一、征信機(jī)構(gòu)的行業(yè)分類

按照服務(wù)的市場(chǎng)不同，可把征信機(jī)構(gòu)分為個(gè)人市場(chǎng)、企業(yè)市場(chǎng)和資本市場(chǎng)三類。

個(gè)人市場(chǎng)，主要服務(wù)于個(gè)人征信評(píng)估，國(guó)內(nèi)代表性機(jī)構(gòu)為中國(guó)人民銀行征信中心、8家個(gè)人征信試點(diǎn)機(jī)構(gòu)、其他大數(shù)據(jù)征信服務(wù)機(jī)構(gòu)；國(guó)際上代表性機(jī)構(gòu)為億百利Experian（英國(guó)）、愛克非Equifax（美國(guó)）、全聯(lián)Trans Union（美國(guó)）、Schufa（德國(guó)）、意大利中央信用調(diào)查處等。

企業(yè)市場(chǎng)，主要服務(wù)于企業(yè)端征信評(píng)估，國(guó)內(nèi)代表性機(jī)構(gòu)為人民銀行征信中心、135家企業(yè)征信機(jī)構(gòu)；國(guó)際上代表性機(jī)構(gòu)為鄧白氏Dun & Bradstreet（美國(guó)）、格瑞頓Graydon（荷蘭）、帝國(guó)數(shù)據(jù)銀行（日本）、東京商工（日本）等。

資本市場(chǎng)，主要服務(wù)于債券和股票等資本市場(chǎng)信用評(píng)估，國(guó)內(nèi)代表性機(jī)構(gòu)為大公國(guó)際、中誠(chéng)信、聯(lián)合資信；國(guó)際上代表性機(jī)構(gòu)為穆迪、標(biāo)準(zhǔn)普爾和惠譽(yù)。

二、個(gè)人征信機(jī)構(gòu)的發(fā)展歷程

國(guó)際上

之后，美國(guó)相繼出臺(tái)了一系列個(gè)人征信相關(guān)的法律，開始形成規(guī)范化的征信體系。

1980年代，銀行跨區(qū)域經(jīng)營(yíng)催生了全國(guó)性的個(gè)人征信需求，美國(guó)個(gè)人征信市場(chǎng)步入整合期，機(jī)構(gòu)數(shù)量由2250多家驟降至300余家，并最終形成了以益百利Experian、愛克非Equifax、全聯(lián)Trans Union三大征信局為主，300家地方性征信機(jī)構(gòu)為輔的個(gè)人征信格局。

從機(jī)構(gòu)屬性上看，美國(guó)、英國(guó)、瑞士、瑞典等國(guó)家均為私人征信機(jī)構(gòu)。法國(guó)、希臘、土耳其等國(guó)家均為公共征信機(jī)構(gòu)。

德國(guó)、意大利、西班牙、日本等國(guó)則既有公共征信機(jī)構(gòu)，也有私人征信機(jī)構(gòu)，其中德國(guó)還有以行業(yè)協(xié)會(huì)為主體的會(huì)員制模式，為其會(huì)員提供一個(gè)信用信息共享的平臺(tái)，相比之下，行業(yè)協(xié)會(huì)的信息收集和使用都較為封閉，僅對(duì)內(nèi)部會(huì)員企業(yè)開發(fā)。

我國(guó)情況

2013年3月，我國(guó)首部征信行業(yè)法規(guī)《征信管理?xiàng)l例》開始實(shí)施；

2013年12月，中國(guó)人民銀行制定的《征信機(jī)構(gòu)管理辦法》正式施行；

2014年6月，國(guó)務(wù)院出臺(tái)了《社會(huì)信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要（2014—2020年）》，明確到2020年,基本建成以信用信息資源共享為基礎(chǔ)的覆蓋全社會(huì)的征信系統(tǒng)；

2015年1月，央行下發(fā)《關(guān)于做好個(gè)人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》，同意8家社會(huì)機(jī)構(gòu)開展個(gè)人征信業(yè)務(wù)試點(diǎn)；

2016年11月，央行下發(fā)《關(guān)于加強(qiáng)征信合規(guī)管理工作的通知》，要求各相關(guān)機(jī)構(gòu)開展征信合規(guī)自查自糾工作，加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)。

