ZestFinance用大数据颠覆传统征信业

第一篇：ZestFinance用大数据颠覆传统征信业

ZestFinance用大数据颠覆传统征信业

2014-09-05 大数据邦

硅谷越来越多的科技企业开始向金融圈进军。ZestFinance就是其中之一。这家公司打出的旗号是“将Google算法带入征信领域”，其利用机器学习和大数据技术，创立了一套和传统模式相异的信用评分方式，其中应用的数据变量是传统模式的上百倍。

ZestFinance创立于2010年，创始人道格拉斯·梅里尔（Douglas Merrill）是Google的前信息总监兼工程副总裁，另一位来自金融圈的创始人肖恩·布德（Shawn Budde）曾在第一资本公司（Capital One）负责信贷业务。

记者专访了ZestFinance的创始人梅里尔，他认为，“ZestFinance完全可以取代银行现在用的算法。”

然而，美国个人消费信用评估公司（FICO）中国区总裁陈建表示，这不可能。在美国有1000多家当地信用局为消费者服务，基本隶属于三大征信公司。这三家征信公司分别拥有覆盖全美的数据库，包含超过1.7亿消费者的信用记录。在三大征信公司收集了海量个人征信数据后，还须经过复杂的模型计算才能形成征信产品。这三家征信公司目前使用的计算方法模型都来自同一家公司，即被称为“幕后大佬”的FICO。

越来越多类似ZestFinance的初创公司正在觊觎传统华尔街的地盘。而其势头如同多米诺骨牌，不断推向华尔街的要害。数据变废为宝

在ZestFinance的官网上有这样一句话：“所有的数据都是信用数据。”这句话恰恰浓缩了ZestFinance所做的工作——将成千上万的数据“变废为宝”，应用于信用评分。

这家公司在短短四年时间内，就先后获得了高达1.2亿美元的融资，其背后的出资人都是著名的IT风投，包括FlyBridge、GRP、LightSpeed以及Matrix等。

目前，美国绝大部分金融机构使用的信用评分都来自FICO的模型算法。自上世纪60年代至今，在美国的征信体系中，FICO的地位从未被撼动。

在美国，经过三大征信公司的整理和FICO的计算评分，海量的征信数据就变成了一份份整齐美观的报告和325-900分值区间的评分，用户可以只买报告，也可以报告+评分打包购买。

中国科学院院士、北京大学教授鄂维南对记者表示，FICO的评分模型的确首屈一指，但并非十全十美。FICO信用评分参考的数据变量只有不到50个，因此很多人摸清了FICO关注的变量后，就可以“模型套利”增加自己的信用评分，例如一个人可以每天反复在图书馆借书还书“刷信用”。

“针对FICO的不足，ZestFinance重新设计了一套信用评估模型。和FICO的不到50条参考变量相比，ZestFinance参考的数据变量多达上万条，并采用非线性化的、更前沿的技术来进行分析，从而防止‘模型套利’的现象，更精准地评估消费者信用风险。” 的确，ZestFinance远远超出了FICO 50条变量的界限。在这个位于洛杉矶的65人团队中，大多是数据科学家，他们开发了多个机器学习分析模型，而在这个模型中使用的数据变量多达上万条。上万条数据变量仅仅是原始信息数据，在这些数据基础上，模型可以得出超过7万个可以判断信贷行为的指标。而模型跑完这些指标仅需要不到3秒钟。

所谓机器学习，是让计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识技能，在数据积累中不断自我完善，可谓是人工智能的核心。ZestFinance的模型之一Hilbert就是成功地将机器学习进行商业应用的案例，让机器承接7万个指标的数据分析工作，寻找逻辑关系，并不断自我改善，人类只需要根据结果进行一些逻辑分析和判断。

“多年来，美国金融机构都在用50条数据变量来决定是否给一个客户授信。问题在于，许多人并没有完整的信用记录，这导致在传统信贷中他们不断吃闭门羹，”梅里尔表示，“在ZestFinance，我们分析上万条数据变量，借助更加广泛的数据，从而对客户的风险预判更加精确。”

数据的类型亦极其广泛：一个人的网页浏览历史、手机付费记录、超市购物清单都可成为重要的参考依据，甚至在用户填写信贷申请表时是使用大写字母还是小写字母，也可以成为数据变量。

“很多数据都可以服务于信贷，例如申请人在我们的网站上停留的时间，就可以反映他对申请贷款的谨慎程度和还款诚意。”梅里尔说。

鄂维南认为，信贷记录属于强变量，在强变量缺失的情况下，可参考多种弱变量，当这些弱变量组合起来，就可形成强变量，服务于信贷风控。“例如，孩子是一个家庭支出的源泉，那么如果能推测出借款人孩子的年龄，就能预测他的消费周期：婴儿有奶粉等固定开销、学生每到9月就要缴纳学费等。只要能避开他的主要支出，就可控制坏账。” 在中国，由于征信业历史较短，缺乏足够的信贷数据，就可以用许多弱变量数据来对一个人进行还款预测。目前，学界有许多人也在进行类似的课题研究。

对于这些“弱变量”的开发利用，陈建亦表示认同，“把数据的价值挖掘出来是不可避免的趋势，大数据发展会越来越日新月异。”但他表示，从互联网数据中挖掘价值，最早做的正是FICO。“银行刷卡交易实时获得数据，通过分析进行风险识别，FICO十几年前就发明了，现在90%以上发达市场的银行都在用FICO这套系统。” 争锋FICO 的确，在当前ZestFinance和FICO尚不能同日而语。FICO占领着美国99%的信用评分市场和绝大部分发达国家的信用评分市场，而ZestFinance目前仅服务过10万名美国人。

在中国，FICO目前拥有80人的团队，已经和15家商业银行、30多家城商行和农商行建立了合作。ZestFinance目前在美国以外的其他地区还没有开展业务，但梅里尔告诉财新记者，目前正与多个中国金融机构洽谈合作。

但从未来发展的空间而言，似乎新生事物总能赢得更多青睐。面对ZestFinance等新型信用评分公司的诞生，美国主流媒体纷纷给予了报道——《经济学人》杂志写道：“ZestFinance比传统评分方法让违约率下降了40%。”CNBC表示：“ZestFinance让无账户人群不再被拒之门外。”

这一切声音，似乎都剑指FICO。

梅里尔表示，ZestFinance采用了和FICO截然不同的技术。FICO是基于20世纪50年代创造的“逻辑回归”模型，那时并无很多可供参考的数据变量。但随着互联网时代来临，数据开始爆发式增长，FICO的评分方式并未改变。梅里尔这位曾经的Google人，则将Google算法引入了征信领域，走在了技术的前沿。“ZestFinance完全可以取代银行现在用的算法。”梅里尔自信道。

对于外界的质疑，FICO表示很冤枉。陈建表示，外界对FICO其实缺乏了解。FICO并非只有一种算法，而是有几百种算法。在美国仅注册的算法专利就多达近200个。在不同的数据场景下，使用的数据变量和数量都不同。

陈建认为，数据变量并非越多越好。

“FICO信用评分的候选变量其实有1000多个，只是具体到每个评分中，只使用其中的几十个变量。”陈建表示，认为变量越多模型越好是幼稚的说法。从统计学角度，模型计算一方面要抓住本质规律，一方面要避免过度拟合。

“变量太多会造成过度拟合的问题。就好比做一双鞋子，与你的脚100%拟合，但别人都不能穿。FICO不是给一个人做一双鞋，而是要给全社会使用。如果一些变量不是适用于每个人，就不适合放在模型中。”陈建说。

根据惠誉评级公司的研究结果，FICO分数的影响力正在下降。现在美国各个银行都有自己的模型，他们会用自己的模型去跑征信原始数据，FICO评分只是其中一个参考变量。例如美联银行（Wachovia）对FICO评分的参考比重已经下降为零。

对此，陈建认为只是个别现象。“就我了解，目前美国银行业99%的资产组合还是基于FICO上，拿出1%来试验新的东西是可取的，但这并非主流。”

陈建表示，技术服务于产业，信用评分不是象牙塔里的空想，而是根基深入产业的积累。目前美国99%的银行都使用FICO的评分系统，深厚的积累是其他公司难以比拟的。

陈建毫不掩饰他对FICO的自信：“FICO已经成为发达市场金融管理的肢体部分，不会有人想要卸掉自己原本的胳膊，换上一对高科技的塑料胳膊。” 为无账户人群服务

“金融包容”正在成为一个新兴词汇，它的含义是指让没有银行账户或信用记录不好的人群公平地享受金融服务。

万事达公司CEO Ajay Banga近日在一份关于金融包容的倡议书中表示，目前全球有25亿成年人没有享受过金融服务，其中大部分是妇女和年轻人，以及一些居住在乡村的人。在美国，目前有4400万人没有银行账户。“因此，金融包容需要在所有国家倡议，绝非仅仅发展中国家。”

