央行征信系統數據質量工作的思考與探索

譚任杰

（中國人民銀行營業管理部，北京100045）

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央行征信系統數據質量工作的思考與探索

譚任杰

（中國人民銀行營業管理部，北京100045）

［摘要］本文以央行征信系統設立的必要性為切入點，闡明做好征信系統數據質量維護工作的重要意義，對征信數據質量考核工作進行深入分析，發現工作中存在的問題并提出相關建議，力求征信系統數據質量能夠得到有效提高，展示更高質量的信用報告。

［關鍵詞］征信系統；數據質量；量化考評；征信監管

隨著市場經濟的不斷發展和完善，企業和個人跨行借貸、跨地域交易日益活躍，惡意拖欠和逃廢銀行債務現象時有發生，建立企業和個人信用信息共享機制，全面把握借款人信用風險，建立企業和個人信用信息檔案已成為整個金融系統乃至全社會面臨的迫切任務。建立完善征信系統是打造現代金融體系的必然趨勢，同時也是建立成熟市場經濟體制的重要標志。

2013年國務院第631號令簽發《征信業管理條例》，條例中明確賦予人民銀行為征信業務監督管理部門，這標志著我國征信行業步入了有法可依的軌道。目前，全國統一的企業和個人征信系統（即金融信用信息基礎數據庫，簡稱征信系統）是迄今為止世界上規模最大的征信系統。接入機構眾多，涵蓋商業銀行、村鎮銀行、金融資產管理公司、融資性擔保公司、小額貸款公司、證券公司、財務公司等，采集數據多達上億條。截至2015年3月底，企業征信系統共收錄法人及其他組織2060萬戶，2015年前3個月日均查詢23.6萬次；個人征信系統共收錄8.62億自然人，2015年前3個月日均查詢153.2萬次。如此龐大的信貸數據對防范金融風險，維持信貸市場穩定運行發揮了重要作用。

一、征信系統數據質量維護的重要意義

伴隨著市場經濟的不斷發展，尤其是在當下互聯網大數據時代，征信系統中數據的準確性及可信賴度日益成為社會關注的焦點。《征信業管理條例》第二十三條明確表示，“征信機構應當采取合理措施，保障其提供信息的準確性”。作為央行征信系統，就更應該對數據質量提出更高的要求標準。

（一）建立央行征信系統的必要性

在我國，以人民銀行為牽頭部門建立征信系統具有以下幾方面的必要性：首先，通過設立央行征信系統，能夠滿足我國社會信用體系建設當下對征信服務的迫切需求。其次，由政府行政部門設立征信系統，是保護社會公眾金融信息安全的普遍需求。再次，建立央行征信系統可以有效避免重復建設帶來的社會資源浪費，為各部門數據交流、信息匯集奠定基礎。最后，有利于減少信息異議和法律訴訟的發生。信用信息失真會使金融消費者權益受到嚴重侵害，征信異議申請和投訴案件屢有發生，截至2015年11月末，全國征信異議發生約為1300筆。較高的征信數據質量可以提供準確信息，有效減少征信異議及投訴的發生，維護信息主體權益，化解法律糾紛。

（二）有利于激發金融機構參與征信工作的積極性

征信系統數據維護是極其細致的工作，每一筆信貸業務數據必須及時、完整、準確地報送到征信系統之中。中國人民銀行征信中心（以下簡稱“征信中心”）通過建立數據質量考評機制，每季度對各金融機構報送的數據質量情況進行通報，對數據質量考評較差的機構進行批評及約束；同時，每年對數據質量報送優秀的機構進行表彰，對參與征信工作成績突出的人員進行獎勵。在這種獎懲兼顧、按季考核的工作模式下，使各金融機構對征信數據質量工作引起重視，極大地調動了征信數據報送及維護人員對數據質量工作的積極性，強化了金融機構工作人員對征信工作的參與感。

（三）有利于樹立央行征信系統的權威性

征信數據質量是征信系統的生命線。央行征信系統是我國目前最早、最全面的國家征信系統，做好央行征信系統數據質量工作，不僅可以為央行征信系統樹立權威性，更為社會商業征信機構樹立榜樣，引導商業征信機構建立維護征信數據質量的正確意識，為金融業塑造良好形象，促進征信業蓬勃發展。

二、央行征信系統數據質量考核工作

接入征信系統的金融機構除做好日常業務數據報送工作外，還應配合各地方中心開展數據質量考評工作。數據質量考評體系主要針對目前已接入征信系統的各類型地方性金融機構進行兩方面數據質量考核工作，一是按季度進行數據質量綜合考評，二是開展年度征信系統數據質量激勵與約束機制。

