徵信市場分析

Ⅰ 國內徵信行業的現狀及前景怎麼樣

據前瞻產業研究院《2016-2021年中國徵信行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示， 我國的企業徵信服務行業是在政府驅動下（當時是在對外經濟貿易部的直接支持和領導下）起步的，但是目前的企業徵信市場上，各徵信公司均採取商業化運作方式，不同類型的徵信公司均是按照商業化原則在市場上展開競爭，向社會提供客觀、獨立的資信調查報告。一些行政機關下屬的徵信機構，在業務運作上也基本採取了市場化的方式。我國企業徵信行業市場化運作模式已經基本形成。
根據徵信市場規模、產品豐富程度、應用范圍廣泛程度、徵信機構活力等指標對三種徵信模式進行評價，市場化模式毋庸置疑最具優勢。市場化徵信是市場化學派的再一次勝利，其最具活力的原因不言自明。相比非盈利性的徵信機構，市場化的徵信機構面對市場競爭壓力，和市場的距離最近、最能了解客戶的需求，有充足的動力提高產品和服務質量，擴大經營規模。採用市場化徵信的英國和美國誕生了國際化的徵信巨頭益佰利、艾克菲、全聯和鄧白氏。
最早的企業徵信機構是由政府部門主導建立，但其自身具有嚴重的局限性。在政府管制比較寬松的企業徵信領域下，民營機構按照商業規律參與市場競爭，向客戶提供獨立、客觀的徵信報告，取得了較快發展，同時鄧白氏等外資徵信巨頭也參與到國內競爭中來。目前國內上百家企業徵信機構中，幾家發展較快的中外徵信公司已經占據全國企業調查市場份額的60-70%左右。
個人徵信領域,我國目前還處在從公共徵信向市場化徵信過渡的階段，兩種模式在一定時間還會並存。央行徵信中心建立了全國個人信用信息資料庫，承擔了商業銀行個人信貸徵信的職責，還將保持該模式運營。我國從2003年開始試點個人聯合徵信，建立市場化的個人徵信機構進行運營，包括上海資信和深證鵬元，取得初步成功。

Ⅱ 從我國的徵信發展歷程來看,我國最先發展的是企業徵信還是個人徵信,為什麼會

我國可能會同步發展的是企業徵信和個人徵信。
我國的徵信體系採用「政府主導型」模式，央行個人、企業徵信系統基本覆蓋全國傳統信貸市場，是中國徵信體系的基礎，社會第三方徵信機構重點服務於中下游，作為完善、補充央行徵信系統的重要組成。
隨著信貸相關行業的發展，政府對消費市場的大力支持，市場對風控的需求必然會放大徵信行業的市場容量，這對徵信行業的發展極為有利。互聯網大數據技術可以促進徵信行業轉型升級。首先，大數據使得徵信收集到的信息打破了原有的局限，從互聯網平台及移動端等多渠道採集有助於信息主體的信息數據全面把握；其次，大數據實現了徵信數據深度挖掘，利用IT技術進行數據分析處理能夠更好的反映信息主體的信用狀況，並提供更為豐富及符合場景的信用產品及服務

Ⅲ 徵信市場為何引發廣泛關注

個人徵信體系建設，在很大程度上反映著一個內向金融市場發展的效率和效能，並將對整個金融業產生深遠影響。打開APP，看看自己的螞蟻花唄和京東白條，你就會發現，消費金融正在改變我們的生活。當前中國的經濟增長，更多地依賴消費拉動，消費金融的興起已成必然，這就需要完備的個人徵信體系作為保障。

不完善的信用體系，讓人們付出慘痛的代價。徵信建設已經成為互聯網金融發展的瓶頸。所以說，打破信用「信息孤島」，打通金融與司法數據壁壘，懲戒惡意逾期的「老賴」已經勢在必行。百行徵信的出現，恰恰意在解決互金行業徵信空白的問題。

Ⅳ 我國個人徵信的發展前景怎麼樣

隨著人們住房貸款規模、車貸規模以及個人金融消費規模越來越大，個人徵信行業的市場規模也隨之增大。近幾年，我國個人徵信查詢累計次數持續增長，2020年個人徵信累計查詢次數達到31.61億次。據預測，2021年我國個人徵信市場規模將達到436億元。面對如此大的市場，目前僅有兩家企業擁有個人徵信牌照，一家為百行徵信，另一家為朴道徵信。

