从2015年年初开始，央行批准了8家民营机构试点个人征信，至今过去两年半了，一家都没有拿到央行发的征信牌照。前些天，央行征信局局长万存知再次发话，按照严格的征信标准，这8家没有一家达到合规要求。言外之意，牌照现在还不能发。

　　象征监管准入的牌照问题暂且不论，这里分析征信试点机构的业务边界问题，或称底线问题。万存知表态，不能滥用用户信息，征信应用场景应该主要在信贷领域，不能什么场景都用。那么信用到底该进入哪些领域，哪些地方绝不能碰？这个问题的出发点应该在风险管理与隐私保护上，而不是行政规划。换句话说，如果征信机构的风控模型在实践中没有能力保证这个领域的风险可控，就该退出。

　　但这里有一个基础前提，就是公平性。不管是此前被监管叫停的征信分捆绑机场快速通道服务，还是被用户用脚投票的社交“圈子事件”，都涉嫌用分数对用户进行分级，有失公平。信用不该是某些人的特权，这属于最底层的伦理范畴。

　　再说风险管理，芝麻信用现在接了14家共享单车，提供免押金骑行服务。和第一家合作方永安行业务对接最初一个月，违约率高达6%，后来通过优化模型等措施降到了千分之三。说明它有能力达到风险可控的范畴，这个领域可以尝试。

　　隐私保护方面，央行征信局有一点说的很好，征信机构要从保护个人隐私出发，所有信息使用应该授权，而且要特定用途，特定授权，不能一次授权反复使用，无限使用。

　　信息采集和使用是一个敏感点，用户授权应是基本前提。但在单车领域获得了用户的授权数据后，并不代表在租房领域可以跳过授权继续使用这些数据。此外，这些数据该放在哪里？我们平时习惯叫云计算、大数据，套用在征信领域不妨改为“云数据，大计算”，这些数据本身应存储在各外部机构中，只有在计算使用时才去调取，并保证在信用分数输出时隐去细分数据。

　　既然是云数据，就要保证一定比例的外部数据来源。芝麻信用发展初期，数据来源主要依靠用户在淘宝系平台的交易行为。芝麻信用方面最新透露，现在芝麻信用有90%的数据合作方来自阿里巴巴之外。但就数据量来看，这部分外部数据占比35%，这个比例不高，但趋势在不断提升。

　　在保证了上述两个出发点（风险、隐私）的前提下，某个领域是否可以引入社会信用，选择权应该交给用户和市场。在用户方，以共享单车为例，如果不用交押金，绝大多数用户会选择不交，说明这项服务是用户需要的。

　　再比如，对于不在户籍地居住的退休人员养老金领取，地方政府要求当事人每年回原籍确认个人信息。如果那些不想或无力舟车劳顿的人愿意上传并授权征信机构使用个人的相关信息，同时通过远程人脸识别、动态识别等确认“我是我”的生物技术足够精准，政府部门应该以便民原则开放数据对接，开通远程确认。

　　再看市场，在单车免押金领域，支付宝最初不是和ofo这些公司去谈的，而是和由各城市政府部门牵头的有桩租赁自行车谈合作，但没有一家愿意，因为押金池是一个巨大的诱惑。蚂蚁金服CEO井贤栋6月6日对笔者说，有些共享单车没有接入芝麻信用，不是支付宝不愿意，是对方有押金方面的考虑，“我们敲了不下50次门（谈合作）”。

　　敲50次门有点夸张，但背后反映了商业利益对社会信用渗透方向的影响。商业利益并不是贬义词，不是说接了芝麻分的单车就不看重利益，也许他们有支付宝导流的诉求考虑；同样，没接芝麻分的单车不代表利欲熏心。这也不能被简单看成单车企业围绕腾讯和阿里两大阵营的“站队”问题。在社会信用场景的边界问题上，市场应有发言权。

　　可以说，在国内社会信用体系刚起步的环境下，除了有违公平原则、不能保证风险可控、侵犯用户隐私的领域，其他领域可以向征信机构放开探索。人为将场景限制太紧、比如只限定在借贷领域，可能不利于信用社会建设摸索。

　　按照井贤栋的想法，信用分不是营销分、会员分，芝麻信用的场景拓展会主要围绕金融与商业领域，让用户先享受服务后付费。比如与电信运营商合作，今后可以不用预存手机话费，打完电话再付钱。

　　当然，这里边充满了巨大的利益博弈，每进入一个新领域都是对既有商业模式的重新定义。比如亚马逊正在试水的不用排队付款超市Amazon Go，背后绑定的是顾客的亚马逊账号以及信用卡，假设未来中国社会信用体系建设足够完善，无人超市的背后可以绑定顾客的个人信用体系。顾客甚至可以拿完东西走人，自动赊账，再集中确认账单，让支付这个动作隐于无形。如果在技术、金融安全、商户利益方面被证明可行，就该以开放心态去尝试。