梅里尔表示，ZestFinance正是要为这些没有银行账户以及信用记录不好的人解决贷款问题。

“我最初的灵感来自我的小姨子。”梅里尔向财新记者追忆道，当时他的小姨子要贷款换一副汽车轮胎，然而银行因她没有足够信用记录而拒绝。“后来是我给她借了钱。如果我不借钱给她，她就只能去申请‘发薪日贷款’了。”

梅里尔提到的“发薪日贷款”是指在发薪日之前两周申请的小额个人贷款，借款人只需提供收入证明或政府救济证明，承诺在自己发薪水后即偿还贷款。如果到期无法还清贷款本金和利息，可以提出延期。然而，这种贷款的费率极高，每100美元收取15美元利息，年化利息高达400%。相比之下，信用卡的年化费率则只有12%-30%。

近年来，特别是在金融危机后，华尔街和美国监管层不断将目光投向“发薪日贷款”，认为这是高风险贷款，但屡禁不止。2014年6月5日，一批借款人向美国监管机构提起上诉，指出监管层将这些借款人列为“有声誉风险”的群体是不公平的。按照诉讼内容，美国超过80家主流银行都被监管层勒令中止和这些借款人的关系。

这些特殊借款人也引起了主流人群的同情。美国群众自发组织了团体，推进针对无账户人群的金融包容。

“ZestFinance的使命就是给这些无银行账户或信用记录不好的借款人创造透明公正的信用评分。”梅里尔表示，通过成千上万的数据变量，每个人都可以拥有一份公正的信用评价。

此外，ZestFinance还有另一个重要组成部分，即ZestCash贷款平台。

ZestCash类似一家小贷公司，它的主要业务是给那些没有银行账户或者信用记录不好的人提供小额贷款。ZestCash的借款中有90%是为了采购生活必需品，比如修车和医疗保险。

梅里尔表示，ZestFinance帮助信用记录不好的人贷款主要通过两种方式：一种是直接从ZestCash对其发放贷款；一种是让使用ZestFinance评分系统的金融机构，通过ZestFinance的评分结果对其发放贷款。“迄今为止，我们已经帮助超过10万名没有银行账户或信用记录不好的美国人获得了贷款。”

值得一提的是，ZestFinance并没有因为目标客户是“风险人群”而导致高坏账率。梅里尔表示，目前借助ZestFinance获得的贷款比银行的“发薪日贷款”违约率低50%。“也就是说，在ZestFinance算法的帮助下，‘发薪日贷款’可以节约一半的成本。” 竞争与风险

金融危机后，银行信贷更加谨慎，而硅谷的IT男们则不断尝到金融这块蛋糕的甜头，包括Prosper和Lending Club在内的P2P借贷平台应运而生，类似ZestCash的小额信贷公司也风生水起，包括Zebit、Avantcredit、Kreditech、DemystData在内的公司都看准了银行信贷这块短板。这类公司的共同特点是利用大数据做信用分析，并且大多拥有自己的网络信贷平台。

Zebit创建的Lending Stream网络借贷平台，可以在4分钟内获得50-1500美元的半年期个人信用贷款。

Avantcredit打出的标语是“从这里申请贷款不会影响你的FICO信用分数”。该公司也是自建信用体系，针对不同人的评分，给出的利率也是不同的。

Kreditech位于德国汉堡，两位自信的IT男利用大数据分析手段评估借款人还钱的概率，他们不要求客户提供信用证明，15分钟内就能提供500欧元以内的小额贷款。和ZestCash类似，Kreditech希望用户提供尽可能多的信息，连用户的借贷申请是使用iPad发送还是用老式电脑发送、输入时出错的概率、使用取消键的频率等都考虑在内。

上述公司都获得了风投的青睐，例如Kreditech2013年9月获得了900万美元A轮投资，Avantcredit2013年8月获得2000万美元B轮投资。

陈建认为，此类创新型公司和传统的FICO与银行信贷并不冲突，可以成为传统市场的补充。

当然，这类公司也并非可以为所欲为，也要受到美国监管的制约。其中，1975年通过的《平等信用机会法》（Equal Credit Opportunity Act）中规定，贷款必须发放给所有资信可靠的申请人，不论种族、宗教信仰、性别、婚姻状况、年龄和其他个人特征。然而，随着互联网大数据的井喷，这些信息都随着网络社交信息一起被纳入了ZestFinance等公司的变量测算中。此外，由于所有的征信数据都必须经本人允许采集，因此这种海量采集数据的方式还会面临侵犯消费者隐私的风险。

第二篇：大数据征信

大数据征信 互联网金融的罗生门

2015-02-19徐富记

从央行个人征信牌照开闸，到首家互联网银行微众银行给卡车司机发放第一笔贷款，互联网金融的浪潮俨然已从P2P网贷汹涌到众筹，又波涛到大数据征信。

史铁生曾说过：“历史在发生时未被发现，在发现时已被重组”，正如当下之大数据征信，尽管已悄然发生，但未被发现，而再发现时，却已被改写，局内人的自说自话，局外人的不明觉厉，大数据征信，似乎已成互联网金融的罗生门。

四级征信机构 百花齐放

2015年新年伊始，央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，正式开启个人征信市场化闸门，民营征信迎来元年，以阿里巴巴芝麻信用为代表的基于消费大数据的征信机构、以鹏元征信为代表的基于公共大数据的征信机构和以社交数据作为征信模式的玖富旗下的闪银（we cash）等征信机构纷纷登台亮相。

以目前国内的信用体系，信用数据大致分为国家级、电商级、互联网金融企业级、社交金融级，其中，国家级的信用数据为央行的征信中心和银行等金融机构的信贷数据、各部委的具有公共属性的比如通信、水、电、煤气等公共数据。

电商级的即包括以阿里、京东为代表的消费数据；互联网金融企业级的则如安融惠众、上海资信；社交金融则如闪银等开启的新型征信模式。

毫无疑问，征信产业的发展不仅有效防范金融的风险，改善个人贷款质量，提高了银行的净收益，同时，随着国内信贷行业及消费行业的提速，也再次催生了征信业的巨大需求，据《中国征信业发展报告(2003-2013)》显示,截止 2012 年我国征信机构达到 140 家左右,总规模达 20 亿,相较于美国近800 亿市场和日本 40 亿市场仍有较大的差距。

为此，方正证券研究认为，如果我国采取市场化模式,按照现有价格、企业及个人总数的体量,在发展成熟后我国征信行业仅个人征信市场总空间将在 1000 亿左 右,相较目前不到 20 亿的体量有 50 倍的成长,是名符其实的蓝海。

我的“痛”，有谁知？

在如此蓝海之下，我国目前的大数据征信的成长阶段跟美国早起的征信市场类似，百花齐放，百家争鸣，那么，现在的信用数据体系中，各种不同模式又各自有着怎样的“痛”呢。

以央行的征信中心数据体系为例，由于起步较晚，目前我国个人的征信体系明显存在覆盖面不足的情形。到2013年底，央行征信系统收录的自然人数量已经超过8亿，但其中有信贷记录的仅有3.2亿人，占全国总人口数的1/4不到。另外征信在日常生活服务中的应用几乎为空白。而且这些数据都来自于银行的信贷数据，涉及面较为单一。

以电商为代表的消费信用数据“芝麻信用”的模式，则是通过分析人的互联网行为记录，对人的身份真实性、行为可信性进行评估并给出认证等级，并且首次作为第三方平台征信数据，提供给P2P平台等。

事实上，阿里巴巴在早年就已推出诚信通指数，这是阿里在诚信通会员的“诚信通档案”基础上推出评分系统，由A&V认证、证书及荣誉、会员评价、经验值等要素构成。每次成功交易或获得贷款，均会累计会员的诚信通指数，并实时公布，从而引导客户注重累计自己的信用度、活跃度，形成信用市场的良性循环。

然而，众所周知的是，阿里巴巴的金融业务无论是对个人还是对商户，业已开展的如火如荼，这意味者如果芝麻信用要将自己的信用数据与p2p等金融机构互换（芝麻信用不一定会拿出自己的全部数据），那么，芝麻信用的数据值将是1+1》2的模式，一旦换取更多的信用值，自己的信贷业务又如火如荼，那么，阿里巴巴就充当了又当裁判，又做球员。

这就类似与美国的FICO，因为FICO为各家信用卡机构提供评分和信用结果，结果FICO自己又去发放信用卡，那么，信用卡机构是无法跟FICO长期愉快地玩耍的。

第三种模式则是以安融惠众、上海资信互联网金融征信机构，央行杭州中心支行行长张健华在日前发表的《我国互联网征信发展与监管研究》披露的数据是，截至2014年7月25日，网络金融征信系统（NFCS）（即上海资信）共接入203家P2P平台，日均查询量达约2000次。

