征信市场分析

Ⅰ 国内征信行业的现状及前景怎么样

据前瞻产业研究院《2016-2021年中国征信行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示， 我国的企业征信服务行业是在政府驱动下（当时是在对外经济贸易部的直接支持和领导下）起步的，但是目前的企业征信市场上，各征信公司均采取商业化运作方式，不同类型的征信公司均是按照商业化原则在市场上展开竞争，向社会提供客观、独立的资信调查报告。一些行政机关下属的征信机构，在业务运作上也基本采取了市场化的方式。我国企业征信行业市场化运作模式已经基本形成。
根据征信市场规模、产品丰富程度、应用范围广泛程度、征信机构活力等指标对三种征信模式进行评价，市场化模式毋庸置疑最具优势。市场化征信是市场化学派的再一次胜利，其最具活力的原因不言自明。相比非盈利性的征信机构，市场化的征信机构面对市场竞争压力，和市场的距离最近、最能了解客户的需求，有充足的动力提高产品和服务质量，扩大经营规模。采用市场化征信的英国和美国诞生了国际化的征信巨头益佰利、艾克菲、全联和邓白氏。
最早的企业征信机构是由政府部门主导建立，但其自身具有严重的局限性。在政府管制比较宽松的企业征信领域下，民营机构按照商业规律参与市场竞争，向客户提供独立、客观的征信报告，取得了较快发展，同时邓白氏等外资征信巨头也参与到国内竞争中来。目前国内上百家企业征信机构中，几家发展较快的中外征信公司已经占据全国企业调查市场份额的60-70%左右。
个人征信领域,我国目前还处在从公共征信向市场化征信过渡的阶段，两种模式在一定时间还会并存。央行征信中心建立了全国个人信用信息数据库，承担了商业银行个人信贷征信的职责，还将保持该模式运营。我国从2003年开始试点个人联合征信，建立市场化的个人征信机构进行运营，包括上海资信和深证鹏元，取得初步成功。

Ⅱ 从我国的征信发展历程来看,我国最先发展的是企业征信还是个人征信,为什么会

我国可能会同步发展的是企业征信和个人征信。
我国的征信体系采用“政府主导型”模式，央行个人、企业征信系统基本覆盖全国传统信贷市场，是中国征信体系的基础，社会第三方征信机构重点服务于中下游，作为完善、补充央行征信系统的重要组成。
随着信贷相关行业的发展，政府对消费市场的大力支持，市场对风控的需求必然会放大征信行业的市场容量，这对征信行业的发展极为有利。互联网大数据技术可以促进征信行业转型升级。首先，大数据使得征信收集到的信息打破了原有的局限，从互联网平台及移动端等多渠道采集有助于信息主体的信息数据全面把握；其次，大数据实现了征信数据深度挖掘，利用IT技术进行数据分析处理能够更好的反映信息主体的信用状况，并提供更为丰富及符合场景的信用产品及服务

Ⅲ 征信市场为何引发广泛关注

个人征信体系建设，在很大程度上反映着一个内向金融市场发展的效率和效能，并将对整个金融业产生深远影响。打开APP，看看自己的蚂蚁花呗和京东白条，你就会发现，消费金融正在改变我们的生活。当前中国的经济增长，更多地依赖消费拉动，消费金融的兴起已成必然，这就需要完备的个人征信体系作为保障。

不完善的信用体系，让人们付出惨痛的代价。征信建设已经成为互联网金融发展的瓶颈。所以说，打破信用“信息孤岛”，打通金融与司法数据壁垒，惩戒恶意逾期的“老赖”已经势在必行。百行征信的出现，恰恰意在解决互金行业征信空白的问题。

Ⅳ 我国个人征信的发展前景怎么样

随着人们住房贷款规模、车贷规模以及个人金融消费规模越来越大，个人征信行业的市场规模也随之增大。近几年，我国个人征信查询累计次数持续增长，2020年个人征信累计查询次数达到31.61亿次。据预测，2021年我国个人征信市场规模将达到436亿元。面对如此大的市场，目前仅有两家企业拥有个人征信牌照，一家为百行征信，另一家为朴道征信。

