征信行业发展现状

小米搞机员

前置条件：

现有的监管规定：数据尤其是信贷等信用信息数据，不可以直接在非征信机构之外直接共享。
1. 征信体系

1.1 中国征信业务

从2015年开始， 中国监管对个人征信业务进行了一系列监管尝试， 经历了八家机构分散试点、 行业协会牵头百行征信 、国资与少数龙头平台合作 （朴道征信）的几个模式。 由于征信机构应该保持独立和公平性，并且对保护信用信息安全有重要的责任， 结合此前八家分散试点的情况， 国资可能继续在征信机构中扮演重要角色 。龙头平台公司可能会采取与国资合作的模式申设个人征信公司 。



资料来源：华泰研究

具体的模式可能需要行业参与者与监管共同探索。 大致的模式可能是助贷平台与金融机构之间将通过持牌个人征信机构进行信息传递， 平台 依旧是信息的入口， 经授权后将需要的信息提供给征信机构，征信机构结合不同来源 的信息进行风险评估， 将评级结果与金融机构分享金融机构最后根据自身的风控模型决定是否放款以及利率。



资料来源：人民银行，华泰研究

不同平台的风险评估模型以及使用的数据存在一定差异，不同金融机构对客户风险偏好也不同平台 、征信机构和金融机构合作中如何调和个性化的需求可能也需要不断探索 。 此外 ，纯 轻资产 助贷 模式的平台在风控和精准匹配方面的作用可能会下降这也取决于征信机构在风控方面可以起到多大的实质性作用 。
征信行业尚不存在一套能够广为接受的征信数据标准，不同的征信机构，数据内容、采集途径、采集方式以及数据的分析和处理方式均各有不同。现实中，新型互联网企业因业务规模需求，往往按照各自的征信标准，由此产生的信用级别呈现个别化、随意性等特点，致使该标准不仅不具有长期时效性，而且容易引发新型互联网企业过度授信问题进而滋生多头借贷与共债风险。互联网征信标准缺乏统一性，难以形成一致的信用等级结论，影响信息资源的整合和利用效率。



资料来源：世界银行，华泰研究

监管：人民银行征信管理局是征信行业的监管部门，负责对征信业和信用评级业进行监管推动建立覆盖全社会的征信体系、承担征信市场准入和对外开放的管理工作。征信体系相关的法律法规包括《民法典》、《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等，以及 2013 年以来陆续出台的针对征信行业的 《征信业管理条例》 、《 征信机构管理办法 》 和《 征信业务管理办法 》等。
征信服务商：征信机构与评级机构不同。评级机构主要关注单个公司的大额信用，对公司运营、财务、治理等进行深入分析，并给出信用评级。征信机构更多的关注大样本的小额信用。世界银行对征信服务商分为三类，信用登记（一般出于监管目的，对金融机构一定规模以上的信贷信息进行强制性登记），征信局（个人征信）和商业信用评估（企业征信）。人民银行征信中心的全国企业和个人征信系统扮演了信用登记、征信局和商业信用评估三个角色。百行征信和朴道征信是持牌市场化个人征信机构，同时也是企业征信备案机构。
信息提供者：金融机构，包括从事信贷业务的金融机构（银行、农村信用社、信托公司、财务公司、消费金融公司、租赁公司、汽车金融公司、小贷公司、融资担保公司等）和保险证券公司是主要的信用信息提供者。此外，政府部门、电信运营商、公用事业部门、零售商、支付机构等也是常见的信息来源。随着互联网和科技的发展，信贷以外的替代数据的边界得到扩展，互联网平台和第三方数据提供商也成为征信信息来源。
征信信息使用者场景 ：金融机构查询信息主体的信用信息，主要用于信贷等业务。此外金融监管、反欺诈、员工录用等也 是常见的征信信息使用场景。
互金平台金融科技公司 目前在征信体系里的定位并不明确，扮演多个角色。互联网平台在自身生态系统内产生大量高频数据让他们成为数据来源，基于内部或外部数据进行信用分析扮演征信机构的角色，基于信用分析结果发放贷款或者承担贷款信用风险成为信息使用者。随着征信业务整改的推进以及市场化征信机构的发展，互金平台目前部分与征信相关的业务可能出现调整，平台在产业内的定位有望变的更加清晰。



