金融机构征信

金融机构征信（精选8篇）

金融机构征信 篇1

单选题（每题1分，共30分，请选择正确答案代码、填写在括号内）1、2011年4月15日，T+1项目正式投产，个人征信系统现已具备支持商业银行在信贷业务发生变化之日的___报送数据的能力。（）

A、当日，B、次日，C、5日内，D、15日内。正确答案：B；《关于转发<中国人民银行征信中心个人征信系统数据采集方式改进工作的通知>的通知》（银冀征信中心[2011]6号）、附件第1页第10行；岗位类型[ACD];试题类型：单选。

2、个人信用信息基础数据库系统采用多级用户管理，各级用户管理员只能对___和直属下级用户管理员进行管理，不能越级管理。（）

A、信息查询员，B、数据上报员，C、本级普通用户，D、直属下级用户管理员。正确答案：C;转发《中国人民银行关于印发<个人信用信息基础数据库数据报送管理规程（暂行）>和<个人信用信息基础数据库金融机构用户管理办法（暂行）>的通知》的通知（银石发[2005]76号）第9页第14条；岗位类型[ABCD];试题类型：单选。

3、个人认为信用报告中的信息存在错误、遗漏的，可以提出异议申请。提出异议申请时，应提供本人有效身份证件原件、本人有效身份证件复印件、并填写___。（）

A、本人有效身份证件原件，B、本人有效身份证件复印件，C《个人信用报告异议申请表》，D、其他。

正确答案：C;关于印发企业及个人异议处理业务规程的通知（银冀征信中心[2013]31号）第13页第5条；岗位类型[ABCDE];试题类型：单选。

4、从事信贷从业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_____。（）

A、事先告知信息主体，B、事先取得信息主体的口头同意，C、事先取得信息主体的书面同意，D、事先取得信息主体的口头或书面同意。

正确答案：C；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第29条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：单选。

5、金融信用信息基础数据库查询服务收费标准由_____规定。（）

A、运行机构，B、国务院征信业监督管理部门，C、国务院价格主管部门，D、各省级价格主管部门。

正确答案：C；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第31条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：单选。

6、客户到商业银行提出个人基本信息的在线更新申请，下列属于商业银行必须审核的申请资料的是___。（）

A、如实填写《个人基本信息在线更新申请表》，B、信用卡，C、工资收入证明，D、居委会证明信。正确答案：A；《转发<中国人民银行征信中心关于开通个人征信系统身份信息库相关功能的通知>的通知》（银冀征信中心[2011]8号）、附件第4页第3行；岗位类型[CD];试题类型：单选。

8、身份信息库提供了个人基本信息的在线新增、删除和___功能。（）A、提示，B、警示，C、更新完成提醒，D、更新情况查询。正确答案：D；《转发<中国人民银行征信中心关于开通个人征信系统身份信息库相关功能的通知>的通知》（银冀征信中心[2011]8号）、附件第2页第8行；岗位类型[CD];试题类型：单选。

9、金融机构征信备案工作坚持___管理原则。（）A、属地，B、分级，C、系统，D、差别。正确答案：A；《关于规范金融机构征信备案制度的通知》（银石征信 [2013]13号）、第2页第5行；岗位类型[ABC];试题类型：单选。

11、信用信息主体权益中的救济权包括_和_两种方式。（）

A、行政救济、协商解决，B、民事救济、协商解决，C、司法救济、民事救济，D、行政救济、司法救济。正确答案： D；《征信工作实物》、第62页第4段第3行；岗位类型[ABCD]；试题类型：单选。

12、信息使用者违反《征信业管理条例》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_____对个人处1万元以上5万元以下的罚款。（）

A、银行业监督管理委员会，B、国务院征信业监督管理部门或其派出机构，C、法院，D、征信中心。

正确答案：B；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第42条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：单选。

13、采集个人信息___经信息主体本人同意，未经本人同意_采集。（）A、应当不得，B、不用不得，C、应当可以，D、不用可以。正确答案：A；出题依据：中华人民共和国国务院令[第631号]、第7页3行;岗位类型[ABCD]；试题类型：单选。出题依据：中华人民共和国国务院令[第631号]、第7页3行;岗位类型[ABCD]；试题类型：单选。

15、信息提供者违反《征信业管理条例》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个人处_____的罚款。（）

A、1万元以下，B、1万元以上10万元以下，C、1万元以上5万元以下，D、10万元以上。正确答案：C；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第41条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：单选。

16、2008年5月，征信中心在___成立。

（）A、北京，B、上海，C、天津，D、广州。正确答案：B；《征信工作实物》、第67页第3段第4行；岗位类型[ABCDE]；试题类型：单选。

17、信息提供者向征信机构提供___，应当事先告知主体本人。（）

A、个人不良信息，B、企业不良信息，C、个人信贷信息，D、企业信贷信息。正确答案：A；出题依据：中华人民共和国国务院令[第631号]、第7页15行;岗位类型[ABCD]；试题类型：单选。

19、企业和个人信用报告主要由信用报告头、信用报告主体、___三部分构成。（）A、信用报告说明，B、信用报告附加，C、免责条款，D、信用报告明细。正确答案：A；《征信工作实物》、第90页倒数第1段第1—2行；岗位类型[ABC]；试题类型：单选。

20、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《征信业管理条例》规定，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，可对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处___的罚款。（）

A、1万元以上10万元以下，B、1万元以上5万元以下，C、1万元以下，D、10万元以上。正确答案：A；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第40条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：单选。

21、个人征信系统采用多级用户体系，用户分为各级__和普通用户两种。（）

A、用户管理员，B、普通用户，C、特殊用户，D、其他用户。正确答案：A;转发《中国人民银行关于印发<个人信用信息基础数据库数据报送管理规程（暂行）>和<个人信用信息基础数据库金融机构用户管理办法（暂行）>的通知》的通知（银石发[2005]76号）第7页第5条；岗位类型[ABCDE];试题类型：单选.22、客户到商业银行提出个人基本信息的在线更新申请，下列属于商业银行必须审核的申请资料的是___。（）

A、本人有效身份证件的原件及复印件，B、信用卡，C、工资收入证明，D、居委会证明信。

正确答案：A；《转发<中国人民银行征信中心关于开通个人征信系统身份信息库相关功能的通知>的通知》（银冀征信中心[2011]8号）、附件第4页第3行；岗位类型[CD];试题类型：单选。

23、个人征信系统采用多级用户体系，用户分为两种：各级用户管理员和__。（）

A、用户管理员，B、普通用户，C、特殊用户，D、其他用户。正确答案：B;转发《中国人民银行关于印发<个人信用信息基础数据库数据报送管理规程（暂行）>和<个人信用信息基础数据库金融机构用户管理办法（暂行）>的通知》的通知（银石发[2005]76号）第7页第5条；岗位类型[ABCDE];试题类型：单选。

24、企业、个人征信系统备案工作坚持管理原则。（）A、当地，B、部门，C、属地，D、上级行。正确答案：C;关于规范金融机构征信备案制度的通知（银石征信[2013]13号）第2页第5行；岗位类型[ABCD];试题类型：单选。

26、数据异常情况核查与解决工作可分为核查发起、查找原因、___、整改4个阶段开展。（）

A、说明情况，B、制定解决方案，C、查找错误，D、下发通知。正确答案：B；《转发<关于进一步加强征信系统数据异常情况核查与解决管理的通知>的通知》（银冀征信中心[2012]15号）、附件第1页倒数第5行；岗位类型[BC];试题类型：单选。

27、国家设立_____，为防范金融风险、促进金融业发展提供相关信息服务。（）

A、金融信用信息基础数据库，B、应收账款融资服务平台，C、征信管理部门，D、金融稳定部门。

正确答案：A；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第27条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：单选。

28、金融信用信息接触数据库为_____ 提供查询服务。（）

A、信息主体和取得信息主体本人口头同意的信息使用者，B、征信机构，C、信息提供者，D、信息主体和取得信息主体本人书面同意的信息使用者。

正确答案：D；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第28条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：单选。

30、各级金融机构的个人征信系统管理员、普通用户发生变更时，要于___个工作日内向当地人民银行征信管理部门备案。（）。A、2，B、3，C、4，D、5。正确答案：A；《关于规范金融机构征信备案制度的通知》（银石征信 [2013]13号）、第2页第9行；岗位类型[AC];试题类型：单选。

判断题（每题1分，共30分，正确填写√，错误填写Ⅹ）

1、按照《个人信用信息基础数据库金融机构用户管理办法（暂行）》规定，信息查询员由金融机构负责个人贷款、贷记卡和准贷记卡审核、风险管理的业务和管理人员担任。（）正确答案：对;转发《中国人民银行关于印发<个人信用信息基础数据库数据报送管理规程（暂行）>和<个人信用信息基础数据库金融机构用户管理办法（暂行）>的通知》的通知（银石发[2005]76号）第8页第9条；岗位类型[ABCD];试题类型：判断。

2、金融机构不用对不符合回复要求的异议信息重新核查和回复。（）

正确答案：错；关于印发企业及个人异议处理业务规程的通知（银冀征信中心[2013]31号）第15页第17条；岗位类型[ABCDE];试题类型：判断。

3、个人信用信息基础数据库中金融机构用户管理员可以随意修改各用户的基本信息。（）正确答案：错;转发《中国人民银行关于印发<个人信用信息基础数据库数据报送管理规程（暂行）>和<个人信用信息基础数据库金融机构用户管理办法（暂行）>的通知》的通知（银石发[2005]76号）第9页第21条；岗位类型[ABCD];试题类型：判断。

5、征信机构或者信息提供者自收到异议之日起30日内进行核查和处理，并将结果书面答复异议人。（）

正确答案：错；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第25条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：判断。

6、各金融机构要加强对数据报送流程各个环节的安全管理，征信系统用户设立后要2日内修改密码，不得使用初始密码。（）正确答案：错；《关于转发<中国人民银行征信中心关于进一步加强征信安全管理的通知>的通知》（银冀征信中心[2009]5号）、附件第2页第8行；岗位类型[ABC];试题类型：判断。

7、信用交易信息是征信系统的核心信息，是企业和个人在信贷交易过程中形成的反映其既往还款金额和还款时间的信息。（）正确答案：错；《征信工作实物》、第76页第4段第1行；岗位类型[ABCDE]；试题类型：判断。

9、征信系统人员身份标识录入及报送规则中，关于少数民族姓名，如果姓名超过32个字节，则只填写姓名的前32个字节的汉字。（）正确答案：错；《转发<中国人民银行征信中心关于印发《征信系统人员身份标识录入及报送规则》的通知>的通知》（银冀征信中心[2009]2号）、附件第3页第15行；岗位类型[BCD];试题类型：判断。

10、金融机构根据工作需要，需新增总部级用户管理员时，应先向征信服务中心提出书面申请，征信服务中心根据需要为该机构增加新的总部级用户管理员。（）

正确答案：对;转发《中国人民银行关于印发<个人信用信息基础数据库数据报送管理规程（暂行）>和<个人信用信息基础数据库金融机构用户管理办法（暂行）>的通知》的通知（银石发[2005]76号）第9页第13条；岗位类型[ABCDE];试题类型：判断。

