早前有記者測試私人信貸資料庫網上保安，借用身份，試查評級及借貸，竟有意外收獲。誤打誤撞，眾高官檔案垂手可得，一覽無遺。事件見報後，各方反應不一，當事人無奈尷尬，資料庫諉過於人，政府極度遺憾，政客口誅筆伐。至於系統漏洞，各方諱莫如深，避而不談。最令人費解者，有官僚信口雌黃，倡議引進競爭，消弭風險，卻說不出其所以然。放債財務公司則趁機招徠，信貸評級頓變城中熱話。
是回個人資料外洩，抵觸私隱條例，暴露系統設計不周，原屬技術問題，不難解決。不過香港版信貸資料庫，先天不足，局限信貸紀錄，信用評級難免以偏蓋全。信貸審批，可依據作參考，不宜倚賴作決策，始是癥結。若擴展為中央信用資料庫，應否牟利私營，值得反思商榷。
傳統典當押業有句口訣：「有當有贖上等人，有當無贖中等人，無當無贖下等人」，畫龍點睛，總結信用分析之精萃。典當是抵押放款，所謂有當有贖，等於循環借貸，本息準期歸還，信用評級自然較高。有當無贖，等於呆壞拖欠，處分押品，歸本蝕息，信用評級自然較低。無當無贖，等於無借貸紀錄，信用無從評估，高低未知。其實傳統智慧乃經驗之談，能融會貫通實終生受用。
銀行審批全靠資料庫
銀行審批放貸有三大原則。第一、借貸人經濟能力，包括行業、收入、開支、資產、負債等。第二、信貸紀錄優劣，未償還借貸是否正常，過往有否呆壞帳等。第三、銀行不是當鋪，借貸人經濟能力不足，或信貸紀錄不良，不能以抵押品補救對沖。滙豐銀行大班蒲偉士（William Purves）退休，與後輩分享心得，耳聞目睹始為真；審批信貸，必親自走訪客戶，了解實情，判斷是否言而有信，正是活學活用，經驗之談。
企業客戶若是立案法團，帳目經獨立審核，收支盈虧、資產負債等一目了然。即使是全東或合夥商號，無審核帳目可依，也有所得稅報表參考。綜合銀行內部資訊，財務狀況亦瞭如指掌。反觀個人客戶，收入有薪俸稅報表可依，開支儲蓄、資產負債則難以確證，全賴自願申報。信貸資料庫應可補遺，不過香港版本頗有局限。
資料庫前身是租購融資財務公司攜手合作，設立中央檔案，杜絕小巴的士車主一牌數按，防範資不抵債。其後協議擴大範疇，交換拖欠呆壞帳情報，不良客戶無所遁形。其實銀行向有交換客戶信用情報，雖屬機密安排，也受制於私隱法，不可披露具體詳情，只能提供慨括參考資料，例如關係久暫（以年計）、存款多寡（譬如高中低百萬位）、信貸多寡等，並總結評級。香港始終是彈丸之地，商場無機密，惡事傳千里，融資信貸鮮有倚賴資料庫。
千禧新紀元，政府借鏡歐美金融中心，設立中央資料庫，包括所有正常及拖欠信貸，順理成章委托原有私營資料庫，省時省力速成。不過早被美國集團收購，銀行無緣參與管理，檔案局限於信貸紀錄，獨沽一味；所謂信用評級，實際是信貸紀錄評級，切忌以偏蓋全。
資料庫存漏洞風險
是回資料庫被記者冒名闖入，醜態百出，也是先天缺陷、後天失誤所至。資料庫與當事人並無直接聯繫，信貸紀錄乃第三者提供，也無與當事人核證。個人私隱法例卻規定，資料庫必須容許當事人查核。故此當事人須現身，方是穩妥之道；若網上查核更須事先登記身份，始萬無一失。豈料資料庫竟捨正途抄捷徑，不踫壁才怪。
近年網上金融盛行，標榜私人貸款無需現身，以即時批核，隔夜過帳招徠。背後是信貸資料庫評級為本之審批，受到先天局限，欠缺借貸人經濟評估，呆壞帳率偏高，無怪利率不低，始有利可圖。其實銀行早在80年代已計算信用評分，批核信用卡及私人貸款等消費信貸，省時省力。不過銀行洞悉其利弊，預設呆壞帳上限，嚴控風險。
銀行信貸傳統是寧枉毋縱，寧可拒絕邊緣貸款申請，也不冒呆壞帳風險，即使事後反證杞人憂天。信貸評分制度剛好相反，是寧縱毋枉火中取栗，寧可冒呆壤帳風險，也不放過邊緣貸款申請，即使事後反證是膽粗冒進。銀行大班臨別贈言，審批信貸是門科學也是門藝術，得失懸於一念之差或之仁，乃畫龍點睛。
應用智能科技 分析眾人資料
前年金融發展局發表《香港金融科技前瞻》報告，發展配合智能城市、科網策略等政策方略，並綜合為五大範疇：（一）網絡保安；（二）支付結算；（三）身份識別；（四）智能理財；（五）監管科技。不過政府推動金融科技，卻流於技術層面，只聚焦支付結算（如電子支票、轉數快），網絡保安（如區域鏈塊）、及身份識別（如生物認證）。
早前國家主席習近平應邀造訪英國，主方餽贈茄士咩羊毛圍巾予夫人彭麗媛留念，款式顏色有如度身訂造。箇中玄機是大數據，主方搜羅夫人公開資料，包括新聞報道、社交平台等，應用智能科技，分析照片及文章，拆解轉化為數據，模擬夫人品味喜好而設計禮物，成績有目共睹。
大數據時代，金融科技超越支付、認證及網絡等技術層次，全方位信用分析乃異曲同工。銀行乃可從公開資料抽絲剝繭，同樣利用智能科技，塑造借貸人三維立體寫照，包括：（一）背景實力；（二）性格作風；（三）信貸記錄等，深入認識客戶，具體分析風險，預測拖欠機率，是更實際審批依據。
香港資料庫使用仍須檢討
其實香港所沿用資料庫，先天條件及後天操作追不上市場發展。其一、獨立於銀行系統，分享銀行指定信貸紀錄；其二、是盤牟利生意，講求成本效益，難免固步自封。綜合信用評級，更具參考價值，情報也更敏感。若保安漏洞百出，後果堪虞。況且資料庫無需領牌，不受監管，投訴也無門。政府推動金融科技之餘，也需檢討架構組織，分開股權及營運，納入金融監管，加強保障市民。
資料庫應由銀行公會與持牌銀行共同擁有，各佔半數股權，銀行佔份經協商分配。公會是法定機構，向財政司司長問責，銀行是認可機構，向監管當局問責。改組後，資料庫是銀行代理人，也受有關明文法（銀行條例及私隱條例）及非明文法（普通法及案例）約束。營運可外判專業機構，有投標有競爭，達至成本效益。客戶網上查閱個人資料，可借道銀行雙重認證確實身份，私隱外洩事件，不會歷史重演。
資訊科技日新月異，電腦人工智能長於資料搜尋、分析、歸納等煩複工作，所沿用靜態信貸紀錄評級模式，未盡發揮其優越性，推陳出新，塑造立體客戶寫照，需衝破傳統思維，更新信用評審基準。不過人工智能始終有局限，不及人腦思維靈活，短於決策。即使革新信貸資料庫，也難取代人類智慧，評級不是審批信貸唯一標準。
原刊於《香港經濟日報》，本社獲作者授權轉載。
陸觀豪
張灼祥
黃冬柏
文灼非
關品方
何民傑
王文華
陳家偉
陳妙霞
張炳良
陳景祥
何日生