资料来源：华泰研究

1.2 日本征信体系

由于信用文化与欧美不同，日本形成了独特的，以行业协会为主导与市场化运作并存的混合业态。1950-2000年征信行业快速发展， 日本形成了以全国银行个人信用信息中心（BIC）、株式会社日本信息中心（JICC）和信用信息中心 （CIC）三大信用信息中心为主的个人征信格局 ，并且在 1987年，三家机构的 通过跨行业的信用信息共享网络 CRIN 实现了信息的共享交换。这意味着个人消费信用等信息直接与银行和政府征信捆绑，极大地增加了消费交易行为中的信用违约成本，使消费者能够专注于二手交易本身，而不过分担心信用违约风险。



资料来源：中国小额信贷联盟，华泰研究

1.3 韩国征信

第一信息共享具有强制性。即金融机构必须将信用信息报送至KFB（韩国银行联合会），KFB 再将所得信息分享给私营征信公司，从而促进市场公平竞争。2003 年韩国政府对信息共享有了新的要求，即拥有信息主体4 家及以上金融机构账户信息需要通过KFB 平台进行信息共享，账户信息包括银行卡信息、收入信息、欠款信息等。2012年则更改为拥有信息主体2 家及以上的金融机构账户信息就需要进行信息共享。第二行业内部信息共享。通过行业协会或政府平台实现行业内部信息共享。第三征信公司通过商业合同收集其他信息，实现信息整合。
将个人信用以分数0 ～ 1000 分划分标准，共分为1 ～ 10 共十个等级，其中1 级信用最优，10 级信用最差，一般7 级～ 10级会被视为信用不良。一旦成为信用不良者，个人基本就与韩国金融业无缘。韩国征信公司（KCB）在评估时较为重视负债，其负债权重占比35% ；而国家信息及信用评价有限公司（NICE）的评估体系中更看重滞纳金额，权重占比约40%
为促进大数据产业的发展，韩国引入了“假名信息”的概念和内容。“假名信息”是指通过删除部分个人信息、替换部分或全部个人信息等方式处理后，在没有附加额外信息的条件下无法识别信息主体身份的信息。“假名信息”的识别性介于“个人信息”和“匿名信息”之间，也被称为信息的“灰色地带”。
为推动个人信用信息的合理使用，同时加强对个人信用信息主体权益的保障，韩国金融委员会在金融领域引入了“我的数据（My Data）”即本人信用信息管理公司。该业务是韩国金融监管当局顺应第四次工业革命的发展趋势，推动金融科技发展的重要举措，将对韩国金融行业产生重大影响。
“我的数据”概念是指信息主体的个人自己管控自己的信息，并把该信息积极能动的应用于信息管理、资产管理、健康管理等个人生活的一系列流程，也就是说信息主体有权管理自己的信息，可以从金融机构或有关部门下载个人金融数据，同时也可以要求数据产生机构将自己的金融数据提供给第三方，作为自己征信情况的证明。为信息主体本人行使数据主权提供协助服务的业务就是“我的数据”业务。

2. 国外三大征信机构发展概况[1]

目前益博睿、环联和艾克飞（一般称为１ 局、２ 局和３ 局） 并称全球三大征信机构。这国外三大征信机构遵循市场化原则， 按照以营利为目的模式运营， 具有信息技术水平先进、产品种类丰富多样、市场推广全球化、渠道覆盖多行业的特点。




2.1 艾克飞公司

通过三个业务部门为消费者和企业客户提供服务， 分别为美国信息解决方案部、劳动力解决方案部和国际部。其中， 美国信息解决方案部为美国消费者和企业提供广泛的解决方案， 内容包括消费者信用监控和身份盗窃预防、商业风险信息分析和利用、商业身份认定和商业欺诈解决、金融营销和分析服务。劳动力解决方案部与美国政府和数千家企业合作， 提供人力资源、就业、税务、管理和工资单相关服务。国际部利用独特的数据源和分析， 为世界各地的消费者、企业和政府提供更多的信贷和金融机会。每个业务部门都专注于独特细分市场的需求， 与公司的战略重点保持一致， 即加速创新并推广基于艾克飞云构建的新产品和服务。
2.2 环联公司

主要在消费领域提供决策支持和个性化服务。不仅提供本地解决方案， 还提供跨地区的全球解决方案以满足客户的独特需求。对公业务主要面向金融服务、保险、零售、电信等行业和政府， 帮助机构用户在各自领域内运营、竞争和发展。个人业务主要面向消费者。除在美国开展业务外， 还通过直接和间接渠道在印度、中国香港、南非和加拿大提供消费品。
2.3 益博睿公司

