聚焦中國征信藍海擴容

編者按：信用是市場經濟的基石，伴隨改革開放的深入，個人和企業失信現象越來越多，由失信引發的社會成本問題也被社會各界普遍關注。在“互聯網+”背景下，征信機構或將大數據征信作為抓手，利用電商、社交、金融交易等廣泛的數據來源，開啟“大數據征信”的嶄新時代。各家民營征信機構面對的不僅是一個萬億元規模的藍海市場，還有中國建設誠信社會的重大利好，因此紛紛厲兵秣馬。可以預見，中國的征信行業即將迎來大發展。

中國征信業發展歷程回顧

建設社會信用體系是黨中央、國務院做出的一項重大戰略決策。黨的十六大提出了“整頓和規范市場經濟秩序，健全現代市場經濟的社會信用體系”的戰略任務，十六屆五中全會進一步明確指出要“以完善信貸、納稅、合同履約、產品質量的信用記錄為重點，加快建設社會信用體系，健全失信懲戒制度”。

正式起航

征信體系是現代金融體系運行的基石，是維護國家金融穩定的基礎，對社會信用體系建設具有非常深遠的意義，而完善的社會主義市場經濟體系的建立必須以完善的社會信用制度為基礎。在沒有現成的經驗可供借鑒、信用建設又時不我待的情況下，2003年，黨中央、國務院將“管理信貸征信業，推動建立社會信用體系”的任務交給了中國人民銀行。也正是在這一年，中國人民銀行征信管理局正式成立，標志著中國征信事業邁出了前進的大步。

2004年，在原有的銀行信貸登記咨詢系統的基礎上，人民銀行啟動了全國統一的企業信用信息基礎數據庫的升級改造，新系統改用全國集中式數據庫結構，信貸數據由各商業銀行頂級機構向人民銀行總行一點接入，數據采集項由原來的300多項擴展到800多項。在這一年的十屆人大二次會議上，溫家寶總理在政府工作報告中提出“要加快社會信用體系建設，抓緊建立企業和個人信用信息體系、信用市場監督管理體系和失信懲戒制度”。

2006年，企業及個人兩大征信系統完成初步建設，并在全國聯網運行，至此，全國集中統一的信貸征信系統基本建立。截至2015年4月底，征信系統已經收錄了8.64億自然人（其中有信貸記錄的自然人為3.61億人）、2068萬戶企業及其他組織（其中有中征碼的企業及其他組織為1023萬戶）；2015年前四個月個人征信系統機構用戶日均查詢161.2萬次、企業征信系統機構用戶日均查詢24.5萬次。

從目前情況看，中國已建成世界上迄今為止規模最大的征信系統，也是覆蓋面最廣、類型最為復雜的一個系統。隨著這一系統功能的不斷完善，系統的效能也得到了很好地發揮。目前，這一系統已經成為商業銀行信貸決策的重要輔助工具，為商業銀行在預防信貸風險、提高金融效率方面發揮著越來越重要的作用。隨著系統應用功能的推廣，企業和社會公眾普遍加深了對系統的認識，對系統的關注度也越來越高，全社會對自身信用記錄的重視和關注程度在逐步提高，社會誠信水平也在穩步提升，誠信和諧的社會氛圍正在逐漸形成。

加快建設中國特色征信體系步伐

金融危機以來，黨中央、國務院感受到建立和完善一套具有中國特色的、更加富有效率性和有效性的信貸征信體系的重要性和緊迫性。2008年，國務院進一步賦予了中國人民銀行“管理征信業，推動建立社會信用體系” 的新職能，并成為社會信用體系部際聯席會議的牽頭部門。這是黨中央、國務院對人民銀行工作的高度重視和信任。

社會信用體系建設涉及面廣，是一項長期而艱巨的任務。2008年以來，中國人民銀行開始了進一步探索實現中國特色社會信用體系的建設途徑，以企業和個人征信系統為基礎，以社會信用體系部際聯席會議為平臺，以行業信用建設為抓手，完善征信法規、制度和標準，切實加強對商業銀行的征信監管，維護信用信息主體合法權益，培育和規范征信市場發展，推進中小企業和農村信用體系建設，大力開展征信宣傳教育活動，取得了顯著成效。