11、目前可以申请接入征信系统的机构必须是由国务院银行业管理机构批准的可以经营企业或个人信贷业务的金融机构总部，以及相关国家政策批准的机构。（）

正确答案：对；《征信工作实物》、第86页第3段第1—2行；岗位类型[ABCE]；试题类型：判断。

13、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，可以检查所有信息系统。（）正确答案：错；出题依据：中华人民共和国国务院令[第631号]、第12页13行;岗位类型[ABCD]；试题类型：判断。

14、各商业银行应积极受理信息主体提出的个人基本信息更新申请。（）正确答案：对；《转发<中国人民银行征信中心关于开通个人征信系统身份信息库相关功能的通知>的通知》（银冀征信中心[2011]8号）、附件第2页第17行；岗位类型[ACD];试题类型：判断。

15、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，收费标准由运行机构自行规定。（）

正确答案：错；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第31条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：判断。

16、除法律法规及中国人民银行另有规定外，银行业金融机构不得向境外提供境内个人金融信息。（）

正确答案：对；出题依据：中国人民银行关于银行业金融机构做好个人金融信息保护工作的通知（银发[2011]17号）、第六条;岗位类型[ACD]；试题类型：判断。

18、征信数据质量考核中，对数据质量优秀的机构和表现突出的个人进行发文表扬，对表现突出的个人发奖金。（）正确答案：对；《征信工作实物》、第81页第4段第6—7行；岗位类型[ABC]；试题类型：判断。

19、使用个人金融信息时，应当符合收集该信息的目的，不得进行以下行为。（）

A、出售个人金融信息，B、向本金融机构以外的其他机构和个人提供个人信息，但为个人办理相关业务所必需并经个人书面授权或统一的，以及法律法规和中国人民银行另有规定的除外，C、在个人提出反对的情况下，将个人金融信息用于产生该信息意外的本金融机构其他营销活动，D、采集个人财产信息。

正确答案：ABC；出题依据：中国人民银行关于银行业金融机构做好个人金融信息保护工作的通知（银发[2011]17号）、第四条;岗位类型[ACD]；试题类型：判断。

20、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。（）正确答案：对；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第29条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：判断。

22、商业银行应用个人征信系统维护下级机构信息的功能时，应核实下属机构的相关信息，机构名称应与金融许可证上的简称保持一致；金融许可证上没有简称的，应以该机构向人民银行行文时使用的规范简称为准。正确答案：对；《关于转发<中国人民银行征信中心关于开放个人征信系统机构信息维护新增功能的通知>的通知》（银冀征信中心[2009]16号）、附件第2页第6行；岗位类型[AC];试题类型：判断。

23、接入征信系统机构应当遵守征信系统关于数据质量、合规使用等方面的规定，并按照国家有关规定缴纳征信查询服务费。正确答案：对；《征信工作实物》、第88页第2段第1—2行；岗位类型[ABC]；试题类型：判断。

24、机构注销基本户，已发出的机构信用代码证需要收回。（）

正确答案：错;关于转发《中国人民银行征信管理局关于<印发机构信用代码系统操作手册>的通知》的通知（银石征信[2012]29号）第47页第12行；岗位类型[ABCDE];试题类型：判断。

25、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《征信业管理条例》规定，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，可由国务院征信业监督管理部门或者其派出机构做出刑事或者民事处罚。（）

正确答案：错；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第40条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：判断。

26、征信机构或者信息提供者自收到异议之日起15个工作日内进行核查和处理，并将结果书面答复异议人。（）

正确答案：错；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第25条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：判断。

28、商业银行审核个人贷款申请时，可以向个人信用信息数据库查询个人信用报告。（）正确答案：对；中国人民银行令（[2005]第3号）、第3章第12条；岗位类型[ABCD];试题类型：判断。

29、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。（）

正确答案：对；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第18条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：判断。

30、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。（）

正确答案：对；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第20条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：判断。多选题（每题2分，共40分，请选择正确答案代码、填写在括号内，多选和少选均不得分）

1、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。（）

A、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，B、对信息主体的行政处罚信息，C、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，D、国务院征信业监督管理部门规定的其他不良信息。

正确答案：ABCD；出题依据：中华人民共和国国务院令[第631号]、第18页10行;岗位类型[ABCD]；试题类型：多选。

2、中国人民银行及其地市中心支行以上分支机构受理投诉或发现银行业金融机构可能未履行个人金融信息保护义务的，可以依法进行核实，认定银行业金融机构存在违规行为的，或存在其他未履行个人金融信息保护义务情形的，可以采取以下处理措施。（）

A、约见高管人员谈话，要求说明情况，B、责令银行业金融机构限期整改，C、在金融系统给予通报，D、建议银行业金融机构对直接负责的高级管理人员和其他直接责任人员依法给予处分，E、涉嫌犯罪的，依法移交司法机构处理。

正确答案：ABCDE；出题依据：中国人民银行关于银行业金融机构做好个人金融信息保护工作的通知（银发[2011]17号）、第十条;岗位类型[ACD]；试题类型：多选。

4、信息使用者应当_____。（）

A、按照与个人信息主体约定的用途使用个人信息，B、不得用作约定以外的用途，C、不得未经个人信息主体同意向第三方提供，D、应取得信息主体书面同意并约定用途。

正确答案：ABCD；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第20条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：多选。

5、征信系统向金融机构提供的产品和服务一般分为几大类。

（）A、数据类，B、外包类服务，C、咨询和解决方案类，D、工具类。正确答案：ABCD；《征信工作实物》、第89页第5段第1-2行；岗位类型[ABCE]；试题类型：多选。

7、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《征信业管理条例》规定，违法提供或者出售信息的，采取的处罚措施包括_____。（）

A、对单位处5万元以上50万元以下的罚款，B、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，C、有违法所得的，没收违法所得，D、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。

正确答案：ABCD；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第40条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：多选。

8、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《征信业管理条例》规定，因过失泄露信息，采取的处罚措施包括_____。（）

A、对单位处5万元以上50万元以下的罚款，B、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，C、有违法所得的，没收违法所得，D、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。

正确答案：ABCD；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第40条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：多选。

10、下列哪些主体查询金融信用信息基础数据库。（）

A、评级机构，B、信息主体，C、取得信息主体本人书面同意的信息使用者，D、法律规定的国家机关。

正确答案：BCD；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第28条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：多选。

11、个人征信系统采用多级用户体系，用户分为各级__和__两种。（）A、用户管理员，B、普通用户，C、特殊用户，D、其他用户。

正确答案：A、B;转发《中国人民银行关于印发<个人信用信息基础数据库数据报送管理规程（暂行）>和<个人信用信息基础数据库金融机构用户管理办法（暂行）>的通知》的通知（银石发[2005]76号）第7页第5条；岗位类型[ABCDE];试题类型：多选.14、企业法定代表人提出异议申请的，应提供、原件供查验，同时填写《企业信用报告异议申请表》。（）

A、本人有效身份证件原件，B、企业的其他证件，C、组织机构代码证，D、企业贷款卡。正确答案：A、B;关于印发企业及个人异议处理业务规程的通知（银冀征信中心[2013]31号）第4页第五条；岗位类型[ABCDE];试题类型：多选。

15、全国统一的企业和个人征信系统建设牢牢坚持“_,_”的原则。（）A、立足金融，B、确保准确，C、服务社会，D、服务金融。正确答案：AC；《征信工作实物》、第69页第4段第3行；岗位类型[ABCE]；试题类型：多选。

16、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《征信业管理条例》规定，因过失泄露信息，采取的处罚措施包括_____。（）

A、对单位处2万元以上20万元以下的罚款，B、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5万元以下的罚款，C、有违法所得的，没收违法所得，D、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。

正确答案：CD；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第40条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：多选。

18、征信业务，是指对企业、事业单位等组织的信用信息和个人的信用信息进行_____，并向信息提供者提供的活动。（）A、采集，B、整理，C、保存，D、加工。

正确答案：ABCD；征信业管理条例（中华人民共和国国务院令[第631号]）第2条；岗位类型[ABCDE]；试题类型：多选。

19、自2011年起，个人征信系统地方性金融机构数据质量量化考评时点月由原来的每年3月、6月、9月、12月，调整为每年的___。（）A、1月，B、4月，C、7月，D、10月。正确答案：ABCD；《转发<中国人民银行征信中心关于个人征信系统地方性金融机构数据质量量化考评时点调整的通知>的通知》（银冀征信中心[2011]4号）、第1页第7行；岗位类型[AC];试题类型：多选。

20、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《征信业管理条例》规定，有下列哪些行为的，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，可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。（）

金融机构征信 篇2

目前，各国有商业银行、股份制商业银行的分支机构已通过人民银行各分行或省会中心支行的金融城市网，连接到人总行的征信系统中，实现了信贷信息的查询和上报，但微小金融机构因成立较晚且数量众多，大部分分布在各地市和县上，接入省会行的金融城市网会受到央行各分行、省会中支金融城市网接入端口数量的限制，不能享受到央行征信系统提供的便利，为此笔者就微小金融机构接入央行征信系统的方式提出建议。

一、接入方式描述

微小金融机构通过宽带接入互联网，央行在互联网上架设征信系统Web服务器，以供微小金融机构查询信用信息和信贷信息。

二、网络拓扑结构

微小金融机构接入央行征信系统的网络拓扑结构如图1所示。

三、该接入方式的优点

（一）经济实惠

目前互联网已普及到各个角落，微小金融机构接入互联网要比接入各省会的金融城市网更方便更灵活，所需的成本要低得多。以石嘴山市为例，目前共有村镇银行3家，小贷公司26家，共29家小微金融机构。这29家机构分布在3个区县，如果用宽带联网，每年租用2 M宽带的费用为700元，也不用添加其他网络设备;如果要用专线连接，2 M专线的年租金为18 000元，同时还要添置路由器、交换机等网络设备。后者的联网成本是前者的25.7倍以上。

（二）方便快捷

随着经济的发展和金融体制的改革，还会有更多的微小金融机构诞生，这些机构都有查询信用报告的需求。从科学发展的角度，利用互联网既可以充分利用现有的网络资源，又可减轻各省会城市金融城市网的压力，也不会占用现有城市网的带宽，并且各商业银行和小微金融机构通过不同的通道访问，可分散网络流量，避免造成网络瓶颈的出现。

四、该接入方式存在的问题和解决的办法

（一）信息安全问题

人民银行业务网接入互联网后，存在着网络安全问题，可采用在网络边界处安装硬件防火墙，通过设置严密的访问控制规则，有效隔离互联网用户对人民银行业务网的访问，阻止非授权用户对人行征信系统Web服务器的访问。

（二）用户管理问题

人行根据各微小金融金融机构的申请，为各小微金融机构开设用户并设置口令，通过年检的方式，每年对用户的有效性进行审核，在年检审核通过后核发新的口令。年检审核不能通过的，注销其用户。

（三）用户身份验证问题

为每个合法的金融机构用户核发用户Key，通过验证用户Key进一步对用户身份进行验证，只有通过用户Key验证后，才最终确定为合法的金融机构用户，才可登录信贷Web服务器进行查询。

