本文來(lái)自微信公眾號：經(jīng)濟觀(guān)察網(wǎng)（ID：eeojjgcw），作者：朱悅（對外經(jīng)濟貿易大學(xué)數字經(jīng)濟與法律創(chuàng )新研究中心研究員），頭圖來(lái)自視覺(jué)中國

導讀：上至高官顯貴，下至販夫走卒，二者所“享受”的，是別無(wú)二致的評估標準或算法。1970年代時(shí)，面對洶涌而至的批評，業(yè)內人士的反駁，相比尊重現實(shí)、“讓數據說(shuō)話(huà)”的辦法，針對特定群體調整信用權重才更符合“歧視”的定義。

算法和信用，都是眼下熱詞。如何看待現代社會(huì )中算法逐漸占據要害，以及如何從倫理等角度看待算法，針對相應題目的論說(shuō)可謂日新月異。建設征信體系，打造信用社會(huì )，都是當下聲勢正盛的方向。當二者“強強聯(lián)合”，未來(lái)的可能圖景，將因此頗為“兩極化”。樂(lè )觀(guān)者稱(chēng)，藉先進(jìn)算法運轉的信用體系，既能引導個(gè)體向善，又是經(jīng)濟引擎的最佳“潤滑劑”；悲觀(guān)者則憂(yōu)心相應算法不夠公正，或不夠透明，甚或徹底淪為監控的手段。

這些問(wèn)題不新，實(shí)際上都是“老相識”。在2017年出版的著(zhù)作《予以貸款：美國消費者監視和金融身份史》（Creditworthy: A History of Consumer Surveillance and Financial Identity in America）中，作者JoshLauer做了兩件前人未竟的事。首先，大致以編年形式，系統地梳理了美國征信機構的歷史。起點(diǎn)驚人得早，針對商人的征信機構歷史最早可追溯至180年前，納入普通人的征信機構也有約120年歷史。

其次，作者向我們展示了一些極具趣味的發(fā)現。伴隨征信發(fā)展，一些特定的“母題”反復現諸不同年代。本文接下來(lái)的部分，就將重點(diǎn)談?wù)撈渲兴膫€(gè)歷時(shí)悠久、又極具當代意義的典例：批評“冷冰冰”的數字無(wú)法全面衡量人心，是其一；征信機構本身是否“守正持中”，是其一；“科學(xué)”的征信對特定群體的歧視，是其一；相應機構廣采、深搜個(gè)人信息對隱私與自主的破壞，又是其一。

當人性“淪落”數字

人人相熟的社會(huì )中，征信著(zhù)實(shí)沒(méi)有什么市場(chǎng)，數十年如一日地打交道，本身即是難以替代的信用憑證，個(gè)人既熟知對方品行，又無(wú)懼對方逋逃。不過(guò)，19世紀初以來(lái)，伴隨美國多地城市化與移民現象的繁盛，上述格局逐漸崩解。流光溢彩的都市里，個(gè)體與陌生人做生意的機會(huì )愈來(lái)愈多。交易對手，之前素昧平生，轉眼相望江湖。對征信服務(wù)的需求，便由此分外迫切。

1843年，出于“確定借貸者是否有能力償還借款，以及具體該出借給借貸者多少款項”的目的，Tappan（人名）設立商業(yè)局，向商人、店戶(hù)、銀行、保險公司等商業(yè)實(shí)體提供征信服務(wù)。同類(lèi)機構很快擴張至全國。Tappan的商業(yè)局主要出售兩類(lèi)信息：一是借款人有沒(méi)有足夠的財產(chǎn)，二是借款人的稟性如何，是否“有能耐、靠得住且機敏”。之后，此類(lèi)機構所提供的借貸人信息又被進(jìn)一步歸約為三類(lèi)：品性，能耐和資本。

將品性作為重中之重，是當時(shí)征信的特色。與今日“數據驅動(dòng)”的經(jīng)營(yíng)模式不同，當時(shí)的征信機構頗有幾分“原始”：他們寫(xiě)信布置各地的線(xiàn)人，要求他們搜集當地生意人的信息，一一發(fā)回總部。往返傳遞的信息中，個(gè)人品性占了大頭：此人是否勤勞？是否認真履行職責？當地鄉人對此人風(fēng)評如何？此人是否受當地人信任？是否已婚是否酗酒是否賭博是否慷慨慈善？一個(gè)人的信用大半是此類(lèi)針對個(gè)人性情的評價(jià)。

時(shí)人總結征信機構的職能：記錄個(gè)體在本地的聲譽(yù)，再供全國各地查閱。從這個(gè)意義上看，“雞犬相聞”的鄉土聲譽(yù)與“案牘森嚴”的城市征信，彼此間更多呈現接續，而非斷裂。這一導向，也深切影響了征信業(yè)在20世紀中期前的發(fā)展。其時(shí)，全美大部分地域已然城市化，人口普查則讓調查表、統計術(shù)及計數機器不再陌生。盡管如此，相當一段時(shí)間內，信用的核心仍是人。

