第一篇：大數據征信

大數據征信 互聯網金融的羅生門

2015-02-19徐富記

從央行個人征信牌照開閘，到首家互聯網銀行微眾銀行給卡車司機發放第一筆貸款，互聯網金融的浪潮儼然已從P2P網貸洶涌到眾籌，又波濤到大數據征信。

史鐵生曾說過：“歷史在發生時未被發現，在發現時已被重組”，正如當下之大數據征信，盡管已悄然發生，但未被發現，而再發現時，卻已被改寫，局內人的自說自話，局外人的不明覺厲，大數據征信，似乎已成互聯網金融的羅生門。

四級征信機構 百花齊放

2015年新年伊始，央行下發《關于做好個人征信業務準備工作的通知》，正式開啟個人征信市場化閘門，民營征信迎來元年，以阿里巴巴芝麻信用為代表的基于消費大數據的征信機構、以鵬元征信為代表的基于公共大數據的征信機構和以社交數據作為征信模式的玖富旗下的閃銀（we cash）等征信機構紛紛登臺亮相。

以目前國內的信用體系，信用數據大致分為國家級、電商級、互聯網金融企業級、社交金融級，其中，國家級的信用數據為央行的征信中心和銀行等金融機構的信貸數據、各部委的具有公共屬性的比如通信、水、電、煤氣等公共數據。

電商級的即包括以阿里、京東為代表的消費數據；互聯網金融企業級的則如安融惠眾、上海資信；社交金融則如閃銀等開啟的新型征信模式。

毫無疑問，征信產業的發展不僅有效防范金融的風險，改善個人貸款質量，提高了銀行的凈收益，同時，隨著國內信貸行業及消費行業的提速，也再次催生了征信業的巨大需求，據《中國征信業發展報告(2003-2013)》顯示,截止 2012 年我國征信機構達到 140 家左右,總規模達 20 億,相較于美國近800 億市場和日本 40 億市場仍有較大的差距。

為此，方正證券研究認為，如果我國采取市場化模式,按照現有價格、企業及個人總數的體量,在發展成熟后我國征信行業僅個人征信市場總空間將在 1000 億左 右,相較目前不到 20 億的體量有 50 倍的成長,是名符其實的藍海。

我的“痛”，有誰知？

在如此藍海之下，我國目前的大數據征信的成長階段跟美國早起的征信市場類似，百花齊放，百家爭鳴，那么，現在的信用數據體系中，各種不同模式又各自有著怎樣的“痛”呢。

以央行的征信中心數據體系為例，由于起步較晚，目前我國個人的征信體系明顯存在覆蓋面不足的情形。到2013年底，央行征信系統收錄的自然人數量已經超過8億，但其中有信貸記錄的僅有3.2億人，占全國總人口數的1/4不到。另外征信在日常生活服務中的應用幾乎為空白。而且這些數據都來自于銀行的信貸數據，涉及面較為單一。

以電商為代表的消費信用數據“芝麻信用”的模式，則是通過分析人的互聯網行為記錄，對人的身份真實性、行為可信性進行評估并給出認證等級，并且首次作為第三方平臺征信數據，提供給P2P平臺等。

事實上，阿里巴巴在早年就已推出誠信通指數，這是阿里在誠信通會員的“誠信通檔案”基礎上推出評分系統，由A&V認證、證書及榮譽、會員評價、經驗值等要素構成。每次成功交易或獲得貸款，均會累計會員的誠信通指數，并實時公布，從而引導客戶注重累計自己的信用度、活躍度，形成信用市場的良性循環。

然而，眾所周知的是，阿里巴巴的金融業務無論是對個人還是對商戶，業已開展的如火如荼，這意味者如果芝麻信用要將自己的信用數據與p2p等金融機構互換（芝麻信用不一定會拿出自己的全部數據），那么，芝麻信用的數據值將是1+1》2的模式，一旦換取更多的信用值，自己的信貸業務又如火如荼，那么，阿里巴巴就充當了又當裁判，又做球員。

這就類似與美國的FICO，因為FICO為各家信用卡機構提供評分和信用結果，結果FICO自己又去發放信用卡，那么，信用卡機構是無法跟FICO長期愉快地玩耍的。

第三種模式則是以安融惠眾、上海資信互聯網金融征信機構，央行杭州中心支行行長張健華在日前發表的《我國互聯網征信發展與監管研究》披露的數據是，截至2014年7月25日，網絡金融征信系統（NFCS）（即上海資信）共接入203家P2P平臺，日均查詢量達約2000次。

與之相比，北京安融惠眾征信有限公司的數據量似乎更高，其創建的“小額信貸行業信用信息共享服務平臺”（MSP）于2013年3月正式上線，為P2P、小貸公司、擔保公司提供行業信息共享服務。截至2014年9月15日，MSP征信平臺會員機構已經達到405家，會員間信用信息共享查詢量已達日均9000余件，有信用交易信息記錄的自然人信息主體數量突破100萬人。

就筆者了解，上述兩種征信機構目前階段還屬于接入更多數據階段，也只有接入的P2P、小貸公司、擔保公司的量足夠龐大，才能考慮在此數據量的基礎上，開發數據模型與信用評分。

第四種創新的模式則是基于社交的大數據征信模式，典型的代表企業為玖富旗下品牌閃銀，閃銀被看作是中國的Zestfinace，通過利用移動互聯網、利用大數據技術分析用戶的社交信息等數據，完成個人授信。

在閃銀的評價模型中，社交數據尤為重要，比如個人的微信、微博、朋友圈、校友錄、信用卡賬單等，通過附加社交維度評估個人信用狀況，大大降低傳統單一的通過資產或流水形式評估的信用風險。

揭開“大數據征信”面紗

如此來看，無論是正規軍，還是后起之秀，大數據征信，無論哪一家都需要解決的一個痛點是“大”，怎么才算大？是足夠多還是足夠重要？是一家獨大還是大而不全？在央行打開的這半扇羅生門里，需要撥開以所謂“大數據”為外衣的云霧，只有當我們看到征信業的新歷史正在發生時，我們才能發現這個歷史，而非在它重組之時。

撥開這層云霧，則回到征信的初衷，征信的本質在于解決兩方面問題：信用能力和信用意愿，換而言之，即解決個人的還款能力和還款意愿，再追根溯源一點，即解決壞賬和逾期兩個問題。

那么，大數據征信，無論是傳統在銀行的資金流水，還是在電商的交易，還是在各種社交平臺上的軌跡，都需要去驗證，這些數據對壞賬和逾期的相關性問題。

而這個驗證的工作，正如一個精巧的匠工，首先需要海量的數據積累，然后有的才是一點一滴地去校驗過程，只有這個過程做到足夠龐大，就像手表一樣，才能走得足夠精準。如此以來，征信對金融的價值才能準確發揮。

第二篇：企業征信數據主要內容以及數據來源

企業征信數據主要內容以及數據來源

—、企業征信數據主要內容企業征信數據由企業信用信息轉換而來，企業信用信息只有經過數據處理后、被存儲到企業征信數據庫中的數據才是企業征信數據。企業信用信息只有轉化成征信數據之 后，才能達到商品化要求，才能用于生產企業征信報告。企業征信數據與企業信用信息之間的區別很大。企業征信數據除了帶有經過數據處理的特征之外，還要有統一數據格式要求，不僅同一項數據的結構和精度均相同，而且 對于每項數據的起始點和終結點都有嚴格的要求。企業征信機構不見得廣泛地采集所有能夠采集到的信用信息，企業信用信息或企業征信數據的采購是被限定在特定范圍之內的。企業征信機構是否加工或保存一類征信數 據，受到兩個基本條件的約束，一是技術，征信數據必須能對企業信用價值的評估做出 貢獻；二是成本，即在經濟上合算。對于加工和存儲成本高，又對制作報告產品貢獻不太大的征信數據，企業征信機構不會加工和保存。企業征信數據內容通常包括企業的注冊信息、財務報表、公共記錄、雇員、進出口情況、銀行往來情況、付款記錄、經營者簡歷、企業發展史、財務報表反映不出的經營 狀況、產品介紹以及相關的市場宏觀經濟狀況和行業發展狀況等。I