规范授信机构行为与完善征信立法 篇3

一、授信机构存在的问题

以商业银行为例，授信机构目前存在的问题主要有：

（一）开展授信活动时，未能充分告知信用使用人授信条件和成本等

这种情形在个人信贷活动中十分常见。目前商业银行都大力发展针对个人的消费信贷，彼此之间的竞争也十分激烈，例如信用卡业务。因此就出现了许多不规范的行为，其中就包括不充分告知授信条件和授信成本。信用合同通常是由商业银行提供的格式合同，由于个人在专业知识方面并不及金融机构，面对庞杂的信用合同条款，个人并不可能完全清楚其中具体包括哪些内容、代表什么意义，然而在商业银行工作人员的宣传鼓动下，甚至是对一些重要内容的过分夸大或避而不谈，个人就很可能接受超乎自己信用能力或与自己理解并不完全相同的信用合同。随后，个人按照自己的理解履行合同，但形成了不良信用记录，个人对此提出异议。

（二）授信条件发生变化时，未能及时告知信息主体

许多商业银行在授信条件发生变化时，如由于银行系统升级导致还款日期变化，或利率发生变化同时导致还款金额发生变化，未能及时告知信息主体，导致形成不良信用记录，信息主体对此提出异议。

（三）不能及时、准确、完整地提供信息

尽管人民银行发布的部门规章要求商业银行及时、准确、完整的报送信息，但许多商业银行仍不能完全做到，其中既有主观原因，如对数据库的积极作用认识不充分或不愿意报送正面信息等，也有客观原因，如硬件配套设施跟不上等。但无论如何，这些都在一定程度上影响了数据库的数据质量。

（四）异议信息处理效率不高

面对信息主体提出异议申请，商业银行的核查效率不高，即便发现是错误信息，也不能尽快甚至不愿意更正并重新报送。

（五）不能正确使用信用报告

商业银行在参考使用信用报告以做出授信决定时，不能正确使用信用报告中的不良信用记录，影响信息主体取得信贷。

二、规范目的

规范授信机构的与征信活动相关行为是十分必要的，其目的在于：

（一）改善数据质量

授信机构与信息主体开展信用交易，并将相关信息报送数据库，作为信息提供者，授信机构最了解信用交易的真实情况，知道数据是否真实准确，并通过提高其认识可及时更新和更正信息，从而有效改善数据质量。

（二）保护信息主体合法权益

对于信息主体而言，有问题的数据会在一定程度上对其合法权益造成侵害，例如不能正常取得贷款等等，而且随着信用报告应用范围的扩大，对信息主体各方面社会活动都会产生影响。因此，规范授信机构行为，改善数据质量，对于保护信息主体合法权益十分必要。此外，规范授信机构行为，还可以避免信息主体过度负债，促进社会信用经济的健康发展

（三）解决信息不对称，实现公平征信

征信的根本目的在于解决信用交易中的信息不对称，即对于授信机构而言的信息不对称，以防范信用风险。但是，信用交易中的信息不对称是双向的，还包括对于信息主体而言的信息不对称。解决这一方面的信息不对称就是要实现公平征信，确保信息真实，以有效防范信用风险。

三、国外相关经验

从世界上其他征信市场来看，从法律层面规范授信机构的行为是十分普遍的做法，尤其以征信市场最发达的美国为代表。美国征信业相关成文法有近20部，并主要分为两类，其中一类就是规范授信机构行为的法律，如《诚实借贷法》、《平等信用机会法》、《公平信用账单法》等。其目的在于保证信用信息能够真实反映信用交易中的信用消费者偿还债务的有关情况，防止授信机构盲目或欺诈性发放信用工具，致使消费者非出于真实意愿与之开展信用交易，并由此形成不准确的信用信息，从而保护信用交易中的信用消费者。这些立法实践对于我国征信立法而言，具有很大的借鉴意义。

（一）美国的消费信贷法律制度

消费信贷在国外已有一百多年的发展历史，在发达国家已发展成相当成熟的一个行业，是联系生产制造业、商品零售业、银行保险业和证券业的桥梁。目前，世界上消费信贷最发达的国家是美国。截止2005年1月，消费信贷余额是21289亿美元。在消费信用领域，美国1968年就制定了《消费信用保护法》（Consumer Credit Protection Act），并经多次修改，增补《公平信用报告法》（Fair Credit Reporting Act）(1970)、《公平信用账单法》(Fair Credit Billing Act)(1974)、《平等信用机会法》（The Equal Credit Opportunity Act）等法律，对消费者的权利作了许多具体的规定。如《消费信用保护法》的第一编“诚实借贷法”(The Truth in Lending Act)要求向消费者提供信贷的债权人在提供信贷以前公开信贷的重要条件，特别是信贷的费用；还要求在广告中以及在与个人之间的交易中公开交易条件。《公平信用报告法》规定了信用报告机构提供信用报告的内容和规则以及信用报告机构违反该规则的法律责任。《公平信用账单法》要求债权人规定结账程序以便消费者按此程序进行结账并对账单中的错误提出申诉，并要求债权人对此做出解释或予以纠正。《平等信用机会法》禁止在提供信贷时因性别或婚姻状况予以歧视。

（二）英国的消费信贷法律制度

1974年英国制定了《消费信用法》，这部法律是对消费者与商家和金融机构的信用交易进行规制的法律。该法明确规定此时消费信用的信用授与者要由公正交易长官办理执照并进行监督。这是一部为保护消费者而制定的新的法律制度。也就是说，该法不仅对以金钱信贷的形式进行信用授予的企业如银行、贷款者进行规制，而且也对以物品的分期付款销售而进行信用授予的商家进行规制，换言之，该法是对以金钱信贷的形式进行信用授予和以物品供给的形式进行信用授予进行综合性规制的法律。

（三）日本的消费信贷法律制度

日本在1972年修改了其《割赋贩卖法》，即分期付款销售法，该法规制的交易种类有以下两种：一是分期销售；二是贷款融资销售。该法的目的在于保护消费者。其第一条规定：“这部法律是为了使与分期销售有关的交易公正化、为了使之健全地发展，对购入者等利益进行保护，并且为了使商品的流通顺利进行，从而促进国民经济的发展。”

（四）各国消费信贷法律制度的比较

在对以上各国消费信用立法进行比较中，可以看出其共同的观点就是，从保护消费者的利益出发，并以此为立法指导思想，对消费信贷交易进行规制。如1968年制定的美国联邦《消费信用保护法》对信用条件的披露进行了立法，其目的就是保障消费者能够在信用交易中做出正确选择。在保护消费者的基础上，为了达到确立消费者信用交易秩序与促进各种信用企业间的竞争的目的，对信用费、财务费用进行统一的表示并通过立法的形式加以法定化。作为联邦法的消费信用法律规制，与在私法领域的对当事者的利益进行调整的消费者保护不同，对请求金额内容的明确化和统一化进行了强行规制。在综合性的消费信用立法中，一般都规定了以下内容：第一，信用授与者对于消费者应递交统一的明白易懂的书面文件形式的申请书、合同书，这样规定，可以保证消费者对进行信用授与的条件进行比较，来选择接受对于自己最有利的银行提供的信用授与。第二，规定信用提供者不能强制消费者接受信用交易条件。第三，对于债权人的权利给予了适当的限制，目的在于保护消费者利益。第四，对信用授与者披露其信用交易条件的方式进行规制。

四、对完善我国征信立法的建议

我国在完善征信立法过程中，应当考虑对授信机构的与征信活动有关的行为进行规范，明确其应当履行的相关义务，主要包括：

（一）信息披露义务

该义务的主要内容是要求授信机构在授信活动的各个环节，包括授信机构通过有关商业广告进行宣传信贷产品时，在与消费者订立消费信贷合同过程中，以及使用消费者个人信息过程中，授信机构应该向消费者公开有关交易条件、交易费用以及个人信息等内容，以便于消费者了解各授信机构提供的信贷交易条件的优劣，做出最有利于自己的选择。主要包括：1、在开展授信业务时，披露授信条件和成本；2、做出不予授信的，披露所依据的信用报告及其来源；3、在授信条件变化时，及时告知信用使用人；4、在形成不良信用记录时，及时告知信用使用人。

信息披露的要求包括：充分、及时、易于理解。充分是对披露内容的要求；及时是对披露时效的要求；易于理解是对披露实效的要求。

（二）数据核实义务

该义务的主要内容是要求授信机构树立数据质量保障意识，在根据相关规定向数据库报送数据时，进行充分的信息核实，特别是身份信息的核实，从而避免数据库在信息整合时产生问题。同时，要进一步明确并强化其异议信息的核查义务要求，不得推诿或变相免除自身义务，如不更正信息而建议信息主体提交异议声明。

（三）规范使用信用报告义务

该义务的主要内容是要求授信机构正确使用信用报告，对于信用报告中的不良信用记录要综合判断。特别是在向借款申请人说明时，要正确表明信用报告的作用。

金融机构征信 篇4

[案情] 近来，杭州出现一起“一美元的个人信用官司”，引起了媒体和社会大众的关注。2003年9月24日，沈某按照银行的催款单，提前一天归还了其在工行国际牡丹卡（Visa国际组织成员卡）上的透支款14美分。但一个月后，工行杭州市羊坝头支行（以下简称工行）给沈某寄送的对账单表明，其是在银行规定的欠款归还日期9月25日之后的26日方才归还其透支款的，并因此认定其恶意透支，扣罚沈某滞纳金1美元。沈某事后与工行联系，工行承认系自身记账工作存在错误，并退还了误扣的1美元。但沈某认为，工行的这一行为已经给自身造成了错误的不良信用记录。作为补救措施，沈某要求工行向Visa国际组织总部及Visa组织各中国区域会员银行（广东发展银行等6家银行）做出书面的更正、道歉启示。除此之外，沈某还依据《浙江省实施《消费者权益保护法》办法》第52条规定，要求工行另行支付1美元，以作为侵害其信用的赔偿。经审理，一审（2005年4月）、二审（2005年7月）法院均以工行已经更正错误信息，并已退还多收的1美元，而沈某未能证明此项错误记录给其造成了实际损害，且其要求工行赔礼道歉的诉讼请求缺少可操作性为由，驳回了沈某的诉讼请求。

[评析] 本案因为涉及到当前我国正在建设的个人信用信息征信体系建设，故而备受各方关注，成为了一个热点问题。所谓个人信用信息征信体系是指，由专门的个人信用信息征信机构收集有关当事人的信用信息，并传播给其他社会主体，如此，在信用交易双方之间起到信息沟通的作用，促进信用交易的透明化和安全。

[2][1]

1999年，上海市建立了全国第一个地方性个人信用联合征信服务系统。2006年1月，中国人民银行联合全国各商业银行建成全国联网的“个人信用信息基础数据库”。这一数据库目前已收录的自然人数已达到3.4亿人，其中有信贷记录的人数约为3500万人。到2005年底，收录个人信贷余额2.2万亿元，约占全国个人消费信贷余额的97.5%。

[3]

与此相配套，2005年8月，中国人民银行出台了第一部全国性个人征信法规――《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》。如此，个人以往在某银行或机构所形成的个人信用记录将成为其以后获得授信的重要依据，存有不良信用记录者，势必影响其以后获得授信的机会。个人信用记录也就因此成为个人的“第二张身份证”，“信用值千金”。

