征 信
CREDIT REFERENCEINo.12 2019 Serial N0.251
从百行征信看我国个人征信的市场化发展
张晶
“2,
李育冬1
(1.上海商学院，上海201400; 2.特华博士后科研工作站，北京100029)
摘要：百行征信与央行征信中心形成“错位发展、功能互补”的市场格局，体现了 “政府+市场”双轮驱动的征信体
系a从百行征信的市场环境、行业格局、产业链结构、核心竞争力、面临挑战等方面，对百行征信的现状及市场化发 展进行较为全面的分析与展望，能为方兴未艾的市场化个人征信研究提供有益的参考，关键词：个人征信;征信市场化；风险管理；大数据；个人信息保护中图分类号：F832.4
文献标识码：A
文章编号：1674-747X(2019)12-0054-07
―、我国个人征信所处的市场环境
随着改革开放的不断推进，近年来我国社会信 用体系建设取得了突出的成就，已建成全球规模最 大的征信系统，成为我国重要的金融基础设施[1 ]。 截至2019年4月，我国央行个人征信系统已收录9.9 亿自然人的信用信息，个人信用报告成为反映个人 信用行为的“经济身份证”，年度查询量达17.6亿 次[2]。我国央行在发挥政府主导力量的同时，也非 常重视征信市场的作用。2018年5月，在我国央行 监管和指导下，由中国互联网金融协会与8家民营 机构共同发起组建的市场化个人征信机构——进人新时代。
我国央行征信系统是银行等传统金融机构进行 风控审核时的直接参考对象，它主要考察拥有银行 信贷账户且信贷记录活跃的人群，在人口覆盖上存 在一定的局限性。互联网和大数据技术的广泛应用 使得海量用户数据在互联网平台上快速累积，存在 大量可用来判断个人信用状况的替代数据，其中互 联网金融数据更是与信用状况存在强相关性。随着 我国互联网金融、消费金融和共享经济的蓬勃发展， 市场化个人征信机构面临着急剧膨胀的市场需求， 互联网和个人征信的有机结合是实现普惠金融的必
收稿日期:2019-09-04基金项目：2017年上海高校高原学科建设项目—
然选择，而百行征信的正式营业意味着个人征信行 业将在规范中迎来新一波增长。
个人征信是支撑互联网金融健康发展所必备的
基础设施。2019年9月2日，互联网金融风险专项 整治工作领导小组、网贷风险专项整治工作领导小 组联合发布《关于加强P2P网贷领域征信体系建设 的通知》，支持在营P2P网贷机构接人征信系统。互 联网金融从业机构为了对用户的消费习惯、风险偏 好和信用状况进行全方位了解，产生了大量身份识 别、信用评估、用户画像、反欺诈等多方面的信用服 务需求。相对于传统征信，市场化个人征信可以覆 盖更多的弱势群体，如广大农户、创业者、个体工商 户、大学生等，是互联网金融业务进行风险控制和产 品定价的关键环节。
消费金融的快速崛起对个人征信的市场化发展 产生了巨大的推动作用。自2015年起我国互联网 消费金融进入快速增长期，根据艾瑞咨询的统计数 据，2017年交易规模达43 847.3亿元，环比增长 904.0%气互联网消费金融体现了消费金融与大数 据风控的深度融合，从而获取传统消费金融所无法 覆盖的长尾客户，促进了消费金融应用场景的拓 展。市场化个人征信可以有效解决长尾客户的白户 问题，形成新的消费能力，减少潜在的信用风险，降 低消费信贷的交易成本。
百行
征信有限公司正式挂牌成立，标志着我国个人征信
上海商学院应用经济学学科；2018年度上海商学院“启明星”项目
(18KY-PQMX-14)
作者简介：张晶（1986—),女，湖北襄阳人，讲师，博士，北京特华博士后科研工作站在研，主要研究方向为大数据征信、营销决 策;李育冬(1971—),男，河南漯河人，教授，博士，主要研究方向为商务经济学、理论经济学。
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【个人征信】张晶,李育冬从百行征信看我国个人征信的市场化发展