個人徵信行業相關公司：百行徵信、朴道徵信

本文包含核心數據：個人住房貸款余額、信用卡發放數量及貸款余額、個人徵信市場規模等。

個人住房貸款余額不斷增加

近幾年，越來越多的消費者出於自住需求以及投資保值的目的購置房產。2012-2020年個人住房貸款余額呈現穩步上升狀態。截止2020年12月我國個人住房貸款余額達到了34.44萬億元，同比增長14.6%。

朴道徵信公司將堅持市場化運作機制，以「徵信+科技」為核心競爭力，在法律的框架內專注於非信貸替代數據的深度挖掘分析，致力於解決傳統金融服務難以覆蓋的信用白戶或准白戶的融資支持問題，通過建立公開透明的信息披露機制，提供獨立、普惠、公平、專業、安全的徵信產品和服務，在履行社會責任、服務社會大眾的同時，實現自身商業可持續發展。

—— 更多數據請參考前瞻產業研究院《中國徵信行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

Ⅳ 目前國內徵信行業的前景及現狀怎麼樣

中國企業徵信發展歷程

中國企業徵信最初以紙質貸款證為雛形，逐步發展為設備信息化、內容專業化、業務多元化的企業徵信市場。中國企業徵信大致經歷四個發展階段，具體介紹如下。

—— 以上數據參考前瞻產業研究院《中國徵信行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

Ⅵ 企業徵信行業未來發展趨勢如何

企業徵信服務在世界上是一個經過100多年發展的成熟的行業，但在中國的發展卻只有短短的十幾年時間。
盡管如此，中國企業徵信行業已經涌現出大批從事企業徵信服務的專業公司，甚至已經發展到了一定的規模，正在對市場交易的正常運轉發揮著積極作用。
隨著社會主義市場經濟的進一步發展，企業之間信用交易將越來越頻繁，並將成為市場交易的主要手段。面對這樣的趨勢，企業的信用管理意識和信用管理水平將穩步提高。
同時，金融機構向企業提供的產品和服務也將更多地與企業之間的信用交易相結合。
這將穩步推動企業徵信市場的發展。按照這樣的趨勢，到2020年，企業徵信服務的市場規模將達到10億元以上。
我國企業徵信機構主要有：中品質協質量信用評估中心、21315企業徵信平台等機構。

Ⅶ 如何認識我國徵信的發展狀況

1932年，中國第一家徵信機構「中國徵信所」的建立，成為中國徵信行業發展的開端。二十世紀80年代末開始，中國人民銀行開始牽頭引導社會徵信體系建設。2018年2月23日，央行發布信息，百行徵信有限公司的個人徵信業務獲得央行許可。這也是央行頒發的首張個人徵信牌照，標志著國內個人徵信行業打破了由政府主導的局面，向更加市場化、商業化的競爭模式轉變。

——以上數據來源參考前瞻產業研究院發布的《中國徵信行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

Ⅷ 徵信市場的構成有哪些

由市場范疇、徵信服務、徵信對象和信息源單位組成。

機構的主要業務對象是中小企業，徵信機構所生產的主要信用產品為企業資信調查報告、信用擔保和信用保險等，主要應用於商品流通和資金流通之中。

徵信機構主要從工商、法院、海關、技術監督、統計、商業銀行、供應商等與企業密切相關的機構獲取相關信息，對其信用狀況進行評估。

完善和發展我國徵信市場，需要處理幾個重要關系

1、道德和法律

道德是內在的約束，而法律是外在的，但兩者又相互關聯，相互影響。一方面通過宣傳和教育弘揚信用文化，塑造以守信為榮的內心世界和社會環境；另一方面以立法的形式形成對信用行為的外在約束，促使人們誠實守信，並對失信行為進行適當處罰，提高市場主體的信用素質。

2、政府和市場

我國確定了徵信行業的市場化運作模式，這是符合行業特點和我國特定國情的一種選擇。

3、經濟與技術

經濟的發展是徵信體系建立的基礎，尤其是隨著社會信用總量的擴大，社會經濟逐漸發展成為信用經濟，直接的現券和現貨交易演變成為以信用交易為主，從而產生了對建立信用體系的客觀需求。

