安光勇老师：韩国首尔国立大学MBA。中国大数据产业生态联盟专家委员会专家、CDO联盟征信专委会秘书长。曾就职于NICE（韩国最大征信机构）、BCG、LG、阳光等跨国公司，历任海外业务总监，数据开发部总经理等职位。
注：因为韩国在整个抗疫过程中的话，在亚洲范围乃至全球表现还是非常出色的，同时韩国的个人征信体系的话也是非常完善，在全球来说都是比较发达的个人征信体系。
4.1 韩国信用体系在抗疫情中的表现
安光勇老师：此次疫情确实来得很突然，任何国家都没有准备，韩国也是一样的。作为疫情的上半场，至少目前看来韩国做的比较成功。但疫情刚发生的时候韩国的对应不是很理想，造成了比较大的冲击。但短暂的彷徨期后，韩国的对应还是相当不错的。
韩国最初面临着很多苦难，文在寅政府有10年的执政空白期，政府的运营经验比较欠缺。
另外，韩国的人口密度很大，很容易发生疫情的群体爆发。但就在这样的不利条件下，韩国有效地控制了此次疫情。而文在寅总统的支持率，从1月份的43%，5月份飙升到71%。
纵观全球，在此次的疫情中，各国的信用机构能做的措施并不多，无外乎就是降低利息、提高额度、放宽期限。即从宏观层面，对应方式都大同小异。而决出胜负的恰恰就是这些细节内容。那接下来我们一起看一下韩国具体是如何做的。
之前几位专家也聊了不同方面，我想从韩国的政策角度去切入，进行详细分析。韩国在短短的5个月不到（1月份到5月）的时间内就推出了400多个政策，能在如此短的时间内，这么密集地推出这么多台的政策，且都比较成功，实属不易。
此次疫情中受冲击最大的是贫困阶层，因为该人群往往隔离在目前传统信用体系之外的。贫穷导致了该群体不仅没钱加入更多保险（面对疫情，其处境更加脆弱），而且文盲率也较高，这又导致了该群体很难去享受互联网带来的便利，包括：很难通过线上渠道获取所发放的优惠券、打折卷…等补助。如果只看经济层面的损失，该群体的损失并不大（或者可以说是经济损失最小的群体），因为该群体本来就没钱，而且贫困线一下的群体人数也不是很多。当然这些特征给了政府一个很好的运营空间——即救济的经济成本并不是很高。
但该群体也是最为脆弱的群体，一旦因疫情没有了经济收入，如果不去救济的话，其后果非常严重，甚至可能会出现极端的情况——死亡，并波及其它群体，给社会的稳定造成极大的冲击。从这个角度，可以说该群体给社会的造成的冲击是最大的群体。
面对史无前例的疫情，几乎每个国家都没有心理准备，而且都面临着资源有限的处境，像美国这样财大气粗的国家也不例外。这就不得不要求各国政府有选择地使用这些资源，即——如何把力量用到刀刃上？
几乎所有国民都多多少少受到了疫情的冲击，但资源很有限，政府不得不面对一个残酷的现实——先救谁？如何救？因时间关系我也不展开说明，今天只讨论两个群体。先说一贫困阶层，刚才也简单提到过贫困阶层，因贫困导致该群体隔离于传统信用体系之外，因此征信机构的传统方式（放贷、降低利息、放宽期限、扩大额度…等）都无法用在该群体身上。甚至线上的各种优惠券等方式也起不到效果。
因此，韩国政府面对这个群体，通过发放现金的简单粗暴，但见效快的方式进行救济。
另外一个挑战是：因长期隔离于信用体系，导致该群体很少在信用体系中留下痕迹，对于细分该群体以及分析该群体带来困难。如果不能进行细分和分析，则无法出台适合该群体的救济政策。
这时，之前所积累的成果就发挥出其效果。通过多年的积累，韩国信用体系已经通过各种方式覆盖到该群体。各种方式中包括非征信体系的政府线下地方机构。而直接发放现金的方式，也是能够的的确确帮得上忙的方式。如果给这个群体发放通过线上各种优惠券的方式，几乎起不到效果，而且也会浪费有限的政府资源。
接下来要分析的群体是中小企业主群体。事实上该群体是经济层面受到最大冲击的群体，即经济损失是最大的群体。但经过研究发现，该群体与贫困群体有着很多不同的特性。首先，虽然该群体受到巨大的经济冲击，甚至有不少人因疫情而负了巨大债务。但该群体是一个接受良好教育的群体，即便债台高筑，仍有一些流动资金帮其渡过难关。另外该群体是信用体系的VIP客户，而且有很好的风险管理意识，通过各种社会保险和商业保险，能够对冲疫情所带来的风险。因此，尽管该群体是蒙受巨大经济冲击的群体，但相对于贫困群体，不是最急切要救济的群体。在紧迫度层面，可以排在贫困群体之后。当然这也不意味着不需要就是，只不过是在时间层面上不是那么急迫而已。一旦时间长了，该群体也是撑不住的。