益博睿是全球领先的信息服务公司， 向世界各地的客户提供数据和分析工具。帮助消费者了解个人信用、获得金融服务， 助力企业做出更优决策、发展业务， 协助机构和个人防范身份被盗用和欺诈风险。自新冠肺炎疫情暴发以来， 为保证业务的连续性和交付时间， 在综合考量居家办公、线上交付、跨地域协作等因素后， 益博睿推出了一系列举措， 包括： 在企业审查受捐助机构时， 推出了相应的减免政策； 精细化管理和盘活存量， 通过为银行客户提供催收系统解决方案， 打通催收瓶颈、提高催收效率。
国外三大征信机构提供的产品和服务较为相似， 面向个人消费者提供的产品和服务占总营业收入的20%-25%， 提供的产品主要以个人信息为基础数据， 主要包括个人信用报告、信用评分、个人身份盗用防范等； 提供产品的方式有单独提供自主研发的产品， 还有组合产品， 如３ 局征信评分； 提供产品的渠道包括自有互联网平台和移动端应用程序（APP） 等。国外三大征信机构面向机构提供的产品和服务占总营业收入的75%-80％， 提供的产品基于数据和技术， 包括劳动力解决方案、信息服务和决策分析服务等， 还特别为金融机构提供交叉销售服务。
艾克飞个人征信产品和服务主要分为基础产品套餐、高级产品套餐、家庭产品套餐， 主要产品和服务包括信用报告和评分、个人信息盗窃防护服务和保险服务。每个套餐根据内容和服务对象的不同进行差异定价。其中，个人信息包括身份证号码、护照号码、银行账号、信用卡／ 借记卡号码、电子邮件地址和医疗身份证号码。
与艾克飞提供的产品和服务相比， 环联提供的个人产品没有组合套餐产品和服务， 但内容相似。环联的个人产品分为两大类， 即收费产品和免费产品。收费产品包括信用评分监控、反欺诈预警服务和在线评分模拟器； 免费产品包括环联信用报告、信用冻结、异议处理、预警产品、信用监控和信用锁定等。此外，环联在提供产品的方式上增加了移动端的服务。
与前两大征信机构相似， 益博睿提供的征信产品除传统信用报告外， 还包括信用评分、收入细分、NTC评分指数、费尔－艾萨克 豁免分和账户审查等服务。
从产品和服务的种类看， 国内征信机构与国外征信机构还存在一定差距。以艾克飞为例， 其提供的产品和服务从大类上看与国内征信机构相似， 但细分到小类多达140多个， 是国内征信机构的10倍。由于产品的生命周期等原因， 国内征信机构部分产品存量机构用户的查询使用量在逐渐减少， 新用户对现有产品的需求不强烈， 产品功能亟待升级优化。
从产品市场涉及的行业看， 国外征信机构的产品和服务所涉及的领域不再局限于金融机构的信贷领域，而是已经涉及汽车、通信、公用事业、金融机构、金融科技、医疗保健、保险、抵押贷款、专业服务、零售、电子商务和政府机构等不同行业。而国内征信机构还主要停留在面向金融机构、保险等信贷领域的行。
2.4 在线服务模式

益博睿重视不断优化其面向本人的手机APP和在线个人征信服务平台功能，通过提供免费信用报告和评分查询、信用监测、个人财务管理等服务场景，吸引消费者成为其注册用户。益博睿在APP中新增了为缺少传统信用记录人群建立信用档案的功能模块，让注册用户可实时授权其从合作银行、网络服务商（如网飞）等获取本人支付账户交易流水信息，如水、电、煤气、网络娱乐订阅缴费数据，建立信用档案。通过与信贷机构合作，为个人注册用户推送条件优惠的信贷产品而获取营利。益博睿在全球有个人注册用户1.1亿，通过APP获取本人授权从银行获取支付数据，增加消费者获取信贷机会、降低借贷利率。
环联通过面向本人的征信服务APP，在获得本人授权同意的情况下，利用银行的开放银行API，实时获取银行流水和余额等支付账户信息，进行加工并对外提供服务。目前环联获取流水信息的账户类型包括个人活期账户和信用卡账户，未来可能拓展到储蓄账户等其他账户类型。
可借鉴益博睿、环联基于APP构建开放银行平台的经验，直接从本人获取授权从银行调用其支付信息，提高替代数据采集便利，优化消费者的用户体验，并帮助缺少信用记录的个人建立信用档案
3. 信用分[2]

