王宁江：信用产品的分级应用

源点注：本文经“信用浙江”公众号授权转载，作者王宁江，高级经济师，浙江省信用中心主任，浙江省信用办副主任。

2018年，在信用建设历史上，或许会成为又一个标志性年份，标志着我国信用建设进入信用产品应用的新阶段。有几个强烈的特征：

一是政府示范应用，信用监管风生水起。

围绕职能转变和简政放权，围绕更快更好方便企业和群众办事创业，政府提出要建立以信用承诺、信息公示为特点的新型监管机制，推动公共信用信息平台向各级政府监管部门开放数据，与政府审批服务、监管处罚等工作有效衔接，实现“事前管标准、事中管检查、事后管处罚、信用管终身”。

二是政府推动应用，“信易+”项目成为各地信用建设的重头戏。

围绕让信用成为有形的价值，围绕让信用走近群众的生活，“信易贷”“信易行”“信易租”“信易游”等一批诚信者得便利的应用场景不断涌现，信用变得有温度、可感知。

三是新技术支撑应用。

大数据分析、人工智能、人脸识别等新技术在信用产品的研发和应用环节得到广泛使用，公共信用信息平台不再是传统意义上的、信用信息的归集、整理、发布平台，而是成为集产品、服务于一体的综合性平台和各类信用应用交互的枢纽。

与之形成对比反差的是，信用的市场化应用波澜不惊、没有起色。传统评级市场暴出大公事件，相信业内人士心中会有杆秤，评级方付费机制的局限性才是根源之一，依赖职业道德来约束评级机构的客观、独立、公正是不可持续的。个人征信市场不想多说，企业征信备案确实退出了十来家，貌似从严监管，但实际上还是由于市场化征信无合规数源、无实际业务造成的。随便问问，有哪几家纯粹的征信机构有良好的现金流？看似热闹的“**查”，其实这几家公司数源的大部分还是公共信用信息。从广告词即见端倪：“才发现这家公司已有52个劳动仲裁，……”“才发现这家公司老板是老赖，……”。无论是劳动仲裁还是老赖信息，归根结底还是属于公共信用数据范畴，所以说，当前市场玩的好的，还是公共信用信息，只不过这些“**查”公司有钱可烧、市场推广做的好。再看被严防死守的金融信用数据，合法开放一直没有突破。说实话，随着大数据技术的发展，如果还是守着这些数据过日子，那么迟早会被一系列算法所推演和替代，金融信用数据的地位将下降。

因为信用应用场景的广泛延展，服务于场景的信用产品将是五花八门、多层次、全视角、体系化的。对照以往的信用产品定义，恐怕更多的都会归类为“非标”信用产品。所以，不能以传统的目光来审视、判断、定义、甄别信用产品。只要有需求的就是好产品。

—— 休息，休息一下儿 ——

---

回归政府监管领域应用信用产品，由于实务上的需要，一直在琢磨信用档案、信用评价、红黑名单等这三类相对有代表性的信用产品在哪些场景应用更为合适。下文便是阶段性的思考，分享出来供读者批判。

01

这三种产品的定位有点像金字塔结构。信用档案是金字塔的底层，中间是信用评价，最上面是红黑名单。

从关联性分析，信用档案是开展信用评价的信息基础；信用评价是对信用档案的量化分析，通过评价结果实现对主体的分层；红黑名单则是信用评价结果的两头，极好和极坏的。

当然，或许有读者会提出，红黑名单与评价结果之间的因果关系问题，我想还是先暂时回避为妥。因为从结果上看，被认定为黑名单的主体，评价结果一般不会好，否则，只能说算法或数源有问题；红名单也类同。

02

三类产品的应用可依据产品特性做适当区分。

信用档案信息量最大，是信用信息原汁原味的集大成，是一个兜底类的产品，可普遍适用各类应用场景。依据信用档案实施信用监管，对操作者的专业能力和素养有较高要求。

信用评价类产品应用有几方面优势，一是信用评价结果符号简单，或分、或等级、或排名，容易识别，也便于机器数字化操作，大量的“信易+”项目、行政监管事项可广泛应用。二是信用评价方法可依场景定制，评价结果适应性强。三是同一类评价方法出来的结果可对比、可参照，具有客观公平性。

红黑名单产品的应用有国家部委联合奖惩备忘录的依据，可以放心大胆地推而广之。黑名单联合惩戒的杀伤力强，所以黑名单数量宜少宜精，在具体应用时，更不能因为被列入黑名单而剥夺主体的合法权益，信用监管替代不了、也不能超越法律监管。

相关阅读

♚

点击阅读☝源点3年☝推文总目录

推 荐 阅 读

为便于更多同学交流

开启2群

欢迎入群！

公益 | 有益 | 有趣

欢迎加入我们的作者队伍

与7400名读者分享见解