随着信用交易模式的发展，个人数据分析市场发挥着更为重要的作用。本文通过分析以美国为例的当前发达国家及地区的个人数据市场结构和我国个人数据市场格局，指出我国个人征信与数据分析市场的规模将不断扩大，但应注意构建多元化的规制框架进行规范。
信用是市场经济的基石，金融是现代经济的核心。随着国民经济持续发展，金融领域的创新节奏加快，信用交易模式逐渐成为主流，围绕信用体系的生态链条也在加速形成。个人征信机构、数据分析企业作为个人数据市场重要组成部分，越来越多地渗透到各类金融服务之中。如何进一步规范金融领域创新，建设合规有序的个人数据市场，以满足不断发展的消费金融市场，促进普惠金融的深入发展，是值得探讨的课题。
2018年3月，百行征信有限公司成立，搅动了个人征信市场的一池春水，我国个人征信市场由“一家独大”进入“两强并争”的新局面。作为个人数据市场的重要组成部分，个人征信市场的变动必然引起个人数据市场的连锁反应。那么，我国个人征信市场及个人数据市场的现在及未来的格局如何呢?本文试图提供一个全景式框架分析。
成熟个人数据市场的结构——层级分明
世界银行集团国际金融公司(IFC)东亚太平洋地区首席技术援助官员、金融基础设施技术援助负责人赖金昌先生将个人数据市场划分为三个层级，并以美国为例来说明当前发达国家及地区的个人数据市场结构：
第一层级为全面征信机构(Credit Bureaus，亦称为局方)。美国三大著名个人征信机构益博睿(Experian)、艾克菲(Equifax)和环联(Trans Union)即属此列。据不完全资料统计，全球全面征信机构的总数量为200家左右。
第二层级为专业征信信息提供商(Specialized Credit ReportingService Provider)。在美国，这类机构主要帮助全面征信机构分销产品和服务，并提供特定领域的征信信息，机构数量有100多家。
第三层级为数据分析公司(Data & Analytics Companies)，非征信机构。这类机构有几千家之多，不在征信规制范围之内，除了为一二层级机构服务之外，也开展非个人信用类的数据分析服务。如美国个人消费信用评估公司FICO、美国金融科技公司ZestFinance。
作为个人数据市场的重要部分，第一、二层级机构受到的监管相对较强，且个人征信数据有着明确的使用目的、数据来源和服务对象。个人征信报告作为个人金融隐私的重要内容，通常受到严格保护，以免因个人征信信息错误或泄露而损害金融消费者利益。一般而言，个人征信数据的主要作用在于主体身份识别、主体总负债水平评估以及主体全面借贷历史展示。个人征信数据的来源通常是会员单位自愿提供，且应按照数据模板要求(字段数量有限)——数据质量高且可以溯源。个人征信数据的服务对象一般为会员、数据主体和法律规定许可的特定用户。而对于大量的无明确牌照要求的第三层级机构(数据分析机构)，通常受到的监管较少，服务范围和对象也更加多元化。正因为如此，处于第三层级的机构，有着比第一、二层级的征信机构更加广阔的发展空间。
以美国为例，鉴于《公平信用报告法》(FCRA)规定，列入第一、二层级的个人征信机构作为个人征信市场的主体，受到严格规制。征信数据必须相关、准确、及时和完整，报送个人数据严格按照数据模板执行，数据字段数量有限;征信机构采用会员制，强制性监管模式。而第三层级机构数据分析公司作为第一、二级机构的有益补充，受到的规制强度则相对小得多，如数据质量/相关性/及时性/完整性的要求低;存在大量非结构性数据;数据量大且用途更广泛;通常是非会员制，无强制性监管要求。
我国个人数据市场的现状——格局初现
相对于欧美国家较早(二十世纪七八十年代)发展出完善的个人征信市场，我国的个人征信市场的发展则相对较晚，第一家个人征信机构——上海资信有限公司成立于1999年;中国人民银行征信中心在2008年才挂牌。
2014年以来，互联网金融的快速发展(尤其是网络借贷)过程中，风险不断暴露，我国个人征信市场建设相对滞后的问题显露无遗。中国人民银行征信中心控股的上海资信有限公司曾尝试介入互联网金融领域的个人征信数据归集工作，但限于规模和市场影响力等因素，其效果不甚明显。在此情况下，经监管当局同意，中国互联网金融协会联合8家先期试点市场机构共同发起成立了百行征信有限公司，以解决非传统金融机构个人征信数据的归集工作。
目前，我国个人征信市场初步形成了以下格局：
