我国个人征信发展模式研究

郭琪煜

摘要：2012年12月26日，国务院常委常务会议上审议通过了《征信业管理条例（草案）》。《征信业管理条例（草案）》指出，征信业内容广泛且与居民的生活息息相关，主要是通过在社会中提供征信服务来维护信用的稳定发展。征信服务可以减少信用违约发生的风险、为保障商品交易安全创造条件，让社会有利于守信的人，不利于一些“老赖”。我国征信业由无到有，刚具雏形。

在此首先，从宏观层面上，分析影响我国个人征信发展模式的因素。其次，通过举例，由政府主导的个人征信市场以及腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司等获得金融牌照公司的中征信发展模式及其选择的不同得出这种征信模式的原因、发展前景。最后，通过借鉴世界上征信模式发展历程，结合中国的实际情况以及征信模式的发展现状，探索并得出适合我国的征信模式。

关键词：个人征信;发展模式;公共征信模式;私人征信模式;征信管理

一、研究背景与研究意义

中国的信用评级制度建立于上世纪30年代。1932年中国信用办公室在上海成立，台湾经营。中国的信用体系建设以个人的金融信用信息基础数据库为主，并辅以市场化的信用。其中，中央银行信用信息系统作为基础数据库，有4.6亿人的信用信息（2017年8月底数据）和2千多万的家企业信用信息，是信用系统的核心环节。

因此，征信市场也被认为是互联网金融的下一个目标市场，也是传统金融业的最后一个即将击垮的堡垒。从我国征信发展的历史来看，发展缓慢并长期以来一直未受到重视。这与经济社会发展中假冒伪劣商品、食品安全危机和侵权行为泛滥以及社会经济生活領域信用严重缺失等一系列问题是相对应的。

中央银行批准芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用、北京华道征信等8家机构做好个人征信业务工作。这预示着中国未来的信用体系将由中央政府为主导，其它一些互联网信用企业也将积极发挥重要的补充作用。

二、理论基础

1.有效市场理论

有效市场假说在征信行业中有一定的体现。从信息采集的角度来讲，个人信息只有贷款者对自身有详尽几乎完备的了解，其他机构如银行等借款者想要了解借贷人的个人征信情况或者企业完备的征信状况可能会付出极高的成本，从而导致对所有贷款人采取一个均衡利率。但是有过良好信贷记录的人在借贷市场上最终会得到各种贷款优惠，而那些经营不善或者诚信度较低的贷款者最终会被驱逐出信贷市场。因此，在这个角度上讲，信贷市场同股票市场一样存在一定的相似性，但是相对于股票市场可能存在一定的滞后性，但最终信贷市场可以反映一个借贷者的信用状况，因此征信模式分析的理论基础包括有效市场理论。

2.信息不对称理论

经济学假说的基本前提之一是“经济人”具有完整的信息。实际上，在全球经济一体化成为大趋势的今天，我们是不可能拥有所有市场信息的。这种信息不对称理论必然会导致信息所有者为了获得自身利益，从而可能存在损害他人利益的现象。根据发生的时间，信息不对称风险可以分为道德风险和逆向选择风险，道德风险主要是事后风险，而逆向选择风险主要是事前风险。

逆向选择在银行信贷中体现的较为明显。例如，银行信贷通常是借款人和贷款人双方，银行作为贷款人在放款时，往往不能全面了解借款人的全部信用违约状况，也就是指借款人只有自己对自己的信用状况有较为全面的掌控，然而对单个客户即单个借款人的信用调查必定会付出极大的成本，从而使银行会采取折中的办法，对所有借款者采取一样的利率。这样导致整个借贷系统中财务状况不佳的借款者增多，整个银行系统的坏账机会就会增多，从而进一步使借贷系统陷入恶性循环。因此，在信贷市场中，也会因信息不对称的逆向选择而被挤出信贷市场。