共享经济的高速增长形成了对市场化个人征信 不明确等问题。一方面，这8家机构有各自的利益 的新需求。根据国家信息中心发布的《中国共享经 诉求，大都不愿将自己所掌握的信用数据同公众或 济发展年度报告(2019)》，2018年我国共享经济交 其他机构共享，形成的“数据孤岛”严重阻碍了个人征 易规模达29 420亿元，环比增长41.6%w。共享经济 信业的健康发展，不利于社会信用体系的建设和升 是典型的信用经济，资源拥有者和资源使用者基于 级。另一方面，这8家机构在个人信息保护方面大都 双方信任通过互联网平台完成交易，信用免押模式 存在明显的疏漏,用户数据的过度挖掘和商业化使 更是其主流趋势，因而共享经济平台的信用体系建 用导致个人信息灰色产业链隐藏着巨大的风险。
设是其发展的要点。市场化个人征信可有效解决共 个人征信具有公共或半公共服务的属性，个人 享经济中供需双方的信任问题，降低交易门槛，提升 征信市场的对内开放应坚持在风险可控的前提下高 交易效率，使用户可以充分享受信息互通和资源共 水平发展的原则'确保市场准人的机构是具备社 享带来的便利。
会公信力和市场竞争力的机构。基于此，我国央行 二、我国个人征信的行业格局
批准百行征信的个人征信牌照，引人8家民营机构 为股东、中国互联网金融协会为控股股东。百行征信 我国征信业历经20多年的发展,形成了“政府+市 的成立，意味着形成了一个各大民营机构信用数据的 场”双轮驱动的征信体系，以我国央行征信中心为核心、
大溶炉，将政府的监管和市场的参与统筹兼顾。它针 以民营征信机构为补充。1997年，我国央行批准上海 对我国央行征信以外的领域（主要是互联网征信领 资信有限公司进行个人征信试点。2004年，我国央行 域)开展个人征信活动，与我国央行征信中心形成“错 个人征信系统的建成弥补了我国个人征信业的空白，意 位发展、功能互补”的市场格局，在注重个人信用服 味着我国金融基础设施建设向着更完善、更健全的方向 务公益性和公正性的同时，也给信用服务市场留有较 发展。随着个人征飾场化进程的力口速,2013年1月国 大的发展空间。
务院发布《征信业管理条例》，明确征信业向第三方机构 由表1可见，我国央行个人信用信息基础数据 开放，民营征信机构迎来了新机遇。在百行征信成立之 库和百行征信的数据源存在少量交集，但绝大部分 前，2015年1月我国央行曾发文要求8家民营机构做好 不重合，未来两者存在数据互通的可能性。百行征 个人征信业务的准备工作，然而随着互联网金融整治的 信的数据源以互联网数据为主，数据采集维度更加 不断深化，此后并没有为其颁发个人征信牌照。
广泛，征信产品更加丰富，服务对象更加多元。其应 事实上，上述8家民营机构的准备工作与征信 用场景除传统的信贷领域之外，也在向生活服务领 市场的需求、政府监管的要求都存在一定的差距，普 域延伸。新的应用场景有助于拓展百行征信的市场 遍存在个人信息采集和使用不规范、业务经营范围
空间，提升用户体验度和忠诚度。
表1央行征信与百行征信的比较
征信机构
产品
核心数据来源
数据采集范围服务对象
商业银行、农村
rrvA容部岛份信自
央行
个人信用信息提示、
信用社等传统 ② 个人基础信1、^婚姻、居住、职业等信息）征信
个人信用信息概要、
金融机构，相关 ③ 银行信贷记录(贷款记录、信用卡记录、资产商处业置银 行、农村信用社等 中心
个人信用报告三种信
用信息产品
国家机关和公 信息、保证人代偿信息、担保信息等）传统金融机构用事业单位
④ 公共事业记录(欠税记录、民事判决记录、强制执 行记录、行政处罚记录、电信欠费信息等）已推出个人信用报 ① 互联网金融数据（网贷平台负债和还款数据互联网搜索平 联网消费金融公司信贷互、联互
网金融从业机构（互
百行
告、信息核实核验、特
数据、第三方支付数据等）
征信
别关注名单三款个人
