Local EPUB Text
8.3.3 “信用”将成为合作的基础
未来个体经济的活跃，带动了更多的个体与个体的交易机会，每个人都是一家“企业”，同样，我们也需要与其他的个人经济体进行交易。当与一个陌生人洽谈生意的时候，你最担心的是什么？没错，会担心在线的这个人，会不会是一个骗子。因为我没有和他打过什么交道，凭什么要我相信他说的话！于是，一个显而易见的问题摆在桌面上，当我们看到越来越多的个人走出企业，活跃于各种经济活动中，我们该如何评估作为个体的信用？没有可以信赖的专业征信系统，我们所说的共享经济是否还能顺利发展下去？
1.个体经济下的“信任危机”
专车服务兴起之后，人们一方面感受到了打车的便利性，另一方面也对个人财产和人身安全有了一丝担忧。频频发生的一些司机骚扰甚至侵犯乘客安全的事件，让人不寒而栗。2016年5月2日晚上9点多，深圳宝安区壆岗小学的女英语老师，在滴滴平台上呼叫了一辆“居心不良”的顺风车，独自准备从南山返回学校住处，一个小时后，被24岁的司机潘某带到偏僻处抢劫后杀害。
2015年6月新华网财经专门针对“专车”的安全问题组织调查，结果显示：在此次受访者中，有61.8%的人认为“专车”司机过于话唠，影响乘客休息；而有35%的乘客曾被索要电话；此外，更有26.4%的乘客表示曾经收到过“专车”司机性骚扰类短信。对于专车这类服务模式，由于注册的程序比较简单，对于司机个人的审核也不是很严格。在搭乘专车的时候，对于司机本人的信用情况可以说一无所知，同样道理，司机也并不知道这位乘客是通情达理的，还是喜欢找茬故意刁蛮的人。
Airbnb在创立之初，也曾发生过屋主被租户盗取大量物品的事件，也有过一些不良屋主对个别女租户进行骚扰的案例，这也让很多出门在外的游客有了安全的担忧。这种个体之间的交易行为，往往都是双方本身无法获取对方的真实情况，同时，事后又因为保障和补救的机制不足，难以进行完善的追责，由此引发了人与人之间的不信任，以及对提供交易服务平台的不信任，究其源头还在于个人信用的缺失。
在分工3.0时代，个体化程度越来越高的分工模式，必然要求彼此之间有着足够的互信基础，共享经济下最典型的专车和租房服务，已经让信用缺失的问题浮出水面，而在涉及更多领域的个体合作中，信用缺失问题会更加显得紧迫。
2.个人征信服务将会更广泛地普及
2004年，为了解决商家和卖家彼此缺乏互信难以成交的难题，阿里巴巴推出了支付宝业务，作为买卖双方的一种担保工具，这也解决了陌生人之间在淘宝上交易时的信用缺失问题。相比较阿里巴巴的企业级电商服务，淘宝这类个人网店由于交易额都非常小，银行不愿意为其提供相应的兑付业务，马云当初四处找银行，希望能够为其C2C业务做第三方担保，但没有哪个银行看得上这块不起眼的蛋糕，最后倒逼阿里巴巴自己来解决这个信用缺失的问题。
支付宝就在这种不得已的背景之下诞生了，尽管法律依据并不充分，甚至还游走于合法和非法之间的灰色地带，但随后几年的发展证明，支付宝已经成为阿里巴巴最具有价值的一块资产。从现在的视角往回追溯，支付宝其实可以算做中国移动支付业务，乃至互联网金融的开山鼻祖。
相比个体而言，企业之间的合作，在信用背书这部分更加容易一些，毕竟企业需要在工商部门登记造册，定期会有监管机构的检查，而个体则流动性更大，自由度更高，监管起来也会复杂许多。个体之间的交易更需要有全面的信用做背书，而信用体系的搭建，核心在于前期的征信能力。
《左传·昭公八年》有句话讲“君子之言，信而有征，故怨远于其身”，这是“征信”一词的最早出处。任何人和组织的信用，都需要通过相关的材料加以证实，这些材料的获取工作，即为征信。征信需要由独立的第三方负责，获取个人的信用信息，并加以整理、分析，形成类似于分析报告的成果，提供给需求方。征信最大的价值不在于对个人情况进行各种调查和罗列，而是基于过去的信用行为，来预测未来的违约概率，也就是判断这个人有多大的概率做出失信的举动。征信是信用服务的基础和前提，只有更好更准的征信工作，才能开展对个人的信用评估，给出尽可能准确的个人信用风险水平，促进双方的合作能够在可控的范围内开展。
在我国，征信工作起步的并不算早，2006年中国人民银行征信中心才成立，截至2014年10月底，央行的个人信用信息数据库共收录了8.5亿自然人的记录，其中有征信记录的仅约3.2亿人，个人信用覆盖率尚不足50%。而且，这种征信工作的开展还是局限于央行自身，并没有其他机构参与。而且征信的数据也仅仅是服务于最基本的信贷领域，远没有渗透到更丰富的日常经济生活中。