3.1 FICO信用分模型

目前世界上最常使用的个人信用评分模型。艾可飞（Equifax）、益百利（Experian）和环联(TransUnion)三大征信机构都采用了FICO信用分来量化个人信用水平和风险，但每家征信机构掌握的消费者信息可能并不相同，用户在这三家征信机构的FICO评分也可能不同。FICO评分的实质是应用数学模型对个人信用报告信息进行量化分析，各部分因素大致权重为：信用偿还历史占35%，信用账户数占30%，使用信用时间长短占15%，新开信用账户占10%，正在使用的信用组合类型占10%。其理论分值在300~850 分之间，评分越低，表明信用风险越大。。FICO系统中存放了7~10年的个人信用记录，既包含了与银行信用、商业信用有关的个人信用信息，又有其他公共部门的信息，保障了数据的完整性、真实性、有效性和一致性。虽然美国法律禁止信用分作为拒绝提供服务的唯一理由，但FICO评分对于一个人是否能获得服务的影响是巨大的。
在大数据快速发展的新形势下，艾可飞、益百利和环联三家公司联合创立的vantage LCC公司开发出vantage模型，为4000万个未纳入传统FICO评分系统的自然人提供信用评分。Vantage所用模型来源于三家公司的数据整合，而FICO模型则分别使用了三家公司各自的数据，Vantage Score旨在提高三家信用报告公司提供的信用评分之间的一致性。Vantage Score 4.0评分标准，不再为每个类别提供具体占比，而针对其重要程度进行判别，将从总信用使用量、余额和可用信用，信用组合和经验，付款历史，信用记录年龄及新账户5个维度对用户进行评分。传统征信主要用于金融信贷领域，而大数据征信与前者相比则更适用于生活领域，且数据来源更广泛、信息维度更广。
3.2 SCHUFA

SCHUFA是德国最常使用的个人信用记录，全称为Schutzgemeinschaft für allgemeine Kreditsicherung(信用权益保护联合会）。所有在德国注册的人，其个人信誉将由德国最大的信贷机构Schufa Holding AG（德国厦华公司）记录并储存，只要在德国开设银行户口，SCHUFA 评定就会自动启动。个人SCHUFA值或SCHUFA报告也就象征着个人信誉评估值，用来衡量个人在履行财务义务时的可靠程度，以及能否在未来继续履行这些义务的可能性。Schufa Holding AG作为德国最大的征信机构，拥有德国最大的个人信息库，占领了德国90%以上的个人信用市场。公司通过收集与企业和消费者个人信用有关的所有信息，并用科学的方法加以分析评估，向顾客提供信用报告和信用评估风险指数。SCHUFA的发展基础是德国经济社会崇尚的契约精神，无论个人之间、企业之间还是个人与企业之间，信任是订立合同的前提，而合同的订立是开展商业活动的必备条件。
以SCHUFA出具的个人信用报告为例，包含了个人信用分值、评级等信息，表明个人财务的可靠性和履行付款义务的可能性，具有法律效力，是个人进行租房、借贷和求职等活动时的必备材料。它能够搜集个人基本信息、租房记录、犯罪记录以及账单、借贷的偿付状况等信息，但不体现个人的收入、存款、生活方式、消费习惯等。在同一家银行或是多家银行多次申请信用卡，特别是多次申请不通过时，个人SCHUFA值会自动下降，甚至降为负值。因此，拥有多家银行账户时新开户需特别谨慎，同时在多家银行开户可能会对SCHUFA数值产生消极影响，信贷机构会认为该用户账户太多、资金杂乱，难以及时还款。
3.3 J.Score&LINE Score

2017年瑞穗银行与软银集团合资成立的J.Score的发布，日本近年陆续出现对标芝麻信用的信用评分服务。日本最大的社交网络服务商LINE在2019年推出LINE Score，利用LINE在移动支付上的布局，实现从借款到支付一条龙的消费贷款服务。但信用评分服务在日本国内的渗透率、用户增长上表现差强人意。LINE所提供的服务依旧难以成为消费者的首选，这就导致信用评分服务公司难以将分数变为服务，而只能停滞于基于信用评分的消费贷款业务。
3.4 国内个人信用分

杭州“钱江分”-包含基本信息、遵纪守法、社会用信、商业用信、利社会行为、公共信用评价的6 大维度。
苏州“桂花分”-基础信息、稳定信息、品德信息、资产信息、其他信息5大维度，根据户籍、年龄、婚姻状况、文化程度、社保缴纳情况等22大类243个评分指标项，对个人进行大数据分析，形成个人信用画像。
厦门“白鹭分”-，从基础信息、守信正向、失信违约、信用修复、用信行为5个指标维度设计市民信用评分模型。
郑州“商鼎分”-依照历史文化、正向导向、主动参与、信用修复、信用穿透、客观权威6大设计原则，从荣誉信息、社会公德、职责道德、家庭美德、法律法规5大评估维度。
中国人民银行个人信用分-，分值区间为0分~1000分，分值越高表明信用越好、违约率越低。包含个人基本信息、信息概要、信贷交易信息明细、公共信息明细、本人声明、异议处理、查询记录7个部分。
芝麻信用分-用户守约记录、行为积累、资产证明、身份证明、人脉关系5个维度，对个人进行综合评估体现出来的具体化的数字，范围为350分~950分，分值越高代表在商业、生活等各类场景中的守约概率越高。
3.5 国内信用评分存在的问题与发展趋势