个人信用信息征信体系的建立对于保障信用交易的安全自然具有重要意义，但随之而来的问题是，因为个人信用信息的记录、收集、传播等环节都是由有关机构来完成的，当事人缺少参与，那么，在个人信用信息的利用过程中，如何保证当事人的合法权益，防止有关机构的不当行为给当事人造成损害，以及在有关机构存在错误行为时，如何对当事人的损失进行赔偿等问题，都是一个完善的个人信用信息征信体系所不可缺少的组成部分。上述案例虽然争议标的不大，只有1美元，但其反映出了在建立个人信用信息征信体系过程中，如何保障当事人的权益，如何定性有关征信机构的不当行为，以及如何对当事人实施救济等一系列复杂问题。由于我国个人征信体系还处于初建阶段，这些问题，实践中还没有形成统一的答案。也正因为此，杭州出现的这一案例成为了大家关心的热点问题。因此，本文拟借助各国个人征信体系实践以及我国现有的相关作法，结合个人征信的理论基础，围绕着上述案例，就上述几个当前大家关心的问题予以分析和解释，并提出自己的一些看法。

一、个人信用信息征信体系运行实况简介

个人信用信息征信体系在不同的国家或地区有不同的结构和运作方式，但大致而言，其基本规则是一致的，即由专门的个人信用信息征信机构从金融、贸易、公用事业等单位收集有关个人的信用记录，而在符合特定目的的情况下，允许有关单位查询个人的过往个人信用记录。具体程序，我们简要介绍如下：

1、个人信用信息的收集。个人信用信息的收集是由专门的个人征信机构负责的。在德国，该业务是由唯一的一家机构，“夏华征信公司”负担的。

[4]

而在美国，该业务主要由三大征信公司，即Equifax（艾奎法克斯），Trans Union（环联），Experian（益百利）分享。[5]我国目前各商业银行联网使用的“个人信用信息基础数据库”是由中国人民银行征信中心负责的。

个人信用信息征信机构一般通过和个人信用信息资料提供单位签订合作协议，从而获得稳定、持续的个人信用记录。个人信用信息征信机构获得个人的全部的各种各样的信用交易的历史记录，是不可能。因为个人的有些信用交易是无法跟踪或监控的，其交易信息也是无法获知的。通常，个人信用信息征信机构主要是获取当事人与那些大型的、垄断的金融、贸易、服务、公用事业等单位信用交易的历史记录。如在德国，个人征信机构夏华公司的资料提供单位包括：分期付款业者、邮局银行信用部、各银行、租赁公司、催收公司、邮购公司、信用卡公司、零售百货业者。

[6]

我国“个人信用信息基础数据库”是由全国各商业银行将其与个人信贷交易的信息定期提供给该数据库而形成的，根据计划，今后，水、电、通讯等公用事业单位与个人交易的信用信息也将定期提供给该数据库。

[7]

个人征信机构一般会和这些资料提供单位签订合作协议，后者将定期地、不间断地将其与个人的信用交易的信息，诸如交易金额、融资期限、是否拖欠等等，通报给个人征信机构。

个人信用信息征信机构对于其所收集的个人信用信息应当采取适当的方式确保其准确性。个人的以往信用记录直接关系到其今后在社会上获得授信的能力，因此，个人征信机构必须采取适当的途经确保个人信用信息的准确性。所谓准确性，是指“应该努力确保所收集、持有的个人资料是准确、相关、适时、完整的。不应持有、使用过时的资料，应该使用反映最新情况的资料。”

[8]

例如，英国数据保护法保护原则之

三、之四分别规定，“个人数据应具充分性、相关性，并不超越其作处理之目的”，“个人数据应是准确的，并且必要时保持更新。” [9]

再如，我国《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》第6条规定，“商业银行应当遵守中国人民银行发布的个人信用数据库标准及其有关要求，准确、完整、及时地向个人信用数据库报送个人信用信息。”

当然，个人信用信息征信机构还应当采取适当的措施，维护个人信用信息的保密性，防止其被不法破坏、窜改、窃取、泄漏等等。

2、个人信用信息的查询。对于个人信用信息征信机构所收集的个人信用信息，有哪些机构可以查询或了解呢？对于此，在国际上有两种不同的作法。一种是所谓的“封闭性系统”，即只有向个人信用信息征信机构提供当事人信用信息的有关机构或单位才可以查询，如德国个人征信机构夏华公司。我国目前的“个人信用信息数据库”也是采用的这种作法。根据《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》第12条，只有为该数据库提供信息的各商业银行方才可以使用该数据库。还有一种是“开放性系统”，社会上所有符合特定条件的机构或单位都可以查询，如美国的各大个人征信机构，均是如此。

各国关于查询个人信用信息的法定条件并不相同，但总体而言，查询个人信用信息一般必须是为了满足预测或评估与当事人有关的信用交易的风险的需要，即是为了维护与当事人有关的经济活动的安全的需要。总结各国立法例，一般而言，有关单位或机构查询个人信用信息的理由只能限于以下几种：

1、为了进行某些法定的信用交易，如银行信贷、保险、分期付款交易、信用卡业务等等；

2、出于某些法定的公务需要；

3、出于账款催收的需要；

4、出于劳动就业的需要；

5、颁发某些资格证书的需要。除了以上几种情形外，如果是为了进行某种信用交易，在征得当事人同意的情况下，交易对方也可以查询个人信用信息。需要特别强调的是，各国一般均明确规定，查询个人信用信息的理由，只限于法律所明确规定的几种情形，决不得超越其范围查询个人信用信息。正如美国学者所言，“关于个人信用报告的使用，没有非法使用的例外情形，只有受到限制的合法使用，除此之外的，都是非法的使用。” [10]此举显然是为了保护个人信用信息的隐秘性，防止个人隐私的泄露。

在我国，根据《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》第12条规定，各商业银行查询个人信用信息数据库的事由仅限于下列几项：（1）审核个人贷款申请的；（2）审核个人贷记卡、准贷记卡申请的；（3）审核个人作为担保人的；（4）对已发放的个人信贷进行贷后风险管理的；（5）受理法人或其他组织的贷款申请或其作为担保人，需要查询其法定代表人及出资人信用状况的。

二、个人信用信息征信体系中相关机构的责任

个人信用信息征信体系中，如果相关机构错误地记载或传播当事人的信用信息，甚至于是故意地制造或散布当事人的虚假信用信息，造成当事人损失的，自然应当承担赔偿责任。对此，各国立法均有明确的规定，如《美国公平信用报告法》第616条和第617条、《德国联邦个人资料保护法》第8条、《奥地利资料保护法》第28条、台湾《电脑处理个人资料保护法》第27条和第28条。我国《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》对此还缺少明确规定，但是，无论是从法理，还是从社会公正的角度，相关机构因为自身过错形成当事人错误的个人信用信息，或不正确使用个人信用信息，给当事人造成损害的，自然应当承担赔偿责任，即便《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》没有相关规定，依据民法的基本原理，也应当做出如上的判断。因此，我们认为，今后司法实践中，如果相关机构因为不当使用个人信用信息造成当事人损害的，当事人自然应当承担赔偿责任。

既然相关机构因为不当使用个人信用信息造成当事人损害的，应当承担赔偿责任，那么，我们又应当如何来判断相关机构的责任呢？依照前述个人信用信息征信体系的介绍，我们可以发现，如果仅仅是个人信用信息提供单位提供了错误的信用信息，甚至于个人征信机构也记载了错误的个人信息，但只要没有向有关查询人提供该项错误信息，则该项错误信用信息并不会给当事人造成损害，自然，相关机构也就谈不上赔偿责任。当然，相关机构对于错误的信用信息还是负有更正责任的。但是，值得研究的是，是否只要相关机构提供、记载、传播了当事人的错误信用信息，并因此给当事人造成损失，则必然地就应当向当事人承担损害赔偿责任呢？总结各国立法例，其实也未必。

个人征信体系中的相关机构每天要面对难以计数的、大量的个人信用信息，而且，这些信息大多辗转数个机关，方才最终汇总到个人征信机构手中，所以，某种程度上讲，要确保每个人的每一条个人信用信息都是准确的，是不可能的。因此，如果每发生个人信用信息不准确的情况，即认为相关机构未尽到应有的职责，从而追究其责任，则显然是不恰当的。纵观各国立法例，其实，各国都贯彻了相关机构的“合理程序原则”，即，只要各机构在提供、收集、处理个人信用信息过程中贯彻了“合理程序原则”，尽到了适当的注意义务，那么，其即无需承担个人信用信息不准确的责任，否则，其就应当为其所提供、收集、处理的个人信用信息不准确并因此而给当事人造成的损失承担责任。

例如，在美国，“美国法院判断个人信用报告是否符合准确性的要求，主要看个人信用报告机构是否采取了合理的程序以确保信用信息的真实性，如果信用报告机构已经尽到了这样的注意义务，则即便存在信用报告不准确的情况，也不会被追究责任。”

[11]

当然，所谓的“合理程序原则”较为严格。比如说，对于个人征信机构的雇员是否进行了合理的培训，使其掌握收集、更新、发布正确的个人信用报告的技能等等，都是判断个人征信机构是否尽到“合理程序原则”的依据。

[12]

在德国，《德国联邦个人资料保护法》第8条规定，“非公务机关依本法或其他资料保护法，因错误或未经同意处理当事人个人资料，当事人得请求损害赔偿。”据此，当事人在相关机构因自身错误造成当事人损失的时候，是可以要求予以赔偿的。但是，该法第9条规定，“处理或受托处理个人资料之公务及非公务机关，应采取必要之技术及组织措施，以符合本法规定，以及本法附则所列要求。但要求为必要措施之耗费，应仅限于其保护目的所要求之程度，有合理之相当性。”依此条款，相关机构对于确保个人信用信息的准确性所负担的责任也不是无限制的，其只要尽到了“必要之技术及组织措施”即可，换言之，若相关机构在尽到了上述“合理”注意义务之后仍造成当事人损失的，当可以以此免除责任。

在奥地利，《奥地利资料保护法》第28条第2款规定，“违法本法或及依据本法订定之施行规则规定，处理、利用及传递资料，当事人除请求损害赔偿外，得依本法及依据本法订定之施行规则规定，请求停止及排除违法行为。”据此，在相关机构提供、记载错误信息，造成当事人损害时，当事人自然可以要求损害赔偿。但是，该法第10条第1款规定，“资料管理人或受托处理人所属利用资料单位，应有适当措施以维护资料之安全。并依使用资料之类别，考量技术可行性与经济合理性采取必要措施，保障资料合法利用，防止资料被非法滥用。” [13]依此规则，如果相关机构已经尽到了“技术可行性与经济合理性采取必要措施”，则即便记载传播了当事人的错误信用信息，也可以免于承担赔偿责任。

此外，需要强调的是，如果相关机构构成了对当事人的损害赔偿，那么相关机构不仅仅要赔偿当事人的经济损失，如丧失信用交易的机会而产生的损失，还要赔偿当事人因此而遭受的精神损失。如在美国，根据《公平信用报告法》“赔偿消费者的损失，包括财产损失，也包括精神损失（如精神上的痛苦、羞辱等）”。

