中国征信发展

中国征信发展（精选6篇）

篇1：中国征信发展

美国个人征信行业百年发展史：600亿市场规模给中国的启

发

导读信息技术革命、信用卡、银行卡联盟、大型银行这4种力量促成了美国消费信贷井喷，个人征信成为刚需，一系列法律出台，规范了征信机构的职责、征信报告的使用范围、失信惩戒措施，平衡了个人隐私与征信刚需。1.美国个人征信发展历程美国专业从事个人征信的机构叫消费者信用局（consumer credit bureaus），主要从事收集并出售消费者信用活动信息的活动。1.1发展5阶段1.1.1 5个阶段个人征信行业在美国已有100多年历史，总体看分为初创期、快速发展期、法律完善期、并购整合期和成熟期，目前已经进入成熟期。1.1.2 法律完善时期为重要时期1960年代末到1980年初为法律完善时期，是美国征信行业最为重要的时期，期间在金融体系、法律建设为之后快速发展打下坚实基础。1960年代末出现银行卡联盟，极大提升了交易效率，对消费信贷产生极大的促进作用，同时也为美国出现全国性大银行做好铺垫。信用卡发卡机构对个人信息甄选产生巨大需求，这种需求是征信公司爆发性成长的主要动力。期间有17部法律逐渐推出，对征信行业自身、征信报告使用机构、征信数据提供商及消费者进行全方位立法，较好的平衡了商业利益和个人隐私。1.1.3行业格局形成1980年至21世纪初为并购整合期，尤其是1990年代微软兴起及互联网技术的盛行，大大改变了普通民众工作和生活习惯，使信息存储、处理、加工、传输等成本大幅度降低，行业应用范围得到较大扩展。与此同时厂商不断减少，逐渐出现了全国性的征信公司，以益百利、艾可菲、全联公司为代表的公司通过并购逐渐成为行业前3强，竞争格局从此定格。根据1997年美国《服务业普查》数据显示，90％的信用局年销售收入低于250万美元，14家信用局有超过5家分支机构，14家信用局的全部分支机构占全美所有机构的20％，市场份额为67%，规模前4位的信用局收入占了全部销售收入的50%以上。1.2公司数量与行业空间演变1.2.1公司数量45年减少82%根据公开资料显示，1960年代末美国征信公司数量达到2200家，达到顶峰。之后在信息技术驱动、银行卡联盟发展、全国性银行出现等3大外力的推动下，小规模的或区域性的征信公司成为被并购的对象，数量急剧减少。1997年变为1000家左右，30年减少50%；1997到2005年征信公司数量变为500家左右，8年时间减少50%；2005年至今整合趋缓，目前为400家左右，剩下的信用局要么与大型机构具有紧密的合作关系，要么具有独特的利基市场。美国征信巨头全联公司1988年开始提供个人征信服务，其在吞并40个地方信用局之后成为美国第3大个人征信公司，是当时并购的典型。1.2.2行业空间42年增长16.8倍根据1997年美国《服务业普查》（Census of Service Industry）的数据，1997年相对活跃的1000家征信机构的销售收入为28亿美元，较1972年增长400%。根据我们的测算2013年美国征信行业空间达到100亿美元，较1997年增长257%。行业空间在1972-1997的25年时间里增幅最大。究其原因是信用卡发展、银行卡联盟的出现，极大的改变了人们的消费习惯，推动消费信贷迅猛发展。对消费者个人信息的甄别非常关键，大型银行机构的出现以及发卡机构的迫切需求，极大促进了征信行业的发展。2.行业发展背景2.1美国经济持续快速发展2.1.1经济总量113年增长864倍根据万得资讯数据，1900年美国GDP规模约为200亿美元，1950年达到2950亿美元，2013年为172970亿美元。美国113年时间GDP增长达到863倍，其中前50年增长13.75倍，后64年增长57.6倍，可见美国经济增长的迅猛与持续。美国经济发展历程中主要经历两次世界大战和1929年的经济危机，但由于其得天独厚的地理优势、国内英明的政策，在二次世界大战期间经济增长率在113年历史中反而最高。第一次世界大战后期的1916-1918年GDP增速分为28%、20%和27%；第二次世界大战后期的1941-1943年GDP增速分为26%、30%、24%；1950-1951年GDP增速分别为12%和15%，期间为朝鲜战争。可见美国经济在1900-1950年的50年时间基本为战争驱动型。1929年爆发的经济危机维持的5年时间，对美国经济有较大的损伤，但很快在第二次世界大战中经济就取得前所未有的增长速度。2.1.2人均GDP指标113年增长291倍美国人均GDP指标113年增长291倍，究其原因为美国人口总数在113年时间只增加了3.13倍，而GDP总量增加864倍，意味着美国民众的消费能力得到极大增强，这是美国消费信贷能够大发展的一个根本背景。从心理学角度分析，如果个人对未来工作和收入没有较好的预期，其消费行为就较为谨慎，而美国近113年的持续的高增长对群体和个人的消费习惯有根本的改变。公开资料显示，美国在1920-1930年代国民储蓄率达到40-50%，而到2013年则变为4.4%以下；另外一组数据显示，二战之前美国人购买汽车使用贷款的比例在30%以内，而到目前已到90%。可见强劲、持续的经济增长了改变人们对未来的预期，从而改变消费习惯，最终促进了消费信贷的蓬勃发展（1943-2013年美国消费信贷增长510倍）。2.2社会结构发生巨变征信行业发展的起点的在1900年前后，美国的第2次工业革命正在进行中，各种家用电器、汽车和飞机等交通工具的发明，推动美国社会城镇化率在1880-1950年的70年里快速提升，由1880年的26.4%提升到64%，提升38个pct，较1830-1880年的18个pct高出20个pct。城镇化率提升是人口由农村向城市转移的结果，其从事的工作性质发生本质变化，收入更固定，频率较高，对消费习惯的改变起到较大的推动作用。2.3商品极大丰富2.3.1工业基础全球第一1900年是世界经济和政治格局的重要分水岭，在该年度美国超越英国成为第一号强国。从本国GDP占全球GDP比重来看，美国在1870年只占到全球的1%的份额，而到1900年占比则达到16%，成为全球第一，超越中国的10%。从本国制造业占全球制造业的比重来看，美国在1860年为8%，远低于英国和中国20%的水平，1900年美国占比则一跃成为第一位，占比为24%。可见发源于美国的第二次工业革命对其经济增长和制造能力产生了难以估量的影响。2.3.2发明创造多1900年到1950年，在美国和欧洲等地围绕电子技术出现了很多发明创造，与生活息息相关的比如汽车、电冰箱、空调、电动洗衣机、收音机、抽油烟机和洗衣机等日常消费品就是在该时期早期出现，这些新产品的出现大大改善了人们生活质量，且消费选择增多。2.3.3生产能力快速提升1914年前后福特发明流水生产线，批量生产汽车，极大的降低了成本，T型车的售价从850美元降低到300美元以下，下降幅度达到65%。之后这种模式迅速推进到其他制造业，批量生产时代使大众有能力购买各种商品，从而使美国进入大众消费时代。2.4消费信贷大发展2.4.1信用卡极大推动消费信贷发展真正极大推进消费信贷兴起的是信用卡的出现和应用，在美国信用卡发展历史上Diners Club、American Express、Bank of America等都扮演极为重要的角色。·Diners CardDiners Club的创始人由于在餐饮业关系深厚，一次偶然事件促使其创办Diners Card，实际是付账卡，持有该卡可在指定的餐厅消费，后期公司将服务范围延伸至航空、租车和旅游业。公司在商业模式上探索艰难，其主要通过拿到商家折扣和收取用户年获得收入，但开拓上游商家和下游用户都存在较大难度，发展至今其规模也不大。