2010年，中國人民銀行征信中心上海數據中心建成投入使用。征信系統切換至上海運行并對外提供服務，順利實現了系統的硬件升級，個人征信系統平均加載效率為原系統的3.3倍，企業征信系統平均加載效率為原系統的1.6倍，運行效率大幅提高，同時，對外服務質量和水平也得到進一步改善。

中國征信管理制度的法律框架已經初步建立，法律基礎正在形成。《征信業管理條例》等一系列征信規章制度已經出臺。征信系統的公信力不斷提升。商業銀行對征信制度的執行情況的重視程度不斷加深，數據報送質量顯著提高，對金融消費者征信權益的保護力度不斷加大。

征信市場正在健康、快速成長。2010年全國累計完成信用評級42815筆（戶），其中債項評級973筆，信貸市場評級41842戶。中小企業和農村信用體系建設不斷深入，為解決中小企業融資難和農戶貸款難發揮了積極作用。截至2010年底，全國累計補充完善未與銀行發生信貸關系的中小企業信息215萬戶，其中1 5 . 6萬戶中小企業獲得銀行貸款，貸款余額達29263億元；全國共為1.34億農戶建立了信用檔案，對8300多萬農戶進行了信用評定，其中7400多萬戶獲得貸款，貸款余額達到1.29萬億元。征信宣傳教育逐漸形成長效機制，全民信用意識不斷提高，社會信用環境不斷改善。人民銀行組織開展的“征信知識宣傳周”及“信用記錄關愛日”兩項活動已發展成為具有固定時點的全國性大型征信知識宣傳活動，征信的概念和意識已經深入人心，個人主動查詢自己信用報告的數量從2009年的76.6萬人次迅速上升到2010年的127.5萬人次。

信用失信案例和防范

信用卡作為一種便捷的支付工具，使很多人都享受到了消費的快樂。然而隨著信用卡的普及，持卡人在享受用卡便利的同時，各種煩心事也接踵而至：糾纏不清的年費、不經意間透支產生的利息……更有不法之徒利用信用卡制造欺詐事件，給銀行、個人和企業帶來了很大的風險。

為了杜絕此類現象的頻繁發生，并構建社會誠信體系，云南省法院已經建立起失信被執行人名單制度，千余名被執行者錄入了人民銀行失信人員名單。同時，對有失信記錄的企業和個人，將禁止參與政府組織的招標和投標活動。

案例一：吳女士一次失信無法再辦信用卡

前段時間，吳女士因一次失信記錄導致連續3次申請信用卡失敗。

吳女士在昆明某事業單位工作，3年前她申請了一張額度是2萬元的信用卡，還款日期是每月25日。一直以來，她都按時還款，沒有任何拖欠。但2014年因新房裝修她透支了信用額度，等到還款截止日時，資金周轉困難導致沒能及時還款，再加上忙于裝修，居然把還款一事給忘了，等記起來時已快到下個月的還款日，雖然她后來還是把欠款還了，但還需交一筆滯納金。

今年2月份，吳女士想申請某商業銀行的信用卡，卻被該行人員告知由于上次的一筆大額資金逾期還款被列入失信記錄，因此不給辦理。之后，吳女士連跑了兩家銀行得到的都是同樣的答復，令她好不沮喪。

對此，銀行業相關人士指出，吳女士欠款金額多、逾期時間長、滯納金繳納不及時是導致失信的原因。

案例二：陳先生上黑名單不能貸款買房

現在很多工薪階層消費時都喜歡刷信用卡，有些人覺得信用卡可以隨便刷，刷了也不還。豈不知信用卡其實就是你信用的無形資產，一旦受損，貸款買房買車將是鏡花水月。

因為一時疏忽，祿勸人陳先生在買房時遭遇重大挫折。今年4月份，他在昆明廣福路看上一套房子，向開發商交了23萬元首付，只等房貸辦下來就收房，誰知卻因多次逾期還信用卡記錄而被銀行拒絕貸款，換了好幾家銀行都是同樣結果。他與開發商交涉，對方稱要么付清尾款要么就按違約處理，不但要沒收定金，還可能拿不回首付，這讓陳先生心情落到谷底。最后，他到銀行查了自己的征信報告才恍然大悟，原來在2010年至2013年間，有三張銀行的信用卡出現了逾期還款記錄，加起來共有20多次，其中一張卡有3次的拖欠，累計還超過了90天。

