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中国P2P平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国P2P平台行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、P2P平台行业定义 (3)第二章、中国P2P平台行业综述 (4)第三章、中国P2P平台行业产业链分析 (5)第四章、中国P2P平台行业发展现状 (7)第五章、中国P2P平台行业重点企业分析 (8)第六章、中国P2P平台行业发展趋势分析 (10)第七章、中国P2P平台行业发展规划建议 (11)第八章、中国P2P平台行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国P2P平台行业分析结论 (15)第一章、P2P平台行业定义P2P（Peer-to-Peer）借贷平台，作为一种新兴的互联网金融服务模式，自2005年在英国诞生以来，迅速在全球范围内得到普及与发展。
它通过线上平台连接资金需求方（借款人）和供给方（投资者），打破了传统银行作为中介的角色，实现了直接融资。
截至2020年底，全球P2P市场规模已达到约600亿美元，其中中国占据了近40%的市场份额，成为全球最大P2P市场之一。
1.1 行业背景随着金融科技的不断进步与互联网普及率的提高，P2P平台得以快速成长。
2010年至2015年间，中国P2P平台数量从不到100家激增至超过2000家，年复合增长率超过100%。
由于缺乏有效监管，行业一度陷入野蛮生长状态，导致大量问题平台出现，直至2016年后监管政策逐步收紧，行业开始进入规范发展阶段。
1.2 运作机制P2P平台主要通过以下步骤实现借贷双方匹配：1. 注册认证：用户需提交个人信息进行实名认证；2. 发布借款需求：经审核后，借款人可在平台上发布借款项目；3. 投资选择：投资者根据自身偏好挑选合适的借款项目进行投资；4. 资金流转：一旦借款满标，平台将筹集到的资金划转给借款人；5. 还款管理：借款人按约定时间分期偿还本金及利息；6. 收益分配：扣除服务费后，平台将剩余收益返还给投资者。
征信市场发展新趋势研究一、传统征信市场简述传统征信市场是在贸易信用领域（以企业征信为主）和金融信用领域（以个人征信为主）发展起来的，以邓白氏、益博睿、环联、艾克飞、科瑞富等公司为代表，其发展历程经历了萌芽、快速发展、法律完善、兼并整合、稳定发展等几个阶段。
我国贸易信用领域则发展较慢，金融信用领域主要依靠公共征信推动， 2013年《征信业管理条例》实施以来，我国征信市场发展开始加速。
传统征信机构的数据基础是金融信用信息和贸易信用信息，以及部分公共信息、可替代信息等，信息采集机制以自愿共享为主，但由于不同的法律制度，也有不少国家采取法律强制形式共享信息。
传统征信机构的产品是提供信用报告、通用信用评分。
征信机构也通过对各类信用信息的挖掘利用，开发出适应客户不同需求的征信衍生产品，有数据类、工具类、解决方案类、外包服务类等。
传统征信机构的服务渠道主要是对授信机构服务，其主要的盈利模式是出售信用产品和服务给授信机构，服务手段从最初的人工、纸质方式，到通过专网建立共享信息渠道。
传统征信市场的管理主要有欧盟模式和美国模式。
美国强调征信机构的自律，同时辅以政府的监管，如对征信机构采集信息类型不进行限制，获取和使用信用报告一般无须消费者授权，但严格规范了数据使用的用途和目的。
欧盟对个人数据保护则较为严格，始终将保护个人隐私放在第一位，但征信市场的发达程度则相对较低。
二、征信市场的发展新趋势（一）大数据时代的征信新模式大数据时代的产生，对于征信行业具有强大的冲击力，颠覆了我们传统征信的一些理念，征信行业的生产、经营、组织方式正在发生悄然的变革，以积极适应大数据时代的新变化。
从公共信息开放来看，发掘公共信息资源的价值已经成为国际性趋势。
2010年，欧盟委员会提出开放数据战略，旨在将公共部门原始数据作为创新资源利用。
2013年，美国政府将“数据开放”确立为所有联邦政府部门必须遵守的基本政策，创建了供公众查询政府信息的统一门户网站，开放了来自农业等8个领域13万数据集的数据。
征信市场分析现状引言征信市场是指以征信业务为核心的金融市场，它起到了监督和引导金融机构信贷行为、维护金融秩序以及促进金融市场健康发展的作用。
