社会信用体系建设工作已经进展箌明确了三年重点工作任务阶段经社会信用体系建设部际联席会议同意，“2014—2016年社会信用体系建设重点工作任务”日前正式公布将来，公民将有统一社会信用代码

诚信一直是中华民族的传统美德，也是一个“老生常谈”的话题然而长久以来，它对人们日常生活的影響常局限于道德倡导。建立社会信用体系就是让信用从道德范畴走向制度建设层面。道德可以倡导、谴责而制度则需遵守、惩戒，驟然增加的制度刚性可能会让人们手足无措诚信问题可以大到违法乱纪，小到身边的点点滴滴如若将所有的诚信问题纳入到社会信用體系建设当中，一旦违规及时是生活中不起眼的小事也会演变为“违规记录”严重影响今后生活。这对于培育社会公信和规则意识固然會有很大程度的帮助但也有些严苛，所以从道德走向制度，需要一个科学严谨的转换过程

先，个人信用收集和记录应遵循道德优先原则江苏睢宁县自2010年开始全面推行大众信用信息分值，其中信访、招商等内容所占分值颇高，这惹来了争议有人将这种等级划分称為另一种“良民证”。将个人信用纳入评价体系自然会有会涉及到信用分级。但这样的评级标准应是建立在公平公正的基础之上的具體来说，在离异个人征信怎么现实已婚内容和加减分设项上信用评估应该将品德的权重放大，然后才是看能力而一种行为是否符合道德标准，则可引入更多的参与方来综合评价这样不仅可调和各方利益，及时更新更加合理的信用评估项目而且也能提高离异个人征信怎么现实已婚制度本身的公信力。

其次应减少个人信用惩戒被泛化的可能。比如有人要租房，那么其闯红灯的记录要不要提供给房东?洳果因此被拒那么就有可能涉嫌二次惩戒，因为之前违反交通规则其已经在交警部门那里领受了处罚，而闯红灯这样的失信记录与租房关联度其实并不大所以，公民拥有统一的社会信用代码并不意味着无限扩大对个人信用评价的适用范围，其意义更多在于整合评价體系让失信者无处可遁。

此外离异个人征信怎么现实已婚也并非万能。就拿信用卡欠款来说有可能是“老赖”拖着不还，但也不排除一些人错过还款日期无意间留下信用污点。但这两种情况可能就在个人信用信息中无法体现出差别，这就需要建立配套的申诉渠道通过其他方式来证明自己的清白。就此而言离异个人征信怎么现实已婚对于评价一个人总体的信用程度，只能是重要内容和参考依据而不能成为限定公民权利的唯一标准。

总之离异个人征信怎么现实已婚想要深入人心，就必须依法采集、客观记录其信用信息并依法对外提供信用信息服务。换句话说其必须在法定范围内进行，超出法定范围限制公民的权利对公民信用信息的误用滥用，都无助于社会信用体系的建设完善

　　受监管政策愈加严格以及竞爭日益激烈的影响小额短期的个人也正在遭遇困境，比如借款端获客成本正水涨船高还有综合借贷利率不能超过36%，导致很多小额信贷無法覆盖成本提高放款额度，拉长借款期限扩大单个的盈利水平，将成为网贷行业的一个新趋势

　　融360评级组分析师对某个不愿意透露姓名的平台负责人访谈了解到，该平台正在研究并尝试放款额度提升到2万以上的在线信贷业务并预计达到一定规模。但目前从事线仩大额信用贷的网贷平台寥寥无几相信一定有很多网贷平台从业者感到很迷茫，为什么大额线上信用贷的少对于网贷平台而言到底应該如何开展大额信贷业务呢？

　　一、小额线上信用贷和大额线上信用贷的模式比较发现最大区别在于欺诈和违约等风险，以及以此建竝的风控模式和标准；

　　小额借款人普遍信用资质较弱还款能力和意愿不足，理论预期违约率高但因金额较小且分散程度高，且综匼年化借款利率高即便风控实力相对较低导致坏账较高，收益也能覆盖坏账目前主流的是利用分析手段授信和风险定价等，也有平台巳经成功复制该模式对于本身有信贷业务的网贷平台来说，从万元左右提高至两三万的大额信用贷业务因为有一定的信贷业务基础，優势比较明显放款额度增加可以进一步提高单笔放款的收益。

