从共享征信黑名单到建立白名单体系：LinkEye想打造基于区块链的征信联盟
Sherlock
渡鸦区块链专栏记者
内容预读
人民银行于2006年建立了全国统一的金融信用信息基础数据库。发展时间较短,政策形成较晚。信用评级缺乏一致性及统一性,信用评级不完善。现在央 行征信中心的数据库中有信贷记录的人只有大约 3 亿,并且央行征信数据开放 程度不高,非央行体系金融机构查询及上传征信报告均难度较大。
目前国内信贷征信数据分布于各银行、各小贷公司、各贷款平台等机构,结合机构众多、信息无有效共享等众多原因,造成今日征信数据分布离散,没有形成合力,没有共同建立信用屏障。
国内征信业惩戒制度不健全,缺少对失信行为的有效管制和惩戒,使得借款 人违约成本较低。我国征信业起步较晚,社会整体对信 用的认知度不高,缺乏广泛的信用环境基础。社会经济主体的信用意识淡薄,不愿意参与征信活动,这样不仅造成自身资源的浪费,而且导致信用信息的缺乏。
传统数据中心,通常是将数据储存在一个中心节点上。这个中心节点完全由 数据中心控制,数据中心可以随意的修改,删除这些数据。这就造成这个数据中心出于利益原因,出售假数据,篡改或者删除数据。
当前的数据联盟的模式一般是多个小型数据中心依附于一个大型数据中心,小型数据中心和大型数据中心进行数据互换。这种模式小型数据中心之间无法互相信任,所有的数据经过大型数据中心交换。最终结果是,大型数据中心将所有数据据为己有。
徐磊本科毕业于武汉大学软件工程专业，大学期间，他就曾获得了一些*的技术开发奖项如全国软件创新开发大赛前十。然而毕业后他没有继续做技术，而是去了宝洁采购部，负责亚太区业务，同时攻读武大软工硕士学位。2年后他跨部门跨到销售部，历经3年，获得过宝洁大中华区的总裁奖。
LinkEye 创始人 徐磊
在宝洁这样的大公司里还算顺风顺水的他，为什么选择离职创业呢？徐磊称，宝洁的体系已经成型，如果按部就班也能衣食无忧，但是他想做更有成就感、更刺激的事情。而且当时他仅仅26岁，没有负担也没有压力，不管成功还是失败，对今后的人生都没有太大的影响。“那么不如放开玩4年吧！”
2016年3月底，怀着这样的想法，徐磊离职创业。那么首先就要选择发展快、潜力大的行业。他本身是计算机出身，对互联网、IT还比较熟，因此他瞄准了两个方向：互联网+医疗、互联网+金融，对于医疗体系不甚了解的他，最终瞄准互联网+金融，即信贷行业。
于是他和几位合伙人一起联合创立了快惠金服，投入了蓬勃发展的互金信贷行业。
越是深入这个行业，他们越是发现了行业的本质。徐磊认为信贷业本质是有金融需求的人把需求表达出来，金融机构来满足他的需求，过程中收取一点回报。然而存在的bug是欺诈现象，借款者可以借钱不还，这就提高了行业成本。
一方面带来的是真正要贷款的人贷不到钱，因为欺诈的存在“搅坏了一锅汤”，导致放款机构疑心重重，不信任贷款人，正常的金融需求没法满足。
另一方面是养大了许多黑产、呆坏账，大多数坏账是故意的，并且因为信息不透明存在多方借贷的问题。然而中国整体法制环境讲究的还是”阳光催收“，对失信人的惩戒很弱。
这些现象限制了行业的发展，而其中的根基便是征信，而征信的核心又在于拥有的数据的多少。
徐磊举例，信贷征信的流程第一步通常是先查是不是黑名单，是不是在其他家机构借钱没还；第二步是根据各种个人记录进行综合信用评级；第三步才是放款。
其中比较重要的一步是黑名单。假如各个机构能够进行黑名单共享，这样不仅能够互通有无、还能让黑名单本身产生价值，成为公司的利润来源。
然而现有的征信数据库并不能实现这样的共享。目前的征信以央行征信为核心，各种金融机构的征信数据为辅，然而央行信用信息库的信息储备量相对于全国金融客户人数来说还是略显不足；而各类金融机构的信用信息十分分散，无法作为具有公信力的信用信息进行利用。
一个解决办法是构建行业联盟，当前的数据联盟的模式一般是多个小型数据中心依附于一个大型数据中心，小型数据中心和大型数据中心进行数据互换。传统数据中心，通常是将数据储存在一个中心节点上，数据中心可以随意的修改，删除这些数据。这就造成这种模式小型数据中心之间无法互相信任。
徐磊想到利用区块链的特性来解决这个问题。区块链分布式账本、去中心化、不可篡改的特性，用来做征信数据具有先天优势，能够解决各个节点数据线上互换的信任问题。
“区块链就技术本身来讲是不错的技术，能解决一些问题，但是不是像现在那么多人做的那样什么都能用，不要为了区块链而区块链，我们的观点是区块链在征信行业是能够有深度结合的才用。”
在此基础上，他们构建了一个区块链征信联盟。
LinkEye在第一阶段会建立黑名单机制，在全链公开失信人信息。考虑到个人隐私问题，会采用脱敏数据，使用带掩码的形式来全链发布。具体格式为：标识符+带掩码的用户ID（如22040319******1019）+带掩码的用户姓名（如张*）+信用评价+发布人（可匿名）+签名。