道德风险问题常见于各种保险问题。在贷款市场中，贷款人（如银行）是被代理人，而借款人是代理人。我们需要一个机制约束或激励贷款资金方从自身利益出发，同时选择有利于银行的行为。

三、我国个人征信的发展现状

1.政府主导下的央行个人征信中心

中国人民银行成立的央行征信系统是国家金融信用信息基础数据库。央行征信系统是2018年前国内唯一的一个官方征信机构，具体负责金融和信息基础数据的运营。它同时具有企业和个人的征信系统功能。个人信用信息系统可以为银行开展信贷业务提供基础的信用数据，有效地降低信用风险。在宏观方面，可以提供货币政策和金融监管的统计报表。2013年，国家颁布实施了《信贷产业管理条例》，明确了个人信用信息系统作为国家金融信用信息基础数据库的基础地位。

2.市场化中的个人征信

从2015年到2017年，个人征信在我国引起前所未有的关注，是我国征信行业突飞猛进的三年。在2015年1月5日，央行印发了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，宣布授予芝麻信用管理有限公司等8家机构做好个人征信试点工作，开展个人征信工作，同时社会信用体系建设的市场化改革正式启动。但是，这8家征信机构均没有获得个人征信牌照。2016年6月，中国互联网金融协会组织建设的“互联网金融行业信用信息共享平台”开通，蚂蚁金服、京东金融等17家企业首批签约《中国互联网金融服务平台信用信息共享平台合作协议》。

（一）腾讯征信有限公司的反欺诈产品已开始接入合作机构。该产品是中国第一款利用互联网数据识别欺诈客户的产品，其主要服务对象是银行、P2P、小额信贷公司和保险以及其他机构。它可以帮助公司识别用户身份，发现恶意或可疑的欺诈客户，避免经济损失，并支持普惠金融政策。

（二）芝麻信用管理有限公司是百行征信的股东之一，拥有独立的第三方征信机构。芝麻信用依托大数据、云计算、区块链等创新技术，通过连接商业、民生等多维场景，客观呈现个人的信用状况，为消费者提供普惠平等的信用服务，帮助社会形成完整的信用体系。其信用评分模型具有数据收集，数据分类和评级，并通过各种服务连接的特点，使每个人都可以获得信息信用价值。因此，根据芝麻信用的性质和功能，它属于私人模式的私人信用机构。

经过多年经营，阿里巴巴积累了大量的在线信贷数据，成为阿里金融发展的核心竞争力。紧接着，中国工行和中国建行决定与阿里巴巴合作，因为两家银行都知道阿里巴巴是一家覆盖几十万企业信息数据的公司。如果它可以分享其庞大的数据库，这可以大大促进征信发展现状，也给公司贷款带来了便利，将有利于完善用户的信用信息记录，优化现有模型，降低违约风险，提高其效益增长，实现客户综合贡献率最大化。因此，工行和建行都与阿里巴巴合作，为阿里巴巴成员公司提供网络安全贷款，无需担保。

芝麻信用具有以下几个特点：

1、芝麻信用拥有海量的数据库。阿里巴巴不但有多年来积累的电商交易数据和参与合作过的交易数据，还拥有蚂蚁金服的互联网金融数据。此外，芝麻信用数据涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、煤气费、物业费、有线电视和固话宽带等，还介入了公安网、工商、教育部等相关数据。芝麻信用运用大数据和云计算技术客观呈现个人的信用状况，属于大数据信用模式。

2，芝麻信用采用的是国际上主流的信用评分模式。该评分服务目前是中国的第一个个人信用评分服务。芝麻信用与传统的评分系统不同，不仅融合了传统的信用评估，而且还对信用评估进行了创新，创建了大数据信用模式。

3，芝麻信用服务与央行征信服务对象所受到的限制条件不同。芝麻信用服务是以营利为目的的信用评估企业，在符合国家有关法律法规和确保用户信息隐私的条件下，并根据市场需求，向社会提供体现用户信用水平的产品---芝麻信用分。