2015年，央行首批8家民间机构开展个人征信业务，这8家机构分别为芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司及北京华道征信有限公司，由此看出，征信工作开始逐渐利用广大的社会力量加以推动，其中互联网公司可谓占据了半壁江山，在这一过程中，“互联网+”的元素愈发彰显出来。
互联网公司采用的征信方式与传统银行过于依赖前期结构化数据的输入不同，大数据+后期分析师为主要手段。互联网公司手中握有大量用户数据资源，可以针对这些庞大的数据进行深度挖掘，来分析用户的种种行为。即使存在部分信用记录的缺失，也能够在海量数据的基础上近似地模拟出一个人的信用轨迹，而且这种非结构化之下的数据，恰好为当前越来越多元化的生活场景所使用。
表8-3所示为传统银行征信与互联网征信对比。
表8-3 传统银行征信与互联网征信对比
3.未来的信用服务将服务于场景化
相比传统银行的“征信先行，服务后置”的模式，互联网+征信的新模式，更多地是将征信和用户消费相互衔接起来，征集的用户数据可以得出具体的信用等级，同时用户具体的行为数据用回流成为下一次征信的依据。
蚂蚁金服旗下的芝麻信用是央行批准的8家民间征信机构之一，芝麻信用基于广泛的用户数据，分析出每个人的信用状况，并用信用积分的制度衡量，给出用户未来违约的预判。对个人数据的处理主要包含用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系5个维度。
如今芝麻信用数据源来自接近60家相关机构，已帮助1000余万用户通过网络渠道获得机构授信，总额超过280亿元，违约率低于1%。已将“信用分”覆盖到了各种生活场景中，如租车、签证、酒店、婚礼、租房、出行等，应用场景合作伙伴超过200家。
ZestFinance是一家美国金融科技公司，主要将大数据和机器学习结合起来，研发20种模型，分析7万种指标对用户授信。将Google大数据算法引入征信领域，与传统信贷管理业务相比，处理效率提升近90%。即使是无银行账户或信用记录不良的用户，也不再被信贷业拒之门外，可通过 ZestCash平台贷款。获得贷款顾客的成本是同业竞争者的25%，客户投资回报率是行业均值的128%左右。而且与多领域公司展开合作，比如在国内也已经与京东金融合作成立合资公司，获取用户更全面的信息。
越来越多的非官方机构和非传统金融机构，利用自己特有的数据和分析手段，开发出自成一体的征信系统，并将这些信用评估结果直接运用到各类生活场景中，帮助人们彼此更好地达到互信和加强合作。科技+金融将更好地帮助个人信用体系的建立，降低不良信用人群借贷成本，解决无信用评分用户信贷问题。
分工之后，个体之间的合作，必须建立在充分互信的前提下才可能实现，没有更全面的信用评估，彼此就会增加不信任感，降低合作意愿，那么诸如共享经济之类的新经济模式，便无法自由地发展。有了信任关系，有了信任背书，彼此才能放心大胆地进行合作和交易。无论你是在众筹一个创意，还是众包一个产品，或者为陌生人提供一些专业化服务，让对方相信你，愿意拿出资本来进行投入的前提条件，便是你有充足的信息来证明自己身信用良好，值得信任。
当征信成为一种场景化的服务常态后，我们都可以更方便地查询到任何人的信用情况，更放心地与陌生人进行合作交易，信用由此成为创造价值的放大器。信用良好的个体可以得到更多机会，享受更好的服务，陌生人交流沟通成本降低，个体的分工合作参与度会大大提升，让分工在更加细化基础上，彼此的合作可以更直接、便捷。
数据创造信用，谁拥有的数据信息足够多，谁就拥有更可靠的信用担保能力。如BAT等少数互联网巨头，掌握了庞大的用户数据信息，也就可以提供更多的信用服务。当越来越多的数据汇聚于这些少数大公司的手上，事实上也存在了很大的风险。为了得到更好的服务，我们“贡献”了太多的个人数据信息，“滋养”出来了事实上垄断的数据寡头。而这些寡头在提供服务的同时，也能够刻画出我们每个人的360度“画像”。我们每个微小的个体，更像是透明体，没有什么隐私可以保护。
分工3.0时代下，我们一方面要求信息共享的程度更高，另一方面也有着保护隐私的诉求，两者之间的矛盾显而易见，在现有技术条件下，很难达成完全的平衡。信息共享与信息泄露恐怕相距不远，掌握大数据的巨头们，创造信用和滥用信用也许就在于操作人本身的一念之差。因此，当我们大步迈向更加细分和复合化的分工3.0时代，我们打破了权力、财务、资源等集中化的格局，但也间接促成了数据信息越来越集中于少数巨头的再中心化现象，分工和协作的交易行为越来越依赖于少数大平台。而未来，我们需要深度思考，用什么样的技术，来扭转这个趋势，保证个体分工能够在更加安全可靠的环境下，尽可能的实现交易的多平台化和多中心化。