《个人信息保护法》对公民个人信息的采集、加工和使用进行了统筹规定,而公民个人信用信息是征信机构发布征信报告的基础,保护个人信用信息的具体策略应该是平衡个人利益与公共利益,而征信合规制度则是保持平衡的具体执行手段,以确保其不会影响社会公共利益。
(一)个人信用信息的类型化区分
《个人信息保护法》中对于个人信息的定义和划分,有助于征信合规系统对个人信用信息进行类型化区分,从而构建有针对性的征信合规体系。《个人信息保护法》第4条规定“个人信息是以电子或者其他方式记录的与已识别或者可识别的自然人有关的各种信息,不包括匿名化处理后的信息”;而第28条则另行规定了“敏感个人信息是一旦泄露或者非法使用,容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息,包括生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等信息,以及不满十四周岁未成年人的个人信息”。由此观之,《个人信息保护法》是在框定个人信息概念的基础上,强调对敏感个人信息的特殊保护,这种全新的划分模式为个人信用信息的类型化奠定了理论基础。
征信系统采集、加工、使用个人信用信息,首先需要遵循《个人信息保护法》中对个人信息的定义,因为个人信用信息从属于个人信息。个人信息在记录模式上要求“以电子或者其他方式记录”,说明个人信用信息的记录方式趋于多样化,这归功于个人信息记录技术的发展,极大地拓展了个人信用信息的采集范围。在技术特征上,个人信息要求具有已识别或者可识别的特征,且排除了匿名化的情况,这意味着个人信用信息的采集过程也必须做到可溯源和可识别,并通过识别性来维系公民对信息商业化利用的“信赖利益”。如果个人信用信息难以被识别或者因为匿名化而难以溯源,那么个人信用信息就不具备人身属性,也无法反映个人在正常社会交往过程中的信用程度,此时所采集的个人信用信息并不合规,缺乏进一步加工和使用的信用价值。
在明确了个人信用信息的结构特征之后,可以进一步明确其属于个人敏感信息,并将信息处理的情境和目的作为考量因素。个人敏感信息中的“敏感”是指法律规制的高反应度,其法律基准是信息处理的权益侵害风险,而具体的风险内容则是指向除个人信息权益之外的人格尊严和人身、财产权利。第一,个人敏感信息涉及人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害,而个人信用信息和个人隐私以及个人社会评价密切相关,与个人隐私相关意味着与个人信用相关的秘密不受侵犯,这是一种被动防御性的权利保障,确保信息所有者不被外界无故窥探,否则当事人的人格尊严实际上就受到了不法侵害。因此,将个人信用信息归属于个人敏感信息,符合个人敏感信息的划分目的。第二,个人敏感信息的类型中包括金融账户,而这正是个人信用信息所直接对应的信息类型。在市场经济中,个人在市场交易中的行为被征信机构收集后加以评价,其中金融账户的评价信息是对个人信用的直观体现。比如第二代征信系统在个人信用评价上增加了对金融账户的测评,新增“最近2年的逾期金额”等选项,就可以通过对金融账户的全面测评提高征信报告的可信度。因此,将个人信用信息归纳为个人敏感信息,在信息收集范围上也契合征信体系的需求。
总之,将个人信用信息归纳为《个人信息保护法》中的个人敏感信息,意味着征信合规体系在处理个人信用信息时需要更加谨慎,信息采集范围也不能过分扩张,而是需要依据信息的使用目的加以严格限制,并在个人敏感信息的使用场景下探讨对个人信用信息的整合与利用,确保个人信用信息的采集、加工、使用做到全流程合规。
(二)征信机制处理原则的再升级
《个人信息保护法》第5-8条规定了信息处理的5项基本原则,即合法、正当、必要、诚信原则;目的限制原则;收集最小化原则;公开、透明原则;完整性、准确性原则,作为处理个人信息的整体性原则,其可以统筹指导个人信用信息的处理。个人信用信息作为个人信息的重要组成部分,应该和个人信息在处理原则上保持整体协调一致,并根据个人信用信息和征信系统的特殊需求进行适当的调整和补充。诚如上文所述,传统征信系统主要使用行政法上的比例原则,并调整比例原则的内容以适用于征信系统的特殊环境。但是,仅适用正当性原则、必要性原则以及狭义比例原则显然无法覆盖征信全流程,甚至会因为处理原则的缺失而影响征信系统的正常运行。《征信业管理条例》第三章规定了征信业务规则,虽然规定得较为细致,包括采集、保存、加工、使用等诸多环节,但是缺乏宏观层面的原则指引,当征信业务处理中出现全新问题时,难以给出解决问题的大体方向。