四、我国个人征信中存在的问题

1.征信模式

在国际上，征信模式主要有公共征信模式、私营征信模式两种，这是通过组织模式分类的。

第一种是公共征信模式。这种征信模式主要是政府以及监管机构主导构建的。首先这种公共征信模式具有强制性，即不以盈利为目的，而且囊括范围比较广阔，主要是政府强制执行的。此类数据来源主要是各大金融机构如银行等存款性金融机构的个人信用报告等等。公共征信模式主要是以金融监管为主要目的，在立法上更注重保护个人的隐私权。

第二种是市场主导的私营征信模式。主要是以企业形式存在的私营征信模式为主，这种市场主导的私营征信模式相对于政府以及监管机构主导构建的征信模式更加注重市场自由度，更加注重盈利性。私营征信机构包括会员制的模式和市场主导型的模式两种。会员制不注重盈利性，市场主导型模式则相比较而言更加注重盈利性。前一种主要是以日本为主，后一种主要是以美国为主。但是私营征信模式存在暴露个人隐私的风险，在这一点上就不如欧洲等国家的个人征信模式。

优势 数据真实、利于防范金融风险 信息全面，满足社会需求 提高会员之间的信息交流程度

劣势 垄断不利于竞争，应用范围狭窄 易过度竞争而造成资源浪费 监管要求高不向非会员提供服务，应用范围狭窄

表1清楚地显示了两种征信模式的优缺点。由此可以判断，中国人民银行领导的征信模式属于政府主导的公共征信模式，而腾讯信用和芝麻信用属于市场化的民间信用信息征信模式。

2.信用信息数据来源

2.1芝麻信用评分模型的数据来源

芝麻信用评分模型具有广泛的数据来源。阿里巴巴依据多年来积累的数据及其市场份额，依靠云计算、大数据等创新技术，使其信用信息数据来源广泛。具体来说，数据来源主要包括以下几类：

（ 1）、阿里巴巴的电子商务平台以及参与或合作相关企业的交易数据。这是芝麻信用评分数据的核心来源。作为阿里巴巴公司的一部分，淘宝网的增长已经见证了用户对在线产品质量的信心增长。我国居民在网上购物时经常使用淘宝。现在淘宝在C2C市场占有率最高，占总额的85%左右。

（2）、与阿里巴巴集团有关系的外部机构提供的信用信息数据。来自外部机构的信息可能包括公共政府信息，或工商业，公安和法院提供的个人信用相关信息等。另外，一些国内的P2P平台，比如大数据，已经与芝麻信用签订了数据交换协议，但它们并不是商业对商业合作，而是数据交换。他们向SesameCredit提供在线贷款数据，并向他们提供相同的芝麻信贷及个人信用信息。

（3）、用户提供的个人信用信息数据。在芝麻信用中，个人消费者可以独立提供与个人信用相关的信息，例如学历证明、单位信箱、家庭成员的信用状况等，以及其他信用状况，如住房抵押贷款、汽车贷款等。

2.2央行征信中心数据来源

（一）企业基本信息采集

企业信用信息系统收集的企业基本信息分为五类：第一，组织识别信息，即证书类型、号码等识别信息，可用于准确定位企业在信贷系统中的记录;第二，登记注册信息，也就是企业在主管部门登记时留下的基本信息，比如办公地址、注册资本以及联系电话等;第三，关于高级管理层和主要附属机构的信息;第四，重要股东信息。这些信息用于解释持有5%以上股份的股东;第五，财务信息，主要包括公司各项财务报表。收集企业基本信息主要有两个渠道：一是企业在银行申请贷款卡，办理贷款卡年审，申请机构信用代码时，主动提交的基本信息资料，由中国人民银行的分支机构或金融机构审查。二是商业银行在与企业的信贷业务中，收集的基本信息，并上报企业信用体系。

