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欧洲个人信用信息服务商协会主席Neil Munroe:欧洲会员征信机构中尚无一家使用大数据

每日经济新闻 2017-04-24 10:04:14

4月21日,在个人信息保护与征信管理国际研讨会上,《每日经济新闻》记者与欧洲个人信用信息服务商协会主席Neil Munroe进行了对话。Neil表示,会员征信机构虽然比较关注大数据发展,但目前未有任何一家运用大数据,大家的态度较为谨慎。

每经编辑 每经记者 张寿林    

每经记者 张寿林 每经编辑 姚祥云

当前在国内,受大数据热潮和“一切数据皆信用”的观念影响,大批数据机构、互联网技术公司等不同类型的机构进入个人征信市场,征信出现泛化倾向。

中国个人征信和个人数据保护目前整体处于起步阶段,发展速度快,很多不成熟之处也迅速凸显。欧美等发达国家拥有较长的征信发展历史,其丰富的经验值得我们借鉴。4月21日,在个人信息保护与征信管理国际研讨会上,《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)与欧洲个人信用信息服务商协会主席Neil Munroe进行了对话。Neil表示,会员征信机构虽然比较关注大数据发展,但目前未有任何一家运用大数据,大家的态度较为谨慎。

欧洲征信业坚持透明、准确原则

NBD:我们了解到,在一个国家中,征信机构不能太多,被认为是“准公共产品”。请问欧洲的征信机构是完全市场化的,还是也有政府背景呢?

Neil:我们协会是独立的非营利机构,协会是会员制,会员主要是欧洲各个经济体的征信机构,会员征信机构是商业化的。当然,有的是完全商业化,有的征信机构有国家的央行参与。也就是说有私营,也有公共部门的。

NBD:请问欧洲征信机构收集数据的方式有哪些?会否运用大数据工具挖掘碎片化的信息,在此基础上整合,进而对个人信用“画像”?

Neil:目前,协会的会员征信机构还没有运用大数据,欧洲征信业也比较关注大数据方面的发展,但至今没有一家提供这样的产品或者服务,可能有少数机构进入了相关测试的阶段,不过大家都比较谨慎。原因在于,征信机构对于大数据还是存有质疑的。就像美国联邦贸易委员会的一位律师刚才提到的,征信活动要符合相关原则,比如透明原则、准确原则等。我们的会员机构也要确保他们提供的产品符合这些原则。

NBD:个人信息数据采集和使用要坚持公平性。在欧洲是否存在个人信息数据在采集和使用上出现因不同阶层、不同圈子而有不同,从而造成歧视,甚至加大阶层分化等现象呢?比如,有无对大量个人信息数据进行分类,并打上不同标签,分类对待,从而造成身份固化,加大歧视?

Neil:我们其实是从相反的角度来看这个问题的,我们有一个很积极的态度。在欧洲,各国政府监管机构都鼓励更多的信息共享,除了传统的来自银行方面的信息,也包括新型的数据,比如说公用设施,包括水电燃气费、电信费等。之所以鼓励更多的信息分享,就是为了实现更大的公平。一方面通过了解更多的信息,防止现有借款人过度负债;另一方面,特别是让之前没有被金融包容进去的个人,比如没有信用记录,或者信用记录很少的,能够在非传统数据的帮助下获得信贷服务。

数据采集使用需建立在充分沟通上

NBD:请问在欧洲,个人征信数据除了用于信贷,还会用于其他方面吗?

Neil:征信数据主要用于信贷方面。在信贷里面也分几个环节。在贷前的风险评估或者审核环节,我们会使用征信数据。在贷款存续过程中,对借款人的账户监控,也会用到征信数据。

除了信贷外,征信数据还会用到身份核实、欺诈防范方面,比如运用到就业的背景调查,特别是在包括反恐融资在内的反洗钱这类监管要求必须做的,要对客户身份予以核实和调查,这些是征信机构专门提供的附加产品和服务。但是前面说的这些使用,都要经过信息主体的授权。

NBD:欧洲的征信机构是否出现过个人信息数据泄露的事件?

Neil:到目前为止,我们的会员征信机构还没有个人信息泄露事件发生过。这些成员都是经营时间比较长的,有着非常严格的管理。他们自己对数据安全和隐私的保护非常重视。他们知道,一旦发生了数据泄露问题,消费者就会对其失去信心,他们整个的业务基础也就不存在了。

NBD:征信机构是在将个人信息权利让渡给社会公共领域的过程中发展起来的。征信机构一方面采集和使用个人信息,另一方面也需要保护数据主体的个人隐私。对于征信如何把握公共利益和个人隐私的边界,请问您如何看待?

Neil:我们也一直在讨论这个问题,征信业包括信贷机构、征信机构、数据主体等,是一个生态系统,征信机构作为其中的一环,确实需要平衡好这两方面。从征信机构的角度来讲,普遍的一个认知是,征信机构其实有两类客户,一类是数据使用者,一类是数据主体本身。后者也是征信机构的客户。征信机构需要和数据主体进行透明的沟通,在采集和使用数据时,需要让数据主体充分了解收集和保留了他们哪些数据、从哪些渠道收集,以及如何加工处理,最后被谁来使用等。同时也要让数据主体知道如何查询自身信息,告知他们如果发现错误,需要采取什么样的措施纠正等。所以我们的数据采集、使用都要建立在充分沟通,保证充分透明的基础上。

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