“銀行說我的信用記錄太差，上了內部的‘黑名單，屬于拒絕貸款類客戶。”陳先生沮喪地說。

信用卡逾期90天還款通常被銀行視為“有風險”，逾期6個月或以上就進入風險撥備狀態，基本認定為“惡意拖欠”。有的銀行則是連續3個月或累計6個月逾期就直接拉入信貸“黑名單”。照這樣的判定標準，陳先生貸款遭拒也就屬正常現象了。

案例三：企業法人透支信用卡被取保候審

一些企業因資金周轉困難不得不借助信用卡來度過短期難關，但由于誠信缺失及法律意識淡薄，最終鑄成大錯，等待他們的將是法律的嚴懲。

昆明一家水電企業因向光伏能源轉型急需一筆資金，某銀行的業務員向法人余某等4人推銷頂級信用卡，盡管開卡年費高達1.2萬元，4人還是非常爽快地辦理了這種每張信譽額度為100萬元的信用卡。

前期他們還堅持還款，但隨著生意越來越差，后來竟拖欠了銀行380余萬元。銀行多次催繳杳無音訊，不得已向西山公安分局經偵支隊報案。隨后，余某等3人被抓獲，一人主動投案。

經查，余某等4人包括本金、凍結利息等共欠款458萬余元，家屬在替他們繳納了保證金后，被刑拘的4人由強制措施變為取保候審。

辦案民警解釋：“透支金額超過1萬元，銀行發布2次以上催繳消息，3個月內不還者，視為涉嫌惡意透支信用卡詐騙罪。”很顯然，該企業的行為已構成刑事犯罪。

因此，需要再度提醒個人及企業主，不要以犧牲個人和公司的信譽為代價，否則遭受的損失將是相當慘重的。

專家支招：如何避免信用卡“失信”

一是開通短信服務功能。持卡人可以開通手機短信功能，從手機短信賬單上可以清楚地知道應還款額、還款日期等信息，提醒持卡人足額還款。

二是從信用卡中取錢要計息收費。信用卡客戶還款時多繳的資金或存放在信用卡賬戶內的資金被稱為溢繳款，取出溢繳款往往需要支付一定的費用。至于如何收、收多少，由各家銀行來定。

三是妥善保管密碼。無論是儲蓄卡還是信用卡，密碼安全都是至關重要的。特別是對于后者，稍不留意泄露了信用卡卡號、卡背后的識別碼及密碼，就可能導致你的資金損失且給你的信用卡留下信用污點。

四是自然消除不良記錄要五年。從2012年開始，央行出臺對信用記錄保存時間的新規，根據規定，個人信用記錄的保存時間變更為五年。這意味著持卡人如有不良記錄，五年以后不良記錄自然就會被新的記錄所覆蓋了。

五是用好信用卡的免息還款期。持卡人除現金和轉賬結算外的交易從銀行記賬日始至該期賬單還款日止的這段時間，各家銀行的免息還款期不同，通常為20至52天。在這個期限里，市民可以在免息期內、在信用卡額度范圍內盡量多的刷卡消費，再把閑置下來的現金用于購買或進行一些短期比較穩健的理財投資，從而將信用卡的好處發揮到最大。但需要提醒的是，如果你選擇了最低還款金額，那么就不能享受免息還款期待遇了。

大數據征信時代來臨

近年來，隨著互聯網技術的發展，大數據越來越受到關注，其應用逐步滲透至多個行業，開啟了全新的數據時代。數據是征信業務開展的基礎資料，征信活動主要是圍繞數據進行采集、整理、保存、加工，并最終向信息使用者提供。大數據不僅為征信業發展提供了極為豐富的數據信息資源，也改變了征信產品設計和生產理念，成為了未來征信業發展最重要的基石。如今，即將發放的個人征信牌照，加速了這個趨勢的到來。互聯網公司背景的征信機構更是將大數據征信作為抓手，希望利用電商、社交、金融交易等廣泛的數據來源，開啟“大數據征信”的嶄新時代。

