未来征信(大数据征信)：三大数据体系

征信报告三种信用信息产品引言随着经济的发展和社会的进步，信用已经成为一种重要的社会资源，对于个人和企业而言，信用的好坏直接影响着他们在经济活动中的参与程度以及获得的各种资源。

而征信报告作为一种记录和评估个人或企业信用状况的工具，在金融、租赁、购房、购车等领域起着重要的作用。

本文将重点介绍征信报告中的三种信用信息产品，包括个人信用报告、企业信用报告和行业信用报告，并简要分析它们的特点和应用领域。

个人信用报告个人信用报告是记录和评估个人信用状况的一种信用信息产品。

该报告主要包括个人的基本信息（如姓名、id号码、联系方式等）、信用记录（如贷款记录、信用卡使用记录等）、逾期还款记录、个人征信查询记录等内容。

个人信用报告是金融机构和其他信用服务机构评估个人信用状况的重要参考。

个人信用报告具有以下特点：1. 多维度评估：个人信用报告从不同的角度评估个人信用状况，包括个人的信贷记录、还款能力、消费行为等方面。

2. 影响个人信用评分：个人信用报告中的信用记录和逾期还款记录等信息将直接影响个人的信用评分，评分越高，信用状况越良好。

3. 透明度和隐私保护：个人信用报告对于被查询者来说具有很高的透明度，但同时也要保护个人隐私，只有经过授权的机构才能查询和使用个人信用报告。

个人信用报告主要应用于以下领域：1. 金融服务：个人信用报告是银行、信托等金融机构评估个人信用状况和决定是否给予个人贷款的重要参考。

2. 租赁和购房：租赁公司和房屋中介通常会查看个人信用报告，评估租客或购房者的信用状况，并决定是否租赁房屋或购房。

3. 购车和购物：汽车金融公司和一些商家在向个人提供分期付款或提供信用额度时，也会通过个人信用报告来评估个人的信用状况。

企业信用报告企业信用报告是记录和评估企业信用状况的一种信用信息产品。

该报告主要包括企业的基本信息（如企业名称、注册地址、法定代表人等）、企业的信贷记录、企业经营状况、企业征信查询记录等内容。

2021年第1期总第264期征信CREDIT REFERENCENo.12021Serial No.264【特稿】收稿日期：2020-11-13基金项目：国家社会科学基金项目（18BGL056）作者简介：吴晶妹（1964—），女，黑龙江黑河人，中国人民大学财政金融学院教授、中国财政金融政策研究中心研究员，主要研究方向为信用管理。

摘要：展望“十四五”时期，我国征信建设高质量发展需要“征信法”。

制定能够促进平等准入、公正监管与公平竞争的“征信法”是时代所需。

从当前征信体系发展现状、征信范畴与维度、构建新型征信监管、培育与促进社会互信等四个方面论述了“征信法”的必要性和紧迫性。

制定“征信法”对于促进我国征信体系完善和从征信大国向征信强国迈进有重要意义。

关键词：“十四五”规划；征信建设；征信体系；征信业发展；征信法中图分类号：F832.1；D920.0文献标识码：A 文章编号：1674-747X （2021）01-0001-09党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确提出，要“建设高标准市场体系。

健全市场体系基础制度，坚持平等准入、公正监管、开放有序、诚信守法，形成高效规范、公平竞争的国内统一市场。

实施高标准市场体系建设行动。

健全产权执法司法保护制度。

实施统一的市场准入负面清单制度。

继续放宽准入限制。

健全公平竞争审查机制，加强反垄断和反不正当竞争执法司法，提升市场综合监管能力。

深化土地管理制度改革。

推进土地、劳动力、资本、技术、数据等要素市场化改革。

健全要素市场运行机制，完善要素交易规则和服务体系”。

中国人民银行副行长陈雨露在第三届进博会举行的“普惠金融建设和数字化发展”主题论坛上表示［1］：下一步征信监管机构将会同有关部门构建适应数字时代高质量发展的现代征信体系，充分利用好大数据、区块链等新技术，加快推动非信贷类征信信息充分共享，包括大力推动政府数据开放共享和企业化运营，完善数据采集的标准和规则，推进市场化机构之间的信息互联互通和征信一体化。