·运通卡运通卡由American Express（美国运通）公司在1958年发行，美国运通公司在快件业务中已经积累数十年，获得很高的认可度。由于受到Diners Club扩张计划的刺激和对行业根本趋势的判断，公司最终推出运通卡，效果大大超出预期。但其在本质上也是付账卡，并无创新之处。其每年6美元的年费策略将其高端品牌形象深入人心，在较长时间内都无竞争对手。截止到2013年，运通卡业务收入规模达到739亿人民币，占其总收入的43.4%。·Bank Ameri card为信用卡开端Bank of America（美国银行）位于加州，1958年几乎与运通卡同时推出现代意义上的信用卡，但起初只在一个小镇上试验销售，其盈利模式是滚动利息，在经营的头几年严重亏损。后期通过客户质量的控制，风险管理意识的加强，逐渐走出亏损。公司在1976年将Bank Ameri card该为VISA card，组建银行卡联盟，目前已经发展成为全球最大的银行卡联盟。Bank Ameri card开始了信用卡发展的序幕，之后的10多年时间逐渐摸索出规律，直接推动了消费信贷的大发展。2.4.2银行卡联盟出现·主要解决渠道问题在银卡联盟成立前，受到当时银行法规限制，美国有几万家银行，每一家只服务于当地市场。银卡联盟一成立，作为它们成员的银行立即可以潜在地接触到全国市场的顾客。银行卡联盟的出现使分工更为专业化，其主要职责是负责清算业务，一头是商家，另一头是消费者。由于商家数量和消费者数量的巨大，在投入有限的情况下，量越大对平台而言越有利。对商家和消费者而言，如果没有联盟出现，则其交易成本高，交易效率也会大大降低。银行卡联盟的出现解决了渠道瓶颈，大大增强了客户的消费体验，提高了交易效率，从而推动的消费信贷的发展。·1976年解决兼容问题在1976年以前，两大银卡联盟的成员互不相容、互不重叠，这样导致两大银卡联盟互相之间争夺银行成员十分激烈。它们各自大力投入银卡系统技术更新换代来吸引更多的银行加盟。1976年NBI取消所有限制其成员银行同时具有两大银卡联盟成员双重身份的规定，Inter bank也作出类似调整。从此开始双联制时代，各经营银卡的银行纷纷加入另一银卡联盟。兼容问题解决后，银行之间开始了疯狂发卡抢夺用户的行动，使信用卡用户数得到较大幅度提升。典型的代表是花旗银行在1977年8月的疯狂发卡行动，最终获得300万信用卡用户，奠定了美国第一大信用卡公司的地位，并为其之后成为全美四大银行奠定了坚实基础。目前花旗集团已经发展成为年净利润达136.7亿美元，市值达1480亿美元，为美国4大银行之一。2.4.3消费信贷的兴起美国1920-1930的10年时间消费信贷逐步兴起，相关数据表明：期间消费债务增长率总规模增长131%，未偿还款额从33亿美元增至76亿美元，每个家庭的真实债务几乎翻了一番。大萧条中虽然有下滑，到1937年消费债务回到大萧条前的水平。信用卡的出现及广泛使用促使了美国消费信贷总额出现快速攀升，1969-1971年消费信贷增长率分别为69%、54%和79%，之后在1977年出现118%的增长率。2013年美国循环消费信贷（主要指信用卡）金额已达到1万亿美元，较1968年增长近500倍，45年复合增长率15%。2.5信息技术革命2.5.1美国引领信息技术革命二战以后的美国在信息技术革命中不断取得突破，在电脑、手机、通讯技术、生物科技等领域都领先全球，尤其是电脑领域。1946年产生第一台电脑后，经过20年发展，电子元器件技术获得突破，1965年DEC推出小型机，1975年IBM推出台式机，之后迅速渗透到生产和生活领域。1980年代美国互联网行业开始迅速发展，极大提升了交易效率，对社会生产和生活产生重大影响，金融行业和征信行业自然成为改造对象。2.5.2金融行业信息化NBI(VISA的前身)创办人和首任CEO豪克本人不懂技术，但他看到电子技术能够给银卡业和金融服务业开辟全新的局面，他认为银行卡、货币和信用卡在微电子环境下就是一串数字而已，以光速运行。豪克本人坚信这个观点并坚定的推行公司信息化，之后花旗银行也着手整改后台运营的信息化。信息化的结果是公司效率提升，经营区域不断扩展，最终形成了全国化的银行卡联盟和大型银行。2.5.3全国性征信机构的出现信息技术的发展改变了金融行业，提升了运营效率，进而促进征信机构的发展。1965年在洛杉矶，1967年在纽约和旧金山的信用局在率先实现自动化，很快其他信用局便在自己的全国各地的分支机构内构建了一个自动化网络系统。各地银行与零售商纷纷加盟，并向信用局提供自己客户的信用活动数据，美国最大3家信用局的数据库于80年代实现了覆盖全美所有消费者的全部信用活动记录。自动化投入高昂，许多小型的信用局逐步被淘汰或被并购，形成目前3强格局和众多专业性或区域性征信局并存的局面。2.5.4信息技术及评分模型的使用极大提升效率在信息技术普及后，数据收集、存储、加工、销售等发生根本变化，成本大幅降低，同时50年代出现的FICO模型在1980年后通过软件技术得以发挥其优势，大幅提升交易效率。据美国消费银行协会调查数据显示：信用卡的审批引入信用分之后，只要1-2分钟，较之前的以天计量极大提升；20％～80％的抵押贷款可以在两天之内批复，其中不少贷款项目在4～6小时内完成审批，较之前以月度计量时间缩短94%；小额消费信贷的审批平均时间由12小时缩短到15分钟；60％的汽车贷款的审批可以在1小时内完成。3.法律及监管体系3.1 17部个人征信相关法律美国个人征信行业发展的100年多年历史中，集中立法时期在1960年代末至1980年代初的10多年时间，先后出台了17部法律，包括《公平信用报告法》、《公平债务催收作业法》、《平等信用机会法》、《诚实租借法》等17部法律，其中一项《信用控制法》其制定背景为1929年经济危机时期，在1980年代被终结。美国各州和司法机关依据17项法律对征信机构、征信报告使用方和征信数据提供方进行法律监管，非常注重对个人隐私和基本权利的保护，做到商业利益和个人隐私的平衡。3.2《公平信用报告法》《公平信用报告法》是美国国会1970年制定并在1971年4月正式生效的法律，在美国个人征信行业发展史上具有重要意义，规范了各方的行为。3.2.1出台背景信用卡在1950年代出现之后，1966年银行卡联盟出现，围绕信用卡发卡和支付清算的链条逐渐成熟，导致金融机构出现疯狂的发卡行为，抢夺客户。大量通过邮购方式获取信息导致鱼龙混杂，大量的虚假身份信息出现，信用欺诈屡见不鲜。信用卡发卡机构对消费者信息的甄别需求强劲推动了征信行业迅猛发展，征信行业在1960-1970年代大爆发。根据美国消费调查数据显示，1960年末期各类征信公司达到2200家，为历史峰值。征信公司的质量鱼龙混杂，急需对征信机构和征信报告使用方进行规范。3.2.2对征信/调查机构的限制法律明确要求征信机构的业务职责即为提供消费者信用调查报告，并要求其盈利，并要求向全国市场提供公开服务。3.2.3对征信需求方的明确法律规定合法使用消费者资信调查报告的机构或人必须符合图标22所列举的8种情形之一，否则即使当事人同意也属违法行为。第6-8条为1996年补充法案中加入，该项法律要求实际上明确了征信使用方的范围，从此个人征信报告就不仅仅局限于金融机构，之后迅速发展到企业、催债公司、保险机构中。时至今日，从美国个人征信的巨头的收入结构看，金融机构的占比已缩小到30%左右的比重。3.3监管模式美国关于个人征信的监管体系较为完善，分为行政监管、司法监管和行业自律。其中美国联邦贸易委员会负责监管个人征信公司、信用报告业协会、消费者信用提供者和使用者；美国联邦储备体系负责监管银行机构；联邦或州法院依据17部法律监管银行机构。