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一、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。（二）征信行业的监管主体与市场主体国际上，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监管/准入投资征信中心（事业单位）征信管理局上海资信、中征等征信使用机构、市场主体中国人民银行信息、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）。二、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：（一）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。（二）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。三、中国征信业务发展中存在的问题（一）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