中国征信业发展现状存在问题及未来趋势

中国征信业发展现状、存在问题及未来趋势

1、征信概述

（一）征信及征信的价值

征信一词源于《左传·昭公八年》中的“君子之言，信而有征，故怨远于其身”（意即：君子说出的话,诚信确凿而有证据,因此怨恨不满都会远离他的身边），“信而有征”即为可验证其言为信实，或征求、验证信用。

征信是依法采集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。

征信活动的产生源于信用交易的产生和发展。信用是以偿还为条件的价值运动的特殊形式，包括货币借贷和商品赊销等形式，如银行信用、商业信用等。现代经济是信用经济，信用作为特定的经济交易行为，是商品经济发展到一定阶段的产物。信用本质是一种债权债务关系，即授信者（债权人）相信受信者（债务人）具有偿还能力，而同意受信者所作的未来偿还的承诺。但当商品经济高度发达，信用交易的范围日益广泛时，特别是当信用交易扩散至全国、全球时，信用交易的一方想要了解对方的资信状况就会极为困难。此时，了解市场交易主体的资信就成为—种需求，征信活动也应运而生。可见，征信实际上是随着商品经济的产生和发展而产生、发展的，是为信用活动提供的信用信息服务。

2012年以前，中国现行的法律体系中还没有一项法律法规为征信业务活动提供直接依据，直到2012年12月26日，国务院总理温家宝主持召开国务院常务会议，会议审议通过《征信业管理条例（草案）》，我国才有了第一部征信管理的法规。据相关数据统计，我国每年因为信用缺失造成的损失超过5000亿元，征信服务能够从制度上约束企业和个人行为，防范信用风险、保障交易安全，促进形成诚信者受益、失信者受惩戒的社会环境。

（2）征信行业的监管主体与市场主体

word/media/image1.gif国际上，社会信用体系建设主要有两种模式：一种是美国为代表的信用中介机构主导模式；另一种是欧洲为代表的政府和中央银行主导模式。我国社会信用体系建设大体趋同于欧洲模式，即以金融信用信息基础数据库为主导，社会征信机构辅助的架构。

我国征信行业的行政管理主体有中国人民银行下设的征信管理局（监管主体）、国家发改委（征信企业批准）、国家统计局（境外征信机构数据采集批准）等，官方征信服务窗口有：信用中国网站（国家发展改革委、人民银行指导,国家信息中心主办,百度公司提供独家技术支持,是政府褒扬诚信、 惩戒失信的权威门户网站）、国家企业信用信息公示系统（国家市场监督管理局主办）、中国人民银行征信中心企业征信查询及个人征信查询系统等。

征信行业按业务模式可以分为企业征信和个人征信两类，企业征信主要是收集企业信用信息、生产企业信用产品的机构；个人征信主要是收集个人信用信息、生产个人信用的机构；企业征信的市场主体有：中国人民银行征信中心（事业单位）、经央行备案的企业征询查询机构（央行征信中心旗下的上海资信有限公司、鹏元征信、中诚信、联合资信、大公国际、芝麻信用等）、企业信用信息服务机构（天眼查、企查查、启信宝等）；个人征信行业的市场主体有：中国人民银行征信中心、经央行备案的个人征信机构（上海资信有限公司、百信征信）、数据服务机构（芝麻信用、甜橙信用、前海征信、考拉征信等，由于该类机构无个人征信牌照，只能被称作数据服务机构）。

2、中国征信业发展历程

我国的征信体系建设，可以追溯到上世纪30年代初。1932年6月6日，我国第一家信用调查机构——中国征信所，在上海宣布成立，标志着中国征信业的开端，这家机构由当时的浙江实业银行等五家银行发起设立，收集的信息比较简单，主要为当时的企业服务。据说该机构目前仍然在台湾经营。
自我国出现最早的一家征信机构到现在，已经有了八十多年的历史。但从改革开放开始，中国征信业才进入了真正的发展阶段。纵观行业历程，大体可将我国征信行业的发展分为以下几个阶段：

