一、征信機構(gòu)的行業(yè)分類

按照服務(wù)的市場不同，可把征信機構(gòu)分為個人市場、企業(yè)市場和資本市場三類。

個人市場，主要服務(wù)于個人征信評估，國內(nèi)代表性機構(gòu)為中國人民銀行征信中心、8家個人征信試點機構(gòu)、其他大數(shù)據(jù)征信服務(wù)機構(gòu)；國際上代表性機構(gòu)為億百利Experian（英國）、愛克非Equifax（美國）、全聯(lián)Trans Union（美國）、Schufa（德國）、意大利中央信用調(diào)查處等。

企業(yè)市場，主要服務(wù)于企業(yè)端征信評估，國內(nèi)代表性機構(gòu)為人民銀行征信中心、135家企業(yè)征信機構(gòu)；國際上代表性機構(gòu)為鄧白氏Dun & Bradstreet（美國）、格瑞頓Graydon（荷蘭）、帝國數(shù)據(jù)銀行（日本）、東京商工（日本）等。

資本市場，主要服務(wù)于債券和股票等資本市場信用評估，國內(nèi)代表性機構(gòu)為大公國際、中誠信、聯(lián)合資信；國際上代表性機構(gòu)為穆迪、標(biāo)準(zhǔn)普爾和惠譽。

二、個人征信機構(gòu)的發(fā)展歷程

國際上

之后，美國相繼出臺了一系列個人征信相關(guān)的法律，開始形成規(guī)范化的征信體系。

1980年代，銀行跨區(qū)域經(jīng)營催生了全國性的個人征信需求，美國個人征信市場步入整合期，機構(gòu)數(shù)量由2250多家驟降至300余家，并最終形成了以益百利Experian、愛克非Equifax、全聯(lián)Trans Union三大征信局為主，300家地方性征信機構(gòu)為輔的個人征信格局。

從機構(gòu)屬性上看，美國、英國、瑞士、瑞典等國家均為私人征信機構(gòu)。法國、希臘、土耳其等國家均為公共征信機構(gòu)。

德國、意大利、西班牙、日本等國則既有公共征信機構(gòu)，也有私人征信機構(gòu)，其中德國還有以行業(yè)協(xié)會為主體的會員制模式，為其會員提供一個信用信息共享的平臺，相比之下，行業(yè)協(xié)會的信息收集和使用都較為封閉，僅對內(nèi)部會員企業(yè)開發(fā)。

我國情況

2013年3月，我國首部征信行業(yè)法規(guī)《征信管理條例》開始實施；

2013年12月，中國人民銀行制定的《征信機構(gòu)管理辦法》正式施行；

2014年6月，國務(wù)院出臺了《社會信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要（2014—2020年）》，明確到2020年,基本建成以信用信息資源共享為基礎(chǔ)的覆蓋全社會的征信系統(tǒng)；

2015年1月，央行下發(fā)《關(guān)于做好個人征信業(yè)務(wù)準(zhǔn)備工作的通知》，同意8家社會機構(gòu)開展個人征信業(yè)務(wù)試點；

2016年11月，央行下發(fā)《關(guān)于加強征信合規(guī)管理工作的通知》，要求各相關(guān)機構(gòu)開展征信合規(guī)自查自糾工作，加強個人信息保護(hù)。

新華社瞭望智庫聯(lián)合前海征信發(fā)布的《中國社會信用體系發(fā)展報告2017》顯示，從工商注冊信息看，市場上與“征信服務(wù)”相關(guān)的公司有2000家左右，其中有資質(zhì)的不足5%。

除了央行征信中心、已經(jīng)完成備案的企業(yè)征信和8家個人征信試點機構(gòu)外，其他征信類服務(wù)機構(gòu)主要以下面三種形式存在：

一是電商平臺利用自身積累的海量交易數(shù)據(jù)構(gòu)建的商業(yè)征信模式；

二是P2P網(wǎng)貸等嘗試建立自身征信數(shù)據(jù)庫；

三是涌現(xiàn)的圍繞大數(shù)據(jù)征信領(lǐng)域的第三方技術(shù)和服務(wù)機構(gòu)。

三、個人征信2.0時代的來臨？

個人征信業(yè)務(wù)，主要涵蓋數(shù)據(jù)的采集、整理、分析和應(yīng)用（信用產(chǎn)品）等四個環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的征信主要涉及以下信息：一是個人基本數(shù)據(jù)；二是金融數(shù)據(jù)，主要是信貸和信用卡相關(guān)數(shù)據(jù)；三是公共數(shù)據(jù)，包括稅務(wù)、工商、法院、電信、水電煤氣等部門的數(shù)據(jù)；四是個人信用報告查詢記錄。

數(shù)據(jù)源經(jīng)過征信公司處理后，形成信用產(chǎn)品，廣泛應(yīng)用于金融機構(gòu)、政府、公共服務(wù)機構(gòu)、雇主企業(yè)及其他單位和個人的征信查詢需求。

以美國為例，三大征信局不僅可以輸出FICO評分，最為基本變量廣泛接入定制化的客戶應(yīng)用和工具，還可為客戶提供個人資產(chǎn)預(yù)測、破產(chǎn)預(yù)測、收入預(yù)測服務(wù)，同時還可超越風(fēng)險領(lǐng)域，為客戶提供智能化營銷服務(wù)。

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)的留存渠道和維度指數(shù)級提升，產(chǎn)生了大量的新型數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)等，如何把這些數(shù)據(jù)納入到征信體系中去，成為新的課題。

隨著一些大數(shù)據(jù)公司在這方面的探索，個人征信2.0時代正式開啟。

以ZestFinance為例，在行為數(shù)據(jù)上，其基本的邏輯可分為五個步驟：

1、挖掘數(shù)以千計的不同變量，搜集相應(yīng)的數(shù)據(jù)；

2、尋找這些變量之間的關(guān)聯(lián)性；

3、在關(guān)聯(lián)性的基礎(chǔ)上講這些變量重新綁定成一些比較大的變量；

4、將這些大的變量放入不同的分立的數(shù)據(jù)模型中進(jìn)行處理；

5、每一個分立的數(shù)據(jù)模型給出一個分立的結(jié)論，再把這些分立的結(jié)論綁定，最終整合成一個自有的信用分?jǐn)?shù)。

大數(shù)據(jù)征信模式雖然是未來行業(yè)發(fā)展的潮流，但就現(xiàn)階段來看，也面臨一些亟待解決的難題：

一是數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，數(shù)據(jù)不流通、數(shù)據(jù)獲取成本高，不但難以收集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且企業(yè)機構(gòu)不愿共享數(shù)據(jù)。

二是信息安全問題，監(jiān)管法律尚未對信息收集種類、使用途徑等作出明確界定，比如哪些數(shù)據(jù)可以采集、哪些數(shù)據(jù)不能采集等，并沒有明確的界定。

三是數(shù)據(jù)所有權(quán)問題，這里面涉及到用戶授權(quán)問題，同時也涉及到如何協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)的所有者、采集者、存儲者、整合者、利用者之間關(guān)系和利益問題。

四是應(yīng)用場景問題，現(xiàn)階段的應(yīng)用仍集中于信貸領(lǐng)域，較為狹窄。