个人征信 第48页

阿里系互联网征信

阿里系互联网征信

选自经济观察报，作者陈秀月，感谢原创

吴萱没有想到，不用信用卡预授权也可以订到酒店。通过阿里旅行-去啊网站，他凭借662分的芝麻分预定了一间如家上海外滩城隍庙店大床房。

芝麻分是蚂蚁金服集团旗下芝麻信用推出的第一款信用产品，用于评价用户信用履约程度。分值范围是350到950，分值越高代表信用水平越好。与市场的期待不同，芝麻信用的信用分前期运用较多的是租车和出行等生活场景，而较少运用在经济活动的金融借贷中。

前海征信有关人士也对经济观察报表示，目前的征信主要服务于信贷，但是征信服务市场潜在需求还远未开发。

芝麻信用业务负责人邓一鸣告诉经济观察报，目前国人对信用的意识还较为薄弱，且中国人的先存钱后花钱的消费习惯决定了借贷的需求并没有那么大。更为重要的是，他指出，整个征信市场还处于教育用户的阶段。因此，生活类场景的运用是当下芝麻信用最关注的。一方面，当信用真正被用户利用时，用户才会真正意识到信用的价值。另一方面，随着信用分被运用到各个生活场景，回流的用户信息能更好地丰富信用评价的数据源。“征信的数据来源有很多，但最后还是靠自己积累的数据，靠很多合作伙伴的力量。”邓一鸣认为，短期内去银行贷款，银行依然要去查询央行个人征信报告。但未来那些央行征信中心没有覆盖到的人群，银行可能会找这些新型的民间征信公司。“像银行也会向很多数据源采购数据。微众银行不见得不会采用芝麻信用的数据。”

数据从哪里来？

记者了解到，芝麻信用从用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度进行打分。蚂蚁金服首席信用数据科学家俞吴杰表示，研究一个人的信用涉及到几万个维度的数据量。但最终评价一个人信用时，考虑到隐私等问题，涉及的数据并没有那么多。

背靠着阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据，被视为芝麻信用进军征信行业的独特优势。不过邓一鸣表示，阿里系的数据只占芝麻信用数据的30%-40%。芝麻信用的数据来源包括用户基础行为数据、银行借贷数据、水电煤房租缴费数据、电信电视手机签约数据、法院工商税务数据以及互联网数据。

目前芝麻信用已经和公安网、学历学籍和工商和法院等公共机构建立合作。此外，芝麻信用与电信运营商和电力公司的数据接入已进入实质性阶段。

不过，并不是每一方面的数据都容易获取。涵盖人口基本特征的政府数据是芝麻信用最迫切需要的，却也是较难获取。“让政府开放数据还比较难，但用户是否结婚以及有没有交社保等信息却是评价个人的重要数据。”一位内部人士告诉经济观察报。考虑到政府数据的开放短期内未能一步到位，芝麻信用有考虑设立通道，在用户授权使用的情况下，允许用户上传结婚照、房产证和银行账单等基础信息。

银行机构眼下同样尚未向芝麻信用打开数据分享的大门。记者了解到，目前芝麻信用从入驻支付宝钱包服务窗抓取一些银行机构推送给用户的信用卡还款等信息。不过关注银行机构服务窗并使用其服务的用户量仍是少数。未来芝麻信用希望可以用征信的方式与银行达成数据合作。前期芝麻信用已和一些金融机构接触，但由于还没拿到牌照，谈到数据层面的合作时，金融机构有所顾虑。“现在就加快与银行机构合作的速度。”邓一鸣说。

“这些数据来源可能是自下而上的。”邓一鸣认为，通过引入芝麻分服务一些P2P等外部商户并借此获得数据回流，是目前可行性最高的数据获取方式。目前神州租车、小猪短租、手机贷以及君澜、如家等酒店集团已引入芝麻分。上述合作商户在相关产品的购买环节中都会提醒用户阅读和签署相关协议。一份芝麻信用授权协议中提到，用户使用了芝麻信用和商户合作的服务，即不可撤销地授权芝麻信用向任何可以合法提供用户信息的主体采集信息。

神州租车等合作商户的引入芝麻分，事实上也是在帮助芝麻信用做教育市场和起到普及用户的作用。商户的引入对芝麻信用的发展起着至关重要的作用。“其实也是比较多人用，芝麻分才会比较精准。”邓一鸣表示。记者了解到，目前芝麻信用并没有对调用芝麻分的商户进行收费。

