劉新海

飛速發(fā)展的大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈技術將推動中國征信快步前進。

國內(nèi)的征信業(yè)雖然起步比較晚，但是目前已經(jīng)形成了央行征信系統(tǒng)和市場化征信機構的基本征信體系框架，還有提供信用風險評估服務的金融科技公司作為征信體系的外圍支撐。而且在消費金融、互聯(lián)網(wǎng)金融和共享經(jīng)濟等新經(jīng)濟形態(tài)的強大市場需求和先進的信息技術例如大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能的共同推動下，中國的征信業(yè)是朝陽產(chǎn)業(yè)，未來充滿生機。

央行征信系統(tǒng)

2006 年3月，中國人民銀行設立中國人民銀行征信中心，專門負責企業(yè)和個人征信系統(tǒng)（即金融信用信息基礎數(shù)據(jù)庫，又稱企業(yè)和個人信用信息基礎數(shù)據(jù)庫）的建設、運行和維護。同時為落實《物權法》關于應收賬款質押登記職責規(guī)定，征信中心于2007年10月1日建成應收賬款質押登記系統(tǒng)并對外提供服務。2013年3月15日施行的《征信業(yè)管理條例》，明確了征信系統(tǒng)是由國家設立的金融信用信息基礎數(shù)據(jù)庫定位。目前，征信中心在全國31個省份和5個計劃單列市設有征信分中心。征信分中心主要負責信用報告查詢等征信服務和異議處理等征信業(yè)務。

自2004年至2006年，人民銀行組織金融機構建成全國集中統(tǒng)一的企業(yè)和個人征信系統(tǒng)，向主要的授信機構和信用主體提供信用報告查詢服務，其中個人消費者還可以利用互聯(lián)網(wǎng)進行信用報告查詢。截至2015年底，征信系統(tǒng)收錄自然人8.8億多人，有信貸記錄3.8億人，收錄企業(yè)及其他組織近2120.3萬戶。征信系統(tǒng)全面收集企業(yè)和個人的信息中，以銀行信貸信息為核心，還包括社保、公積金、環(huán)保、欠稅、民事裁決與執(zhí)行等公共信息。接入了商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社、信托公司、財務公司、汽車金融公司、小額貸款公司等各類放貸機構；征信系統(tǒng)的信息查詢端口遍布全國各地的金融機構網(wǎng)點，信用信息服務網(wǎng)絡覆蓋全國。形成了以企業(yè)和個人信用報告為核心的征信產(chǎn)品體系，征信中心出具的信用報告已經(jīng)成為國內(nèi)企業(yè)和個人的“經(jīng)濟身份證”。

央行征信系統(tǒng)的征信數(shù)據(jù)具有“大樣本、跨周期、全覆蓋”的特點，推出了一系列基本的征信產(chǎn)品和服務，除了不同版本的個人和企業(yè)信用報告外，還提供對公和個人業(yè)務重要信息提示和企業(yè)關聯(lián)查詢等服務。多年來，央行征信中心已經(jīng)研發(fā)了多版?zhèn)€人信用評分（目前稱為數(shù)字解讀），其中最新一版吸收了美國費埃哲公司的成熟經(jīng)驗，有相應針對消費者信用狀況的數(shù)字解讀內(nèi)容，目前正處于商業(yè)銀行推廣和試用階段。由于有央行這樣強大公信力平臺做支持，央行征信系統(tǒng)應用廣泛、成效顯著。征信系統(tǒng)已經(jīng)在金融機構信用風險管理中廣泛應用，其中個人信用報告2015年全年累計查詢6.3億人次，企業(yè)信用報告為8819.2萬次，有效解決了信息不對稱問題，提高了社會公眾融資的便利性，創(chuàng)造了更多的融資機會，促進了信貸市場發(fā)展。

根據(jù)2014年清華大學經(jīng)管學院課題組的研究報告顯示：2012年征信系統(tǒng)拉動我國GDP多達0.33%。未來央行征信系統(tǒng)繼續(xù)朝著“立足金融、輻射經(jīng)濟、面向全社會”的方向發(fā)展。