[14]

在台湾，依据《电脑处理个人资料保护法》第27、28条规定，“被害人虽非财产上之损害，亦得请求赔偿相当之金额；其名誉被侵害者，并得请求为回复名誉之适当处分”。

三、对本案的分析

本文以上对于个人信用信息征信体系的构成、运作，以及相关机构的赔偿责任做了简要介绍，现结合上述案例的案情，对于本案进行一些分析：

第一，工行的确系因自身的原因使沈某产生了错误的不良信用信息。沈某已经在规定期限以前偿还了透支款，乃工行自身电脑系统原因而使未能及时入帐。所以，是工行原因造成了沈某错误的不良信用记录。对于此点，双方并无异议。

第二，工行的此项行为是否给沈某造成了损害？如前所述，当事人的个人信用信息不是当然地、自发地予以公开或传播，而必须是由个人信用信息提供单位提供给个人信用信息征信机构，而后，相关查询人在符合特定条件下方才可以查询当事人的信用信息。对于工行是否已经将沈某的此项不良信用信息提供给相关个人征信机构，在案件一审时双方均未予以证明，在二审时，工行提供了一份材料试图证明，工行以及Visa组织均未将此项不良信用记录提供给相关的个人征信机构。但可惜的是，由于工行的此项证据是在二审时提出的，超过了举证时限，所以未被法庭采信。因为人民银行设立的“个人信用信息基础数据库”是从2006年1月才运行的，所以，如果工行也的确未将本行的相关信用信息提供给国际上的个人征信机构的话，我们可以认为，因为工行并未将此项错误不良信用信息提供给个人征信机构，那么，其是不可能给沈某造成不良后果的，所以，其只要予以更正错误信息即可，而无需予以赔偿损失。

现在假设，如果工行已经将该错误不良信用信息提供给了相关个人征信机构，此时，沈某还必须证明，已经有相关机构从个人征信机构处查询获得了此项不良信用信息，并造成了自己的损失。如果沈某不能证明已经有相关机构从个人征信机构处查询获得了此项不良信用信息，那么，因为工行没有给其造成实际损失，故沈某也只能要求工行将其在个人征信机构处的错误的不良信用信息予以更正，而不能要求赔偿。

第三，如果工行已经将此项错误不良信用信息提供给个人信用信息征信机构，并经相关单位查询、使用，给沈某造成了实际损失，那么，工行是否就一定要承担赔偿责任呢？如前所述，由于相关机构每天要处理的个人信用信息数量是十分庞大的，程序也是相当复杂，难免挂一漏万，要相关机构确保绝对地万无一失有时是强人所难，不够现实。因此，各国立法均强调相关机构必须遵循“合理程序原则”，只有在相关机构未能依据法律尽到自己应当尽到的职责，并造成他人损害时，方才承担赔偿责任。所以，本案中，即使工行提供了错误的个人信用信息，并给沈某造成了损失，但如果工行能够证明自己在工作过程中已经尽到了合理的注意义务，履行了正当的程序，其也可以因此免除赔偿责任。需要特别强调的是，此项证明责任应当由工行来承担，而非沈某承担。这主要是因为，证明工行的内部程序是否合理、尽职，对于沈某而言，显然是无法完成的，所以，从举证责任合理分担的角度而言，自然应当由工行来承担。在二审过程中，沈某举证证明，工行在2003年至2004年中5次错误扣罚了沈某的滞纳金（此项证据也因为是在二审中提出，超过了举证时限，因而被法庭拒绝采信）。如果事实果真如此，那么，工行自身的管理体系可能的确存在问题，由此而给当事人造成了错误的不良信用信息，并造成当事人损失的，应该承担损害赔偿责任。

注释:

[1] 本案事实部分来源于原告律师张子年先生所提供的一二审判决书。对于张先生的热情襄助，在此表示感谢。《浙江省实施《消费者权益保护法》办法》第52条规定，“供水、供电、供气、邮政、电信、有线电视、物业管理、医疗机构等经营者……，没有合法依据收取费用（包括押金、保证金）的，应当向消费者加倍返还多收取的费用。”对于本案能否适用这一条款，一二审法院做出了否定性的判决。考虑到本问题与个人征信问题无关，故不在本文研究范围。[2] 参见龙西安：《个人信用、征信与法》，中国金融出版社2004年版，第139页。[3] 参见《我国个人信用信息基础数据库运行――3.4亿人入库》http://politics.people.com.cn/GB/1026/4032576.html

[4] 参见陈福雄：《德国征信机构营运概况》，金融联合征信中心（台湾）1994年版，第55页。[5] 参见王征宇等：《美国的个人征信局及其服务》，中国方正出版社2003年版，第33页。除此之外，[6]参见陈福雄：《德国消费者信用报告机构联邦夏华营运概况》，金融联合征信中心（台湾）1999年[7]《全国统一的个人信用信息基础数据库本月正式运行》，[8]张新宝主编：《互联网上的侵权问题研究》，中国人民大学出版社2003年版，第191页。[9]（英）戴恩•罗兰德、伊丽莎白•麦克唐纳：《信息技术法》，宋连斌等译，武汉大学出版社2004[10] Jonathan Sheldon, Fair Credit Reporting Act, third Edition, National Consumer Law Center, 1994, [11] James P.Nehf, A Legislative Framework For Reducing Fraud In The Credit Repair Industry, North [12] James P.Nehf, A Legislative Framework For Reducing Fraud In The Credit Repair Industry, North [13]此条本是公务机关处理个人信息资料时所应当遵循的要求，但是，根据该法第21条规定，非公[14] Jonathan Sheldon, Fair Credit Reporting Act, third Edition, National Consumer Law Center, 1994, 美国还有为数众多的小型征信公司，但其多为地区性或行业性的个人信用信息征信公司。版，第19页。

http://2006年2月11日访问。

金融机构征信 篇5

最近互联网金融圈不仅自己玩的很开心，而且还拉上了金融界甚至央行的大佬们一起玩的很开心。尽管让互联网金融企业头痛的问题——央行征信系统不对市场开放，仍然没有解决，但至少央行的态度明朗，支持互联网金融的发展，并认为互联网金融是传统金融的有益补充。

生命的神奇之处在于它总能找到一个出口。作为新生事物的互联网金融也不例外，在那扇门朝他们关闭的同时，他们却找到了另外一扇窗。在亦步亦趋的探索中，他们中的大企业通过自身力量，小企业通过联合的力量找到了适合自身发展的风险控制生态系统，正朝着良性和有序的方向发展，正如凯文凯利在他的《失控》中描述的群氓智慧那只无形的手。

互联网金融掌握了可以颠覆传统金融的风控技术

在不依赖央行征信系统的情况下，市场自发形成了各具特色的风险控制生态系统。大公司通过大数据挖掘，自建信用评级系统；小公司通过信息分享，借助第三方获得信用评级咨询服务。

互联网金融企业的风控大致分为两种模式，一种是类似于阿里的风控模式，他们通过自身系统大量的电商交易以及支付信息数据建立了封闭系统的信用评级和风控模型。另外一种则是众多中小互联网金融公司通过贡献数据给一个中间征信机构，再分享征信信息。

央行的征信系统是通过商业银行、其它社会机构上报的数据，结合身份认证中心的身份审核，提供给银行系统信用查询和提供给个人信用报告。但对于其它征信机构和互联金融公司目前不提供直接查询服务。2006年1月开通运行的央行征信系统，至2013年初，有大概8亿人在其中有档案。在这个8亿人当中，只有不到3亿人有过银行或其他金融机构发生过借贷的记录，其中存在大量没有信贷记录的个人。

而这些人却有可能在央行征信系统外的其它机构、互联网金融公司自己的数据系统中，存有相应的信贷记录。市场上一些线下小贷公司、网络信贷公司对于借贷人的信用评级信息需求非常旺盛，也因此催生了若干市场化征信公司，目前国内较大的具有代表性的市场化征信公司有几家：如北京安融惠众、上海资信、深圳鹏元等等。

从P2P网贷公司和一些线下小贷公司采集动态大数据，为互联网金融企业提供重复借贷查询、不良用户信息查询、信用等级查询等多样化服务是目前这些市场化的征信公司正在推进的工作。而随着加入这个游戏规则的企业越来越多，这个由大量动态数据勾勒的信用图谱也将越来越清晰。

互联网海量大数据中与风控相关的数据

互联网大数据海量且庞杂，充满噪音，哪些大数据是互联网金融企业风险控制官钟爱的有价值的数据类型？下图为大家揭示了互联网海量大数据中与风控相关的数据，以及哪些企业或产品拥有这些数据。

（图）风控相关大数据及代表企业或产品

利用电商大数据进行风控，阿里金融对于大数据的谋划可谓非一日之功。在很多行业人士还在云里雾里的时候，阿里已经建立了相对完善的大数据挖掘系统。通过电商平台阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易支付数据作为最基本的数据原料，再加上卖家自己提供的销售数据、银行流水、水电缴纳甚至结婚证等情况作为辅助数据原料。所有信息汇总后，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。

信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。申请信用卡的年份、是否通过、授信额度、卡片种类；信用卡还款数额、对优惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据。国内最具代表性的企业是成立于2005年，最早开展网上代理申请信用卡业务的“我爱卡”。其创始人涂志云和他的团队又在2013年推出了信用风险管理平台“信用宝”，利用“我爱卡”积累的数据和流量优势，结合其早年的从事的FICO（费埃哲）风控模型，做互联网金融小微贷款。

利用社交网站的大数据进行网络借贷的典型是美国的Lending Club。Lending club于2007年5月24日在facebook上开张，通过在上面镶嵌的一款应用搭建借贷双方平台。利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级，但是却不必公布自己的信用历史。

在国内，2013年阿里巴巴以5.86亿美元购入新浪微博18%的股份，其用意给人很多遐想空间，获得社交大数据，阿里完善了大数据类型。加上淘宝的水电煤缴费信息、信用卡还款信息、支付和交易信息，已然成为了数据全能选手。

小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等。但单一企业缺陷在于数据的数量级别低和地域性太强。还有部分小贷网站平台通过线下采集数据转移到线上的方式来完善信用数据。这些特点决定了如果单兵作战他们必定付出巨大成本。因此，贡献数据，共享数据的模式正逐步被认可，抱团取暖胜过单打独斗。其中有数据统计的全国小贷平台有几百家，全国性比较知名的有人人贷、拍拍贷、红岭和信用宝等。

第三方支付类平台未来的机遇在于，未来有可能基于用户的消费数据做信用分析。支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据。代表产品为易宝、财付通等。

生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息，是信用评级中一类重要的数据类型。代表产品为平安的“一账通”。

互联网金融风控大数据加工过程

（图）大数据加工过程图解析

如上图所示，在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。

在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。

通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的ZestFinance。这家企业的大部分员工是数据科学家，他们并不特别地依赖于信用担保行业，用大数据分析进行风险控制是ZestFinance的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。