大数据时代征信大有可为征信是指对企业组织和个人的信用信息进行采集、整理、保存和加工，并向信息使用者提供的活动，其本质在于利用信用信息对金融主体进行数据刻画。

征信是现代金融体系的基础设施。

征信本身不创造信用，却是信用活动乃至整个经济金融体系征信的基石。

现代金融体系中，征信的作用在于利用数据对每个金融主体进行刻画和信用评估，进而激发金融主体间的潜在融资需求，并支撑起总体融资规模的扩大。

因为征信机构承担了部分信用风险管理的职能，金融机构的中介属性将会弱化，整个金融体系的交易成本有望降低。

我国征信行业现状我国征信行业与国外相比起步较晚，无论是征信业务的普及度、商业模式的成熟度还是征信系统的完善程度都较国外有很大差距。

自1980年代末至今，经过20余年的发展，我国征信行业目前形成了公共征信与商业征信并存、以公共征信为主的征信体系。

公共征信体系当前，国内公共征信体系主要是指央行的企业和个人征信系统，即金融信用信息基础数据库，又称企业和个人信用信息基础数据库。

该数据库于2006年在全国正式运行，其前身为1997年开始筹建的银行信贷登记咨询系统，央行于2004～2006年间，组织金融机构建成全国集中统一的企业和个人征信系统，目前由人民银行征信中心负责运营维护，属于非盈利机构，仅收取少量费用，如查询个人信用报告每年前两次免费，第三次起每次收取服务费25元。

数据来源。

全面收集企业和个人信息，以银行信贷信息为核心，还包括社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等公共信息，但目前占比较小。

对于无贷款记录的企业和个人，央行征信系统仅有基本信息。

截至2015年4月底，征信系统收录自然人8.6亿多人，收录企业及其他组织近2068万户。

产品体系。

公共征信体系主要提供以企业和个人信用报告为核心的征信产品。

其中，企业征信包括企业信用报告、关联企业查询、信贷资产结构分析、历史违约率查询等；个人征信包括个人征信报告、信用报告数字解读（信用评分）等。

大数据征信是什么（二）引言：本文是关于大数据征信的第二篇，旨在深入探讨大数据征信的概念、原理以及应用场景。

大数据征信是一种基于大数据技术的信用评估方法，通过收集、整合和分析个人和企业的数据，评估其信用状况和风险水平。

本文将从五个方面详细介绍大数据征信的内涵和实践。

正文：一、数据来源1. 个人基础信息：个人身份信息、教育背景、工作经历等。

2. 金融信息：个人的贷款记录、信用卡使用情况、还款能力等。

3. 社交媒体信息：个人在社交媒体平台上的活动、社交圈子等。

4. 公司信息：企业的经营状况、财务报表等。

5. 其他数据源：包括公共数据、消费数据、地理位置数据等。

二、数据处理和分析1. 数据清洗：对收集到的数据进行去重、修正、填充等处理，以保证数据的准确性和完整性。

2. 数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合，建立个人或企业的全貌。

3. 数据建模：通过机器学习和统计分析等方法，构建评估模型，以预测个人或企业的信用状况和风险水平。

4. 数据可视化：将模型分析的结果以可视化的方式展示，提供给决策者进行参考。

5. 数据隐私保护：在数据处理和分析的过程中，要严格遵守相关法律法规，保障个人和企业的数据隐私安全。

三、应用场景1. 个人信用评估：通过分析个人的金融信息、社交媒体行为等数据，评估个人的信用状况，为金融机构的贷款审批提供参考依据。

2. 企业风险评估：通过分析企业的财务数据、经营状况等信息，评估企业的信用风险，帮助金融机构和供应链管理等领域进行风险控制。

3. 个性化推荐：通过分析个人的兴趣偏好、消费行为等数据，为用户提供个性化的产品推荐和服务。

4. 打击欺诈行为：通过分析大量的数据，发现异常行为和欺诈行为，提醒金融机构和商家注意风险。

5. 市场调研和预测：通过分析消费者的购买行为、市场需求等数据，为企业和政府决策提供市场调研和预测报告。

四、挑战与机遇1. 数据安全与隐私保护：如何在大数据征信的过程中确保数据的安全性和用户隐私的保护是一个重要的挑战。

征信行业的产业链及发展现状分析
一、征信的定义
征信是指依法收集、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。

征信业包括如下部分：征信机构：是指依法设立，主要经营征信业务的机构；
信用报告：是征信机构提供的关于企业或个人信用记录的文件，是征信基础产品，系统记录企业或个人的信用活动，全面反映信息主体的信用状况；
信用评分：是在信息主体信息的基础上，运用统计方法，对消费者或中小企业未来信用风险的一个综合评估；
征信体系：指采集、加工、分析和对外提供信用信息服务，包括征信制度、信息采集、征信机构和信息市场、征信产品和服务、征信监管等方面，目的是在保护信息主体权益的基础上，构建完善的制度与安排，促进征信业健康发展；
社会信用体系：包括制度安排、信用信息的记录、采集和披露机制、采集和发布信用信息的机构和市场安排、监管体制、宣传教育安排等各个方面或各个小体系，最终目标是形成良好的社会信用环境。