中国的个人征信市场才刚起步，商户对信用分的认同度仍需要一些辅助手段。事实上芝麻信用借助了阿里系的力量做一些隐性的担保工作。在完成以芝麻分代替押金进行酒店预订前，用户吴萱注意到，必须阅读和同意签署相关协议。这一系列协议中有一条提到，用户离店后，支付宝可根据去啊的指令对用户的支付宝余额、余额宝、快捷支付通道款项等进行划扣。若连续三天划扣不成功的，去啊或者去啊指定的第三方将代用户垫付订单的应付款项。

除了芝麻分，拉卡拉信用也推出了考拉分。信用分的场景运用竞争是否会陷入和移动支付相似的地盘争夺战呢？邓一鸣认为，最后商户是否会选择你，比拼的就是技术、模型和数据源的广度。

在征信行业，数据就是生产资料。一位征信业人士表示，中国对数据的开放，相对美国没有那么健全。“中国的用户不知道哪数据被采集了。所以现在整个生态需要和商户用户一同搭建起来。”

个人征信怎么用？

在信用应用领域，芝麻信用围绕着芝麻分开发了金融和生活不同的应用场景。生活场景包括，用户租车和住宿的免押金服务；先试后付、极速赔付的后付服务；可用于签证和婚恋的证明，以及那些建立在陌生人关系上的分享经济，如小猪短租和PP租车。在金融板块的探索包括消费信贷、消费分期和信用卡和P2P。

最先落地的是在小额贷款上的运用。在芝麻信用上线之初，就与上海前隆金融旗下手机贷产品进行了对接。芝麻信用通过提供芝麻分、反欺诈产品支持，帮助手机贷更快速的发起信审过程。邓一鸣表示，P2P市场和小额信贷等民间借贷市场是未来芝麻信用有意进入的市场。

除了快速授信外，线上发卡是芝麻分在金融领域的另一个早期应用。邓一鸣介绍，现在有不少金融机构有提供线上发行信用卡的服务，也有意引入芝麻分，作为决策的辅助。

不过金融场景的开拓仍较缓慢。邓一鸣表示，金融机构引入芝麻分，需要重建决策体系，因此应用芝麻分的难度会比其它生活场景大。不过他认为，引入芝麻分带来的收益会更大。金融机构可利用芝麻分筛选到更多的借贷对象，尤其是那些央行征信之外的人群。记者了解到，目前芝麻信用利用支付宝钱包进行公测，覆盖的是有进行实名认证的3亿用户。未来芝麻信用计划单独成立APP，并构建一套账户体系。这套账户体系涉及涵盖淘宝和天猫账户。“芝麻信用所辐射的用户远不止三亿。”邓一鸣表示。

如何降低商户的接入成本，加快芝麻分的场景应用是芝麻信用的另一个课题。邓一鸣表示，信用产品如何嵌入商户自身的产品，整个交互体验也是至关重要的。“我们是用互联网方式在做征信，而不是只是拿互联网数据做征信的公司。互联网有很多带来便捷的优势，希望在征信中体现出来。”

具体而言，芝麻信用需要平衡的是，既要让用户觉得信用有帮助，又不能给用户增加新的麻烦。记者了解到，未来芝麻信用会设立开放平台，接入方面做到越来越行业化和标准化，方便商户的接入。芝麻信用未来可能会根据商户的服务能力和风控要求，为他们提供芝麻分的建议设置范围。“比如商户若希望筛选到质量更高的用户，就可以把分数提高。”

目前商户对用户芝麻分的调用仍是免费。邓一鸣表示，将来会采取收费，具体的定价会跟查询量有关。而根据征信的行规，商户使用完征信服务，需要回流数据。“从这个层面来说，商户也是在做贡献。所以商家用得越多，就会越便宜。”不过，他表示，在未来很长的一段时间内不会考虑收费的事。“我们还是要做很多生活类的场景，要先把这个价值找到。之后再去考虑传统的收费方式。”

征信宝（zhengxinbao.com） 微信号 ixinyong ，关于一切信用和信用的一切.