4.行业运作模式美国征信行业目前趋于成熟，行业运作模式、业务流程非常稳定清晰。在相当长的一段时间内由信用卡推动的消费信贷强劲的增长极大促进了个人征信行业的发展，个人征信行业也成为其产业链中较为关键的一环。4.1征信在消费信贷中起关键作用消费者信贷的借贷方向消费者提供资金，承担相应的违约风险，因此征信机构就承担了辨别风险程度的机构，成为整个消费信贷交易过程中的关键环节。20世纪80年代开始FICO模型在3大巨头广泛应用，精确的界定了个人信用分数与违约率之间的关系，极大降低了风险。根据公开资料信息，个人信用分数在800分以上的违约率只有0.0077%，而低于600分以下的违约率为12.71%，FICO模型及未经确的界定了风险。4.2现行运作模式目前美国运行模式主要分为数据收集、数据处理和产品销售3个环节，其中前两个环节最为主要。4.2.1数据收集数据收集环节中征信公司处于信息汇集地，收集几乎所有关于个人活动的历史信息，截止到1980年前后，美国三家个人征信巨头已经完成了美国成年人口的全覆盖。·数据来源信息收集的来源有4种：金融及零售机构、公共部门、其他征信机构、主动调查。金融、零售等机构为免费提供；大多数公共部门的信息通过行业内第3方公司进行简单数据处理和加工后提供给征信局，收取一定费用；征信公司之间也会共享信息，但会收取一定的费用；主动调查是征信公司主动到相关企业或个人工作地进行的活动，其自身承担人力成本。·统一格式银行卡、零售商、保险机构产生了消费者交易的大多数信息，这些信息都以固定频率、固定格式传递给个人征信机构，而且这些数据提供都是免费的。美国信用局协会（ACR）制定了用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准的数据采集格式Metro2。Metro2规定任何行业和企业都使用统一、标准和开放的计算机信息输入标准格式提供信息，并对需采集信息的字段进行规范。除了账号（社会安全码）、姓名、地址等标识信息外，不在格式中列举的就是不能提供的，以下内容未经个人授权是不允许提供的：4.2.2数据处理·基本流程整个数据处理过程分为数据筛选、数据转化、数据加工和数据清洗4个步骤。数据筛选主要是在海量的信息中剔除虚假信息，提取有用的信息；数据转化实际上是在第一步的基础上生成相关变量，这些变量数量较多；数据加工是根据最终服务的需求生成指定的变量或产品；数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。·关键技术征信数据的处理过程涉及很多技术，总体而言需要数据库技术、个人数据配对处理、特征变量技术和数据库分析技术。数据库技术的核心掌握在Oracle、IBM、SAP等手中，数据分析技术掌握在FICO公司手中，征信公司本身掌握个人数据配对技术和特征变量生成技术。征信公司在对外服务过程中大多数是以特征变量的形式提供，我们看到的信用报告、FICO分数只是其中一部分。5.个人征信巨头研究5.1益百利（EXPERIAN，股票代码：EXPN.L）5.1.1收入和净利润缓慢增长益百利为美国第一大个人征信公司，我们跟踪的数据表明，2006-2014年收入和净利润都在稳定增长，2014年财年公司收入达到288亿元，EBIT达到78亿元。公司2006-2014年财年8年的收入复合增长率为6.1%,8年EBIT的复合增长率为7%，其增长的动力主要来自国内业务。5.1.2收入集中在美国本土，主要服务金融及个人部门从地区收入结构来看，美国国内收入占50%的比重，英国、拉丁美洲和EMEA分别占20%、19%和11%的比重，其在美国和英国均为最大的个人征信机构，且近两年趋势表明美国和英国增长速度高于其他地区。从产品结构来看，信用服务、消费者服务、营销服务和决策分析分别占47%、22%、19%和11%的比重。信用服务即为金融等信用报告使用机构提供消费者信用报告、消费者信息甄别服务；消费者服务主要指以年费形式提供针对个人的信用欺诈、信用监控服务，及时知会消费者，也包含提供增加个人信用分数的建议；营销服务和决策分析针对企业，前者主要利用个人征信数据，后者是输出公司自身建模和软件，类似管理咨询。5.1.3客户较为分散通过公司2006年和2012年客户结构的数据对比，发现金融公司在受到金融危机创伤之后收入占比下降近25个百分点，2012年已经只占30%的收入比重；个人、零售商、汽车商等占比均在提升，尤其是个人服务提升10个百分点达到20%，非金融公司总体占比为70%。2012年数据显示客户集中度较低，TOP10公司带来的收入占比仅为10%，TOP50占比也仅为20%，最大的客户占比2%左右，说明需求主体的分散，或者说需求的普遍化。5.1.4年均个人信用报告数量8.75亿次公司日均提供信用报告数量为350万份，按50周每天工作5天计算则年提供报告数量在8.75亿份，由于美国收入占比50%，可以测算出美国国内年查询量在4.38亿次。每天接受外部申请核对50万人的基本信息，包括社会安全码、年龄、住址等基本信息，协助完成信用卡申请量为每天50万次。每天更新约6万人信息，接受2万人在线咨询。可见公司业务量频繁。5.1.5股价表现根据益百利2014年年报显示，公司股价在2014年3月31日为对应股价均值为10.81英镑/股，总市值为185.6亿美元，约合人民币1113.6亿元，目前公司市值接近1000亿元。下图为万得资讯导出的数据，反应公司股价走势，上市之后股价涨幅约为100%。5.2艾可菲（Equifax，股票代码：EFX.N）5.2.1收入和净利润保持稳定2005-2013年公司收入和净利润均保持稳定：收入稳定在120-140亿元之间，2007和2012年收入增速达到或超过10%，其余年份均在10%以下，在2008年、2009年受全球经济危机影响，增速为负数；净利润稳定在20亿元附近。5.2.2收入集中在国内、以信息服务为主区域维度看，艾可菲较益百利公司国内收入占比更高，20006-2013年国内收入占比稳定在70%以上，且近年有上升趋势，2013年占比已达77%，2013年英国、加拿大等国家分别占6%比重。产品维度看，公司收入主要分为信息服务费、国际业务、个人解决方案、劳动力解决方案和市场营销服务。各项业务占比趋势上看，信息服务费由2007年53%下降到2013年的44%；个人解决方案和市场营销方案占比均比较稳定，2013年占比分别为9%和4%；劳动力解决方案占比提升趋势明显，由2007年的10%提升到2013年21%，提升11个百分点。信息服务费、个人解决方案、营销方案等与益百利类似，其基础都是个人信用数据，劳动力解决方案是基于个人信用数据为企业服务，提供包括雇员在线信息查询、企业人力数据库管理、评分、预警和防欺诈服务。5.2.3业务多样化公司针对不同业务部门提供的服务不同，总体而言提供13种服务类型，其中在线消费者信息和评分服务为基础服务，评分服务覆盖全部事业部。5.2.4股权结构公司前20股东包括威灵顿管理公司、美国先锋集团、纽银梅隆、摩根大通、道富投资、巴克莱全球投资、黑石等赫赫有名的投资公司、银行、财团和私募基金，合计占有64.31%的股权，最大股东为威灵顿管理公司占有10.33%的股权。5.2.5股价表现艾可菲公司上市之后股价表现较好，由1980年的22.63美元/股上涨到2014年最高3974.11美元/股，上涨174.61倍，其主要涨幅在1980-1994年的14年时间，由22.63美元上涨到1994年底的605美元，上涨25.7倍。1980年正好是卡特总统解除对银行业限制，大型全国性银行开始出现，同时信用卡和银行卡联盟产业链已经完善，消费信贷开始崛起。