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聚焦中国征信蓝海扩容 本刊编辑部 编者按： 信用是市场经济的基石，伴随改革开放的深入，个人和企业失信现象越来越多，由失信引发的社会成本问题也被社会各界普遍关注。在“互联网+”背景下，征信机构或将大数据征信作为抓手，利用电商、社交、金融交易等广泛的数据来源，开启“大数据征信”的崭新时代。各家民营征信机构面对的不仅是一个万亿元规模的蓝海市场，还有中国建设诚信社会的重大利好，因此纷纷厉兵秣马。可以预见，中国的征信行业即将迎来大发展。 中国征信业发展历程回顾 建设社会信用体系是党中央、国务院做出的一项重大战略决策。党的十六大提出了“整顿和规范市场经济秩序，健全现代市场经济的社会信用体系”的战略任务，十六届五中全会进一步明确指出要“以完善信贷、纳税、合同履约、产品质量的信用记录为重点，加快建设社会信用体系，健全失信惩戒制度”。 正式起航 征信体系是现代金融体系运行的基石，是维护国家金融稳定的基础，对社会信用体系建设具有非常深远的意义，而完善的社会主义市场经济体系的建立必须以完善的社会信用制度为基础。在没有现成的经验可供借鉴、信用建设又时不我待的情况下，2003年，党中央、国务院将“管理信贷征信业，推动建立社会信用体系”的任务交给了中国人民银行。也正是在这一年，中国人民银行征信管理局正式成立，标志着中国征信事业迈出了前进的大步。 2004年，在原有的银行信贷登记咨询系统的基础上，人民银行启动了全国统一的企业信用信息基础数据库的升级改造，新系统改用全国集中式数据库结构，信贷数据由各商业银行顶级机构向人民银行总行一点接入，数据采集项由原来的300多项扩展到800多项。在这一年的十届人大二次会议上，温家宝总理在政府工作报告中提出“要加快社会信用体系建设，抓紧建立企业和个人信用信息体系、信用市场监督管理体系和失信惩戒制度”。 2006年，企业及个人两大征信系统完成初步建设，并在全国联网运行，至此，全国集中统一的信贷征信系统基本建立。截至2015年4月底，征信系统已经收录了8.64亿自然人（其中有信贷记录的自然人为3.61亿人）、2068万户企业及其他组织（其中有中征码的企业及其他组织为1023万户）；2015年前四个月个人征信系统机构用户日均查询161.2万次、企业征信系统机构用户日均查询24.5万次。 从目前情况看，中国已建成世界上迄今为止规模最大的征信系统，也是覆盖面最广、类型最为复杂的一个系统。随着这一系统功能的不断完善，系统的效能也得到了很好地发挥。目前，这一系统已经成为商业银行信贷决策的重要辅助工具，为商业银行在预防信贷风险、提高金融效率方面发挥着越来越重要的作用。随着系统应用功能的推广，企业和社会公众普遍加深了对系统的认识，对系统的关注度也越来越高，全社会对自身信用记录的重视和关注程度在逐步提高，社会诚信水平也在稳步提升，诚信和谐的社会氛围正在逐渐形成。 加快建设中国特色征信体系步伐 金融危机以来，党中央、国务院感受到建立和完善一套具有中国特色的、更加富有效率性和有效性的信贷征信体系的重要性和紧迫性。2008年，国务院进一步赋予了中国人民银行“管理征信业，推动建立社会信用体系” 的新职能，并成为社会信用体系部际联席会议的牵头部门。这是党中央、国务院对人民银行工作的高度重视和信任。 社会信用体系建设涉及面广，是一项长期而艰巨的任务。2008年以来，中国人民银行开始了进一步探索实现中国特色社会信用体系的建设途径，以企业和个人征信系统为基础，以社会信用体系部际联席会议为平台，以行业信用建设为抓手，完善征信法规、制度和标准，切实加强对商业银行的征信监管，维护信用信息主体合法权益，培育和规范征信市场发展，推进中小企业和农村信用体系建设，大力开展征信宣传教育活动，取得了显著成效。 2010年，中国人民银行征信中心上海数据中心建成投入使用。征信系统切换至上海运行并对外提供服务，顺利实现了系统的硬件升级，个人征信系统平均加载效率为原系统的3.3倍，企业征信系统平均加载效率为原系统的1.6倍，运行效率大幅提高，同时，对外服务质量和水平也得到进一步改善。 