台、社交网络平 ② 互联网深度行为数据（电子商务交易数据、联网消费金融、网络小 台、电商平台、 网络贷社交 、P2P借贷、互联网银 有限
征信产品，近期计划 数据、航空旅行数据、游戏数据等）公司
推出反欺诈报告、反 互联网金融从 ③ 已实现互联网化的公共数据（学历证书数据行、、社 网络分期等）、共享经
欺诈评分、欺诈关系 业机构、第三方 保数据、公积金数据、失信名单等）济平台企业（金融共享、
图谱等产品数据服务机构④ 电信运营商数据
出行共享、空间共享、充
⑤ 互联网公开数据
电宝共享、闲置交易等）
三、个人征信市场的产业链概况
式，其产业链结构如图1所示。征信产业链上游是 互联网数据提供商，包括各类网贷平台、电商平台、 (一）个人征信市场的产业链结构
支付平台和社交平台等，它们在各自的业务中收集 百行征信在业务开展中主要采用互联网征信模
并存储了大量用户数据，并对这些数据进行初步的
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【个人征信】张晶，李育冬从百行征信看我M个人征信的市场化发展
清洗和标准化处理。位于中游的百行征信是整个征 信产业链的核心，它负责对分散在多家数据提供商 的信用数据进行采集、汇总、加工、分析和挖掘，继而 开发出信用报告、信用评分等多层次的征信产品和
数据服务商
r
服务供下游机构使用。产业链下游是网络信贷、消 费金融、共享经济、生活服务等多元化的应用场景， 相对于传统征信，更倾向于“小” “轻” “快”的信贷 业务。
场景应用
互联网金融从业机构
网络小贷P2P借贷互联网消费金融
互联网银行网络分期……消费金融从业机构持牌消费金融公司民营银行电器公司 ^_______汽车消费金融…… ^共享经济平台企业
金融共享出行共享空间共孪 充电宝共丰闲置文易……
个人征信机构
互联网巨头）<消费金融公司>
捷信招联中银 蚂蚁金服度小满金融
、京东金融……>^马上中原……^
信用数据.
I
Baihang Credit
百行征信
征信产品^I
r
网络小贷公司）f汽车金融公司>
一汽汽车金融佰仟金融 百度小贷二快小贷
)^苏宁小贷……>)^广汽汇理…… P2P借贷公司）f互联网银行^
陆金所拍拍贷 亿联银行微众银行 宜人贷……」^新网银行富民银行yJ
参股机构
中国互联网金融协会
芝麻信用腾讯信用 前海征信考拉征信 华道征信鹏元征信 中诚信征信中智诚征信
r
图1个人征信市场的产业链结构
(二）百行征信的数据服务商
信的部分数据接人机构如表2所示。百行征信和 其数据服务商之间呈现一种双向促进、协同发展 的态势。一方面，根据合作协议，接人机构作为百 行征信的数据提供者，有义务全面、准确、及时地 报送与个人信用相关的业务数据和历史数据，如 个人基本信息、借贷信息、失信记录等，极大地丰 富征信数据体系，打破征信市场的“数据孤岛”。 另一方面，接人机构作为百行征信的服务对象，从 中获取信用信息查询等征信产品和服务，可有效 应对多头借贷、中介欺诈、团伙欺诈等风险，全方 位提升自身在贷前审查、贷中管理、贷后预警等各 环节的风控能力。
表2
百行征信的部分数据接入机构
接入机构名称
百行征信自成立以来业务推广迅速，截至2019 年7月，已与976家机构签订了业务合作和信息共享 协议，合作机构涵盖互联网金融、消费金融、汽车金 融、金融科技等多个行业的领军企业，采集借款人数 逾6300万名、信贷账户数达1亿个[7]。此外，已与最 高人民法院执行局、三大电信运营商、中国银联等机 构确立合作关系，与全国公民身份证号查询服务中 心、学信网、公积金管理中心、社保中心等互联网化 的公共数据接洽合作事宜，在个人征信领域的公信 力和影响力日趋壮大。
根据互联网公开信息的不完全统计，百行征
机构分类综合互联网巨头网络小贷公司
蚂蚁金服、度小满金融、京东金融