（1）探索与起步阶段

20世纪80年代后期，为适应企业债券发行和管理，中国第一家信用评级公司——上海远东资信评估有限公司于1988年成立；同时，为满足涉外商贸往来中的企业征信信息需求，对外经济贸易部计算中心和国际企业征信机构邓白氏公司合作，相互提供中国和外国企业的信用报告。
我国第一家社会化专业资信评估机构——中诚信国际信用评级有限公司于1992年成立，在至今的十余年间创新开发了数十项信用评级业务，包括企业债券评级、信贷企业评级、保险公司评级、信托产品评级、货币市场基金评级、资产证券化评级、公司治理评级等，为其后来开展征信业务积累了大量数据和经验。此后，一批专业信用调查中介机构随之相继出现，企业征信的雏形在这一阶段开始显现。

随着中国经济的快速发展和商品“买方市场”的初步形成，银行信用和商业信用规模都在不断扩大，客观上对信用调查的市场需求也在增加，从而加速了我国征信行业的发展。在此阶段，人民银行及政府机构在征信领域进行了大规模的布局。
1997年，人民银行开始筹建银行信贷登记咨询系统。银行将企业贷款情况报给人民银行，录入信贷登记咨询系统。当企业向其他银行贷款的时候，银行可以到人民银行系统去查询以此来防止多头借贷、防范欺诈等行为。这一系统被业内视为企业征信系统的前身。
1999年，上海资信公司建立了中国的第一个个人信用征信系统——上海个人信用联合征信系统。

2001年，深圳市政府颁布《深圳市个人信用征信及信用评级管理办法》，是国内首次以政府令形式发布的个人信用征信的政府规章。

2002年，银行信贷登记咨询系统建成地、省、总行三级数据库，实现全国联网查询。

（2）规范发展阶段

2003 年，国务院赋予中国人民银行“管理信贷征信业，推动建立社会信用体系”职责，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。
同年，上海、北京、广东等地率先启动区域社会征信业发展试点，一批地方性征信机构设立并得到迅速发展，国际知名信用评级机构也先后进入中国市场。
2008年5月，中国人民银行征信中心正式在上海挂牌成立。从目前情况看，我国的央行征信中心已建成世界上迄今为止规模最大的征信系统。截至2015年末，央行征信中心有效覆盖8.8亿人信息，其中3.8亿人有信贷记录。
2014年，根据《征信业管理条例》、《征信机构管理办法》及有关法律法规，中国人民银行各分支机构开展的企业征信机构备案工作正式开始。我国征信史上第一家拿到企业征信备案资质的机构是中诚信征信（备案号10001），至此企业征信开始走上规范化发展的道路。据源点信用方面统计数据显示，截至目前国内完成备案的企业征信机构已超过135家，较去年年中的70多家增加了近一倍。

（三）市场化快速发展阶段

随着监管和立法机构对征信行业重视程度的提高，相关政策法规的不断出台，我国征信行业逐渐走上规范化的道路，进入了快速发展期。
而2015年更是被称为“中国个人征信市场化元年”。这一年里，人民银行、国务院等相继发布了多份指导意见或监指引，首次对个人征信机构的要求进行了细化，为中国征信行业的发展壮大提供制度保障。
2015年1月5日，央行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，公布了首批获得个人征信试点机构资格的8家机构名单。此举标志着中国个人征信业向市场化、商业化发展迈出了坚实的第一步。 之后，以芝麻征信、中诚信征信为首的个人征信机构动作频频，各类个人征信产品层出不穷，包括芝麻分、万象分等个人信用评分，已经广泛的应用到了我们的日常生活场景中。

2016年6月，央行征信管理局向各大征信机构下发了《征信业务管理办法（草稿）》，对征信机构的信息采集、整理、保存、加工、对外提供、征信产品、异议和投诉以及信息安全等征信业务的各个环节做出了规范。