（二）信贷信息采集

信贷信息是指企业和个人在信贷交易过程中承担的經济责任和履约情况，反映了企业和个人的还款意愿和还款能力。信贷信息是反映企业和个人信用状况的主要信息，是征信系统的核心信息。随着征信业务的发展，征信中心不断深化信贷信息采集工作，拓展金融领域的信用信息采集。

目前，收集反映信用状况的其他信息主要有两种方式。首先，中国人民银行采取行政措施与政府部门合作，收集数据。其次是通过市场化手段收集和配合数据源单位，直接与数据源单位交换数据。

3.公共征信与私营征信并存的意义

目前，国内个人信贷市场仍以央行个人信用信息系统为主，但在国家层面上，正在努力推动以市场为主导的信贷市场建设。由于起步较晚，中国的个人信用体系覆盖面仍然不足。到2017年8月底，央行个人征信系统共覆盖9.3亿自然人，其中仅有4.6亿人有信贷记录，仅占全国总人口的三分之一。此外，信用信息在日常生活服务中的应用几乎是空白。由此可见，中央银行信贷中心数据库中有信用记录的人数仅占全国人口的30%，信用覆盖率较低;而私人信用局可以通过各种渠道收集不同的数据。例如，在互联网快速发展的背景下，芝麻信用管理有限公司通过收集个人消费者的互联网行为数据来评估个人信用，这可以扩大个人信用信息的覆盖范围。

五、结论与建议

我们距离建立全面的信用体系还很遥远，但有很大的发展空间。我国信贷市场仍处于初级阶段，未来还有一个不断演变的过程。目前传统的信用信息主要集中在银行，小额贷款，担保，P2P，租赁等信贷机构，但未来信用信息服务的界限将不断扩大，应用场景将更加丰富。一些拥有大量信息的互联网公司，如阿里和腾讯，在开展信用信息服务方面具有固有的优势。它体现在数据优势和渠道优势上。阿里腾讯进入信贷市场将为市场注入更多活力，同时也带来激烈的竞争。阿里巴巴和腾讯基于大数据提供的传统信用信息服务将成为互补关系。一方面，大数据将大大提高传统信用信息尚未覆盖的地区信用信息服务的可用性;另一方面，信用信息产生的违法威慑环境将在一定程度上弥补大数据信用的不准确性。

目前的信贷行业存在很多问题。例如，有效数据很少，中央银行的信用体系覆盖面很小，都是来自银行的信用数据，涉及范围很窄。真实的信用数据应该是一个范围广泛的数据，涵盖个人行为的各个方面。例如，公共事业，税收和公積金都是中国的独立数据。这些机构互不沟通，不共享，因此信用信息机构数据采集成本自然很高，难以用完善的数据来开发信用产品。在国有体制中解决这个问题几乎是不可能的，所以现在将个人信用许可证发放给八家机构，并且倾向于由私人市场支配。中国的信用体系可以从以下两个方面入手：一是央行主要收集银行和金融机构的个人信用信息，建立全国性的信用信息系统，二是允许一些完善的机构（包括民营企业）进入信用调查领域，形成一定程度的竞争，信贷业的结构应该是双管齐下的。

参考文献：

[1]  李稻葵，刘淳，庞家任.金融基础设施对经济发展的推动作用研究——以我国征信系统为例[J].金融研究，2016（02）：180-188.

[2]  冯文芳，李春梅.互联网+时代大数据征信体系建设探讨[J].征信，2015，33（10）：36-39.

[3]  李真.中国互联网征信发展与监管问题研究[J].征信，2015，33（07）：9-15.

[4]  叶文辉.大数据征信机构的运作模式及监管对策——以阿里巴巴芝麻信用为例[J].新金融，2015（07）：60-63.

[5] 李真.P2P网贷信用征信：金融分析与法律建构[J].当代经济管理，2015，37（07）：85-91.

中心