与之相比，北京安融惠众征信有限公司的数据量似乎更高，其创建的“小额信贷行业信用信息共享服务平台”（MSP）于2013年3月正式上线，为P2P、小贷公司、担保公司提供行业信息共享服务。截至2014年9月15日，MSP征信平台会员机构已经达到405家，会员间信用信息共享查询量已达日均9000余件，有信用交易信息记录的自然人信息主体数量突破100万人。

就笔者了解，上述两种征信机构目前阶段还属于接入更多数据阶段，也只有接入的P2P、小贷公司、担保公司的量足够庞大，才能考虑在此数据量的基础上，开发数据模型与信用评分。

第四种创新的模式则是基于社交的大数据征信模式，典型的代表企业为玖富旗下品牌闪银，闪银被看作是中国的Zestfinace，通过利用移动互联网、利用大数据技术分析用户的社交信息等数据，完成个人授信。

在闪银的评价模型中，社交数据尤为重要，比如个人的微信、微博、朋友圈、校友录、信用卡账单等，通过附加社交维度评估个人信用状况，大大降低传统单一的通过资产或流水形式评估的信用风险。

揭开“大数据征信”面纱

如此来看，无论是正规军，还是后起之秀，大数据征信，无论哪一家都需要解决的一个痛点是“大”，怎么才算大？是足够多还是足够重要？是一家独大还是大而不全？在央行打开的这半扇罗生门里，需要拨开以所谓“大数据”为外衣的云雾，只有当我们看到征信业的新历史正在发生时，我们才能发现这个历史，而非在它重组之时。

拨开这层云雾，则回到征信的初衷，征信的本质在于解决两方面问题：信用能力和信用意愿，换而言之，即解决个人的还款能力和还款意愿，再追根溯源一点，即解决坏账和逾期两个问题。

那么，大数据征信，无论是传统在银行的资金流水，还是在电商的交易，还是在各种社交平台上的轨迹，都需要去验证，这些数据对坏账和逾期的相关性问题。

而这个验证的工作，正如一个精巧的匠工，首先需要海量的数据积累，然后有的才是一点一滴地去校验过程，只有这个过程做到足够庞大，就像手表一样，才能走得足够精准。如此以来，征信对金融的价值才能准确发挥。

第三篇：征信业读后感

读完全部资料后知道了两个主要的概念，首先是征信业务，征信业务是指对企业、事业单位等组织（以下统称企业）的信用信息和个人的信息信息进行采集、整理、保存、加工、并向信息使用者提供的活动。那么什么又是征信机构呢？征信机构是指依法设立，主要经营征信业务的机构。理解好这两个概念对文件的理解是尤为重要，在此由于是企业进行实行征信业，所以，在此不复述个人的征信业务。本文所说的征信业都是针对于企业，而非个人。

那么征信业对市场的发展又有什么作用呢？对企业的发展又有什么好处呢？

征信业的发展可以防范信用风险，保障交易安全。便利交易，扩大信用交易规模

促进社会信用环境的改善，加强和创新社会管理。企业征信的目的在于调查借款、被赊销企业或商务合作方的信用状况，了解其偿债能力与偿债意愿，协助授信银行、赊销企业等主体规避信用风险。企业征信的目的在于调查借款、被赊销企业或商务合作方的信用状况，了解其偿债能力与偿债意愿，协助授信银行、赊销企业等主体规避信用风险。简单来说就是了解企业的资金情况，偿还能力，规避信用风险。企业征信大大降低了资本市场的运行风险，是资本运作的重要的参考工具。

1、企业征信有助于企业防范商业风险，为现代企业制度的建设提供良好的条件。企业成为独立利益主体的同时，也将独立承担经营风险，企业征信将有助于企业实现最大的有效经济利益。这是因为，任何一个企业都必须与外界发生联系，努力发展自己的客户。也是企业最大的风险所在。因此既有利于及时发现企业经营管理中的薄弱环节，也为企业改善经营管理提供了压力和动力。

2、企业征信有利于资本市场的公平、公正、诚信。(1)企业征信可以为投资者提供公正、客观的信息，从而起到保护投资者利益的作用。(2)可以作为资本市场管理部门审查决策的依据，保持资本市场的秩序稳定。(3)企业征信也有利于企业低成本地筹集资金。

3、企业征信是商业银行确定贷款风险程度的依据和信贷资产风险管理的基础，现阶段，随着国有银行向商业银行的转化，对信贷资产的安全性、效益性的要求日益增高，企业征信对银行信贷的积极作用也将日趋明显。

读完所发的资料后，在此发现，所发的文件中《征信机构管理办法》和《征信业管理条例》的关系是相辅相成的，相互依靠又相互支撑。《征信机构管理办法》作为《条例》的配套制度，是规范征信机构设立和退出的需要，是加强对征信机构日常管理的需要。《条例》授权对相关事项作出细化，便于操作执行的原则。《办法》是《条例》的细化和补充。一方面是《条例》对征信机构设立、退出和日常管理进行了相对原则的规定，《办法》按照《条例》授权，作出了更具体的规定，加强了可操作性。另一方面，《办法》与《条例》及有关法律保持一致，共同构成征信机构管理的制度框架。

此外，还遵循了征信机构市场化运作与监督管理并重的原则。《办法》依据《条例》对征信机构的设立、变更、终止及高管人员资格进行规范，其各项要求是出于保护信息安全和维护信息主体权益的基本考虑。对征信机构的市场运作方面，《办法》并没有作出任何限制，对征信机构的投资主体、业务经营范围、提供服务方式、提供服务对象等均不再另设门槛，给予征信机构充分的自主经营空间。

兼顾征信机构的行政监管和社会监督，也是制定《办法》所遵循的原则之一。《办法》在人民银行对征信机构的设立、变更、退出以及高管人员任免、业务开展等各个环节的审批和备案管理中，充分发挥社会监督的作用。

新规定 征信机构需定期统计报表违规

据悉，《办法》在规范征信机构设立、变更、退出的基础上，进一步细化了对征信机构的管理措施。

《办法》对《条例》规定的征信机构上报征信业务开展情况的具体时间、报告内容进行了细化，要求征信机构按规定报送统计报表、财务会计报告、审计报告等资料，定期对信用信息系统安全情况进行测评并及时报告。

按照《办法》规定，征信机构出现严重违法违规行为、可能发生信息泄露、出现财务状况异常或严重亏损以及被大量投诉等影响到征信机构健康发展、损害信息主体合法权益的情形时，人民银行可以将其列为重点监管对象，酌情缩短业务开展情况报告周期、信息系统安全测评周期，并采取相应的监管措施。

保护隐私 信用信息系统至少达二级标准

为切实保护个人隐私，维护个人信息主体的权益，《办法》遵循了个人征信机构从严、企业征信机构从宽的原则，进一步明确了《条例》加强对个人征信机构管理的相关规定。

首先，《办法》根据《条例》授权，进一步明确了《条例》对设立个人征信机构所应具备条件的相关规定，要求设立个人征信机构还应具有健全的组织机构、完善的业务操作、安全管理、合规性管理等内控制度，且信用信息系统应当符合国家信息安全保护等级二级或二级以上标准。

其次，《办法》加强了对个人征信机构的机构管理，对个人征信机构重大事项变更、分支机构的设立等作出了明确规定。

最后，《办法》完善了个人征信机构市场退出程序，着重解决了数据库处理流程和征信机构退出流程的衔接问题，防止信用信息在征信机构退出过程中出现泄漏。

在征信业中，人民银行将会做以下的事物：银行信贷登记咨询系统，全国统一的企业和个人信用信息基础数据库，金融信用信息基础数据库。通过系统以及数据库来保证征信业的运行。

在此征信业将会面临的现状：信息获取难，非法获取信息。

简述本人对征信业管理条例的解读

从推进社会信用体系建设的角度：社会诚信问题突出，信用观念淡薄、商业欺诈、制假售假等现象屡禁不止，不依法行政，司法不公等情况时有发生。从反面折射出推进社会信用系统建设的迫切性和重要性。

《征信业管理条例》 第一章 总则 第一条

1《条例》的立法目的

1)监管征信业务，维护当事人合法权益； 2)引导、促进征信业务健康发展； 3)促进社会信用体系建设 2.《条例》出台的作用

1)解决征信业发展无法可依的问题； 2)引导征信业务健康发展； 3)推进社会信用体系建设

第二条

1.征信业务概念的要点 1)信息来自第三方 2)信息委第三方使用

3)对企业和个人的信用信息处理 2.信用信息的范围

1)信用信息的范围《条例》来进行直接规定； 2)禁止采集+限制采集的信息（第十四条）3)由征信市场决定+信息主体同意（第十三条）3.金融信用信息基础数据库的使用规定 1)国家设立