对于该群体，其救济方式上与贫困群体是完全不同的。贫困群体的数量不多，加上所需的救助资金也不需要太多，因此迅速通过发放一定规模现金的方式，能够起到立竿见影的效果，可以迅速解决燃眉之急。
但救济贫困群体的资金规模，对于该群体来说就是杯水车薪，于事无补。而且非现金方式——即：降低贷款门槛、降低利息、放宽期限、增加额度…等征信机构擅长的方式是最有效的。
当我们看到韩国政府细分化了客户群体，并针对其特性，通过不同的方式提供救济手段后，就发现，即便是贫穷国家，也能利用有限的资源，可有效达很好的效果。
4.2 韩国模式是否可用于国内信用体系？
洪浩博士：你觉得韩国的模式我们也能马上效仿或者尝试去做吗？
安光勇老师：如果想马上应用，目前可能还会有点困难，因为韩国之前积累的比较好，而这些是需要时间。但我们可以现在开始做准备，通过覆盖更广泛的人群，一旦客户能够细分，并把相关特征都分析出来，那么，其解决方案也就出来了。
洪浩博士：我们央行已经有庞大的数据了，我们就拿这10亿人的个人征信数据，能否做到客户细分，并获得预期的效果？
安光勇老师：我觉得有很大的难度，因为我们央行只是数据量大而已，但在细分维度上还是很欠缺的。
陈鹏博士：也就是颗粒度。
安光勇老师：是的。
洪浩博士：征信是一个主要方面，但不是说只有征信数据要全方位来分析。
安光勇老师：毕竟征信体系是起到了重要作用。另外400多个政策里有30多个政策是心理咨询政策，事实上心理咨询很重要，会涉及到社会维稳的问题。在疫情初期，韩国政府的对应是比较失败的，但之所以能够在短时间内稳定了整个社会秩序，我认为是与这些心理咨询政策是离不开的。事实上心理咨询不仅资金成本高，而且其时间成本也是很高的。韩国政府又为了避嫌，还不能收费（可能会造成发国难财的嫌疑）。因此，面对疫情虽然很多人需要心理咨询，但只有少数人群才能享受这个咨询。经过分析后，韩国政府选择了因疫情而隔离的人以及其家属作为“话疗”对象。因为该群体是最直接的受害者，情绪波动最强烈，也是最能影响社会舆论的群体。
还有一点，韩国政府改变了传统面对面的咨询方式，改为用电话进行沟通的方式，即“话疗”的方式进行，解决了心理咨询时的感染隐患。
在整个疫情期间，韩国完善的信用体系为政府能够出台成功的对策，提供了可进行细分化的基础数据。
信用体系的建设需要长年的积累，不可能在短期内实现。通过此次疫情，我们看出了韩国的信用体系在瘟疫中的巨大贡献。
除了在政府的政策层面，韩国的征信公司也直接参与金融领域的抗疫活动第一线，如：政府委托韩国最大的征信公司——NICE（也是我的老东家），实施疫情时期的具体金融政策，如：对个人的信用等级评估、对企业和机构的信用评级等等。
刘新海博士：NICE是韩国的一家征信机构是吧？
安光勇老师：对，而且在此次的疫情期间表现的很不错。在短时间内迅速调整其评估方式，配合政府，帮更多的企业和个人，落实了各种优惠的金融政策。其实想做到这一点难度还是很大的，因为如果各种评估方式不准，会涉及到大量经济方面的损失，其尺度也是很难去把握的。
庞超然博士：需要很精细化的数据。
安光勇老师：对。面对史无前例的疫情，信用体系的人们也承认，在实操过程中肯定会有一些错误。而且现在只是疫情的上半场，所推出的各种金融政策还没走完整个周期，目前不能说完全成功，只能说到目前为止，还算成功。
4.3 韩国信用体系可借鉴之处
韩国信用体系的优势还体现在整个信用链条上。韩国政府每年都会有对全国民的年终税务结算制度，即：政府为了鼓励国民消费，对于消费了一定规模以上的人群，予以退税。大部分有工作收入的成年人群都是能获得1个月薪水规模的退税，因此有些人开玩笑说是国家发放的“年终奖”（当然也有一小部分人群可能要倒贴钱）。这就给了政府一个工具，即：即便因政策失误或因浑水摸鱼的人群，发放了更多的救济资金，政府可以该渠道挽回其损失（扣押退税资金或从退税金额中扣除错发的部分）。