他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。

事实上，在美国，征信公司或者大数据挖掘公司的产品不仅用于提供给相关企业用于降低金融信贷行业的风险，同时也用于帮助做决策判断和市场营销，后两者不在本文的探讨范围内，但是可以从另一个方面给我们很多启发。

金融机构征信 篇6

《江西省社会信用体系建设工作联席会议办公室关于开展行业信用产品开发应用的通知》指出：“在行政管理工作中，依法依规要求相关市场主体提供由具有经国务院征信业监督管理部门许可或备案的第三方信用服务机构出具的信用记录或信用报告。”

为大力推动信用记录和信用报告在青山湖高新技术产业园区“财园信贷通”工作中的使用，防范“财园信贷通”业务风险，解决与园区内办理“财园信贷通”的授信企业之间存在的信用信息不对称等问题，建立一套完整科学的企业信用信息采集和评价系统，江西青山湖高新技术产业园区管理委员会委托采购代理机构，对江西省青山湖高新技术产业园区第三方征信评估服务采购项目（采购编号：JXSTC-2018010）进行竞争性磋商采购招标。

绿盾全国企业征信系统凭借突出的专业实力和技术服务方案，完善周到的售后服务等优势，经过专家小组评定，中标该项目。按照采购公告的要求，绿盾征信将要为园区230家“财园信贷通”贷款企业提供出具企业信用报告、给予企业信用等级评价、建立企业信用档案服务。

信用产品开发和应用是社会信用体系建设的重要内容，也是发挥信用在行政管理和社会治理基础性作用的重要途径。《国家发展改革委办公厅关于充分发挥信用服务机构作用加快推进社会信用体系建设的通知》（发改办财金〔2018〕190号）曾明确提出“信用服务机构是社会信用体系建设的重要力量”、“多措并举发挥各类信用服务机构的积极作用”。

金融机构征信 篇7

互联网金融是互联网与金融在大数据时代的背景之下相互交融的必然产物也是一种新兴领域。进行数据流通亦或是支付业务时我们常常使用云计算技术相关的手段来进行金融融资业务的实施与开展。互联网金融通过概念进行其内容上的剖析,其主要是指融资、筹资的渠道和方式还有就是互联网支付技术的相关服务。对其内容进行细化,主要分为两个方面。其一就是指在传统互联网技术或是支付方式的基础之上对其进行内容形式上的改造以及服务项目的完善。其二就是指直接以互联网机构作为发展的载体。基于我国的经济发展形势我们将互联网金融模式进行划分,主要分为五种类型:其一就是传统金融在原有形式的基础之上,对于互联网新兴技术进行了运用,突破原有的发展瓶颈,实现业务领域上的扩展,比如说网上银行、手机银行等都是其典型的案例。其二就是用户使用第三方支付平台来对于自身的理财产品或者购买商品进行结算,比如说支付宝都是属于第三方支付的范畴当中。其三就是指微型的信用贷款其主要依据是交易的信用程度以及相关记载的数据信息,比如说阿里金融、苏宁金融等。该模式得以运行并得到发展实施的核心依据就是互联网企业经由长时间的支付交易所进行积攒的客户数据信息以及交易记录。其四就是指在互联网金融当中最为显著和通用的表现形式就是通过微型信用贷款来对相关领域进行资金的融资和筹资。其五就是指以互联网交流信息平台为依据为互联网客户提供融资的服务。如人人贷等9,9网贷平台和众筹融资。

如今互联网金融得到突飞猛进的发展,对于金融数据管理的需求也不断的加大,融资的渠道和方式也开始朝向多元化和多样化的趋势进行发展。这就对于互联网客户提出了更高的要求,对于互联网金融的数据信息进行深入的探究和分析,并对于数据资源进行共享。基于这种情势背景之下,互联网征信需求量也在数量上不断地加大。

二、互联网金融背景下我国征信机构发展现状

互联网金融同业数据库征信模式

1.上海资信的网络金融征信系统(NFCS)

2013年6月,中国人民银行征信中心控股的全资子公司基于传统的金融系统,对于金融征信系统进行完善和创新。该系统当中主要是对于网络金融当中的客户数据信息进行搜集和管理,其数据信息主要包括系统用户的筹资和贷款信息,将其在互联网的数据库当中进行输入,在该网络平台之上添加数据的查询和服务功能,使得用户能够通过对关键字的检索,来对于数据信息进行获得,同时为数据资源的共享提供很大的便捷。该平台对于授信对象的贷款信息以及筹资的渠道都进行了系统详尽的记录,并在信息公共平台上进行信息的共享,对于恶意资金贷款事件能够在一定程度上得到预防,并且对于资金欺诈的违法事件通过法律途径得到合理的解决。截止2015年年初,NFCS对于收集客户的数量不断的呈现上升趋势,在其企业发展中以创建互联网经融企业的资源共享平台为发展目标,是其前行的主要支撑力。对于线上线下的共享瓶颈予以打破,实现传统金融和现代金融信息传播的有效结合,对于网贷信誉状况恶劣的用户,加大对其违约的打击力度。

2.安融惠众的小额信贷行业信用信息共享平台

在2013年初期,北京安融惠众征信有限公司对于企业自身的征信平台进行了创建,创建结构模式主要是以会员制为构成要素。简单的说,该平台就是为用户提供微型的金融贷和筹资渠道并且对于贷款交易信息在平台上进行公布。该平台采用封闭式的会员制信息共享模式,其对于数据信息的共享性具有一定的限制,对于数据信息共享的用户对象进行了明确的规定,其主要的服务对象主要是小贷公司或者是担保公司等等。对于服务对象的限制主要是想通过这种途径来降低借款人进行恶意借资带给银行的威胁性因素和概率。要想使得信用风险得以抑制,主要是靠国家机关以及相关政府建立失信惩戒制度,并加强相关借贷交易的监督和管控,这样才能够使得我国的开放性经济水平得到提高。

截止2015年之前,P2P金融公司所进行收购的会员机构数量庞大,对于民间小额信贷记录进行统计,发现其数量仍旧不在少数。

3.中关村互联网金融信用服务平台

2013年8月北京中关村对于北京国政通科技公司进行指令的发布,创建了融合自身地域机构特色的金融信用平台,我们将其称之为中关村互联网金融信用信息平台。该平台相较于其他平台来说具有显著的优势,其首要工作就是对于中关村内用户的贷款记录或者是信息数据进行收集,对于会员企业的发展情况进行检测和探究,坚持“具体问题,具体分析”的原则,对于中关村内信用管理机构当中存在的问题弊端进行具有针对性的解决和控制。中关村金融信用平台的服务形式具有多元化的特征其一就是在该信息平台上对于企业用户提供数据信息的查询服务;其二就是对于企业信用记录数据库的建立,该数据库内对于具有恶劣信用用户的数据资料进行标明,使得在数据库之内企业的用户能够实现资源的相互流通和传递;其三就是企业用户在进行金融交易时以信用记录为依据,对于该用户的信用进行等级的评定,同时该评定的标准和要求需要符合用户的需要。

三、互联网金融背景下的新型征信机构发展路径

在大数据的时代背景之下,我国传统的征信机构进行了创新升级,并结合互联网技术对于实施途径进行探究并加以不断的完善和改造。我们将发展途径主要分为以下这三个方面。其一就是传统的征信机构在原有的体制内容基础之上对于互联网技术进行了运用,对于数据库当中不尽完善的客户数据信息进行补充,对于数据管理的流程进行实时的监控。其二就是以互联网企业为主要对象,通过云计算技术的手段对于金融数据进行深入的挖掘,对于客户贷款、筹资的数据信息以及相关金融的记录进行收集,使用先进的电子技术对于数据进行科学的分析,对于用户的需求进行揣测,与此同时也需要对该用户的信用记录进行考察,以其信用的等级为标准对其服务的质量作评定。其三就是指金融企业对于自身企业发展当中的牌照优势进行充分的发掘和应用,创立新型的互联网征信机构。基于我国这种形势背景之下,以互联网金融为主要对象,各个征信机构都进行创新初探。互联网金融的快速发展是大数据时代来临的必然产物,经济水平的不断提高,也预测着在将来客户对于互联网征信机构的要求必定向着一个更高的层次去进行发展,结构机制也会日益完善。

1.传统征信机构拓展至互联网领域形成的互联网征信机构

随着用户对于互联网征信机构的需求呈现多样化的趋势,传统领域上的征信机构对于其所进行提供的功能服务在领域上进行了扩展。使用互联网技术对所进行收集的客户金融交易的数据信息或者是相关记录进行进行分析和管理,以此为前提条件,对于新型互联网征信机构进行创建,在我国比较典型的例子就是“中国人民银行征信中心+上海资信网络金融征信&模式”,从数据的流通情况对其现状进行分析,互联网征信机构的主要构成要素是指对于互联网用户信息的收集、处理、整合、分析等一系列的过程,与此同时其也对于外部企业提供征信方面的服务措施,从数据流动过程看,传统的征信机构相较于互联网征信机构来说在一些领域上占有绝对性的优势,主要具有数据信息完整,精准性强、安全系数高这三方面的优势,互联网征信机构基于这种形势背景之下,要对传统机构当中的可取之处进行充分的吸收,对于自身的征信机构体制进行不断的完善,以网贷平台作为发展的基础和前提。其信息的流通领域对于传统的征信机构形式进行改进,在进行数据资源共享时,打破服务对象的限制性原则,使得互联网征信机构在创建客户信用数据库时,要确保线上线下的这一要求能够得到充分的流通和贯彻实施。

2.基于大数据资源的互联网企业组建的征信机构

互联网企业相较于传统的征信企业来说具有大数据的优势,在此基础之上,通过对云计算技术的运用是用户在进行征信需求服务时首要进行选择的对象。比如说阿里巴巴旗下浙江蚂蚁小微金融服务集团发起的芝麻信用管理公司以及腾讯集团组建的腾讯征信有限公司。

综上所述我们可以从征信企业机构的发展轨迹上对于我国征信机构发展的概况有了一个初步的了解。其发展已经达到了初探阶段,以阿里征信机制为举例对象,其主要运用的技术手段和互联网征信机构所运用的手段具有一致性的原则,都是云计算技术的使用。对于该信息服务进行细分,主要分为以下两种方面,其一就是对于数据库内的信息进行管理分析并进行深入的探究,并为其分支网络金融机构提供会计信息以求对风险进行预测。其二就是指对于实体的金融企业提供相关的数据信息服务,通过对用户相关数据在不同领域之间的运用,实现资源的优化配置。

四、互联网金融背景下征信机构发展面临的制约因素

1.互联网金融模式下的征信法律法规尚不健全

我国互联网征信机构其发展规模初具雏形,我国法制机关在进行法律条令的制定过程当中,只是对框架体系进行了完善,但是其内在的内容机制并没有得到完善和优化。主要是由于相关管理部门在对互联网征信业务进行管理时。处罚力度不够,不具备完整的处罚条令作为依准。在大数据时代背景之下,传统的征信机构和互联网征信机构渐趋一致,无论是信息收集、管理、检测、整合所进行使用的方式、途径都具有互联网时代的气息。这也需要我们在满足用户征信需求的同时,也要保障其符合相关政策法规的要求和标准。