2)适用征信业务的一般规则； 3)特殊性：机构设立、强制报数 4.除外规定的理解

政府履职产生的信息可以公开的使用《政府信息公开条例》，不能公开的依法互联互通

第三条。

1.国家秘密的范围：参考《中华人民共和国保守国家秘密法》 2.商业秘密的范围：参考《反不正当及竞争》 3.个人隐私的范围：参考第十四条有禁止采集的规定

第五条 本条例所称征信机构，是指依法设立，主要经营征信业务的机构。1.征信机构是依法设立的机构 2.征信机构主要经营征信业务 3.征信机构是公司制的组织方式

第六条，第七条，第八条，第九条，是个人征信业务，不予以赘述。第十条

企业征信机构实行备案管理，明确备案机构及备案材料 第十一条

1.定期报告：按上报一年开展情况；

2.报告内容：信息采集情况、对外提供情况、异议处理情况以及系统建设情况

3.对外公告：征信机构名单 4.公告频率：及时更新 第十二条

经营个人征信业务的征信机构解散或者被依法宣告破产的，还应当在国务院征信业监督管理部门指定的媒体上公告，并将个人征信业务经营许可证交国务院征信业监督管理部门注销。

1.处理的目的：最大限度利用信用信息、保护信息主题权益 2.三种处理方式：转让、移交、销毁 第三章 征信业务规则 第十三条

1.采集个人信息需信息主体同意：符合国际惯例；最大程度保护信息主体权利，防止信息被滥用

2.高管人员履职信息不作为个人信息：采集和对外提供不需经同意； 第十四条

1.禁止采集的信息：与个人信用无关的隐私信息，绝对禁止采集。2.限制采集的信息：财产信息，告知不良后果后可采集。第十五条

1.提前告知的意义：信息主体及时了解自身信息；减少异议；督促信息主体及时还款

2.事先告知：产生后，报送前；因信息主体地址变更而未及时更新，没有收到告知不违法本条规定；

3.不良预期是指实际预期而非预测预期；不良信息与不良贷款是两个概念（贷款五级分类后三类判断是否实际逾期）

4.告知只需一次：前一期逾期已告知，后一期逾期时，若前一期逾期未结清，则无需再次告知；如前一期逾期已结清，第二次需再次告知。

第十六条

1.保存期限的设定：符合国际惯例、低于国外保存期限； 2.5年期限的起算：行为或事件终止之日起起算； 3.删除的含义：不保留

4.信息主体可以添加说明：不良信息说明，可以判断不良信息与信贷业务的关系。

第十七条

1.明确信息主体的知情权；

2.两次以外收费。社会征信机构，自行确定了；金融信用信息基础数据库，发改委确定；

3.信用报告的内容：基本信息、交易信息、社会管理信息、查询记录等 第十八条

1.约定用途的范围：不得超出业务办理的需要 2.征信机构的义务：不得违反规定提供个人信息 第十九条

1.格式合同条款的设定：足以引起信息主体的注意； 2.明确说明：解释报送理由，约定用途等； 第二十条

1.按约定用途使用：不能超出用途使用 2.向第三方提供的限制：需经信息主体的同意

3.在约定用途及第三方时，避免使用“包括但不限于” 第二十一条

1.采集企业信息的途径：多种渠道 2.采集企业信息的方式：不需要企业同意 3.对外提供企业信息的方式：不需企业同意

4.对企业信息的限制：不得采集法律、行政法规禁止采集的信息

第二十二条

1.信息安全的保障要求：建立信息安全的规章制度；采取有效技术措施保障信息安全

2.征信机构内部查询个人信息的限制：规定查询权限和程序；记载查询人员姓名、查询时间及内容和用途。

第二十三条

1.保障信息准确的义务：不承担保证准确的义务；采取有效措施 2.信息的作用：供信息使用者参考 第二十四条 1.服务器设置在境内

2.对外提供信息的限制，遵守法律、行政法规和监管部门规定 3.符合国际对信息跨境流动的规定 第四章 异议和投诉 第二十五条

1.异议申请（征信机构、信息提供者）2.存在异议的需要在征信系统内作出标注； 3.核查处理（20日），自然日，包括7天长假

4.错误、遗漏的更正；无遗漏、遗漏的取消标注；不能确定的，对核查情况和异议内容予以记载。

第二十六条

1.投诉的条件：认为侵害自身合法权益； 2.接受投诉的部门：人民银行分支机构 3.投诉的处理时限：30日 第五章 金融信用信息基础数据库 第二十七条

1.金融信用信息基础数据库的法律地位：防范金融风险、促进金融业发展； 2.由专业运行机构建设和运行；

3.专业运行机构与国务院征信业监督管理部门的关系：监督和被监督 第二十八条

1.接收信息的范围：从事信贷业务的机构提供的信贷信息。

2.提供信息的的范围和方式：信息主体和取得信息主体书面同意的信息使用者。

3.国家机构可以依法查询 第二十九条

1.强制报送数据：从事信贷业务的机构

2.提供信息的方式：取得信息主体的同意；企业和个人都需同意。第三十条

保险、证券信息纳入金融信用信息基础数据库的规定，由监管部门共同制定。第三十一条

收费标准：补偿成本，发改委确定

第三十二条 本条例第十四条、第十六条、第十七条、第十八条、第二十二条、第二十三条、第二十四条、第二十五条、第二十六条适用于金融信用信息基础数据库运行机构。

第三十四条 1.监督管理措施 1)现场检查；

2)询问当事人和有关单位和个人 3)查询、复制有关资料、封存有关资料； 4)检查信息系统 2.依法行政 1)不得少于2人

2)出示合法证件和检查、调查通知书。第七章 法律责任 第三十六条

1.违法主体：非法机构和个人

2.违法行为：未经审批设立机构或从事个人征信业务； 3.法律责任：取缔、没收违法所得、罚款、刑事责任。

第三十七条

1.违法主体：个人征信机构、企业征信机构

2.违法行为：重大事项变更未审批、变更名称未备案；企业征信机构未备案；

3.法律责任：责令改正、罚款。第三十八条

1.违法主体：征信机构、金融信用信息基础数据库运行机构； 2.违法情形：（八种）

3.法律责任：行政责任：责令改正、罚款、没收违法所得、吊销营业执照；民事责任；刑事责任

第三十九条

1.违法主体：征信机构、个人征信机构和企业征信机构 2.违法情形：未按照规定报送上一开展征信业务的情况； 3.法律责任：责令改正、罚款 第四十条

1.违法主体：向金融信用信息基础数据库报送或者查询信息的机构； 2.违法情形：（五种）

3.法律责任：行政责任：责令改正、罚款、没收违法所得；民事责任；刑事责任

第四十一条

1.违法主体：信息提供者 2.违法情形：报送个人不良信息，未提前告知，情节严重或造成严重结果 3.法律责任：罚款 第四十二条

1.违法主体：信息使用者

2.违法情形：未按照规定用途使用个人信息或未经个人同意向第三方提供； 3.法律责任：罚款、没收违法所得、刑事责任。第四十三条

1.违法主体：征信管理部门工作人员 违法情形：

2.滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊、不依法履行监管职责、泄露国家秘密或信息主体信息

3.法律责任：依法给予行政处分、民事责任、刑事责任 第八章 附则 第四十四条 1.信息提供者界定

1)向征信机构提供信息的单位和个人； 2)向金融信用信息基础数据库提供信息的单位 2.信息使用者界定

1)从征信机构获取信息的单位和个人；

2)从金融信用信息基础数据库获取信息的单位和个人 3.不良信息的范围

第四篇：征信业法规

征信法规

一、征信法规制度建设取得重要进展

十年来，征信法规制度建设不断推进，逐步建立了以国家法规、部门规章、规范性文件和标准的多层次制度体系，保护了信息主体权益，有力地促进了征信业的发展。

（一）《征信业管理条例》正式发布实施

人民银行一直积极推动《征信业管理条例》的制定，深入研究征信立法相关的重大问题，会同相关部门通过实地调研、召开座谈会等方式，听取了地方政府有关部门、征信机构、金融机构、专家和消费者协会等对征信立法的意见和建议，研究借鉴国外征信立法经验，并在此基础上完成了《征信业管理条例》的草拟工作。2012 年12 月26 日国务院第228次常务会议审议通过《征信业管理条例》，并于2013 年3 月15日起正式实施。