2018年2月23日，中国人民银行在官网公告信息栏发布了一份“设立经营个人征信业务的机构许可信息公示表”，信息显示，百行征信有限公司的个人征信业务获得央行许可，这也是央行颁发的首张个人征信牌照。新成立的百行征信公司，中国互联网金融协会是最大股东，持股36%；另外八名股东包括芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、考拉征信有限公司等8家公司，每家公司均持股8%。

个人征信业务服务对象为从事互联网金融个人借贷业务的机构，另外还包括传统金融机构、金融监管相关部门及个人信息主体等。
随着政策法规的出台，征信业未来将会向着更加规范化的方向发展。数据显示，2015年我国消费金融市场已超9万亿元，预计2019年中国消费信贷规模将超过37万亿元。目前国内有630家银行，近9000家小贷公司，近20家持牌消费金融公司，以及蚂蚁金服、百度金融等互联网巨头。根据波士顿咨询中国个人金融市场模型预测，未来五年我国的个人信贷余额将以年均复合增长率14%左右的速度拓展至约55万亿，由此可见，未来几年征信市场将会有巨大的发展空间。

3、中国征信业务发展中存在的问题

（1）数据源头采集割裂，强相关数据缺失

第一，数据采集场景割裂化。

有效数据的采集场景不仅包括银行、保险、公安、公共服务部门等线下场景，还包括电商、社交等互联网线上平台。

征信机构需要对接不同部门和平台，建立广泛的数据连接，形成数据聚集效应，才能在行业中占据有利地位。但是，这些数据的采集场景是互相割裂的，仍是一个个数据孤岛，数据源存在散乱的问题。

其中，金融场景的数据未能实现统一征集和标准化处理；公共部门的数据则是由公安、法院、教育及其它事业单位分别开放；生活场景的数据则是分散在线上线下的各类场景中。

即使是八家试点机构，也很难获取足够全面的数据源，而其它大部分征信机构更是通过自爬、合作、购买等方式，从有限的场景中整合数据，由于整合是通过市场化的方式进行，因此关于数据源的竞争尤为激烈。 

第二，强相关数据稀缺。 

在数据源中，金融交易数据是最强相关和最有价值的征信数据，这类数据中高达80%的比例掌握在国有机构手中，即传统金融机构、运营商以及税务、公安、法院等政府公共部门，创业平台很难获取。

对于来自政府和监管机构的公共数据，以及部分封闭性较强的行业数据，包括芝麻信用在内的8家首批试点的民间个人征信机构，都面临着难以获取全面数据的困境。

而其它大多数征信机构能够获取的，更大部分是社交记录、个人消费记录等相对弱相关的数据，导致有效数据比较有限。

除此之外，还有央行征信以外的个人金融数据，大多分散掌握在不同的征信机构手中。美国征信公司解决数据分散的问题，会通过收取费用的方式，相互之间共享数据。而中国目前只有央行征信中心能够做到数据共享。

据央行公布数据显示，央行共收收录8.6亿自然人，以及1,811家企业和其它组织信息。其中，有信贷数据的只有3.5亿多人，剩余5.1亿人只有简单的身份信息，并没有其它金融信用数据。另外，尚有5亿人根本不在央行征信系统覆盖范围内。对比全球征信巨头Experian，其数据已覆盖全球8.9亿人和1.03亿个企业。 

除央行征信中心外，已经有社会征信机构尝试打破数据孤岛、建立数据共享，但是互金平台、网贷机构加入共享机制，便意味着需要披露坏账等最核心的数据，大多数平台并不愿意反馈数据，导致共享机制进展缓慢，数据之间的交叉融合很少，也影响到数据的应用和拓展。

第三，数据质量不高。 

除数据孤岛、强相关数据稀缺等问题以外，数据采集环节还存在的最大问题，便是数据源质量不高。

造成数据质量不高的原因，一方面，是因为缺乏统一提供信息的格式，美国信用局协会制定了用于个人征信业务的统一标准数据报告和采集格式——Metro1和Metro2，规定任何企业都要使用统一规范的格式提供信息。