2.互联网征信机构尚无明确的准入限制和监管标准

如今我国互联网征信机构当中存在一个很大的弊端那就是其对于准入的限制和检测没有一个具体的标准,征信业务主要是指对于金融实体单位或者是互联网媒介提供用户的信用资料和记录的服务,并对其数据库内进行数据信息的存储、管理、整合。

五、推进互联网征信机构规范发展的政策建议

1.在创新的基础之上,对互联网征信体系进行完善和监测

要积极的推动传统征信机构的改革化历程,对于互联网征信机构也进行机制体系上的创新,国家运用宏观调控的政策,对于征信机构的改革方向进行积极的引导。对于符合规定信用服务机构给予政策和资金上的支持,同时也要求征信监管部门对于征信业务进行严格的管理和监控。

2.对互联网征信的信息主体进行维权保障

在对用户提供征信业务之前,首先要对于信息收集的方式、途径、存储位置以及原则进行了解。在此基础之上,在对客户信息进行搜集的同时要确保信息主体知晓详情,不能够通过非法途径对于数据信息进行获得。

六、总结

基于我国的金融背景,对于新型发展的征信机构进行详细的探究,对于其机制体构当中的弊端给出具体化的意见予以解决,以达到我国互联网新型征信机构的可持续发展,加快我国对外发展的步伐的目标。

摘要：我国自从改革开放以来,社会经济发展的步伐也在不断的迈进,对于科技网络化的发展以及互联网征信拥有了有了更高的标准和要求。在如今互联网经济发展的状况之下,我们对于互联网金融背景下的征信机构进行了详细的探究和分析,对于征信机构的三类途径进行说明,该体制结构当中存在法律制度上存在的弊端和缺陷、准入的规则与标准没有明确的界限、数据信息的安全性和准确性得不到保障以及资源的流通性不强,数据客户之间不能够进行信息的互操作性。在我国今后的征信机构进行内容模式的改革创新时,对于该领域所制定的法律条令进行内容上的完善,并加强体制机构上的监控管理,对于数据产品的权益进行维护,构建信息网络交流平台实现资源上的流通与共享,使得互联网征信机构在进行内容机制创新之后实现又好又快发展。

关键词：互联网金融,征信机构

参考文献

[1]叶文辉.互联网金融背景下发展新型征信机构的思考[J].海南金融,2015,04:35-38.

[2]方增平,叶文辉.互联网金融背景下发展新型征信机构的思考[J].征信,2015,05:37-40.

金融机构征信 篇8

摘 要：互联网金融中的信用风险一方面表现为更为微型的客户对象导致的信用风险，一方面表现为互联网金融平台导致的信用风险。互联网金融中的信用风险产生原因包括缺乏完善的征信体系、缺乏严格的信息披露机制、缺乏全面的风险控制手段以及缺乏明确的法规监管。传统中央银行为主导的线下征信体系覆盖率低、成本高并且相对封闭，大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据，通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多维度信息，构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多维度的定量模型，利用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。大数据征信体系发展需要鼓励建立行业协会、规范产品标准和重视数据隐私保护。

关键词：互联网；金融信用；风险征信体系

1 互联网金融中信用风险的表现

互联网金融是以互联网为资源，大数据、云计算为基础，采用新金融模式运作的一种新兴行业。根据国际电信联盟（ITU）2014年11月24日发布的《2014年测量信息社会报告》，2014年全球网民共30亿，占居民总数的40.4%。中国作为最大的发展中国家拥有世界1/5的网民。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2014 年 12 月，中国有6.49 亿网民，12亿手机用户中有5.57 亿手机网民。3.04亿用户使用网上支付，网民中使用网上支付的比例为46.9%；手机支付用户规模为2.17亿，网民中手机支付的使用比例为39.0%。购买过互联网理财产品的网民规模达到7849万，在网民中使用率为12.1%。

谢平和邹传伟将互联网金融定义为以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算与金融相结合的，既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式。2014年谢平、邹传伟和刘海二撰写的《互联网金融手册》中，互联网金融被定义为一个谱系概念，涵盖因为互联网技术和互联网精神的影响，从传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，到瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形之间的所有金融交易和组织形式。李耀东和李钧则认为，互联网金融并不简单是具有互联网技术的金融，而应该是基于互联网思想的金融，即服务长尾市场、普惠和去中心化的金融。主要特点为服务于长尾市场；具有海量用户；关注个性化需求；重视创新；正视风险；重视用户体验；重视开放性；重视社会化营销。

所谓信用风险即客户未能按期还本付息，或者说债务违约导致的风险。互联网金融中，信用风险主要表现为两种类型：互联网金融中客户特征导致的信用风险，以及互联网金融平台特征导致的信用风险。

1.1 互联网金融的用户特征导致的信用风险

一方面，互联网金融服务的客户对象往往是传统银行信用体系未能覆盖的群体，对这些群体的信用风险的度量往往需要更为专业的手段。以P2P网贷平台的鼻祖，成立于2005年3月英国的Zopa（Zone of Possible Agreement）为例，他们发现存在着“自由组织者”的群体，即自雇、从事项目的或者自由职业的非“全职”就业者，如顾问和企业主等，他们的收入和生活方式很不规律，尽管具有信用能力，却由于不符合传统金融信用要求中稳定收入证明等要求，无法得到传统金融机构充足的信贷服务。Zopa的团队估计在英国约6000万总人口中有600万的“自由组织者”，并且预测在未来的10到15年，选择这种生活方式的人会越来越多，传统金融机构只重视客户生活和收入的稳定性而忽视了这一趋势。针对这一目标群体提供互联网金融服务，Zopa发展迅速，从诞生时只有300个用户，几个月内用户量就超过了25000人，2012年注册用户超过90万，2014年末累计发放贷款超过7亿英镑（约10.55亿美元），一举成为英国最大的P2P网贷平台之一。

另一方面，国内互联网金融的借贷主体是资金规模小、很难在统金融机构获得贷款的小微企业以及工薪阶层甚至学生群体等。从银行服务的企业客户来看，银行对公司贷款中80%左右的贷款投放给大型国有企业和中型企业，贷款额度一般在500 万以上，小企业贷款和个人消费经营贷款仅占20%左右，额度一般也在50 万以上，平均200-300万左右。而互联网金融主要服务小微企业，贷款金额远远不能达到银行的贷款金额标准。以阿里小微信贷为例，截至2013年二季度末，阿里小微信贷累计发放贷款超过1000亿元，户均贷款仅仅4万元。阿里小贷最大的特点是“金额小，期限短，随借随还”。订单贷款作为淘宝、天猫卖家使用最频繁的信贷产品，要求支付万分之五的日利率。2012年，所有客户年均使用30次订单贷款，平均每笔贷款周期为4天，全年实际融资成本为6%。阿里小贷单笔贷款的操作成本极低，仅为2.3元，与银行2000元左右的单笔信贷操作成本形成巨大对比。

互联网金融服务的个人客户也同样具有资金规模较小的特征。以蚂蚁金服的个人客户为例，由于蚂蚁金服的大部分个人客户都开设余额宝账户，所以旗下各种产品的用户基本都是余额宝的一个子集。根据天弘基金的年报数据，截至2014年底余额宝开户数1.84亿户，户均账户余额3，133.47元。而截止2014年12月，工商银行开户数4.65亿，招商银行开户数5600万，北京银行开户数1137万；工商银行、招商银行和北京银行的个人存款总额分别为71，886.07亿元、10，930.27亿元和1，851.29亿元，可以算得户均存款余额分别为15，459.37元、19，518.34元和16，282.23元，银行体系内客户平均存款余额为余额宝客户平均余额的5倍。这一方面反映了传统银行业依然是个人存款的主要方式，另一方面也反映了互联网金融面对的客户群体总体来说金额较低，风险更大。

1.2 互联网金融的平台特征导致的信用风险

根据网贷之家的数据，截止2015年5月底，正常运营的P2P平台有1946家，累计问题平台数量661家，占全部平台总数的四分之一。P2P网贷行业贷款余额达1932.14亿元，历史累计成交量已突破6000亿元。（表1）

从网贷平台的市场份额来看，各网贷平台竞争激烈，彼此差异不大，排名前十的网贷平台贷款余额合计仅占市场总份额的1/3左右，这与国外成熟市场形成鲜明对比。以英国P2P平台为例，排名居前的ZOPA、RateSetter、Funding Circle、MarketInvoice这四家P2P平台的市场份额就占行业份额的70%左右。美国P2P行业基本为Lending Club和Prosper两家平台所垄断，合计占有96%的市场份额。

不仅网贷平台尚处于群雄争霸，一片混战之中。网贷平台良莠不齐，问题平台频频出现。根据网贷之家的数据，截止2015年6月，已经320家网贷平台跑路，336家网贷平台出现提现困难，73家网贷平台停业，另外7家网贷平台由刑侦介入。

除了网贷平台自身恶意欺诈投资者出现信用风险之外，网站自身由于技术问题也会发生信用风险。互联网金融依托计算机、互联网、各类移动终端、数据库以及各类软件系统而运行，互联网的开放性使得互联网金融高度暴露在系统性故障以及网络黑客、计算机病毒、恶意代码等的攻击之下。利用系统漏洞和平台设计缺陷，黑客可以通过侵入核心信息系统来获取客户信息乃至盗用客户资金；而计算机病毒、恶意代码等的扩散，也可能引发系统性崩溃。传统金融中只会导致局部损失的技术风险在互联网金融中会威力倍增，一旦发生安全事故，极容易引发声誉风险和挤兑等连锁反应，甚至可能由于信任危机和流动性风险，导致风险从互联网金融向传统金融扩散。由于中国互联网金融普遍未能掌握具有自主知识产权的芯片制造和操作系统开发技术，因此对于引进的国外技术是否存在后门、漏洞等情况并不了解，只有通过增强相关软硬件设备的自主研发设计以及制造水平，才有可能解除对国外技术的依赖。通过建立行业内的沟通和协调机制，制定具有国际领先性的行业技术标准，有助于预防选择性技术风险的一再重演；从长远来看，还应积极参与制定国际新型金融技术标准，因为只有拥有制定标准的发言权，才能在未来国际金融业务中掌握主动权。

2 互联网金融信用风险的成因

2.1 缺乏完善的征信体系

由于中国人民银行对股份制商业银行和地方银行的强势控制，2004年成立的中国人民银行征信中心的个人征信数据库建设工作采取自上而下的模式，经过10年时间实现了8亿人口的覆盖，但是截止到2013年底，央行银行个人征信系统中有信贷记录的自然人仅为3.2亿，占13.5亿人口中的23.7%。央行征信数据搜集的信息维度比较少，主要包括个人基本信息（身份证号），以及所持有的信用卡、银行卡消费、取现、转账等记录等。仅仅依靠这些信息无法全面反映一个人的信用状况，远远未能满足借贷市场的需求，很多没有信用卡或从未跟银行发生借贷关系的人群很难获得信贷服务。而在美国，征信体系的覆盖率已经达到了85%。