彌補傳統征信數據不足的缺陷

從1992年到2006年，在央行的主導下，中國逐漸建立起全國統一的企業和個人征信系統。它基本覆蓋所有征信機構、覆蓋了每一個有信用活動的企業和個人。目前，征信系統已經成為我國重要的金融基礎設施。但是，央行個人征信中心在數據的覆蓋面上也有不足之處。目前個人征信中心的數據，主要是放貸數據，對于那些沒有貸款記錄的人，征信中心并沒有數據。有媒體采訪銀行負責信貸業務的相關人員，他們深知銀行支持小微的難處。由于沒有可用的數據和技術，首次放貸只能采取線下盡職調查的方法，但是這種方法成本太高，不具有商業可持續性。即便如此，也沒有辦法確定客戶還款的概率。

大數據征信彌補了央行個人征信中心在數據覆蓋面上不足的問題，從這個角度上說，很多互聯網征信機構也可以被定位為央行征信中心的有益補充，同時也優化了征信市場的格局。隨著征信機構市場化運營機制的確立，將會有更多信息資源優勢的企業借助互聯網、大數據等信息技術的創新進步，從征信業薄弱環節切入，通過服務創新或產品創新打破原有的征信市場格局。一是電商企業將組建征信機構。以阿里巴巴為例，其利用淘寶、天貓、支付寶平臺上的行為數據和信用情況，建立成了涵蓋數十萬企業的數據庫，具備了開展網絡征信服務的基礎和實力。二是金融機構建立征信機構。例如平安集團擬整合網貸信息、銀行信貸信息、車輛違章信息等，建立金融數據挖掘中介機構。三是新型征信機構應運而生。一些大數據公司依靠技術手段，以電子商務、社交網絡為平臺，采集信息，提供信用信息服務，可能成為新型的征信機構。

大數據征信也拓展了征信數據來源。大數據使征信數據來源呈現多元化、多層化和非結構化的特點，更加全面和真實地反映信息主體的信用情況。征信機構從在政府部門、金融機構等實體機構中采集信息，轉向從互聯網等虛擬世界中獲取信息。在數據采集的廣度和深度上，征信數據量將激增，采集包括證券數據、保險數據、商業信用數據、消費交易數據和公共事業繳費數據等，全面地覆蓋與信息主體相關的各項因素。

另外，征信機構通過采用不同的數據來源，不同的數據處理方式，針對不同的客戶，開發出不同的產品，滿足不同層次客戶的市場需求，最終有利于實現征信業的差異化競爭。例如，金融機構對征信服務的需求將從單個借款主體的信用報告，擴展到運用信用信息拓展網絡影響和金融服務渠道。P2P網絡借貸、電商金融等業態需要借助信用信息共享防范風險，降低交易成本。

技術是大數據征信的核心

在互聯網時代，數據即是信用，信用即是財富。大數據征信將會把個人的全部社會行為映射到一紙信用報告上，而此信用報告又將影響到信用主體的生活。可以設想，一個人可以憑借信用報告上漂亮的分數而順利地求職、找對象、貸款買房、出國旅游，也有可能因為信用報告上一個小小的污點而求職無門、貸款被拒、處處碰壁。信用報告將會成為每個社會人的一張“信用身份證”。人們不禁會問，互聯網公司出具的信用報告真的“可信”嗎？“數據越多，‘噪音越多，就越容易失真，這是很大的挑戰”，一位征信專家如是說。從世界經驗看，個人有效征信數據90% 產生在信貸領域，90% 使用也是在信貸領域。對社交數據的信貸應用目前在全球范圍內都是很前沿的探索，如何對海量的個人信息去偽存真，真實判斷一個人的信用程度，這對互聯網公司掌握的數據挖掘和分析技術是一個很大的挑戰。