国内的信用评分主要应用于信贷审批阶段，对于贷中的行为评分和贷后的催收评分，应用不足，而且对于国外最新的信用评分热点——偿债能力评分（AffordabilityScore）还没有涉及。即使个人征信机构推出的基础信用评分产品，往往也有几十个到数百个。
4. 替代数据

4.1替代数据定义

国际征信委员会（International Committee of Credit Reporting）将传统数据定义为个人履行其财务和其他类似义务的历史，并认为替代数据是通过技术平台收集的可随时获得的数字化信息。世界银行（The World Bank）认为，替代数据并无普遍接受的统一定义，但认为“通过数字手段获得大量的数据”是一种共识。并未纳入主流评级机构信用档案的、通过数字技术可获取的、具备信用性的信息。


4.2 替代数据应用

被运用在征信领域，成为征信机构构筑数据优势的方向。在海外市场，具有代表性的主要基于替代数据进行信用分析的公司包括 LenddoEFL （利用社交媒体、心理测评等数据），和Credi tvidya 主要分析手机使用信息，包括手机数据使用、短信、浏览器数据、位置信息等），这些征信机构通过科技手段获取和分析不同于传统信用数据的新型数据，并以此形成相对于传统征信局的竞争优势。


征信数据的采集标准而言，美国政治经济研究理事会将覆盖度（Coverage）、集中度（Concentration）和信用性质（Credit-like）作为选取替代数据源的最相关标准，该种“3C”标准较为准确地把握了替代数据源的采集特征。鉴于数据收集的可行性与效率，覆盖度90%以上是其认为纳入数据源考虑的前提条件。
《公平信用报告法》、《平等信用机会法》、
4.3 替代数据优势

替代数据[3]对“薄信用记录”或“无信用记录”群体的信用风险评估具有积极作用，在助力小微企业融资和低收入群体消费信贷方面取得了较大成效，有助于金融机构获客、风控、贷后管理等服务的提质增效。替代数据能够帮助增厚“信用隐形”群体信用档案，拓宽提高信用评分与获取优质信贷的渠道。但也存在着违规采集、越权使用、数据失真、隐私泄露等问题。
大数据征信系统的完善能够优化公司内部人力资源结构，使得大量前台信贷人员被算法工程师所替代。而更加线上化的运营也会免去高额租金成本。金融科技贷款能够加快贷方的信贷决策流程，并使借方能够获得更低价格的信贷。
大数据分析有助于消除人类决策中固有的主观性与认知偏见，促进创新和实质公平。
传统的借贷信息通常不能反映信息主体最近的信用活动，而替代数据内容丰富、类型多样，可以提供更多关于长尾客户的最新实时信息。在刻画信息主体信用画像方面，相比传统信贷信息，替代数据的变化更为及时灵敏，展示出强大生命力和广阔应用前景。
一方面，在贷前调查环节，替代数据便于授信机构及时掌握申贷者还款能力及信用状况。另一方面，在贷中贷后管理环节，替代数据扮演着“吹哨人”角色，为授信机构面临的信用风险起到了良好预警作用。



王丽丽,丁艳艳 & 王冬冬.(2022).数字经济下的征信替代数据发展研究. 征信(01),53-58.



王丽丽,丁艳艳 & 王冬冬.(2022).数字经济下的征信替代数据发展研究. 征信(01),53-58.

