征信業(yè)務(wù)收入由基礎(chǔ)征信服務(wù)收入和信用衍生服務(wù)收入構(gòu)成。

1）基礎(chǔ)征信服務(wù)收入：征信機(jī)構(gòu)出售信用報(bào)告、提供信用評分取得的收入（美國三大信用局的征信報(bào)告一份是30美元左右，國內(nèi)央行征信中心對個人查詢本人信用報(bào)告收費(fèi)為第3次及以上每次收取25元服務(wù)費(fèi)）；

2）信用衍生服務(wù)收入：征信機(jī)構(gòu)在信用評估的基礎(chǔ)上，對外提供的決策分析服務(wù)、精準(zhǔn)營銷服務(wù)和消費(fèi)者客戶服務(wù)等取得的收入。

征信行業(yè)的盈利能力如何？

海外征信機(jī)構(gòu)凈利率能夠達(dá)到15%左右。參考美國市場化主導(dǎo)的征信體系，我們看到經(jīng)過長時間充分競爭，最終在個人征信領(lǐng)域，益百利（Experian）、艾可菲（Equifax）和全聯(lián)（TransUnion）成為美國最主要的3家征信機(jī)構(gòu)，其中益百利、艾可菲2011年以來營業(yè)凈利率平均在15%附近。

征信市場的爆發(fā)點(diǎn)在哪？

市場對于信用的需求，尤其是個人征信市場需求非常旺盛，其中有兩個重要的拐點(diǎn)。

1）消費(fèi)金融在中國的興起。中國經(jīng)濟(jì)在經(jīng)歷了靠投資拉動經(jīng)濟(jì)增長的階段后，會逐步將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向內(nèi)需領(lǐng)域，從而再衍生到消費(fèi)金融領(lǐng)域。支持消費(fèi)金融很重要的一個條件就是個人征信，而傳統(tǒng)的個人征信體系無法完全有效滿足當(dāng)前多元化的消費(fèi)需求；

2）異軍突起的P2P市場。P2P經(jīng)過快速野蠻生長，參與者發(fā)現(xiàn)P2P平臺蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)越來越大，因此也產(chǎn)生了對信用信息的強(qiáng)烈需求。

大數(shù)據(jù)征信怎么做？

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來和發(fā)展，可用于評估人們的數(shù)據(jù)越來越豐富，如電商的交易數(shù)據(jù)、社交類數(shù)據(jù)（強(qiáng)社交關(guān)系如何轉(zhuǎn)化為信用資產(chǎn)）、網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)等，來自互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)將幫助金融機(jī)構(gòu)更充分地了解客戶。

1）側(cè)重電商：芝麻信用。芝麻分來自淘寶、支付寶的數(shù)據(jù)占30-40%，綜合考慮個人用戶的信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系五個維度的信息；

2）側(cè)重社交：騰訊信用。通過社交網(wǎng)絡(luò)上的大量信息，比如在線時長、登錄行為、虛擬財(cái)產(chǎn)、支付頻率、購物習(xí)慣、社交行為等，得出用戶信用得分；

3）側(cè)重運(yùn)營商：聚信立。綜合個人用戶運(yùn)營商數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)、公積金社保數(shù)據(jù)、學(xué)信網(wǎng)數(shù)據(jù)等，形成個人信用報(bào)告；

4）側(cè)重信用卡：51信用卡。根據(jù)用戶的信用卡數(shù)據(jù)、開放給平臺的電商數(shù)據(jù)所對應(yīng)的購買行為、手機(jī)運(yùn)營商的通話情況、登記信息等取得多維信息的交叉驗(yàn)證，確定用戶風(fēng)險(xiǎn)等級。

一、 征信是什么？

（一） 征信行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

征信是指按一定規(guī)則合法采集企業(yè)、個人的信用信息，加工整理形成企業(yè)、個人的信用報(bào)告等征信產(chǎn)品，有償提供給經(jīng)濟(jì)活動中的貸款方、賒銷方、招標(biāo)方、出租方、保險(xiǎn)方等有合法需求的信息使用者，為其了解交易對方的信用狀況提供便利。