个人税号 纳税号

个人税号，实际就是为每个人一生的纳税行为建立一个档案，将个人的各种纳税行为集结在税号之下。

在全程参与《税收征收管理法修订草案（征求意见稿）》修订与讨论的北京大学法学院教授刘剑文看来，个人税号，表面只是一个小小的号码，其背后是捆绑在上面的纳税信息，再背后其实就是社会征信体系。

身份证号、个人税号、社会保障号是否三号合一并非核心问题，真正重要的是其背后的制度和信息是否深度共通。

纳税信息能否与每个人的身份信息、银行信息、不动产信息等实现共享，能否打通部门的壁垒，实现各个部门信息的互联互通，消灭信息“孤岛”，这是建立个人税号制度的核心，也是建立全社会征信系统的核心。

从发达国家的经验看，在整个社会征信体系中，诚信纳税是作为一项最基本的考量，一个人有一次纳税不良记录，就会在出入境、银行贷款等方面“寸步难行”，而拥有良好的纳税记录，将会是一笔非常宝贵的信用财富，助力个人的“一路畅通”。

在个人税号的频繁使用中，“我是纳税人”的意识将不断被激活，个人“税感”将不断保持。那么，作为纳税人，就会越来越多地思考我缴的税是不是跟享受的社会服务对应，就会越来越多地监督政府究竟怎么去花钱，这也要求政府的透明公开，这也是一个国家文明与进步的标志。

一个税号捆绑了很多，也将牵动很多。税收，直接关系到国家和每个人的钱袋子，我们通常所说的税收法定也好，税负公平也好，都需要人人关心税的氛围，而个人税号时代的到来也将让我们充分了解自己的“税上人生”。

个人征信查询及异议处理

为了贯彻落实《征信业管理条例》（以下简称《条例》）相关规定，进一步提升征信系统异议处理工作的服务水平，人民银行征信中心基于个人征信异议处理子系统建设了个人征信查询及异议处理子系统（以下简称新系统）。新系统主要包括信用报告查询、异议处理、异议标注和个人声明等业务功能，用于个人信用报告查询和个人征信异议处理业务的对外业务受理。

根据征信中心的统一安排，我分中心从2013年9月开始使用新系统，整体使用体验是：可操作性强、效率高、更便捷，贴近异议客户和工作人员的需求。步骤简洁明了，易于掌握，系统建立了标准的异议勾选和回复，展示清晰，界面更加直观，提高了个人异议工作的效率。

案例描述

客户万某某于2013年2月7号向XX银行申请金额为49000元的保捷贷，该客户每月应于7号之前存入足额的金额，其中包括每月的保费及银行的还款本金利息。2013年7月7号，该客户账户余额不足。该客户认为，当账上金额不足时，返款顺序应是先还银行的本金和利息，再划拨平安易贷的放贷抽成，而银行并没有按此顺序扣款，影响到其个人信用，遂向我分中心提出异议申请。

通过对上述异议的受理和登记，我分中心梳理了新系统的主要特点。
精确定位异议登记业务，细化异议处理环节

新系统规范了异议登记内容，通过固定模式展示在系统界面上，规范了登记内容，减少了人工干预，提高了异议处理的工作效率。客户万某某于今年9月29日提出异议申请，我分中心通过个人征信查询及异议处理子系统登记异议事项。在“异议申请”中，直接确定勾选该客户信用报告中“XX银行发放的49000元（人民币）其他贷款业务”为异议业务,实现了异议登记自动化。为便于异议核查机构更加清晰地了解异议事由，客户又补充填写“异议说明”内容，说明客户认为异议产生的原因是未先还银行的本金和利息，再划拨平安易贷的放贷抽成。与原系统较为复杂的异议登记流程、单一的方式相比，新系统有较大改进。

异议登记及回复标准化，提高异议处理效率

新系统为避免不合理的回复内容或同笔异议的重复回复等情况，规范核查回复管理，制定了报送机构异议回复模板，通过固定模式展示在系统界面上。原系统允许金融机构对一笔异议有多次回复，造成金融机构工作人员对异议回复的随意性较大，且每次回复的内容可能各不相同或互相矛盾，给异议处理工作人员带来重复性工作，降低工作效率。在新系统中，核查机构的工作人员可以根据制定好的标准模板勾选核查结果，如需要补充说明相关情况，也可手工填写，为金融机构回复异议提供了便利。XX银行在通过新系统接到万某某异议核查通知后，经核查确认信息不存在错误，并回复了核实结果：在扣收每期借款本息之前，自动扣划当期应缴保费，当借款人还款账户金额不足时，先扣收保费，再扣收银行罚息、利息、本金。
规范异议处理业务，提高系统合规性