市場化征信機構

2015年1月5日，中國人民銀行發(fā)布了允許8家機構進行個人征信業(yè)務準備工作的通知，被視為中國個人征信體系有望向商業(yè)機構開閘的信號，芝麻信用管理有限公司、騰訊征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鵬元征信有限公司、中誠信征信有限公司、中智誠征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司和北京華道征信有限公司位列其中。截至2016年6月底，在人民銀行備案的企業(yè)征信機構約為140家。

雖然第一批個人征信牌照還沒有落地，個人征信的熱潮不減，據(jù)報道，京東、百度、萬達、復星、均瑤、小米等互聯(lián)網(wǎng)和電商紛紛布局征信。

這些市場化征信機構生于草根，往往從零開始，積極地搜集國內(nèi)可得的征信相關數(shù)據(jù)，不斷和各種的金融機構探討征信服務的應用，從反欺詐，身份驗證到獲客和追債等征信服務環(huán)節(jié)積極嘗試。

目前具有代表性市場化征信產(chǎn)品是阿里芝麻評分（其他個人征信機構緊跟阿里其后，紛紛推出各自的評分），其核心數(shù)據(jù)來源于支付寶數(shù)據(jù)以及和阿里系合作的金融消費場景。雖然目前阿里芝麻評分對于支付數(shù)據(jù)和阿里系平臺的依賴性較強，缺少金融數(shù)據(jù)和違約樣本，缺乏足夠的數(shù)字解讀和信息披露環(huán)節(jié)，并且和成熟的費埃哲信用評分模式存在很大的差別，但是目前阿里芝麻評分已經(jīng)應用于一些小微金融機構、共享經(jīng)濟和銀行信用卡申請階段，作為傳統(tǒng)信用評估的替代數(shù)據(jù)，在一些金融消費場景下取得了效果。

雖然在起步階段有著明顯的同質化和基礎薄弱等缺點，國內(nèi)這些市場化的征信機構都在努力地探索一條符合中國國情的市場化征信之路。

目前，國內(nèi)至少有幾十個金融科技公司也在嘗試利用大數(shù)據(jù)技術來解決普惠金融和互聯(lián)網(wǎng)金融中的風險評估問題，例如閃銀科技、量化派和銀聯(lián)智策等，分別對電信、支付和一些互聯(lián)網(wǎng)金融消費行為的大數(shù)據(jù)進行整合、匹配、交叉驗證和挖掘，量化評估普惠金融服務人群的信用風險。

一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭也在大數(shù)據(jù)信用風險評估的領域躍躍欲試，搶灘普惠金融的制高點。

2015年6月底，京東集團宣布投資美國金融科技公司ZestFinance，同時雙方宣布成立名為JD-ZestFinance Gaia的合資公司。2016年7月18日，百度宣布也將向ZestFinance進行數(shù)額未明的投資，后者將利用機器學習與大數(shù)據(jù)分析融合為百度提供更加精準的信用評分。目前這些國內(nèi)外的利用大數(shù)據(jù)信用評估技術的嘗試雖然不夠成熟，但是已經(jīng)初見成效，對于特定消費場景和特定的普惠金融人群，還是有一定的替代作用。

未來的中國征信業(yè)還在路上

征信業(yè)是金融和科技融合的金融服務子行業(yè)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是其核心，目前飛速發(fā)展的大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈技術將推動中國的征信快步前進。

發(fā)達的征信服務需要有配套的經(jīng)濟環(huán)境和金融市場。征信系統(tǒng)是市場經(jīng)濟和金融的基礎設施，會受制于整個經(jīng)濟發(fā)展水平、社會文化、法律、金融市場等外部環(huán)境的發(fā)展，不能拋開這些宏觀因素來孤立地看中國征信。到目前為止，距央行2015年發(fā)布準備個人征信工作不到兩年時間，相比歐美征信機構上百年的歷史實在是不足為道，監(jiān)管機構、金融機構、互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)公司、資本市場和社會大眾需從發(fā)展的眼光看中國市場化征信之路。

吸納國外的經(jīng)驗，結合中國的國情，打造符合中國目前和未來發(fā)展的征信業(yè)，還需要時間的積累、專業(yè)的沉淀和實踐的檢驗，中國征信業(yè)還有很長的路要走。但是另外一方面，站在歐美征信巨人的肩上，發(fā)揮技術的后發(fā)優(yōu)勢，利用初期階段監(jiān)管方面的空間都會給充滿朝氣的中國征信業(yè)帶來新的機遇。