纵观美国近45年循环消费信贷增速记录，除了1969-1971年超高速增长，1977年的112%的增长，1983-1991年持续9年每年超过10%增速，也正好是艾可菲股价表现最好时机，与行业背景相符。5.3三大巨头基本指标对比3大巨头益百利、艾可菲、全联3大巨头多数通过并购达到全美成年人口数据的全覆盖，尤其是全联1988年才开始提供服务，通过并购40多个信用局后迅速成为前三。3大信用局均实现美国成年人口的全覆盖，同时覆盖美洲、欧洲等国家人口，全球覆盖人数均超过5亿。益百利覆盖国家数达到35个，在美国本土和英国都是最大的个人征信机构；艾可菲和全联分别为14和25，但从业务集中度来看，艾可菲和全联美国本土收入占比超过75%，全联更是达到85%。益百利公司每日个人信用报告数量达到350万份，年度报告量为8.75亿份，为世界最大。员工人数为15000人，从人均净利润指标看，益百利为40万元/人.年，艾可菲为30万元/人.年，全联由于为非上市公司数据难以获取不作比较。收入结构上看，益百利和艾可菲均有接近70%的数据来自与信息服务和消费者个人服务，所不同的是益百利客户主要来自金融和个人两个部门，而艾可菲主要来自金融、企业、个人三个部门，反应各自侧重点不同。由于美国存在反垄断法，在历史上也存在AT&T、标准石油公司等巨头被肢解的案例，因此征信行业格局不会存在1家垄断的局面，3强格局会比较稳定。5.4其他相关公司在3大巨头之外还存在400家左右的区域性或专业性的征信公司。通过研究艾可菲公司的年报发现，存在如ADP、PAYX、FAIRISAACCORP等被视为其竞争对手的公司。下表所列举的公司均在各自的领域有利基，但都是基于个人信用信息的服务，比较有特色的是ADP和PAYX，分别提供企业人力资源、薪酬等解决方案和中小型企业工资处理服务，收入和净利润规模较大。个人理解个人征信市场是大数据的落地，也只是大数据的一个典型应用，在其之上会延生出很多专项服务，存在很多机会。6.我国征信行业发展路径在2014年5月31日推出的深度报告《千亿蓝海即将开启，关注征信发牌机会》中，我们判断我国征信行业发展还处于初期，中国整体征信市场（包括个人征信、企业征信、评级机构）等才20亿，且绝大部分为评级公司占据，留给个人征信行业空间很有限，可以说是“小荷才露尖尖角”的状态。因此对我国征信行业发展路径是各方都很关注的问题，我们只是试图探讨其中的可能性。6.1发展背景6.1.1中国消费信贷发展迅猛，但与美国仍然存在巨大差距在分析美国个人征信市场背景时我们尤其关注美国消费信贷的发展情况，因为其是推动个人征信市场的最直接的推动力和最强劲的需求方。根据国家统计局数据，我国纯消费信贷（扣除房地产贷款）在1998-2013年共计15年的发展历程可谓波澜壮阔，15年的复合增长率达到56%，由1998年的46亿元增长到2013年的3.98万亿，增长865倍。究其原因是因为我国自1980年代末由中国银行引入信用卡，从此一发不可收拾；2002年中国银联成立，标志中国的银行卡联盟成立，极大提升了支付体验，为消费信贷大发展铺平道路。2008年后由于4万亿投资和中国经济强劲增长，收入预期得以改变，同时网上购物成为一种习惯，3重力量推动消费信贷取得爆发式增长。尽管如此，通过对比中美消费信贷占GDP比重指标发现，我国目前可比口径消费信贷占GDP比重仅为7%左右，为美国1949年水平，与现在美国消费信贷占GDP比重差距13个百分点，差距接近2倍，显然两者差距巨大。这意味着我国的消费信贷仍有较大的发展空间，个人征信市场也才刚刚启动。6.1.2我国刚刚启动立法我国自2000年开始在上海地区出台个人征信的试点办法，2001年在深圳出台了类似管理办法，2005年出台了全国范围类的《个人信用信息数据库管理暂行办法》，2013年1年出台了针对行业的管理条例和针对征信机构的管理办法，说明立法在逐步推进。虽然目前出台了5项针对个人征信的管理办法或条例，但都没有上升到国家法律层面，因此后期我们期待类似美国在1971年生效的《公平信用报告法》类似的法律，在数据传递路径、个人征信合法使用者、失信机构惩戒等方面进行规范。6.2发展路径6.2.1美国发展模式纵观美国110多年个人征信发展历史，1950年是个分水岭。信用卡的出现、银行卡联盟建立、银行的大型化、信息技术大发展、法律完善等都出现在1950-1980年的30年间，为消费信贷迅猛发展奠定了物理基础、法律基础，从而带动个人征信市场的大发展和应用范围的扩大。美国现代征信机构的发展完全自下而上，通过兼并整合逐渐发展成为3家全国性的大型征信局，在发展过程中并未看到政府机构的主导，实行纯市场化运作。6.2.2我国发展现状及路径推断我国发展模式与美国有根本不同，我国采取自上而下的发展模式。由于我国中国人民银行对股份制商业银行和地方银行极强的控制力度，自2004年成立的中国人民银行征信中心开始的个人征信数据库建设工作就是自上而下的模式，数据的所有权在央行（美国3大巨头数据库的所有权和使用权合二为一）。正是这种模式使得我国个人征信系统的数据库建设工作较美国动作更为迅速，我们花10年时间做到8亿人口的覆盖，美国花费80年（真实有效时间为1950-1980年的30年）实现2亿人口的覆盖。目前数据建设工作已经接近后半段，未来10年实现全覆盖是大概率事件。后期我国个人征信市场还有3件大事要做：一是发牌，让渡使用权，明确个人征信业务市场化主体；二是立法，通过2-3年的立法明确合法使用报告的主体和规范业务流程。三是数据全覆盖和模型的引进，目前央行个人征信系统已经做到60%的覆盖率，随着城镇化率提升，覆盖率将逐渐提升；评分模型是一种分析技术和风险管理思想，在美国也不是产业链最核心的环节，国内直接引入消化即可。6.3行业空间测算在2014年5月31日我们推出的深度报告《千亿蓝海即将开启，关注征信发牌机会》中，我们提到个人征信市场达到1000亿，我们测算的依据为人口总数、城镇化率、成年比率、查询单价、收费信用报告查询次数等。这个空间的达成有一系列的假设条件，比如个人查询频率达到每人每年7次，这个条件需要国家法律的明确。我国现实情况是在使用房贷和车贷的情况下才可能使用个人信用报告，而对招聘企业、保险机构、司法案件中、个人并无明确的需求。同时还隐含了一个消费习惯改变的大前提，目前我国个人消费习惯偏向于保守，但我们已经看到这种改变的趋势。比如汽车信贷，根据人民网的监测数据我国2013年只有17.4%的人选择应用信贷方式购买汽车，与美国90%的比例相差甚远。但同时也观察到80年后贷款购车的比重由2010年的23.5%提升至2013年的43.9%，表明每个年代的人群消费习惯迥异，随着时间的推移整个民族的消费习惯都将产生巨大的改变。综合判断我们认为达到1000亿级别空间是大概率事件。7.A股投资机会的判断征信行业发展对A股计算机公司而言是较大的机遇，在上篇深度报告中我们已提出关注发牌的机会。更进一步讲，在未来个人征信产业体系中，需要第3方数据处理公司的存在作为某些特殊行业与征信公司的桥梁，即将某些行业信息进行简单加工后卖给个人征信公司；也需要专业第3方公司存在作为征信公司的下游利用获得个人征信数据为各类企业的桥梁以实现增值服务。这两种公司客观上要求具备数据挖掘能力，后者更需要对行业规模、公司管理和运作有深刻认识，卖的是一种思想。遵循这个思路，我们认为可以关注可能获得个人征信牌照的银之杰（300085.SZ）、关注与中国人民银行有过紧密合作的中科金财（002657）、关注未来可能成为行业第3方公司的华宇软件（300271.SZ）、安硕信息（300380.SZ）、赢时胜（300377SZ）。