因此，雖然各界對于中國個人征信領域的廣闊前景抱有高度的共識，各家機構也躍躍欲試，但面對海量的數據，技術能力才是各家機構決勝的關鍵。各家在人才、技術和資本上的比拼已經展開。

據資料顯示，芝麻信用130多人的團隊中，數據和技術團隊占比超過三分之二。目前，其團隊主要由數據科學家、國外征信公司華人精英和本土培養的數據技術和風險管理人才等三部分構成。

芝麻信用管理有限公司總經理胡滔認為，芝麻信用最為核心的能力在于三點：一是具有充分的數據源；二是在數據源完善的情況下的建模能力，即在海量的數據中利用算法找到核心變量、揭示規律的本領。前兩點可以歸納為大數據的能力；三是云計算的能力。因為云計算一方面提供了更為強大、靈活、可拓展的計算能力。另一方面，又使得芝麻信用能夠在云端更便利地與合作機構交互。

未來，各家征信機構的數據來源都將更加豐富。特別是一些線下采集的、來自政府等機構的數據將陸續接入。以芝麻信用為例，目前，其除了有阿里系數據、個人身份特征數據、合作伙伴數據之外，還在支付寶9.0版本中，新增了用戶上傳信用資料的功能。根據芝麻信用的說法，目前選擇向芝麻信用上傳身份證、財產證明等的用戶已經超過了200萬。

而由拉卡拉發起設立的考拉征信則希望通過采用引入股東的方式，獲取股東所留存的數據，并成為征信領域中類似“銀聯”這樣的機構。有平安背景的前海征信在數據來源上，則有來自平安系內部、合作伙伴、用戶上傳和外部網絡公開獲取的數據。

數據之上還要有算法。面對如此龐大的數據，如果沒有算法，數據就可能是廢料。對于征信機構來說，傳統和主流的算法是邏輯回歸，而前沿的方法則包括決策樹、隨機森林、神經網絡等。運行算法要有強大的數據處理和計算能力作為保證。很多的數據交叉比對，就是靠機器和數據跑出來的。比如，要考察一個有家庭是否有責任感、又同時經常愛心捐助人的信用水平，就要靠這兩個因子進行組合驗證運算，而更多的情況下，變量不止兩兩組合，這就要求更復雜的運算。

但征信的過程還不止于此。對于眾多的大數據征信機構來說，在此基礎上，其還要經歷一個與各個合作伙伴一起的數據共創，只有這樣，才能更好地運用數據，并從數據中獲得知識、尋找行業規律。

有業界人士將大數據的來源比喻成礦石，挖掘數據就像從礦石中提煉金屬元素（比如金或者銅），在這個過程中需要云計算所提供的大數據分析能力，但在這個過程結束之后，得到的東西仍然還不是最終產品。如果想要用數據指導實踐的話，還需要靠各個公司的業務模型將其落地，就好比將礦山中提煉出的金屬最終變成合金，最后的一步還是要看各個機構的看家本領。廣發銀行信用卡中心決策管理總經理龍雨表示，銀行內部都會有一套比較嚴謹的評級機制，外部的征信可能變成銀行內部評分的變量或者決策的節點，銀行不會單純因為一個人外部評分高就作出信貸決策，但外部的評級會增加銀行考察客戶的維度，為信貸決策提供重要的參考。

隱私泄漏的風險

民營機構涉水個人征信是否會出現隱私泄漏，成為當前最為引人關注的焦點。目前，我國尚無專門的個人隱私權保護法，對于哪些數據涉及個人隱私權需要保護，缺乏明確的法律規定。《征信業管理條例》僅規定了征信機構不得采集個人收入、存款、有價證券、不動產信息等。但在大數據時代，互聯網征信公司采集的支付寶轉賬記錄、余額寶金額、理財通個人資產等信息是否屬于個人隱私及如何保護，尚無定論。通過這些信息，互聯網征信機構完全可以生成對個人收入、存款情況的大致評估，這些“衍生”信息又該如何保護，也仍處于無法可依的狀態。保護信息安全，防范個人隱私泄漏，將成為民營征信機構涉足互聯網征信領域必須面對和亟待解決的問題。