第一层级的全面征信机构，中国人民银行征信中心和百行征信有限公司两家。其中，中国人民银行征信中心主要负责银行等传统金融机构个人征信数据的归集整理;百行征信有限公司则负责互联网公司、部分消费金融机构、网贷机构等的个人征信数据的归集整理。
第二层级的专业征信信息提供商，主要是上海资信有限公司、百行征信所属的8家市场机构股东(芝麻信用、腾讯征信、前海征信等)。作为专业征信信息提供商，他们各自负责专业领域的个人征信信息归集并无偿提供给全面征信机构。同时，作为全面征信机构的会员单位，他们可以有偿获得个人征信信息，用以生产个人征信产品出售给各类机构。如上海资信及下属子公司在从事个人征信、企业征信、信用评级、政府专项评估等传统业务的同时，还专注于小微普惠及网络金融征信服务、非银行授信领域的信用信息共享、征信增值产品开发、商账管理等创新业务。由于市场发育尚不完善，这一层级的机构目前偏少，预计未来会有较大增长。
第三层级的数据分析公司，则相当庞大。有数据显示，目前有5000~6000家市场机构从事数据分析行业。由于个人数据保护立法相对滞后，这一层级的市场目前表现为良莠不齐、鱼龙混杂，目前比较规范的头部机构包括同盾科技等。随着个人数据保护相关立法与监管的不断发展，预计这一层级的相关机构会经历一场洗牌，头部机构将愈来愈规范，市场集中度增加。
总体来看，个人征信市场的三个层级格局初现，但尚未完善，未来会有较大发展。同时，作为个人征信市场大生态圈的重要组成部分，三个层级的公司相互依存，只要规范发展，未来必将促进我国信贷市场的持续、快速繁荣。
个人数据分析市场的发展——未来可期
随着我国经济的平稳发展，社会财富的不断增加，民众生活愈加富裕，消费观念不断改变，个人消费信贷市场将实现快速增长，个人征信与数据分析市场的规模也将不断扩大。这对于个人征信市场三个层级机构而言，都是难得的发展机遇，巨大的市场规模与快速迭代的消费模式，往往是培养世界级专业机构的温床。
征信市场
从征信市场的角度来看，重点关注的是第一、二层级的征信机构，第三层级机构主要是作为补充，服务于征信市场。第一、二层级机构是监管当局重点监管对象，除满足个人数据保护相关法律法规外，还需要遵守《征信业管理条例》《征信机构管理条例》等行业法律法规。
征信市场作为强监管市场，参与机构通常需要满足一系列条件，例如，征信数据必须相关、准确、及时和完整;按照数据模板和数据字典要求报送个人征信数据，且数据采集和使用目的明确;消费者权益保护要求高，在投诉、数据更正/异议处理等方面有严格的规定。
第一、二层级征信机构作为征信市场的主体，其数据收集的范围相对较窄，使用目的明确。一般而言，个人征信机构收集的个人征信信息数据项较少，且使用范围仅限于广义的信贷范畴之内。利用个人征信报告建模分析得到的个人信用分数，即个人信用分。而采用其他非个人征信报告数据建模得到的个人评分，一般是不允许称之为信用分的。我国《征信机构管理条例》明确规定了征信机构设置的一系列硬性条件，包括机构的设立、变更与终止;高级任职人员管理;监督管理;罚则等。而《征信业管理条例》则规定了征信机构定义;征信业务规则;异议和投诉;金融信用信息基础数据库;监督管理;法律责任等。明确限定了个人征信数据的收集方式和范围，如第十三条规定：“采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集。但是，依照法律、行政法规规定公开的信息除外。企业的董事、监事、高级管理人员与其履行职务相关的信息，不作为个人信息。”第十四条规定：“禁止征信机构采集个人的宗教信仰、基因、指纹、血型、疾病和病史信息以及法律、行政法规规定禁止采集的其他个人信息。征信机构不得采集个人的收入、存款、有价证券、商业保险、不动产的信息和纳税数额信息。”
数据分析市场
数据分析市场作为征信市场的辅助和有益补充，规模相对较大，除了服务征信市场外，通常还会服务于电子商务、交通出行、网络社交、零售物流、智慧城市、政务服务等。
相对征信市场监管的“强监管”，数据分析市场的监管规定更多是基于个人隐私保护法律为基础的“弱监管”，以自律为主。例如，不是“会员制”，没有“法定会员”，没有强制报送、共享的概念;向任何愿意付费的客户提供服务;数据质量/相关性/及时性/完整性的要求低;存在大量非结构性数据;数据来源多样，部分是可靠的/已知的数据源，部分是来源灰色的“替代数据”;采用各种手段获得数据，包括采集、买入、交换、挖掘等。