篇2：中国征信发展

2013-2018年中国征信服务业市场调研及发

展趋势预测报告

第一章 征信服务业概述 第一节 征信服务业定义

第二节 征信服务业行业发展历程 第三节 征信服务业分类情况 第四节 征信服务业产业链分析

第二章 2011-2013年中国征信服务业行业发展环境分析 第一节2011-2013年中国经济环境分析

一、宏观经济

二、工业形势

第二节 征信服务业行业相关政策

一、国家“十二五”产业政策

二、其他相关政策

第三节 2011-2013年中国征信服务业行业发展社会环境分析

一、居民消费水平分析

二、工业发展形势分析

第三章 中国征信服务业市场现状分析 第一节 征信服务业行业总体规模 第二节 征信服务业发展概况

一、2011-2013年征信服务业发展分析

二、2013-2018年市场规模预测

第三节 征信服务业机构市场容量概况 第四节 征信服务业产业的生命周期分析 第五节征信服务业产业供需情况

第四章 征信服务业国内价格走势及影响因素分析 第一节 国内征信服务业2010-2012年价格回顾 第二节 国内征信服务业当前市场价格及评述 第三节 国内征信服务业价格影响因素分析

第四节 2013-2018年国内征信服务业未来价格走势预测

第五章 2011-2013年我国征信服务业行业发展现状分析 第一节 我国征信服务业行业发展现状

一、征信服务业行业品牌发展现状

二、征信服务业行业需求市场现状

三、征信服务业市场需求层次分析

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四、我国征信服务业市场走向分析

1、培训质量将更加全面

2、培训合作将得到巩固

3、认证项目将得到统一

4、培训要求更加迫切

5、培训教育模式将会突破

6、期待资本的融入

第二节 中国征信服务业产品技术分析

一、职教与高校互补性加强

二、“知本”时代职业培训理念的创新

三、征信服务业学员消费更加理性

四、就业导向成首要关注点

五、认证培训势头依旧热力不减

六、征信服务业课程标准化成为重要趋势

七、行业将更注重提升就业推荐能力 第三节 中国征信服务业行业存在的问题

一、国内征信服务业产品市场的三大瓶颈

二、征信服务业产品市场遭遇的规模难题 第四节 对中国征信服务业市场的分析及思考

一、征信服务业市场特点

二、征信服务业市场分析

三、征信服务业市场变化的方向

四、中国征信服务业行业发展的新思路

第六章 2012-2013年中国征信服务业行业发展概况

第一节 2012-2013年中国征信服务业行业发展态势分析 第二节 2012-2013年中国征信服务业行业发展特点分析

第七章 征信服务业行业市场竞争策略分析 第一节 行业竞争结构分析

一、现有企业间竞争

二、潜在进入者分析

三、替代品威胁分析

四、供应商议价能力

五、客户议价能力

第二节 征信服务业市场竞争策略分析

一、征信服务业市场增长潜力分析

二、征信服务业产品竞争策略分析

三、典型企业产品竞争策略分析 征信服务业主要发展策略

第三节 征信服务业企业竞争策略分析

一、2013-2018年我国征信服务业市场竞争趋势

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二、2013-2018年征信服务业行业竞争格局展望

三、2013-2018年征信服务业行业竞争策略分析

第八章 征信服务业行业投资与发展前景分析

第一节 2012-2013年征信服务业行业投资情况分析

一、2012-2013年总体投资结构

二、2012-2013年投资规模情况

三、2012-2013年投资增速情况

四、2012-2013年分地区投资分析 第二节 征信服务业行业投资机会分析

一、征信服务业投资项目分析

二、可以投资的征信服务业模式

三、2013年征信服务业投资机会

四、2013年征信服务业投资新方向 第三节 征信服务业行业发展前景分析

第九章 2013-2018年中国征信服务业行业发展前景预测分析 第一节2013-2018年中国征信服务业行业发展预测分析

一、未来征信服务业发展分析

二、未来征信服务业行业技术开发方向

三、总体行业“十二五”整体规划及预测 项细分行业领域确定为电子信息制造业十二五发展重点 2012年全年电子制造业产业规模稳步增长 IT从业人员将增30万人

第二节2013-2018年中国征信服务业行业市场前景分析

一、产品差异化是企业发展的方向

二、渠道重心下沉

第十章 2013-2018年征信服务业行业发展趋势及投资风险分析 第一节 当前征信服务业存在的问题 第二节 征信服务业未来发展预测分析

一、2013-2018年中国征信服务业行业发展规模

二、2013-2018年中国征信服务业行业发展趋势预测 第三节 2013-2018年中国征信服务业行业投资风险分析

一、市场竞争风险

二、政策和体制风险

三、进入退出风险

1、进入壁垒

2、退出壁垒

第十一章 征信服务业国内重点生产厂家分析 第一节 A

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一、企业基本概况

二、公司经营与财务状况

1、企业偿债能力分析

2、企业运营能力分析

3、企业盈利能力分析 第二节B

一、企业基本概况

二、公司经营与财务状况

1、企业偿债能力分析

2、企业运营能力分析

3、企业盈利能力分析 第三节C

一、企业基本概况

二、公司经营与财务状况

1、企业偿债能力分析

2、企业运营能力分析

3、企业盈利能力分析 第四节d

一、企业基本概况

二、公司经营与财务状况

1、企业偿债能力分析

2、企业运营能力分析

3、企业盈利能力分析 第五节e

一、企业基本概况

二、公司经营与财务状况

1、企业偿债能力分析

2、企业运营能力分析

3、企业盈利能力分析

第十二章 征信服务业地区销售分析

第一节 中国征信服务业区域销售市场结构变化 第二节 征信服务业“东北地区”销售分析 第三节 征信服务业“华北地区”销售分析 第四节 征信服务业“中南地区”销售分析 第五节 征信服务业“华东地区”销售分析 第六节 征信服务业“西北地区”销售分析