征信產(chǎn)業(yè)鏈由上游的數(shù)據(jù)生產(chǎn)者、中游的征信機(jī)構(gòu)及下游的征信信息使用者三者構(gòu)成，其中中游的征信機(jī)構(gòu)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集、 數(shù)據(jù)加工處理及銷售產(chǎn)品，其核心競爭力則在于數(shù)據(jù)源完整度，數(shù)據(jù)覆蓋人群完整性以及數(shù)據(jù)的分析畫像能力。

1） 數(shù)據(jù)生產(chǎn)者：自然人、法人和其他組織在日常生活和經(jīng)營中，在金融機(jī)構(gòu)、政府部門和其他企事業(yè)單位中產(chǎn)生了大量與信用相關(guān)的數(shù)據(jù)和信息。 數(shù)據(jù)公司就是采集或做一些數(shù)據(jù)的初步挖掘，這類公司可能會有特殊的數(shù)據(jù)源，例如法院、公安等這些數(shù)據(jù)都是需要深入行業(yè)背景才能拿到。

2） 征信機(jī)構(gòu)：負(fù)責(zé)對數(shù)據(jù)的收集、加工處理及銷售產(chǎn)品。 第一環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)收集，其來源比較廣泛， 不僅有其自身收集的數(shù)據(jù)，同時也會向第三方一些數(shù)據(jù)公司去購買一些數(shù)據(jù)回來，豐富它數(shù)據(jù)的維度， 有利于征信機(jī)構(gòu)更加全面的掌握信用狀況； 第二環(huán)節(jié)是對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，例如美國信用局協(xié)會制定的用于個人征信業(yè)務(wù)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)報(bào)告格式和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)采集格式； 第三環(huán)節(jié)是對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而形成信用產(chǎn)品，包括評分、報(bào)告等，最后提供一些征信級的解決方案。

3） 征信信息的使用者： 是指征信的解決方案最后給到誰來用。 可應(yīng)用于各種場景中，比如個人租房，辦理貸款業(yè)務(wù)等等。

　　（二）征信公司的盈利模式

征信業(yè)務(wù)收入由基礎(chǔ)征信服務(wù)收入和信用衍生服務(wù)收入構(gòu)成。

1） 基礎(chǔ)征信服務(wù)收入：征信機(jī)構(gòu)出 售信用報(bào)告、提供信用評分取得的收入（ 美國三大信用局的征信報(bào)告一份是30 美元左右，國內(nèi)央行征信中心對個人查詢本人信用報(bào)告收費(fèi)為第 3 次及以上每次收取 25 元服務(wù)費(fèi)） ，應(yīng)用場景主要集中在金融領(lǐng)域；

2） 信用衍生服務(wù)收入： 征信機(jī)構(gòu)在信用評估的基礎(chǔ)上，對外提供的決策分析服務(wù)、精準(zhǔn)營銷服務(wù)和消費(fèi)者客戶服務(wù)等取得的收入。

基礎(chǔ)征信服務(wù)和信用衍生服務(wù)收入比例與征信行業(yè)發(fā)展水平有關(guān)。 征信行業(yè)發(fā)展水平越高，信用體系越完善，信用衍生服務(wù)越發(fā)達(dá)。美國征信業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)表明，成熟市場個人征信機(jī)構(gòu)的基礎(chǔ)征信服務(wù)和信用衍生服務(wù)收入基本相當(dāng)，美國的 Experian 收入結(jié)構(gòu)中， 基礎(chǔ)征信服務(wù)收入占比 48%，信用衍生服務(wù)收入占比 52%。