《征信业管理条例》对征信机构的设立条件和程序、征信业务的基本规则、征信信息主体的权益，金融信用信息基础数据库的法律地位及运营规则、征信业的监管体制和法律责任等内容进行了规定，解决了征信业发展中无法可依的问题。有利于加强对征信市场的管理，规范征信机构、信息提供者和信息使用者的行为，保护信息主体权益；有利于发挥市场机制的作用，推进社会信用体系建设。

（二）建立金融信用信息基础数据库管理制度

一是建立了个人信用信息基础数据库管理制度。2005 年，人民银行发布了《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》（中国人民银行令（2005）第3 号），并相继出台配套制度，保障了个人信用信息基础数据库的建设和运行，规范了商业银行报送、查询和使用个人信用信息的行为。二是明确了企业信用信息基础数据库管理制度。在《银行信贷登记咨询管理办法（试行）》管理框架上，对企业信用信息基础数据库的功能与管理、借款人信用信息报送、查询、使用以及异议处理等作出明确规定。三是对新型授信机构接入金融信用信息基础数据库进行了规范。规范了小额贷款公司、融资性担保公司等接入金融信用信息基础数据库的方式、条件、程序以及业务流程。

（三）完善信用评级管理制度

为规范评级机构在银行间债券市场和信贷市场信用评级执业行为，2006 年出台了《中国人民银行信用评级管理指导意见》（银发〔2006〕95 号），明确了信用评级机构的工作制度和内部管理制度、评级原则、评级内容和评级程序等内容，对评级机构从事金融产品信用评级、借款企业信用评级和担保机构信用评级业务进行理和指导；2008 年发布了《中国人民银行关于加强银行间债券市场信用评级作业管理的通知》（银发〔2008〕75号），对评级机构在银行间债券市场评级的现场访谈、作业时间进行了规范。信用评级管理制度的实施，规范了评级机构的执业行为，保护了投资人合法权益，促进了信用评级业的健康发展。

（四）推动征信标准建设

2005 年起，人民银行把征信标准化建设作为征信管理的重要手段之一，启动了征信标准化建设。一是发布征信信息系统开发建设的基本标准规范。制定和发布了《征信数据元数据元设计与管理》等五项金融行业标准，促进了信息跨部门、跨行业共享和应用。二是制定信用等级评价相关标准规范。制定和发布了《征信数据元信用评级数据元》和《征信数据交换格式信用评级违约率数据采集格式》等5 项金融行业标准，促进了评级机构的规范执业。

专栏2：主要国家征信法规简介

由于各国法律传统不同、征信模式不同，法律制度设计存在较大差异。国外对征信行业的立法有专门立法和分散立法两种形式。北美和新兴市场国家多采用专门立法的形式，欧盟国家、部分亚洲和南美国家则多采用分散立法的形式。普遍注重对个人征信业务的规范，对企业征信业务的限制较少，大多明确了征信机构的信息采集范围，重视信息主体的权益保护，赋予信息主体在征信活动中的重要权利。美国征信法律制度

美国的征信法律制度主要是针对个人信用报告业务的法律。1970年，美国制定了世界上第一部专门针对个人信用报告业务的法律，即《公平信用报告法》（The Fair Credit Report Act）。该法颁布40 年来历经17 次修订和三次重大修改。该法系统规定了个人信息主体、信用信息提供者、征信机构等在征信活动中的权利义务关系，并从保护消费者隐私和信用报告准确性的角度出发，规定了信用报告的合法用途、负面信用信息的保存期限、信息主体获取和要求更正本人信息的权利、征信机构对信用报告准确性的法律责任等内容。除《公平信用报告法》外，美国的征信法律制度还涉及《公平债务催收法》、《金融服务现代化法》、《银行保密法》、《信息自由法》、《金融隐私权法》、《平等信用机会法》、《诚实借贷法》、《公平信用账单法》、《信用卡发行法》、《公平信用和借记卡披露法》、《房屋抵押披露法》等近20 部法律，共同形成较全面的征信法律体系。英国征信法律制度

英国主要从个人数据的取得和使用方面规范征信机构行为，并给予私营征信机构足够的生存空间。与征信有关的法律主要包括《消费信用法》和《数据保护法》。1974 年实施、2006 年修订的英国的《消费信用法》充分体现了消费者保护的立法原则，该法对消费者与信贷提供者之间涉及第三方征信活动时作出了明确的规定，最大限度地维护消费者的知情权，2006 年修订后增加了“从事信用信息服务的征信机构必须申请信用许可证”的内容。1998 年颁布的《数据保护法》在强调开放各种数据的同时，特别规定不能滥用数据。该法对数据的取得和使用作了详细规定，着重强调个人的权利，规定个人有权知道自己何种信息被收集及谁使用了信息从而达到保护消费者隐私、监督管理征信机构、规范征信业发展的目的。韩国征信法律制度

韩国征信业法律制度规范出发点是对企业和个人等信息主体权利的保护，同时强调对信息的科学合理使用。韩国1995 年的《信用信息使用与保护法》及其实施细则，专门对信用报告及企业和个人信用信息的传播与保护进行了全面和具体的规范，对征信业发展起到了积极的促进作用，是韩国征信业的基本法律规范。此外，韩国还制定了涉及公共部门的信息公开与保护以及适用于私人事业领域的信息公开与保护的数部法律。前者的代表性法律是1994 年的《公共机关保有个人信息保护法》、1998 年的《公共机关信息披露法》，后者的代表性法律是2000年生效的《信息及通讯网络使用促进及信息保护法》。日本征信法律制度

日本有对企业商业秘密进行保护的法律条款，因此征信立法主要以个人数据保护为目的，涉及企业征信的内容较少。日本于2003 年出台了《个人信息保护法》，对尊重个人人格的基本理念、国家以及地方公共团体对个人信息的处理职责、个人信息保护措施的基本事项等予以明确，对个人信息处理者（包括征信机构）应遵守的义务等进行了详细规定。日本还颁布了保护行政机关、独立行政法人等持有个人信息的法律规定，并通过《信息公开与个人信息保护审查会设置法》以及《对〈关于保护行政机关所持有之个人信息的法律〉等的实施所涉及的相关法律进行完善等的法律》保证实施。

二、金融信用信息基础数据库建成并日趋完善

人民银行从信贷征信起步，建成了金融信用信息基础数据库，成为我国重要的金融基础设施。

（一）金融信用信息基础数据库建设历程回顾

在1992 年贷款证制度、1999 年个人征信上海试点、2002 年银行信贷登记咨询系统三级数据库的实践基础上，人民银行于2004 年开始组织商业银行启动金融信用信息基础数据库建设工作，并于2006 年1 月和6 月正式宣布全国联网运行，提供查询服务。

图1：金融信用信息基础数据库建设历程

（二）金融信用信息基础数据库运行情况

自2006 年以来，金融信用信息基础数据库接入机构不断扩充，收录信息数量快速增长，数据质量稳步提升，数据查询量大幅提升，征信系统建设取得明显成效。第一，金融信用信息基础数据库已基本涵盖金融市场所有授信机构类型。截至2012 年底，企业信用信息基础数据库累计接入机构622 家，个人信用信息基础数据库累计接入机构629 家。

图2：2012 年底企业信用信息基础数据库服务的机构用户

图3：2012 年底个人信用信息基础数据库服务的机构用户

第二，金融信用信息基础数据库基本上为国内每一个有信用活动的企业和个人建立了信用档案。截至2012 年底，企业信用信息基础数据库为1859.6 万户企业和其他组织建立了信用档案，信息规模已经居全球企业征信系统前列。

图4：2007～2012 年企业信用信息基础数据库收录的企业及其他组织数量

截至2012 年底，个人信用信息基础数据库为8.2 亿自然人建立了信用档案，收录的自然人信息数量居世界各征信机构之首。

图5：2007～2012 年个人信用信息基础数据库收录的自然人数量

第三，金融信用信息基础数据库服务功能日益增强。金融信用信息基础数据库依托覆盖全国的信息服务网络，为商业银行提供信用报告查询服务；利用覆盖全国的客户服务网络，免费为信息主体提供自身信用报告查询服务；为政府部门、金融监管机构的宏观管理及金融监管提供基础数据支持。截至2012 年底，企业信用信息基础数据库开通查询用户13.3 万户，全年查询次数9733.1 万次，日均查询次数26.6 万次；个人信用信息基础数据库开通查询用户15.4 万个，全年查询次数2.7 亿次，日均查询74.9 万次。

图6：2009-2012 年企业和个人信用信息基础数据库查询情况

第四，各类产品不断创新。随着产品研发和创新力度不断加大，金融信用信息基础数据库提供的产品种类从单一的信用报告查询向提供关联企业查询、信贷报表等征信增值产品发展，研发完成个人信用评分模型，并在商业银行信贷业务中试用。