根据《条例》相关规定，新系统设置了异议处理时间和各环节的时间节点。《条例》第二十五条规定，征信机构或者信息提供者自收到异议之日起20日内进行核查和处理，并将结果书面答复异议人。新系统将异议处理期限设置为20日，超过20日异议仍未得到回复，将认定为异议处理超期。其中，异议申请人提出异议申请和征信中心核查的时间是4日，金融机构异议核查和回复的时间是12日，征信中心和人民银行分支机构接到异议回复函，通知异议申请人领取异议回复函及更正后的信用报告的时间是4日。

案例中，通过本机构申请的异议由报送机构核查，最终异议的解决状态为已解决，数据核查机构于2013年10月20日回复核查结果，分中心通过“异议管理首页”进入“领取异议回复函”。
切合系统用户需求，增加提醒、查询和统计功能
依据《条例》，个人柜台查询自身信用报告每年前2次免费，查询3次及以上的，则要收费。分中心可以通过新系统的“异议管理首页”进入“本人查询”，录入客户姓名、证件类型和证件号码后，新系统不用人工判断该笔查询是否收费，自动提醒用户收费范围及标准，避免因人工判断失误造成错误收费，设计更为人性化。

新系统增加的提醒和查询统计功能，一是实现了分中心统计本辖区内各中支人行本人查询数量，包括一年内客户具体查询次数的统计数量；二是实现了系统对各个机构的自动提醒和相互督促，使分中心及时了解异议数量和异议处理状态，便于我们加强对辖内征信相关工作的管理。

同时，我们对辖内商业银行和基层人民银行的新系统使用情况进行了调研，建议新系统在未来进行优化时，新增自动弹窗提醒功能，以更为直观地提醒身兼数职的基层异议处理工作人员，掌握辖内待解决异议的数量、超期未解决的异议情况等，以促进异议工作有效开展。

经过前期的使用，我分中心在系统应用方面已经积累了一定的实践经验，下一步我们将持续加强管理工作，通过系统应用逐步提升我分中心的个人异议处理和管理水平。

好借好还 再借不难

张先生和妻子在某县城经营着一家蛋糕店，二年来，虽偶有坎坷，但经营状况一直不错。2014年8月，张先生向当地建行申请一笔15万元的个人经营贷款，准备再开一家分店，扩大经营。建行信贷人员接手业务后，经张先生授权，建行对张先生的个人信用报告进行了查询，报告显示其名下在本行有一笔10万元的住房按揭贷款，该笔贷款2015年底便可还清且过往的信用记录良好；此外，张先生在该行还有一张额度为2万元的信用卡，此卡已正常使用3年且使用频繁，但每次使用都按时还款，没有逾期发生。针对张先生的信用状况，审贷会通过张先生的贷款申请，并且将张先生信用卡额度由2万元调高至3万元。

拿到贷款的张先生开始张罗他的分店装修，并感慨地说：请人吃饭不如建信用档案，真没想到一份小小的信用档案，竟然轻易解决了融资大难题。

张先生得以保持良好的个人信用报告记录，还应特别感谢他在建设银行的客户经理。

原来，在张先生的背后还有一段不为人知的故事。那是在2013年的夏天，张先生母亲得了重病到省城看病，蛋糕店只好留下妻子一人经营，通过一个月的治疗，母亲的病虽好了，但治病费用除去合作医疗报销外还花掉几万元，其时银行的房贷和信用卡透支款都已到期，蛋糕店在夏天又是经营的淡季，基本没有什么收入，让身无分文的张先生犯了难。银行的催款通知虽到，张先生还是没钱还款，他老认为过几个月蛋糕店生意好了再还上就可以了，只是拖几个月，不会欠银行的钱。

此时正值《征信业管理条例》施行后不久，各银行都在大力宣传。张先生在建行的客户经理多次到张先生的蛋糕店讲解《征信业管理条例》的相关条款和我国信用体系建设事项，特别是贷款逾期不还对自己日后的经营带来的危害。这时张先生才如梦初醒，立即向亲朋好友借钱按时归还了银行按揭贷款和信用卡借款，在最困难的时候挺了过来，总算在个人信用报告中没有留下不良记录。

《征信业管理条例》施行后，我国社会信用体系建设步伐逐渐加快，征信已慢慢地融入了老百姓日常生活，如果一个人拥有了良好的信用记录，将会在日后的生活与工作中道路越走越通畅，收获更多便利。

个人征信报告

商业银行在信贷审批过程中，通过查询信贷申请人的个人信用报告，可以准确、客观地了解到申请人在过去一定时间内的征信记录，包括申请人基本信息、身份认证信息、信用交易信息、还款记录以及其他与个人信用相关的信息。