（一）季度數據質量綜合考評

1.數據質量考評方案設計思路

征信系統數據質量評價方案主要從科學性、可操作性及引導性三方面進行設計?？茖W性是指在設計征信系統數據質量考評時應涉及征信系統數據質量相關制度要求、征信系統數據質量應達到目標、具體工作開展方式等方面為指導?？刹僮餍裕簿褪强尚行院蛯嵱眯?，指征信系統數據質量評價指標內容客觀明確，指標簡化，方法簡便，信息及數據易于采集且準確可靠。引導性主要指評價指標能引導被評價對象的行為。評價只是手段，接入征信系統機構的工作人員不僅僅是為了評價而評價，它的最終目的應該是保證較高數據質量目標的實現。因此，征信系統數據質量評價指標應具有靈活、動態和全方位的特點，以此才能更好地引導被評價金融機構與組織目標保持一致。

2.數據質量考評內容及標準

為保證征信系統數據入庫質量，征信中心對接入征信系統的金融機構從數據報送的及時性、完整性、準確性三個維度進行考核，包括對數據報送過程中和當前系統數據與金融機構數據源一致度的衡量。其中，及時性主要考察金融機構數據報送的及時情況，是否于業務發生下一工作日上報征信數據；完整性主要考察金融機構數據報送的完整情況，是否按照征信系統數據采集規范，將各類已結清和未結清信貸業務信息及客戶信息全部上報；準確性主要考察金融機構數據報送的準確情況，已上報的數據是否與業務實際相符，格式、邏輯是否符合征信系統數據采集規范要求。

通過核對金融機構臺賬與征信系統中數據進行對比，查看戶數、筆數、發生額、余額是否一致；并結合征信系統后臺提取各金融機構的連續上報率與通過率情況，得到六類評價指標，分別對應完整性，即信貸業務完整率、借款人完整率；及時性，即賬戶記錄更新及時率、長期未更新賬戶變化率；準確性，即借款人名下賬戶一致率、賬戶兩端余額一致率。最終根據不同類型數據報送機構，賦予相應的權重，形成綜合一致率，若金融機構綜合一致率越高，則表明該機構數據質量報送越好。目前，地方性金融機構信貸信息數據質量量化考評達標線為97分，警戒線為95分。征信中心每季度對全國各地區地方性金融機構考評得分進行匯總通報，對成績較低、未能達標的機構要求開展自查，分析差異原因，盡快整改，著力提升數據質量。

為督促各地方性金融機構提高對征信數據報送質量的重視程度，各地征信分中心應針對當地金融機構在數據報送過程中存在的異常情況進行監控并開展核實，確保高質量信貸數據入庫。以北京分中心為例，在2015年期間，每月監測轄內企業征信數據報送機構的數據報送通過率與到期未結清情況，將存在的問題下發機構，對其要求核實糾改。針對個人征信系統報數機構每月通過征信內網郵箱定期下發報文處理情況、數據更新情況及應報未報數據更新明細，電話督導存在問題的機構對問題進行核實，并將結果及時反饋。通過一年多的連續督導，轄內地方性金融機構企業及個人征信數據報送質量得到顯著提高，能夠對到期業務進行及時結清上報，有效避免了異議數據的產生。

（二）數據質量激勵與約束機制

為有效調動各金融機構征信報數及維護工作人員參與數據質量工作的積極性，進一步提高金融機構報送征信數據的質量水平，征信中心建立了征信系統激勵與約束機制。

根據地方性金融機構全年各季度的數據質量綜合評分、全年有無數據質量重大事故發生、數據質量穩定情況、數據量和異議處理情況等，由征信中心和分中心共同參照《地方性金融機構征信系統數據質量激勵與約束機制實施方案》，將各地區轄內的地方性金融機構劃分為A、B、C、D四檔。其中，A檔機構為優秀機構，D檔機構為被約束機構，A檔和B檔機構有推薦1—2名優秀個人的資格。征信中心統一對優秀機構和優秀個人進行嘉獎，對被約束機構進行通報。以北京地區為例，2014年數據質量激勵與約束工作中，企業及個人征信系統共有12家機構被評為A類機構，47家機構被評為B類機構，約有57名征信工作人員被推薦為征信工作優秀個人。

三、征信系統數據質量維護工作中存在的問題

（一）法律規章不完善，對接入系統金融機構缺乏約束力

沒有完善的法律法規對征信系統數據質量工作進行匹配，對數據質量考核缺乏相應的法律規章的約束?，F行法律法規并沒有對征信數據采集、報送過程、數據質量考核等工作要求進行細化，這就增加了對金融機構監管考核的難度，對信息主體保護及數據上報機構的約束機制缺乏法律保障，難以形成對金融機構監督管理的威懾力。

（二）報數程序老舊，缺乏維護，數據報送頻頻出錯

征信報數程序是影響征信系統數據質量的關鍵環節，當前征信數據標準化層次較低，多數機構采用手工錄入上報，較難實現與業務系統對接抽取數據方式，導致征信數據報送過程中存在諸多不穩定因素。征信數據報送過程需通過報數程序生成征信系統所接受的報文格式數據進行上報，隨著信貸業務的不斷發展，早期報數程序過于老化，缺乏人員維護，往往出現數據報送錯誤、灰色按鈕等無法修復的問題，嚴重降低了征信系統數據的質量。