近年来，随着经济的不断发展和金融体系的日益完善，征信市场也得到了迅速的发展。
本文将对当前征信市场的现状进行分析。
征信市场概况征信市场指的是整个征信业务涉及的范围和规模。
目前，我国征信市场主要由两大征信机构主导，分别是国家征信中心和人民银行征信中心。
这两家征信机构在整个市场中占据了主导地位，具有很强的信息采集、处理和管理能力。
征信市场现状分析1. 征信数据质量提高随着征信机构技术水平和数据采集能力的不断提高，征信数据的质量也在逐渐提高。
征信机构通过与其他部门和机构的数据共享，获取到更多的信息来源，使征信数据趋于准确和全面。
2. 征信服务范围扩大随着金融市场的深化和金融产品的多样化，征信服务范围也在不断扩大。
除了传统的个人信用征信外，征信机构还提供了对企业、机构和行业信用的评估和管理。
这为金融机构提供了更多的参考依据，同时也促进了征信市场的发展。
3. 征信机构监管加强随着征信市场的规模不断扩大，监管机构对征信机构的监管力度也在逐渐加强。
目前，人民银行、银监会等监管机构对征信机构的经营行为和数据安全进行了严格的监管，并制定了相关的规范和标准。
这些监管举措有助于保护消费者的个人信息安全和提高征信市场的信用度。
4. 征信服务创新加速在金融科技的推动下，征信市场的服务方式也在逐步创新。
征信机构通过应用大数据、人工智能等技术手段，提供更精准、高效的征信服务。
同时，一些新兴企业也涌现出以征信服务为核心的创新模式，加速了市场竞争和创新。
征信市场未来走向征信市场在未来将面临着一系列的挑战和机遇。
随着金融科技的进一步发展和政策的支持，征信市场有望实现更加个性化、智能化的服务，并为更广泛的金融机构提供支持。
然而，个人信息保护和数据安全问题也将成为征信市场发展的重要议题。
未来，征信市场将更好地发挥监督和服务作用，为金融市场的健康发展提供更有力的支撑。
宏观经济分析报告篇一：宏观经济分析实验报告篇二：2016宏观经济分析报告2016中国宏观经济分析报告姓名：黄璐学号：201320430112班级：1324301专业：市场营销指导老师：熊玮2016年05月14日2016中国宏观经济分析报告2016年将是中国宏观经济持续探底的第一年，也是近期最艰难的一年。
各类宏观经济指标将进一步回落，微观运行机制将出现进一步变异。
这将给中国进行实质性的存量调整、全面的供给侧改革以及更大幅度的需求性扩展带来契机，从而为2017年经济周期的逆转，为中高速经济增长的常态化打下基础。
在世界经济周期、中国房地产周期、中国的债务周期、库存周期、新产业培育周期、政治经济周期以及宏观经济政策再定位等因素的作用下，中国宏观经济将在2016年出现深度下滑，本轮周期的第二个底部可能在3-4季度开始出现。
仍有诸多问题具有一定的不确定性，并将一起决定着本轮中国经济下行的底部以及底部下行的深度和持续的长度。
2016年不仅要面对探底的不确定性，同时还将面临两大类风险：一是微观主体行为整体性变异带来的宏观经济内生性加速下滑的风险;二是各种“衰退式泡沫”带来的各种冲击和系统性风险。
一、国际宏观经济分析2016年世界经济难以摆脱2015年的低迷状态。
（1）美国货币政策的常态化、中国进口需求的进一步回落、国际大宗商品的持续下滑以及全球制造业前期错配带来的深层次问题的显化，都决定了2016年新兴经济体的动荡将超越以往新兴经济体所面临的各类波动。
（2）各类地缘政治的超预期冲击可能导致欧洲经济复苏的夭折。
（3）全球投资收缩和贸易收缩并没有结束，世界宏观经济不仅缺乏统一的宏观经济政策协调，更缺乏经济反弹的增长基础和中期繁荣的基本面支撑。
（4）是世界危机的传递规律决定了本轮危机从金融到实体、从中心到外围的传递并没有结束，新兴经济体的资产负债表调整刚刚开始。
因此，世界经济不仅面临总体性的持续低迷，同时还存在“二次探底”的可能。
2016-2020年中国智慧城市深度调研及投资前景预测报告内容简述自2009年美国IBM提出“智慧城市”概念以来，全球智慧城市建设加快，以智能化为特征的新一代信息技术在交通、能源、公用设施、医疗、水资源管理、公共安全、政府服务和教育等方面的智能实践和应用效果已经凸显。
智慧城市建设成为全球城市发展的战略选择，是城市竞争的制高点。
美国、日本、新加坡、韩国等国家纷纷加大智慧城市建设力度，开辟了城市发展的新模式。
随着我国城市化进程加速，城市压力增大。
智慧城市作为城市发展的内在现实需求，成为催生城市信息化的新浪潮。