關(guān)鍵人物是信用審批經(jīng)理人。他們的鋒芒已然消散，然而在20世紀中葉前的美國，他們是頗令普通市民憂(yōu)懼的一類(lèi)人。據原書(shū)引用的多處描寫(xiě)，凡需審批信用的場(chǎng)合，經(jīng)理人“面無(wú)喜樂(lè )”而又“深邃如電”的面談，都讓普通人有種“自己被看透”的感覺(jué)。哪怕財產(chǎn)等條件已然達標，對個(gè)體秉性的懷疑，足以令審批經(jīng)理人“一言置之死地”。20世紀60年代以來(lái)，海量數據逐漸“浸灌”行業(yè)，人在信用中的權威才開(kāi)始一點(diǎn)點(diǎn)淡出，過(guò)程當然不是一帆風(fēng)順。

當中立化為往事

如果說(shuō)注重品行像是老派紳士的作風(fēng)，在“保持中立”方面，征信機構的作風(fēng)同樣“古板”。何謂“保持中立”？之一，“不偏不倚”。個(gè)體如何行事，機構就如何記錄，機構如何記錄，后續就如何評估。征信機構，不過(guò)在個(gè)體與購買(mǎi)記錄者間的渠道。之二，“恪守本分”。誠然，征信機構有許多寶貴數據，也因此熟悉許多個(gè)體、許多企業(yè)。然而，機構只做信用，不會(huì )憑倚優(yōu)勢，逾越行業(yè)分界。

征信與營(yíng)銷(xiāo)間的“涇渭分明”，是以上說(shuō)法的最佳注腳。20世紀中葉前，由報紙、至電話(huà)、而電視，鼓動(dòng)民眾“買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)”這項生意，以前所未有之勢擴張。營(yíng)銷(xiāo)對數據的渴求沒(méi)有止境。積攢海量個(gè)體數據的征信機構，自然成為營(yíng)銷(xiāo)者的大主顧。不過(guò)，如當時(shí)行業(yè)格言所示：我們（征信機構）只負責為個(gè)體拍“X光”，而不負責“X光片”的“診斷”。

征信者始終沒(méi)有涉足厚利的營(yíng)銷(xiāo)業(yè)。“缺乏對營(yíng)銷(xiāo)的了解”，這一點(diǎn)并沒(méi)有說(shuō)服力。實(shí)際上，征信業(yè)者非常清楚此類(lèi)買(mǎi)家的需求。為此，他們揀選最具針對性的數據，并以便于處理的方式打包出售。不僅如此，長(cháng)久合作之下，行業(yè)已擅于妥帖處理各行各業(yè)的需求：零售業(yè)者、銀行風(fēng)控、政府機關(guān)……各自拿到的，都是最適合自身用途的信息。從現有證據看，對自身信譽(yù)的保守，對合作伙伴關(guān)系的珍視，以及保守態(tài)度下對新業(yè)務(wù)成本的畏懼，都是更為合理的解釋。

持續百余年的操守，在20世紀60年代間逐漸走到盡頭。先以合作形式，再至親自“下場(chǎng)”，征信機構開(kāi)始針對社區遷入者開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)。經(jīng)歷喬遷，新來(lái)者常有多方面的購置需求，趁熱打鐵的轉化率自然令人滿(mǎn)意。在把握相應營(yíng)銷(xiāo)時(shí)機方面，準確掌握眾多個(gè)體住址及購買(mǎi)力信息的信用機構，頗有優(yōu)勢。很快，從業(yè)者便有如下說(shuō)法：“我們保護借款者免遭損失，但現在，我們的主業(yè)是營(yíng)銷(xiāo)”。“數據為王”趨勢下，類(lèi)似勾聯(lián)逐漸向其他行業(yè)蔓延。初始階段，信用機構對借貸實(shí)務(wù)的介入不甚深刻，匯集資料抄在紙上裝入檔案，逢有銀行或保險企業(yè)來(lái)臨，取出上述材料，開(kāi)示或抄錄一份。然而，隨著(zhù)信用業(yè)對數據的挖掘日益深入，信用機構與客戶(hù)間的糾纏愈加復雜。如今的信用機構不僅拍攝“X光”，還出具診斷結果，甚至給出應對措施。