第一,征信合规要求征信处理原则中增加合法诚信原则,从遵守法律规范和坚持道德准则两个方面指引征信业务的展开。合法原则要求征信业务中的各个流程都要遵守法律规定,在采集个人信用信息的过程中,限定个人信用信息的采集范围和方式。参照《征信业管理条例》第13-15条的规定,收集的个人信用信息应该和个人征信评价有着内在联系,且不宜将收集范围无限扩大,这和《民法典》第1030条提出的合法、正当、必要原则一致,体现了对个人信用信息的体系性保护。与之相对,诚信原则实际上是征信系统运行过程中的特殊性原则,强调诚信原则契合征信系统的运行宗旨,征信系统本身就是为了提供公民征信报告,如若在采集过程中出现不诚信行为,那么得出的征信报告就缺乏公信力和参考价值。比如伪造银行交易流水以获取贷款批准的行为,就是通过假流水来伪造个人信用信息,并在被采集后得出“被优化”的征信报告,自然无法得出对当事人的准确信用评价,缺乏参考价值。除此以外,在保存、加工和使用个人信用信息的过程中,同样需要遵循合法诚信原则。在保存个人信用信息时,需要参照《征信业管理条例》第16条规定的征信信息保存时限,对达到一定年限的征信数据及时进行删除,避免影响公民获得公正的信用评价,防止出现“一处失信,处处受限”的情形,这也符合一般公民对征信系统的道德期许,不能将征信系统作为限制公民正常生活的“枷锁”。在加工和使用公民个人信用信息时,需要在遵守征信管理法规的同时尊重公民对个人信用的一般道德评价标准,避免出现征信信息泄露的情形,避免个人信用信息被滥用。尤其是在技术风险日益严峻的当下,个人信用信息的价值被各方所觊觎,如若出现个人信用信息被滥用的情形,那么公民就无异于“裸奔”在社会中,其会被误认为是不诚信之人,受到社会舆论的无端指责。
第二,征信合规要求征信系统在运行过程中坚持公开透明原则。《个人信息保护法》要求处理个人信息应当遵循公开透明原则,所以征信系统在处理公民个人信用信息时也需要公开处理规则,并且明示处理的目的、方式和范围。实际上,早在《征信业管理条例》中就对公开个人信用信息的处理规则做出规定,但是缺乏具体的技术规范,导致征信处理规则虽然公开、透明,却在具体的技术性指标上缺乏详细的规定,而《征信业务管理办法》则对其进行了细化,体现了当前征信合规体系公开透明的整体趋向。与之相对,《个人信息保护法》的规定可以从宏观层面推动征信合规的公开透明流程。征信合规中坚持公开透明,要求明示处理的目的、方式和范围,这符合公民对征信系统收集、加工、使用个人信息的正常期许,也满足公民对高度敏感的个人信用评价的合理期待。明示处理的目的要求征信机构遵照《征信业务管理办法》第12条的规定,明确告知信息主体采集信用信息的目的,尊重信息主体的知情权。明示处理方式说明征信机构需要告知公民以何种方式加工其个人信用信息,以及对个人信用信息的加工程度,尤其是需要告知公民其信息是否经过大数据算法等新技术的加工,避免算法技术风险导致公民个人的“信用画像”存在缺陷。明示处理的范围是防止个人信用信息采集范围的无限扩张,比如之前疫苗接种记录纳入征信系统的行为引发社会争议,就属于个人信用信息采集范围的不当扩张,这种违规利用征信系统的行为不仅影响了个人信用信息的准确性,而且会降低征信系统的社会公信力。
(三)针对新增场景优化处理模式
《个人信息保护法》中预设了自动化决策和公共场所采集信息两种应用场景,第73条规定自动化决策是通过计算机程序自动分析、评估个人的行为习惯、兴趣爱好或者经济、健康、信用状况等,并进行决策的活动,而第26条则规定在公共场所进行图像采集、个人身份识别信息收集的目的和手段要求。在这两种场景下,公民个人信用信息的采集、加工和使用程序不同以往,公民对于个人信用信息的把控较弱,容易陷入不利境地,被征信机构强行采集关键的个人信用信息,而且被采集的个人信用信息更容易被深度加工,被“二次加工”出更具价值的内容。因此,针对新应用场景下的技术风险,应该加强合规监管,确保在这两种应用场景下征信系统合规。
1.自动化决策场景下优化征信处理