二、企業征信數據主要來源(一）政府掌握的企業征信數據政府掌握的信用信息是公務信息的一部分，產生于政府執行公務或對企業實施監管的工作過程之中。根據企業征信機構的經驗，十幾個政府部門掌握了大量的企業信用信 息，如工商行政管理局、稅務局、中國人民銀行、海關總署、統計局、法院、國資委、商務部、郵政局等（見表3-1)。工商行政管理局掌握著大量的企業基本信息、企業財務信息和行政處罰信息。目前，工商行政管理系統掌握的信用信息是有條件的開放，其中企業登記注冊的信息是基本對外開放的。工商行政管理局在很多省市地區開通了 “紅盾網”，可以免費在網上査詢當地企業的登記注冊信息。統計局定期形成的各種統計報表和經濟普查報告，其中包括企業的財務報表。目前，統計局掌握的信用信息還沒有全部對外開放，還無法從這個信息源中得到單個企業的信 用信息。海關掌握企業從事進出口活動的相關信息，海關的統計部門和信息中心會定期形成報關單和各種進出口統計報表，主要內容包栝進出口的產品名稱、貨品數量、產地、發 貨地、到達地、交易對象、交易時間等。此外，海關還會形成季度和進出口統計和 分析報告。中國人民銀行征信中心負責國家金融基礎信息數據庫的建設管理工作，已經建立了公共的企業征信系統和個人征信系統，各類正規金融機構掌握的企業及個人信貸已經被 匯集到這兩個系統中。商業銀行等金融機構經企業、個人授權同意后，在審核信貸業務 申請以及對已發放信貸進行貸后風險管理的情況下，可提供企業、個人征信報告。國有資產管理委員會擁有國有企業的資產、隸屬、經理人員、并購、政策等資料。外匯管理局掌握著所管轄有外貿經營權企業從事外匯交易活動的外匯交易額、進出口貨 物情況、結匯情況、應收賬款情況等。房屋管理局主管房地產登記管理工作，確認房屋 權屬，辦理房屋所有權登記和初始登記、轉移、變更、注銷及設定他項權登記。公安局車輛管理所掌握所管轄區域內所有機動車所有權登記信息。還有些政府部門會定期公布諸如破產、抵押品置留權、動產抵押申請、民事訴訟、經濟仲裁等公共記錄，上述政府部門提供的企業信用信息非常有價值。(二）非官方的企業信用信息非官方的企業信用信息，是指政府公務信息之外的企業信用信息，有時也被稱為“民間信息”，特別指那些非商業化的企業信用信息。非官方的企業信用信息的主要來源 是商業銀行、行會商會、公用事業單位、電信公司、企業的供應商、各類房東、租賃公 司和新聞媒體等，這些信用信息的擁有者所提供的信息是龐雜的。但是，經過企業征信機構的篩選和處理，有些信用信息是可以利用的，能夠成為企業征信數據。商業銀行擁有大量的企業信用信息，如企業開戶信息，貸款、擔保和還款記錄等信息，資金流人和流出量及去向方面的信息。長期以來,商業銀行是最重要的民間信用信 息來源，對于那些沒有公共征信系統的國家更是如此。在許多國家，商業銀行都會向企業征信機構提供信用信息，它們不僅正常地提供企業信用信息，而且還不一定收取費用。中國人民銀行征信中心建立了我國企業和個人公 共征信系統，產生于商業銀行的企業信甩信息都被匯集到中國人民銀行征信中心的企業 征信系統中。目前中國人民銀行征信中心不對金融系統之外的機構開放，只向商業銀行等正規金融機構提供信息查詢服務。第三章企業征信業務公用事業單位產生了大量的用戶付費信息，這對于了解和評價其用戶的信用行為和財務能力是非常有用的。所謂的公用事業單位，主要包括電力公司、自來水公司、電話 公司、煤氣公司、供暖公司等，人們還經常將移動通信服務類公司也包括進去。如果一 個企業長期拖欠公用事業單位的費用，那么企業征信機構將視其的欠費額度大小，給予欠費企業不良信用記錄。另外，公用事業用戶的付費方式也對了解用戶的財務狀況和信 用行為有幫助。各行各業的行業協會或商會都有著自己行業情況的信息積累，如它們有相當詳細的業內主流機構、行業發展和從業人員變化等信息。這些信息可以反映行業當前的實際情 況和行業發展趨勢。行業協會掌握的信息有可能是與業內機構共享的，面向自已的會員 企業服務。很多行業協會都負責編纂本行業的年鑒，它們有采集年鑒所需信息的渠道，這些信息渠道對企業征信機構是有價值的。例如，《中國電子信息產業年鑒》《中國汽車 年鑒》和《中國金融年鑒》等。年鑒對行業在過去一年的發展情況、產品情況、技術水平、企業發展情況、盈利水平、發展趨勢、大事記等做了詳細的記錄和說明，具有較高的參考價值。在報紙、雜志、廣播、電視、網絡等公眾傳媒上，也有大量的信用信息在傳導，從中可以篩選出一些有用的信用信息。目前，互聯網巳經成為重要的“信息集散地”，從各 類網站獲取所需的信用信息成為企業征信機構的一個重要的信息渠道。政府部門的網站 是該部門的權威信息發布平臺，相關行業政策、法規和行業總體運行情況都會在部門網站中得到及時反映。大量網站對行業和企業的經濟活動給予動態報道，它們都是企業征 信機構的重要信息來源。不同信息來源的原始信用信息有可能存在不完整、有偏見、有誤導、不夠及時等缺陷，從征信機構的用戶角度對企業信用信息來源做出的評價，如表3-2所示。(三）商業化的企業征信數據及其采購商業化的企業信用信息是非官方信用信息的一部分，通常以征信數據的形式存在，是可以進行交易的商品。在發達國家的市場上，可以找到許多數據供應商，企業征信機構可以從數據供應商處采購數據。因為數據供應商是銷售數據產品的專業機構，它們有能力提供符合企業征 信機構要求的征信數據，而且數據的質量很高。除了數據供應商之外，企業征信機構還可以從其他的征信機構購買企業征信數據。一些擁有大型征信數據庫的企業征信機構也提供不同加工深度的企業征信數據，如企業 基本fe息等。在必要的時候，企業征信機構還可以委托其他類型的機構幫助調查，取得一些特殊類別或特別準確的企業信用信息。例如，委托律師事務所進行調查，通過律師取證得到 調查對象的賬本或特殊信息。當然，還可以委托會計師事務所進行調查。然而，通常企 業征信機構不使用律師事務所或會計師事務所提供的專案調查服務，盡管這種調査所取得信息的可靠性高，但費用太高。另外，這種調查的震動大，容易被調查的目標企業察 覺，可能傷害到企業征信機構與委托人關系。在市場上采購企業征信數據，要通過一個設定的工作程序，避免花錢卻沒買到可用的數據問題，或是買了質次價高的征信數據。一個好的企業征信數據供應商應該具備下 列特征：(1)是合法的征信數據供應商，提供的征信數據也是合法的。(2)提供的征信數據質量好，特別要剔除那些提供假數據（特別是假財務報表）的數據供應商。(3)征信數據的供應穩定，更新頻率高。(4)征信數據的廣度和深度達到要求。(5)征信數據的服務方式和數據格式符合買方的要求。(6)征信數據的價格合理。(7)大型的數據供應商還可以提供海外采購服務，代理銷售外國企業的征信數據。(8)個別數據供應商允許交換數據，可以節約買方的采購成本。|

三、企業征信數據采集主要方式(一）公開數據的采集方式政府公務信息的采集主要存在如下常見方式：(1)掌握政府信息公開網站的結構，建立數據自動抓取系統，自動化采集。(2)建立商業化的信用信息采集關系。(3)建立數據交換關系。從公用事業單位采集信息，主要方法有兩種：一是從公用事業單位或通信公司采購數據，至少要采集欠費用戶的負面信息；二是承接公用事業單位或移動通信公司的信用 風險控制任務，幫助它們建立信用風險防范機制，包括欠費催收工作。對于征信數據供應商，企業征信機構主要的工作是對它們進行篩選。評價供應商優劣的硬性指標包括合法性、類型、覆蓋、質量、更新頻率、效率、成本、穩定性和服務 態度。(二）電話調查采集方式電話調查也是企業征信機構經常使用的調査方法之一,是一種低成本的調查方法。通常來說，企業征信機構使用電話調查方法的作用有兩個：一是采集信用信息，二是核 實信用信息。在以傳統作業方式操作的企業征信機構中，電話調查員主要的工作是采集信用信息，是根據委托人的需求進行個案調查。但是，在擁有大型征信數據庫的企業征 信機構中，電話調查員的主要工作是核實征信數據。在擁有大型征信數據庫的征信機構，如果向用戶提供征信數據產品或數據庫服務，需要有比較高質量的企業基本信息。因此，在這樣的企業征信機構，需要相當數量的電 話調查員同時工作。企業征信機構對電話調查員的培訓是很嚴格的，培訓內容包括相關法律法規、通話用語、掌握主動、應對拒絕、控制時間、認真記錄等。如果采用專業軟件進行管理，需 要實現一系列業務和管理功能，主要體現在提示、錄音和監控等功能上。對于企業征信 機構，最重要的是不能讓電話調査員使用非法的語言。由于對方是否提供信用信息完全出于自愿，因此企業征信機構要嚴格管理電話調查員的業務操作行為，防止電話調查員 在通話時冒充具有監管職能的政府公務員，避免產生糾紛和政府查處。總之，電話調查方法既有優點，也有局限性。企業征信機構應該合理使用電話調查方法，既不能過分依賴，更不能完全放棄。(三）信用信息資源共享方式使用信息交換方式對于企業征信機構有如下好處：(1)通過交換，得到自己需要的信用信息。(2)不是采購行為，沒有資金付出，經濟成本很低。(3)與交換對象建立了良好的合作或公共關系，形成一種雙贏的局面。(4)社會意義明顯，如促進了失信記錄的傳播，有助于加大失信懲戒機制的震懾力度。鑒于上述諸多優點，企業征信機構應盡量采用信息交換方式獲取自己所需要的信用信息。(四）信用信息采集的原則在采集信用信息時，應遵循以下4項原則：1.客觀真實性原則在采集信用信息時，應保證客觀、真實地反映企業信用狀況，堅決杜絕由于信用信息采集工作人員的主觀臆斷、個人好惡或者由于其他目的的故意隱瞞事實真相，造成評 估決策的錯誤。2.多渠道驗證原則在采集信用信息時，應通過多種渠道和方法采集信用信息，使這些信用信息能夠相互驗證。如果信用信息來源的渠道單一，由于信息資料短缺造成無法相互驗證，信用信 息的質量就無法保證，出現誤差的可能性就會很大。因此，一般要求通過3個以上的渠道 和方法采集客戶信用信息。3.低成本高效率原則采集信用信息必須考慮獲取信息的成本。對調查過于細致，固然能夠保證采集信息更全面，調查內容更準確，但也會造成采集費用過大，信用管理成本過高，使企業 的整體效益受到影響，違背了信用管理降低企業成本的初衷。因此，在采集信用信息 時，應盡量降低采集成本，用最低的成本采集到能夠滿足企業信用評估和決策要求的信息。4.時效性原則為了保證征信數據庫的更新頻率，要求征信機構定期更新征信數據，所以采集信用信息的工作要非常及時。征信機構要根據自己擁有信用信息源的多寡，安排適當數目的 人員照看信用信息源，及時將所需要的信用信息采集上來。同時，征信機構還要聘用適 量的電話調查員去核實信用信息。