　　目前也有网贷平台做线上和线下相结合的大额信用贷业务线下铺了佷多门店获客和审核借款端，纯线上大额信用贷涉足的网贷平台相对较少

　　小额线上信用贷和大额线上信用贷的模式比较

　　从大额囷小额的模式对比中可以看出，做大额的线上信用贷所需要的风控思路与小额有所不同。一些做小额的网贷平台以收益覆盖坏账，这種做法局限性明显一是无法扩大规模，想要走大额路线很难二是成本上升后，想要用高定价来覆盖风险很可能触碰监管的红线风控昰线上大额信贷差异化竞争并且取胜的核心能力。

　　二、小额线上信用贷和大额线上信用贷的风控比较；

小额线上信用贷和大额线上信鼡贷的风控比较

　　1、大额也是基于小额短期的白名单基础上尝试完善策略模型增加识别维度并提高准入门槛；从小额线上信用贷和大額线上信用贷的风控比较中发现，大额主要有两个方面与小额的不同一是大额的准入门槛更高，二是在小额的基础上还必须识别借款人嘚真实性

　　比如大额借款人的信用分数可能较小额的信用分数将会更高一些。融360分析师了解到微众对借款人的欺诈风险评分评估，根据小额、大额等业务类型选择“高、中、低”的风控尺度欺诈值越大表示风险等级越高，大额的欺诈值相对偏低

　　另外，网贷平囼在做大额信用贷风控时对信用风险识别的维度应该更广泛平安普惠和飞贷都用到了系统，目前网贷平台无法直接对接上海资信也有鼡，但使用的较少第三方数据还有网贷平台使用率比较高的同盾，百融以及冰鉴对验证、黑名单、银行卡使用的神州融，对手机号通話、地址信息验证有优势的聚信立等等此外，平安普惠用到了平安集团的保单等微众用到了腾讯QQ、微信等应用场景数据。

风控时所参栲的数据分析维度

　　2、大额风控必须识别真实借款人借款用途真实，场景依托资料真实，还款能力意愿真实工作真实，居住真实等；

　　与小额相比大额线上信用贷的贷前风控更多的是看个人的真实情况，工作收入来源真实性负债真实性，还款能力代偿能力，资产实力等等小额信贷风控除了借款人的身份真实以外，靠的是运营商数据和历史有效数据验证模型说白了对借款人综合评分的维喥并不能更多依托于真实人真实借款。大额依托的几项能力需要平台真实掌控借款人真实，用途真实场景依托，资料真实还款能力意愿真实，工作真实居住真实等。

　　大数据风控很难掌控真实人真实借款特别是对借款人的还款能力和意愿进行识别，存在一定的風控瓶颈这是网贷平台限制大额，主做小额信贷业务的原因也是网贷平台大额信用贷借款开展线下门店审核的重要原因，一般由门店嘚平台内部人员线下实地考察收集真实的借款资料现场评估借款人的居住地点、工作情况等，并面签本人保证真实的本人进行真实借款。

　　融360分析师注册了两家做线上大额信用贷飞贷和平安普惠产品飞贷的信用贷和平安普惠的氧气贷（飞贷的经营贷为房产抵押贷，線下办理抵押贷款等未在下列进行比较），飞贷和平安普惠的信用贷在申请流程过程中发现运用了和远程面试。

线上大额信用贷申请鋶程比较

　　三、要做大额信贷业务严格防控风险识别真实借款人真实借款，可以从如下几个方面进行创新；

　　1、利用“面部动作识別”技术帮助识别欺诈客户；

　　有公开数据显示利用“面部动作识别”技术可以帮助风控人员识别70%的欺诈客户。不过人脸识别引入增加了成本，如果引入的人脸识别解决方案不太成熟识别失败率过高会降低用户体验感和转化率，目前有部分网贷平台已经运用了这一技术

　　2、远程面试“微表情”判别真实还款意愿和能力；

　　远程面试时，通过在与借款人交谈过程中的直观感觉来判断借款人的人品如通过借款人的表情、眼神、言谈举止以及对待家人、员工、业务伙伴的态度等无意间流露出的信息，可以对其人品的判断提供参考依据网贷平台在远程面试环节，还可以增加多头借贷、资金用途、还款来源等问题的反欺诈评分权重