第五，异议申请得到妥善解决。为保护信息主体的异议权，金融信用信息基础数据库向个人开通了异议申请服务。2012 年，受理有效个人异议申请近5000 笔，异议回复率达到了99.8%，解决率达到了99.4%，个人异议平均回复和解决天数分别从2007年的27 天和78 天缩短至2012 年的6 天和8 天。

（三）金融信用信息基础数据库应用成效

目前，金融信用信息基础数据库提供的信用信息产品不仅为各类金融机构广泛应用与信用风险管理中，而且渗透到经济社会的其他方面。

一是促进金融机构提高信用风险管理水平，提升审批效率。金融信用信息基础数据库促进金融机构实现了信贷决策从简单的定性分析向定量分析转化，有效提高了风险管理能力。金融信用信息基础数据库在提高授信申请审批效率、推动解决小微企业融资难问题方面也成效显著。

二是为信贷市场健康发展提供了基础保障。近年来，我国信用卡、消费信贷等发展迅速，借款主体不断增加，而不良贷款率逐年下降，金融体系稳定运行，金融信用信息基础数据库发挥了基础性作用。

三是支持社会信用体系建设，特别是部分政府部门在财政贴息项目审查、小微企业扶持计划资质认定、企业信用分类管理、集中采购、项目招投标、招商引资、公务员录用等活动中将企业和个人信用状况作为评价指标之一，有效促进了失信联防惩戒机制发挥作用。

专栏3：征信监督管理的国际比较

从世界经验来看，一国的征信监管和该国的征信市场建设模式直接相关。美国的征信体系以市场为主导，征信机构完全市场化运作，因此美国仅在法律框架下对征信业进行必要、有限的监管，且多个监管部门根据法律在相应职权范围内行使相关监管职权，监管环境较为宽松。欧盟国家既有以中央银行主导建立的公共征信机构，也有市场化运营的私营征信机构，但欧洲各国普遍成立了专业监管机构，非常注重对个人隐私的保护，采用较为严格的监管模式。亚洲国家的征信体系建设起步较晚，大多由中央银行推动征信业的发展，在监管的同时注重培育征信市场。

一、美国以法律体系为主导的多元化监管模式

美国实施的是政府部门“多头监管”，没有专门负责征信业监管的行政部门，由相关法律对应的主管部门在其相应的职权范围内发挥对行业的监管和执法功能。美国的征信监管部门主要分为两类：一是金融相关的政府部门主要包括财政部货币监理局、联邦储备系统和联邦储备保险公司，主要负责监管金融机构的授信业务。法律一般指定联邦储备委员会和财政部的货币监理局作为执法机关。二是非金融相关的政府部门主要包括司法部、联邦贸易委员会和国家信用联盟总局等，主要规范征信业和商账追收业。联邦贸易委员会是美国监督管理的主要部门，主要负责征信法律的执行和权威解释，推动相关的立法等。

此外，美国《多德—弗兰克法案》加强了证券交易委员会对信用评级机构的监管，准许证券交易委员会在内部成立信用评级办公室，对全国认定的评级组织进行监管，同时赋予证券交易委员会规则制定权。同时，在联邦储备委员会内设立一个全新的、独立的联邦监管机构——消费者金融保护局，管理并执行新的针对消费者金融监管的联邦监管制度。美国比较注重市场的自由发展，因此为征信业提供了较为宽松的发展环境。如美国要求政府、企业、个人和其他组织披露和公开其掌握或反映自身状况的各种信息；政府信息以公开为原则，以不公开为例外；信用中介服务机构在采集和提供个人信用信息时无需经信息主体人的同意。同时美国在必要的方面加强监管，对涉及国家安全、商业秘密和个人隐私的信息给予严格保护；禁止采集种族、信仰、医疗记录等隐私；对征信机构的信用报告规定了明确的使用目的和范围，对滥用信用信息的行为进行严格的监管和惩处。

二、欧盟以专业监管机构为主导的一元化监管模式

欧盟国家普遍成立了专业监管机构，负责数据保护和征信机构的监管工作。如德国、法国、意大利由中央银行主导管理征信业。英国则由独立的公共行政部门——信息专员署负责征信业管理。在德国，政府作为主要出资方，建立全国数据库，形成了中央信贷登记系统为主体的社会信用管理模式。联邦政府及各州政府均设立了个人数据保护监管局，对掌握个人数据的政府机构和信用服务机构进行监督和指导。这些专门的监管机构可制定法规，享有行政执法检查权，负责确保各项数据保护法法规的严格贯彻执行，维护信息主体各项权益。欧盟国家特别注重对个人隐私的保护，因此对征信业的监管更为严格。如德国规定，只有在法律允许或经用户同意的情况下，征信机构才能提供用户的信用数据；信息主体有权了解征信机构收集、保存的本人信用档案；禁止在消费者信用报告中公开消费者收入、银行存款、消费习惯等有关信息。德国还要求从事个人征信业务的机构委托一名数据保护官，具备专业知识和可信度，致力于德国数据保护法的执行。

三、印度以中央银行为主导的培育和监管并重的模式

亚洲多数国家采取政府主导模式建立征信体系并实施监管。印度财政部和印度储备银行发起成立了印度第一家银行信贷信息共享机构——信用信息局有限公司，负责采集和发布商业信贷和消费者信贷数据。印度储备银行出台了《信用信息公司管理条例》，向信贷提供者颁布了多项规范性文件，强调印度储备银行对信用信息公司的设立、运行、退出的审批监管，并对信用信息的披露使用作出限制和规定。印度尚未制定明确的隐私保护法或信用信息保护条例，但在有关法规中对保护个人隐私问题提出了原则要求。印度储备银行积极推动信用评级的发展，出于对本国评级机构成长期保护，外国评级机构只能以与本地机构合资或合作方式进入。印度储备银行与印度证监会要求特定的公开证券发行人进行信用评级，印度证监会制定了《信用评级机构管理条例》，对信用评级机构开立、运行、监督、处罚等作出具体规定。

专栏5：征信体系与社会信用体系的区别和联系

征信体系是指采集、加工、分析和对外提供社会主体信用信息服务的相关制度与措施的总称，包括征信制度、信息采集、征信机构和信息市场、征信产品与服务、征信监管等方面，其目的是在保护信息主体权益的基础上，构建完善的制度与安排，促进征信业健康发展。社会信用体系是指为促进社会各方信用承诺而进行的一系列安排的总称，包括制度安排，信用信息的记录、采集和披露机制，采集和发布信用信息的机构和市场安排，监管体制、宣传教育安排等各个方面或各个小体系，其最终目标是形成良好的社会信用环境。社会信用体系是一种社会机制，以法律和道德为基础，通过对失信行为的记录披露、传播、预警等功能，解决经济和社会生活中信用信息不对称的矛盾，从而惩戒失信行为，褒扬诚实守信，维护经济活动和社会生活的正常秩序，促进经济和社会的健康发展。征信体系建设是社会信用体系建设的重要内容和核心环节。社会信用体系是目的，征信体系是手段。征信体系建设的主要作用是通过提供信用信息产品，使金融交易中的授信方或金融产品购买方能够了解信用申请人或产品出售方的资信状况，从而防范信用风险。同时，通过准确识别企业、个人身份，保存其信用记录，有助于形成促使企业、个人保持良好信用记录的约束力。社会信用体系建设的内容更广泛，除征信体系建设外，其他部门如质检、税务等对本行业内部的市场行为进行惩戒和表彰奖励等都属于社会信用体系的建设内容。

第五篇：征信业管理条例

征信业管理条例

《征信业管理条例》是经2012年12月26日国务院第228次常务会议通过且于2013年1月21日中华人民共和国国务院令第631号公布的文件。该《条例》分总则、征信机构、征信业务规则、异议和投诉、金融信用信息基础数据库、监督管理、法律责任、附则8章47条，自2013年3月15日起施行。

目录

.............1 文件背景 2 第一章总则 ▪ 第一条 ▪ 第二条 ▪ 第三条 ▪ 第四条 第二章征信机构 ▪ 第五条 ▪ 第六条 ▪ 第七条 ▪ 第八条 ▪ 第九条 ▪ 第十条......................▪ 第十一条 ▪ 第十二条 第三章征信业务规则 ▪ 第十三条 ▪ 第十四条 ▪ 第十五条 ▪ 第十六条 ▪ 第十七条 ▪ 第十八条 ▪ 第十九条 ▪ 第二十条 ▪ 第二十一条 ▪ 第二十二条 ▪ 第二十三条 5 第四章异议和投诉 ▪ 第二十五条 ▪ 第二十六条 第五章金融信用信息基础数据库 ▪ 第二十七条 ▪ 第二十八条 ▪ 第二十九条 ▪ 第三十条......................▪ 第三十一条 ▪ 第三十二条 7 第六章监督管理 ▪ 第三十三条 ▪ 第三十四条 ▪ 第三十五条 8 第七章法律责任 ▪ 第三十六条 ▪ 第三十七条 ▪ 第三十八条 ▪ 第三十九条 ▪ 第四十条 ▪ 第四十一条 ▪ 第四十二条 ▪ 第四十三条 9 第八章附则 ▪ 第四十四条 ▪ 第四十五条 ▪ 第四十六条 ▪ 第四十七条 10 文件解读 ▪ 内容变动...▪ 媒体问答 ▪ 条例亮点 ▪ 缺陷评价