重庆百度小贷、重庆三快小贷、重庆苏宁小贷、深圳中安信业小贷、吉安分期乐小贷、重庆西岸小贷、买单 侠、蝶金小贷、好易借、微粒贷、随行付、正合普惠、成都40多家小贷公司集体接人陆金所、拍拍贷、宜人贷、人人贷、玖富、微贷网、乐信、狐狸金服、网信普惠、信而富、合众e贷、桔子理财、你 我贷、51人品、和信贷、积木盒子、小贏网金、PPmoney、向上金服、广信贷、轻易贷、麦子金服、达人贷、爱投 金融、钱牛牛、洋钱罐、铜板街、汇中网、黄金钱包、铜掌柜、恒信易贷、极光金融、叮咚钱包、邦帮堂、挖财财 米、嘉石榴、百善金饭碗、小花钱包、中业兴融、乾贷网、博金贷、果儿金融、点融、融资易、麻袋财富捷信消费金融、招联消费金融、中银消费金融、马上消费金融、中原消费金融、苏宁消费金融、唯品金融、 国美金融、美家时贷一汽汽车金融、东风标致雪铁龙汽车金融、佰仟金融、广汽汇理、易鑫、美利金融、元宝365亿联银行、微众银行、新网银行、富民银行微神马、众联商务
P2P借贷平台
消费金融公司汽车金融公司
互联网银行金融科技公司
(三）百行征信的参股机构
借贷信息中介、网络小贷、消费金融、P2P借贷等多 种个人信贷从业机构。
先前开展个人征信业务准备的8家参股机构不再 单独从事个人征信业务，其原有个人征信业务将剥离， 并人百行征信，其他业务存续为数据或风控服务。这 8家参股机构可以说是个人征信业的霸主，在数据资 源、技术能力、征信产品等方面各具特色，如表3所示。
作为百行征信的发起人和控股股东，中国互联 网金融协会具备强大的社会公信力和丰富的行业资 源，可以为百行征信的数据体系建设提供坚实的基 础。其机构会员的数量超过500家，此外，在其开发 的互联网金融统计系统中，截至2019年7月，共有 300余家互联网金融从业机构报送数据8，涵盖网络
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【个人征信】张晶李育冬从百行征信看我国个人征信的市场化发展
表3百行征信的参股机构及其征信产品
参股机构
数据资源优势
核心产品与服务
芝麻信用
① 芝麻认证:通过姓名、身份证号、人脸识别、眼纹识别、生物特征等多种手段有效
支付宝用户的身份信息和支
地核实用户身份
付数据;淘宝和天猫的电商
② 芝麻分:按用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度量
交易数据和用户行为数据；
化用户的信用情况
蚂蚁金服的互联网金融数
③ 行业关S名单:收录客户在借贷逾期、套现、失信被执行、虚假交易、逾期未还车、
据；包含身份证、手机号、银
逾期未支付等各类场景下的违约行为
行卡、环境与设备的海量
④ 申请欺诈评分:对用户申请信息的欺诈风险进行量化评分
欺诈名单库
⑤ 欺诈信息验证:手机号、地址、银行卡、EMAIL和环境设备验证
QQ和微信用户的社交数据；
①
腾讯信用
财付通用户的支付数据;其 ②
他多种服务上聚集的庞大 ③
④ 用户
实名认证:核查用户姓名、身份证号、手机号、证券账户的一致性
人脸识别:利用OCR、人脸识别、活体检测技术进行比对信用评分:按履约、安全、财富、消费、社交五个指数量化用户的信用情况反欺诈产品:利用互联网数据鉴别欺诈用户
前海征信
① 好信度:按身份特征、履约能力、失信风险、消费偏好、行为特征、社交信用、成长
平安集团海量线下和线上用
潜力七个维度量化用户的信用情况
户的金融数据，涵盖保险、银
② 好信盗甲:利用前端侦测技术和后端规则引擎为机构用户提供整套反欺诈解决方案
行、信托、证券、基金、金融
③ 身份验证服务:利用人脸识别等生物识别技术，结合OCR技术，为客户提供端到
科技等多个金融领域
端的身份验证服务考拉信用分:按用户信用记录、履约能力、身份属性、社交关系、交易行为五个维 拉卡拉用户的便民、电商、金 ①
融数据;线下商户的日常经营 度量化用户的信用情况
② 考拉云智风控引擎系统:风险控制和反欺诈全周期信贷风控一站式服务平台数据① 个人征信评估：基于不同应用场景的个人信用评分服务，如房屋租赁的“猪猪