一般来说，一旦钱发出去就很难收回来。但有了这个渠道，政府可以有了一个手段来补救之前的错误。尤其是面对谁都没经历过的疫情，再聪明能干的政府，也必不可免地犯下一些小错误。我们可以说完善的信用体系，通过完整的价值链条，对整个政策的实施周期给与了一个保障。
庞超然博士：安老师，首先我们考虑到中国有8亿多农民，8亿多的农民真正发生信贷行为的可能只占极少部分，如果把所有的数据都收集上来，这中间的成本是非常庞大的。
安光勇老师：这个不难，而且也能做到。我们可以先细分化后，对于主要的细分人群有选择性地进行数据收集。
刘新海博士：对，就是说我们的信用体系建设的话要分层次，然后照顾到各方面，美国也有相应的案例。我昨天看到报道，就是美国有low income征信，即针对低收入和次贷人群的征信系统。如果一个金融机构在传统征信系统找不来该人群的数据，那么就到这个征信系统中找。那么安老师还有什么补充的？
安光勇老师：另外，韩国的人口密度很高，而且有很多教会和教堂，成为集体感染的定时炸弹。韩国政府在征求国民的同意后，通过移动互联网app，对于感染者和潜在感染者进行了动线分析。韩国的信息高速公路非常发达，为线上的动线分析提供了一个很好的基础。所以即便人口密度非常高（可以与日本争高下），能够把感染人数严格控制在50人以下（而且这里大部分是国外回国人员）。当然最近这几天稍微差一些，每天的感染人数有上升趋势。
还有，韩国的smart city，即智慧城市的建设也做的相当不错的。这也为政府的抗疫成功提供了条件。可以说，此次的抗疫的上半场，之所以能够成功，归功于从政府到整个信用体系整体的联动。
陈鹏博士：其实刚才安老师就说了大的题目就是说我们的信用技术和数字信用在数控的过程中关于数据产权的问题，数据治理应该分多层次，分主体。记得在去年的年会，我提出了信用主体的这种数据资源是要分层级的，不能一刀切。对于个体我们要尽可能保护，但在危机下，我们国家政府公共部门，能不能在紧急的情况启用这些数据资源来为社会的建设服务？我们还有很多需要社会救济、需要社会帮助的群体，如果该群体能自愿让出更多的数据权利，我们可以给它们提供更多商业、社会的各方面的服务。
像农村信用体系建设，我们原来关心的焦点只是保护个人的隐私，但实际上这些主体也会愿意做出让步，因为这样可以获得更多贷款机会。因为该人群也有贷款的潜在需求。、
安光勇老师：说到法律层面，韩国也有自身优势。韩国是单一民族国家，这为其法律的灵活性创造出很多条件，比如在修改法律时不会遇到民族冲突等各种问题。当然，这只是一方面，其实任何一个东西都有两面性。几乎所有重要的发明也都带来过灾难，如：火柴的发明很重要，但因此也带来过很多火灾。我们不能期待一个完美的法律或制度出现，有些时候是要走一步看一步的。
最近我与刘博士一起研究韩国信用相关的法律，发现在短短的几年内韩国的信用相关法律更新了好几个版本。也许这也是韩国的一个优势——法律的灵活性。即便再聪明的人也不能100%预测未来，而且整个世界是动态的，我们不能期待用静态的法律来约束动态的经济发展。因此我们可能能需要的是一个机制——即：除了技术层面的创新，也需要在法律层面也要尽心创新。
洪浩博士：其实我们自己其实制度和法律都是社会协商的一个妥协的点。法律有的时候促进创新，像最近韩国出台了一些新的法律的修改，就是想促进这个人征信的发展，然后促进个人征信的发展，然后再促进整个数字经济的发展。
陈鹏博士：特别是我在做普惠金融中数字信用相关的工作中体会很深。其实这个问题要分层次的考虑。有些像在数字经济下滑，首先是数字经济下，整个产业社会分工会越来越精细化，因为它的成本低了。比如说我们的银行服务，之前贷款一定是全流程在体系内自主决策的，而以后肯定是客户共享。我要去服务你某某平台上的客户，我要分一部分流程在里面。你要参与某些主体会参与到整个流程中来，我不可能全部做完，整个产业链它就更加细化了。 社会分工更加精细化了，所以说这种情况下不能绝对的话。尤其是从理论上的绝对或者说是客户的信息就不能出门，其实我觉得这种在探讨，当然我们要尊重和保护个人的客户的自主的权利，但从另一个角度，我们也需要适应数字经济的一些新的特征和新的需求。