文件背景

征信业是市场经济中提供信用信息服务的行业。征信机构作为提供信用信息服务的企业，按一定规则合法采集企业、个人的信用信息，加工整理形成企业、个人的信用报告等征信产品，有偿提供给经济活动中的贷款方、赊销方、招标方、出租方、保险方等有合法需求的信息使用者，为其了解交易对方的信用状况提供便利。征信服务既可为防范信用风险，保障交易安全创造条件，又可使具有良好信用记录的企业和个人得以较低的交易成本获得较多的交易机会，而缺乏良好信用记录的企业或个人则相反，从而促进形成“诚信受益，失信惩戒”的社会环境。征信业在促进信用经济发展和社会信用体系建设中发挥着重要的基础性作用。

我国征信业从无到有，逐步发展，作用日益显现，征信市场初具规模。但与信用经济发展和加快社会信用体系建设的要求还不相适应；征信经营活动缺乏统一遵循的制度规范和监管依据，难以获取市场主体信用信息的现象与不当采集和滥用公民、法人信息，侵犯其合法权益的现象并存，影响征信业的健康发展。

党中央、国务院高度重视征信业发展，对征信法制建设提出了明确要求。为规范征信活动，保护当事人合法权益，引导、促进征信业健康发展，推进社会信用体系建设，有必要出台《征信业管理条例》（以下简称《条例》）。

《条例》的出台，解决了征信业发展中无法可依的问题。有利于加强对征信市场的管理，规范征信机构、信息提供者和信息使用者的行为，保护信息主体权益；有利于发挥市场机制的作用，推进社会信用体系建设。

第一章总则编辑 第一条

为了规范征信活动，保护当事人合法权益，引导、促进征信业健康发展，推进社会信用体系建设，制定本条例。第二条

在中国境内从事征信业务及相关活动，适用本条例。

本条例所称征信业务，是指对企业、事业单位等组织（以下统称企业）的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供的活动。

国家设立的金融信用信息基础数据库进行信息的采集、整理、保存、加工和提供，适用本条例第五章规定。国家机关以及法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组织依照法律、行政法规和国务院的规定，为履行职责进行的企业和个人信息的采集、整理、保存、加工和公布，不适用本条例。第三条

从事征信业务及相关活动，应当遵守法律法规，诚实守信，不得危害国家秘密，不得侵犯商业秘密和个人隐私。第四条

中国人民银行（以下称国务院征信业监督管理部门）及其派出机构依法对征信业进行监督管理。

县级以上地方人民政府和国务院有关部门依法推进本地区、本行业的社会信用体系建设，培育征信市场，推动征信业发展。

第二章征信机构编辑 第五条

本条例所称征信机构，是指依法设立，主要经营征信业务的机构。第六条

设立经营个人征信业务的征信机构，应当符合《中华人民共和国公司法》规定的公司设立条件和下列条件，并经国务院征信业监督管理部门批准：

（一）主要股东信誉良好，最近3年无重大违法违规记录；

（二）注册资本不少于人民币5000万元；

（三）有符合国务院征信业监督管理部门规定的保障信息安全的设施、设备和制度、措施；

（四）拟任董事、监事和高级管理人员符合本条例第八条规定的任职条件；

（五）国务院征信业监督管理部门规定的其他审慎性条件。第七条

申请设立经营个人征信业务的征信机构，应当向国务院征信业监督管理部门提交申请书和证明其符合本条例第六条规定条件的材料。国务院征信业监督管理部门应当依法进行审查，自受理申请之日起60日内作出批准或者不予批准的决定。决定批准的，颁发个人征信业务经营许可证；不予批准的，应当书面说明理由。

经批准设立的经营个人征信业务的征信机构，凭个人征信业务经营许可证向公司登记机关办理登记。

未经国务院征信业监督管理部门批准，任何单位和个人不得经营个人征信业务。第八条 经营个人征信业务的征信机构的董事、监事和高级管理人员，应当熟悉与征信业务相关的法律法规，具有履行职责所需的征信业从业经验和管理能力，最近3年无重大违法违规记录，并取得国务院征信业监督管理部门核准的任职资格。第九条

经营个人征信业务的征信机构设立分支机构、合并或者分立、变更注册资本、变更出资额占公司资本总额5%以上或者持股占公司股份5%以上的股东的，应当经国务院征信业监督管理部门批准。经营个人征信业务的征信机构变更名称的，应当向国务院征信业监督管理部门办理备案。第十条

设立经营企业征信业务的征信机构，应当符合《中华人民共和国公司法》规定的设立条件，并自公司登记机关准予登记之日起30日内向所在地的国务院征信业监督管理部门派出机构办理备案，并提供下列材料：

（一）营业执照；

（二）股权结构、组织机构说明；

（三）业务范围、业务规则、业务系统的基本情况；

（四）信息安全和风险防范措施。备案事项发生变更的，应当自变更之日起30日内向原备案机构办理变更备案。第十一条

征信机构应当按照国务院征信业监督管理部门的规定，报告上一开展征信业务的情况。

国务院征信业监督管理部门应当向社会公告经营个人征信业务和企业征信业务的征信机构名单，并及时更新。第十二条

征信机构解散或者被依法宣告破产的，应当向国务院征信业监督管理部门报告，并按照下列方式处理信息数据库：

（一）与其他征信机构约定并经国务院征信业监督管理部门同意，转让给其他征信机构；

（二）不能依照前项规定转让的，移交给国务院征信业监督管理部门指定的征信机构；

（三）不能依照前两项规定转让、移交的，在国务院征信业监督管理部门的监督下销毁。

经营个人征信业务的征信机构解散或者被依法宣告破产的，还应当在国务院征信业监督管理部门指定的媒体上公告，并将个人征信业务经营许可证交国务院征信业监督管理部门注销。第三章征信业务规则编辑 第十三条

采集个人信息应当经信息主体本人同意，未经本人同意不得采集。但是，依照法律、行政法规规定公开的信息除外。

企业的董事、监事、高级管理人员与其履行职务相关的信息，不作为个人信息。第十四条

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。第十五条

信息提供者向征信机构提供个人不良信息，应当事先告知信息主体本人。但是，依照法律、行政法规规定公开的不良信息除外。第十六条

征信机构对个人不良信息的保存期限，自不良行为或者事件终止之日起为5年；超过5年的，应当予以删除。在不良信息保存期限内，信息主体可以对不良信息作出说明，征信机构应当予以记载。第十七条

信息主体可以向征信机构查询自身信息。个人信息主体有权每年两次免费获取本人的信用报告。第十八条

向征信机构查询个人信息的，应当取得信息主体本人的书面同意并约定用途。但是，法律规定可以不经同意查询的除外。征信机构不得违反前款规定提供个人信息。第十九条

征信机构或者信息提供者、信息使用者采用格式合同条款取得个人信息主体同意的，应当在合同中作出足以引起信息主体注意的提示，并按照信息主体的要求作出明确说明。第二十条

信息使用者应当按照与个人信息主体约定的用途使用个人信息，不得用作约定以外的用途，不得未经个人信息主体同意向第三方提供。第二十一条 征信机构可以通过信息主体、企业交易对方、行业协会提供信息，政府有关部门依法已公开的信息，人民法院依法公布的判决、裁定等渠道，采集企业信息。

征信机构不得采集法律、行政法规禁止采集的企业信息。第二十二条

征信机构应当按照国务院征信业监督管理部门的规定，建立健全和严格执行保障信息安全的规章制度，并采取有效技术措施保障信息安全。

经营个人征信业务的征信机构应当对其工作人员查询个人信息的权限和程序作出明确规定，对工作人员查询个人信息的情况进行登记，如实记载查询工作人员的姓名，查询的时间、内容及用途。工作人员不得违反规定的权限和程序查询信息，不得泄露工作中获取的信息。第二十三条

征信机构应当采取合理措施，保障其提供信息的准确性。征信机构提供的信息供信息使用者参考。

第二十四条 征信机构在中国境内采集的信息的整理、保存和加工，应当在中国境内进行。征信机构向境外组织或者个人提供信息，应当遵守法律、行政法规和国务院征信业监督管理部门的有关规定。