海外征信機(jī)構(gòu)凈利率能夠達(dá)到 15%左右。 參考美國市場化主導(dǎo)的征信體系， 我們看到經(jīng)過長時間充分競爭，最終在個人征信領(lǐng)域，益百利（ Experian）、艾可菲（ Equifax）和全聯(lián)（ TransUnion）成為美國最主要的 3 家征信機(jī)構(gòu)， 其中益百利、艾可菲 2011 年以來營業(yè)凈利率平均在 15%附近。

　　二、 征信歷史和體系？

（一）征信行業(yè)發(fā)展歷程

我國的征信行業(yè)起步較晚，經(jīng)過 20 年的發(fā)展，形成了以人民銀行征信中心為主導(dǎo)，民營征信機(jī)構(gòu)為補(bǔ)充的混合經(jīng)營格局。 目前人民銀行已經(jīng)建立起覆蓋全國的公共征信網(wǎng)絡(luò)，民營征信機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)逐步向市場化邁進(jìn)，整個行業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展期。 我國征信行業(yè)發(fā)展可分為初步探索、區(qū)域性平臺搭建、央行集中統(tǒng)一平臺主導(dǎo)、市場化改革四個主要階段。

中國企業(yè)征信和個人征信起步的時間不同，前后相差十幾年，所以征信市場公司強(qiáng)弱的格局也不一樣。 2014 年，央行開始給征信企業(yè)發(fā)放牌照，企業(yè)征信實(shí)行備案制，個人征信實(shí)行審核制。

1） 企業(yè)征信發(fā)展歷程： 20 世紀(jì) 80 年代后期，為適應(yīng)企業(yè)債券發(fā)行和管理，中國人民銀行批準(zhǔn)成立了第一家信用評級公司 ——上海遠(yuǎn)東資信評級有限公司。 1993 年，專門從事企業(yè)征信的新華信國際信息咨詢有限公司開始正式對外提供服務(wù)。此后，一批專業(yè)信用調(diào)查中介機(jī)構(gòu)相繼出現(xiàn)。 1996 年人民銀行在全國推行企業(yè)貸款證制度。 1997 年，上海開展企業(yè)信貸資信評級。 2003 年，國務(wù)院批準(zhǔn)人民銀行設(shè)立征信管理局， 上海、北京、廣東等地率先啟動區(qū)域社會征信業(yè)發(fā)展試點(diǎn)，一批地方性征信機(jī)構(gòu)設(shè)立并得到迅速發(fā)展，部分信用評級機(jī)構(gòu)開始開拓銀行間債券市場信用評級等新的信用服務(wù)領(lǐng)域，國際知名信用評級機(jī)構(gòu)先后進(jìn)入中國市場。 2005 年銀行信貸登記咨詢系統(tǒng)升級為全國集中統(tǒng)一的企業(yè)信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

2） 個人征信發(fā)展歷程：我國的個人征信體系建設(shè)，最早是從 1999 年 7 月中國人民銀行批準(zhǔn)上海自信有限公司試點(diǎn)開始的。 2004 年人民銀行開始組織商業(yè)銀行建設(shè)全國統(tǒng)一的個人征信系統(tǒng)， 并于同年 12 月中旬 在 15 家全國性商業(yè)銀行和 8 家城市商業(yè)銀行在全國 7 個城市的聯(lián)網(wǎng)試運(yùn)行， 2005 年 8 月底完成與全國所有商業(yè)銀行和部分有條件的農(nóng)村信用社的聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行，經(jīng)過 1 年的試運(yùn)行，與 2006 年 1 月正式運(yùn)行。央行征信系統(tǒng)彌補(bǔ)了我國個人征信行業(yè)的空白，至今依然是中國最權(quán)威的個人征信系統(tǒng)。 2015 年 1 月，央行印發(fā)了《關(guān)于做好個人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》，要求 8 家機(jī)構(gòu)做好個人征信業(yè)務(wù)的準(zhǔn)備工作，標(biāo)志著中國個人征信業(yè)向市場化、商業(yè)化發(fā)展邁出了堅(jiān)實(shí)的第一步。