而中国并没有统一的数据采集和处理标准标准，通常会在基础环节，出现数据录入错误、信息缺失、冗余重复、信息主体不明等问题。 

另一方面，缺乏专业的数据提供商或交易平台，据调研中发现，下游数据供应商提供给征信机构的数据往往质量不高，机构根据一个标准卡号得到的结果有可能是混乱的，即使经过清洗也无法使用。

同时，行业对于高质量和多元化数据的渴求，催生了数据黑市等乱象，导致数据源存在同质化严重、数据失真等问题， 原始数据源质量不高，造成数据的稳定和准确率降低，便会导致征信机构成本增加、效率变低，使得其不得不切入数据采集环节，保证生命线不完全掌握在别人手中。

因此，正是数据源头存在的采集场景割裂、最强相关数据稀缺、数据质量不高等种种问题，导致征信行业仍处于数据源争夺战之中，远远未到建模的阶段。 

（2）差异化定位还在探索之中

美国征信市场中已形成了泾渭分明、分工明确的格局。例如，三大个人征信机构Experian、Equifax、TransUnion是负责收集、整合和处理消费者个人信用记录的机构。 

这类机构在收集个人信用数据后，会采用信用评估公司Fair Isaac推出的信用评分模型——FICO，对消费者信用进行评分。而FICO本身并不采集和存储数据，只是通过不同的变量、参数，提供信用分数计量算法。

而在中国征信市场，各征信机构在征信产业链并没有明确的分工。大多数征信机构的业务囊括了数据采集和处理、分析和建模，也有一小部分机构是专注于产业链中的某一点。

从产品上看，大部分征信机构都拥有信用评分、信用报告和反欺诈等服务，产品种类比较趋同，反映出中国征信行业在形成差异化优势和定位上，仍处于探索阶段。 

另外，目前部分征信机构各自已经建立了自己的评分模型，银行通过借助这些外部力量合作建模，但从全国整体市场来说，尚未出现一个类似于FICO那样被大范围使用、极具权威性的评分模型。

（3）盈利模式单一，商业价值尚未完全体现

第一，商业价值尚未体现。

美国的征信公司都是由私营部门创立，直接参与市场竞争并以营利为目的。因此，美国征信机构获取信息需要向信息提供者支付费用，而信息使用者使用信息则需要向征信机构付费。 

以全球个人征信巨头Experian为例，2015年其全球总收入达到48.1亿美元，净利润约13.06亿美元。而其日均生产380万份信用报告，信用服务方面全年收入约为23.5亿美元，占据总收入约一半的比例。

但是目前在中国，征信机构尤其是个人征信的商业价值还未真正落地，尽管例如百融金服、同盾等的数据日调取量已达到约百万级别，但只能向客户收取较低的数据调取费，而其它与大型银行合作建模的项目，并不能成功收取费用。

在商业利益的考验之下，近两年已有原先专注于征信的部分机构转型为助贷平台，向外输出金融技术，但是征信需要保持绝对的第三方客观中立立场，因此，显然信贷和征信必然是不可兼得的。

第二，盈利模式单一。

一方面在场景上，美国征信行业广泛开拓客户领域，不仅向金融行业提供信用报告、信用评分等基础征信服务，还向政府、教育、医疗、保险、电信等其他行业提供市场营销、决策分析、人力资源、商业信息平台等信用衍生服务。

例如Experian，已实现了金融服务、零售、电信、公用事业、保险、汽车、医疗、慈善机构、娱乐休闲、房地产和公共部门等行业的全覆盖。同时，其2015年收入为48.1亿美元，其中非金融领域的客户贡献了70%，而传统金融机构贡献收入只占比30%。