（三）缺乏技術性監管手段，對報送流程難以實施全方位監控

監管手段單一，不能對金融機構數據報送問題進行及時督導，是影響征信數據質量提高的一大因素。數據報送過程中，征信中心對各流程把控并不全面，也不能及時導出問題數據，指導金融機構糾改。例如，對企業征信系統到期未結清業務的核查工作中，征信中心只能通過數據質量子系統確定到期未結清筆數，但并不能具體確定到期未結清是哪筆業務，金融機構亦無法進行準確核實。金融機構若申請返還征信入庫數據進行核對，申請流程往往比較繁瑣，需要等待時間較長。此外，及時性數據考核過程中，征信中心通常是后臺直接進行打分，給出及時性考評結果，但對及時性減分的原因及明細很難提供。

（四）缺乏系統性操作培訓，工作效率偏低

金融機構在操作使用征信系統過程中缺乏系統性培訓，對系統中的新功能與新產品往往不熟悉。一些金融機構人員流動較大，工作交接往往出現遺漏，對征信工作學習不全面。日常工作中接入系統機構需要對報送到征信系統中的數據進行逐筆核對，過程繁瑣，數據細碎，如僅依靠手工人力核對，往往工作效率偏低，且容易出錯。

（五）工作態度，對征信數據質量起決定性作用

金融機構工作人員對征信工作的積極性及工作投入程度決定了征信數據報送質量的高低。某些金融機構對于征信工作并未制定明確的制度規程，責任劃分不清晰，輕視數據報送流程，只關注征信系統查詢使用，這嚴重違背了央行征信系統“共建共享”的原則，拉低了數據質量考核成績。

四、提升央行征信系統數據質量相關建議

（一）完善征信法規建設，細化征信數據質量考核規章

《征信業管理條例》已于2013年頒布實施，但對金融機構征信數據報送及質量缺乏細致規范的考核，應從法律層面規范接入征信系統金融機構報送高質量征信數據意識，增強監管威懾力度。應積極探索制定《信用信息標準化管理辦法》《信用信息公開管理辦法》等相關法規，逐步完善征信體系法規建設，各地區也應結合《征信業管理條例》，制定適合地方性配套操作規程，更好地指導地方性金融機構開展征信工作。

（二）升級改造征信報數程序，增加數據質量核查功能

“工欲善其事，必先利其器”，加快推動征信報數程序升級改造工作有利于提升征信數據質量。建議接入征信系統金融機構，購買功能性強、售后服務好的程序開發商提供的報數程序。新報數程序在具備普通數據報送生成征信報文之外，還應具備數據質量核查等相關功能，如到期未結清數據統計、報文報送通過率統計及報文報送操作統計等。方便接入系統的機構能夠按照一定時間，根據自身業務系統與征信系統數據進行核對，自行開展核查工作，確保數據及時、完整、準確上報。

（三）根據接入機構特點，分類定制數據質量考核標準

目前，對接入征信系統參加數據質量考核的機構均按照95分為警戒線，97分為達標線，滿分為100分。但在實際操作過程中，接入系統機構類型各不相同，業務量差異很大，對金融機構數據質量考核難以均衡考量。從機構類型來看，一些信托公司與商業銀行存在通道類業務，信息采集相對滯后，在數據報送過程中完整性與及時性較難達到要求；從業務量來看，對于一些業務開展少、數據報送量較小的機構，數據質量相對較高，但對業務量大、數據報送較多的機構可能導致數據質量較低情況的出現。建議應根據接入系統機構業務量及類型劃定考評指標，分類考評。

（四）完善監管手段，實施全流程監控，明確數據報送出錯問題

征信中心應對報數機構數據報送過程進行全流程監控。增設征信系統配套監控功能，對征信數據報送出錯或數據質量偏低的機構能夠進行全流程定位監控，明確出錯原因，及時提醒報數機構進行核查，簡化向機構提供問題數據的流程，使報送機構第一時間發現問題，自行糾改。

（五）加強征信業務操作培訓，提升業務人員操作能力

建議征信中心每年應根據接入系統不同類型的機構開展業務培訓，指導機構正確報送征信業數據、合規查詢信用報告，有效控制信用風險等。尤其對于征信系統新上線開發的產品及功能，征信中心可通過視頻及說明書形式發送至接入系統機構，供其了解學習。各地分中心也應根據轄內地方性金融機構特點，有針對性地為地方性金融機構組織開展業務培訓。如講解征信數據質量考核標準，開展基本統計軟件的操作與使用培訓，有助于提升工作效率，強化征信數據質量考核意識，達到事半功倍的效果。

（六）加強合作，采集非銀行信息，多角度展示信息主體信用狀況

征信中心應加強與各部門合作，采集各類非銀行信息，多角度反映信息主體信用狀況。拓寬信息采集來源，不僅有助于完善征信系統信息，更有助于對信息主體的基本信息進行多方驗證，提供更加準確有效的征信報告。

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［中圖分類號］F83

［文獻標識碼］A

［文章編號］1673- 0046（2016）4- 0031- 03