（二）征信體系模式種類

一個國家的征信市場大小取決于政府設(shè)定的運(yùn)營結(jié)構(gòu)。 征信體系的運(yùn)營模式可以劃分為市場主導(dǎo)型、政府主導(dǎo)型和會員制三種結(jié)構(gòu)，運(yùn)營主體越市場化，則市場規(guī)模越大。

1） 市場主導(dǎo)型（以美國為代表）： 征信機(jī)構(gòu)以營利為目的，收集、加工個人和企業(yè)信用信息，為信用信息使用者提供獨(dú)立的第三方服務(wù)。在社會信用體系中，政府一方面是促進(jìn)信用管理立法，另一方面是監(jiān)督信用管理法律的貫徹執(zhí)行。

2） 政府主導(dǎo)型（以法國為代表）：中央銀行建立的“中央信貸登記系統(tǒng)”為主體，兼有私營征信機(jī)構(gòu)的社會信用體系。中央信貸登記系統(tǒng)收集的信息數(shù)據(jù)主要是企業(yè)信貸信息和個人信貸信息。該系統(tǒng)是非營利性的，系統(tǒng)信息主要供銀行內(nèi)部使用，服務(wù)于商業(yè)銀行防范貸款風(fēng)險(xiǎn)和央行進(jìn)行金融監(jiān)管及執(zhí)行貨幣政策。

3） 會員制（以日本為代表）： 以行業(yè)協(xié)會為主建立信用信息中心，為協(xié)會會員提供個人和企業(yè)信用信息互換平臺，通過內(nèi)部信用信息共享機(jī)制實(shí)現(xiàn)征集和使用信用信息的目的。協(xié)會信用信息中心不以營利為目的，只收取成本費(fèi)用。

我國征信體系采用政府主導(dǎo)的模式，公共征信為主，社會征信為輔。 1 ）公共征信中心：央行個人、企業(yè)征信系統(tǒng)基本覆蓋全國傳統(tǒng)信貸市場，是中國征信體系的基礎(chǔ)； 2）社會征信機(jī)構(gòu)，社會第三方征信機(jī)構(gòu)重點(diǎn)服務(wù)于中下游，作為完善、補(bǔ)充央行征信系統(tǒng)的重要組成。

　　三、 征信市場的爆發(fā)點(diǎn)？

（一） 個人征信市場將迎來爆發(fā)

市場對于信用的需求，尤其是個人征信市場需求非常旺盛，其中有兩個重要的拐點(diǎn)。 1 ）消費(fèi)金融在中國的興起。中國經(jīng)濟(jì)在經(jīng)歷了靠投資拉動經(jīng)濟(jì)增長的階段后，會逐步將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向內(nèi)需領(lǐng)域，從而再衍生到消費(fèi)金融領(lǐng)域。支持消費(fèi)金融很重要的一個條件就是個人征信，而傳統(tǒng)的個人征信體系無法完全有效滿足當(dāng)前多元化的消費(fèi)需求； 2） 異軍突起的 P2P 市場。 P2P 經(jīng)過快速野蠻生長，參與者發(fā)現(xiàn) P2P 平臺蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)越來越大，因此也產(chǎn)生了對信用信息的強(qiáng)烈需求。

1） 傳統(tǒng)金融：近年來我國個人消費(fèi)貸款、個人經(jīng)營性貸款（小微貸款）、住房按揭貸款穩(wěn)步增加，在需求端為未來個人征信業(yè)務(wù)發(fā)展打下良好基礎(chǔ)。

1 ）消費(fèi)貸款：最近五年消費(fèi)貸款復(fù)合增速高達(dá) 34%， 伴隨著我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型對刺激消費(fèi)的迫切需求，以及居民收入和消費(fèi)能力的提升， 消費(fèi)貸款未來將是一片藍(lán)海；