学生群体可能并没有太多申请贷款、还款记录，但其丰富的社交网络信息、电商消费习惯甚至成绩单等信息，都能
够充分反映其所受的教育水平和理性程度。
4.4 替代数据存在问题

信息采集共享不充分，存在信息藩篱
由于替代数据信息来源分散、应用场景割裂，中国尚未建立起完善的替代数据共享机制，普遍存在信息不对称现象，从而形成信息藩篱，不利于数据批量化处理和应用，导致金融机构应用替代数据成本较高，易产生重复授信、过度授信问题，从而扩大金融机构风险敞口，影响长尾客户金融可得性。一是替代数据来源多头分散、采集场景割裂、数据格式不一、存在大量冗余数据，由于目前缺少标准化的数据接口规范，在数据采集基础环节存在筛选复杂、录入失误、格式错误等问题，严重影响替代数据质量。二是支付结算类数据暂未开放共享。目前，中国信息主体尤其是长尾客户的支付结算类数据主要分布于各商业银行、互联网金融公司等金融机构，各金融机构的支付结算类数据尚处于相对独立或封闭状态，很难获取长尾客户在其他机构的替代数据并应用于金融服务供给。三是政务类数据来源分散。我国的政务类数据大多分散于税务、工商、海关、司法、社保、公积金等不同平台，各家平台出于对数据安全和内部管理的考量，虽然掌握了海量的替代数据，但也都希望形成自己系统内部的数据闭环，与其他机构分享数据的意愿较低，在相当程度上影响了对替代数据的共享应用。四是经营行为信息有效性不足。一方面，存在信息主体刻意制造或模仿某些行为，导致替代数据的真实性欠缺。另一方面，来源于各类企业尤其是互联网企业的经营行为信息，在数据共享与应用上，存在与隐私数据保护的矛盾，限制了此类数据的共享应用。
一是对替代数据创新应用力度不足，应用领域狭窄，目前主要集中于信贷领域，未能向其他领域有效扩展，替代数据巨大价值未能得到充分彰显。二是尚未有效建立起基于风险的差异化定价政策，信用状况良好的长尾客户无法获得低成本金融服务，进而导致信贷决策有失公允，影响长尾客户获得感。三是未能构建有针对性的替代数据应用分析模型，缺少面向特定区域或特定行业长尾客户群体的定制化金融产品或服务。若利用相同的分析模型，可能会错误低估信息主体偿债能力，导致排除风险，错误高估则易催生过度负债的潜在风险。四是尚未充分发挥替代数据在贷中贷后管理方面的预警作用，导致金融机构不愿贷、不敢贷，不利于长尾客户金融可得性提升，影响我国金融生态环境持续、稳步改善。
4.5 对策
规范采集应用标准，提高征信有效供给一是明晰替代数据内核及外延。要结合中国具体国情和替代数据应用实际，进一步厘清替代数据采集边界，通过梳理替代数据大类，合理下钻数据小项，进而规范采集行为，从严把控数据质量。要结合替代数据采集难易程度，以及研判信息主体信用状况能力强弱，科学合理制定替代数据采集优先级别，全面梳理数据应用清单，根据数据需求和问题反馈动态调整采集目录。二是合理设置替代数据采集阈值。要在确保数据完整有效性和提高处理效率的基础上，合理设置替代数据采集阈值，避免因阈值设置过高，无法获取必需的足量数据，不利于精准刻画信息主体信用状况，过低则可能造成数据冗余，影响数据处理效率。三是建立替代数据采集授权机制。1970年，美国通过了《公平信用报告法》,旨在确保征信机构仅搜集与信贷决策相关数据，而且要求这类数据仅用于限定的用途，信用数据必须在受监管的环境中使用。因此，我国要在有效借鉴基础上，结合具体实践，要求各数据采集者明示替代数据采集范围、采集方式、采集有效期限、使用用途等信息，经信息主体单独授权同意后方可采集。四是规范替代数据采集处理程序。要推动建立替代数据采集和处理统一标准，制定标准化接口规范，统一数据格式。针对格式不一的非结构化数据，需删繁就简，抓住数据核心，通过创新开发标签系统，将散乱无章的数据合理转化为清晰分层、逻辑清楚的结构化数据，实现非格式化数据格式化和异构数据有效整合。要充分利用大数据、区块链等新兴技术，抓取采集来源分散的替代数据，整合碎片化局部信息，并在数据传输全流程进行有效加密转译处理，促进数据采集传输科学、规范、合理，保证数据的机密性、完整性、可靠性，从而保护信息主体合法权益。
建立“政府+市场”数据共享模式。“政府+市场”双轮驱动的征信发展模式，政府力量和市场力量在征信领域实现有机兼容，可以说是我国征信体系建设最为成功的经验。一方面，由地方政府主导，充分发挥牵头抓总作用，建立政务类信息共享平台，进一步整合工商、税务、司法等部门的政务类数据；另一方面，借助市场化运作模式，指导供应链核心企业牵头建设高标准信用平台，将涉及相关企业的经营行为信息纳入其中并不断丰富完善，不仅为提高小微企业等长尾客户金融可得性打通数据孤岛，而且进一步促进行业健康有序发展。
5. 央行征信系统数据质量[4]