新華社瞭望智庫(kù)聯(lián)合前海征信發(fā)布的《中國(guó)社會(huì)信用體系發(fā)展報(bào)告2017》顯示，從工商注冊(cè)信息看，市場(chǎng)上與“征信服務(wù)”相關(guān)的公司有2000家左右，其中有資質(zhì)的不足5%。

除了央行征信中心、已經(jīng)完成備案的企業(yè)征信和8家個(gè)人征信試點(diǎn)機(jī)構(gòu)外，其他征信類服務(wù)機(jī)構(gòu)主要以下面三種形式存在：

一是電商平臺(tái)利用自身積累的海量交易數(shù)據(jù)構(gòu)建的商業(yè)征信模式；

二是P2P網(wǎng)貸等嘗試建立自身征信數(shù)據(jù)庫(kù)；

三是涌現(xiàn)的圍繞大數(shù)據(jù)征信領(lǐng)域的第三方技術(shù)和服務(wù)機(jī)構(gòu)。

三、個(gè)人征信2.0時(shí)代的來(lái)臨？

個(gè)人征信業(yè)務(wù)，主要涵蓋數(shù)據(jù)的采集、整理、分析和應(yīng)用（信用產(chǎn)品）等四個(gè)環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的征信主要涉及以下信息：一是個(gè)人基本數(shù)據(jù)；二是金融數(shù)據(jù)，主要是信貸和信用卡相關(guān)數(shù)據(jù)；三是公共數(shù)據(jù)，包括稅務(wù)、工商、法院、電信、水電煤氣等部門的數(shù)據(jù)；四是個(gè)人信用報(bào)告查詢記錄。

數(shù)據(jù)源經(jīng)過(guò)征信公司處理后，形成信用產(chǎn)品，廣泛應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)、政府、公共服務(wù)機(jī)構(gòu)、雇主企業(yè)及其他單位和個(gè)人的征信查詢需求。

以美國(guó)為例，三大征信局不僅可以輸出FICO評(píng)分，最為基本變量廣泛接入定制化的客戶應(yīng)用和工具，還可為客戶提供個(gè)人資產(chǎn)預(yù)測(cè)、破產(chǎn)預(yù)測(cè)、收入預(yù)測(cè)服務(wù)，同時(shí)還可超越風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，為客戶提供智能化營(yíng)銷服務(wù)。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)的留存渠道和維度指數(shù)級(jí)提升，產(chǎn)生了大量的新型數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)等，如何把這些數(shù)據(jù)納入到征信體系中去，成為新的課題。

隨著一些大數(shù)據(jù)公司在這方面的探索，個(gè)人征信2.0時(shí)代正式開啟。

以ZestFinance為例，在行為數(shù)據(jù)上，其基本的邏輯可分為五個(gè)步驟：

1、挖掘數(shù)以千計(jì)的不同變量，搜集相應(yīng)的數(shù)據(jù)；

2、尋找這些變量之間的關(guān)聯(lián)性；

3、在關(guān)聯(lián)性的基礎(chǔ)上講這些變量重新綁定成一些比較大的變量；

4、將這些大的變量放入不同的分立的數(shù)據(jù)模型中進(jìn)行處理；

5、每一個(gè)分立的數(shù)據(jù)模型給出一個(gè)分立的結(jié)論，再把這些分立的結(jié)論綁定，最終整合成一個(gè)自有的信用分?jǐn)?shù)。

大數(shù)據(jù)征信模式雖然是未來(lái)行業(yè)發(fā)展的潮流，但就現(xiàn)階段來(lái)看，也面臨一些亟待解決的難題：

一是數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，數(shù)據(jù)不流通、數(shù)據(jù)獲取成本高，不但難以收集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且企業(yè)機(jī)構(gòu)不愿共享數(shù)據(jù)。

二是信息安全問題，監(jiān)管法律尚未對(duì)信息收集種類、使用途徑等作出明確界定，比如哪些數(shù)據(jù)可以采集、哪些數(shù)據(jù)不能采集等，并沒有明確的界定。

三是數(shù)據(jù)所有權(quán)問題，這里面涉及到用戶授權(quán)問題，同時(shí)也涉及到如何協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的所有者、采集者、存儲(chǔ)者、整合者、利用者之間關(guān)系和利益問題。

四是應(yīng)用場(chǎng)景問題，現(xiàn)階段的應(yīng)用仍集中于信貸領(lǐng)域，較為狹窄。