)創(chuàng)造需求。在極端的情況之下，小微企業(yè)可能落入電商平臺的金融陷阱。
同樣的情況也出現(xiàn)在個人身上，個人在P2P平臺上的借貸，由于無力償還，平臺會指示個人去另一家平臺借款償還債務(wù)，個人就此陷入“金融陷阱”。2016年，河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院大二學(xué)生鄭某在14家校園網(wǎng)貸平臺“拆東墻補(bǔ)西墻”式負(fù)債近60萬元，最終絕望跳樓。
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徐忠認(rèn)為，如果將客戶個人信息用于信用評估時，可能影響信貸的公平性，有一些指標(biāo)比如性別、地域、職業(yè)等可能對客戶的還款能力有解釋力，但根據(jù)這些指標(biāo)進(jìn)行放貸，會涉及到對某些人群的歧視。
徐忠在文章中建議，在采集和使用大數(shù)據(jù)時，應(yīng)注意數(shù)據(jù)主權(quán)權(quán)益的保護(hù)并進(jìn)行相應(yīng)的脫敏處理。
這一建議實(shí)際與歐盟《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》原則相似。
歐盟《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（簡稱“GDPR”）在中國很受關(guān)注。GDPR用來保護(hù)歐盟公民個人隱私和數(shù)據(jù)的新法規(guī)，對個人信息的保護(hù)及監(jiān)管達(dá)到了前所未有的高度，堪稱史上最嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)法案。
GDPR通過對企業(yè)使用個人數(shù)據(jù)的方式提出更嚴(yán)格的要求。
中國人民大學(xué)法學(xué)院博士研究生廖宇羿在論文《我國個人信息保護(hù)范圍界定》中說提議，應(yīng)參考?xì)W盟《條例》的相關(guān)規(guī)定，對數(shù)據(jù)分析行為進(jìn)行清晰界定，并明確，若自動化數(shù)據(jù)處理用于評估個人特定方面，如工作表現(xiàn)、信用、可信賴度、行為表現(xiàn)等，評估結(jié)果對個人產(chǎn)生法律效果或重大影響時，個人有權(quán)不受該評估結(jié)果的約束。
這可以視為個人對大數(shù)據(jù)的不公平信審的一種反駁機(jī)制。
近日媒體報道的央行新版征信報告模板，已經(jīng)不再顯示養(yǎng)老保險、公積金信息、居住地址、工作單位信息。新金融洛書認(rèn)為，這是信用信息對個人信用評估的決定性權(quán)重進(jìn)一步提高，而代替性數(shù)據(jù)進(jìn)一步弱化。