中国征信管理制度的法律框架已经初步建立，法律基础正在形成。《征信业管理条例》等一系列征信规章制度已经出台。征信系统的公信力不断提升。商业银行对征信制度的执行情况的重视程度不断加深，数据报送质量显著提高，对金融消费者征信权益的保护力度不断加大。 征信市场正在健康、快速成长。2010年全国累计完成信用评级42815笔(户)，其中债项评级973笔，信贷市场评级41842户。中小企业和农村信用体系建设不断深入，为解决中小企业融资难和农户贷款难发挥了积极作用。截至2010年底，全国累计补充完善未与银行发生信贷关系的中小企业信息215万户，其中1 5 . 6万户中小企业获得银行贷款，贷款余额达29263亿元；全国共为1.34亿农户建立了信用档案，对8300多万农户进行了信用评定，其中7400多万户获得贷款，贷款余额达到1.29万亿元。征信宣传教育逐渐形成长效机制，全民信用意识不断提高，社会信用环境不断改善。人民银行组织开展的“征信知识宣传周”及“信用记录关爱日”两项活动已发展成为具有固定时点的全国性大型征信知识宣传活动，征信的概念和意识已经深入人心，个人主动查询自己信用报告的数量从2009年的76.6万人次迅速上升到2010年的127.5万人次。 信用失信案例和防范 信用卡作为一种便捷的支付工具，使很多人都享受到了消费的快乐。然而随着信用卡的普及，持卡人在享受用卡便利的同时，各种烦心事也接踵而至：纠缠不清的年费、不经意间透支产生的利息……更有不法之徒利用信用卡制造欺诈事件，给银行、个人和企业带来了很大的风险。 为了杜绝此类现象的频繁发生，并构建社会诚信体系，云南省法院已经建立起失信被执行人名单制度，千余名被执行者录入了人民银行失信人员名单。同时，对有失信记录的企业和个人，将禁止参与政府组织的招标和投标活动。 案例一：吴女士一次失信无法再办信用卡 前段时间，吴女士因一次失信记录导致连续3次申请信用卡失败。 吴女士在昆明某事业单位工作，3年前她申请了一张额度是2万元的信用卡，还款日期是每月25日。一直以来，她都按时还款，没有任何拖欠。但2014年因新房装修她透支了信用额度，等到还款截止日时，资金周转困难导致没能及时还款，再加上忙于装修，居然把还款一事给忘了，等记起来时已快到下个月的还款日，虽然她后来还是把欠款还了，但还需交一笔滞纳金。 今年2月份，吴女士想申请某商业银行的信用卡，却被该行人员告知由于上次的一笔大额资金逾期还款被列入失信记录，因此不给办理。之后，吴女士连跑了两家银行得到的都是同样的答复，令她好不沮丧。 对此，银行业相关人士指出，吴女士欠款金额多、逾期时间长、滞纳金缴纳不及时是导致失信的原因。 案例二：陈先生上黑名单不能贷款买房 现在很多工薪阶层消费时都喜欢刷信用卡，有些人觉得信用卡可以随便刷，刷了也不还。岂不知信用卡其实就是你信用的无形资产，一旦受损，贷款买房买车将是镜花水月。 因为一时疏忽，禄劝人陈先生在买房时遭遇重大挫折。今年4月份，他在昆明广福路看上一套房子，向开发商交了23万元首付，只等房贷办下来就收房，谁知却因多次逾期还信用卡记录而被银行拒绝贷款，换了好几家银行都是同样结果。他与开发商交涉，对方称要么付清尾款要么就按违约处理，不但要没收定金，还可能拿不回首付，这让陈先生心情落到谷底。最后，他到银行查了自己的征信报告才恍然大悟，原来在2010年至2013年间，有三张银行的信用卡出现了逾期还款记录，加起来共有20多次，其中一张卡有3次的拖欠，累计还超过了90天。 “银行说我的信用记录太差，上了内部的‘黑名单’，属于拒绝贷款类客户。”陈先生沮丧地说。 信用卡逾期90天还款通常被银行视为“有风险”，逾期6个月或以上就进入风险拨备状态，基本认定为“恶意拖欠”。有的银行则是连续3个月或累计6个月逾期就直接拉入信贷“黑名单”。照这样的判定标准，陈先生贷款遭拒也就属正常现象了。 案例三：企业法人透支信用卡被取保候审 一些企业因资金周转困难不得不借助信用卡来度过短期难关，但由于诚信缺失及法律意识淡薄，最终铸成大错，等待他们的将是法律的严惩。 昆明一家水电企业因向光伏能源转型急需一笔资金，某银行的业务员向法人余某等4人推销顶级信用卡，尽管开卡年费高达1.2万元，4人还是非常爽快地办理了这种每张信誉额度为100万元的信用卡。 