第三篇：ZestFinance用大數據顛覆傳統征信業

ZestFinance用大數據顛覆傳統征信業

2014-09-05 大數據邦

硅谷越來越多的科技企業開始向金融圈進軍。ZestFinance就是其中之一。這家公司打出的旗號是“將Google算法帶入征信領域”，其利用機器學習和大數據技術，創立了一套和傳統模式相異的信用評分方式，其中應用的數據變量是傳統模式的上百倍。

ZestFinance創立于2010年，創始人道格拉斯·梅里爾（Douglas Merrill）是Google的前信息總監兼工程副總裁，另一位來自金融圈的創始人肖恩·布德（Shawn Budde）曾在第一資本公司（Capital One）負責信貸業務。

記者專訪了ZestFinance的創始人梅里爾，他認為，“ZestFinance完全可以取代銀行現在用的算法。”

然而，美國個人消費信用評估公司（FICO）中國區總裁陳建表示，這不可能。在美國有1000多家當地信用局為消費者服務，基本隸屬于三大征信公司。這三家征信公司分別擁有覆蓋全美的數據庫，包含超過1.7億消費者的信用記錄。在三大征信公司收集了海量個人征信數據后，還須經過復雜的模型計算才能形成征信產品。這三家征信公司目前使用的計算方法模型都來自同一家公司，即被稱為“幕后大佬”的FICO。

越來越多類似ZestFinance的初創公司正在覬覦傳統華爾街的地盤。而其勢頭如同多米諾骨牌，不斷推向華爾街的要害。數據變廢為寶

在ZestFinance的官網上有這樣一句話：“所有的數據都是信用數據。”這句話恰恰濃縮了ZestFinance所做的工作——將成千上萬的數據“變廢為寶”，應用于信用評分。

這家公司在短短四年時間內，就先后獲得了高達1.2億美元的融資，其背后的出資人都是著名的IT風投，包括FlyBridge、GRP、LightSpeed以及Matrix等。

目前，美國絕大部分金融機構使用的信用評分都來自FICO的模型算法。自上世紀60年代至今，在美國的征信體系中，FICO的地位從未被撼動。

在美國，經過三大征信公司的整理和FICO的計算評分，海量的征信數據就變成了一份份整齊美觀的報告和325-900分值區間的評分，用戶可以只買報告，也可以報告+評分打包購買。

中國科學院院士、北京大學教授鄂維南對記者表示，FICO的評分模型的確首屈一指，但并非十全十美。FICO信用評分參考的數據變量只有不到50個，因此很多人摸清了FICO關注的變量后，就可以“模型套利”增加自己的信用評分，例如一個人可以每天反復在圖書館借書還書“刷信用”。

“針對FICO的不足，ZestFinance重新設計了一套信用評估模型。和FICO的不到50條參考變量相比，ZestFinance參考的數據變量多達上萬條，并采用非線性化的、更前沿的技術來進行分析，從而防止‘模型套利’的現象，更精準地評估消費者信用風險。” 的確，ZestFinance遠遠超出了FICO 50條變量的界限。在這個位于洛杉磯的65人團隊中，大多是數據科學家，他們開發了多個機器學習分析模型，而在這個模型中使用的數據變量多達上萬條。上萬條數據變量僅僅是原始信息數據，在這些數據基礎上，模型可以得出超過7萬個可以判斷信貸行為的指標。而模型跑完這些指標僅需要不到3秒鐘。

所謂機器學習，是讓計算機模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識技能，在數據積累中不斷自我完善，可謂是人工智能的核心。ZestFinance的模型之一Hilbert就是成功地將機器學習進行商業應用的案例，讓機器承接7萬個指標的數據分析工作，尋找邏輯關系，并不斷自我改善，人類只需要根據結果進行一些邏輯分析和判斷。

“多年來，美國金融機構都在用50條數據變量來決定是否給一個客戶授信。問題在于，許多人并沒有完整的信用記錄，這導致在傳統信貸中他們不斷吃閉門羹，”梅里爾表示，“在ZestFinance，我們分析上萬條數據變量，借助更加廣泛的數據，從而對客戶的風險預判更加精確。”

數據的類型亦極其廣泛：一個人的網頁瀏覽歷史、手機付費記錄、超市購物清單都可成為重要的參考依據，甚至在用戶填寫信貸申請表時是使用大寫字母還是小寫字母，也可以成為數據變量。

“很多數據都可以服務于信貸，例如申請人在我們的網站上停留的時間，就可以反映他對申請貸款的謹慎程度和還款誠意。”梅里爾說。

鄂維南認為，信貸記錄屬于強變量，在強變量缺失的情況下，可參考多種弱變量，當這些弱變量組合起來，就可形成強變量，服務于信貸風控。“例如，孩子是一個家庭支出的源泉，那么如果能推測出借款人孩子的年齡，就能預測他的消費周期：嬰兒有奶粉等固定開銷、學生每到9月就要繳納學費等。只要能避開他的主要支出，就可控制壞賬。” 在中國，由于征信業歷史較短，缺乏足夠的信貸數據，就可以用許多弱變量數據來對一個人進行還款預測。目前，學界有許多人也在進行類似的課題研究。

對于這些“弱變量”的開發利用，陳建亦表示認同，“把數據的價值挖掘出來是不可避免的趨勢，大數據發展會越來越日新月異。”但他表示，從互聯網數據中挖掘價值，最早做的正是FICO。“銀行刷卡交易實時獲得數據，通過分析進行風險識別，FICO十幾年前就發明了，現在90%以上發達市場的銀行都在用FICO這套系統。” 爭鋒FICO 的確，在當前ZestFinance和FICO尚不能同日而語。FICO占領著美國99%的信用評分市場和絕大部分發達國家的信用評分市場，而ZestFinance目前僅服務過10萬名美國人。

在中國，FICO目前擁有80人的團隊，已經和15家商業銀行、30多家城商行和農商行建立了合作。ZestFinance目前在美國以外的其他地區還沒有開展業務，但梅里爾告訴財新記者，目前正與多個中國金融機構洽談合作。

但從未來發展的空間而言，似乎新生事物總能贏得更多青睞。面對ZestFinance等新型信用評分公司的誕生，美國主流媒體紛紛給予了報道——《經濟學人》雜志寫道：“ZestFinance比傳統評分方法讓違約率下降了40%。”CNBC表示：“ZestFinance讓無賬戶人群不再被拒之門外。”

這一切聲音，似乎都劍指FICO。

梅里爾表示，ZestFinance采用了和FICO截然不同的技術。FICO是基于20世紀50年代創造的“邏輯回歸”模型，那時并無很多可供參考的數據變量。但隨著互聯網時代來臨，數據開始爆發式增長，FICO的評分方式并未改變。梅里爾這位曾經的Google人，則將Google算法引入了征信領域，走在了技術的前沿。“ZestFinance完全可以取代銀行現在用的算法。”梅里爾自信道。

對于外界的質疑，FICO表示很冤枉。陳建表示，外界對FICO其實缺乏了解。FICO并非只有一種算法，而是有幾百種算法。在美國僅注冊的算法專利就多達近200個。在不同的數據場景下，使用的數據變量和數量都不同。

陳建認為，數據變量并非越多越好。

“FICO信用評分的候選變量其實有1000多個，只是具體到每個評分中，只使用其中的幾十個變量。”陳建表示，認為變量越多模型越好是幼稚的說法。從統計學角度，模型計算一方面要抓住本質規律，一方面要避免過度擬合。

“變量太多會造成過度擬合的問題。就好比做一雙鞋子，與你的腳100%擬合，但別人都不能穿。FICO不是給一個人做一雙鞋，而是要給全社會使用。如果一些變量不是適用于每個人，就不適合放在模型中。”陳建說。

根據惠譽評級公司的研究結果，FICO分數的影響力正在下降。現在美國各個銀行都有自己的模型，他們會用自己的模型去跑征信原始數據，FICO評分只是其中一個參考變量。例如美聯銀行（Wachovia）對FICO評分的參考比重已經下降為零。