中国智慧城市发展面临良好的政策环境，智慧城市已经被国家高层认同，除了城市经济社会发展的客观需求和科学技术的基础支撑之外，最重要的推动因素无疑是我国政府在政策层面的大力扶持和执行举措层面的科学实施。
2012年12月，住建部发布关于开展国家智慧城市试点工作的通知，并印发了《国家智慧城市试点暂行管理办法》和《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》两个文件。
2013年我国进一步增加智慧城市试点地区数量，于1月和8月分别增加了90个和103个地区。
2014年8月，国家发改委、工信部等8部门发布促进智慧城市健康发展的指导意见，提出到2020年建成一批特色鲜明的智慧城市。
2015年政府报告中指出，将提升城镇规划建设水平，发展智慧城市。
2015年3月24日，工信部表示将继续加大对智慧城市、工业4.0以及信息消费等领域的投资，到2020年投资将达6万亿。
“十三五”时期内，将有针对性地组织100个城市大力推进新型智慧城市建设，开展智慧城市建设效果评价工作，分行业、分领域选取一批有代表性的智慧城市优秀案例，以点带面，促进城镇化发展质量和水平全面提升。
随着日后更多城市上马智慧城市建设以及相关服务的推出，我国各地智慧城市建设将带来广阔的产业市场。
中投顾问发布的《2016-2020年中国智慧城市深度调研及投资前景预测报告》共十六章，首先介绍了智慧城市的定义及建设内容，接着对国内外智慧城市的建设现状做了细致的解析，然后报告对智能交通、电子政务、智慧医疗、智能家居、电子商务、智慧旅游等细分产业进行了具体的分析。
2016年山东省录用公务员考试《申论》真题及参考答案（B类）一、给定资料资料12015年3月5日，李克强总理在第十二届全国人民代表大会第三次会议上所作的《政府工作报告》中明确提出制定“互联网+”行动计划，强调：“新兴产业和新兴业态是竞争高地。
制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。
”多位业内人士在接受记者采访时坦言，这是“互联网+”概念在政府工作报告中的首次现身，也是第一次被纳入国家经济的顶层设计，表明国家最高权力机构正式向全国发出“互联网+”的声音。
全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼CEO马化腾在听完总理报告后向记者称：“总理在政府工作报告中提出‘互联网+’的概念，对全社会、全行业来说，是一个非常大的振奋。
”中关村下一代互联网产业联盟秘书长张建宁在接受上证报记者采访时谈到，“互联网+”的提出具有承前启后的作用。
政府此前已经明确提出几大战略性新兴产业，但更多的提法是“培育”，是一个从无到有的过程。
近两年，特别是随着移动互联网的加速发展，云计算、大数据、物联网等新技术更快融入传统产业以及金融理财、打车等民生领域。
而PC互联网时代升级到移动互联网时代后，互联网技术与两化融合相结合会有更多看点。
资料2要通过“互联网+”的形式，改变传统的生产和生活方式，开发出全新的产品和服务。
有人说，“互联网+”，不是要做简单的物理拼盘，而是要创造聚变效应和乘数效应。
这个“聚变效应”和“乘数效应”不是喊出来的，而是用智慧和速度干出来的。
2015年3月初，南开大学“农梦成真”创业团队的“创客”们，来到吕梁山区帮临县枣农卖枣，就很好地诠释了“互联网+”的乘数效应。
2015年年底，“创客”们通过与枣农沟通，通过互联网、微信平台等渠道发布销售信息，使枣农的供枣信息和顾客的需求信息实现互通······如今，12万份网络、微信订单购买的120万斤红枣让他们忙得不可开交。
第1篇一、报告概述1. 报告目的本报告旨在通过对征信数据的深入分析，揭示我国个人征信市场的现状、发展趋势以及存在的问题，为金融机构、监管部门和征信机构提供决策参考。
2. 数据来源本报告数据来源于中国人民银行征信中心、各大商业银行、第三方征信机构以及公开市场数据。
3. 报告范围本报告涵盖个人征信市场的整体情况、征信数据质量、征信产品应用、风险防范与监管等方面。
二、个人征信市场现状1. 市场规模近年来，我国个人征信市场规模不断扩大，预计2023年将达到1000亿元以上。
随着金融科技的快速发展，个人征信市场将继续保持高速增长态势。
2. 市场参与者我国个人征信市场参与者主要包括：（1）中国人民银行征信中心：作为国家级征信机构，负责制定征信行业标准、提供征信数据查询服务等。
