个人征信行业研究报告 提纲概要范本.docx
《个人征信行业研究报告 提纲概要范本.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《个人征信行业研究报告 提纲概要范本.docx（13页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
个人征信行业研究报告提纲概要范本
个人征信行业研究报告
（提纲概要范本）
发展背景：
消费金融和共享经济是目前我国个人征信发展的核心推动力量，也是核心需求方和新生需求主体。
2018年共享经济/GDP将升至1.67%，征信在共享产品+共享服务等领域有巨大的发展潜力。
数据源：
信贷数据依然是征信业的最核心数据源，互联网数据源正在成为重要的补充数据体系。
发展现状与参与主体：
目前，我国的个人征信产业链主体丰富，以央行征信中心为核心主体，市场化征信机构为辅助，多维度的数据公司作为底层数据支撑的模式正在逐步形成。
但征信人口的普及率依然偏低。
市场空间：
2016年中国实际个人征信市场规模为134.2亿，2020年有望达到341.5亿元，潜在天花板高达4000亿元。
未来成长需要实现加速征信人口的覆盖、提升个人金融业务的活跃度以及丰富征信的应用场景。
牌照发放：
牌照发放前需要解决两重矛盾，信联上马是完善我国征信体系解决两重矛盾的重要支点。
两重矛盾：
1.我国不健全的征信立法和监管体系与快速发展的产业创新间的矛盾，这是制约我国市场化征信发展的根本矛盾，其表象是已快速起跑的市场化征信机构和突然急刹的政策态度间的矛盾；2.开放共享和数据孤岛间的矛盾，其本质是各征信企业自成体系的发展现状与征信企业独立性、公正性要求之间的矛盾。
因此，我们认为按照目前的政策倾向，牌照发放的时间和数量依然存在极大不确定性。
但这种不确定性不仅仅是体现在牌照的层面，而是在经历了互金企业快速成长、公民对于隐私保护要求快速提升的产业变化之后，征信市场化的策略与方向需要重新评估和调整。
而信联是完善我国征信体系，解决两重矛盾的重要支点。
CHAPTER0
研究背景与研究范围
对于征信的理解
评价信用的两个重要因素是履约能力和履约意愿
传统个人征信是对个人信用状况的评估，与个人的资金活动相联系，反映个人债务状况和资金延迟支付状况等。
对于征信概念的认识，不同的阶段、不同的主体之间存在差异。
对于征信意义的理解差异。
在传统信贷业务状态下，市场普遍更关注履约能力而忽略履约意愿；新阶段下，部分人激进的将征信理解为信任、诚信等相关概念，这种理解则多聚焦于履约意愿，而忽略了履约能力的重要性。
实际上，影响债务人信用的两个重要因素是履约能力和履约意愿，两者均需考虑。
此外，建立较高的违约成本，也将增强履约人的履约意愿。
本篇报告研究范围
聚焦个人征信及新兴个人征信服务
国内征信按照征信对象分类，主要可以分为个人征信、企业征信和资本市场征信三类。
个人征信的被征信对象为个人，主要用于金融信贷风险评估。
企业征信被征信对象为中小企业，主要用于借贷和商业合作。
资本市场征信的被征信对象为债券、基建项目、国际主权评级，主要用于大型投融资项目。
本篇报告研究范围：
以传统个人征信服务为基础、新兴个人征信服务为核心，阐述个人征信行业发展现状、洞察未来产业发展趋势。
征信活动的核心要素
信用报告、信用评分、评分模型、征信体系、社会信用体系
征信活动主要包括如下核心要素：
信用报告：
是征信机构提供的关于企业或个人信用记录的文件，系统记录企业或个人的信用活动，全面反映信息主体的信用状况；
信用评分：
是在信息主体信息的基础上，运用统计方法，对消费者或企业未来信用风险的一个综合评估；
评分模型：
是指征信机构进行综合评估并得到信用评分的统计学方法，包括使用何种数据、相应数据的权重并根据客观变化进行动态调整；
征信体系：
指采集、加工、分析和对外提供信用信息服务，包括征信制度、信息采集、征信机构和信息市场、征信产品和服务、征信监管等方面，目的是在保护信息主体权益的基础上，构建完善的制度与安排，促进征信业健康发展；
社会信用体系：
包括制度安排、信用信息的记录、采集和披露机制、采集和发布信用信息的机构和市场安排、监管体制、宣传教育安排等各个方面或各个小体系，最终目标是形成良好的社会信用环境。
征信商业模式