第十三章2013-2018年中国征信服务业行业投资战略研究 第一节2011-2012年中国征信服务业行业投资策略分析

一、征信服务业投资策略

二、征信服务业投资筹划策略

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三、2013年征信服务业品牌竞争战略

第二节2013-2018年中国征信服务业行业品牌建设策略

一、征信服务业的规划

二、征信服务业的建设

三、征信服务业业成功之道

第十四章 市场指标预测及行业项目投资建议 第一节 中国征信服务业行业市场发展趋势预测 第二节 征信服务业产品投资机会 第三节征信服务业项目投资建议

一、行业投资环境考察

二、投资风险及控制策略

三、项目投资建议

图表略......网 址：

篇3：聚焦中国征信蓝海扩容

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的话, 还需要靠各个公司的业务模型将其落地, 就好比将矿山中提炼出的金属最终变成合金, 最后的一步还是要看各个机构的看家本领。广发银行信用卡中心决策管理总经理龙雨表示, 银行内部都会有一套比较严谨的评级机制, 外部的征信可能变成银行内部评分的变量或者决策的节点, 银行不会单纯因为一个人外部评分高就作出信贷决策, 但外部的评级会增加银行考察客户的维度, 为信贷决策提供重要的参考。

隐私泄漏的风险

民营机构涉水个人征信是否会出现隐私泄漏, 成为当前最为引人关注的焦点。目前, 我国尚无专门的个人隐私权保护法, 对于哪些数据涉及个人隐私权需要保护, 缺乏明确的法律规定。《征信业管理条例》仅规定了征信机构不得采集个人收入、存款、有价证券、不动产信息等。但在大数据时代, 互联网征信公司采集的支付宝转账记录、余额宝金额、理财通个人资产等信息是否属于个人隐私及如何保护, 尚无定论。通过这些信息, 互联网征信机构完全可以生成对个人收入、存款情况的大致评估, 这些“衍生”信息又该如何保护, 也仍处于无法可依的状态。保护信息安全, 防范个人隐私泄漏, 将成为民营征信机构涉足互联网征信领域必须面对和亟待解决的问题。

央行征信中心副主任王晓蕾在2015年上海新金融峰会上表示, 从整个中国来讲, 一方面, 从信息来源、数据加工处理方式还是对外服务范围来讲, 征信突破了最传统、最狭义的征信范畴。另一方面, 个人数据保护的问题也非常迫切。在可见的未来, 数据将是每一个个人和机构最有价值的资产。然而, 对于这个资产的归属和定性却仍然存在着模糊的地方。甚至包括在多大程度上能够使用这个数据, 仍然存在着模糊地带。

近期阿里云发布的《数据保护倡议书》提供了一个看待问题的视角, 《倡议书》写道, 任何运行在云计算平台上的开发者、公司、政府、社会机构的数据, 所有权绝对属于客户, 客户可以自由安全地使用、分享、交换、转移、删除这些数据。也就是说, 数据的最终所有权是属于用户的。

央行征信中心副主任王晓蕾建议, 应当把个人和其所产生的数据分割开来。当个人所产生的数据不和他本人“挂钩”的时候, 这个数据就成为了整个社会的资源和财富。但是, 如果要把个人产生的数据跟本人“挂钩”的时候, 则一定要尊重他本人的意愿, 这就是所谓“同意原则”。

中国银行资深研究员王永利撰文指出, 巨量的信息中也有“废料”, 无论个人还是机构信息, 涉及的地域、领域越广, “废料”也就可能越多。倘若每家民间征信机构各自为营地处理信息, 很可能出现最终产品不符合经济、社会总体发展的情况。因而, 成立并完备国家级征信信息中心这一机构的重要性再次凸显。王永利建议国家从统筹整个社会信息的角度出发, 尽快建立起统一的公民身份信息采集标准, 避免各机构数据在后期加工时遭遇技术瓶颈。并且, 应该在此前提下构建出公民身份的认证和信用体系。

芝麻信用总经理胡滔则希望监管能在保护用户隐私和提高数据使用效率上做出调合。一方面要避免大数据的泛滥所导致的对个人隐私的破坏, 另一方面也不能过度强调保护隐私而让数据成为“孤岛”。

加强立法和适度监管

目前, 我国的征信市场发展还很不完善, 与国外发达国家相比还有很大的差距。民营征信机构的加入, 将给我国征信市场注入巨大的生机和活力。但是, 也必须清醒地看到, 民营机构做征信, 我们没有成熟的经验可循, 必须在探索中前进。尤其是在当前个人信息保护和相关监管机制尚不明确的情况下, 民营征信机构在发展的过程中必然会面临诸如个人隐私保护、信息安全管理、同业竞争、末位淘汰等诸多问题。

我国有关征信业的法律法规的规制对象主要是传统金融领域, 《征信业管理条例》及其配套制度初步构建了我国征信业的法律法规框架, 但是《征信业管理条例》是否满足大数据时代征信业务的规则要求, 尚未得到市场验证。目前, 缺少对大数据时代征信活动的规范, 如有关大数据采集、整理、保存、加工和处理的制度要求。因此, 还需要进一步细化和完善征信业务规则, 以更好促进大数据时代征信市场的发展。

另外在个人征信发展最成熟的美国, 关于个人征信行业的法律有17部, 而我国目前仅有两部相关条例, 没有关于个人隐私保护的专门法律。因此, 国家应加快《征信业管理条例》相关配套制度的建设, 加快个人隐私保护立法进程。

征信业监管技术和水平需改进。大数据时代给征信业发展带来深刻影响, 同时也对征信业监管提出了更高的要求:适度监管、不过分干预、不阻碍。互联网时代对征信业监管的一个重要原则应当是在保护消费者权益和隐私的前提下, 为征信机构采集更多有价值的信息创造有利的发展环境, 实现商业与个人利益的平衡。要适应大数据时代的征信监管需求, 征信监管水平要能跟上大数据征信的发展水平, 监管政策要符合大数据的基本规律, 监管人员要具有适应大数据的知识和能力。在行业自律监管方面, 我国行业监管尚未发育成熟, 行业标准尚未统一, 行业规范以及行业职业道德等内容亟需完善。

“八仙”过海扩容信用蓝海

2015年1月5日, 央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》, 首批8家机构被央行列为通知对象, 分别为:腾讯征信、芝麻信用、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用、北京华道征信。

有知情人士称, 个人征信牌照最快在8月底或9月初下发。首批8家接到通知的机构中, 或有机构无法在首批拿到这一牌照。此外, 有知情人士称, 北京的几家征信机构在7月接到通知, 要求在7月31日之前, 补充一部分材料, 原因是此前上交的材料有遗漏或不合规的地方。“每家补交的内容应该也不一样”, 上述知情人士称。

据了解, 早在2014年9月, 央行曾集中调研过个人征信机构。2015年1月5日正式下发通知, 要求8家机构做好个人征信业务准备, 筹备期为6个月。4月, 8家机构分别向央行做中期汇报工作, 汇报内容集中在组织架构、综合业务、内控制度、技术支持四个维度。

这一时期, 各家机构前后推出了各自的征信产品, 如芝麻信用的“芝麻分”, 拉卡拉征信的“考拉分”, 华道征信的“猪猪分”, 腾讯征信对部分QQ用户开放的信用评分等。7月上旬, 央行逐一完成8家机构的验收工作。