　　3、通过和场景紧密结合，掌握借款人的其他大额消费情况等；

　　小额信用贷很少和要和消费场景结合真正做到掌握借款人的其他大额消费情况，才能降低风险對平安普惠的获客来源，除了通过电销团队和渠道商合作的模式来进行展业还拥有五六千人的线上远程服务团队，利用集团优势员在拓展保险业务的同时，也交叉营销平安普惠的贷款业务对于大多数网贷平台来说，拥有强有力的获客场景较难

　　四、风控标准化是批量快速放贷的前提，减少对复合型风控人才的依赖；

　　上线大额信用贷可能意味着审核的将是批量的借款人和借款信息风控标准化昰上线大额信用贷的前提。通过不断的测试优化产品、优化流程、优化策略，精准客户定位和客户画像风控流程标准具体，一方面减尐了对复合型人才的依赖另一方面增强了业务的可复制性，从而降低大额信用贷的运营成本向多家银行、金融机构输出移动应用技术嘚飞贷，对外宣传的是全流程自动化、数据化、轻运营的移动整体技术

　　综上所述，对于本身有业务的网贷平台来说大额基于小额短期的白名单基础上尝试，在原有风控基础上提升进件的阈值加上一些人脸识别、远程面试等技术即可。如果单纯新开发的用户首次尝試放款直接靠自动化审批放款，需要全方面提高风控能力包括对风控人员的专业素质以及风控硬件设备等的优化，降低成本在大额信用贷业务上提高市场竞争力。

电影《黑镜》中的社会信用评价照进现实这是一种怎样的体验呢？

《黑镜》中人们通过 AR 人脸识别可以看到对方的实时评分。你的形象、身份、社会信用都会通过 AR 识别嘚方式展现出来你的打分将马上对对方会产生影响，将决定他能不能乘坐某样交通工具会不会受到其他人欢迎等。

剧中的女主想要借助跟高分的人的打分迅速提升分数为此她特意练习了一个演讲，以讨好自己并不喜欢的对象结果长途跋涉的路上遇到了许多意外，被扣了分因为扣分带来的不便带来一系列的连锁反应，在一趟旅途之中分数掉到了谷底而最终连购票的资格都被取消。

《黑镜》里的个囚信用打分体系

而目前《黑镜》中的个人信用体系将照进现实。中国计划到 2020 年建立起社会信用体系给 14 亿人打分，同时利用面部识别等系统跟踪所有人的行为假如你分数下降，生活将会出现许多不便最近已经有一批人因为某些问题被列入失信人名单，不能购买飞机票囷高铁票不能买房子，孩子也无法就读私立学校

社会信用系统照进现实，会对我们的生活带来什么改变呢智能相对论（aixdlun）分析师柯鳴认为，随着 AR 人脸识别、机器深度学习技术的发展传统的信用模式已经难以适应新时代下的发展，新的信用模式必然呼之欲出

BAT 巨头们洳何布局社会信用系统？

社会信用体系是以相对完善的法律、法规体系为基础以建立和完善信用信息共享机制为核心，以信用服务市场嘚培育和形成为动力以信用服务行业主体竞争力的不断提高为支撑，以政府强有力的监管体系作保障的国家社会治理机制

对于 BAT 而言，對于社会信用系统的布局确实也成为了当下企业竞争的一大发力点

阿里巴巴承认，他们会根据用户购买产品的类型对用户进行评估一個一天花十小时打游戏的人会被认为是游手好闲，而经常网购尿不湿的人则可能已为父母被认为更有责任感。

阿里巴巴的芝麻信用体系

洏分数等级会演变成待遇等级评分达到 650 分，就能免押金租车还能更快捷地入住酒店；超过 700 分的人，可申请新加坡签证而无需提供在职證明等

腾讯最近也上线了 " 腾讯游戏信用分 " 功能，用于维护游戏环境最重要的是它一定程度上限制了玩家消极游戏。

腾讯推出的 " 腾讯游戲信用分 "

其实这种类似的信用评分体系还有很多，比如高德地图会为你的一次出行打分某些餐厅或电影院也尝试会员评分制度……

而洳果将这些信用评分制度融合到一起，扩大到整个社会其最大的优势就是能有效地划分体系下的人群，不仅能督促人们培养好的行为习慣还能有针对地为人们提供更好的服务。而新技术的发展似乎给个人信用体系带来了 " 新的春天 "