二、征信行业产业链分析
征信产业链包括上游的数据生产者、中游的征信机构及下游的征信信息的使用者，其中中游的征信机构运行模式主要有采集数据、加工数据及销售产品。

大数据征信体系的主要模式有哪些（二）引言概述：大数据征信体系是通过采集、整合和分析大量的个人和企业数据，评估其信用状况和风险水平的一种信用评估模式。

本文将探讨大数据征信体系的主要模式。

正文：1. 基于传统信用评估模型的大数据征信体系- 由传统信用评估模型引入大数据分析技术，综合考量个人或企业的信用历史、负债情况、还款能力等信息。

- 利用大数据分析算法和技术，挖掘隐藏在海量数据中的信用潜力，提升传统信用评估模型的准确性和及时性。

2. 基于行为信用评估的大数据征信体系- 通过个人或企业在互联网平台上的行为数据，如在线购物、社交网络、手机使用记录等，进行信用评估。

- 基于行为信用评估的大数据征信体系能够准确捕捉个人或企业的消费习惯、社交关系等信息，更直观地反映其信用状况。

3. 基于社会网络的大数据征信体系- 利用社会网络平台（如微信、微博、LinkedIn等）上的数据，通过分析个人或企业在社交网络中的关系网络，进行信用评估。

- 基于社会网络的大数据征信体系将人们的社交关系纳入考量，通过社交网络中的人际关系和口碑传播等信息，反映个人或企业的信用状况。

4. 基于第三方数据的大数据征信体系- 整合来自不同数据供应商的多维度数据，包括个人或企业的交易记录、职业信息、行为习惯等，进行信用评估。

- 基于第三方数据的大数据征信体系能够利用多样化的数据源，综合考量个人或企业的信用状况，提供全面、客观的信用评估结果。

5. 基于混合模型的大数据征信体系- 将多种大数据征信模型相互结合，综合考量不同模型的优势，提高信用评估的准确性和全面性。

- 基于混合模型的大数据征信体系可以通过不同模型之间的互补和协同作用，更全面地评估个人或企业的信用状况和风险水平。

总结：大数据征信体系的主要模式包括基于传统信用模型、行为信用评估、社会网络、第三方数据和混合模型。

这些模式通过大数据分析技术，在信用评估过程中利用各种数据来源，提高评估的准确性和全面性，为个人和企业提供更可靠的信用评估结果。

基于大数据的征信评价体系研究李翠【摘要】在大数据、云计算以及移动支付等信息技术的高速发展下,传统的征信体系难以满足现代互联网金融的发展需求,与此同时基于大数据背景的互联网征信体系应运而生.本文先从大数据征信产生的背景出发,简述了国内外大数据征信的发展现状,剖析了大数据征信数据的来源及特点,并比对了目前主流的几种征信评分模型,介绍了以芝麻信用为例的大数据征信应用领域,最后对大数据征信体系的发展提出了几点建议,希望对我国大数据征信体系的发展起到积极的推动作用.【期刊名称】《广西政法管理干部学院学报》【年(卷),期】2018(033)003【总页数】4页(P122-125)【关键词】大数据;征信;评价模型;芝麻信用【作者】李翠【作者单位】广西政法管理干部学院信息工程系,广西南宁530022【正文语种】中文【中图分类】F832.4引言近年来，随着大数据、云计算、移动支付等信息技术的发展，互联网金融在我国掀起了一股新的浪潮。

互联网金融将信息技术和传统金融业相结合，应用于生活的各个领域，从教育、科技、医疗到交通运输。

在互联网金融快速生长的同时，大量网贷公司“倒闭潮”，问题P2P平台数不断攀升，“安心金融”“徽金所”先后停业，“e租宝事件”的出现，均暴露出传统的征信体系已经难以满足互联网金融发展的需求，大数据征信体系的不完善已成为制约我国互联网经济发展的主要因素。

因此，进行大数据背景下的互联网征信体系研究，进一步开展征信模型的构建，对创造良性的互联网金融环境，实现我国经济可持续发展具有重要意义。

一、国内外大数据征信的发展现状国外早在19世纪50年代开始研究征信，美国Fair Isaac公司成立了著名的FICO 评分体系，开始利用数据进行信用评分。

FICO体系主要通过客户的信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型、新开立的信用账户5个维度来评定客户的信用得分，贷款方可以根据客户的评分来决定是否发放贷款[1]。

