中国工商银行贵州省分行征信体系的建设与应用

由中国人民银行牵头组织建设的征信系统，为全国参与经济和金融活动的1500多万户企业和6亿多自然人建立了信用档案。这些信用档案信息已成为商业银行是否与企业及个人发生新增授信业务的重要审批资料之一，不仅为商业银行进一步了解客户诚信意识和信用行为提供了真实客观的信息支持，也为商业银行完善贷前审批环节，揭示和防范信用风险发挥了重要作用。

按照中国人民银行及总工行的统一部署和安排，工行贵州省分行从2006年起，陆续将企业及个人征信系统纳入客户新增授信审批流程，同时已在贵州省工行开户的4万名法人客户和400余万名个人客户信贷信息载人人行征信系统。截至目前，通过查询人民银行个人征信系统，贵州工行已累计防止不良信用客户融资申请5千余笔，金额4亿元。为进一步提升向人行征信系统报送的信息质量，贵州工行一直将提升征信系统数据质量作为工作重点来抓，并建立了征信系统数据治理长效机制，已清理、纠改企业及个人客户各类出错信息5万余条，极大地提高了征信客户信息入库率。不仅如此，贵州工行还认真配合人民银行做好中小企业信用体系建设工作，目前已完成中小企业信息征集近3千余户，为贵州省中小企业信用体系建设工作做出了积极贡献。

从2003年开始，工商银行开始建设中国银行业首创的第一个客户信用查询系统——特别关注客户信息管理系统(CIIS)，随后又陆续开发建设了不良信用客户欠款扣收系统(CIPID)、货后管理预警系统等客户信用管理的配套系统。经过近几年来的不断建设完善，征信系统和省工行的信用风险系统有效降低了由于信息不对称给工商银行信贷业务带来的信用风险，在工商银行的贷前调查、贷中审批、贷后管理方面都发挥了巨大的作用。截至2008年4月底，贵州工行运用客户信用风险管理各系统累计防止9912名不良信用客户的融资申请，金額8.9亿元；现金清收转化不良贷款7130笔，金额5000万元。2008年3月，工商银行的特别关注客户信息系统(CI15)荣获国务院颁发的现代企业管理创新科技成果一等奖。从近几年省工行对征信体系、风险管理系统的应用经验看，上述系统在信息共享和清收不良贷款两方面的作用尤为突出。

案例一：2007年1月15日，某借款人向省工行遵义道真支行申请个人综合消费贷款3万元，其贷款用途为装修房屋，符合贷款用途；抵押物足值有效，符合贷款条件；借款人为某事业单位正式员工，月收入2500元，年收入为3万元，其配偶无业。接到客户贷款申请后，通过CIIS、PCRS系统对借款人夫妻双方征信状况进行查询，个人信用报告显示为正常，但系统显示借款人负债总额为80729元，其配偶负债总额为5万元，夫妻双方在他行已获得3笔贷款，总计负债130729元，且均为一次性还款。经核实，借款人负债情况属实，但借款人在贷款申请表中“已负债情况栏”。却填写为“无负债”借款人单位也加盖公章予以确认。客户经理通过调查，认定借款人第一还款来源严重不足：借款人在他行已获得多笔借款，且负债额较大，其收入不具备归还贷款的能力，且申请资料虚假。鉴于此，省工行作出拒贷决定，规避贷款风险3万元。这个案例充分体现了各金融机构间信息共享的重要性，即通过查询人行征信系统和特别关注客户信息系统有效地解决了各商业银行间客户信息不对称的问题，在贷前调查环节就化解了信贷风险。

案例二：某客户于2004年3月在省工行铜仁分行九龙支行办理了汽车消费贷款。2006年以后，该借款户不主动履行还款义务，企图逃避银行债务，违约本息金额14500元。省工行经办人员采用各种方式多次催收，该借款户总是采取回避和不合作态度，拒不归还我行贷款。2007年6月，贵州工行不良信用客户欠款扣收系统正式投人运用，九龙支行根据系统提供信息，查询到此人在省工行另一支行有活期存款14620元，存款金额大于贷款违约本息。在锁定了他的存款账户后，向其发出催收通知书，通知借款人限时归还。但是该客户仍置之不理，采取回避的态度，拒不归还省工行贷款。在经过多次催收无果的情况下，九龙支行采取了果断扣收措施，成功扣收该客户存款金额14500元，收回了该客户全部违约贷款本息。依靠先进的信息科技手段，不良信用客户欠款扣收系统有效解决了商业银行内部客户存款、贷款信息不对称的难题。

为使征信体系建设得更加完善，在社会经济活动中发挥更大的作用，省工行还从广度和深度上对征信体系的建设与应用进行了思考：

第一，进一步拓宽征信信息采集渠道。为便于全面采集客户的信用数据，防止信息失真，建议人民银行与相关主管部门建立信息直接获取渠道，将居民受教育程度、住宅权属情况、可支配和享有的个人金融资产情况等纳入征信范围，为商业银行筛选潜在客户、对其做出客观公允评价提供可靠依据。

第二，扩大征信应用范围，充分发挥系统失信惩戒功能。在建立有偿服务机制的基础上，将征信服务向政府部门、金融机构、企业者、投资者、债券人开放，扩大征信对失信记录的传播功能，形成社会联防的“纽带”，使征信的影响渗透到社会的多个层面。

第三，加快信息更新频率，改善系统运行效率。由于数据报送处理量大等原因，目前征信系统更新速度较慢，数据差错率较高。建议进一步规范数据报送口径，加快征信报告数据更新频率，提升征信系统数据质量。鉴于目前各家商业银行业务发展迅速，征信查询量较大，现有征信系统承载能力无法满足商业银行日常查询需要，应尽快进行系统升级改造。

第四，加快对征信立法问题进行研究，提高征信应用的社会公信力。推动征信法律、法规体系建设，使个人信用信息的征集、评估、管理、运用等活动能规范开展。