银之杰在金融相关领域积累
分”、汽车租赁的“车车分”、求职的“伯乐分”等
的业务数据；亿美软通在电
② CISP消费信贷信息共享平台：消费信贷领域的会员制同业征信服务平台，以“信
信业务领域积累的三大运营
息报送与查询同步并行”的方式实现个人信贷交易信息共享
商电信数据、移动商务数据；
③ 征信服务云平台：应用于贷前审查、贷中审核、贷后预警等环节的综合性征信服
新奥资本在能源领域积累的
务平台，提供个人征信报告、个人评分报告、职业背景调查、贷后预警、征信产品策
居民燃气数据
略、企业对接管理等应用服务① 身份认证:基于公安部公民身份信息、生物识别技术、银行身份信息的多维度身 份认证
个人反欺诈分析:依托个人反欺诈决策引擎，对用户身份信息、黑名单信息、风险 广泛接人了全国性和深圳的 ②
各类公共政务数据；已接入 信息、多头借贷等行为进行甄别超过1000家小贷和P2P机构③ 贷中风险监控:依托贷中风险监控引擎，对用户进行关键风险维度的实时监控
④ 用户画像:构建信息主体的多维度画像.为信贷、租赁、求职、婚恋等多个应用场 景提供评估参考
①
信用评分：将传统评分卡技术与机器学习建模技术有机融合，使用XGBoost、
GBDT,LR、PULearning等算法，建立申请评分模型、行为评分模型及催收评分模型
考拉征信
华道征信
鹏元征信
中诚信
征信
② 风险监控:利用大数据搜索与关联挖掘技术，对目标主体的信用变化和风险行为 进行动态监控
第三方互联网大数据，包括
③ 反欺诈服务:针对具体的应用场景提供解决方案，包括设备反欺诈、资料反欺诈、
身份、工商、司法、通信、消费、
交易反欺诈、团伙反欺诈等
设备等多维数据
④ 用户画像:通过关联图谱技术等挖掘潜在客户，构建用户画像，可广泛应用于用 户分群、精准营销等业务场景⑤ 万象智慧(ASmart)智能风控平台:强化了知识图谱、机器学习、人工智能、区块链 等技术在信用风险管理中的应用
中智诚征信
① 个人征信评分服务:利用个人信用活跃度、履约能力、信用历史、身份特质、信用
近80家P2P机构和消费金融
消费能力等信息建立信用评分模型
机构动态实时上传的欺诈黑
② 申请反欺诈服务:拥有海量的行业内黑名单匹配、实时更新的反欺诈规则流、中
名单；欺诈规则集达100余
文模糊匹配和分团规则算法等核心技术，帮助客户全面提升反欺诈能力
条，涵盖了黑名单比对、历史
③ 全国公民身份信息认证服务:被认证人的身份证号、姓名和照片进行比对认证
比对、逻辑校验、团伙校验、
④ 征信监控服务:对贷款申请人进行持续跟踪和监控,定期报送信贷账户的还款状
外部数据校验等类型
况和更新的信用评分
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【个人征信】
这8家机构大体分为三类：（1 )以互联网企业 为背景的信用服务机构，包括芝麻信用和腾讯信 用，其优势在于通过互联网平台积累了电商交易 数据、社交网络数据、互联网行为数据等海量大数 据资源。（2)以金融机构为背景的信用服务机构， 包括前海征信、考拉征信和华道征信，其优势在于 拥有较全面的金融综合牌照和较成熟的全局风控 经验，并积累了强相关度的金融属性数据。（3)老 牌信用服务机构，包括鹏元征信、中诚信征信和中 智诚征信，这三家机构具备资深的信用服务经验、 丰富的征信模型技术、良好的行业口碑，然而缺乏 直接、广泛的数据源，面临着一定的发展约束9。
从所使用的技术来看，8家机构都不同程度地 运用先进的大数据技术和机器学习算法等对信用评 分模型进行创新和探索。其信用产品各具特色，大 都涵盖身份认证、信用评分、风险监控、用户画像、反 欺诈服务等内容。鉴于百行征信定位为“市场化征 信机构”，意味着8家参股机构按照市场化原则自愿 上报数据，不存在强制性。不过，百行征信由中国互 联网金融协会牵头和控股，有望通过行政手段让其 他民营机构参与信息共享。