在这8家机构中, 芝麻信用、腾讯征信、考拉征信、前海征信定位于“互联网+大数据”的征信公司;中诚信征信和鹏元征信的大股东是以企业信用评级业务起家, 这两家主要面向机构提供服务:中智诚征信和华道征信则以反欺诈业务见长。目前, 8家征信机构之间的差别主要在于业务侧重和数据来源。

其中, 最受市场关注的无疑是芝麻信用和腾讯征信两家。1月28日, 芝麻信用首先开始公测, 其推出了中国公民个人首个信用评分“芝麻分”。媒体从芝麻信用处了解到, 目前开通芝麻分的用户达到了4000万。除了快速积累用户, 在公测这段时间, 芝麻信用还接入了租车、酒店、签证等场景, 这使得芝麻分应用场景更为广泛。与此同时, 芝麻信用还对征信的数据模型进行了检验。“芝麻分”只是芝麻信用整体业务的冰山一角。未来, 芝麻信用希望通过输出其技术能力, 一方面为合作机构提供征信服务;另一方面, 可以借助阿里在大数据和云计算方面的优势, 与更多的合作伙伴在数据共创的基础上, 挖掘数据中所包含的信息, 并针对每一个行业提供具体的解决方案。

与芝麻信用采取评分的方式不同 (注:芝麻信用分最低350分、最高950分、分数越高代表信用程度越好) , 腾讯征信将采用星级标注的方法来评价个人信用, 最高为7颗星, 5颗星以上就算优秀。基于腾讯多年在社交领域上的积累, 腾讯征信未来的业务将集中于金融反欺诈和个人信用评价两个领域, 而社交数据是其有别于其他征信机构重要的数据来源。

腾讯征信总经理吴丹表示, 腾讯征信主要的服务对象是个人和金融机构, 通过征信, 个人用户未来在租车、婚恋、网购、酒店里都能享受更快捷的服务。另一方面, 有信用评级的客户可以更方便地得到贷款。

虽然高信用评分可以为个人带来各种生活便利, 但是征信主体还是为放贷机构贷款服务。因此, 征信机构的主要客户仍是商业银行、互联网金融企业、P2P网贷平台、消费金融机构等事实上从事放贷的机构。

很多公司也对第二批个人征信牌照跃跃欲试。比如, 国内知名的电商京东就于近日宣布入股美国新兴的大数据征信公司Zest Finance, 以期在大数据征信领域进行技术和人才储备。

据报道, 除了京东金融以外, 百度金融、小米、快钱、宜信等企业也有意竞逐第二批征信牌照。此外, 北京安融征信、拍拍贷等机构也表现出了对牌照浓厚的兴趣。有消息称, 目前已经有30多家企业有意申请第二批征信牌照。

总把关:苏丽霞

栏目主持:黎风

执行编辑:薛盘栋

篇4：中国互联网征信的发展简述

关键词：互联网;征信系统;发展

中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：1671-864X（2015）04-0043-01

一、中国互联网征信发展现状

第一，互联网征信活动日益頻繁。一是以阿里巴巴为代表的电商平台对用户在网上交易的行为数据进行采集、整理、保存、加工，提供给阿里小贷或与其合作的商业银行，再经过深度挖掘和评估，形成对客户的风险定价，并用于信贷审批决策。二是以宜信、陆金所为代表的较大型的P2P网贷平台自建客户信用系统，并用于自身平台业务。三是以网络金融信息共享系统、小额信贷行业信用信息共享服务平台为代表的同业信息数据库通过采集P2P平台借贷两端客户信息，向加入该数据库的P2P等机构提供查询服务。

第二，互联网征信平台初具规模。一是人民银行征信中心控股的上海资信有限公司开发的网络金融信息共享系统，日均查询量达到2000次。二是北京安融惠众征信有限公司创建的“小额信贷行业信用信息共享服务平台”有信用交易信息记录的自然人信息主体数量突破100万人。

二、互联网征信和传统征信的主要区别

从表面上看，互联网征信和传统征信似乎只是数据的获取渠道不同，前者主要来自于互联网，后者主要来自于传统线下渠道，但是二者存在较大的区别，主要表现在以下四个方面。

第一，在数据范畴和内涵方面，传统征信数据来自于借贷领域并主要应用于借贷领域，而互联网征信获取的主要是信息主体在线上的行为数据，包括网上的交易数据、社交数据以及其他互联网服务使用中产生的行为数据等，而互联网的行为轨迹和细节更多反映人的性格、心理等更加本质的信息，可以用来对信息主体的信用状况进行推断。

第二，在信用评价思路方面，传统征信的思路是用昨天的信用记录来判断今天的信用。这就存在两个问题，一是昨天信用记录不好的人今天是否仍然是一个高风险者;二是对于过去没有发生过信用记录的人，如何判断其信用状况。对于第一个问题，互联网征信所获取的数据可以实时地反映个人的行为轨迹，并以此推断个人相对稳定的性格、心理状态和经济状况，进而推断其未来的履约能力。第二个问题则引出了两者的第三个差异。

第三，在覆盖人群方面，随着互联网的不断普及，征信数据范围和来源渠道日益广泛，同时互联网技术的使用极大地降低了数据采集成本。因此，互联网征信可以覆盖到过去没有信用记录的人，利用他们在互联网留下的信息数据作出信用判断。

第四，在应用领域方面，互联网征信因为数据来源、数据内涵、模型思路的不同，信用评价更趋于对人的一些本性的判断，可以运用于借贷以外更广的场景，生活化、日常化的程度更高，比如应用于租房、租车、预订酒店需要支付押金或预授权等现实中非常常见的各种履约场景。

三、互联网征信存在的主要问题

第一，信息标准和共享机制有待建立。一是当前个人和企业网络信息采集标准、信用报告格式规范、征信服务标准等缺乏，制约了互联网征信机构利用信息技术提高信息采集、加工和应用的效率。二是互联网征信条件下的信息共享问题尤为突出，互联网金融企业间的数据库由于涉及企业的核心竞争力，在没有建立起相应的利益激励机制的情况下，大多不愿意共享。

第二，合法合规风险凸现。当前，互联网征信活动存在违反《征信业管理条例》有关管理法规的法律风险。

第三，信息安全风险突出。互联网征信对互联网以及技术的依赖度更高，面临的信息安全风险更加严峻。

第四，监管压力和挑战较大。一方面主要针对传统征信业务的现场检查和非现场监测手段和措施应用在互联网征信上的效果可能会大打折扣。另一方面互联网征信的监管不仅需要征信业务专业人才，还需要精通计算机、网络通信等业务的复合型人才。

四、推动互联网征信规范发展的建议

第一，建立健全信息标准和共享机制。一是支持互联网金融龙头企业根据互联网征信的特征制定自身的信用信息标准。二是探索将符合条件的互联网金融企业征信数据接入人民银行征信系统，实现国家金融基础数据库信息在更大范围内的共享利用。三是支持互联网金融征信平台建设，探索建立与金融信用信息基础数据库存在映射关系的互联网金融征信系统。

第二，加强信息安全监管和信息主体权益保护。一是加大征信市场监管力度。二是明确互联网金融征信的数据采集方式、范围和使用原则，建立互联网金融企业信息采集、使用授权和个人不良信息告知制度。三是大力推进身份认证、网站认证、电子签名及数字证书等安全认证，落实信息安全等级保护制度。四是加强信息主体权益的保护，强化部门间合作，建立多渠道的个人信息保障与救济机制，受理并及时处理信息主体的投诉，完善异议处理和侵权责任追究制度。

