中国征信市场发展状况分析

中国征信市场发展状况分析

作者：韩李捷霍星宇

来源：《市场周刊·市场版》2017年第08期

摘要：本文分析范畴主要针对中国征信市场，内容包括征信业务流程和征信机构现状等，同时对于未来征信行业的发展做了判断与预测。

关键词：征信；现状；趋势

一、征信概述

征信机构从多种渠道主动采集被征信对象的信息数据，再利用相关技术将数据进行集中汇总，形成并存储为信用的档案。个人或商业机构由于风险评估的需要，在得到被征信对象授权的前提下，征信企业利用模型算法，对被征信对象的信用状况、信用资质等进行评估，并将评估报告和结果输送到个人或企业，从而帮助其知悉被征信对象客观的信用状况。

从征信企业业务流程看，信息收集、信息加工处理、信用产品输出、商业化应用是征信业务开展的四大关键环节。其中信息收集是征信业务开展的原料与基础，信息收集的维度和质量对信用信息的完整性与真实性起决定性作用，而征信机构覆盖群体数量的多寡，决定征信机构展业区域。信息加工处理，按照标准信息采集、交换格式，征信机构将分散、碎片的信息集中汇总，结构化处理后形成、储存为信用档案。

其中信息采集需要花费大量成本，如时间、金钱等，根据用户信用需求确定征信服务产品，进而制定合乎实际情况的数据采集计划是征信机构开展业务的前提。

二、中国征信现状

在2012年底，我国征信机构共有约140多家，其中20家是拥有政府背景的信用信息服务机构，50家企业征信机构，70家信用评级机构，2家个人征信机构。这些征信机构共完成债项评级近1700笔、信贷市场主体评级约5万户，实现总营业收入20亿人民币。后来2014年下发企业征信牌照，在2015年开启个人征信市场化，中国征信企业数量上增长迅速。到2016年底时，中国征信市场持牌、准持牌机构约为228家，数量增长超过50%。

（一）政府着力推动征信体系建设，效果明显

2003年十届全国人大一次会议审议通过“政府工作报告”，首次提出“加快建立社会信用体系”，2004年人民银行成立银行信贷征信服务中心，2006年央行企业信用信息基础数据库实现全国联网查询，2009年央行发布信用评级和数据交换行业标准，2013年征信业管理条例正式

实施，2015年初，下发通知要求芝麻信用、腾讯征信、拉卡拉等8家机构做好个人征信的业务准备工作。但截至目前，中国首批个人征信业务牌照仍未发出。

目前中国征信体系是以央行征信中心为主，由银行、小贷公司等金融机构、类信贷企业提供信用数据，央行征信中心对数据统一处理，具有信息安全度高等特点。但是政府主导的公共征信体系在更新频率、人群覆盖面、数据维度、商业场景应用等方面存在不足，因此监管层批准征信行业市场化。

（二）征信方面的需求逐渐增强

从中国信贷总额来看，其快速增长为征信奠定市场基础。截至2016年底，中国贷款总额约为112万亿人民币。对比2015年同比增长了7.4%，增长量为7.3万亿人民币。信贷市场的增长对于征信机构的信用评估业务提供市场空间。

我国中小企业数量众多，大量存在融资难融资贵问题。从国家工商总局数据可知：2016年我国共有8705.4万户市场主体，但只有少部分企业从银行等金融机构获得贷款。融资难、融资贵是中小企业经营发展主要问题。其原因是由于数据维度不足，信用评估不健全，银行等金融机构无法判断其经营风险，中小企业信贷难征信的现状，源于征信配套基础设施的不健全。

（三）大数据技术促成低成本高效率的信用评估方式

中国人民银行出台征信数据交换标准，从而便于结构化数据的交换。央行在2009年发布行业数据标准：《征信数据元信用评级数据元》、《征信数据交换格式信用评级违约率数据采集格式》。该标准的格式的发布，将造福于数据交换和数据结构化处理程序。大数据风险控制技术快速应用发展，解决用户征信相关信息收集难和贵的问题。以机器学习、神经网络为代表的大数据的算法逐步发展，能稳步提高对风险状况识别的能力。同时众所周知互联网、移动互联网融入大众日常生活，如出行打车、消费支付等日常使用，企业有机会不断存储用户数据，为大数据风险控制模型提供数据保证。

三、中国征信行业发展趋势

（一）征信市场市场化程度加深，但政府依然为主导

由于目前国内的资本市场、信贷市场的交易规模不断变大，对信用评估的需求也相应加强。目前的国内征信体系以政府为主导，在数据更新频次、数据收集维数、征信产品创新等方面比较薄弱，有必要使得市场企业作为有效补充，从而弥补现有征信体系存在的不足。但是因为以央行为主导的政府征信机构在权威性、数据来源等方面具有绝对优势，未来中国征信市场将仍旧以政府为主导方面，市场化机构为有效补充部分。

（二）行业会呈现寡头垄断现象

在我国数据孤岛现象比较严重，它是征信评估结果生成的依据。数据天然就有的垄断性质将导致大数据拥有者从最开始就利用自身业务所带来的数据数量上的优势处在有利地位。随着滚雪球效应的逐步加强，我们可预测到当市场一旦完全开放准入时，征信行业将会形成一个具有多寡头垄断特点的格局。

（三）大数据技术在征信发展中起重要作用

将来征信数据仍然会以信贷情况、财务等数据为主，但同时社交、消费、通信等数据也会开始应用，以满足相关企业机构对于用户信用评估的需求。而互联网技术的广泛应用，在技术上为该人群的征信提供了可能性，以互通互联、实时传输为特点的互联网和评估模型的发展，使得机构低成本、快捷地获取被征信对象的征信相关信息。

（作者单位：山西财经大学）

作者简介：韩李捷（1992～），男，山西财经大学硕士研究生，研究方向为金融风险管理；霍星宇（1991～），男，山西财经大学硕士研究生，研究方向为财政政策理论与研究。

参考文献

[1]冯文芳.互联网金融背景下小微企业大数据征信体系建设探析[J].国际金融，2016（03）：74-80.

[2]中国人民银行征信中心与金融研究所联合课题组，纪志宏，王晓明，曹凝蓉，金中夏，伍旭川，黄余送，张晓艳.互联网信贷、信用风险管理与征信[J].金融研究，2014（10）：133-147.

[3]钟曜璘，彭大衡.阿里征信模式对我国金融征信体系建设的启示[J].征信，2014，32（02）：36-40.