个人征信行业相关公司：百行征信、朴道征信

本文包含核心数据：个人住房贷款余额、信用卡发放数量及贷款余额、个人征信市场规模等。

个人住房贷款余额不断增加

近几年，越来越多的消费者出于自住需求以及投资保值的目的购置房产。2012-2020年个人住房贷款余额呈现稳步上升状态。截止2020年12月我国个人住房贷款余额达到了34.44万亿元，同比增长14.6%。

朴道征信公司将坚持市场化运作机制，以“征信+科技”为核心竞争力，在法律的框架内专注于非信贷替代数据的深度挖掘分析，致力于解决传统金融服务难以覆盖的信用白户或准白户的融资支持问题，通过建立公开透明的信息披露机制，提供独立、普惠、公平、专业、安全的征信产品和服务，在履行社会责任、服务社会大众的同时，实现自身商业可持续发展。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国征信行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

Ⅳ 目前国内征信行业的前景及现状怎么样

中国企业征信发展历程

中国企业征信最初以纸质贷款证为雏形，逐步发展为设备信息化、内容专业化、业务多元化的企业征信市场。中国企业征信大致经历四个发展阶段，具体介绍如下。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国征信行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

Ⅵ 企业征信行业未来发展趋势如何

企业征信服务在世界上是一个经过100多年发展的成熟的行业，但在中国的发展却只有短短的十几年时间。
尽管如此，中国企业征信行业已经涌现出大批从事企业征信服务的专业公司，甚至已经发展到了一定的规模，正在对市场交易的正常运转发挥着积极作用。
随着社会主义市场经济的进一步发展，企业之间信用交易将越来越频繁，并将成为市场交易的主要手段。面对这样的趋势，企业的信用管理意识和信用管理水平将稳步提高。
同时，金融机构向企业提供的产品和服务也将更多地与企业之间的信用交易相结合。
这将稳步推动企业征信市场的发展。按照这样的趋势，到2020年，企业征信服务的市场规模将达到10亿元以上。
我国企业征信机构主要有：中品质协质量信用评估中心、21315企业征信平台等机构。

Ⅶ 如何认识我国征信的发展状况

1932年，中国第一家征信机构“中国征信所”的建立，成为中国征信行业发展的开端。二十世纪80年代末开始，中国人民银行开始牵头引导社会征信体系建设。2018年2月23日，央行发布信息，百行征信有限公司的个人征信业务获得央行许可。这也是央行颁发的首张个人征信牌照，标志着国内个人征信行业打破了由政府主导的局面，向更加市场化、商业化的竞争模式转变。

——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国征信行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

Ⅷ 征信市场的构成有哪些

由市场范畴、征信服务、征信对象和信息源单位组成。

机构的主要业务对象是中小企业，征信机构所生产的主要信用产品为企业资信调查报告、信用担保和信用保险等，主要应用于商品流通和资金流通之中。

征信机构主要从工商、法院、海关、技术监督、统计、商业银行、供应商等与企业密切相关的机构获取相关信息，对其信用状况进行评估。

完善和发展我国征信市场，需要处理几个重要关系

1、道德和法律

道德是内在的约束，而法律是外在的，但两者又相互关联，相互影响。一方面通过宣传和教育弘扬信用文化，塑造以守信为荣的内心世界和社会环境；另一方面以立法的形式形成对信用行为的外在约束，促使人们诚实守信，并对失信行为进行适当处罚，提高市场主体的信用素质。

2、政府和市场

我国确定了征信行业的市场化运作模式，这是符合行业特点和我国特定国情的一种选择。

3、经济与技术

经济的发展是征信体系建立的基础，尤其是随着社会信用总量的扩大，社会经济逐渐发展成为信用经济，直接的现券和现货交易演变成为以信用交易为主，从而产生了对建立信用体系的客观需求。