前期他们还坚持还款，但随着生意越来越差，后来竟拖欠了银行380余万元。银行多次催缴杳无音讯，不得已向西山公安分局经侦支队报案。随后，余某等3人被抓获，一人主动投案。 经查，余某等4人包括本金、冻结利息等共欠款458万余元，家属在替他们缴纳了保证金后，被刑拘的4人由强制措施变为取保候审。 办案民警解释：“透支金额超过1万元，银行发布2次以上催缴消息，3个月内不还者，视为涉嫌恶意透支信用卡诈骗罪。”很显然，该企业的行为已构成刑事犯罪。 因此，需要再度提醒个人及企业主，不要以牺牲个人和公司的信誉为代价，否则遭受的损失将是相当惨重的。 专家支招：如何避免信用卡“失信” 一是开通短信服务功能。持卡人可以开通手机短信功能，从手机短信账单上可以清楚地知道应还款额、还款日期等信息，提醒持卡人足额还款。 二是从信用卡中取钱要计息收费。信用卡客户还款时多缴的资金或存放在信用卡账户内的资金被称为溢缴款，取出溢缴款往往需要支付一定的费用。至于如何收、收多少，由各家银行来定。 三是妥善保管密码。无论是储蓄卡还是信用卡，密码安全都是至关重要的。特别是对于后者，稍不留意泄露了信用卡卡号、卡背后的识别码及密码，就可能导致你的资金损失且给你的信用卡留下信用污点。 四是自然消除不良记录要五年。从2012年开始，央行出台对信用记录保存时间的新规，根据规定，个人信用记录的保存时间变更为五年。这意味着持卡人如有不良记录，五年以后不良记录自然就会被新的记录所覆盖了。 五是用好信用卡的免息还款期。持卡人除现金和转账结算外的交易从银行记账日始至该期账单还款日止的这段时间，各家银行的免息还款期不同，通常为20至52天。在这个期限里，市民可以在免息期内、在信用卡额度范围内尽量多的刷卡消费，再把闲置下来的现金用于购买或进行一些短期比较稳健的理财投资，从而将信用卡的好处发挥到最大。但需要提醒的是，如果你选择了最低还款金额，那么就不能享受免息还款期待遇了。 大数据征信时代来临 近年来，随着互联网技术的发展，大数据越来越受到关注，其应用逐步渗透至多个行业，开启了全新的数据时代。数据是征信业务开展的基础资料，征信活动主要是围绕数据进行采集、整理、保存、加工，并最终向信息使用者提供。大数据不仅为征信业发展提供了极为丰富的数据信息资源，也改变了征信产品设计和生产理念，成为了未来征信业发展最重要的基石。如今，即将发放的个人征信牌照，加速了这个趋势的到来。互联网公司背景的征信机构更是将大数据征信作为抓手，希望利用电商、社交、金融交易等广泛的数据来源，开启“大数据征信”的崭新时代。 弥补传统征信数据不足的缺陷 从1992年到2006年，在央行的主导下，中国逐渐建立起全国统一的企业和个人征信系统。它基本覆盖所有征信机构、覆盖了每一个有信用活动的企业和个人。目前，征信系统已经成为我国重要的金融基础设施。但是，央行个人征信中心在数据的覆盖面上也有不足之处。目前个人征信中心的数据，主要是放贷数据，对于那些没有贷款记录的人，征信中心并没有数据。有媒体采访银行负责信贷业务的相关人员，他们深知银行支持小微的难处。由于没有可用的数据和技术，首次放贷只能采取线下尽职调查的方法，但是这种方法成本太高，不具有商业可持续性。即便如此，也没有办法确定客户还款的概率。 大数据征信弥补了央行个人征信中心在数据覆盖面上不足的问题，从这个角度上说，很多互联网征信机构也可以被定位为央行征信中心的有益补充，同时也优化了征信市场的格局。随着征信机构市场化运营机制的确立，将会有更多信息资源优势的企业借助互联网、大数据等信息技术的创新进步，从征信业薄弱环节切入，通过服务创新或产品创新打破原有的征信市场格局。一是电商企业将组建征信机构。以阿里巴巴为例，其利用淘宝、天猫、支付宝平台上的行为数据和信用情况，建立成了涵盖数十万企业的数据库，具备了开展网络征信服务的基础和实力。二是金融机构建立征信机构。例如平安集团拟整合网贷信息、银行信贷信息、车辆违章信息等，建立金融数据挖掘中介机构。三是新型征信机构应运而生。一些大数据公司依靠技术手段，以电子商务、社交网络为平台，采集信息，提供信用信息服务，可能成为新型的征信机构。 