占有數據者雄踞數字經(jīng)濟的制高點(diǎn)。從制高點(diǎn)向四野“征戰”的過(guò)程，注定引致無(wú)數爭議。向營(yíng)銷(xiāo)等行業(yè)“進(jìn)軍”的信用業(yè)，頻繁面對“失卻中立”“利益沖突”等批評；同理，手握以?xún)|計個(gè)人數據、并由此向其他市場(chǎng)傳導勢力的幾家巨頭，同樣面臨著(zhù)各方的嚴厲批評，甚或遭遇調查指控。臉書(shū)與亞馬遜的近期遭遇，即是此處注腳。從這一點(diǎn)出發(fā)，無(wú)論是理解征信業(yè)的長(cháng)久“守拙”，還是剖釋征信業(yè)的逐漸“染指”，抑或觀(guān)察征信與下游行業(yè)達成均衡，都有幾分“以史為鑒”的效果。

當平等摻入歧視

對“特定的制度安排是否包含歧視”這類(lèi)問(wèn)題，是沒(méi)有確切答案的。定義何為“歧視”前，需要定義作為基準的“平等”，然而結果平等與機會(huì )平等，未必等同。“結果”與“機會(huì )”本身也是論說(shuō)紛擾的概念?；鶞首円?，一方看來(lái)無(wú)可饒恕的歧視，助長(cháng)、放大現有的不平等，在另一方看來(lái)可能反而是平等的福音。圍繞征信，上述沖突尤為突出。

征信有“暗黑”面。衡量?jì)斮J能力時(shí)，弱勢群體很難奢望獲得優(yōu)待。婦孺、窮苦人、特定族裔，等等，獲“信用差等”的概率遠超旁人。因出生即無(wú)法改變的因素而被苛以較差等級，并因此失去諸多機會(huì )，本身便是一種惡，性別歧視與種族歧視等行為之下有深重的集體記憶，并因此不可觸犯。最后，無(wú)法獲得低廉信貸的弱者走投無(wú)路、飲鴆止渴，時(shí)常是輿論焦點(diǎn)。

然而，信用業(yè)也有“光明”時(shí)刻。信用自古就有，曾經(jīng)只有上流社會(huì )貴人的信用有意義，普通人的信用是沒(méi)有大用途的。信用業(yè)給每個(gè)人都建立了為外界所認可的信用檔案。直白地說(shuō)，如果不是信用業(yè)將金融帶給每個(gè)人，弱勢群體或許連被歧視的機會(huì )都沒(méi)有。

這不是信用業(yè)唯一的“光明”時(shí)刻。“中立”與“科學(xué)”，是信用業(yè)又一促進(jìn)平等的因素。在這個(gè)“中立”的行業(yè)里，個(gè)體信息被準確地傳輸、匯集、提供，內容不因身份而扭曲；在這個(gè)“科學(xué)”的行業(yè)里，上至高官顯貴，下至販夫走卒，二者所“享受”的，是別無(wú)二致的評估標準或算法。1970年代時(shí)，面對洶涌而至的批評，業(yè)內人士的反駁，相比尊重現實(shí)、“讓數據說(shuō)話(huà)”的辦法，針對特定群體調整信用權重才更符合“歧視”的定義。

暗黑與光明的碰撞，催生了1974年《公平信用報告法》(Fair Credit Reporting Act)。據此，信用機構不得基于年齡、膚色、種族、國籍、性別或婚姻狀況等因素歧視借貸者，不過(guò)對年齡或婚姻狀況這兩項變量，法律仍為信用機構留出了些許空間。法條的頒布不會(huì )終結上述爭議，頒布之后已歷多次修訂。要求大幅刪削甚至廢除法條的呼聲不止一次；要求擴大法條范圍，以容納智力水平、犯罪記錄等因素的聲音亦不在少數。拉鋸，沒(méi)有止息的趨勢。

處理已有或將有的歧視問(wèn)題，需要放寬眼界。若以普惠作為金融愿景，信用體系自然不能對弱勢群體冷漠?？僧斝庞迷u級等算法主宰日常生活的方方面面，甚至在自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景中操控人命時(shí)，過(guò)往關(guān)于歧視的爭論，都會(huì )成為某種“讖緯”。

當隱私面臨監視

“如何界定隱私”，描述相關(guān)研究進(jìn)展用語(yǔ)中最樂(lè )觀(guān)者，也不過(guò)“各持己見(jiàn)”。不過(guò)，以下兩種定義，已廣獲認可。一方面，從最樸素的觀(guān)念看，隱私對應守密，知曉他人不愿讓人知曉之事，甚至將之向外散播，自然屬于侵犯隱私。另一方面，隱私在很大程度上對應于個(gè)體自主，從這一觀(guān)點(diǎn)出發(fā)，侵害隱私的“元兇”并非大型數據庫本身，而是很難說(shuō)算不算透明且無(wú)法干預的算法決策。保護隱私的最佳途徑不是刪除數據，而是讓決策機制更加透明。