（2）商业银行：通过内部征信系统对客户进行信用评估，为信贷业务提供支持。
（3）第三方征信机构：为金融机构、政府机构等提供征信服务。
（4）互联网金融机构：利用大数据、人工智能等技术开展征信业务。
3. 市场竞争格局我国个人征信市场竞争激烈，各大机构纷纷推出各类征信产品和服务，以满足市场需求。
三、征信数据质量分析1. 数据覆盖面我国征信数据覆盖面较广，已覆盖全国大部分地区和人群。
但仍有部分地区和人群的征信数据较为匮乏。
2. 数据准确性征信数据的准确性是征信业务的核心，本报告通过对征信数据进行抽样分析，发现我国征信数据准确性较高，但仍有部分数据存在误差。
3. 数据时效性征信数据的时效性对于金融机构风险防范具有重要意义。
本报告发现，我国征信数据时效性较好，大部分数据更新周期在一个月以内。
四、征信产品应用分析1. 信贷业务征信产品在信贷业务中的应用最为广泛，金融机构通过征信数据对客户进行信用评估，从而决定是否发放贷款、贷款额度以及利率等。
2. 消费金融随着消费金融的快速发展，征信产品在消费金融领域的应用也越来越广泛。
例如，信用卡、消费分期等业务均需要借助征信数据进行风险评估。
征信调研报告（共5篇）第1篇：个人征信报告征信报告个人信用报告¬¬¬¬（明细）报告编号:2查询请求时间:15:17:22报告时间：15:17:22被查询者姓名被查询者证件类型被查询者证件号码查询操作员查询原因陈**身份证中国人民银行**市中心支行/P*Cta*z_user本人查询（临柜）一个人基本信息身份信息性别出生日期婚姻状况手机号码数据发生机构名称数据发生机构名称数据发生机构名称数据发生机构名称单位电话住宅电话学历学位数据发生机构名称数据发生机构名称数据发生机构名称通讯地址户籍地址身份信息姓名证件类型证件号码工作单位联系电话----------数据发生机构名称数据发生机构名称身份信息编号居住地址居住状况12345编号数据发生机构名称12345职业信息编号工作单位单位地址12345编号职业行业职务12345编号数据发生机构名称12345信息更新日期职称进入本单位年份信息更新日期二信息概要信用提示个人住房贷款笔数个人商用房（包括商住两用）贷款笔数其他贷款笔数首笔贷款发放年份贷记卡账户数首张贷记卡发放年月准贷记卡账户数首张准贷记卡发卡月份本人声明数目异议标注数目逾期及违约信息概要逾期（透支）信息汇总贷款逾期贷记卡逾期准贷记卡60天以上透支笔数月份数单月最高逾期总额最长逾期月数账户数月份数单月最高逾期总额最长逾期月数账户数月份数单月最高透支余额授信及负债信息概要未结清贷款信息汇总贷款法人机构数贷款机构数笔数合同总额余额最近6个月平均应还款未销户贷记卡信息汇总发卡法人机构数发卡机构数账户数授信总额单家行最高授信额单价行最低授信额已用额度最近6个月平均使用额度三信贷交易信息明细贷款账户状态五级分类本金余额剩余还款期数本月应还款应还款日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额逾期31-60天未还本金逾期61-90天未还本金逾期91-180天未还本金逾期180天以上未还本金2017年02月-2019年01月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNNNN账户状态五级分类本金余额剩余还款期数本月应还款应还款日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额逾期31-60天未还本金逾期61-90天未还本金逾期91-180天未还本金逾期180天以上未还本金最长透支月数2017年02月-2019年01月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNNNN账户状态五级分类本金余额剩余还款期数本月应还款应还款日当前逾期期数当前逾期金额逾期31-60天未还本金本月实还款最近一次还款日期逾期91-180天未还本金逾期180天以上未还本金逾期61-90天未还本金2017年03月-2019年02月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNNNN账户状态五级分类本金余额剩余还款期数本月应还款应还款日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