国际经验表明，在信贷审批阶段，准确完整的个人信用报告对预测申请人信用风险发挥了极大作用。征信报告以一些专业的词汇、符号记录了申请人的信用活动。但征信报告客观表现出来的一些信息其真正的含义是需要进一步探究的。笔者根据两年来从事小额贷款审查工作的经历，谈一下征信报告解读的三大误区。

误区一：征信正常类客户=优质客户

在征信查询中，大致可以将征信正常分为三类。一是客户未发生借贷记录，征信无记录，列入征信正常类；二是客户发生少量小额借贷记录，无逾期记录，列入征信正常类；三是客户发生多笔大额借贷记录，无逾期记录，列入征信正常类。显然前两种情况面临还款压力小、违约可能性小，不能确切反映客户的还款意识和还款能力。而第三类客户面临还款压力大，但能保持良好的信用状况，说明客户的信用意识强，具备良好的还款能力。第三类客户如果发生借贷记录且具有一定的连续性，还款方式不局限于一次性还本，那么基本上可以将这类客户列入优质客户。

误区二：征信不良记录客户=劣质客户

通常按照征信判定标准，若近24个月出现逾期累计4次以上或连续逾期3次及以上（即征信为次级或禁入类）视为征信不良记录。次级和禁入类客户贷款逾期次数较多，各大银行对这些客户均制定风险管理政策，对在人民银行征信系统中有不良记录的申请人给予婉拒、提高利率、降低信用额度或增加其他附加条件。有些信贷从业人员直接将这些有征信不良记录的客户归结为劣质客户，在贷款受理环节直接以具有不良记录为由拒绝受理。

其实这类客户中不乏存在一些潜在的优质客户。对于这类客户我们应该对其产生逾期记录的借贷记录详细了解，是何原因产生逾期。在笔者的征信查询分类中有近70%的次级、禁入类客户产生逾期的原因是由贷记卡逾期和信用联社利息未足额缴纳造成的。贷记卡刷卡后未能及时足额还款，或因拖欠年费造成逾期，信用联社贷款约定每次还息日为自然季度的21日至月末，若客户在20日之前只能结清至交息日利息，如9月18日交息，结息期限至9月18日，19~20日利息不能扣划，因此造成逾期。

对于这类客户，在金融机构提供说明，信贷人员调查取证真实的情况下可以考虑为其授信调查。另有部分客户每次贷款逾期记录为1次，累计逾期次数超过6次而产生不良贷款记录，可能为金融机构与客户沟通不及时造成逾期的，客户可能是非恶意拖欠。若客户本金逾期，且时限较长，属恶意拖欠则需谨慎受理该类客户申请。

误区三：看重银行借贷信息忽视非借贷信息

征信报告不仅记录贷款信息，还记录个人基本信息、信用交易信息、个人非银行信息、查询记录信息等。个人非银行信息包括个人住房公积金信息、个人养老保险金信息、个人电信缴费信息等。在解读征信报告过程中借贷信息往往是关注的重点，有些信贷从业人员将查询征信报告局限于以往在金融机构发生的借贷记录，据此来了解客户的借贷金额、还款记录。

非借贷信息如个人基本信息可以验证客户的家庭基本信息；个人非银行信息可以侧面了解客户的单位、工资收入状况及个人职务任免情况；电信缴费信息也可以在一定层面对客户的信用意识进行佐证；因数据传送存在一定的滞后期限，了解查询信息可以关注近期客户在其他银行的借贷情况等等。这些信息都是银行对客户信息了解的有效补充。

征信信息是客观的，是对客观发生过的实际情况的记录，是可靠的。但征信信息的适用具有一定的关联性，征信的关联性就要求对所关联事件的实质性进行探究。所以在解读征信报告时既要尊重客观，更需要究其根本。

征信宝（zhengxinbao.com） 微信号 ixinyong ，关于一切信用和信用的一切.