而中国征信产品主要应用于金融信贷服务，以及部分反欺诈、身份验证、信用决策的生活场景，而金融机构仍是征信产品的主要客户。

另一方面在产品上，美国征信机构注重产品的多元化和丰富性，目前国内大多数征信机构，所提供的服务仍集中在基础征信服务方面，收入主要来源于数据调取量，而其它评分等产品，金融类客户反馈使用效果并不理想。 

央行征信中心日均数据调取量约为80-100万次，商业银行等机构查询企业信用报告基准服务费为每份60元，查询个人信用报告基准服务费则为每份5元。

而Experian的收费模式则更为多元，在其2015年收入中，信用服务收入占比49%，决策分析收入占比 12%，市场营销收入占比 18%，消费者服务占比21%。同时，Experian日均生产380万份信用报告。

（4）法律保障体系不完善

美国注重保护个人隐私与征信服务相平衡，制定了完善的法律法规，不仅规定了征信机构可以合法获取信息，也最大限度地保护消费者的隐私权。

中国征信行业立法始于2005 年的《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》，之后相继出台了《征信业管理条例》、《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》、《银行信贷登记咨询管理办法等，逐步建立了以国家法规、部门规章、规范性文件和标准的多层次制度体系。

然而，依然存在法律保障体系不完善的问题，一是所依赖的《征信业管理条例》、《征信机构管理办法》，主要是行政法规和部门规章，法律效力较低。

二是未与民法、金融机构相关法律、消费者保护法等形成有效的衔接，对于金融信用信息基础数据库的使用规定并不明确，在有力保障和推动征信行业发展方面稍显不足。 

三是对于个人信息保护不够明确，容易导致出现不当采集信用信息、滥用数据、侵犯合法权益的现象。因此，在立法层面尽快推进，明确数据采集和使用的原则及边界，对于征信行业健康发展至关重要。

（5）征信监管工作面临新挑战

一是技术进步对征信监管的考验。当前，很多事物都是由技术进步推动形成的，我们应顺应技术进步，学会如何进行有效监管。例如，在互联网大数据背景下发展起来的数据服务商，与征信有无关系，是否纳入征信监管，是否会形成规制外的“第二征信”，需要我们尽快组织力量进行重点专题攻关研究，尽快拿出结论。这也是一个国际前沿难题。再就是通过互联网开展征信服务，手机APP能否或怎样接入征信系统，我们没有任何经验，但我们应尽快克服这类技术恐惧。

二是市场开放对征信监管的考验。今年是伟大的改革开放40周年，过去40年，中国深刻地参与到全球化进程之中。当前面临中美贸易摩擦加剧，中国必须进一步加大对外开放步伐。去年下半年，国内企业征信业的大门已经逐步打开。邓白氏、益博睿等国际征信业巨头已向人民银行递交备案申请并获准在国内开展企业征信业务;信用评级是企业征信的高级形式，评级市场已经对外开放。国内征信机构应在与国际先进机构的同台较量与对话中强化自身管理，提升国际影响力和公信力。同时，国内征信机构也要面临走出去的问题，主动对接国际执业标准和监管规则。

4、美国征信业发展对中国的启示

（1）美国征信业发展历史及征信市场的当前格局

美国征信行业的兴起源于消费的盛行，经历了快速发展期、法律完善期、并购整合期以及成熟拓展期四大发展阶段，逐步壮大并已经形成了较完整的征信体系，在社会经济生活中发挥着重要的作用。

◆ 20世纪20年代，大众消费文化开始盛行并催生出广泛的信贷需求，而经济大萧条的出现则造成了个人违约率的上升，整个社会开始关注征信。在这样的背景下，征信市场开始快速发展。而信用卡的诞生更是使信用的应用场景得到了极大的拓展。

◆ 60年代至80年代，17部法律相继出台，奠定了征信市场的法律基础。在这一阶段， VISA、MasterCard等卡组织诞生，信用卡的应用进入快速发展通道，与之相伴的是个人征信市场的蓬勃生长。