在自动化决策的场景中,征信处理合规主要在信息采集和信息告知中展开,并将《个人信息保护法》第24条规定的内容应用于征信系统的自动化决策流程中。在自动化决策场景下优化征信处理,本质上是基于事先预防的角度,有效消弭技术鸿沟所带来的公民认知差异,避免征信系统不断“越界”介入公民日常生活,防止技术手段升级对公民个人信用信息的不合理使用。
第一,《个人信息保护法》规定个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策,应当保证决策的透明度和结果公平、公正,不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。这要求征信系统保证其处理个人信用信息的算法透明、公开,避免算法黑箱,让公民了解征信系统对个人信用信息的利用以及征信报告的制作流程,避免公民陷入“自己将被评测,但他们不能反过来去评测那些评测他们的机构”的劣势处境。除此以外,避免征信系统在运行过程中出现因为营利目的而产生的差别待遇,同样是为了保障公民个人信用信息被合理利用,防止征信系统算法在处理信息时被渗入的利益因素所干扰,保证征信系统最终得出较为公允的个人信用评价。
第二,《个人信息保护法》规定通过自动化决策方式作出对个人权益有重大影响的决定,个人有权要求个人信息处理者予以说明,并有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定。这里赋予被采集信息者以知情权,意味着公民个人在信用信息的采集过程中,可以向征信机构提出相应的知情要求,确保自动化决策系统所处理的个人信用信息为被采集者所知晓。与之相对,《征信业务管理办法》第28条也规定“征信机构提供信用报告等信用信息查询产品和服务的,应当客观展示查询的信用信息内容,并对查询的信用信息内容及专业名词进行解释说明”,这标志着征信管理法规自身也逐渐重视对被采集者知情权的尊重。除此以外,被采集者有权拒绝个人信息处理者仅通过自动化决策的方式作出决定,尊重了被采集者的数据主体自治性,意味着其可以自我决定对个人信用信息的处理方式。如若征信系统强行要求自动化决策处理,那么处理后得出的征信报告就是不合规且无效的,这就充分地保障了被采集者的个人权利,防止其被自动化决策技术所“绑架”,确保征信系统得出的结论公平公正。
2.公共场所采集信息优化征信处理
在公民的日常生活中,其一举一动都有可能被征信系统记录并作为征信报告的参考依据,征信系统希望通过扩大信息采集范围的方式实现全方位测评。值得注意的是,虽然扩大采集范围有助于更好地评估公民个人信用,但这同时也存在侵犯公民个人隐私的嫌疑,尤其是在公共场所采集个人信用信息,可能会导致公民产生不安全感,而人脸识别、虹膜识别等新技术的应用则加剧了信息泄露的风险。有鉴于此,征信机构在公共场所收集个人信用信息,应该参照《个人信息保护法》第26条的规定,一是采集范围需要明确为公共安全所必需,且只能用于维护公共安全的目的,二是采集手段需要遵守国家有关规定,设置显著的提示标识,并将这两项内容作为征信合规的实质要求。
将公共场所采集公民个人信用信息的目的限制为维护公共安全的目的,且采集范围围绕公共安全展开,就是基于公共利益来采集个人信用信息。第一,在征信合规过程中对个人信用信息的采集更加谨慎,相较于在一般场合采集个人信用信息,在公共场所采集需要规范采集目的,并且对采集的信息种类进行事先考察,确定是为了公共安全,才可以进行信息采集。第二,以区块链、智能合约为代表的新兴征信技术不断介入公民的生活,日常生活中公民在公共场所的消费记录等都有可能成为征信系统所采集的数据,那么对于此类个人信用信息的采集,应该事先确保采集技术合规,符合相关法律对技术的规定,防止技术“越界”侵犯公民个人权利。比如将区块链技术应用于征信系统,就需要遵守包括《区块链信息服务管理规定》在内的诸多法律规范的规定,要求具备与其服务相适应的技术条件,而且应当制定并公开管理规则和平台公约,通过征信技术合规确保征信系统合规。第三,公共场所采集个人信用信息要求征信机构设置显著的提示标识,比如设置标识让公民意识到自己的消费行为正在被记录,同时应该告知公民被采集信息的使用方向和保存年限,让公民对自己个人信用信息的利用有清晰的认知,从而真正落实征信处理合规。