四、百行征信的核心竞争能力
(一）百行征信的产品优势
目前百行征信已成功研发并推出个人信用报 告、特别关注名单和信息核验平台三款个人征信产 品，自开放查询以来，累计查询量超过700万笔\"°]。 三款产品的主要功能如下：
(1)
个人信用报告。可查询个人在多家机的申请记录，按照风险定价原则反馈信贷产品的 额度和利率信息，检测个人资产质量的状态和还 款情况等。
(2)
特别关注名单。可识别潜在的信用风险人
群，防范多头借贷和恶意骗贷，且名单变量具有可解 释性，可引入用户的风控模型当中。
(3)
信息核验平台。含手机运营商多要素核验、银行卡多要素核验、灵活定制组合或专项核验等。
此外，百行征信正在利用先进的金融科技来丰 富自身的产品线，在2019年内与其参股股东共同开 发反欺诈报告、反欺诈评分、欺诈关系图谱等新产 品。随着征信应用场景的日趋丰富和市场化激励机 制的逐渐成熟，多层次的信用产品和服务必将成为 百行征信的发展趋势。
百行征信的产品相对于其他民营机构的同类型 产品具有明显的优势。其征信数据体系更丰富，数
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张晶，李育冬从百行征信看我闰个人征信的市场化发展
据提供商涵盖消费金融、汽车金融、网络借贷等多个 行业的领军企业，大量接人机构系首次对外共享信 贷数据，三大电信运营商和各类公共机构的数据也 在持续接人中。数据接人采用一站式方式，数据质 量管理贯穿数据接人的全过程，数据标准和格式更 加统一，数据的可靠性、准确性和实时性更强。同时 更加注重个人信息保护，数据源均经过严格、完备的 合规性授权管理。
(二）百行征信的技术优势
以大数据、云计算、区块链和人工智能为代表的 金融科技为百行征信的发展注人了新的活力，目前 百行征信正致力于数据中台的搭建，将其作为征信 数据的集成平台和共享中心，为上层业务和应用提 供数据和计算支撑[n]。数据中台的概念最早由阿里 巴巴提出，它是指利用大数据技术按照统一的标准 和口径对海量数据进行采集、存储、加工和计算\"2]。 利用数据中台可以对分散的征信数据源进行汇聚、 治理和统一，形成标准化的数据资产，匹配多元化的 业务需求和应用场景，与更多合作机构建立信用产 业生态链。
数据中台的基本结构如图2所示，它能提供的 主要功能如下：
业务身份信用用户R险
反欺诈
前认证
评分
_像
欺诈服务
其他
台
v yv yV yv yv y
数据
中台
计算与存储平台
N
分布式数据库分布式文件系统分布式计算框架
计
算
__离线汁算引擎流计算引擎机器学习引擎
__J
后台
全域数据源
业务数据库NoSQL日志文件外部数据爬虫数据实时数据其他
图2数据中台的基本结构
(1)数据汇聚:征信数据源具有多源、多样、多域 的特点，涵盖结构化数据、非结构化数据、离线数据、 实时数据、日志文件等。通过数据资源的规划、获 取、盘点、清洗、统一存储、汇聚链接等技术手段，对 征信数据进行融合打通和关联建模，形成清晰的数
构【个人征信】张晶,李育冬从百行征信看我国个人征信的市场化发展
据资产，提升数据资源的利用率。保已经过信息主体的明确授权，并且在授权范围内
(2) 数据治理:具体包括元数据和主数据整理、 用，使维护信息主体的合法权益。另一方面,需要对 数据质量管理、数据标准管理、数据安全管理、数据 生命周期管理等内容。利用元数据进行数据地图和 数据血缘分析;利用主数据提高征信大数据的质量； 对数据质量进行实时校验并报送数据污染;使用脱 敏技术对敏感信息进行授权访问以保证数据的安全 性;制定数据生命周期规则来处理过期数据等。
(3)
征信系统的技术防范措施进行定期检查和更新，从 技术上杜绝征信信息滥采滥用等数据安全隐患。
在百行征信成立的同时，我国个人信息保护相 关的政策法规也在确立当中。被称为“史上最严格 个人数据保护法案”的《欧盟通用数据保护条例