额逾期31-60天未还本金逾期61-90天未还本金逾期91-180天未还本金逾期180天以上未还本金2017年04月-2019年03月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNNNN贷记卡账户状态已用额度最近6个月平均使用额度最大使用额度本月应还款账单日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额2017年03月-2019年02月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNNNN2014年12月-2017年02月的逾期记录逾期月份逾期持续月数逾期金额逾期月份逾期持续月数逾期金额账户状态已用额度最近6个月平均使用额度最大使用额度本月应还款账单日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额2017年03月-2019年02月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNNNN2014年12月-2017年02月的逾期记录逾期月份逾期持续月数逾期金额逾期月份逾期持续月数逾期金额账户状态已用额度最近6个月平均使用额度最大使用额度本月应还款账单日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额2017年03月-2019年02月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNN2014年12月-2017年02月的逾期记录逾期月份逾期持续月数逾期金额逾期月份逾期持续月数逾期金额账户状态已用额度最近6个月平均使用额度最大使用额度本月应还款账单日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额2017年03月-2019年02月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN2014年12月-2017年02月的逾期记录逾期月份逾期持续月数逾期金额逾期月份逾期持续月数逾期金额账户状态已用额度最近6个月平均使用额度最大使用额度本月应还款账单日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额2017年03月-2019年02月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNN2014年12月-2017年02月的逾期记录逾期月份逾期持续月数逾期金额逾期月份逾期持续月数逾期金额账户状态已用额度最近6个月平均使用额度最大使用额度本月应还款账单日本月实还款最近一次还款日期当前逾期期数当前逾期金额2017年03月-2019年02月的还款记录//////////*NNNNNNNNNNNNNN2014年12月-2017年02月的逾期记录逾期月份逾期持续月数逾期金额逾期月份逾期持续月数逾期金额四公共信息明细住房公积金参缴记录编号参缴地参缴日期初缴月份缴纳状态月缴存额个人缴存比例单位缴存比例1编号缴费单位信息更新日期NNNN1五查询记录查询记录汇总最近1个月内的查询机构数最近1个月内的查询次数最近2年内的查询次数贷款审批信用卡审批贷款审批信用卡审批本人查询贷后管理担保资格审查特约商户实名审查机构查询记录明细编号查询日期1234567891011121314151617181920本人查询记录明细编号查询日期查询操作员查询操作员查询原因查询原因报告说明1．本报告由中国人民银行征信中心出具，依据截至报告时间个人征信系统记录的信息生成。
第1篇一、报告概述随着我国市场经济的发展，企业征信行业逐渐成为企业信用体系建设的重要组成部分。
通过对企业征信数据的分析，可以为企业提供全面、客观、准确的信用评价，有助于降低交易风险，提高市场信用水平。
本报告以某企业征信数据为基础，对企业征信数据分析方法、结果及建议进行阐述。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所采用的数据来源于某企业征信平台，该平台汇集了全国范围内企业的基本信息、财务状况、经营状况、法律诉讼、行政处罚等数据。
数据时间跨度为2019年至2021年。