2020年1月19日起，中国人民银行二代征信系统切换上线，面向社会公众和金融机构提供二代格式信用报告查询服务。
二代征信系统上线后，中国人民银行征信中心端征信数据质量考评方式和考评数据项发生调整，而数据质量核对软件已经超过十年未更新。其中，个人征信系统数据依旧采用线下单机版核对方式，核对软件老旧，科技化含量低，若接入机构数据量太大就很容易发生死机。而企业征信数据质量考评软件在二代上线后迟迟未完成配套，滞后于二代征信系统。
中国人民银行联合住房公积金管理中心、公检法等有关部门，正在逐步实现非银信息的接入。征信数据质量管理工作将不再仅就信贷信息开展，正逐步扩展数据质量管理外延，以适应公众对非银信息异议和投诉案件等引发的数据核实校正。
二代征信系统上线后，在系统构架、数据采集管理模式、业务流程等多方面进行了优化，但中国人民银行对于数据质量的约束依旧有限，一是侧重事后管理，二是缺乏具体有效的惩戒措施。

• 接入机构存在“重接入，轻报数”观念，拉低央行数据质量日常管理工作效率。
  
• 数据质量日常报送人员专业水平低，业务交接不完整。
  
• 接入机构退出机制尚不完善，制约征信数据质量。
  
• 征信乱象误导公众维权，加大征信数据治理工作难度。
  

6. 行业发展方向

在市场需求和科技的驱动下，征信机构围绕客户使用征信服务的场景、消费者的生命周期、产业链，在个人和企业征信报告的基础上，提供各种增值服务。增值服务增加客户使用征信机构服务的频率和依赖度，增加征信机构获取信息的频率和广度。成熟的征信机构往往有专门的技术团队，负责开发和提供增值服务；更多的征信机构与外部供应商合作提供增值服务。



资料来源：华泰研究

杠杆率的限制，目前助贷主要分成两种模式： 1 ）轻资本模式，平台仅负责贷款撮合，不参与出资也不承担信用风险， 2 ）重资本模式，平台通过持有的小贷或消金牌照参与 出资，或者通过持牌的融资担保公司承担信用风险。重资本模式下，平台的持牌金融机构有合理的理由获取和分析借款人的信用信息，可能受征信业务整改影响较小。



资料来源：华泰研究



资料来源：华泰研究

7. 征信查询服务

7.1 信用报告查询渠道介绍

（一）线下渠道
◎柜台查询：人民银行分支机构2100多个查询点提供柜台查询。
◎自助查询机：人民银行通过分支机构查询点、部分商业银行网点提供7000多台自助查询机查询。
◎银行自助柜员机：工商银行、建设银行和招商银行的试点分支机构部分网点的自助柜员机查询。
（二）线上渠道
▲个人信用报告线上查询渠道
◎登录征信中心官网：www.pbccrc.org.cn，官网首页中间位置进入“互联网个人信用信息服务平台”进行操作。
◎银行网银：工商银行、建设银行、招商银行、中信银行、广发银行、浦发银行、民生银行、邮储银行。
◎手机银行APP：工商银行、中国银行、建设银行、交通银行、中信银行、光大银行、招商银行、广发银行、平安银行、浦发银行、民生银行、农业银行、邮储银行以及中国银联云闪付APP。
▲企业信用报告线上查询渠道
◎银行网银：工商银行、农业银行、建设银行、交通银行、招商银行、广发银行、浦发银行、渤海银行、中国银行、平安银行、民生银行。
◎手机银行APP：工商银行、农业银行、建设银行、交通银行、招商银行、浦发银行、广发银行、平安银行、民生银行。
7.2 查询服务存在问题

（一）县域服务供给不足，查询供需矛盾较为突出
（二）查询点布局不均衡，县域代理查询点匮乏
（三）节假日服务时间供给不充分，无法满足查询需求
（四）管理手段相对滞后，标准化有待于进一步提高查询人员服务态度不好”等问题，这些问题的出现根本原因在于尚缺少一套规范化、标准化的服务引导。耗材。耗人。
（五）互联网查询与需求不匹配，官方APP 呼声较高查询人遇到的问题主要有“操作环节过多”“不能及时获取信用报告”和“信用报告内容过于简单”。其多因购房需求打印个人信用报告，房地产商要求其提供的为详细版信用报告，故只能现场查询。
建议征信中心从社会公众的实际需求出发，进一步完善互联网查询服务，在确保征信信息安全的基础上，优化互联网渠道查询的可操作性：一是简化互联网查询操作的流程环节，借鉴商业银行网银身份验证登录模式，使查询申请简便易操作；二是缩短信用报告获取时间，在注册登录成功后，能立即获取到本人的信用报告，无需等待较长时间；三是能参照现场查询，为客户提供详细版的信用报告，满足其使用需求。另外，随着社会公众与日俱增对官方“个人征信查询App”的呼声，以及目前市场上存在的“个人征信查询App”乱象，建议征信中心适时推出官方个人征信查询App，从而使社会公众能通过官方途径便捷高效地查询本人信用报告。
8. 二代征信查询存在的问题[5]