◆ 20世纪80年代至21世纪初，银行开始跨区经营并进行大举并购整合，全国性的征信需求诞生。而信息技术的发展使征信机构全国性经营成为可能。于是，征信市场也进入了整合期，机构数量从2000家减至500家。

◆ 2000年至今，美国征信市场逐步进入成熟稳定期，主要机构于是开始拓展海外市场，并致力于开发更多的征信应用。征信市场逐渐呈现出专业化和全球化的态势。

从美国征信行业的历史发展路径来看，先是野蛮生长，然后理智整合，在这个过程中，应用场景的拓展、技术的进步和法律法规的完善起到了关键性的推动作用。例如，如果没有信用卡、没有电子化交易，信用很难真正找到有利可图的商业模式。

美国的征信体系发展至今，全社会对于“信用”已经形成了成熟的认知。以“个人信用”为例，其内涵由“5C1S”定义：品德(Character)、能力 (Capability)、资本 (Capital)、条件 (Condition)、担保品 (Collateral)、稳定性 (Stability)。同时，信用的边界也得到了明确的刻画，即对于用来量化信用的数据基础形成了共识。

（2）美国征信业的主要特点

目前，美国征信市场的特点可以用12字概括：专业分工、边界清晰、各司其职。整个征信体系分为机构征信和个人征信，其中机构征信又分为资本市场信用和普通企业信用。资本市场信用机构有标普、穆迪、惠誉等，普通企业信用机构包括邓白氏等。而个人征信体系中，征信机构包括亿百利、爱克非、全联等。此外，美国征信体系中还有400多家区域性或专业性征信机构依附于上述七家机构，或向其提供数据。美国征信市场的总体规模达到600亿元，远远超过中国目前约20亿元的市场规模。

美国征信体系中的产业链也已经发展到成熟完善的阶段。

注：Metro 1 及 Metro 2 是美国信用局协会(ACR)制定的用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准数据采集格式

以个人征信为例，如上图所示，产业链中第一环节是数据收集，其来源比较广泛，有利于机构更加全面的掌握个人的信用状况。然后是对数据进行标准化处理，例如，第二环节中，Metro 1 及 Metro 2 是美国信用局协会制定的用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准数据采集格式。这种标准的但是是征信行业发展的非常重要的里程碑。第三环节是三大征信局对海量数据进行处理，进而形成信用产品，包括评分、报告等，最后是将数据应用于各种场景中，比如个人租房，办理贷款业务等等。

（3）美国征信市场发展趋势及对中国征信业的借鉴意义

经历了近百年的发展之后，美国的征信行业正出现一系列新的发展趋势：

◆ 数据源多元化。除金融相关数据外，电商、电信业、零售业数据正在进入征信体系

◆ 数据标准输出。美国征信局协会(CDIA)正在将美国征信数据的标准推广至其它国家，以促进征信体系的全球化发展。

◆ 征信体系融合。个人征信与企业征信的应用呈现融合趋势。例如，评价企业风险同时考量其高管、董事会成员的个人风险

◆ 应用场景拓展。风险评估种类不断细化，从单一信用风险到资产预测、破产预测、偿债预测、收入预测等细化风险；从简单评分产品到定制化的数据应用与工具对接服务，评分产品仅为初级筛选，同时作为模型输入对接定制化的客户应用和工具；超越风险领域，例如帮助企业找到潜在目标客户，提升营销效率。

美国征信行业发展的历程与其背后的逻辑对于中国发展征信行业具有一定的借鉴意义。刺激消费是中国经济发展的一大主题，随之而来的个人信贷需求的爆发可以预期。互联网金融的发展亟待突破征信瓶颈，而互联网及大数据技术在中国突飞猛进的发展无疑为发展征信行业提供了坚实的技术基础。