帮助客户识别、控制信用风险，进行信用管理的活动
征信机构通过依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，来帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。
征信业的出现，能够增进对彼此信用等级的了解，方便更好的进行商业合作等活动。
当企业需要进行商业合作或申请贷款，个人需要申请贷款或信用消费时，交易的另一方（银行/赊销商）为了防范企业或个人违约，便会调查其背景和信用，这促使了征信机构的出现。
征信机构调查企业或个人的背景和信用历史数据，并进行信用等级评估，生成信用报告。
而银行和赊销商据此决定是否发放贷款或进行商业合作。
我国征信业发展背景
2004年启动系统建设，2006年建成集中统一的个人征信系统
征信机构将从原始数据源或第三方数据机构获取的数据建成数据库。
对数据进行分析，应用信用模型进行评分、评级，生成信用报告，出售给征信的使用者，以此盈利。
重点在于获得真实全面、质量高的数据，并能够对数据进行合理的解读来揭示对象的真实信用状况。
为适应我国市场经济发展需要，推动信贷市场发展，维护金融稳定，人民银行于1997年开始筹建银行信贷登记咨询系统，2002年建成电子化的地市、省市和总行三级联网的银行信贷登记咨询系统，2004年开始升级银行信货登记咨询系统为企业征信系统，2006年建成全国集中统一的企业征信系统；2004年启动个人征信系统建设，2006年建成全国集中统一的个人征信系统，实现在全国范围内提供征信服务。
在此基础上，随着征信业务的发展，逐步优化升级征信系统，提高系统运行效能。
CHAPTER1
中国个人征信市场发展环境分析
个人征信业发展背景之发展历程
历经近30年，中国征信业正处于市场化发展的关键时期
个人征信业发展背景之政策环境
核心宗旨：
推动市场化发展、促进数据开放、保障信息安全
国家开始重视征信活动在经济体系中的重要地位，大力推进社会信用体系的建设，推动征信产业的市场化运作。
围绕数据源、征信企业和消费者不断推出相应的政策，一方面推动产业各方的数据打通合纵连横，另一方面也致力于保护消费者的基本信息安全，维护信息服务产业的健康发展。
个人征信业发展背景之宏观经济环境
第三产业比重居首，催化消费结构新变革
随着中国经济步入新常态，中国经济也进入了转型的关键期。
居民消费结构由基础型、物质型消费为主向服务型消费为主升级。
从对经济发展的贡献率来看，服务业对中国经济的支撑作用将不断加大。
2016年，我国GDP增长率为6.7%，其中第三产业贡献率为58.2%，同比增长4.5个百分点，成为拉动经济增长的新引擎和新驱力。
个人征信业发展背景之基础技术环境
大数据+人工智能推动征信技术体系快速发展
目前，我国大数据的技术应用方面已具备一定基础，发展潜力巨大且市场空间广阔。
依托于新兴技术的支撑，征信数据在规模、维度和模型的迭代优化方面有长足的进步，大数据和云计算等新兴技术正成为互联网背景征信公司突破传统瓶颈的重要手段。
在信用评估分析中融合多源数据，引入机器学习的预测模型和集成学习的策略，优化算法和模型体系。
个人征信业发展背景之核心需求方：
消费金融
消费金融：
传统金融与互联网金融并驾齐驱
个人征信业发展背景之创新型需求方：
共享经济
信用问题是共享经济亟待解决的首要问题
C2C和B2B是共享经济发展初期的核心模式。
但供需双方的个体行为较难完全通过法律进行约束，造成了对于共享资源的破坏、商业规则的破坏，并因此而带来对于整体产业的不良影响。
因此，由于信用缺失等问题，共享经济逐渐衍生出B2C自营（例如分时租赁）、C2B（例如手机回收）、C2B2C（例如二手服装寄售）、B2B2C（例如服务众包）等形式。
信用问题在商业模式中被一再规避，并未得到有效解决。
征信业的快速发展可促进共享经济中供需双方的信任关系、降低C2C、B2B模式的发展门槛，提升双方交易效率；与此同时，用户在共享经济商业环境下的行为将进一步丰富征信数据体系。
征信和共享经济可形成协同发展的态势。
个人征信业发展背景之创新型需求方
2018年共享经济/GDP将升至1.67%
征信在共享产品+共享服务等领域有巨大的发展潜力
罗兰贝格统计数据显示，2018年中国共享经济规模将达到达到2300亿美元（约合人民币14400亿元），占全球比重提升至44%。