8.1 征信系统用户管理及信息查询不规范

用户管理方面存在非正式员工担任查询用户较为普遍、存在长期未使用的睡眠用户、柜台查询人员临时离岗未签退等问题，违反了用户管理的相关规定，存在一定的安全隐患，容易导致征询查询责任不清，助长了违规查询的道德风险。信息查询方面存在查询申请材料齐备性审查不到位、自助查询机安全管理不到位、异常查询核实工作不规范等问题。反映了部分基层行对征信信息安全的重视程度不足、制度执行力不到位、部分人员工作责任心不够、内部监督检查不力等管理薄弱环节，存在一定的法律风险和征信信息泄露风险。
8.2 二代征信系统存在一定的信息安全风险

页面查询用户认证安全性较弱。当前页面查询用户登录的安全认证方式为用户名、密码和软件证书。软件证书易复制携带，与USB-key 等方式相比，安全性较弱。二代页面查询用户未与IP 地址关联。前置系统实现了用户与IP 地址的绑定，但页面查询用户没有绑定IP 地址。 对二代征信前置系统的内控制度缺失，技防人防手段不足。二代征信前置系统上线后，查询用户可以下载、拷贝查询对象的征信报告，但缺少一定的技术手段保障征信报告能够从存储中彻底抹除，也无明确的内控制度对查询用户进行操作约束，存在一定的信息安全隐患。
8.3 对特殊人群信用报告查询服务缺少规范性政策依据

目前，人民银行尚未制订针对特殊人群的征信报告查询服务规范，导致基层人民银行分支机构遇到被查询主体为特殊人群时，缺少规范依据，要求查询申请人提供的资料内容不一，影响了基层人民银行分支机构对外征信服务质量。特殊人群包括但不限于以下几类：一是已故人员，二是限制民事行为能力或无民事行为能力人员，三是重病人员或行动不便人员，四是被羁押人员或服刑人员。
8.4 个人信用报告柜台查询纸质档案留存有待改进

系统电子数据已完全满足查询所需的基本要求，再提供纸质材料的必要性不是很大。
8.5 信用报告网上查询服务功能亟需优化

目前网上查询存在个人信用报告无法查询详版、开通网上查询功能的商业银行机构数偏少、注册程序繁琐等问题，导致实际效果一般，未起到应有的分流作用。据询问了解，不少社会公众反映网上查询注册验证方式偏少，很多银行的卡不支持验证；如果近几年没有贷款业务很难通过验证；注册完成后还需要等待24 小时才能获得注册码等，很多人因此放弃网络查询。
8.6 征信报告打印耗材成本激增

企业征信报告一般页数较多，少则几十页，多则几百页以上。企业过于频繁查询不仅造成了较大的柜台查询压力及人力资源的浪费，而且使得纸张、墨粉等资源消耗过大，大幅增加了查询成本。
8.7 征信异议处理权限过于集中，不利于异议的及时有效解决

根据目前异议处理的流程，只有征信中心有权对金融机构的答复进行核实，征信分中心和中心支行均无此权限。过于集中的权限，容易导致对于公众的异议答复超期。若此类易引起争议的异议回复核查处理不当，可能导致群众对处理结果不满意，进而引发投诉等不良影响。
参考

• ^[1]白雪.(2022).国外三大征信机构个人产品和服务的比较研究及启示. 当代经理人(02),27-34.
  
• ^[1]秦光远 & 吕晓萌.(2022).个人信用分的国际比较分析. 征信(06),56-63.
  
• ^[1]王丽丽,丁艳艳 & 王冬冬.(2022).数字经济下的征信替代数据发展研究. 征信(01),53-58.
  
• ^[1]冯雨晴 & 谭雅文.(2022).央行征信系统数据质量管理问题探讨. 征信(10),35-38.
  
• ^[1]罗爽.(2021).二代征信系统上线以来征信服务存在的问题与思考. 黑龙江金融(03),25-28.
  

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