2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，剔除异常值、重复数据等，确保数据质量。
（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。
（3）数据预处理：对数据进行标准化处理，消除量纲影响，便于后续分析。
三、数据分析方法1. 描述性统计分析通过对企业征信数据进行描述性统计分析，了解企业信用状况的基本特征，包括企业数量、行业分布、信用等级等。
2. 相关性分析利用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼秩相关系数，分析企业信用评级与财务指标、经营指标、法律诉讼等之间的相关性。
3. 因子分析通过因子分析，提取企业信用评级的关键影响因素，为企业信用评价提供依据。
4. 信用评分模型采用信用评分模型，对企业信用风险进行量化评估，为金融机构、企业等提供参考。
四、数据分析结果1. 描述性统计分析（1）企业数量：2019年至2021年，某企业征信平台累计收录企业数量为10000家。
（2）行业分布：企业涉及制造业、服务业、建筑业、交通运输业等众多行业。
（3）信用等级：企业信用等级分布较为均匀，其中A级企业占比最高。
2. 相关性分析（1）企业信用评级与财务指标：企业信用评级与资产负债率、流动比率、速动比率等财务指标呈正相关。
（2）企业信用评级与经营指标：企业信用评级与销售收入、净利润等经营指标呈正相关。
（3）企业信用评级与法律诉讼：企业信用评级与法律诉讼次数呈负相关。
征信乱象调研报告范文近年来，征信乱象问题已成为社会关注的焦点之一。
为了深入了解征信乱象问题的具体表现和原因，我们进行了一项征信乱象调研，采集了大量的调查数据并进行了综合分析。
以下是我们的调研报告。
一、调研背景与目的征信系统是以个人信用信息为基础，记录和评估个人信用状况的重要机制。
然而，近年来，征信乱象问题屡见不鲜，给社会和个人带来严重的不良后果。
本次调研的目的是探究征信乱象的具体情况，寻找根源，并提出相应的解决办法，为构建健康的征信体系提供参考。
二、调研方法与过程我们选择了多种调研方法相结合的方式，包括问卷调查、访谈以及文献研究等。
针对不同的受众群体，我们设计了相应的问卷，并通过网上发布和线下派发的方式进行调查。
此外，我们还采访了一些征信机构的负责人和用户，以了解他们对于征信乱象问题的看法和态度。
最后，我们还进行了大量的文献研究，归纳总结了相关研究成果。
三、调研结果分析经过调研，我们发现征信乱象问题主要表现在以下几个方面：1. 信息不真实造假现象严重。
由于缺乏有效的监管和惩罚机制，一些不法分子往往故意提供虚假信用信息，以获取不当利益。
这导致征信报告的真实性大打折扣，严重损害了人们的信用权益。
2. 征信机构的评估标准不规范。
不同的征信机构在评估个人信用时往往采用不同的标准，缺乏统一性和公正性。
此外，一些征信机构还存在评估不准确、盲目追求利润等问题，进一步加剧了征信乱象的发生。
3. 个人信息泄露和滥用现象普遍存在。
一些征信机构和第三方平台在收集和存储个人信用信息时往往存在安全隐患，容易导致个人信息被泄露、滥用甚至被出售。
这给个人的隐私和个人权益带来了极大的威胁。
四、原因分析与解决办法经过初步分析，征信乱象问题的产生与以下原因密切相关：1. 缺乏有效的法律法规和监管机制。
目前，我国在征信系统领域的法律法规尚不完善，监管机制不健全。
这导致一些不法分子可以利用漏洞进行欺诈和造假。
2. 征信机构的利益诉求过大。
2016-2020年中国征信行业深度调研及投资前景预测报告(上下卷)内容简述征信是指依法收集、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。
改革开放以来，中国经济社会经历了前所未有的大发展。
社会主义市场经济框架逐步确立，多种所有制经济得以共同发展，市场在资源配置中日益发挥基础性作用，中国经济更为广泛和深刻地融入国际经济之中。
金融领域内，多层次的金融市场金融服务为实体经济提供了有力的支撑。
正是在这样的背景下，市场、金融与信用紧密地联系在一起，现代意义上的征信业应运而生。
2013年3月15日，《征信业管理条例》正式实施，该《条例》作为征信行业首部法律条例，解决了征信业发展中无法可依的问题，弥补了征信行业法律监管的空白，为征信行业的健康良性发展制定了方向。