个人信用报告是什么样的

2015年元旦刚过，央行就发通知，对阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用、腾讯旗下的腾讯征信等八家机构开放个人征信业务。“征信”这个东西和老百姓的生活有啥关系？其实还真是关系挺密切的。

先来聊聊之前的征信是怎么回事吧。估计很多人都模模糊糊知道央行那里有一个记录着每个人信用状况的系统，它就是央行征信系统，只是日常生活似乎和它没什么关系。申请信用卡额度有高有低也没见征信记录有啥作用，老百姓也不开公司不上法庭不拖欠农民工工资，更没啥可记录的猛料。

所以，很多人第一次对自己的征信记录的深刻领悟，是办理个人房贷到了最后一步，到央行一查征信系统，发现自己有信用卡逾期还款记录，房贷惨受影响。

这就是咱们国家个人征信系统不能让人满意的现状。央行作为整个金融体系的核心，记录企业的信用状况是效果很不错的，但是面对好几亿个人用户，就显得有点忙不过来，最好是多些机构一起帮忙。

还是以信用卡逾期影响房贷这件倒霉事为例，如何才能让征信系统变得更好？

首先，我们会希望征信系统收录的数据更多。信用卡逾期之所以屡屡成为麻烦，还是因为征信系统中记录的数据太少了。如果没有其它关于这个人的数据来支撑，你还真不好对着孤零零的一个信用卡逾期记录判断他是不小心还是有意为之。央行作为金融核心记录的权威信息当然很重要，可同时也需要阿里、腾讯等等每天和海量用户打交道的企业提供自己领域内的用户数据，才能准确反映一个人的信用到底怎么样。

第二，我们还希望征信系统判断标准更灵活。信用卡逾期确实是很糟糕的事情，但忘记还款这事真的很难杜绝。如果刷卡消费很多，逾期又只是偶尔几天，通融一下不是什么坏事。问题是人行征信系统只管记录不管判断，只要被记下信用卡逾期一次，管房贷的银行就可能找你麻烦。如果能有一个信用打分机制综合考虑信用卡逾期等记录，如此惨痛的领悟或许就能少一点。

第三，我们更希望能在征信系统里攒人品。例如咱们这样兢兢业业工作的老百姓，平时生活工作中比那些莽夫更谨慎更收规矩，只要这些信息能够记录下来就可以证明我们更值得信赖，配得上更高的贷款额度或者更低的贷款利息。这甚至有可能成为一种社会风气的导向，起码让更守规矩的人在信用评分上得到应有的奖励，以免让不守规矩的莽夫产生有便宜不占大蠢蛋的逆向激励。

美国的“FICO”就是这样一个全球最著名的信用打分私企。大部分美国人都会有一个属于自己的分数，高于一定标准，申请信用卡或办贷款就会一路顺风；低于一定标准，相同的申请就可能困难重重，需要比分数高的人多提供一大堆材料。并且这个“FICO”信用分包含日常生活的很多方面，日常生活中的购物出行、电费水费甚至地铁逃票都会成为影响信用分的因素。很多时候我们之所以感觉外国人更守规矩，并不是全部因为他们道德崇高，而是整个信用环境都在鼓励大家守规矩。

中国的征信市场当然也可能达到“FICO”这样的效果。除了央行征信系统之外，随着阿里、腾讯这些国内最有创造力的互联网企业加入，个人信用会成为越来越重要的个人标签。今后的人们不会直到信用卡逾期影响房贷才发现征信体系的存在，而是从平时生活中就开始有意识地为自己积攒信用，良好的信用又会反过来带给大家更多方便。除了需要注重保护个人隐私，多几个为大家信用记录操心的企业不是坏事，私企进入征信市场更是值得鼓励的好事。

实际上，征信带来的便利已经在很多企业部分实现了。移动联通的号码用久了，手机也会有个额度，允许欠费之后继续使用；阿里的花呗和京东的白条，就是用剁手党们自己的消费数据，直接授予无抵押的信用额度先拿货后还钱；包括银行的信用卡，现在也对三天左右的逾期给予宽限。不要认为征信是很神秘的国家专营，无论是美国还是欧洲主流都是私人企业做征信，监管部门需要做的是尽早明确游戏规则并保护好老百姓的隐私。

最后教给大家一个小窍门。“FICO”当然是很好的东西，可是如果你看到P2P之类的网站上有人拿它给自己脸上贴金，就该多长几个心眼。“FICO”这套信用打分机制之所有在美国好用，是由于他背后有三大互相独立的数据来源作支撑。换到仍然缺乏个人信用数据来源的中国，如果不下功夫寻找靠谱的数据源，专靠“FICO”这个打分标准吹牛，当然是值得怀疑的没信用公司。

