近些年，随着信用信息的公开透明，我们会从新闻里越来越多听到“失信被执行人”、“失信企业黑名单”这样的字眼。与此同时，各种基于大数据信用评级的信贷产品、共享服务、促销手段深入人们的日常生活。时常，互联网征信也因为其数据隐私性、评判公平性等话题被推向舆论的风口浪尖。我们能够感受到，信用体系的变化总是与信用大数据的使用有着密不可分的关系。本文就按照这个思路来设想一下，未来基于大数据的信用体系可能会是什么样子的。以下两点分别从大数据信用体系的数据特点和治理特点来进行讨论。
拥有多元数据的信用体系
想探究什么样的大数据能更好地建设信用体系，我们首先要思考什么样的信用体系是我们想要的。对于“信用”一词在中文中有三种解释：一是对他人或物品等的信任使用；二是遵守诺言，实践成约，从而取得别人的信任；三是以偿还为条件的价值运动的特殊形式。因此，我们看到“信用”不只局限在经济领域，可以扩展到在众多社会活动中个体对承诺的履行。因此，产生信用的来源是多样的，从而评判信用的维度也应该是多元的。
传统模式：依赖信贷数据的金融征信
在中国的传统征信模型中，对信用的衡量主要依赖历史信贷数据。这就导致，传统征信方式无法体现一个个体的整体信用水平。另一弊端是，正是因为收集的数据种类单一，我国传统的征信体系无法覆盖广泛的个体，尤其是草根阶层和小微企业。数据显示，截止2015年，在中国人民银行征信系统个人信用信息基础数据库中，只有3.7亿人有信贷记录，而当年的人口超过13亿。
近年探索：有领域特色的大数据信用体系
近几年我们也看到，商业与公共领域都出现了积极的探索实践。行业企业自发建立的市场信用机制，和政府试点的公共信用机制，正在试图运用多元的大数据搭建适合自己本领域的信用评判系统。相比于传统的金融征信，它不但数据来源更多元，覆盖人群更广泛，同时这拓宽了它可应用的范围，且加强了它控制风险的能力。
某互联网征信机构的实践
目前，自发形成的市场信用机制很多样，如有围绕供应链核心企业的，有平台型企业组织的，有第三方信用机构搭建的。其中一个互联网第三方征信机构就非常引人注目。其数据不仅来自于其母公司背后超过10亿个人用户和8000万商家。值得注意的是，这个互联网征信机构90%的数据其实是来源于母公司体系之外。它通过与众多公共部门及合作伙伴建立数据合作关系才吸纳的这些数据。这不但表明此互联网征信机构的信用体系受众广，同时也说明它有能力从多元的渠道和体系中全面立体的了解和判断个体的信用。
相应的，为了全面衡量个体的信用水平，它的信用评分模型也会实时地对个体从多维度进行评分。例如，对于个人信用，从2015年建立初期，它就根据个人的五类特点设计评价机制，包括：信用历史、行为偏好、履行能力、身份特质、人脉关系。可以看到其打造的信用系统，早已超出了传统的征信范围。
这样的信用衡量方式让此互联网征信机构能更好的控制信用风险。举个例子：其母公司的个人消费贷业务主要以它的评分作为征信工具，在2019年其所促成的个人消费贷不良率指标大约在1.05%-1.56%之间。而在2019年上半年国有六大行中的农行、中行、交行和储蓄银行的信用卡不良率在1.43%-2.49%之间。这明显体现出，在个人消费领域，相较于传统征信，此互联网征信机构的数据风控能力更有优势。
同时，区别于传统征信的金融信用，它的这种广义的商业信用，能够被利用在社会生活的方方面面，融入更为广泛的商业模式和场景中，如在租房、租车、酒店、共享单车、共享充电宝的场景中免去押金和预授权，或是在近一年推行的某会员营销工具中打入更广阔的促销消费场景。
信用城市的尝试
从公共领域作出的尝试来看，自2015年8月起，国家发改委和中国人民银行联合发文，先后创建了43个信用体系建设示范城市。这些信用体系立足于不同城市，建立了个人与组织在各领域的信用记录。除了完善地方信用信息的归集，它们也在全国范围内吸纳金融机构的数据，并与全国信用共享平台打通，试图建立更全面的社会信用系统。同时，各城市也会建立自己的信用评价模型。