到2018年，中国共享经济占中国GDP的比例也从0.59%跃升至1.67%。
而作为产业链上的重要一环，围绕共享经济商业生态，征信也将展现其巨大的商业价值，在共享产品+共享服务等领域有巨大的发展潜力。
CHAPTER2
中国个人征信核心数据类型及数据源
中国个人征信核心数据类型及数据源
传统数据源
（1）：
个人基本信息
个人基本信息主要有四大类：
一是标识信息，即姓名、证件类型和证件号码这三项身份标识信息；二是身份信息，指个人性别等基本属性以及配偶信息和联系方式等；三是职业信息，指个人单位名称及地址等职业相关信息；四是居住信息，指个人居住地址及居住状况等。
采集渠道主要有两个：
一是从社会保险经办机构或住房公积金管理中心采集身份和职业信息；二是商业银行与个人发生信贷业务时，采集个人基本信息，报送给个人征信系统。
传统数据源
（2）：
个人信贷信息
个人信贷信息主要包括五类：
一是贷款信息，指贷款发放及还款情况等；二是信用卡信息，指信用卡的发卡和还款信息；三是担保信息，体现个人为其他主体的担保情况；四是特殊交易信息；五是特别记录信息。
采集渠道：
个人征信系统的信息报送主要由各接入机构以报文形式将信息报送给个人征信系统。
个人征信系统中业务量较大的全国性商业银行、部分城市商业银行均采用接口方式报送；业务量小或自身信息电子化程度不高的部分农村信用社等采用非接口方式报送。
传统数据源（3）：
反映信用状况的其他信息
信贷信息之外的其他信用信息，是反映个人信用状况的补充信息，又称为非银行信息。
非银行信息内容：
征信系统采集的反映信用状况的其他信息主要有三类：
一是履行相关义务的信息，包括社会保险参保缴费信息、住房公积金缴存信息、车辆抵押交易信息等；二是后付费的非金融负债信息，主要有电信等公用事业缴费信息；三是公共部门的相关信息，包括获得资质信息、行政许可信息、行政处罚信息、获得奖励信息、执业资格信息、法院判决和执行信息、欠税信息、低保救助信息、上市公司监管信息等。
非银行信息采集方式：
人民银行与相关国家机关和公用事业单位等数据源单位签署信息共享协议，将数据源单位掌握的涉及信息主体的行政许可、行政处罚、司法判决、公用事业缴费等信息纳入征信系统。
互联网数据源：
互联网公开数据
互联网原始数据源包括如下几个大类：
①互联网公开数据、②电信运营商数据；③移动APP安装及活跃数据、④用户的互联网深度行为数据、⑤已实现互联网化的公共数据源、⑥网上金融行为数据。
互联网数据采集方式：
基于搜索平台、开放的社交网络平台等可以获取公开的互联网数据，除此之外的深度社交数据、电子商务数据、金融数据等均需在用户授权基础之上获得，形式包括用户授权抓取、行业性的数据交换以及第三方数据库等。
第三方数据库
第三方数据库为征信机构主体或征信数据使用者提供数据抓取、存储及分析服务。
第三方数据库为市场上的所有数据使用主体（包括征信机构、其他第三方数据库和金融机构等）提供数据及数据的抓取、存储和分析等技术服务。
CHAPTER3
中国个人征信产业链参与主体及发展现状
我国以中央银行为核心主体的征信体系
我国目前个人征信产业链概述
上游：
互联网数据供应商——搜集数据，交换数据。
数据供应商通过自有渠道积累大量的用户数据，再将这些数据进行简单的清洗和统一格式，就可将数据供应给中游的互联网征信机构去进行分析。
当然，除了自有的数据，也可以和别人合作，交换或共享数据，更可搭建数据共享的平台，提高自身竞争力。
数据供应商可以是“专职”的支付渠道、信贷机构等，也可以是“兼职”的网购、社交平台，服务网站等。
中游：
互联网征信机构——分析、挖掘有用信息，制作信用报告、提供决策分析。
这是征信产业链中最关键的一环。
与传统征信机构相同的是，互联网征信机构也要对数据进行深度解读，建立模型，挖掘优质信息，客观评估，制作信用报告。
而与传统征信不同之处在于：
1.信息内容种类不同，需要新的模型，从新的角度挖掘；2.互联网需要实时响应需求，这就要求互联网征信机构能够做到数据的同步更新和快速服务。
对征信机构的软硬件提出了更高的要求。
下游：
征信使用者——消费金融、小额信贷、共享经济等场景应用。
与传统征信机构倾向大金额的信贷业务不同，互联网征信的使用者更倾向于“小、轻、快”的业务。