如何理解信用機構與兩種隱私間的關(guān)系？對第一種隱私，原書(shū)中的一些發(fā)現，或與常人直覺(jué)不符。早在19世紀中葉誕生之初，信用機構便十分注重隱私。商業(yè)局等機構靠大量個(gè)人信息牟利?？稍趯?shí)際交易中這些機構對內容“捂”得十分“嚴實(shí)”。購買(mǎi)數據者常常只可在機構建筑內查閱指定條目，不得抄寫(xiě)翻印。甚至連個(gè)人信息所涉及的主體都沒(méi)有權利查看自己的檔案。隨著(zhù)交易規模的上升，以及競爭日趨激烈，前述規定逐漸不切實(shí)際。盡管如此，征信機構仍對個(gè)體信息施以嚴格控制與防護，制止其自由流通。

信用機構對個(gè)人信息的嚴格控制與保護的原因有以下幾點(diǎn)：法律是其一，得知自己“名聲狼藉”的個(gè)人，不時(shí)提起名譽(yù)侵犯訴訟；保育市場(chǎng)是其一，任由寶貴材料肆意流傳，自身的競爭優(yōu)勢將很快耗散；對生意伙伴的保護是其一，如果信息來(lái)源外泄，私底下傳遞個(gè)人信息的合作者，很可能將不會(huì )再與信用機構合作。幾番制衡下，百來(lái)年間，征信機構并未引起大范圍的隱私輿論。

然而，同樣是在1960年代前后，伴隨存儲、計算及傳輸能力的上升，釋放了這行業(yè)對數據的無(wú)盡渴求。1960年代末至1970年代初，相應憂(yōu)慮攀至頂峰，當諸如“夫妻吵架”一類(lèi)的瑣事都可能錄入新興的計算機信用系統，當雇主頻繁購買(mǎi)信用報告以審查入職者，當政府無(wú)節制地從信用機構處提取個(gè)人信息，諸如“天眼”“透明人”“環(huán)形監獄”等譬喻，一時(shí)風(fēng)頭無(wú)二。與前述規制歧視的規條一致，法律成為應時(shí)對策，數據的利用及提供，均因此受到限制。

隱私的兩類(lèi)定義，彼此并非“冰炭不容”。當其中一類(lèi)隱私受損，另一類(lèi)隱私的處境通常也不會(huì )太好。實(shí)際上，如果數據的收集缺乏制約，個(gè)體又如何指望機構會(huì )“公正”、“透明”地利用信息決策呢？從購物到買(mǎi)房，從求職到投保，生命中許多重大決策上，普通人都經(jīng)歷著(zhù)卡夫卡所描繪的無(wú)力。因信用機構依舊對用戶(hù)固守的“自律”，他們無(wú)從知曉決策所據信息是否錯誤，遑論更正信息；至于神秘的評估算法，那就更加超出常人理解的范疇了。

歧視導致對“公平信用報告”的規制，濫采引來(lái)了限制數據利用及提供的法律，“卡夫卡式擔憂(yōu)”也產(chǎn)生了類(lèi)似的功效。作為對雙方勢力的平衡，1970年代，用戶(hù)始有權力查詢(xún)、更正數據。無(wú)論是保護作為“秘密”的隱私，還是保護作為“自主”的隱私，當代人都在摸索中前行。對個(gè)人信息的保護，早已延及收集、使用、分享、銷(xiāo)毀等各項環(huán)節；作為進(jìn)一步衡平的嘗試，刪除權及獲解釋權，都不再只是紙面上的設想。

將征信機構180余年的歷史梳理得清清楚楚，一并勾勒社會(huì )各界觀(guān)念心態(tài)的沖突變動(dòng)，這是本書(shū)的首創(chuàng )。原書(shū)敘述更偏向“編年”體例，按照時(shí)間線(xiàn)索鋪陳。然而，比對不同時(shí)期的紛爭，其中可以抽出共同的主題：數字替代人力，逐利而遠中立，待遇多有差別，隱私散落一地，又考慮到“算法濫用”、“平臺中立”、“算法歧視”、“數據隱私”等全是目前無(wú)可爭議的熱點(diǎn)，本書(shū)立意，可謂遠超一般的國別專(zhuān)題史著(zhù)作。其中唯一缺憾，或許是當代部分稍顯薄弱，如果新世紀部分寫(xiě)得足夠豐滿(mǎn)，全書(shū)的意義或可再度拔高。

原書(shū)的意義，在當代中國這一語(yǔ)境下尤為凸顯。無(wú)論是審視信用體系建設，還是議論更廣范圍內的人工智能建設與數字經(jīng)濟發(fā)展，本書(shū)都可為切入相應討論提供多方面的指引，盡管許多支持、反對或表達審慎的命題，過(guò)去的人們早已論證或辯駁過(guò)。