5、中国征信业未来发展趋势

（一）立法立规为行业发展打好基础

任何创新行业在发展初期，都会面临乱象丛生的阶段，那就需要从制度上规范，制定完善的法律和政策进行引导，推动行业形成良性发展秩序 。预计未来征信行业的顶层设计将更为完善，将在个人信息采集与使用的边界、数据拥有者和数据使用者各自的责任和权利、保护个人隐私、合理使用数据等方面更加明晰，行业发展将更有章法和更加稳健。同时，这需要一个循序渐进的过程，各征信机构还应将保护信息安全和用户隐私作为生命线，建立完善的信息安全体系，促进行业形成良性竞争。

一是抓紧制定明确信用数据权益的法律法规。新颁布实施的《民法总则》提出法律对数据、网络虚拟财产等的保护有规定的依照其规定，但截止目前我国并未制定有关信息数据如何确权、信息权益如何流转的法律法规，客观上造成了信用数据交易的无法可依、无章可循。电信、电子商务、物流、支付等企业和有关部门积累了大量的信用数据，但在这些数据的权益究竟归属于信息主体还是信息存储机构没有明确的法律规定，造成了信息存储机构不能“名正言顺”的对外提供数据信息。一些企业事业单位采取不直接对外提供原始数据，而是对外提供原始数据加工后的衍生数据的方法规避或有的侵权风险。另一些企业事业单位则出于减少涉诉风险和负面舆论风险等的考虑，完全封闭了数据库，成为了“信息孤岛”。因此，应当抓紧制定相关法律法规，使得海量的信用数据能够依法有效流动。

二是进一步完善保障信息主体合法权益的法制体系。当前我国保障信息主体合法权益的法制体系仍有待完善，主要表现为：一是尚未通过法律明确个人信息权的法律地位，我国新颁布实施的《民法总则》中未将个人信息权作为一项基本民事权益，因而个人信息权无法独立的成为侵权行为侵犯的法律客体，信息主体只能转而通过隐私权、名誉权等维护自身权益；二是个人信息权尚未进入人民法院民事案件的审理视野，最高人民法院颁布的民事案由规定中，未将个人信息权纠纷作为民事案由，现实中审判机关通常将个人信息权诉讼列为隐私权纠纷，而隐私权纠纷属于人格权纠纷范畴，如此则忽视了个人信息权的财产属性，使得侵犯个人信息权益的民事赔偿责任无法落到实处。欧盟今年5月正式生效的《通用数据保护条例》（GDPR）规定了机构如违反GDPR信息权益保护的规定，将被处以营业额4%或2000万欧元中较高值的罚款。欧盟有关保护信息主体权益的立法经验，为我国提供了先鉴。

三是制定统一的信息共享和分级标准，维护数据安全。我国目前已经有序开放外商投资征信业，外国投资者可以按照《人民银行 商务部公告2016年第1号》的规定设立征信机构。《国务院办公厅关于社会信用体系建设的若干意见》指出“基础信用信息数据库建设、信用服务中涉及信息保护要求高的领域不予开放。”我国《网络安全法》也规定了对关键信息基础设施实行重点保护，关键信息基础设施的运营者在我国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储，非经法定程序不得向境外提供。《网络安全法》已授权国务院制定关键信息基础设施的具体范围和安全保护办法，现阶段信用数据的共享应当未雨绸缪，按照统一的标准进行数据分级和脱敏，不同数据级别对应不同的共享范围和用途，既要保障信息主体的合法权益，更要防止关键数据流入境外危害国家金融安全。

（二）基础数据资源供给趋于优化

目前中国征信行业在基础数据采集环节，存在数据获取渠道有限、最强相关数据缺失、数据质量不高等种种问题，而数据是征信的基础，要构建征信稳固的基石，必然要解决源头问题。 

优化基础资源供给，主要是解决数据源两大问题，一方面是数据多元化问题，美国征信结构涵盖多维度数据，不仅包括金融维度，还有社会信息、网络行为和社交信息等，全面的数据源为征信机构开展后续环节提供了基础保障。 