中国互联网金融行业面临的数据不充分、信息不真实挑战，使得人力采集数据仍然是主要方法之一，国内大多数P2P公司都主要是线下模式，千人员工以上的P2P平台不在少数，有些知名平台员工总数甚至超过了万人。对于用户信用审核的风控偏重于银行卡交易等流水的审核，国内整个P2P行业中信审人员所占比重非常大，使得国内P2P平台的成本控制很困难，线下销售和进行尽职调查的成本（包括对应的人员工资）要占到整体成本一半以上。预先批准、自动决策、风险定价等定量技术在中国尚属稀缺，由此导致的客户获取成本居高不下。美国信贷业的获客成本约为200-300美元（购买一条征信数据、加一个信封邮票、加人工处理费大约每个邀请函成本1-2美元，除以低于1%的响应率），而中国信贷业面临的线下获客成本高达上千美元，这是导致借款人融资成本高、风险质量低的主要原因。

P2P借贷高度依赖线下团队进行征信，这一现状存在严重的弊端。

第一，线下征信属于劳动密集型工作，对人力、物力投入需求极高，提高了整体信贷成本，造成不经济性。对于额度较小的信用借款来说，其高昂的征信和审贷成本给借贷双方造成巨大压力，迫使借贷平台更倾向单笔金额高的借款，长此以往，P2P借贷的普惠价值和补充作用将被逐渐损蚀。

第二，线下征信具有较强的主观性，不利于形成标准化的征信技术。不同平台的征信流程、资料搜集重点不尽相同；即使在同一平台，采用了标准化的线上评估方式，不同信贷员、审贷员的风格、特点也导致信贷报告千差万别。这种差异导致征信标准的割裂，不利于信用资源的互通互享。

第三，线下征信的高成本阻碍了征信数据的共享。由于各个平台花费了大量人力、物力进行线下征信，这些征信数据被视为核心资源乃至核心竞争力，与其他平台、征信组织的共享意愿大大减弱，导致重复征信和征信资源的浪费。

第四，线下征信的高昂边际成本还妨碍了行业的高质量扩张。尽管近几年的国内P2P借贷行业发展迅猛，但主要依靠人力、资金等非技术要素的投入增加来支撑，这使得P2P借贷日益成为劳动密集型、资金密集型行业，体现的是粗放式增长，未能发挥其技术创新优势，常常招致批评。

缺乏社会化征信体系，还导致另一弊端。国内大多数P2P平台申请借款人的数据由用户自行提交，在真实度上会大打折扣，存在很大的漏洞和风险；而国外的做法则多是通过大数据的采集和购买第三方数据等方式获取，能够保证信用资料的客观性和真实性，以及效率。

2.2 缺乏严格的信息披露机制

目前普遍的情况是：P2P网贷平台、专业放贷人账户、信用评估机构、投资者（理财）服务机构、借款人服务机构都属于同一控制人，具有极高关联性。债权的评级方和出售方具有极高关联性，投资人服务机构和借款人服务机构具有极高关联性，负责为资金交易和信息交易提供服务的机构也具有极高关联性。这些具有极高关联性的企业缺乏相互之间信息披露的监督动力，很难保持其公正性、独立性和客观性。在客户筛选、信用评估、贷款发放、资金结算、债权转让、逾期贷款追讨等关键环节的操作都依托关联性极强的机构完成；即使在真实债权信息的前提下，缺乏第三方监督和严格的信息披露，由高关联性引发的种种道德风险，如虚假增信等的可能性普遍存在。

而且，国内P2P平台的出借人和借款人之间信息是不完全透明的。虽然国内众多P2P平台都在强调信息透明、充分披露，但是能够做到这一点的寥寥无几。绝大部分平台出于不同的目的，针对每笔交易的信息披露都十分有限，有些甚至连借款人的基本信息都写得十分模糊。但是国外P2P平台会让所有的借款客户知晓出借人是谁，其经营理念是，平台需要让出借人充分知道借款人情况，信息越清晰、越透明，违约率越低。目前国内P2P行业从来未曾公开过任何形式的资产质量报告，即使有坏账率也都是自己报的，缺乏公信力。在贷后催收部分，国外更多采取外包催收，运用多种信息科技手段，黑名单共享；而国内主要做法还是雇佣大量催收人员，黑名单也完全不共享。

2.3 缺乏全面的风险控制体系

目前，国内P2P平台普遍采用资金托管和第三方担保作为风险控制的主要措施。所谓资金托管，就是资金流运行在第三方托管公司，不通过P2P平台的银行账户。在实际操作中，贷款人和借款人分别通过第三方支付开通自己的账户，贷款人可以实时了解信贷资金的准确去向；平台也在第三方支付开通商户账号，但仅限于进行资金解冻和退款这两种操作，没有转账与提现操作的权限。如果贷款招标顺利完成，资金会从贷款人账户进入借款人账户；如果贷款招标失败，资金会被退回贷款人账户。理论上来说，开通了第三方资金托管的平台无法直接接触投资人的资金，可以避免平台因为经营不善挪用交易资金而给交易双方带来风险。正因如此，目前许多P2P网贷平台将第三方资金托管作为标配，将其奉若提升信誉的“法宝”，投资者对此也颇为认可。据网贷平台账户最大的资金托管机构汇付天下发布的《汇付天下P2P行业发展报告》，近八成投资人重视平台是否有第三方托管。

除了第三方托管之外，第三方担保也是P2P平台采取的主要风控措施。在《融资性担保公司暂行管理办法》中规定，担保公司的杠杆不得超过10倍。但P2P平台的担保公司净资产一般只有百万甚至数十万，而平台上却可能有上千万的贷款余额，这就大大超过10倍杠杆的要求。其后果是一旦P2P借贷平台出现10%的坏账风险，在10倍杠杆下就超过了担保公司的支付能力，P2P平台就只能破产了。

2.4 缺乏明确的金融监管机制

我国整体法制建设处于逐步完善和健全的过程中，关于互联网金融方面的法律法规更是寥寥无几。除中国人民银行发布的《网上银行业务管理暂行办法》、银行业监督管理委员会发布了一些管理规定与操作指引外，《商业银行法》、《中国人民银行法》中仅仅针对互联网金融业务进行了少量规定。2014年8月上海公布了《关于促进本市互联网金融产业健康发展的若干意见》，成为全国首个省级地方政府促进互联网金融的发展意见。

目前中国的金融监管实行分业监管模式，但在实践中越来越多的金融机构持有多种金融业务的牌照进行混业经营，互联网金融的兴起对于分业监管还是混业监管提出新的挑战。从经营模式来看，网络金融超市属于典型的混业经营模式，金融机构不仅在网站上推出投资储蓄、贷款、证券、保险、基金、外汇、结算、托管、理财等一站式金融服务，设立网上商城为广大企业和个人提供专业化的电子商务和金融支持服务，并且加强与电子商务平台之间的合作，远远超越了在传统金融运行模式下所能经营的业务品种和模式。相对于传统金融，互联网金融刚刚兴起，既没有明确的法律依据，也缺乏有效的外部监管，平台发起人还往往缺乏金融背景和经验，因此互联网金融的发展将对监管法规、监管能力等方面提出全新的挑战。

P2P网络借贷在国外经过将近十年的发展，已经比较成熟，监管法规体系也比较完善。美国将P2P网络借贷纳入民间借贷的范畴，在《消费者信用保护法》和《诚实信贷法》等有关法律的监管下运行。而我国的P2P网络借贷由于还没有规定明确的监管部门，P2P网络借贷大多由缺乏金融监管经验的工商部门负责监管，极大增加了平台发生信用风险的可能性。因而需要及时完善相关法律法规，理清监管职责，加强督管力度，以防止平台信用风险的发生。

3 我国互联网金融大数据征信体系的构建

大数据的介入，正改变着征信行业。大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据，通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多维度信息，构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多维度的定量模型，利用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。大数据征信使用的数据包括传统的银行业信贷记录、消费记录、身份数据、社交数据、经营数据，以及日常活动和偏好数据、特定场景下的行为特征数据等。大数据不仅为征信业发展提供了广泛的数据信息来源，同时也改变了征信产品的生产流程，成为了我国征信业发展的重要助力。

目前，可以用来支持互联网征信模型的大数据具有六大来源。

第一是电商大数据，比如阿里巴巴提供的芝麻信用分。阿里旗下的支付宝实名用户超过了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，涵盖支付、投资、消费、社交、公益、交通等多种消费场景，芝麻信用采用国际上通行的信用评分方法，最低350分最高950分，这与美国FICO分（300至850）相似，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。芝麻信用的评分模型主要包括信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。人们在日常生活中点点滴滴的行为，通过长期积累，这些行为轨迹和细节，可以全面判断其信用状况。

第二是信用卡类大数据，根据信用卡申请年份、授信额度、消费金额、消费次数、消费种类、消费场所、卡片等级、还款记录等作为信用评级的参考数据。代表性企业是成立于2005年的“我爱卡”，依据自身积累的数据利用FICO信用评分模型来发放互联网金融小额信贷。

第三是社交网站大数据，代表性企业为腾讯公司，腾讯拥有最多的社交用户，包涵最复杂的人际社交关系，旗下QQ的月活跃用户8亿多，微信用户接近5亿。腾讯征信的评分模型主要包括四大因子：安全指数（是否实名认证、是否开通数字证书、过去一段时间更换手机号码的次数等）；消费指数（过去一段时间内腾讯业务、游戏、生活服务类消费次数等）；财富指数（财付通账户余额、理财通财富、QQ号价值等）；社交指数（QQ登陆场所、微信有红包及资金往来的好友占比）。腾讯征信采用七级信用评级法，分别用不同的星级代表信用等级。五星代表较高的信用评级，六至七星代表特高信用评级。

第四是小额贷款类大数据，包括信贷额度、违约记录等。由于单一企业信贷数据的量级较低、地域性较强，业内共享数据的模式正被逐步认可。

第五是第三方支付大数据，根据用户消费数据进行信用分析，支付方向、月支付额度、消费品牌都可以作为信用评级数据。比如考拉信用评分主要依托拉卡拉的支付数据，利用FICO评分法、回归、分类、Web挖掘和神经网络技术，主要按照五个维度：履约能力、身份属性、信用记录、社交关系和交易行为进行信用评估。

第六是生活服务类网站大数据，包括水、电、煤气、物业费交纳等，能够客观真实地反映个人基本生活信息。比如持有华道征信15%股份的新奥资本，是新奥集团旗下从事股权投资和投资管理的平台公司，旗下新奥能源是国内规模最大的清洁能源分销商之一，掌握大量居民燃气数据。华道征信的数据主要包括五个方面：信贷数据、公安司法数据、运营商数据、公共事业数据、网络痕迹数据。

2015年1月5日，央行颁布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司以及北京华道征信有限公司八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。（表2）

根据即将获得征信牌照的八家征信机构的产品特点可以看出，目前各征信机构数据来源、统计口径、评分模型、评分标准等各方面都存在巨大差异。建立征信行业协会，加强数据共享，重视数据隐私，建立征信产品规范，统一行业标准，将是中国互联网金融中大数据背景下征信体系建设的重点。

参考文献：

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[4]谢平，邹传伟，刘海二.互联网金融手册[M].北京：中国人民大学出版社，2014.

[5]李耀东，李钧.互联网金融：框架与实践[M].北京：电子工业出版社，2014.

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