央行征信中心副主任王曉蕾在2015年上海新金融峰會上表示，從整個中國來講，一方面，從信息來源、數據加工處理方式還是對外服務范圍來講，征信突破了最傳統、最狹義的征信范疇。另一方面，個人數據保護的問題也非常迫切。在可見的未來，數據將是每一個個人和機構最有價值的資產。然而，對于這個資產的歸屬和定性卻仍然存在著模糊的地方。甚至包括在多大程度上能夠使用這個數據，仍然存在著模糊地帶。

近期阿里云發布的《數據保護倡議書》提供了一個看待問題的視角，《倡議書》寫道，任何運行在云計算平臺上的開發者、公司、政府、社會機構的數據，所有權絕對屬于客戶，客戶可以自由安全地使用、分享、交換、轉移、刪除這些數據。也就是說，數據的最終所有權是屬于用戶的。

央行征信中心副主任王曉蕾建議，應當把個人和其所產生的數據分割開來。當個人所產生的數據不和他本人“掛鉤”的時候，這個數據就成為了整個社會的資源和財富。但是，如果要把個人產生的數據跟本人“掛鉤”的時候，則一定要尊重他本人的意愿，這就是所謂“同意原則”。

中國銀行資深研究員王永利撰文指出，巨量的信息中也有“廢料”，無論個人還是機構信息，涉及的地域、領域越廣，“廢料”也就可能越多。倘若每家民間征信機構各自為營地處理信息，很可能出現最終產品不符合經濟、社會總體發展的情況。因而，成立并完備國家級征信信息中心這一機構的重要性再次凸顯。王永利建議國家從統籌整個社會信息的角度出發，盡快建立起統一的公民身份信息采集標準，避免各機構數據在后期加工時遭遇技術瓶頸。并且，應該在此前提下構建出公民身份的認證和信用體系。

芝麻信用總經理胡滔則希望監管能在保護用戶隱私和提高數據使用效率上做出調合。一方面要避免大數據的泛濫所導致的對個人隱私的破壞，另一方面也不能過度強調保護隱私而讓數據成為“孤島”。

加強立法和適度監管

目前，我國的征信市場發展還很不完善，與國外發達國家相比還有很大的差距。民營征信機構的加入，將給我國征信市場注入巨大的生機和活力。但是，也必須清醒地看到，民營機構做征信，我們沒有成熟的經驗可循，必須在探索中前進。尤其是在當前個人信息保護和相關監管機制尚不明確的情況下，民營征信機構在發展的過程中必然會面臨諸如個人隱私保護、信息安全管理、同業競爭、末位淘汰等諸多問題。

我國有關征信業的法律法規的規制對象主要是傳統金融領域，《征信業管理條例》及其配套制度初步構建了我國征信業的法律法規框架，但是《征信業管理條例》是否滿足大數據時代征信業務的規則要求，尚未得到市場驗證。目前，缺少對大數據時代征信活動的規范，如有關大數據采集、整理、保存、加工和處理的制度要求。因此，還需要進一步細化和完善征信業務規則，以更好促進大數據時代征信市場的發展。

另外在個人征信發展最成熟的美國，關于個人征信行業的法律有17 部，而我國目前僅有兩部相關條例，沒有關于個人隱私保護的專門法律。因此，國家應加快《征信業管理條例》相關配套制度的建設，加快個人隱私保護立法進程。

征信業監管技術和水平需改進。大數據時代給征信業發展帶來深刻影響，同時也對征信業監管提出了更高的要求：適度監管、不過分干預、不阻礙。互聯網時代對征信業監管的一個重要原則應當是在保護消費者權益和隱私的前提下，為征信機構采集更多有價值的信息創造有利的發展環境，實現商業與個人利益的平衡。要適應大數據時代的征信監管需求，征信監管水平要能跟上大數據征信的發展水平，監管政策要符合大數據的基本規律，監管人員要具有適應大數據的知識和能力。在行業自律監管方面，我國行業監管尚未發育成熟，行業標準尚未統一，行業規范以及行業職業道德等內容亟需完善。