2）小微貸款：雖然過去兩年受經(jīng)濟(jì)下行拖累，小微企業(yè)經(jīng)營困難導(dǎo)致小微貸款總量增長放緩，但利率市場化后小微貸款仍是銀行業(yè)的主要發(fā)力方向；

3）伴隨政府鼓勵房地產(chǎn)去庫存，個人住房按揭貸款未來也會保持平穩(wěn)增長。

2） 互聯(lián)網(wǎng)金融：自 2007 年以來， P2P 網(wǎng)貸、第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、虛擬信用卡、網(wǎng)絡(luò)銀行、股權(quán)眾籌等互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)相繼出現(xiàn)并成熟，盡管許多互聯(lián)網(wǎng)金融公司和民間機(jī)構(gòu)有強(qiáng)烈的征信數(shù)據(jù)需求，但并不在央行征信系統(tǒng)服務(wù)對象之列。以 P2P網(wǎng)貸平臺為例，按照規(guī)定，目前既不能直接接入央行征信中心查詢客戶信用信息，也不能征信中心報(bào)送借款人的相關(guān)信貸信息，大大增加了平臺運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)，較容易出現(xiàn)在不同平臺間重復(fù)借貸、只貸不還仍能貸款的問題。另外，眾籌、第三方支付的發(fā)展也產(chǎn)生了大量身份識別、反欺詐、信用評估等多方面征信需求。

　　（二）個人征信市場競爭格局

我國目前的個人征信體系格局主要分為公共征信和民營征信。 1 ）公共征信機(jī)構(gòu)在中央層面是央行征信中心， 地方層面上是上海資信中心； 2）民營征信機(jī)構(gòu)主要是央行批準(zhǔn)行征信準(zhǔn)備工作的 8 家公司，包括芝麻信用、騰訊征信、深圳前海征信、鵬元征信、中誠信征信、中智誠征信、拉卡拉信用、北京華道征信。

在 2015 年之前，個人征信市場是央行個人征信一家獨(dú)大的局面。 因?yàn)檎膹?qiáng)勢數(shù)據(jù)整合能力，在央行的個人征信報(bào)告中，有較為全面的政府系統(tǒng)信息，包括個人與配偶申請的所有信用卡信息（開立注銷與消費(fèi)額度等）、貸款記錄、欠稅記錄、強(qiáng)制執(zhí)行記錄、民事判決記錄、行政處罰記錄、電信欠費(fèi)記錄和聯(lián)系信息等。但這些政府或國有系統(tǒng)之外的信息，比如個人的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，央行就沒有。

央行個人征信的覆蓋率水平偏低。 央行征信中心有效覆蓋了 8.6 億人信息，但僅有 3.5億人擁有信貸記錄，而另外 5 億人在央行征信系統(tǒng)中則只有基本信息，尚屬征信的空白市場。對比美國 92%的個人征信滲透率，我國 個人征信記錄覆蓋率只有 35%，即便考慮到中國 55%的城鎮(zhèn)化率，城鎮(zhèn)人口個人征信覆蓋率也僅為 61%， 這反映了我國 的征信系統(tǒng)建設(shè)仍然任重道遠(yuǎn)。

民營征信迎來春天，彌補(bǔ)央行征信覆蓋面不足。 由于近些年互聯(lián)網(wǎng)金融的迅速發(fā)展和潛在個人信用風(fēng)險(xiǎn)的加劇， 2015 年 1 月，央行公布了首批獲得個人征信牌照的 8 家機(jī)構(gòu)，央行要求這 8 家機(jī)構(gòu)在 2015 年下半年，經(jīng)審批產(chǎn)品和服務(wù)后，陸續(xù)向市場提供個人征信服務(wù)。這意味著中國的個人征信市場將從“央行征信”過渡到“民營征信”的多元格局，個人征信數(shù)據(jù)維度也將全面擴(kuò)充，充分整合互聯(lián)網(wǎng)的線上線下信息，豐富個人信用評分的算法。