今天这篇文章，以干货为主，是我自己的学习笔记，梳理了个人征信行业的一些基础知识，可以帮助大家建立起对个人征信行业的基本认识框架，感兴趣的同学建议收藏起来，以备不时之需。当然，也欢迎在朋友圈分享，也许可以帮到更多的人。

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从机构属性上看，美国、英国、瑞士、瑞典等国家均为私人征信机构。法国、希腊、土耳其等国家均为公共征信机构。

德国、意大利、西班牙、日本等国则既有公共征信机构，也有私人征信机构，其中德国还有以行业协会为主体的会员制模式，为其会员提供一个信用信息共享的平台，相比之下，行业协会的信息收集和使用都较为封闭，仅对内部会员企业开发。

我国情况

2013年3月，我国首部征信行业法规《征信管理条例》开始实施；

2013年12月，中国人民银行制定的《征信机构管理办法》正式施行；

2014年6月，国务院出台了《社会信用体系建设规划纲要（2014—2020年）》，明确到2020年,基本建成以信用信息资源共享为基础的覆盖全社会的征信系统；

2015年1月，央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，同意8家社会机构开展个人征信业务试点；

2016年11月，央行下发《关于加强征信合规管理工作的通知》，要求各相关机构开展征信合规自查自纠工作，加强个人信息保护。

新华社瞭望智库联合前海征信发布的《中国社会信用体系发展报告2017》显示，从工商注册信息看，市场上与“征信服务”相关的公司有2000家左右，其中有资质的不足5%。

除了央行征信中心、已经完成备案的企业征信和8家个人征信试点机构外，其他征信类服务机构主要以下面三种形式存在：

一是电商平台利用自身积累的海量交易数据构建的商业征信模式；

二是P2P网贷等尝试建立自身征信数据库；

三是涌现的围绕大数据征信领域的第三方技术和服务机构。

三、个人征信2.0时代的来临？

个人征信业务，主要涵盖数据的采集、整理、分析和应用（信用产品）等四个环节，传统的征信主要涉及以下信息：一是个人基本数据；二是金融数据，主要是信贷和信用卡相关数据；三是公共数据，包括税务、工商、法院、电信、水电煤气等部门的数据；四是个人信用报告查询记录。

数据源经过征信公司处理后，形成信用产品，广泛应用于金融机构、***、公共服务机构、雇主企业及其他单位和个人的征信查询需求。

以美国为例，三大征信局不仅可以输出FICO评分，最为基本变量广泛接入定制化的客户应用和工具，还可为客户提供个人资产预测、破产预测、收入预测服务，同时还可超越风险领域，为客户提供智能化营销服务。

在移动互联网时代，数据的留存渠道和维度指数级提升，产生了大量的新型数据，如交易数据、社交数据、行为数据、兴趣数据等，如何把这些数据纳入到征信体系中去，成为新的课题。

随着一些大数据公司在这方面的探索，个人征信2.0时代正式开启。

以ZestFinance为例，在行为数据上，其基本的逻辑可分为五个步骤：

1、挖掘数以千计的不同变量，搜集相应的数据；

2、寻找这些变量之间的关联性；

3、在关联性的基础上讲这些变量重新绑定成一些比较大的变量；

4、将这些大的变量放入不同的分立的数据模型中进行处理；

5、每一个分立的数据模型给出一个分立的结论，再把这些分立的结论绑定，最终整合成一个自有的信用分数。

大数据征信模式虽然是未来行业发展的潮流，但就现阶段来看，也面临一些亟待解决的难题：

一是数据孤岛现象严重，数据不流通、数据获取成本高，不但难以收集结构化数据，而且企业机构不愿共享数据。

二是信息安全问题，监管法律尚未对信息收集种类、使用途径等作出明确界定，比如哪些数据可以采集、哪些数据不能采集等，并没有明确的界定。

三是数据所有权问题，这里面涉及到用户授权问题，同时也涉及到如何协调数据的所有者、采集者、存储者、整合者、利用者之间关系和利益问题。

四是应用场景问题，现阶段的应用仍集中于信贷领域，较为狭窄。

作者：薛洪言；微信公号：洪言微语