第四章异议和投诉编辑 第二十五条

信息主体认为征信机构采集、保存、提供的信息存在错误、遗漏的，有权向征信机构或者信息提供者提出异议，要求更正。征信机构或者信息提供者收到异议，应当按照国务院征信业监督管理部门的规定对相关信息作出存在异议的标注，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。

经核查，确认相关信息确有错误、遗漏的，信息提供者、征信机构应当予以更正；确认不存在错误、遗漏的，应当取消异议标注；经核查仍不能确认的，对核查情况和异议内容应当予以记载。第二十六条

信息主体认为征信机构或者信息提供者、信息使用者侵害其合法权益的，可以向所在地的国务院征信业监督管理部门派出机构投诉。受理投诉的机构应当及时进行核查和处理，自受理之日起30日内书面答复投诉人。

信息主体认为征信机构或者信息提供者、信息使用者侵害其合法权益的，可以直接向人民法院起诉。第五章金融信用信息基础数据库编辑 第二十七条

国家设立金融信用信息基础数据库，为防范金融风险、促进金融业发展提供相关信息服务。

金融信用信息基础数据库由专业运行机构建设、运行和维护。该运行机构不以营利为目的，由国务院征信业监督管理部门监督管理。第二十八条

金融信用信息基础数据库接收从事信贷业务的机构按照规定提供的信贷信息。

金融信用信息基础数据库为信息主体和取得信息主体本人书面同意的信息使用者提供查询服务。国家机关可以依法查询金融信用信息基础数据库的信息。第二十九条

从事信贷业务的机构应当按照规定向金融信用信息基础数据库提供信贷信息。

从事信贷业务的机构向金融信用信息基础数据库或者其他主体提供信贷信息，应当事先取得信息主体的书面同意，并适用本条例关于信息提供者的规定。第三十条 不从事信贷业务的金融机构向金融信用信息基础数据库提供、查询信用信息以及金融信用信息基础数据库接收其提供的信用信息的具体办法，由国务院征信业监督管理部门会同国务院有关金融监督管理机构依法制定。第三十一条

金融信用信息基础数据库运行机构可以按照补偿成本原则收取查询服务费用，收费标准由国务院价格主管部门规定。第三十二条

本条例第十四条、第十六条、第十七条、第十八条、第二十二条、第二十三条、第二十四条、第二十五条、第二十六条适用于金融信用信息基础数据库运行机构。

第六章监督管理编辑 第三十三条

国务院征信业监督管理部门及其派出机构依照法律、行政法规和国务院的规定，履行对征信业和金融信用信息基础数据库运行机构的监督管理职责，可以采取下列监督检查措施：

（一）进入征信机构、金融信用信息基础数据库运行机构进行现场检查，对向金融信用信息基础数据库提供或者查询信息的机构遵守本条例有关规定的情况进行检查；

（二）询问当事人和与被调查事件有关的单位和个人，要求其对与被调查事件有关的事项作出说明；

（三）查阅、复制与被调查事件有关的文件、资料，对可能被转移、销毁、隐匿或者篡改的文件、资料予以封存；

（四）检查相关信息系统。

进行现场检查或者调查的人员不得少于2人，并应当出示合法证件和检查、调查通知书。

被检查、调查的单位和个人应当配合，如实提供有关文件、资料，不得隐瞒、拒绝和阻碍。第三十四条

经营个人征信业务的征信机构、金融信用信息基础数据库、向金融信用信息基础数据库提供或者查询信息的机构发生重大信息泄露等事件的，国务院征信业监督管理部门可以采取临时接管相关信息系统等必要措施，避免损害扩大。第三十五条

国务院征信业监督管理部门及其派出机构的工作人员对在工作中知悉的国家秘密和信息主体的信息，应当依法保密。

第七章法律责任 第三十六条 未经国务院征信业监督管理部门批准，擅自设立经营个人征信业务的征信机构或者从事个人征信业务活动的，由国务院征信业监督管理部门予以取缔，没收违法所得，并处5万元以上50万元以下的罚款；构成犯罪的，依法追究刑事责任。第三十七条

经营个人征信业务的征信机构违反本条例第九条规定的，由国务院征信业监督管理部门责令限期改正，对单位处2万元以上20万元以下的罚款；对直接负责的主管人员和其他直接责任人员给予警告，处1万元以下的罚款。

经营企业征信业务的征信机构未按照本条例第十条规定办理备案的，由其所在地的国务院征信业监督管理部门派出机构责令限期改正；逾期不改正的，依照前款规定处罚。第三十八条

征信机构、金融信用信息基础数据库运行机构违反本条例规定，有下列行为之一的，由国务院征信业监督管理部门或者其派出机构责令限期改正，对单位处5万元以上50万元以下的罚款；对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处1万元以上10万元以下的罚款；有违法所得的，没收违法所得。给信息主体造成损失的，依法承担民事责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任：

（一）窃取或者以其他方式非法获取信息；

（二）采集禁止采集的个人信息或者未经同意采集个人信息；

（三）违法提供或者出售信息；

（四）因过失泄露信息；

（五）逾期不删除个人不良信息；

（六）未按照规定对异议信息进行核查和处理；

（七）拒绝、阻碍国务院征信业监督管理部门或者其派出机构检查、调查或者不如实提供有关文件、资料；

（八）违反征信业务规则，侵害信息主体合法权益的其他行为。经营个人征信业务的征信机构有前款所列行为之一，情节严重或者造成严重后果的，由国务院征信业监督管理部门吊销其个人征信业务经营许可证。第三十九条

征信机构违反本条例规定，未按照规定报告其上一开展征信业务情况的，由国务院征信业监督管理部门或者其派出机构责令限期改正；逾期不改正的，对单位处2万元以上10万元以下的罚款；对直接负责的主管人员和其他直接责任人员给予警告，处1万元以下的罚款。第四十条 向金融信用信息基础数据库提供或者查询信息的机构违反本条例规定，有下列行为之一的，由国务院征信业监督管理部门或者其派出机构责令限期改正，对单位处5万元以上50万元以下的罚款；对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处1万元以上10万元以下的罚款；有违法所得的，没收违法所得。给信息主体造成损失的，依法承担民事责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任：

（一）违法提供或者出售信息；

（二）因过失泄露信息；

（三）未经同意查询个人信息或者企业的信贷信息；

（四）未按照规定处理异议或者对确有错误、遗漏的信息不予更正；

（五）拒绝、阻碍国务院征信业监督管理部门或者其派出机构检查、调查或者不如实提供有关文件、资料。第四十一条

信息提供者违反本条例规定，向征信机构、金融信用信息基础数据库提供非依法公开的个人不良信息，未事先告知信息主体本人，情节严重或者造成严重后果的，由国务院征信业监督管理部门或者其派出机构对单位处2万元以上20万元以下的罚款；对个人处1万元以上5万元以下的罚款。第四十二条 信息使用者违反本条例规定，未按照与个人信息主体约定的用途使用个人信息或者未经个人信息主体同意向第三方提供个人信息，情节严重或者造成严重后果的，由国务院征信业监督管理部门或者其派出机构对单位处2万元以上20万元以下的罚款；对个人处1万元以上5万元以下的罚款；有违法所得的，没收违法所得。给信息主体造成损失的，依法承担民事责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任。第四十三条

国务院征信业监督管理部门及其派出机构的工作人员滥用职权、玩忽职守、徇私舞弊，不依法履行监督管理职责，或者泄露国家秘密、信息主体信息的，依法给予处分。给信息主体造成损失的，依法承担民事责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任。

第八章附则 第四十四条

本条例下列用语的含义：

（一）信息提供者，是指向征信机构提供信息的单位和个人，以及向金融信用信息基础数据库提供信息的单位。

（二）信息使用者，是指从征信机构和金融信用信息基础数据库获取信息的单位和个人。

（三）不良信息，是指对信息主体信用状况构成负面影响的下列信息：信息主体在借贷、赊购、担保、租赁、保险、使用信用卡等活动中未按照合同履行义务的信息，对信息主体的行政处罚信息，人民法院判决或者裁定信息主体履行义务以及强制执行的信息，以及国务院征信业监督管理部门规定的其他不良信息。第四十五条

外商投资征信机构的设立条件，由国务院征信业监督管理部门会同国务院有关部门制定，报国务院批准。

境外征信机构在境内经营征信业务，应当经国务院征信业监督管理部门批准。第四十六条

本条例施行前已经经营个人征信业务的机构，应当自本条例施行之日起6个月内，依照本条例的规定申请个人征信业务经营许可证。本条例施行前已经经营企业征信业务的机构，应当自本条例施行之日起3个月内，依照本条例的规定办理备案。第四十七条

本条例自2013年3月15日起施行。[1]