以我国数据分析市场的智能风控服务为例，一般包括智能用户分析、智能信贷风控、智能反欺诈、智能运营等智能决策产品与服务。相对而言，征信市场的个人征信报告通常主要服务于广义的信贷服务领域。从这个角度来看，数据分析市场的规模显然要大得多。
在很多方面，信贷市场往往需要数据分析市场提供支撑。一是在信贷客户反欺诈识别领域，数据分析机构就是信贷市场不可或缺的补充，信贷市场受限于征信信息的收集范围，难以准确获取客户欺诈的相关信息，而数据分析机构则具有更大优势。二是对于初次申请信贷的客户，由于缺少个人征信数据，信贷市场往往难以识别和准确计量风险，此时可以利用数据分析机构的网购、社交、出行等信息，给出一个相对准确的评估数据。三是对于有个人征信记录的客户，也可以加入数据分析机构的分析结果，更加准确地区分并计量风险，给客户提供更加优惠的信贷条件。
涉金融个人数据分析市场规制——自律中立
当前，我国数据分析市场快速发展，然而由于缺少相关规制，难免出现各类问题。数据分析市场不仅服务于征信市场，对传统金融机构而言，数据分析市场的替代数据与模型对于提高金融机构的风险防控能力正显示出愈加重要的作用，尤其是金融机构的线上业务。因此，应基于整个金融市场的角度，从规制目标和规制原则出发，构建多元化的规制框架，以期通过法律法规、监管措施和行业自律，促进涉金融业务的数据分析市场的良性发展。为了更好地服务于普惠金融，建议从以下几个方面加强建设：
明确规制目标与原则
涉金融业务的数据分析市场利益的多元性，决定了涉金融业务数据分析与金融服务的规制需要在个人信息保护、金融安全、信贷的可得性与公平性等不同目标之间折中调和，实现多元共赢。
通过广泛借鉴国际上关于数据保护的一般原则，同时充分考量涉金融业务的数据分析行业特殊性，可以考虑以下监管原则：权责一致原则、分类分级原则、公开透明原则、目的明确原则、质量保证原则、确保安全原则、合理利用原则。
完善法律法规和规制框架
完善涉金融业务的数据分析市场法律法规和规制框架。法律法规应充分考虑个人数据保护、金融系统安全、普惠金融实施等因素。监管当局应根据法律授权，在上位法的框架下，细化操作性条款，制定部门规章和规范性文件，以保证立法的落实。在监管实施过程中，有必要充分考虑监管数据收集、监管活动规划、部署监管工具、评估监管效果等方面的问题，编制监管手册，确保监管活动标准化和一致性。
规制框架则应秉承“综合治理”的思路，形成政府管理、企业履责、社会监督、行业组织多主体参与，法律、技术、自律等多种手段相结合的宏观格局。
制定金融数据合规性操作指南
针对金融业大量使用自有数据和第三方数据服务，金融监管当局提出金融业自有数据和第三方数据使用的合规性操作指南，促进金融机构及数据分析行业服务提供商的合规运行。金融机构应在该指南的指导下，制定相应的内外部金融数据使用合规流程，规范日常金融活动中的金融数据使用行为，以减少法律合规性风险。同时，在金融业机构采购第三方服务时，应依据内部金融数据的使用规则，要求服务提供商按照指南要求开展相关金融数据保护工作，采取现场检查、非现场检查等措施定期评估服务提供商的合规性，并根据合规性评估结果，定期公布合规性供应商清单，以此促进数据分析行业的数据保护工作。
促进数据分析行业自律
为了保证监管效率，监管当局不可能事无巨细地对每一个相关企业进行实时监管，可以考虑成立行业自律组织，以间接监管的模式对行业实施监管，通过联合行业企业及相关机构，制定行业标准和行为准则，促进行业企业规范化运作。随着金融机构对于数据分析行业的产品和服务的需求不断增加，数据分析行业逐渐成为金融业重要的利益相关方。因而，金融监管当局应该将数据分析行业涉及金融服务的业务纳入监管范围内。
在涉金融业务的数据分析行业自律方面，数据分析行业服务提供商可以按照市场化原则自愿参与“数据治理认证”标识认证，通过相关认证的数据分析机构方可为金融业机构提供数据分析服务。
涉金融业务的数据分析机构要保持第三方中立性，不得从事金融业务，以避免与其服务的金融机构发生利益冲突，进而保证涉金融业务的数据分析行业持续健康发展。
当然，无论是个人征信还是数据分析，两者最终都是要嵌入到信用经济的生态之中发挥效能，信用体系完善的最终目标是形成以信用经济为基础的市场经济，信用经济的价值对社会经济的拉动作用是无形的，近年来有关部门高度重视，频繁下发指导文件，创建一个健全完善的个人数据市场已迫在眉睫。
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