对于中国大多数征信机构来说，由于数据孤岛、客户很难反馈数据等原因，数据并不能做到全面性，但同时，网贷和互金机构面临的最大风控问题便是欺诈风险，以及多头借贷的问题，而解决这些最有效的方法是推进共享机制建设，实现数据的互通互联。 

在行业不同机构之间建立数据共享机制，有利于打破数据孤岛，数据形成闭环，带来协同效应，真正防范“一头多贷”欺诈行为。 

同时，这样征信机构的数据才能得到反馈和更新，进而模型可以不断优化和迭代。也会使征信机构不再将占有基础数据视为关键优势，而把更多的注意力放在征信产业链的其它核心环节。

目前，中国互联网金融协会也在推进信息共享机制建设，要求协会成员需共享核心数据，虽然也有不少社会机构希望做到非银机构的共享，但失去行政色彩，很难真正实现。

另一方面是数据质量问题，如上文讲源头在于数据提供方提供的数据，并没有经过统一处理，即使清洗过后也难以为征信所用，目前国内大数据技术已经趋于成熟，但是数据采集和有用数据识别仍是重中之重。

从源头上解决这类问题，关键还在于采取统一数据采集标准和录入格式，最大限度保证原始数据的真实性，提升数据处理和清洗的效率，避免资源浪费。

（三）应用场景将更加广泛

在海外成熟征信行业中，征信应用场景不仅仅局限于金融场景，而是覆盖到生活的方方面面，除覆盖信用卡、消费金融、融资租赁、抵押贷款以外，还包括酒店、租房、租车、婚恋、签证、分类信息、学生服务、公共事业服务等等，征信无不渗透。

其实各个场景对于征信的需求很在不断提升，并且征信机构也需扩大产品覆盖面，在此之下，中国征信产品应用未来必将不断向金融以外的领域延伸。 

目前，在金融信贷领域之外，八家个人征信试点机构已经在拓展更多元的征信应用场景。相信未来征信产品的应用场景将更为广阔，也将会为机构收入来源多元化、构建诚信社会体系带来巨大的空间。

（四）征信市场将优胜劣汰，技术革新将催生新的业态

征信市场优胜劣汰加剧，逐步出现具有市场主导力的市场化征信机构。征信业存在较为明显的规模经济，随着数据库规模的扩大和查询量的增加，成本逐步降低，征信业最终可能出现寡头垄断市场。除BATJ巨头控股的征信机构外，征信体系中已经出现了新三板上市公司，也出现了征信机构被创业板上市公司收购的情况。伴随资本助力征信机构发展，具有垄断地位的征信机构或将诞生。此外，各省份相继出台了公共信用信息管理办法，将单位工商信息、资质/行政许可、知识产权、认可认证和自然人身份信息、学历、就业/职称/资格等均纳入公共信用信息服务平台，并鼓励信用服务机构应用公共信用信息。可以预测，缺乏核心数据源和信用信息二次开发能力的征信机构将被市场逐步淘汰。

技术革新催生分布式“征信”、区块链“征信”等新业态。传统的征信模式属于“中央数据库”模式，信用信息被归集到中央数据库，信息使用者均须向中央数据库发起查询并获取信息。分布式“征信”采用去中心化的接口技术，通过数据加密连接各信息持有者数据库，实现数据互联，整个流程不存在中央数据库。信息使用者向所有接口机构的数据库发送查询请求并获得反馈。区块链“征信”属于分布式“征信”的升级，充分利用区块链信息不可篡改和时间戳的特性，将信用信息直接“上链”存储于区块中。当前分布式“征信”已有成功落地企业，区块链“征信”已有企业开展积极研发。伴随新技术的发展，对征信业务的定义也应从信用信息的采集、整理、保存、加工、提供的流程描述转向功能描述，保证征信行业监管不留盲区。

2019年4月

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/4902cb343369a45177232f60ddccda38376be12c.html