以上内容参考 网络-征信市场

Ⅸ 中国征信行业存在的问题

第一，法律环境有待完善；

完善的法律体系可以为征信行业的蓬勃发展保驾护航。我国现行征信行业法律体系主要包括2013年国务院下发的《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》，以及为进一步明确征信机构的运行规范，由央行于2015年下发的《征信机构监管指引》。相比欧美成熟市场，我国征信行业立法还不够健全，处于初期探索阶段，仅为行政法规或部门规章，两者的法律效力较低。并且，当前我国还没有在数据采集以及个人隐私方面建立健全法律体系，导致征信行业在个性化数据采集方面，面临隐私保护困扰。

第二，覆盖人群有待增加；

社会对征信信息需求巨大，而征信系统收录不全，政府主导的征信体系难以完全满足金融市场运行的需要。美国对企业和个人的信用信息的覆盖率高达80%，即便如此，美国的征信机构仍然在持续投资开发独家的数据源，通过对新数据的分析，提升数据库的深度、广度和质量，为征信提供了坚实的基础。而根据我国央行征信系统的统计，截至2015年末，个人征信系统收录8.8亿自然人数，其中3.8亿人有信贷记录，5亿人只有简单的身份信息，另有5亿多人不在央行征信系统内。实际上，消费金融公司的目标客户群主要集中于中低阶层消费群体，这类群体以年轻人为主，比如刚参加工作不久的上班族，以及收入不高的群体等。而这部分真正需要消费金融服务的用户群体，恰恰在我国央行征信系统中缺乏个人信贷记录。

第三，市场渗透率有待提升；

艾瑞咨询数据显示，中国个人征信行业的市场渗透率总体维持在 9%左右，2015年中国个人征信行业潜在市场规模为1,623.6亿元，实际市场规模只有 151.4亿元。随着个人消费和交易习惯的改变，征信的应用场景不断增加。除了信贷、信用卡消费外，租房、租车、购物、签证等非金融领域也对个人征信信息提出需求，市场渗透率有待进一步提升。

第四，数据采集标准有待统一；

数据采集是征信的基础，为此，美国全国信用管理协会制定了标准的数据报告格式和标准数据采集格式，将信用数据标准化，便于征信数据在机构间共享。然而，国内各类数据缺乏有效的共享机制，导致数据孤岛问题严重，而且现有数据同质化严重，多为公开渠道可获取的数据，缺失个性化独家数据源。与此同时，各类数据参差不齐，缺乏统一的标准，直接影响征信报告的质量。

第五，数据分析能力有待提高。

数据分析能力直接决定征信服务的质量，因此，数据分析是征信企业将信用数据转化为征信产品的关键环节。美国的数据分析技术起步很早，早在1956年就推出了FICO评分系统，经过半个多世纪的不断改进，应用已十分广泛。目前包括Experian、Equifax和TransUnion在内的90%以上大型征信机构均采用FICO评分系统。2009年，美国ZestFinance公司将信用分数过低或缺乏信用记录造成借贷成本畸高的人群（FICO分500以下）作为服务对象，在信用评估分析中融合了多源数据，引入机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。ZestFinance的核心竞争力在于数据挖掘能力和模型开发能力。据了解，在其模型中，往往要用到3500个数据项，从中提取70,000个变量，利用10个预测分析模型，如欺诈模型、身份验证模型、预付能力模型、还款能力模型、还款意愿模型以及稳定性模型，进行深度学习，并得到最终的消费者信用评分。每个模型平均半年就会诞生一个新版本，替代旧的版本。新版本通常会加入更多的变量和数据源。ZestFinance采用的算法来自Google的大数据模型。此外还有数千种来源于第三方（如电话账单等）和借贷者的原始数据被录入系统，寻找数据间的关联性并对数据进行转换，在关联性的基础上将变量重新整合成较大的测量指标，最后把这些较大的变量输入到不同的数据分析模型中，将每一个模型输出的结论按照模型投票的原则形成最终的信用分数。与传统信贷管理业务相比，ZestFinance的处理效率提高了将近90%，风险控制方面，ZestFinance的模型相比于传统信用评估模型性能提高了40%。反观国内征信行业，数据分析刚刚起步，数据分析的效率和精准度有待进一步提高