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关于守信，我们总能罗列出佳传千古的故事：商鞅在战火纷飞的岁月里立木为信而成变法，最终助秦完成天下一统的大业，季布在朝代更迭的年代里守信如初获赞一诺千金的盛誉，后缍使其免遭刘邦的祸殃，当然，有守必有失，对于失信，烽火戏诸侯、狼来了等"自寻死路"的故事也是比比皆是。昨日，朋友圈被一则"不管你怎么变，我依然爱你"的消息刷屏，于是我抱着"抓鬼"的心态点开一看，原来是新版人民币的发布公告，这让我突然想到，货币的发展史又何尝不是信用的升级史呢？从上古时代的朋贝交易到黄金白银的普及再到11月新版人民币的试发行，一般等价物的演变从稀缺品转化成了常见品，如果不是民众对货币、政府及其他民众信用的信任升级谁愿意拿真金白银来换取一堆纸片？其实，货币作为金融的流通工具，任其外貌华丽变更，变的也只是金融产品服务方式，如果往深处讲，与其说是对货币的信任升级倒不如说是对金融形式、金融技术的信任升级，然而，经过几千年的发展，这种金融服务方式也终究没能摆脱实物形态，直到互联网金融时代的到来。

这个时代里既可实物支付也可虚拟支付，而且值得肯定的是互联网金融能有今天的火热，其中也主要基于民众对互联网的信任。当然，建立互联网信用的这个过程是非常艰辛的，几十年前我们不相信互联网可以改变世界，因为它包含了太多虚拟的且"不切实际"的东西，但事实却是它真的做到了，于是乎，越来越多的人触网享受便利，这便是一种对互联网信用的信任升级。也正是基于这种信任才给了互联网金融发展的机遇，在加上时下大数据技术的创新运用，一方面使得互联网金融日新月异，另一方面也推着中国大数据征信体系的进程。那么问题来了，诸如银行信用、芝麻信用等这种类信用机构的征信层次我们可以理解，可是，任其信用评级做的足够精准，足够专业，也只是在有限的数据空间里对有限的用户提供的服务，既然讲普惠金融，那就应普惠每一个人！到底整个中国的征信体系应如何构建？依我个人愚见，要从看得见征信依据与看不见征信依据做起，而且两手都要抓，两手都要硬！

看得见的征信依据

看得见的征信依据即直接通过个人与企业等相关的货币日常交易记录评级信用。主要涉及银行间联网数据共享、银行与互联网金融机构交易数据库共享、银行与社保等政府缴费机构数据共享等若干块。

银行间联网数据共享是指央行联合众商业银行建立健全居民及企业信用信息基础数据库，通过其信用卡、交易流水、余额、业务开通等信息在多家银行的记录，对其在银行间的综合数据信息整理，进而分析其信用等级。

银行与网络交易机构数据共享是指银行与互联网金融平台、购物网站等机构数据资源共享，优势互补。银行有多年的线下审核经验，而互联网金融机构不仅有海量用户更有专业的互联网技术，传统金融审核方式与互联网金融互联网技术审核方式合二为一，传统机构既可依托互联网金融机构获取大量真实有效客户资料，降低获取信息的成本，互联网金融机构也可通过借鉴央行丰富的经验，同时提升品牌声誉。

银行与缴费机构、学信、通信、住址等机构的共享是指通过信用人的水电费社保费、话费等多维度缴纳记录，评级其风险定价。

看不见的征信依据

看不见的信用即通过个人行为获取信用等级。这主要借助于互联网大数据技术优势，其中包括银行与学信等教学机构数据共享、银行与居民身份系统数据共享，银行与住址机构数据共享、社交网站行为记录、个人违法及道德沦丧行为记录等若干类。这主要得借助大数据技术，就是大数据提供行为信用可参照的参数，并设定好行为信用的计算方式和计算方法，然后筛选用户常浏览网站、触网频率、常用软件等多种上网方式，分析该用户的行为习惯，分析用户的所属定位，进而评级其风险程度及信用状况。

对于看不见的征信依据而言，虽然看似我们没有参与直接的金额交易，但我们的触网行为也可暴露我们的信用等级。狭义的征信主要依据资金的交易及信用卡还款记录，广义的征信不仅包括交易信息信用记录更是包括行为信用记录。在大数据主导的互联网征信时代里的，我们任意的触网行为都将被征信所设定好的参数过滤，从万千的行为变量中筛选行为常量，并分析与隐性行为相应的信用等级。举个例子，在形色匆匆的生活中，闯红灯、交通违法的不良行为时有发生，这些行为也涵盖在信用审核的范畴内，一旦被记录，大数据的交叉审核便会降低你的信用等级，所以任何侥幸的心理都是不可取的。

当然，以上这些对于征信体系构建而言也许也只是冰山一角，其实我想说的是中国征信体系构建正是一个由平台征信点延伸为行业征信生态链继而跨行业联动征信圈整合的进程，理应以央行为中心，以点带线，以线铺面。大数据时代我们的任何触网行为都将被纳入云征信范畴内，或许你正在通过微信公众号里的这篇文章时，你的征信鳞次已被获取，而且你的朋友圈里都是结交的谁，你翻阅朋友圈的频次，转账、收发红包的时间节点，都将被列为云征信计量范畴之内。你是否诚信已不被人为评判，你认为自己很诚信吗？其实，这个问题我们都无从回答，因为迫于某些客观因素及特殊情况，我们会被主观能动性所干扰，不过，不用担心，大数据会渐渐帮我们卸妆，我们骗的了人心，却怎也骗不了机芯！

对比看得见的征信依据与看不见的征信依据，可以发现，目前通过行为分析其信用可能还不够直观，也不是很理想，但一旦大数据技术被广泛运用，且作用于各个领域，或许，那个时刻的到来，行为数据信用比交易而产生的数字信用来得更直观些！

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