“八仙”過海擴容信用藍海

2015年1月5日，央行下發《關于做好個人征信業務準備工作的通知》，首批8家機構被央行列為通知對象，分別為：騰訊征信、芝麻信用、深圳前海征信、鵬元征信、中誠信征信、中智誠征信、拉卡拉信用、北京華道征信。

有知情人士稱，個人征信牌照最快在8月底或9月初下發。首批8家接到通知的機構中，或有機構無法在首批拿到這一牌照。此外，有知情人士稱，北京的幾家征信機構在7月接到通知，要求在7月31日之前，補充一部分材料，原因是此前上交的材料有遺漏或不合規的地方。“每家補交的內容應該也不一樣”，上述知情人士稱。

據了解，早在2014年9月，央行曾集中調研過個人征信機構。2015年1月5日正式下發通知，要求8家機構做好個人征信業務準備，籌備期為6個月。4月，8家機構分別向央行做中期匯報工作，匯報內容集中在組織架構、綜合業務、內控制度、技術支持四個維度。

這一時期，各家機構前后推出了各自的征信產品，如芝麻信用的“芝麻分”，拉卡拉征信的“考拉分”，華道征信的“豬豬分”，騰訊征信對部分QQ用戶開放的信用評分等。7月上旬，央行逐一完成8家機構的驗收工作。

在這8家機構中，芝麻信用、騰訊征信、考拉征信、前海征信定位于“互聯網+大數據”的征信公司；中誠信征信和鵬元征信的大股東是以企業信用評級業務起家，這兩家主要面向機構提供服務：中智誠征信和華道征信則以反欺詐業務見長。目前，8家征信機構之間的差別主要在于業務側重和數據來源。

其中，最受市場關注的無疑是芝麻信用和騰訊征信兩家。1月28日，芝麻信用首先開始公測，其推出了中國公民個人首個信用評分“芝麻分”。媒體從芝麻信用處了解到，目前開通芝麻分的用戶達到了4000萬。除了快速積累用戶，在公測這段時間，芝麻信用還接入了租車、酒店、簽證等場景，這使得芝麻分應用場景更為廣泛。與此同時，芝麻信用還對征信的數據模型進行了檢驗。“芝麻分”只是芝麻信用整體業務的冰山一角。未來，芝麻信用希望通過輸出其技術能力，一方面為合作機構提供征信服務；另一方面，可以借助阿里在大數據和云計算方面的優勢，與更多的合作伙伴在數據共創的基礎上，挖掘數據中所包含的信息，并針對每一個行業提供具體的解決方案。

與芝麻信用采取評分的方式不同（注：芝麻信用分最低350分、最高950分、分數越高代表信用程度越好），騰訊征信將采用星級標注的方法來評價個人信用，最高為7顆星，5顆星以上就算優秀。基于騰訊多年在社交領域上的積累，騰訊征信未來的業務將集中于金融反欺詐和個人信用評價兩個領域，而社交數據是其有別于其他征信機構重要的數據來源。

騰訊征信總經理吳丹表示，騰訊征信主要的服務對象是個人和金融機構，通過征信，個人用戶未來在租車、婚戀、網購、酒店里都能享受更快捷的服務。另一方面，有信用評級的客戶可以更方便地得到貸款。

雖然高信用評分可以為個人帶來各種生活便利，但是征信主體還是為放貸機構貸款服務。因此，征信機構的主要客戶仍是商業銀行、互聯網金融企業、P2P網貸平臺、消費金融機構等事實上從事放貸的機構。

很多公司也對第二批個人征信牌照躍躍欲試。比如，國內知名的電商京東就于近日宣布入股美國新興的大數據征信公司ZestFinance，以期在大數據征信領域進行技術和人才儲備。

據報道，除了京東金融以外，百度金融、小米、快錢、宜信等企業也有意競逐第二批征信牌照。此外，北京安融征信、拍拍貸等機構也表現出了對牌照濃厚的興趣。有消息稱，目前已經有30多家企業有意申請第二批征信牌照。

總把關：蘇麗霞

欄目主持：黎 風

執行編輯：薛盤棟

編輯：陳彥彤 杜 杉 顧 陽