欢迎扫描二维码关注作者的微信公众号：理财实验室（微信号：MoneyLab）

前日央行发文，要求腾讯征信、芝麻信用等八家机构做好个人征信业务的准备工作。最受关注的入局者当然是阿里和腾讯，以及隶属于平安集团的深圳前海征信中心股份有限公司等。

个人征信有多重要？简单来说，没有信用，只能一手交钱，一手交货。有了信用，可以先使用，后付款。就个人征信而言，中国还差得远。

首先，征信覆盖人群少，美国传统的信用风险评估体系，包括三大信用局和信用评级机构FICO，覆盖了85%的人群，而新兴的大数据征信公司ZestFinance则为另外15%的人群提供征信服务。中国的征信体系主要由央行搭建，有征信记录的仅有约3.2亿人，约占13.5亿人口中的23.7%。

其次，央行征信数据单一，央行数据来源银行，只有个人基本信息（身份证号），以及信用卡、银行卡使用记录等。这些单一信息无法完整的描述一个人的信用状况。

这样的后果就是，，美国大部分都可以申请信用卡，美国信用卡数量和借记卡数量相当，而中国信用卡数量只占借记卡数量的十分之一，很多人没办法提前消费，在中国通货膨胀、房价上涨的今天，真是亏大了！

阿里、腾讯谁更强？

如今，个人征信业务的牌照等待开闸，未来也许人人都有信用报告。个人征信，马云,马化腾谁玩得最好？

第一，谁掌握的数据多？

从这一点来说，腾讯和阿里旗鼓相当。阿里系的芝麻信用，其数据来源于支付宝，目前支付宝的实名用户超过了3亿，日数据处理量在30PB以上，相当于5000个国家图书馆的数据总量，其中包含了用户网购、还款、转账以及个人信息等方方面面数据。

腾讯当然也不弱，就用户量和使用频度而言，腾讯似乎更胜一筹，腾讯旗下的微信用户接近5亿，QQ的月活跃用户8亿多，总理刚刚视察的微众银行，其大数据系统汇集了40万亿条数据信息。

第二，谁的数据含金量高？

谁离钱近，谁的数据含金量高，从这一点上来说，阿里更胜一筹。

支付宝作为第三方支付工具，不仅为淘宝提供支付服务，也早已走出了淘宝平台。在PC端的互联网支付市场，支付宝的份额保持在50%，而在无线端，支付宝的市场份额接近70&。参与的消费场景越多，掌握的用户数据当然就越多，就越能清晰的描述一个人的经济水平。

相比消费这种离钱最近的消费数据，腾讯的社交数据含金量要低，毕竟，社交数据离钱比较远。但是微信和QQ的使用频次比较高，未来如果微信支付如果开拓了更多的应用场景，腾讯也有赶超机会。

第三，谁的分析应用能力强？

阿里对互联网征信数据的分析能力已经得到了验证，最好的案例就是阿里小贷，根据用户在平台上的数据给与其授信，用户申请贷款时无需担保和抵押。自2010年推出至2014年3月份，已经为超过70万家小微企业累计贷款1900亿元。就在不久前，蚂蚁微贷还在部分用户中试验推出了“花呗”业务，用户可以在淘宝天猫上进行“赊购”。

第四，是否得到外部机构的认可和应用？

其实，阿里已经在为银行提供征信服务。

去年7月份，阿里与中行、招行等7家银行宣布合作，启动基于网商信用的无抵押贷款计划——网商贷高级版，最高授信可达1000万元。其中银行的角色是提供资金，阿里提供交易数据和游戏规则，比如能给谁贷款，最高能贷多少，都是阿里说了算。而且，坏账风险完全由银行承担。

风控是银行的生命线，银行对数据的精准度应该是要求最高的。银行为嘛敢让阿里说了算，当然是因为银行比较信赖阿里数据的真实度、含金量，以及阿里对数据的分析处理能力。

无论如何，就算比起美国的ZestFinance，阿里和腾讯的优势同样凸显。已经拿到C轮2亿美金融资的ZestFinance，成立最初是在互联网上提供信贷业务，相比于腾讯和阿里的数亿级别的客户，estFinance的固有用户比较小，ZestFinance的体量不大，目前仅为10万美国人提供了服务，在美国的影响力还相当有限，而掌握庞大用户和数据资源的阿里和腾讯，似乎一出生就风华正茂。

三马联手有前途

比较完了阿里和腾讯，我想说，光有腾讯和阿里的互联网数据，还是远远不够的！

为什么这么说？先来看个案例，去年年初，阿里和腾讯，都曾计划和中信准备网络信用卡，其中，支付宝的授信额度是200起步，没有上限，而腾讯的额度则分为三个档次:50元、200元和1000元至5000元。