义乌就是试点城市中的优秀案例。首先，它主要从政府部门和金融机构收集数据，能够覆盖37万组织和220万个人。进一步，义乌对企业组织和个人分别设定了118个和98个评判项， 以及A-E五个等级和0-200分信用评分。在应用方面，城市的信用记录也被推向了更多领域，大到行政审批、政府采购、企业贷款，小到车辆年检快速通道、停车和公交打折等。另外，结合义乌“商贸城市”的特点，在信用数据的应用上，它在全国独创了市场信用指标，来实时监测市场情况；还搭建了企业金融风险监测平台，促进中小商贸企业的贷款融资。
未来设想：打通全社会数据的共创信用体系
这些以平台为中心、以城市为中心或是以机构为中心的信用系统，虽然一定程度上会有互通数据的情况，但它们仍旧像孤岛一样自成体系地运转，拥有不同的信用模型、评分机制、数据侧重。我们已经在文中开头推理过，大数据的多元性是建立客观全面信用评价系统的关键。而这种信用系统的“孤岛”状况会阻碍信用在社会中发挥它的最大价值。
或许有人会说，这些信用体系形成“孤岛”是因为信用是有它清晰的分类的。常提到的分类包括：金融信用、商业信用、社会信用。但是在如今的社会，金融行为、商业行为、公共行为的边界变得越来越模糊。例如，当你在网购下单时能够同时一键完成分期付款的设定，消费行为与金融服务无缝衔接。那么自然而然，信用类型的边界也变得更加模糊起来。只有跨越这个边界，信用才能更好的发挥作用。前文提到的互联网征信机构就是典型的例子，从分类的角度看它提供的更像是商业信用，但它却能很好地帮助母公司的消费贷和小额贷金融产品进行风控管理。
总的来说，在未来开放和打通全社会各方与各类型的信用数据，并共同创建一个系统全面的信用评价体系才能最大程度地发挥信用系统的价值。如今在技术方面，电子化信息的高度普及、大数据结合人工智能技术的发展，能更好的帮助各种类型的数据纳入到信用评价中来。但是，建立这样一个全社会系统性的信用机制也同样依靠政策法规的配套建立和牵引，以及一些机构组织在特定领域作为数据中枢的开放态度与落地配合。
走向多方共治的信用体系
描绘了设想中的基于多元大数据的信用体系，那么谁更适合来建立和把控这个体系的规则呢？我们先回顾信用的历史，看看通常有怎样特点的个体会主导信用体系。追根溯源，其实是信息的不对等与不透明，导致了陌生个体之间难以对对方的信誉作出判断。这时，如果有一个双方都信任的且拥有较全信息的中间人作为裁判，就可以帮助他们判断对方的信用。与此同时，这个中间人也就决定了这一次评判信用的标准。由此可以发现，谁成为了权威的信用数据的中枢，谁就更易在信用体系中占据主导地位，拥有建立信用评判体系的主动权。
当前状况：单方主导的信用体系
在审视现有的信用体系时我们会发现，每个信用体系“孤岛”都有它的信息数据中枢，并且它们的主导者都是一个单方面的组织。下面我们仍然以传统信用体系中的银行，和上文提到的某互联网征信机构为例，来验证和讨论这个现象。
以传统银行为例
目前，银行把持着大量的金融信息，并有着权威金融监管制度的支持，理所当然扮演了信用裁判的角色。前面我们也提到，目前金融征信中最重要的衡量标志就是信贷记录。而银行正是集中掌握信贷记录数据的载体。对于单个银行，其通过掌握客户长期反复的借款信息及其它财务信息，能够更好发挥对信用行为的监督和甄别作用。在中央银行的体系下，跨行建立的协同机制，能够让这些信息产生规模效益。由此，以银行业为中心覆盖全社会的征信体系得以被建立起来。换句话说，银行对金融信息垄断性的优势，造就了它成为传统征信体系的主导者。
以某互联网征信机构为例
上文提到的互联网征信机构，其信用数据中枢可以说就是它自己，或者说是它的母公司。不管是它母公司中的数据还是那些合作方的外部数据，都会流入汇集到这里。作为一个信用数据的中枢，此互联网征信机构也成为了信用系统主导者，设计了特有的信用评分体系。开始它参考FICO分（美国个人信用评级方法），来建立最初的信用评分模型。之后，它对“信用”作出了更为广义的定义，并基于此对评分模型进行调整，加入了例如行为守信的参考维度。那么几亿用户就遵循着这个规则，在其渗透的众多领域使用、记录和管理着自己的信用评分。
另一方面，此互联网征信机构也一定程度上得到了牌照的加持。对于个人征信业务，2015年它成为了央行首批收到《关于做好个人征信业务准备工作的通知》的8家机构之一。同时它还持有企业征信的牌照。这在其建立初期，助力它在大众中树立了公信力。虽然到2018年，央行并未向它在内的这8家机构下发个人征信牌照，从此它们只能退出个人金融征信业务。但是，由于此互联网征信机构早已建立了它的公信力和影响力，在个人金融以外的领域，它仍然持续良好地运转。这个案例再一次印证了，成为权威性的信用数据中枢就决定了个体在信用体系中的主导地位。