(GDPR)》已经在欧盟正式实施，它对个人用户在隐
私数据方面享有的权利（查阅权、被遗忘权、限制处 数据开发：主要包括标签管理、算法开发、模
型开发等内容。开发出标签库对用户、产品、机构、 信贷、营销等多个主题域进行标签提取，将其特征数
字化，为后续进行用户imi像和精准营销提供必要条 件；提供大数据征信中常用的机器学习算法，如 Logistic•回归、决策树分类算法、人工神经网络、深度 学习、支持向量机、随机森林、GBDT、集成学习等;基 于机器学习算法开发出申请评分、行为评分、催收评
分等多维度信用评分模型库。
(4) 数据服务:将数据开发的成果(标签、算模型等)封装成数据服务，构建数据API接口，以API 等方式向业务层提供通用的数据服务接口，业务层 在此基础上实现数据服务的个性化应用，开发出多 元化的征信产品和服务。这种方式可以实现数据服 务的复用，提升对征信业务需求的响应效率。
五、百行征信面临的挑战
(一）数据安全是百行征信的生命线
在大数据时代，个人信息是征信业发展所不可 或缺的数据资源。金融科技的应用提升了数据获取 和数据共享的效率，但在一定程度上也给数据安全 和信息保护带来了新的隐患。信息安全事故在互联 网行业屡有发生，违法违规使用个人信息的问题十 分突出。国家互联网应急中心发布的《2019年上半 年我国互联网网络安全态势》显示，随着移动互联网 和普惠金融的大力发展，出现了大量未经信息主体 授权或者超越授权范闱而采集、报送、查询、使用个 人信息的现象例如某些网站利用默认勾选的隐 私条款获得用户授权，或者以移动端为入口强制授 权和过度索权，甚至通过恶意软件、木马病毒、免费
WIFI等超范围收集个人信息。
百行征信的数据源涉及大量敏感且机密的个人 信息，这些信息的泄露、毁坏或丢失将对其业务造成 巨大损失，带来恶劣的社会影响甚至严重的法律后 果。确保信息主体的信息安全与合法权益是百行征 信必须承担的责任。一方面,应严格按照法规制度 和监管要求开展业务活动，在采集个人信息时要确
理权、数据移植权等)以及企业在处理个人数据时的 合规性要求作出了详尽的规定。目前我国相关部门
在适当借鉴GDPK的基础上，正加快推进我国《个人 信息保护法》的立法进程，平衡数据共享与信息保护 之间的关系，为个人征信业的规范化发展创造良好 的法律环境。
(二） 数据质量是百行征信健康发展的基石
百行征信的数据源是以大量、分散、多样、碎片化、 、
非结构化的互联网数据为主，普遍存在数据源格 式不统一、数据缺失多、数据接人成本高、数据整合难 度大等问题。解决数据质量问题是百行征信的当务 之急和长期健康发展的基础，在确保数据安全的同时 必须将数据质量管理贯穿于征信业务开展的全过程。
加强数据质量管理是百行征信和数据接入机构 的共同责任。至关重要的是应制定清晰、统一的数 据标准，明确接人机构的责任,对接人数据进行统一 归口管理。数据标准具体应考虑以下几个方面:一 是合规性,数据应满足央行的监管要求，符合信息安 全和个人信息保护方面的政策法规;二是可靠性，确 保数据从具备社会公信力和市场竞争力的机构获 得；三是完整性，减少数据缺失或空数据的情况；四 是准确性,避免出现异常或错误数据；五是一致性， 来自不同数据仓库分支的同一份数据应确保一致； 六是实时性，鉴于互联网平台的数据更替日新月异， 数据采集应达到小时或实时级别。
在技术方面,可利用Hadoop等大数据技术对分 散在不同数据服务机构、碎片化的底层数据进行分 布式加工处理，形成完整的全局信息，并利用数据中 台进行数据标准化处理和数据质量的实时校验。
(三） 市场化运营是百行征信可持续发展的动力
不同于行政机构或公益组织，百行征信定位为“市场化征信机构”，高效的运作和稳定的盈利是其 可持续发展的重要保证。
百行征信致力于与广大互联网金融从业机构之 间建立信用信息共享机制，打破“数据孤岛”，从而降 低信贷业务的交易成本，提升个人征信市场的效 率。鼓励数据服务商积极共享和更新信用数据，除