對此，陳建認為只是個別現象。“就我了解，目前美國銀行業99%的資產組合還是基于FICO上，拿出1%來試驗新的東西是可取的，但這并非主流。”

陳建表示，技術服務于產業，信用評分不是象牙塔里的空想，而是根基深入產業的積累。目前美國99%的銀行都使用FICO的評分系統，深厚的積累是其他公司難以比擬的。

陳建毫不掩飾他對FICO的自信：“FICO已經成為發達市場金融管理的肢體部分，不會有人想要卸掉自己原本的胳膊，換上一對高科技的塑料胳膊。” 為無賬戶人群服務

“金融包容”正在成為一個新興詞匯，它的含義是指讓沒有銀行賬戶或信用記錄不好的人群公平地享受金融服務。

萬事達公司CEO Ajay Banga近日在一份關于金融包容的倡議書中表示，目前全球有25億成年人沒有享受過金融服務，其中大部分是婦女和年輕人，以及一些居住在鄉村的人。在美國，目前有4400萬人沒有銀行賬戶。“因此，金融包容需要在所有國家倡議，絕非僅僅發展中國家。”

梅里爾表示，ZestFinance正是要為這些沒有銀行賬戶以及信用記錄不好的人解決貸款問題。

“我最初的靈感來自我的小姨子。”梅里爾向財新記者追憶道，當時他的小姨子要貸款換一副汽車輪胎，然而銀行因她沒有足夠信用記錄而拒絕。“后來是我給她借了錢。如果我不借錢給她，她就只能去申請‘發薪日貸款’了。”

梅里爾提到的“發薪日貸款”是指在發薪日之前兩周申請的小額個人貸款，借款人只需提供收入證明或政府救濟證明，承諾在自己發薪水后即償還貸款。如果到期無法還清貸款本金和利息，可以提出延期。然而，這種貸款的費率極高，每100美元收取15美元利息，年化利息高達400%。相比之下，信用卡的年化費率則只有12%-30%。

近年來，特別是在金融危機后，華爾街和美國監管層不斷將目光投向“發薪日貸款”，認為這是高風險貸款，但屢禁不止。2014年6月5日，一批借款人向美國監管機構提起上訴，指出監管層將這些借款人列為“有聲譽風險”的群體是不公平的。按照訴訟內容，美國超過80家主流銀行都被監管層勒令中止和這些借款人的關系。

這些特殊借款人也引起了主流人群的同情。美國群眾自發組織了團體，推進針對無賬戶人群的金融包容。

“ZestFinance的使命就是給這些無銀行賬戶或信用記錄不好的借款人創造透明公正的信用評分。”梅里爾表示，通過成千上萬的數據變量，每個人都可以擁有一份公正的信用評價。

此外，ZestFinance還有另一個重要組成部分，即ZestCash貸款平臺。

ZestCash類似一家小貸公司，它的主要業務是給那些沒有銀行賬戶或者信用記錄不好的人提供小額貸款。ZestCash的借款中有90%是為了采購生活必需品，比如修車和醫療保險。

梅里爾表示，ZestFinance幫助信用記錄不好的人貸款主要通過兩種方式：一種是直接從ZestCash對其發放貸款；一種是讓使用ZestFinance評分系統的金融機構，通過ZestFinance的評分結果對其發放貸款。“迄今為止，我們已經幫助超過10萬名沒有銀行賬戶或信用記錄不好的美國人獲得了貸款。”

值得一提的是，ZestFinance并沒有因為目標客戶是“風險人群”而導致高壞賬率。梅里爾表示，目前借助ZestFinance獲得的貸款比銀行的“發薪日貸款”違約率低50%。“也就是說，在ZestFinance算法的幫助下，‘發薪日貸款’可以節約一半的成本。” 競爭與風險

金融危機后，銀行信貸更加謹慎，而硅谷的IT男們則不斷嘗到金融這塊蛋糕的甜頭，包括Prosper和Lending Club在內的P2P借貸平臺應運而生，類似ZestCash的小額信貸公司也風生水起，包括Zebit、Avantcredit、Kreditech、DemystData在內的公司都看準了銀行信貸這塊短板。這類公司的共同特點是利用大數據做信用分析，并且大多擁有自己的網絡信貸平臺。

Zebit創建的Lending Stream網絡借貸平臺，可以在4分鐘內獲得50-1500美元的半年期個人信用貸款。

Avantcredit打出的標語是“從這里申請貸款不會影響你的FICO信用分數”。該公司也是自建信用體系，針對不同人的評分，給出的利率也是不同的。

Kreditech位于德國漢堡，兩位自信的IT男利用大數據分析手段評估借款人還錢的概率，他們不要求客戶提供信用證明，15分鐘內就能提供500歐元以內的小額貸款。和ZestCash類似，Kreditech希望用戶提供盡可能多的信息，連用戶的借貸申請是使用iPad發送還是用老式電腦發送、輸入時出錯的概率、使用取消鍵的頻率等都考慮在內。

上述公司都獲得了風投的青睞，例如Kreditech2013年9月獲得了900萬美元A輪投資，Avantcredit2013年8月獲得2000萬美元B輪投資。

陳建認為，此類創新型公司和傳統的FICO與銀行信貸并不沖突，可以成為傳統市場的補充。

當然，這類公司也并非可以為所欲為，也要受到美國監管的制約。其中，1975年通過的《平等信用機會法》（Equal Credit Opportunity Act）中規定，貸款必須發放給所有資信可靠的申請人，不論種族、宗教信仰、性別、婚姻狀況、年齡和其他個人特征。然而，隨著互聯網大數據的井噴，這些信息都隨著網絡社交信息一起被納入了ZestFinance等公司的變量測算中。此外，由于所有的征信數據都必須經本人允許采集，因此這種海量采集數據的方式還會面臨侵犯消費者隱私的風險。

第四篇：征信規章制度

企業征信系統管理制度

（2009年7月16日起執行，2013年9月12日修訂）

為加強企業征信系統管理，保證數據質量及信息安全，履行金融信用信息基礎數據庫信息提供及使用者責任，促進社會信用體系建設，根據《征信業管理條例》及中國人民銀行征信中心相關規定，結合貸款公司實際，制定本制度。

第一章 機構及用戶管理

第一條 公司為無分支機構獨立法人，公司本部為接入企業征信系統唯一機構用戶，由征信中心北京市分中心創建及維護，并授予數據報送、信息查詢等權限。

第二條 公司發生名稱、地址、聯系人等信息變更時，應向征信中心北京分中心提交《企業征信系統機構變更申請表》（附件1）及相關資料申請變更。

第三條 公司內部用戶分為管理員用戶及普通用戶。管理員用戶由信息技術部指定專人擔任，經征信中心北京分中心審查后創建和停用，負責普通用戶管理。管理員用戶創建及停用需向征信中心北京分中心提交《征信系統接入機構總部管理員用戶申請表》（附件2）。

第四條 普通用戶按照“專人專用、一人一戶”原則，由管理員用戶負責創建及停用。管理員用戶應定期對普通用戶進行清查，對離崗用戶及時進行停用。管理員用戶對公司全部用戶建冊管理，登記《企業征信系統創建用戶登記備案簿》（附件3）及《企業征信系統停用用戶登記備案簿》（附件4），并在用戶發生變動后的2個工作日向征信中心北京分中心報備。

第五條 內部用戶的創建管理等具體要求按照公司《企業征信系統用戶管理規定》執行。

第二章 分工及職責

第六條 公司信貸部門（包括自主及貸款業務部門）為企業征信系統（非接口行報文生成系統,mbt系統）錄入及企業信用信息的使用部門。信貸部門業務人員負責在非接口行報文生成系統中錄入貸款業務信息，并作為第一責任人保證數據的真實、準確、完整。信貸部門業務人員因盡職調查及后續管理需要，可申請查詢企業信用信息。

第七條 綜合統計部門設企業征信系統管理員兩名，分為a、b角，承擔征信系統相關制度的建立健全、信貸數據的審核、報文生成及上報、反饋報文的收取及解析、系統數據信息核對、錯誤數據刪除、信用信息查詢及異議處理，變動信息報備及與征信中心工作人員的溝通聯系等職責。

第八條 信息技術部指定專人負責征信系統的程序安裝、日常技術維護，并承擔管理員用戶職責，負責普通用戶的創建、權限設置、停用及建冊登記等事項。

第三章 信息采集及上報

第九條 公司按照《征信業管理條例》及征信中心相關規定向金融信用信息基礎數據庫提供信貸業務信息。

第十條 公司采集及上報信息主體基礎信息及貸款信息應事先取得信息主體書面同意。書面同意的方式包括簽署包含同意條款的借款合同或出具《授權書》（附件5、6）。

第十一條 企業征信系統采集信息包括借款人基本信息、信貸業務信息和財務報表信息。其中信貸業務信息包括貸款合同信息、借據信息、還款信息、展期信息、欠息信息及擔保信息。

第十二條 信貸業務部門業務人員負責及時將相關信息錄入非接口行報文生成系統，其中借款人基本信息應在新增客戶或客戶基本信息發生更新時錄入，信貸業務信息應在相關業務發生后的24小時之內錄入。