以上內容參考 網路-徵信市場

Ⅸ 中國徵信行業存在的問題

第一，法律環境有待完善；

完善的法律體系可以為徵信行業的蓬勃發展保駕護航。我國現行徵信行業法律體系主要包括2013年國務院下發的《徵信業管理條例》和《徵信機構管理辦法》，以及為進一步明確徵信機構的運行規范，由央行於2015年下發的《徵信機構監管指引》。相比歐美成熟市場，我國徵信行業立法還不夠健全，處於初期探索階段，僅為行政法規或部門規章，兩者的法律效力較低。並且，當前我國還沒有在數據採集以及個人隱私方面建立健全法律體系，導致徵信行業在個性化數據採集方面，面臨隱私保護困擾。

第二，覆蓋人群有待增加；

社會對徵信信息需求巨大，而徵信系統收錄不全，政府主導的徵信體系難以完全滿足金融市場運行的需要。美國對企業和個人的信用信息的覆蓋率高達80%，即便如此，美國的徵信機構仍然在持續投資開發獨家的數據源，通過對新數據的分析，提升資料庫的深度、廣度和質量，為徵信提供了堅實的基礎。而根據我國央行徵信系統的統計，截至2015年末，個人徵信系統收錄8.8億自然人數，其中3.8億人有信貸記錄，5億人只有簡單的身份信息，另有5億多人不在央行徵信系統內。實際上，消費金融公司的目標客戶群主要集中於中低階層消費群體，這類群體以年輕人為主，比如剛參加工作不久的上班族，以及收入不高的群體等。而這部分真正需要消費金融服務的用戶群體，恰恰在我國央行徵信系統中缺乏個人信貸記錄。

第三，市場滲透率有待提升；

艾瑞咨詢數據顯示，中國個人徵信行業的市場滲透率總體維持在 9%左右，2015年中國個人徵信行業潛在市場規模為1,623.6億元，實際市場規模只有 151.4億元。隨著個人消費和交易習慣的改變，徵信的應用場景不斷增加。除了信貸、信用卡消費外，租房、租車、購物、簽證等非金融領域也對個人徵信信息提出需求，市場滲透率有待進一步提升。

第四，數據採集標准有待統一；

數據採集是徵信的基礎，為此，美國全國信用管理協會制定了標準的數據報告格式和標准數據採集格式，將信用數據標准化，便於徵信數據在機構間共享。然而，國內各類數據缺乏有效的共享機制，導致數據孤島問題嚴重，而且現有數據同質化嚴重，多為公開渠道可獲取的數據，缺失個性化獨家數據源。與此同時，各類數據參差不齊，缺乏統一的標准，直接影響徵信報告的質量。

第五，數據分析能力有待提高。

數據分析能力直接決定徵信服務的質量，因此，數據分析是徵信企業將信用數據轉化為徵信產品的關鍵環節。美國的數據分析技術起步很早，早在1956年就推出了FICO評分系統，經過半個多世紀的不斷改進，應用已十分廣泛。目前包括Experian、Equifax和TransUnion在內的90%以上大型徵信機構均採用FICO評分系統。2009年，美國ZestFinance公司將信用分數過低或缺乏信用記錄造成借貸成本畸高的人群（FICO分500以下）作為服務對象，在信用評估分析中融合了多源數據，引入機器學習的預測模型和集成學習的策略，進行大數據挖掘。ZestFinance的核心競爭力在於數據挖掘能力和模型開發能力。據了解，在其模型中，往往要用到3500個數據項，從中提取70,000個變數，利用10個預測分析模型，如欺詐模型、身份驗證模型、預付能力模型、還款能力模型、還款意願模型以及穩定性模型，進行深度學習，並得到最終的消費者信用評分。每個模型平均半年就會誕生一個新版本，替代舊的版本。新版本通常會加入更多的變數和數據源。ZestFinance採用的演算法來自Google的大數據模型。此外還有數千種來源於第三方（如電話賬單等）和借貸者的原始數據被錄入系統，尋找數據間的關聯性並對數據進行轉換，在關聯性的基礎上將變數重新整合成較大的測量指標，最後把這些較大的變數輸入到不同的數據分析模型中，將每一個模型輸出的結論按照模型投票的原則形成最終的信用分數。與傳統信貸管理業務相比，ZestFinance的處理效率提高了將近90%，風險控制方面，ZestFinance的模型相比於傳統信用評估模型性能提高了40%。反觀國內徵信行業，數據分析剛剛起步，數據分析的效率和精準度有待進一步提高