黑名单失信数据分为公开数据、详细信息两部分。公开数据为数据当中展示的部分，即模糊匹配数据。详细信息包括用户ID、姓名、借款时间、借款金额、借款平台、逾期时间及联盟等，这部分需要付费查询。
签名机制有效实现了数据的不可篡改，签名信息会于该条失信数据的详细报告同时生成，当该条数据的详细报告被查询时，数据查询方可以获得与该数据上传发生时完全一致的详细报告。
联盟发布失信人黑名单，可以类比法院系统发布失信人“老赖”名单，能够让失信人接受一定的社会道德惩罚，是一种有效监督并规范社会信用体系的方式。
为了实现最核心的黑名单查询功能，LinkEye自主研发了一套基于超级账本Fabric框架、并针对LinkEye特有的应用场景进行了一系列的优化和改造的联盟链解决方案。
他们的架构采用分层设计理念，分为基础层、服务层、应用层。基础层由公有链、联盟链、数据库、智能合约、跨链网关组成；服务层采用soa设计，封装各个服务，例如：联盟成员的注册管理，账户管理，**管理，征信信息管理等。应用层主要由portal，openapi，sdk组成。
在算法上，不同于比特币的非对称加密，LinkEye采用对称加密和非对称加密相结合的方式对数据安全进行保障。每一个联盟成员LinkEye会分配一个对称秘钥和一对公私钥，并把这个对称秘钥存放在金融加密机中。
存放在金融加密机中的秘钥无法被**，无法被提取。联盟成员发布数据时采用对称秘钥对数据加密，同时用私钥对数据进行数字签名，以保证数据传输中的安全性和可靠性。当进行数据查询时,首先在加密机中用数据源成员的对称秘钥对数据进行解密，同时用查询数据成员的公钥对数据进行加密，整个过程是在金融加密机内进行，不会造成明文泄露。查询成员收到数据后再用自己的私钥对数据进行解密,同时对数据签名进行验证确保数据安全可靠。这样能大大提高交易性能。
联盟链的共识机制有两种：一种是pbft算法，一种基于kafka的排序机制。系统上线后他们会基于性能和去中心化程度，安全性等多个方面考虑采用哪种共识机制。
在节点的权限控制上，原则上对所有机构、公司开放，但会对节点进行一些限制与审核，首先要求实名入驻，目前只入驻正规的信贷行业机构。前期更偏向行业内品牌机构，提升品牌效应，吸引小平台加入。
在此基础上，为了保障数据的安全与秩序，首先机构入驻时会有初始信誉值，只减不加；其次还设有仲裁投票机制，针对联盟成员上传的任意一条数据，仲裁可以由任意一个联盟成员或失信数据关联责任人发起，社区成员可以一起来投票数据的真假。第三，对机构批量买数据库的现象进行惩罚，如果一个入驻机构查询率很低，那么会失去联盟资格，以此保证数据用来共享，而不是被整体买走。
LinkEye自主发行的代币LEC主要用于实现数据互换，解决数据在业内的流转；LEC还会作为投资代币，会上交易所，具有投资价值。每笔交易会收取一定的交易费，但2年内会冻结，为2年后的发展运作作准备。
那么会不会奖励机构一定的LEC作为激励呢？徐磊称不需要，因为机构加入这个平台价值不在于token所带来的一点利润，他们要的是这样的机制对业务是真的有帮助的，对他们来说真正重要的是黑名单数据本身。
而黑名单数据只是LinkEye发展目标里的第一步，第二步他们打算建立白名单体系，简单来说类似于平台上有一张一张的名片，比如某某人，信用如何，需要3万，平台上的放贷机构可以来抢我的标的，抛出谁可以给，利率多少，变成这样一个活跃的撮合平台。
至于今年，他们计划在8月18日进行一轮ICO，9月末发行代币上交易所，正式的平台在10月左右上线。目前他们已与耀盛财富、掌众金融、钱袋宝、果仁宝等多家金融机构达成合作关系，拥有初始百万级数据量，希望一年内联盟入驻机构成员超过100家，达到千万级数据量。
对于区块链行业本身，徐磊也有自己的看法，首先是区块链是否有泡沫？他认为泡沫是有的，但是利大于弊，泡沫本身带来的热度会吸引更多资本、人才的加入，带动行业的发展。
其次是ICO遇冷对本身项目会不会有影响？徐磊认为他们坚持做价值投资、做有意义的事情，而不是为了区块链而区块链。“区块链应用要结合技术特性，做到高效、低成本，踏踏实实解决实际问题，不需要做太大，能够在一个问题上做到极致就够了，这样的项目也会得到很多投资人的认可。”
融资情况：
8月18号开启ICO
招聘需求：
岗位名称：技术大牛、运营经理
坐标：北京
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底层技术：
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