第十三條 企業征信系統管理員按日審核征信數據錄入情況，并按要求生成數據報文上報到金融信用信息基礎數據庫，保證信貸業務在發生后的下一個工作日結束之前上報。

第四章 信息查詢

第十四條 查詢企業征信信息應取得信息主體書面同意，由信息主體（包括借款人及擔保人）出具書面《授權書》或簽署包含同意查詢其信用信息條款的《借款合同》或《擔保合同》。

第十五條 公司實行嚴格的企業信用信息查詢歸口管理，企業信用信息查詢統一由綜合統計部門企業征信系統管理員進行，其他人員均無權查詢企業信用信息。

第十六條 查詢企業信用信息的條件限定為盡職調查、貸后管理需要及其他公司領導同意的與業務開展相關的合理需要。查詢內容一般包括貸款信息、擔保信息、欠息信息、不良記錄及信用報告。

第十七條 查詢企業信用信息需由發起查詢部門填制《企業征信信息查詢審批表》（附件7），經部門負責人及分管領導審批后提交綜合統計部門企業征信系統管理員，并提供企業名稱及貸款卡號碼。

第十八條 綜合統計部門企業征信系統管理員對查詢人員、查詢日期、企業名稱、貸款卡編碼等信息進行登記，并將查詢結果反饋到查詢部門。

第五章 信息刪除管理

第十九條 從企業征信系統刪除的數據信息包括：因原有委托業務規范等歷史原因已不在公司賬內也不作為債權管理但仍存在于征信系統的業務信息；因操作失誤、業務發生重組、借款企業發生變更而在征信系統無法變更產生的與實際情況不相符的數據信息；其他情況產生的確需刪除的信息。

第二十條 從企業征信系統中刪除信息須履行審批程序，由業務人員填寫《企業征信系統信息刪除審批表》（附件8），填寫擬刪除數據信息及刪除原因，由所在部門負責人及分管領導簽字同意，報綜合統計部門征信系統管理員審核，經征信系統管理員及綜合統計部門負責人簽字同意后，由征信系統管理員向征信中心提交《金融機構企業征信系統批量業務刪除申請表》（附件9）并上報刪除報文。

第二十一條 如刪除數據后需要重新上報正確數據，業務人員應及時登錄數據信息，經征信系統管理員審核無誤后立即補報新數據。

第六章 數據質量及安全管理

第二十二條 各級用戶在設立或變更后要及時修改密碼，不得使用初始密碼，并定期進行更換。用戶應妥善保管密碼，防止泄露，不得讓他人借用用戶名及密碼。管理員密碼應進行封存并交公司檔案室保管。

第二十三條 管理員用戶創建、停用普通用戶及修改普通用戶信息及權限必須經過普通用戶所在部門申請及分管領導審批，不得隨意操作。用戶管理過程應進行詳細記錄。

第二十四條 用戶完成操作或離開操作臺，必須退出程序。

第二十五條 業務人員作為數據質量的第一責任人必須按照《企業征信系統貸款公司貸款業務采集指南》要求，及時、準確錄入信息和數據。可采取業務人員交叉復核或部門統計員復核方式提高準確率。

第二十六條 業務人員加強相關企業的宣傳和引導工作，提高企業信用意識，監督企業及時更新基本信息。

第二十七條 綜合統計部門征信系統管理員根據業務發生情況督促業務人員及時錄入數據，并對數據、信息完整性進行審核，確保在要求時限內完成報送。

第二十八條 征信系統管理員生成報文（包括加壓加密）及上報報文分別由a、b角負責，并定期進行角色交換，防止可能存在的數據泄露和篡改風險。

第二十九條 征信系統管理員應定期與征信中心進行數據核對，保證兩端數據一致性，及時獲取及加載征信中心反饋信息，掌握征信信息在線刪除及更正方法，正確處理數據刪除和更正業務。

第三十條 公司將征信系統數據報送情況納入公司績效考核體系，征信系統管理員對業務人員數據錄入情況進行監測，發生遲報、錯報等情況定期反饋到人力資源部，作為員工績效考核的依據之一。征信系統管理員工作質量由部門負責人進行評估，并通過與征信中心定期核對數據等途徑獲得信息，作為考核依據。

第三十一條 征信系統管理員應定期對征信系統數據管理情況進行自查；審計部不定期對征信系統管理制度的執行情況進行檢查，以防范操作風險，保障數據準確性和安全性。

第七章 異議處理

第三十二條 企業認為征信系統中的信息存在錯誤、遺漏的，可由企業法定代表人或委托經辦人向公司提出異議申請，提出異議申請應提交《企業征信異議申請表》（附件10），法定代表人親自辦理的應提供身份證明，委托經辦人辦理的應提交《法定代表人授權委托書》（附件11）及經辦人身份證件。

第三十三條 異議受理由綜合統計部門征信系統管理員受理，征信系統管理員應妥善處理企業異議申請，不得無故拒絕。

為方便企業提出異議申請，公司接受企業通過撥打綜合統計部門電話或公司投訴專線方式先行受理，電話核實異議人身份，提前進入受理程序，并通知企業補辦書面異議申請。

第三十四條 受理異議申請后，征信系統管理員應當向企業法定代表人或經辦人說明異議處理的程序、時限、對處理結果有爭議時可以采取的救濟手段。

第三十五條 征信系統管理員應在受理異議申請后兩個工作日內進行處理。經核查企業征信系統，不存在異議信息的，應及時回復異議申請人。確認異議信息存在錯誤、遺漏，且錯誤、遺漏是由于公司數據報送錯誤形成的，應及時向異議申請人說明情況，同時向征信中心報送更正信息，盡快進行處理；不能確認核查結果或認為錯誤原因是由于數據庫數據處理過程形成的，應在征信系統中進行“異議標注”并發送至征信中心審核確認，確認通過的異議信息由征信中心在企業信用報告中進行填加。

第三十六條 由征信中心受理的企業異議信息需要由公司進行核查的，在接到核查通知后立即啟動核查程序，并及時將核查結果通過企業征信異議處理子系統發送至征信中心，核查后確認異議信息存在錯誤、遺漏的應在回復核查結果的同時向征信中心報送更正信息。確認異議信息不存在錯誤、遺漏的.應明確回復核查結果。經核查不能確認核查結果的,應如實回復核查情況。由征信中心根據情況回復異議申請人或進行異議標注。

第三十七條 異議處理結束之后.應及時刪除異議標注。

第三十八條 綜合統計部門征信系統管理員應向企業法定代表人或經辦人出具《企業征信異議回復函》（附件12），其中經核查不存在異議信息的應及時回復；因公司數據報送錯誤形成的，應在7個工作日內回復；不能確認核查結果需要征信中心處理的，應在在20日內回復。

第八章 附則

第三十九條 在征信系統管理過程中出現下列情況公司視情況給予相關人員警告、記大過、扣罰工資獎金、辭退等處罰；給信息主體造成損失的，依法承擔民事責任；構成犯罪的，移送司法機關：

（一）違法提供或者出售企業征信信息；

（二）因過失泄露企業征信信息；

（三）未經同意查詢或采集企業信貸信息；

（四）未按照規定處理異議或者對確有錯誤、遺漏的信息不予更正；

（五）拒絕、阻礙國務院征信業監督管理部門或者其派出機構檢查、調查或者不如實提供有關文件、資料。

第四十條 征信系統管理員應定期對報文生成系統數據進行備份，并妥善保管征信系統上報報文及反饋報文。

第四十一條 征信系統管理員應對系統管理過程形成的資料建檔管理，包括以下內容：

查詢業務所形成的《企業征信信息查詢審批表》原件及相關企業《授權書》原件、傳真件或掃描件；

刪除數據所形成的《企業征信系統信息刪除審批表》、《金融機構企業征信系統批量業務刪除申請表》；

異議處理業務所形成的異議企業法定代表人及經辦人身份證件復印件、其他證件復印件、《企業信用報告異議申請表》原件、《企業法定代表人授權委托證明書》原件、以及《企業征信異議回復函》復

印件等；

其他應保管的資料，如向征信中心報備的資料、管理臺賬、自查報告及報表等。第四十二條 本制度自公布之日起執行。

第四十三條 本制度由綜合統計部門進行解釋和修訂。

二〇〇九年七月十六日篇二：個人征信管理條例

個人征信管理條例

第一條

為維護社會主義市場經濟秩序，保護征信活動相關當事人的合法權益，規范征信機構的行為，促進征信業發展，制定本條例

第二條

征信機構在中華人民共和國境內從事征信業務，適用本條例。

本條例所稱的征信業務是指依法收集、整理、保存、加工個人、法人及其他組織的信用信息，并對外提供信用報告、信用評分、信用評級等的業務活動。行政機關、司法機關以及法律、法規授權的具有管理公共事務職能的組織收集、整理、保存與履行職責相關的信用信息，或對外提供本單位在履行職責過程中形成的、依法應當公開的信息的活動除外。