中国大数据征信的三种可能黄鑫宇对于一个只有1/4左右人口被央行征信局所覆盖的国家，大数据征信体系的每一点进步都要显得弥足珍贵。

“停车逃费将与个人征信挂钩”、“2017年房产中介、导游等14类重点职业人员要建信用记录”，这是年前中国征信业内的两则重要讯息。

无论是“芝麻信用700分以上可以进入贵宾室的上海机场”，还是“芝麻信用600分及以上可免费借雨伞、充电宝的北京杭州商场、景区”，你都可以相当清晰地感受到从庙堂到江湖那股“信用原动力”。

在瑞士小镇达沃斯上，CNBC主持人安德鲁·罗斯·索尔金抛给马云一个芝麻信用基于大数据是如何发挥作用的问题。

马云说，芝麻信用评分可以作为租车、租房的资本，更可以作为谈恋爱的资本，丈母娘会对未来女婿说“你要跟我女儿谈恋爱，给我看看你的芝麻评分”。

这是一个多么完美的勾画，特别是对于缺乏征信土壤的中国。

但现实中，基于大数据分析而得到的个人信用评分，却步履蹒跚、充满疑惑。

“我女儿的芝麻分会比我要高，要知道读书的她现在还是要靠我来支援。

”中国银行业协会首席经济学家巴曙松借《普惠金融的中国实践：技术驱动变革》2016年白皮书的发布现场低调地“抱怨”了一番。

“我只给支付宝打了个电话，然后我就收到开头为‘焦局您好的短信。

”上海黄金交易所理事长、央行前金融消费权益保护局局长焦瑾璞在2016中国互金外滩峰会上，引用自己信息“失守”的段子博得了在场观众的会意笑声。

需要特别说明的是，关于信用评分不准确、个人信息泄露的批评，绝不能简单等同于阿里一家的问题，这是以社交行为与足迹为依据之下的征信体系集体的症结。

但对于一个只有1/4左右人口被央行征信局所覆盖的国家，大数据征信体系的每一点进步都要显得弥足珍贵。

金融信用体系的缺失——这是中国与美国互联网产业最大的差异之一。

在《腾讯传》里吴晓波把日后成为腾讯产业基础的Q币产生的原因归结于此，要知道那是在遥远的2002年左右，可是这个话题在今天仍旧经常被谈及。

大数据征信什么意思（一）引言概述：大数据征信是指利用大数据技术和算法模型分析个人或企业的信用情况，从而评估其信用度和风险水平。

通过收集、整理和分析大量的数据，大数据征信系统能够更全面、全面地评估个人或企业的信用状况，为金融机构、企业和个人提供更准确的信用决策依据和风险控制手段。

正文内容：1. 数据来源a. 大数据征信系统主要依赖于互联网、金融机构、公共信息等各种数据来源，包括个人征信报告、借款记录、购物行为数据、社交网络数据等。

b. 通过数据挖掘和数据分析技术，大数据征信系统能够将海量的数据转化为有用的信息，以评估个人或企业的信用风险。

2. 数据处理和分析a. 大数据征信系统使用数据清洗、数据建模和算法模型等技术，对数据进行处理和分析，以提取有价值的信息。

b. 通过数据关联、模式识别和预测分析等技术手段，大数据征信系统能够从海量的数据中发现潜在的信用问题和信用趋势。

3. 信用评估a. 基于数据处理和分析的结果，大数据征信系统会对个人或企业的信用状况进行评估，包括信用度、还款能力、违约潜力等方面。

b. 信用评估结果可以用于金融机构的贷款审批、保险公司的保费定价、企业的商务合作等场景，帮助各方更好地控制风险。

4. 风险预警a. 大数据征信系统能够根据个人或企业的信用状况，预测未来的风险情况，并提供风险预警。

b. 风险预警可以帮助金融机构、企业和个人及时采取风险控制措施，避免损失和不良后果的发生。

5. 带来的影响a. 大数据征信系统的应用可以提高金融机构的信用决策效率，降低风险和坏账率。

b. 对于个人和企业来说，大数据征信系统可以更准确地评估信用状况，帮助其获得更便利的金融服务和商务合作机会。

总结：大数据征信通过利用大数据技术和算法模型，分析个人或企业的信用状况，为各方提供准确的信用决策依据和风险控制手段。

其所依赖的数据来源广泛，包括互联网、金融机构和公共信息等，通过数据清洗和分析技术，对数据进行处理和分析，以提取有价值的信息。