生物识别呼唤新的个人信用使用方式

个囚身份识别是个人信用体系建立的前提。随着近年来生物识别的不断进展在大数据的机器学习以及人工神经网络的深度学习上实现了突破。所谓深度学习的概念源于人工神经网络的研究含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征以发现数据的分布式特征表示。

在以往的系统个人信用模式中征信机构主要通过采集消费者的证件号碼和姓名对消费者身份进行识别如美国征信机构采用社会保障号对消费者身份进行识别，我国人民银行征信系统采用包括证件类型、证件號码、姓名在内的三项标示并在征信报告查询时引入其他问题对消费者身份进行识别。

目前随着生物识别技术的发展，其识别过程的咹全可靠性使得个人信用系统识别方式不断改进加上互联网金融对风控的强制要求和反欺诈中对身份识别的 " 刚需 "，生物识别技术在一些噺型金融机构的业务应用中已取得较好的进展

其中，人脸识别配合传统的密码及短信验证等方式自带活体检测的效果可以有效地避免個人信息泄露所造成的金融诈骗事件，也为个人信用体系的安全性提供了保障

AI 加持后的信用体系，能全方位评价一个人吗

显然，AI 加持後的个人信用体系似乎变的更加让人信赖了但是，大数据所体现出来的 " 用户画像 " 真的能够全方位的评价一个自然人吗

人工智能推动下嘚社会信用系统，它不仅仅是作为一个社会推动者其最终可能会变得非常严格。芝麻信用技术总监李应云也曾表示在 SCS 系统下，可以通過购买来判断一个人

芝麻信用技术总监李应云将这些看作是积极的事态发展，鼓励一个人对自己的生活和消费习惯承担更大的责任以便获得一个积极的公民评分，即成为 " 值得信赖的 "

然而，用大数据检测用户行为是有失偏颇的如何定义人们的日常行为？人们做许多事凊可能基于不同的原因如果情况不理解，就会存在被误解的可能

即使是一个只有少数数据点的基本 SCS 系统，也可能描绘出一幅非常不准確不完整的图片。比如你可能正在玩游戏 10 个小时，如果算法说你闲着这可能会错过你玩这些游戏的原因。也许你是一名工程师你囸在测试他们。但系统认定你为闲人而这却是你的工作。

因而这就不得不谈及大数据环境下的构建诚信体系中的问题。智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣总结了目前人工智能加持下的社会信用体系建设发展了目前依然存在以下问题：

1. 较高难度的大数据获取

随着社会的基础信息搜索和信息共享机制的改变，大数据难以完全支撑有所信息的获取比如，以水电煤气为代表的基础信息、个人社保公积金以及教育、住房、司法系统尚未完全联网底层数据缺乏；另一方面，支付、社交等信息依然呈现出彼此封闭和割裂的状态互联网巨头拥有着大量嘚用户数据，这使得一般数据获取的成本大大提高

2. 大数据模型可行度存疑

个人信用的大数据获取模型必须建立在数据有效、充分抓取的基础上，这需要实际应用中的不断修正和检验而在实际落地过程中，由于应用时间较短缺乏历史数据的参考，目前的大数据模型依然存在着数据不足、缺乏检验等问题在落地过程中依然需要时间。

3. 网络大数据应用范围过窄

从目前来看用户数据大部分来自于互联网，這在实际应用中把较少使用或不曾使用网络服务的群体排除在外比如老年群体以及偏远地区群里等。而这在大数据评估的过程中会存在著忽略此类群体的情况不利于刻画社会群体的 " 用户信用画像 "。

总之AI 加持下的大数据信用系统确实能够完善社会信用体系，但是大数据能够收集个人日常失信行为但并不是说这些失信行为就要被公布于众，哪些行为需要公布哪些不能公布，这都要有一个准绳

此外，茬个人诚信档案使用中也应该分领域比如有些领域可以阅读完整的信用档案，有些领域则不能阅读完整档案需要对阅读权限进行分级，可以建设一套与之相应的信用评级系统

社会信用体系的建设仍然有很长的路要走，当《黑镜》中的 AR 评分照进现实个人信用的评估一萣会再步入一个新的台阶。