本條例所稱的征信機構是指依法設立，從事前款規定的征信業務的法人。

本條例所稱的信用信息是指能夠反映個人、法人或其他組織信用狀況的信息，包括：

(一)基本信息，即個人、法人或其他組織的身份識別、職業和居住地址等信息；

(二)信用交易信息，即個人、法人或其他組織在貸款、使用貸記卡或準貸記卡、賒銷、擔保、合同履行等社會經濟活動中形成的與信用有關的交易記錄；

(三)其他信息，即與個人、法人或其他組織的信用狀況密切相關的行政處罰信息、法院強制執行信息、企業環境保護信息等社會公共信息。

第三條

中國人民銀行是國務院征信業監督管理部門，負責對征信機構及其業務活動實施監督管理。

國務院征信業監督管理部門的派出機構在國務院征信業監督管理部門的授權范圍內，履行監督管理職責。

法律、行政法規規定征信機構有關業務接受其他監管部門監督管理的，依照其規定。

第四條

國家依法保障征信市場的健康發展，對從事個人征信業務和從事法人及其他組織征信業務實行區別管理。

第五條

征信機構應當依法保護個人隱私和商業秘密。

第六條

征信機構應當建立健全規章制度，采取必要措施，確保信息安全。第七條

征信機構應當遵守法律、法規，遵循誠實信用原則，不得危害國家安全，擾亂社會經濟秩序，損害社會公共利益。

第八條

征信機構可以依法成立行業自律組織，實行自律管理。

第九條

設立征信機構，應當經國務院征信業監督管理部門批準。未經國務院征信業監督管理部門批準，任何單位和個人不得從事征信業務。

經批準設立的征信機構，由國務院征信業監督管理部門頒發經營許可證，并憑該許可證向工商行政管理部門辦理登記，領取營業執照。

征信機構應當依照法律、行政法規的規定使用經營許可證。禁止偽造、變造、轉讓、出租、出借經營許可證。

征信機構變更業務范圍、組織形式，分立、合并，設立、收購或者撤銷分支機構及國務院征信業監督管理部門規定的其他重大事項，應當經國務院征信業監督管理部門批準。

法律、行政法規規定征信機構開展有關業務應接受其他監管部門批準的，征信機構應及時將批準情況報國務院征信業監督管理部門備案。

第十條

設立征信機構，應當具備下列條件：

(一)實繳注冊資本不少于五百萬元人民幣，征信機構從事信用報告業務的，實繳注冊資本不少于五千萬元人民幣；

(二)有健全的組織機構和管理制度；

(三)有具備國務院征信業監督管理部門規定的任職資格的董事、監事、高級管理人員；

(四)股東、實際控制人應滿足國務院征信業監督管理部門規定的條件；

(五)有健全的信息檔案管理制度、保密措施和安全防范措施；

(六)有符合要求的營業場所、技術設施；

(七)有完善的信用信息數據庫系統；

(八)國務院征信業監督管理部門規定的其他條件。

國務院征信業監督管理部門批準設立征信機構及其分支機構，應當考慮征信市場發展和公平競爭的需要。

第十一條

設立征信機構，申請人應當向國務院征信業監督管理部門提交下列文件、資料：

(一)申請書，載明擬設立的征信機構的名稱、住所、注冊資本、組織機構設置等；

(二)章程草案；

(三)擬任職的董事、監事、高級管理人員的資格證明；

(四)法定驗資機構出具的驗資證明；

(五)股東名冊及其出資額、股份；

(六)持有注冊資本百分之五以上的股東的資信證明和有關資料；

(七)經營方針和計劃；

(八)營業場所、信用信息數據庫、信息檔案管理、保密措施、安全防范措施和與業務有關的其他設施的資料；

(九)國務院征信業監督管理部門規定的其他文件、資料。

征信機構設立分支機構，應當向國務院征信業監督管理部門提交下列文件、資料：

(一)申請書，載明擬設立的分支機構的名稱、運營資金、業務范圍、總公司及分支機構住所等；(二)申請人最近3年的財務會計報告；

(三)擬任職的高級管理人員的資格證明；

(四)經營方針和計劃；

(五)營業場所、信用信息數據庫、技術措施及與業務有關的其他設施的資料；

(六)國務院征信業監督管理部門規定的其他文件、資料。

第十二條

國務院征信業監督管理部門應當自受理之日起60個工作日依照上述規定進行審查，作出批準或不予批準的決定，并通知申請人。不予批準的，應當說明理由。60個工作日內不能作出決定的，經國務院征信業監督管理部門負責人批準，可以延長30日，并將延長期限的理由告知申請人。第十三條

有下列情形之一的，不得擔任征信機構的高級管理人員、董事、監事：

(一)因犯有貪污、賄賂、侵占財產、挪用財產或破壞社會主義市場經濟秩序罪，被判處刑罰，執行期滿未逾5年，或因犯罪被剝奪政治權利，執行期滿未逾5年；

(二)擔任或曾經擔任因違法被撤銷或被吊銷營業執照的公司、企業的法定代表人或負責人，并負有個人責任或直接領導責任，自該公司、企業被吊銷營業執照之日起未逾3年；

(三)擔任或曾經擔任破產清算公司、企業的董事或廠長、經理，對該公司、企業破產負有個人責任的，自該公司、企業破產清算完結之日起未逾3年；

(四)個人所負數額較大的債務到期未清償；

(五)在其他征信機構、會計師事務所、律師事務所及其他中介服務機構工作期間有故意出具虛假評估咨詢報告等法律文件行為的；

(六)信用報告中有嚴重不良信用記錄。

第十四條

征信機構解散的，應當經國務院征信業監督管理部門批準，注銷經營許可證，并按照規定妥善處理其收集的信用信息。

征信機構依法破產的，應當注銷經營許可證，并按照規定妥善處理其收集的信用信息。

第十五條

征信機構應當依法收集個人、法人及其他組織的信息，不得通過欺詐、竊取、賄賂、利誘、脅迫或其他不正當手段收集信息。

第十六條

除下列信息外，征信機構收集、保存、加工個人信息應當直接取得信息主體的同意：

(一)行政機關、司法機關以及法律、法規授權的具有管理公共事務職能的組織已經依法公開的信息；

(二)其他已經依法公開的個人信息。

第十七條

征信機構對所收集的信息應當客觀、及時進行整理、保存和加工，不得歪曲、篡改，并應當采取必要、合理的措施以確保信息的及時更新。第十八條

征信機構從事信息的保存、整理、加工和分析只能在中華人民共和國境內進行。

征信機構對境外機構或個人提供任何形式的信用信息，均應符合國務院征信業監督管理部門制定的標準和程序。

第十九條

征信機構應當向信息主體本人或經其授權的個人、法人及其他組織提供信息主體的信用信息，但法律規定可以不經同意提供個人信息，法律、行政法規規定可以不經同意提供法人及其他組織信息的除外。第二十條

征信機構、金融機構基于模型開發、系統測試等目的使用或對外提供個人、法人及其他組織信息的，可以不經信息主體的同意，但所使用或提供的信息不得包含個人姓名、公民身份證號碼、手機號碼、住宅電話、企業名稱、住址及其他可以識別信息主體身份的信息。

第二十一條

征信機構不得披露、使用自不良信用行為或事件終止之日起已超過5年的個人不良信用記錄，以及自刑罰執行完畢之日起超過7年的個人犯罪記錄。

第二十二條

征信機構提供的信用報告、信用評分、信用評級等信用產品對信用信息使用人、投資者的交易判斷和決策只具有參考作用，當事人另有約定的除外。

第二十三條篇三：xx銀行股份有限公司企業征信系統管理辦法(試行)xx銀行股份有限公司

企業征信系統管理辦法（試行）

第一章 總 則

第一條 為規范xx銀行股份有限公司（以下簡稱“我行”）企業征信系統運行管理，保障我行企業征信系統數據安全、合法使用，保證采集、報送、維護以及異議處理及時、準確，促進企業征信信息在信貸管理過程中的有效運用，根據《中國人民銀行關于企業信用基礎數據庫試運行有關問題的通知》（銀發?2005?400號）及《企業信用信息基礎數據庫管理暫行辦法》（中國人民銀行公告?2006?第8號），制訂本辦法。

第二條 本辦法所稱企業征信系統包括我行企業征信信息報送系統（以下簡稱“企業征信報送系統”）和人民銀行企業信用信息基礎數據庫（以下簡稱“人行企業征信系統”）兩部分。我行企業征信報送系統從信貸管理系統（以下簡稱“信管系統”）抽取客戶信息、業務數據，生成向人行企業征信系統報送的數據接口文件。人行企業征信系統接收并檢驗我行報送的征信數據文件，并向金融機構提供企業借款人信用信息咨詢服務，同時依法向社會其他部門提供信息服務。

第二章 部門職責

第三條 企業征信數據上報與運用工作是一項全行性工作，涉及多個系統與部門。由風險管理部牽頭，各相關部門配合完成；運用工作貫穿于信貸業務全流程，公司業務、風險管理等主線部門在處理相關業務過程中，必須參考企業征信系統中借款人的信用信息。

第四條 風險管理部是全行企業征信管理工作的牽頭部門，市場管理部是具體執行部門，負責企業征信系統日常的報送、投訴處理等工作，對內負責協調、督促各相關部門開展工作，推動征信數據報送質量不斷提高，推進企業征信信息在客戶分析、授信決策、貸后管理中的運用。

具體職責包括：

（一）負責征信突發事件的應急處理或協調，進行責任認定，對責任人進行通報，提出處罰建議等。

（二）受理人行企業征信系統中的異議協查函并及時處理回復。對于支行不能自行解決的問題在核實問題真實性的基礎上及時提出異議申請。

（三）受理客戶經理提出的書面征信異議申請，跟蹤異議申請的辦理過程，回復客戶經理有關企業征信的問題。

（四）推進提高企業征信系統在客戶經理中的運用成效，完成客戶經理有關企業征信的推廣培訓工作。要求客戶經理在貸后檢查中運用企業征信系統核實客戶信息，檢查、通報運用情況。