未来设想：多方组织共治信用体系
单方面的组织成为信用体系的主导者，有一个明显的弊端：一旦信用体系的主导方，既是信用规则的制定者和裁判，同时又是信用活动的利益相关方，如参与到运用征信评级的商业/金融/社会活动中，那么这个“主导者”自然会倾向于自己的利益，有可能作出有失公允的行为。那么若按照前面所设想的，信用体系“孤岛”们通过信用数据打通，融合为一个全社会共同的信用机制，那么这时谁作为这个信用系统的主导者更为公允呢？
建立机构联盟
首先一个思路是，可以通过多家机构和组织共同治理，来达到一种互相牵制和监督的平衡。类似的案例如网联的建立。它由45家机构以“共建、共有、共享”的原则共同参股出资，其中包括国有机构如央行、梧桐树投资公司、银行间市场清算公司等，也包括民营公司如财付通、支付宝、网银在线等。2017年网联的建立，为日益增多的第三方支付机构统一了资金清算规则，提高了资金清算效率，保证了监管部门对社会资金流向的监测，以及减轻了互联网支付巨头相对于银行议价能力过高的问题。网联的例子验证了，当新的体系逐渐成型，多家机构都加入进来制定规则，能够避免一家垄断主导权的情况。这有利于整个系统的效率提升、监管透明、公平竞争。未来建立基于大数据的全社会信用体系同样可以参考这样的办法。
区块链加强共治
第一个思路是让多方机构汇集起来形成集中化的上层管理方。如果我们想再进一步加强这种多方共治与协作的方式，需要参与主体间有更强的信任，那么区块链技术的应用也许能够帮助我们。区块链技术是一种通过自身分布式节点进行网络数据的存储、验证、传递和交流的一种技术方案，有去中心化、公开透明、可追溯、不可篡改的特点。因此，区块链技术能够帮助消除单方面的人为因素对上链的信用信息的干扰，确保各方输入的信息真实可靠。基于对区块链这个基础设施的“信任”，参与机构们可减少相对低效的手段的使用（如互相监控甚至主观判断）去确保多方共治的公平可行。同时也就建立了一个令各方都信任的参与环境。在此基础上，参与共治的机构甚至更多主体，将可以共同维护在区块链中存储信用信息的账本，进行更为高效的信用信息共享。
但与此同时，将区块链技术运用到信用体系中面临着诸多难点。例如，区块链本身存在着“不可能三角形”，即“去中心化”、“性能”、“安全性”无法同时兼顾，而建立全社会规模的共治信用体系必然需要这三点的支撑，因此这个问题未来技术上还有待优化，或者在信用体系建立的不同阶段做一定的取舍。再例如，目前区块链下的主体身份其法律关系和法律权责很难界定。在区块链中经常使用到的智能合约就是一个具体的例子。虽然智能合约可以在代码中精确执行一些各方已约定好的规则（被称为“操作语义”），甚至帮助省去第三方担保环节，但是那些在代码中履行不了的法律条文（被称为“指称语义”）无法被包含在智能合约中，这就需要有配套的法律和制度创新去填补它。因此，可以预见在信用体系中使用区块链会随之而来很多现实挑战。这不但需要未来技术能力的突破，同时还需要有配套的法律制度创新，去化解这些挑战并建立完善新秩序。
总结
总的来说，在设想的未来中，基于大数据的信用体系会打通全社会各方各类型的信用数据，并建立一个系统全面客观的信用评价体系，以及依托区块链技术的联合共治机制。因此，这就需要作为信用数据中枢的各类机构组织，在开放数据以及治理体系方面加强探索与合作。另一方面，这个设想中的信用体系，会解决老问题，也会带来新挑战，如在数据安全、技术能力、法律权责方面等，因此还需要时间去严谨地验证和推进新信用制度的形成。
参考资料：
全国集中统一的企业和个人征信系统简介，中国人民银行征信中心，2015年6月
互联网借贷研究框架：监管博弈，东吴证券，2020年9月
2019年上市银行半年分析，德勤，2019年
社会信用体系建设示范城市典型经验介绍之十一：义乌市，新华财经，2018年2月
基于区块链技术的互联网信用体系框架构建，信用中国（天津），2020年3月
信任机制演进下的金融交易异变与法律调整进路，汪青松，法学评论，2019年
