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数据过度收集弊端显现 借贷宝创新模式为个人隐私保护加码

  随着互联网大数据征信时代的到来,大数据征信一直都是金融领域不变的讨论话题之一。与传统征信相比,大数据征信覆盖了更为广泛的人群,在一定程度上避免了人为因素的干扰,防范了可能发生的道德风险。

  但是,大数据征信并非一劳永逸,毫无破绽。当前,“大数据征信”平台索取的数据越来越多,用户变得越发“透明”,同时,过度大数据使用所导致的隐私泄露事件也逐渐增多。在日前召开的2018剑桥大学全球金融年会上,剑桥大学替代金融中心研究主任、金融教授Raghavendra Rau就提到Facebook的隐私数据泄露丑闻,他指出因为大数据征信的过度使用,很多用户对一些平台已经开始不信任。

  而就中国来说,大数据征信存在的不仅仅是隐私泄露风险。同样在剑桥大学全球金融年会上,作为仅有的两家中国代表之一,借贷宝高级副总裁翁晓奇表示,在中国,因数据稀疏,且绝大多数数据和金融弱相关,大数据征信也很难成立。因此,借贷宝创新打造了“合同链”模式。翁晓奇介绍,借贷宝通过用电子合同+可信时间戳组成的“合同链”,率先实现了借贷供应的去中心化。

  对于大数据征信采集个人信息较多的问题,借贷宝认为,减少平台的个人信息存储量才是从本源上保护用户的个人隐私,与个人信用强相关的数据其实分散在社交圈里因此借贷宝更注重“强数据征信”。据了解,借贷宝应该是采集个人信息最少的网贷平台,是名副其实的信息中介,判断借款人信用的不是平台,而是出借人。

  如今,征信问题与隐私保护越来越受到关注,国家层面陆续出台了相关法律,监管体系也在逐步建立,但是,国家现行相关立法多是间接的、碎片化的、框架性的规定,个人信息的收集处理规则不科学、不合理,司法救济渠道不畅,个人维权成本高昂且效率低下等诸多问题依然存在。在此背景下,行业自律作为隐私保护最重要的一道防火墙显得尤为重要。借贷宝利用熟人借贷社交网络所打造的创新模式,有效解决了大数据征信的困境,为自身平台用户个人隐私安全增添了砝码,同时也给行业加强用户个人信息保护提供了借鉴。