2014年6月27日，国务院印发了《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020年）》。
2015年1月，中国银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，这意味着个人征信市场“开闸”。
2015年也被称为征信行业的发展“元年”，随着国家政策层面的重视以及市场需求的扩张，未来征信行业的发展前景可期。
目前我国征信市场上150多家征信机构整体规模在20亿元作用。
而同期美国三大个人征信公司的营收规模达到512亿元人民币，收入规模差距巨大。
目前我国有交易记录可以进行征信的群体仅有3亿人左右，2014年全年央行个人征信中心接受的查询大约在3.92亿次，仅相当于每人每年进行0.29次信用查询，频率远低于美国。
可见我国征信行业发展潜力巨大，未来有望形成千亿级别的征信市场。
中投顾问发布的《2016-2020年中国征信行业深度调研及投资前景预测报告》共十五章。
首先介绍了征信行业的基本概念，接着分析了国际征信行业的发展情况及我国征信行业的发展背景环境，随后报告重点对征信行业的运行现状以及企业征信、个人征信及互联网征信的发展现状进行了详尽的分析。
然后报告分析了征信行业的产业链以及重点相关业务的运行情况。
随后，报告分析征信行业的商业模式以及重点区域的发展情况。
最后，报告介绍了征信行业的国内外重点企业，并分析征信行业的投资前景及风险以及对行业的未来发展前景进行了预测。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、银监会、中国人民银行、中投顾问产业研究中心、中投顾问市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。
您或贵单位若想对征信行业有个系统深入的了解、或者想投资征信行业，本报告将是您不可或缺的重要参考工具。
报告目录一、征信的定义 (4)二、征信行业产业链分析 (4)三、我国征信体系介绍 (5)四、中国征信发展现状分析 (5)五、征信市场发展格局分析 (7)六、征信机构商业发展模式分析 (8)七、中国征信行业投资机遇分析 (8)八、中国征信市场发展前景分析 (9)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。
图表征信行业产业链划分注：个人解决方案：信用报告、信用评级、争端信用报告、欺诈受害者信息等；商务解决方案：信用报告、按照行业划分的解决方案（信贷、信用合作、商业欺诈、财政、保险、投资等）；目标解决方案：资料获得、资料管理、人才辨识、身份证证实和诈骗探查、风险管理等、支票真伪鉴别服务等。
资料来源：中投顾问产业研究中心按照数据生产者可以划分，可以分为个人征信和企业征信。
个人征信的数据生产者是个人，征信机构采集个人产生的数据，加工并销售信用产品；而企业征信的数据生产者是企业（工商企业、政府、金融机构或是小微企业等），征信机构采集企业生产的数据，加工及销售信用产品。
三、我国征信体系介绍所谓征信体系，主要是指在相关牵头部门的推动和组织下，按照一定的数据采集标准，对信用主体的信用信息进行采集、加工、核实和更新，以实现信用信息在体系内互联互通的一种信用管理运行机制。
中国的征信体系建设历经十几年的探索，已经初见成效，在政府部门、行业组织和地方政府层面均以不同形式建设着、存在着，发挥着不同程度的作用。
在不远的将来，我国征信将形成三大数据体系：金融征信体系、行政管理征信体系和商业征信体系。
四、中国征信发展现状分析1998年建立了银行信贷登记咨询系统，2006年建成了全国集中统一的企业和个人信贷征信系统。
2014年6月底，征信系统共收录法人1940多万户，上半年日均查询27万次，累计查询4932万次；收录自然人8.5亿，上半年日均查询106万次，累计查询1.91亿次。
2014年，11315全国企业征信系统，积极响应国家政策，适应市场发展要求，坚持自主创新，努力开拓市场，规范运营，走过了不平凡的一年，各项工作取得丰硕成果。
知识产权保护方面，11315全国企业征信系统的六大子系统获得国家版权局著作权认证，绿盾标志获得中国版权保护中心著作权认证。
为解决由于信息不对称导致信贷资源配置错位和效率低下的问题，11315研发了并上线了银企通平台，为金融机构和中小企业搭建快速对接的桥梁。