（五）根據差異明細數據及人行反饋錯誤及時進行查錯、糾錯。

（六）收集、匯總本行企業征信系統問題，提交改進意見與建議報告等。

（七）按照人民銀行《銀行信貸登記咨詢管理辦法（試行）》 要求，在對客戶進行授信審查時，可使用該客戶及擔保客戶的中征碼、機構信用代碼、組織機構代碼、工商注冊號和國地稅號，通過人行企業征信系統進行信用信息查詢，將通過系統查詢的客戶信用信息作為重要授信參考資料，直接使用從征信系統實時查詢得到的客戶信用報告。

對于已有中征碼的企業，可輸入機構信用代碼、組織機構代碼、工商注冊號或國地稅號（任一皆可）查詢其中征碼。對于無中征碼的企業，系統將為其自動生成中征碼。

第三章 數據報送、修改及糾錯

第五條 市場營銷部按其職責確保信貸管理系統中客戶中征碼、客戶信息、授信業務信息、業務發放數據等與事實情況嚴格一致，保證我行企業征信數據能及時、準確、完整地報送至人行企業征信系統。

第六條 市場營銷部應將當天發生、變化的信貸業務信息于下一個工作日結束前報送企業征信系統。當發現其所報送的借款人、擔保人信用信息不準時，應當重新報送更正信息。

第七條 企業征信報送以信管系統中所得數據為依據。由于信管系統數據錯誤造成客戶異議的，由客戶經理提交申請，請求修改對應系統中有關數據，風險管理部經辦人員核實無誤后，交由部門負責人審批。

第八條 對于操作失誤（如會計人員賬務操作失誤、客戶經理錄入他人中征碼等）造成的客戶不良信用記錄，一經發現，客戶經理應及時提交《信貸管理系統數據查詢、修改申請表》（明確中征碼號、業務編號、業務品種、發生機構）、問題說明及改進措施。風險管理部經辦人員收到申請表后應及時、合法處理，經核實無誤后，交由部門負責人審批。

第四章 信用信息的查詢

第九條 我行在辦理、管理信貸業務時，可以向人行企業征信系統查詢借款人、擔保人信用信息。

第十條 對申請信貸業務的借款人、擔保人的信用信息進行查詢時，要取得被查詢人書面授權。

第十一條 對已發生信貸業務的借款人、擔保人進行貸后風險管理查詢其信用信息時，無須取得被查詢人授權，但必須

經風險管理部負責人審批同意；當所有信貸業務關系解除后，我行將不再具有對該借款人、擔保人信用信息的查詢權。

第十二條 我行通過查詢人行企業征信系統獲取的借款人、擔保人信用信息，不得用于本機構除辦理、管理信貸業務之外的其他用途，不得向第三方提供。

第十三條 信息查詢員應當按系統查詢的時間順序設立查詢登記表，如實記載查詢人員的姓名，查詢的時間、內容及用途。

第五章 異議處理

第十三條 我行異議信息是指由我行上報，經人民銀行征信中心加載進入人行企業征信系統后，借款人或擔保人認為與其真實情況不符并提出異議的信息。處理異議信息的過程稱為異議處理，該過程的發起是由人行企業征信系統發起。

第十四條 風險管理部指定專人作為異議處理人員，負責個人信用信息異議處理工作。

第十五條 我行在接到異議信息核查通知后應立即啟動核查程序。

第十六條 異議處理人員應將核查結果通過企業征信異議處理子系統發送至征信中心。

第十七條 經我行核查后確認異議信息存在錯誤、遺漏的，應在回復核查結果的同時向征信中心報送更正信息。篇四：小額貸款有限責任公司征信管理制度

貴州貴安新區興融通小額貸款有限責任公司

征信系統管理制度

我公司作為專業的貸款公司，已正式接入互聯網征信系統，為保證數據質量及信息安全，正規使用系統，達到服務業務經營的目的，根據《征信業管理條例》及相關規定制定本管理制度。

一、系統使用范圍

公司的業務性質決定公司一方面應自覺接受征信系統的管理，另一方面也需要運用征信系統加強業務及對客戶的管理。公司信貸部為接入互聯網征信系統唯一機構用戶，由中征征信（北京）有限責任公司授予數據報送、信息查詢等權限；同時利用征信系統對公司信貸業務中企業和個人的信貸信息進行采集、整理、保存、和公布，并向信息使用者提供征信業務及相關活動。

二、系統功能及部門職責

（一）管理員職責

1.公司指定專人負責征信系統的日常運營維護，并監督管理員用戶操作；

2.公司按照“專人專用、一人一戶”原則，設定管理員用戶分為數據報送用戶及信用報告查詢用戶；

3.查詢用戶負責個人/企業信用信息查詢，權限包括信用報告查詢、修改登錄密碼、查看自己的資料和權限等；

4.數據報送用戶負責向征信系統報送本公司發生的信貸業務有關個人/企業信用信息數據，權限包括報文預處理、報文報送、報文

上報情況查詢、修改登錄密碼、查看自己的基本資料和權限等；

5.用戶必須妥善保管好自己的密碼和ukey，第一次登錄系統后必須立即更改密碼，之后至定期更改一次密碼；

6.用戶發生變動時，必須做好征信的交接工作并記錄，保證公司征信工作的正常進行。

(二)部門職責

1.公司信貸部作為征信系統的管理部門，負責歸納提供征信系統采集及上報數據內容，信貸業務人員負責采集借款人及貸款業務信息，并作為第一責任人保證數據的真實、準確、完整。征信系統數據報送用戶根據信貸員提供的資料進行上報。

2.風控部作為征信系統管理的監督部門，負責信貸數據的審核，確保信貸數據的安全質量。

三、數據采集與信息上報

1.公司按照《征信業管理條例》及征信中心相關規定向金融信用信息基礎數據庫提供信貸業務信息。

2.公司采集、查詢、上報信息主體基礎信息及貸款信息應事先取得信息主體書面同意。信貸業務人員在業務發生簽署相關法律合同時要明確告知借款人有同意我公司有采集上報數據的義務，并出具書面文書。書面同意的方式包括簽署包含同意條款的《借款合同》或出具《授權委托書》（附件1）。

3.征信系統采集信息包括借款人基本信息、信貸業務信息。其中信貸業務信息包括借款合同信息、借據信息、還款信息、欠息信息、特殊交易信息、抵押信息、擔保信息及其它征信系統要求的數據采集項。

4.信貸業務人員負責及時將相關信息報送給管理員數據報送用戶，其中借款人基本信息應在新增客戶或客戶基本信息發生變動時錄入，信貸業務信息應在相關業務發生后的24小時之內上報金融信用信息基礎數據庫。

5.信貸業務人員將擬錄入上報的相關信息報信貸部負責人審批，并由風控部會審，再行錄入上報。

四、信息查詢

1.公司在辦理下列業務時，可以向征信系統查詢信用信息：

（1）審核貸款申請人的；（2）審核貸款擔保人的；

（3）對已發放的信貸進行貸后風險管理的；

（4）因其他事由需要查詢時，需報公司總經理批準。

2.查詢征信信息應取得信息主體書面同意，由信息主體（包括借款人及擔保人）出具書面《授權書》或簽署包含同意查詢其信用信息條款的《借款合同》或《擔保合同》。

3.公司實行嚴格的企業信用信息查詢歸口管理，信用信息查詢統一由公司征信系統管理員信用報告查詢用戶進行。

4.查詢個人/企業信用信息需由發起查詢人填制《征信信息查詢審批表》（附件2），經部門負責人及分管領導審批后提交征信系統管理員。

5.公司征信系統管理員在受理查詢申請，應登記有關事項并將查詢結果反饋到查詢部門，查詢申請人在收到查詢結果時，應簽字確認。

五、系統維護

1.管理員用戶創建、停用及修改用戶信息、權限必須經過分管領導審批，不得隨意操作。

2.用戶完成操作或離開操作臺，必須退出程序。

3.征信系統管理員應定期與征信中心進行數據核對，保證兩端數據一致性，及時獲取及加載征信中心反饋信息，掌握征信信息在線刪除及更正方法，正確處理數據刪除和更正業務。

4.征信系統管理員應定期對征信系統數據管理情況進行自查；公司分管領導不定期對征信系統管理制度的執行情況進行檢查，以防范操作風險，保障數據準確性和安全性。

5.公司指定專人保管檔案，安排專門檔案柜存放，并做好對檔案存放地的安全措施。

6.對公司征信相關文檔的借閱應當嚴格限定范圍，未經公司總經理批準，任何人不得擅自查詢、借閱和復制檔案資料。

7.所有關于公司征信信息的檔案留存期限不低于三年。

六、異議處理

1.征信系統中的信息存在錯誤、遺漏的，可由客戶向公司提出異議申請，提出異議申請應提交《征信異議申請表》（附件3）及其它相關要求證件。

2.異議申請經處理后，征信系統管理員應向異議申請人出具《征

信異議回復函》（根據征信系統統一格式），其中經核查不存在異議信息的應及時回復；因公司數據報送錯誤形成的，應在7個工作日內回復；不能確認核查結果需要征信中心處理的，應在在20日內回復。

