首批个人征信牌照月底下发

　　今年1月，人民银行官方网站刊发了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司等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。据相关人士透露，目前央行已完成了对首批获准筹建的8家征信机构的最终审核工作，牌照或在7月底、8月初下发。

　　近日，首批准备个人征信业务的公司已准备就绪，个人征信牌照验收工作已经完成，“验收有两方面内容：业务端的，包括：数据源、系统模型、产品、技术、合作伙伴；企业组织架构建设层面，包括组织架构、管理团队、管理制度等，重点对合规和信息安全保障等方面的验收。”这就意味着牌照发放前的最后一项工作已经完成，只等央行对外公布。

　　考拉征信相关负责人表示，预计两周之内将发放牌照。中智诚也表示，“目前还不确定，可能月底前（下发牌照）。”

　　2015年1月5日，央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，并要求芝麻信用、腾讯征信、前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、考拉征信、华道征信8家机构做好个人征信业务的准备工作。

　　如果上述八家机构在月底成功获得牌照，那么中国个人征信业务将迈出历史性一步，后续将会有更多公司申请牌照。此前，中国的征信工作一直由央行征信中心独家承担。尽管央行征信中心已经成立18年，个人征信业务已经开展11年，但一家征信机构已经无法满足社会需求，过度单一的视角已经形成巨大的征信盲区，严重影响到金融业务的健康发展。

　　根据国家信息中心的数据显示，中国正处于工业社会向信息社会加速转型阶段。如何构建现代化的征信体系，对于处在转型期的中国来说，不仅事关金融借贷业务，还涉及到社会经济体的良性运转。

　　此前央行秉承的“企业征信从宽，个人征信从严”的原则正在转变为“成熟一家、批准一家”。不过，个人征信牌照下放只是第一步，如何构建信用生态圈才是关键。

　　“考拉征信由拉卡拉联合蓝色光标、梅泰诺、旋极、51job等八家企业共同组成，八家股东公司在各自领域的多年耕耘与积淀，为考拉征信的信息采集和数据合成以及大数据处理提供支持，特别是拥有股东方多年累积的转账、还款、水电缴费、金融理财等金融数据。”考拉征信相关负责人告诉笔者，“依据积累的数据，考拉征信推出了个人信用分、职业诚信分、商户信用分等多个信用产品。”

　　其他征信机构也在推出自己的信用产品，如腾讯信用分、前海征信的“好信度”、芝麻信用的“芝麻分”、 中诚信征信的“万象分”与华道征信的“猪猪分”。

　　值得注意的是，与以往的信贷业务数据统计有所不同的是，不仅仅是更为画像与评分呈现形式，互联网+时代，从购物、租车、相亲到各种互联网社交应用场景的数据都可以用来评估个人信用。

　　芝麻信用不仅对接了支付宝、淘宝、天猫、蚂蚁小贷、一嗨租车等外部数据，还与最高人民法院实现专线连接，数据共享。考拉征信除八家股东以外，正在引入更多的互联网公司与产品，如滴滴打车、悟空租车、爱大厨、E袋洗、e保养、优选金融、58同城等构建“考拉信用圈”。此外，“已经有50多家P2P机构排队接入考拉征信，这比自身单建征信系统的成本低得多。”考拉征信相关负责人表示。

　　经过数据的收集、分析与处理，得出的综合评分，则可以为后续的信息服务提供支持，。“猪猪分”专门用于检验租房者的信用情况；“芝麻信用分”在700分以上的可申请新加坡签证，不用再提交资产证明、在职证明或者户口本等复杂资料，750分以上则可以拥有26国签证。芝麻分在650分以上的芝麻信用用户，即可申请一嗨租车免预授权服务。

　　“个人用户凭借考拉信用分即可享受到考拉信用圈中商家提供的更便利、优惠的服务。”考拉征信上述负责人表示，拉卡拉用户可以依据考拉征信的综合评分享受“替你还”与“借点钱”的服务，即在信用卡到还款期，而工资未到帐的情况下，由拉卡拉还款；当个人急需周转资金时，可以获得拉卡拉的信用贷款，额度的依据依然为考拉信用分。

　　考拉征信上述负责人告诉央广网财经记者：“我们可以根据合作伙伴需求，将合作方数据与考拉征信自有数据整合，建立多维度的征信模型和征信产品，也可以基于自有资源、技术与经验优势，基于双方信息共享、利益共享合作双赢的原则，共同建设、运营行业征信平台。”

　　事实上，这同样是各家征信机构努力的方向。美国的征信市场规模已超700亿美元，按照人口比例，中国未来个人征信市场规模将在千亿级，而目前中国的规模只有20亿元。未来个人征信市场空间巨大，机构间的激烈竞争在所难免，合纵连横亦是消费者所乐见。从金融理财、信贷、民生、购物、租车、租房到交友等各个领域的数据在互联网交互，通过多家征信机构多层次、全方位、共同构成中国社会信用体系的必要元素，推动信用社会步入良性发展空间。

　　不过，“个人征信体系建设还存在难点，即数据的碎片化、稀缺性、精细化、理解度、高成本会影响个人征信的普及和使用；大数据采集、存储、计算处理的技术成熟度，也会影响到数据的使用效果和评分模型精度。”上述负责人表示，未来不仅需要竞争，更需要各家机构的合作。

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