大数据征信也拓展了征信数据来源。大数据使征信数据来源呈现多元化、多层化和非结构化的特点，更加全面和真实地反映信息主体的信用情况。征信机构从在政府部门、金融机构等实体机构中采集信息，转向从互联网等虚拟世界中获取信息。在数据采集的广度和深度上，征信数据量将激增，采集包括证券数据、保险数据、商业信用数据、消费交易数据和公共事业缴费数据等，全面地覆盖与信息主体相关的各项因素。 另外，征信机构通过采用不同的数据来源，不同的数据处理方式，针对不同的客户，开发出不同的产品，满足不同层次客户的市场需求，最终有利于实现征信业的差异化竞争。例如，金融机构对征信服务的需求将从单个借款主体的信用报告，扩展到运用信用信息拓展网络影响和金融服务渠道。P2P网络借贷、电商金融等业态需要借助信用信息共享防范风险，降低交易成本。 技术是大数据征信的核心 在互联网时代，数据即是信用，信用即是财富。大数据征信将会把个人的全部社会行为映射到一纸信用报告上，而此信用报告又将影响到信用主体的生活。可以设想，一个人可以凭借信用报告上漂亮的分数而顺利地求职、找对象、贷款买房、出国旅游，也有可能因为信用报告上一个小小的污点而求职无门、贷款被拒、处处碰壁。信用报告将会成为每个社会人的一张“信用身份证”。人们不禁会问，互联网公司出具的信用报告真的“可信”吗？“数据越多，‘噪音’越多，就越容易失真，这是很大的挑战”，一位征信专家如是说。从世界经验看，个人有效征信数据90% 产生在信贷领域，90% 使用也是在信贷领域。对社交数据的信贷应用目前在全球范围内都是很前沿的探索，如何对海量的个人信息去伪存真，真实判断一个人的信用程度，这对互联网公司掌握的数据挖掘和分析技术是一个很大的挑战。 因此，虽然各界对于中国个人征信领域的广阔前景抱有高度的共识，各家机构也跃跃欲试，但面对海量的数据，技术能力才是各家机构决胜的关键。各家在人才、技术和资本上的比拼已经展开。 据资料显示，芝麻信用130多人的团队中，数据和技术团队占比超过三分之二。目前，其团队主要由数据科学家、国外征信公司华人精英和本土培养的数据技术和风险管理人才等三部分构成。 芝麻信用管理有限公司总经理胡滔认为，芝麻信用最为核心的能力在于三点：一是具有充分的数据源；二是在数据源完善的情况下的建模能力，即在海量的数据中利用算法找到核心变量、揭示规律的本领。前两点可以归纳为大数据的能力；三是云计算的能力。因为云计算一方面提供了更为强大、灵活、可拓展的计算能力。另一方面，又使得芝麻信用能够在云端更便利地与合作机构交互。 未来，各家征信机构的数据来源都将更加丰富。特别是一些线下采集的、来自政府等机构的数据将陆续接入。以芝麻信用为例，目前，其除了有阿里系数据、个人身份特征数据、合作伙伴数据之外，还在支付宝9.0版本中，新增了用户上传信用资料的功能。根据芝麻信用的说法，目前选择向芝麻信用上传身份证、财产证明等的用户已经超过了200万。 而由拉卡拉发起设立的考拉征信则希望通过采用引入股东的方式，获取股东所留存的数据，并成为征信领域中类似“银联”这样的机构。有平安背景的前海征信在数据来源上，则有来自平安系内部、合作伙伴、用户上传和外部网络公开获取的数据。 数据之上还要有算法。面对如此庞大的数据，如果没有算法，数据就可能是废料。对于征信机构来说，传统和主流的算法是逻辑回归，而前沿的方法则包括决策树、随机森林、神经网络等。运行算法要有强大的数据处理和计算能力作为保证。很多的数据交叉比对，就是靠机器和数据跑出来的。比如，要考察一个有家庭是否有责任感、又同时经常爱心捐助人的信用水平，就要靠这两个因子进行组合验证运算，而更多的情况下，变量不止两两组合，这就要求更复杂的运算。 但征信的过程还不止于此。对于众多的大数据征信机构来说，在此基础上，其还要经历一个与各个合作伙伴一起的数据共创，只有这样，才能更好地运用数据，并从数据中获得知识、寻找行业规律。 有业界人士将大数据的来源比喻成矿石，挖掘数据就像从矿石中提炼金属元素（比如金或者铜），在这个过程中需要云计算所提供的大数据分析能力，但在这个过程结束之后，得到的东西仍然还不是最终产品。如果想要用数据指导实践