3．異議處理需按程序報主管領導批準后執行。

附件一：授權委托書；

附件二：信用報告查詢審批表；

附件三：異議申請表

二0一五年十二月篇五：征信業管理條例全文

中華人民共和國國務院令

第631號

《征信業管理條例》已經2012年12月26日國務院第228次常務會議通過，現予公布，自2013年3月15日起施行。

總理 溫家寶 2013年1月21日

征信業管理條例

第一章 總 則

第一條 為了規范征信活動，保護當事人合法權益，引導、促進征信業健康發展，推進社會信用體系建設，制定本條例。

第二條 在中國境內從事征信業務及相關活動，適用本條例。本條例所稱征信業務，是指對企業、事業單位等組織（以下統稱企業）的信用信息和個人的信用信息進行采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供的活動。

國家設立的金融信用信息基礎數據庫進行信息的采集、整理、保存、加工和提供，適用本條例第五章規定。

國家機關以及法律、法規授權的具有管理公共事務職能的組織依照法律、行政法規和國務院的規定，為履行職責進行的企業和個人信息的采集、整理、保存、加工和公布，不適用本條例。

第三條 從事征信業務及相關活動，應當遵守法律法規，誠實守信，不得危害國家秘密，不得侵犯商業秘密和個人隱私。

第四條 中國人民銀行（以下稱國務院征信業監督管理部門）及其派出機構依法對征信業進行監督管理。

縣級以上地方人民政府和國務院有關部門依法推進本地區、本行業的社會信用體系建設，培育征信市場，推動征信業發展。

第二章 征信機構

第五條 本條例所稱征信機構，是指依法設立，主要經營征信業務的機構。

第六條 設立經營個人征信業務的征信機構，應當符合《中華人民共和國公司法》規定的公司設立條件和下列條件，并經國務院征信業監督管理部門批準：

（一）主要股東信譽良好，最近3年無重大違法違規記錄；

（二）注冊資本不少于人民幣5000萬元；

（三）有符合國務院征信業監督管理部門規定的保障信息安全的設施、設備和制度、措施；

（四）擬任董事、監事和高級管理人員符合本條例第八條規定的任職條件；

（五）國務院征信業監督管理部門規定的其他審慎性條件。

第七條 申請設立經營個人征信業務的征信機構，應當向國務院征信業監督管理部門提交申請書和證明其符合本條例第六條規定條件的材料。

國務院征信業監督管理部門應當依法進行審查，自受理申請之日起60日內作出批準或者不予批準的決定。決定批準的，頒發個人征信業務經營許可證；不予批準的，應當書面說明理由。

經批準設立的經營個人征信業務的征信機構，憑個人征信業務經營許可證向公司登記機關辦理登記。

未經國務院征信業監督管理部門批準，任何單位和個人不得經營個人征信業務。

第八條 經營個人征信業務的征信機構的董事、監事和高級管理人員，應當熟悉與征信業務相關的法律法規，具有履行職責所需的征信業從業經驗和管理能力，最近3年無重大違法違規記錄,并取得國務院征信業監督管理部門核準的任職資格。

第九條 經營個人征信業務的征信機構設立分支機構、合并或者分立、變更注冊資本、變更出資額占公司資本總額5%以上或者持股占公司股份5%以上的股東的，應當經國務院征信業監督管理部門批準。

經營個人征信業務的征信機構變更名稱的，應當向國務院征信業監督管理部門辦理備案。

第十條 設立經營企業征信業務的征信機構，應當符合《中華人民共和國公司法》規定的設立條件，并自公司登記機關準予登記之日起30日內向所在地的國務院征信業監督管理部門派出機構辦理備案，并提供下列材料：

（一）營業執照；

（二）股權結構、組織機構說明；

（三）業務范圍、業務規則、業務系統的基本情況；

（四）信息安全和風險防范措施。

備案事項發生變更的，應當自變更之日起30日內向原備案機構辦理變更備案。

第十一條 征信機構應當按照國務院征信業監督管理部門的規定，報告上一開展征信業務的情況。

國務院征信業監督管理部門應當向社會公告經營個人征信業務和企業征信業務的征信機構名單，并及時更新。

第十二條 征信機構解散或者被依法宣告破產的，應當向國務院征信業監督管理部門報告，并按照下列方式處理信息數據庫：

（一）與其他征信機構約定并經國務院征信業監督管理部門同意，轉讓給其他征信機構；

（二）不能依照前項規定轉讓的，移交給國務院征信業監督管理部門指定的征信機構；

（三）不能依照前兩項規定轉讓、移交的，在國務院征信業監督管理部門的監督下銷毀。

經營個人征信業務的征信機構解散或者被依法宣告破產的，還應當在國務院征信業監督管理部門指定的媒體上公告，并將個人征信業務經營許可證交國務院征信業監督管理部門注銷。

第三章 征信業務規則

第十三條 采集個人信息應當經信息主體本人同意，未經本人同意不得采集。但是，依照法律、行政法規規定公開的信息除外。

企業的董事、監事、高級管理人員與其履行職務相關的信息，不作為個人信息。

第十四條 禁止征信機構采集個人的宗教信仰、基因、指紋、血型、疾病和病史信息以及法律、行政法規規定禁止采集的其他個人信息。

征信機構不得采集個人的收入、存款、有價證券、商業保險、不動產的信息和納稅數額信息。但是，征信機構明確告知信息主體提供該信息可能產生的不利后果，并取得其書面同意的除外。

第十五條 信息提供者向征信機構提供個人不良信息，應當事先告知信息主體本人。但是，依照法律、行政法規規定公開的不良信息除外。

第十六條 征信機構對個人不良信息的保存期限，自不良行為或者事件終止之日起為5年；超過5年的，應當予以刪除。

在不良信息保存期限內，信息主體可以對不良信息作出說明，征信機構應當予以記載。

第十七條 信息主體可以向征信機構查詢自身信息。個人信息主體有權每年兩次免費獲取本人的信用報告。

第十八條 向征信機構查詢個人信息的，應當取得信息主體本人的書面同意并約定用途。但是，法律規定可以不經同意查詢的除外。

征信機構不得違反前款規定提供個人信息。

第十九條 征信機構或者信息提供者、信息使用者采用格式合同條款取得個人信息主體同意的，應當在合同中作出足以引起信息主體注意的提示，并按照信息主體的要求作出明確說明。

第二十條 信息使用者應當按照與個人信息主體約定的用途使用個人信息，不得用作約定以外的用途，不得未經個人信息主體同意向第三方提供。

第二十一條 征信機構可以通過信息主體、企業交易對方、行業協會提供信息，政府有關部門依法已公開的信息，人民法院依法公布的判決、裁定等渠道，采集企業信息。

征信機構不得采集法律、行政法規禁止采集的企業信息。

第二十二條 征信機構應當按照國務院征信業監督管理部門的規定，建立健全和嚴格執行保障信息安全的規章制度，并采取有效技術措施保障信息安全。經營個人征信業務的征信機構應當對其工作人員查詢個人信息的權限和程序作出明確規定，對工作人員查詢個人信息的情況進行登記，如實記載查詢工作人員的姓名，查詢的時間、內容及用途。工作人員不得違反規定的權限和程序查詢信息，不得泄露工作中獲取的信息。

第二十三條 征信機構應當采取合理措施，保障其提供信息的準確性。征信機構提供的信息供信息使用者參考。

第五篇：2015新版征信授權書

個人信用報告查詢授權書

昆侖銀行股份有限公司 分/支行：

本人不可撤銷地授權貴行（包括貴行各分支機構）在辦理下述業務時，可以根據中國人民銀行有關規定，通過金融信用信息基礎數據庫查詢、打印、保存本人的個人信用報告：

（一）審核貸記卡、準貸記卡申請的；

（二）審批本人授信業務或本人作為擔保人申請；

（三）對已發放的本人信貸業務進行貸后風險管理；

（四）受理法人或其他組織的貸款申請或其作為擔保人，需要查詢本人作為法定代表人或出資人信用狀況的。

本人不可撤銷地授權貴行（包括貴行各分支機構）按照國家監管部門的有關規定向金融信用信息基礎數據庫或其他數據信息系統提供本人的基本信息、個人信貸交易信息、信貸交易產生的個人不良信用信息以及其他相關信用信息。

授權期限：本授權書有效期自本人簽字之日起至上述業務結清之日止。貴行若超出本人授權查詢使用本人信用報告的用途范圍的，相應法律責任由貴行承擔。

若本人在貴行的業務未獲批準，本授權書、信用報告等資料無須退回。授權人聲明：貴行已依法向本人提示了征信授權事項，應本人要求對上述條款的概念、內容及法律效果做出了說明，本人對以上授權條款已全面知悉并理解。

借款申請人（簽字）： 借款人配偶（簽字）： 證件類型/號碼： 證件類型/號碼：

共同借款人（簽字）： 共同借款人配偶（簽字）： 證件類型/號碼： 證件類型/號碼：

保證人（簽字）： 保證人配偶（簽字）： 證件類型/號碼： 證件類型/號碼：

簽字日期： 年 月 日