笔者的支付宝账户里有31.35元“总资产”，是之前“刷支付宝抽黄金”活动时获得的几毫克黄金奖励折算。在这个“总资产”栏目里，还有一个资产服务功能，用以评估当前用户的风险类型。由于我的“总资产”持有的都是“中风险”产品，结果系统对我的理财资产解读结论指针指向“风险偏高”的最右端。然而，真实的情况是，这31.35元是因为数额太小被长期闲置在那里，对我的资产风险的实际意义可以忽略不计。对此，系统的结论可谓是“谬以千里”。

　　这不禁让人联想到这两天媒体上再次热议的“忘缴水电费会不会影响个人征信”话题。今年4月，网络上传出征信系统升级优化的消息。随后有报道提到，新版征信将纳入更广泛的信息，如电信业务、欠税、民事裁决、强制执行、行政处罚、低保救助等信息，于是一些人就有了忘缴水电费会不会影响个人信用的担忧。当然，从央行征信中心有关负责人此前的解释来看，以上担忧显然是多虑了。一方面，现有的征信报告没有变化，压根不存在所谓的“新版”；另一方面，征信系统的升级优化也主要在系统性能、更新频率等，尚未采集个人水费、电费缴费信息。另外，虽然央行征信中心此前已开始探索采集“先消费后付款”的公用事业缴费信息，但主要采集对象是4.6亿没有信贷记录的自然人，目的是帮助更多缺少信贷记录的个人建立信用记录。

　　如此看来，那些担忧者显然是被不实信息误导了。然而，结合前面提到的支付宝个人理财资产风险评价案例，这种担忧同样值得关注。虽然两个案例看似没有直接关联，但实际上折射了当下这个数据时代的一个共通隐忧：当越来越多的分析系统通过数据对信用、资产风险等对个人可能产生重大影响的事项进行评估时，如何才能最大限度地避免被看似客观、真实的数据所误伤？正如人们对将忘缴水电费与个人信用挂钩的潜在担忧所反映的，一个人没有及时缴纳水电费，无论是系统记录到的欠费时长还是金额，都是真实且客观存在的，问题是一个人为何欠费，却并不是系统一定能准确识别的，就好像如果因为租客忘记缴纳相关费用，却把信用记录划到屋主身上，这显然是不公平的。可见，部分人的误读虽然直接源于网络不实消息，但这种误读的逻辑却触碰到了人们心中最敏感的数据担忧。

　　大数据时代，各种企业、机构总在千方百计收集数据，但不容忽视的是，如何让数据更全面准确地反映被收集对象的真实情况。今年1月，四川一位高校教师因为“被法人”后被法院列入失信人名单，就生动地说明了在个人信用数据采集过程中，强化被采集人知情权以及建立恰当合理的采集、运用规则的重要性。国务院2013年出台的征信业管理条例规定“采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集”，实际上就是对满足被采集人知情权的顶层设计。落实这一规定，不能单靠个人定期查询核验，关键在于建构个人信用信息发生重大变动时的触发提醒机制。涉及到个人信用的采集运用方面，则应该通过细化规则来强化信息的有效性、准确性，比如一个人多长时间未能及时缴纳公用事业费用才构成失信？如何区分一个人因为自动扣缴账户余额不足未能及时缴费，和那些长期故意欠费者？

　　央行征信中心在回应上述社会关切时再次强调，将严把数据质量关，只有在确保数据质量和安全的情况下，才会切实将数据采集入库并对外提供查询。这种审慎做法，无疑体现了一种数据责任。这既是对当下部分人数据担忧的回应，更值得其他机构组织借鉴。（子 长）

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责任编辑： 徐可