第三，完善互联网征信监管。一是探索建立符合互联网征信特点的监管方式和手段。二是加大征信监管人才引进力度，不断充实监管队伍，提高监管者的专业能力。三是强化监管的技术支撑，探索实施全流程监管。

参考文献：

[1]袁新峰;关于当前互联网金融征信发展的思考[J];征信;2014年01期

[2]黄玺;互联网金融背景下我国征信业发展的思考[J];征信;2014年05期

作者简介：孔得宇（1989.04-），男，汉族，籍贯：山东省潍坊市，在读研究生，聊城大学教育科学学院，应用心理学。

篇5：中国人民银行征信中心介绍

作者：金投网

中国人民银行征信中心是中国人民银行直属的事业法人单位，主要任务是依据国家的法律法规和人民银行的规章，统一负责企业和个人征信系统（又称企业和个人信用信息基础数据库）的建设、运行和管理。

人民银行于1997年立项建设银行信贷登记咨询系统。2004年2月，人民银行又启动了个人征信系统建设，同年4月成立银行信贷征信服务中心。2006年 1月，全国集中统一的个人信用信息基础数据库建成并正式运行。同年7月底，银行信贷登记咨询系统升级成为全国集中统一的企业信用信息基础数据库。在此期间企业和个人征信系统一直作为人民银行的金融信息化项目管理，与人民银行征信管理局合署办公。戴根有同志兼任征信管理局局长和信贷征信服务中心主任。

经中编办批准，2006年11月，人民银行征信中心正式注册为事业法人单位，注册地为上海市浦东新区。2007年4月17日，人民银行党委决定征信中心与征信管理局分设，戴根有同志专职任征信中心主任。2008年5月9日，人民银行征信中心在上海举行揭牌仪式，目前在北京和上海两地办公。

中国人民银行征信中心主要职责：

1、负责拟定企业和个人征信系统建设的总体发展规划，并组织实施。

2、负责制定企业和个人征信系统运行、维护的管理制度。

3、负责制定企业和个人征信系统的业务技术标准。

4、负责企业和个人征信系统建设、运行和维护。

5、负责组织与商业银行及有关方面的业务技术协调工作，采集企业和个人的信用信息。

6、负责汇总和分析企业和个人征信系统中的数据信息，及时提出分析报告。

7、负责向商业银行及有关方面提供企业和个人的信用信息咨询服务。

8、负责组织企业和个人征信系统运行中的争议处理。

9、负责组织对商业银行及有关方面的征信业务知识培训。

10、负责应收账款质押登记公示系统的建设、运行和管理。

11、负责融资租赁登记公示系统的建设、运行和管理。

篇6：中国银行个人征信异议处理流程

异议处理流程包括异议受理、异议信息核查回复、异议解决等三个阶段。为保证异议处理工作时效性，规定应在客户提出异议后的八个工作日之内完成异议处理工作，其中：异议受理工作应在客户提出异议的当日完成；异议核查回复工作应在异议受理后的三个工作日内完成；对需要进行数据修改的客户异议，一级分行应在异议受理后五个工作日内完成本级机构的审批流程，并报送总行。

（一）异议受理采用全员受理和首问负责制

异议申请的受理工作，是妥善解决个人征信异议的第一环。作为国有商业银行，中国银行始终秉承“发挥金融优势，积极回馈社会，恪尽企业责任”和“建立信用中行、构建诚信社会”的经营理念，将加快全社会征信体系的建设作为自身企业文化的精髓，让征信渗透到大家的日常生活和经济金融活动中，影响每个人的思想和行为。无论是前台柜员、行政人员，还是客户经理，大堂经理„„都必须掌握基本的征信知识。

为了使客户提出的异议得到快速响应，缓解客户的焦躁和不满情绪，中国银行围绕“客户至上，忠诚服务”的宗旨，提出了全员受理和首问负责制的服务要求。各业务机构或部门都有义务受理客户通过柜面或客服中心提出的或由中国人民银行交办的异议申请，所有的员工，都能为客户解答与征信相关的基本问题，对于简单的、普遍发生的典型的异议进行解释，协助处理；对于较复杂的客户异议事项，均能按照正确的流程指引客户快速处理。受理人员应及时跟踪本机构或部门所受理异议的处理过程，及时对客户提出的查询进行应答，直至异议得到最终解决，并有责任将最终的更正结果通知到异议申请人。

各机构或部门工作人员在确认客户异议申请资料完整真实后，当日必须将收到的《中国银行个人信用报告异议申请/数据修改审批表》及异议申请相关材料尽快转交本机构异议处理人员。

（二）异议核查回复遵从业务发生地原则，尊重事实，严格审核

按照中国银行的相关规定，各机构要在客户提出异议申请后的三个工作日内完成核查回复工作。异议处理人员在收到涉及本机构的异议申请后，立即启动异议数据核查程序，即根据客户异议申请描述，本着尊重客观事实，还原业务本质的原则，对相关信息认真核查，确认异议信息是否真实存在。如遇特殊情况，要及时向上级机构汇报。

为了确保异议回复真实客观，二级支行要对每一笔异议事项的认定和修改方式进行确认，从经办行的异议处理人员，到个人金融部主任，再到分管行长都必须签字、盖章，然后将核查结果及时通知异议受理机构，并以书面方式告知客户，同时报给一级行个人金融部审批。

（三）发挥科技优势，采取各项措施，及时完成数据更正，解决客户异议

因产生异议的原因多种多样，纷繁复杂。录入错误、系统变更、合同变更、业务流程变化、信用报告错误解读以及融资环境变化、国家政策变化都可能引起异议。为了对客户负责，要求各一级行异议处理员要对二级行上报的异议事项再次审核确认。

中国银行一级行的异议处理员大部分是由具有长期一线业务工作经历，了解业务规章制度和流程的人员担任，同时每年除对他们进行集中培训外，还辅以以岗代训等其他的培训方式，不断提高其业务素质。他们可以凭借完备的征信知识和丰富的经验再次审核异议事项是否符合修改的条件，修改的方法是否完善。对于不合规定的异议申请直接退回；对于符合条件的申请，也必须经过个人金融部分管总经理的签字确认，并加盖公章。以扫描件的形式上报总行会计信息部。

对每一笔分行上报的异议申请，总行分别进行初审、复核和终审，确定最终修改方案，完成修改工作。由于总行人员接触的案例较多，经验更为丰富，同时对个人征信涉及的各个业务系统的关系也有更全面地认识，对征信数据加工和报送要求更加清晰，能够找出更为快捷、妥当的数据修正方案。因此总行会计信息部和银行卡中心分别承担了个人贷款客户和银行卡客户异议数据的修改工作。

（四）按照《征信业管理条例》规定，按期将核查和解决情况书面回复客户

为了认真履行《征信业管理条例》的相关规定，中国银行制定了《中国银行个人征信异议处理回复规范》，依据《中华人民共和国合同法》第十一条：“书面形式是指合同书、信件和数据电文（包括电报、电传、传真、电子数据交换和电子邮件）等能有形地表现所在内容的形式。”的规定，明确规定了当面签字、电话录音、短信回复、电子邮件、信函送达等五种书面回复方式，并要求省分行的异议处理人员做好登记记录，保存相关的证明材料三年以上。