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法【个人征信】张晶,李育冬从百行征信看我国个人征信的市场化发展
运用行政力量之外，应充分利用市场化激励机制。 征信数据是一种有价值的无形资产，但如何衡量其 参考文献：
市场价值目前仍没有定论。可考虑从征信数据的使 [1] 陈剑.我国已建成世界上规模最大的金融信用信息数据
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现自动化、公平化的激励>]。
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信息共享机制，有助于解决互联网征信领域的“数据 www.baihangcredit.com/news/news_20.html.孤岛”和多头借贷问题。它也树立了征信业个人信 [11 ]百行征信.数据质量、数据安全与数据中台研讨会顺利召 息保护的新标杆，为互联网营商环境的规范化发展 开[EB/0L]. (2019-03-29) [2019-06-30].https://www.
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务，实现个人征信的全覆盖，为建设良好的社会信用 [J].征信，2019(8):26-32.
环境作出贡献。
(责任编辑:杨德怀）
Study on the Market-oriented Process of China9 s Personal Credit Reporting
Industry from the Perspective of Baihang Credit Co. Ltd
Zhang Jing12, LI Yudong1
(7. Shanghai Business School, Shanghai 201400, China; 2. TEHUA Postdoctoral Programme,
Beijing 100029^ China)
Abstract： The establishment of Baihang Credit Co. ltd. symbolized that the market-oriented process of China? s
personal crediting industry has entered a new stage, which formed an important supplement to the Credit Reference Center of PBOC. This paper discussed the current situation and market-oriented development of Baihang Credit from the perspective of its market environment, industry structure, industrial chain structure, core competitiveness, and potential challenges, thus providing beneficial enlightenment to the growing personal crediting industry.
Key words: personal crediting; market-oriented development of credit reporting ; risk control; big data; personal information protection
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