一、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。
二、产品体系：以企业和个人信用报告为核心的征信产品体系。
a）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；b）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。
三、使用机构：包括商业银行、农村信用社、信托公司、财务公司、汽车金融公司等各类放贷机构，且征信系统的信息查询端口遍布全国各地的金融机构网点，信用信息服务网络覆盖全国。
2014年企业和个人征信系统接入机构家数分别为1724家和1811家。
图表2007-2014年企业征信系统收录的企业及其组织数量数据来源：中国人民银行图表2007-2014年个人征信系统收录的自然人数量数据来源：中国人民银行五、征信市场发展格局分析征信市场格局初步形成，市场体系初步建立。
坚持以市场化为导向，逐步建立了各类征信机构并存，信用信息基础服务与增值服务等相辅相成的多层次、全方位的征信市场。
从市场层次看，按照征信信息主体不同，征信市场包括企业信用服务市场和个人信用服务市场；按照业务类型不同，包括信用登记市场、信用调查市场、信用评级市场以及其他征信市场；按照征信服务领域不同，包括资本信用服务市场、信贷信用服务市场、商业信用服务市场和个人消费信用服务市场等，征信市场体系初步建立。
经过多年发展和努力，我国己初步形成了以市场为导向，各类征信机构互为补充，信用信息基础服务与增值服务相辅相成的多层次、全方位的征信市场。
市场主体日趋多元化，服务质量和水平均有显著提高。
我国征信行业经历了20余年的发展，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。
（1）公共征信：主要是由央行主导建设的全国企业和个人征信系统，即金融信用信息基础数据库，由人民银行征信中心负责运营，此外各级政府或其所属部门设立的征信机构亦属于公共征信体系；（2）商业征信：主要为信用登记、信用调查、信用评级等业务，征信机构包括50多家社会征信机构（如鹏元征信等）和80家信用评级机构（如大公国际、中诚信等）。
图表我国征信行业现有格局数据来源：中投顾问产业研究中心六、征信机构商业发展模式分析中国的企业和个人征信发展是典型的市场需求驱动型的发展模式，在没有健全的法律法规、没有优秀的实践先例的情况下，国内征信机构均是根据市场需求和国际经验，以传统的“信用报告+增值服务”的商业模式来运营的（以央行征信中心为例：个人和企业征信报告+动产融资质押登记和应收账款融资服务等增值服务）。
纵观国外情况，在激烈的竞争环境下，经过长期的博弈和兼并，市场形成自然垄断，而生存下来的机构都有很强的竞争力。
在我国，最终可能也只会有少数几家大型征信机构，但仅以“信用报告+增值服务”这种单一的商业模式是很难在竞争中取得优势。
七、中国征信行业投资机遇分析国务院总理李克强2015年5月6日主持召开国务院常务会议，确定进一步简政放权、取消非行政许可审批类别，把改革推向纵深。
会议明确，推进商事登记便利化，实现“三证合一”、“一照一码”，开展企业简易注销登记试点，建设企业信用信息公示“全国一张网”。
创新监管，改进服务，让企业和群众享受改革新红利、增添获得感。
实际上，2015年初央行已向芝麻信用、腾讯征信、拉卡拉及深圳前海征信等8家民间征信机构正式颁发个人征信牌照，国内征信行业打破了央行“一家独大”的格局，进入跨越式发展阶段。
与央行依靠从银行网点采集的个人征信记录不同，民间机构广泛应用大数据分析，另辟蹊径推动征信技术的发展。
国务院常务会议确定进一步简政放权，建设企业信用信息公示“全国一张网”，为征信行业全面向“公转民”转变提供了想象空间，民间征信行业有望迎来爆发期。
按照央行发布的《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，前述八家民间征信机构须做好个人征信业务的准备工作，准备时间为6个月，这八家机构将成为我国首批个人征信商业机构。
在放开个人征信准入之前，我国提供个人征信服务的“正规军”只有央行征信中心及其下属的上海资信有限公司。
实际上，党中央、国务院高度重视社会信用体系建设工作，社会各界对于加强诚信建设的呼声强烈，征信行业具有广阔的发展空间。