最高才5000元？！到银行申请信用卡，额度一般都在一万元以上，为什么网络信用卡的额度这么低，原因之一，当然是因为额度大了风险高，而风险高的原因之一，是无法在授信前对用户的风险系数进行详细、完整、全面的追踪和评估，重要原因就是光有网上数据远远不够。

回头再来看看欧美国家个人征信数据的来源和内容：

第一个用户基本信息：姓名、住址、职业、收入等等。英国特别关注住在哪个街区，因为代表富裕程度。而注册会计师，特许金融分析师这些金领职业也会给个人信用加分。

第二借贷信息，这是最传统，也是非常重要的环节，包括房贷，助学贷款、信用卡记录等等。

第三消费信息，无论商场和网络的消费信息，频次、档次等等。

第四，公共信息，是否有法院判决，有没有税务拖欠，有没有地铁逃票等。在发达国家，如果地铁逃票达到三次以上，一生信用记录都被毁了。

那么这些信息的权重如何？

可以参考美国的例子，美国每年有超过10亿份信用报告发布，每个月的信用数据处理量达到20多亿。其中，覆盖了85%人群的信用评级机构FICO，公布了其信用评分的构成要素，如下图所示：

其实，美国也有一家大数据征信公司，名叫ZestFinance。就算是这家非常新潮的征信公司，也并没有完全摆脱传统征信体系，在ZestFinance进行信用评估时，传统征信数据要占到至少30%。因此，ZestFinance的大数据征信是完善和更新传统征信系统的积极尝试，而不是替代品。

大数据征信

大数据征信

中国的这8家有望拿到个人征信牌照的公司，到底能获取个人的什么数据？

出于对信息安全的保护，2013年1月出台的《征信管理条例》，对个人信息的采集做了明确的限制：比如禁止征信机构采集个人的宗教信仰、基因、指纹、血型、疾病和病史信息以及法律、行政法规规定禁止采集的其他个人信息。

征信机构不得采集个人的收入、存款、有价证券、商业保险、不动产的信息和纳税数额信息。但是，征信机构明确告知信息主体提供该信息可能产生的不利后果，并取得其书面同意的除外。

那么，如何在法律许可的范围内，尽量掌握每个用户完善、丰富的数据信息就变得必要。

比如，上面的水电煤等数据，随着支付宝提供的水电费缴纳功能，未来也能被阿里系掌握。而随着腾讯旗下的微众银行和阿里银行的发展，未来这一块数据量会大大增加，但是，两家银行前期服务的用户有限。而且，一个人最重要的消费和借贷记录，还可能分散于其他三五家银行，而这些数据并不被阿里和腾讯掌握。

这个问题的解决要依赖数据的交换。数据的交换首先要使用尽量统一的可以交流的语言，根据美国的规定，征信机构的数据格式需要统一，所以数据分享非常容易。

第二，机构之前是否能够达成数据交换的共赢机制。在美国，银行和征信机构达成了数据的交换互惠机制，因为一个人的借贷和消费记录可能分散于三五家银行，如果数据之间不能进行整合，那么用户的征信报告是缺失、不完整的。

而新兴的ZestFinance除了交换免费数据，还会从其他机构购买数据。目前来看，腾讯和阿里掌握的数据，和传统银行掌握的数据，是存在互补关系的，因此存在交换的必要性。

再来看看平安集团，涵盖了银行（平安银行）、保险、P2P（陆金所）等业务，这些数据都是带“金流”的数据，跟阿里、腾讯的数据也有互补关系。

既然马云、马化腾、马明哲等人已经合作成立了众安保险，既然三家都涉猎了个人征信业务，那么未来在数据交换方面有所合作，也不是不可能。

在中国，传统的个人征信数据的采集部门一部分集中央行，一块集中在地方———比如深圳、上海等地都建立了个人征信系统，未来这些数据只有流动起来，实现交换和整合，才会更有价值。

此外，传统个人征信数据还包括公共信息，比如法院和公安信息。据报道，微众银行的“刷脸”认证和公安部身份数据是打通的。

更多文章欢迎关注财经故事会，微信号“caijinggushi”。另外，我还在搜狐IT开有同名专栏，在百度百家、艾瑞开有实名专栏。欢迎分享有趣的案例和线索给我。（个人微信号chenjiyingying）