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数据治理是市场化个人征信机构的核心竞争力
数字经济的发展为金融业注入了充沛的活力,也为市场化个人征信行业的发展带来了机遇。《金融科技发展规划(2022-2025年)》强调充分释放数据要素潜能,强化数据能力建设,建立涵盖数据全生命周期的数据治理体系。在数据要素市场持续健康发展过程中,加强征信数据治理,提高数据质量,促进数据融合,保障数据安全合规,从而挖掘数据价值,全面提升征信机构的数据服务能力,已经成为市场化个人征信机构的“芯片级”的核心竞争力。
市场化征信机构数据治理包括“一个聚焦三个全面”。
“一聚焦”指聚焦于征信机构对外服务的数据治理,即市场化个人征信机构从外部金融机构、互联网平台采集信用数据,经过整理加工,再重新服务于金融机构、互联网平台的过程。不包括针对目前谈论很多的内部管理运营方面的数字化转型等。当然,市场化个人征信机构自身提高数字化建设水平,利用体系内数据,增强运营效率和决策能力,配合外部合作机构,共同打造开放式的征信平台,也是我们关注的命题。
“三个全面”包括全流程、全业务和全体系。“全流程”指数据治理涵盖征信机构对外部数据进行采集、整理、保存、加工,以及数据挖掘、对外服务等数据全流程。“全业务”指征信机构数据治理的重点不仅包括元数据、主数据、数据标准等传统内容,还应延伸至数据合规、数据安全、数据生命周期管理,以及异议处理等相关工作。“全体系”指数据治理本身具有较强的体系化特点,既包括核心的数据资产管理平台的建设,也包括数据治理的战略规划、人员等制度保障等多个层面。
现阶段,市场化个人征信机构开展数据治理工作具有较强的紧迫性和必要性。具体体现为如下三个方面。
1.征信数据的质量提升需要数据治理
数据质量问题贯穿整个“数据供应链”,是征信服务基础。《个人信息保护法》要求,处理个人信息应当保证个人信息的质量,避免因个人信息不准确、不完整对个人权益造成不利影响。市场化个人征信机构想要实现征信数据的准确、有效与易用,产出高质量的分析成果,首先需要保障源头的数据质量,防止出现数据“garbage in”“garbageout”的情况。从数据采集端来看,市场化个人征信机构与银行、助贷、小贷等各类主体广泛开展信贷数据共享合作,数据来源渠道众多,共享的方式多样,不同机构的数据治理水平层次不齐,在缺乏强制性手段的情况下,采集端信贷数据质量难以保证。另一方面,支付等各类替代数据也是市场化个人征信机构重要数据采集来源,但替代数据标准建设尚不完善,机构间没有形成对数据项的统一认识,替代数据共享容易产生数据结构、定义不一致的典型问题。提升数据质量是市场化个人征信机构开展数据治理的直接目标,需要完善数据治理机制,建立覆盖数据全生命周期的数据质量评估、优化及监测体系,丰富校验规则,灵活应用自动化工具。重点从完整性、准确性、一致性、唯一性、有效性五个维度提升征信数据的质量。
2.数据安全合规需要数据治理
征信作为具有公信力的基础设施,肩负着维护信息主体合法权益,防止个人信息泄露和滥用的职责,需要遵守更为严格的安全和合规要求。合规方面,《个人信息保护法》要求,个人信息处理应当落实“告知—同意”规则,并按照“最小必要”原则采集个人信息,严格限制对敏感个人信息的处理。《征信业管理条例》赋予了信息主体多种权利,包括信息主体了解征信系统处理的关于消费者个人的信用信息内容的知情权,针对错误信息进行修改的异议权,以及删除超出一定期限的不良信息的被遗忘权。市场化个人征信机构要保障上述权利的实现,在保证数据质量的基础上,还需要做到对数据库内数据的精细化、可视化、实时化管理,这也离不开数据治理制度与系统的支撑。安全方面,市场化个人征信机构保存大量个人敏感信息,在事前事中事后均需要加强数据安全治理。按照《数据安全法》要求,明确数据安全负责人和管理机构,建立定期的数据风险评估与监测制度;建立健全态势感知、监测预警、安全防护、应急响应、恢复等数据运行能力保障,从访问控制、身份认证、数据加密、数据防泄密、备份审计等角度实现“进不来”“改不了”“看不懂”“拿不走”“走不脱”的数据安全保护目标。
3.数据融合应用需要数据治理
个人征信的市场化发展推动了征信数据来源、采集方式的迅速丰富,也产生了各种征信数据之间融合应用的需求。在推动信贷数据共享合作过程中,市场化个人征信机构对信贷、助贷、担保等的不同机构适用不同形式的接口,对于相同类型的机构可能也会采用“一行一策”,满足金融机构的个性化诉求,包括对具体数据标签项的增改,也包括针对少数标签的“轻采集”方式,以及“二代征信”报文直接转化的方式。相关数据均最终在同一份信用报告中展现,数据融合的复杂性可见一斑。此外,市场化个人征信机构正积极推动替代数据的应用,如支付、运营商、电商等。征信机构一方面要考虑来源特点,发挥同类型数据的融合互补作用;另一方面要结合信贷数据和其他替代数据,共同融合开发成征信产品。这其中千头万绪都要求市场化个人征信机构梳理盘点数据资产,开发统一的管理平台,并持续深入至数据治理工作中。
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