消费金融，小额信贷，共享用车，共享住房甚至于相亲、订酒店、租车这样的场景需求，如此多样化的需求就需要更加多元的征信服务。
现有行业特点：
互联网征信机构内嵌于闭环经济，大集团涵盖整个产业链。
互联网金融正处于起步发展阶段，互联网征信机构也才刚刚诞生，现有市场环境不适合独立的互联网征信机构生存。
一些大的集团比如蚂蚁金服布局互联网金融产业链，甚至产业网，而互联网征信机构是其中至关重要的一环。
人民银行征信中心
2006年3月，经中编办批准，中国人民银行设立中国人民银行征信中心，作为直属事业单位专门负责企业和个人征信系统（即金融信用信息基础数据库，又称企业和个人信用信息基础数据库）的建设、运行和维护。
征信中心的信息采集方式是接入银行、信用社的营业网点，网点再定期报送信用记录至征信中心。
大批金融机构（保险公司、小额信贷公司、融资租赁公司等）接入中心数据库。
这些金融机构需要先报送自己掌握的征信数据，之后可以在征信中心开展查询业务。
征信中心信用信息覆盖全国。
征信中心直接接入全国的的营业网点，无需另行搭建专门的征信网点，使得征信中心具有运营成本低，涵盖样本全面，覆盖社会阶层广的优势。
人民银行征信中心产品及服务内容
个人信用报告是个人征信系统提供的核心基础产品；目前，个人信用报告根据服务对象及使用目的不同，分为4个版本：
为以银行为代表的授信机构服务的银行版，含配套的仅包含本行报送信息的银行异议版；满足消费者本人查询需求的个人版（含彩色样式）以及个人明细版（彩色样式）；为其他社会主体服务的社会版；供征信系统管理使用的征信中心版。
个人信用报告的基本内容包括：
报告头、个人基本信息、信贷交易信息、公共信息、声明信息、查询记录和报告说明。
不同版本的信用报告对上述内容各有侧重。
人民银行征信中心覆盖人群范围依然较窄
2015年底，人民银行征信中心收录自然人规模8.8亿，有信用记录人群规模3.8亿；我们预计2017年底收录自然人规模有望将达到9.2亿、信贷记录人数有望达到4.4亿；但征信人口覆盖率相较于美国依然有较大差距。
民营征信机构将是我国征信体系的重要补充
截至目前，征信中心人群覆盖范围依然有限，数据获取范围也存在局限性。
在互联网经济和互联网金融快速发展的今天，大量的数据被广泛的留存在互联网平台之上，这些数据是反映个人信用状况的补充信息，部分互金数据更是判断用户整体负债和偿还能力的强相关数据。
因此，社会化机构参与主体的加入将是我国征信体系的重要补充。
一方面是，我国征信市场目前的发展情况和急剧膨胀的市场需求；另一方面是互联网渗透率的急剧提升和用户数据在互联网端的快速累积，我国形成【以人民银行征信中心为核心力量和民营机构为补充力量】的个人征信体系将是必然趋势。
牌照发布一再推迟，发放时间及对象存在不确定性
1997年，上海资信有限公司成立，经中国人民银行批准在上海市进行个人征信试点。
2004年，全国集中统一的个人信用信息基础数据库建成。
2015年1月份中国人民银行下发《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。
但截止目前，个人征信牌照仍未下发。
八家准筹个人征信机构发展比较
市场化征信机构的产品及服务内容
从业务范围看，中国市场化征信机构的收入主要由征信服务和数据服务两部分组成。
在征信服务方面，除了按流量等方式收取报告查询费外，征信机构还可针对特定对象制作深度定制报告，并提供增信、信贷管理、征信解决方案等征信相关服务。
在数据服务方面，征信机构可利用自身掌握的数据资源为企业提供商业决策分析所需的支持，还可以利用自身的数据处理能力为企业提供数据挖掘、处理、清洗等数据相关服务。
市场化征信机构核心竞争能力
中国市场的增长潜力有目共睹，但参照海外市场化征信市场的发展情况以及征信市场的特殊性，征信市场一定是一个高度集中的市场。
在激烈的市场竞争中，市场化征信机构参与市场竞争所需要的核心竞争能力包括以下几点：
1.数据获取能力及资源整合能力
数据获取的核心方式在于数据资源的整合能力，包括对于股东方或核心管理企业的数据获取能力，以及其他的公共数据的整合能力等。
这很大程度上取决于机构股东方的数据生产能力和产业话语权。
同时，数据体量、数据的质量和相关性也是影响征信企业数据获取能力的重要方面。
2.风险分析及信用评分模型开发能力
在数据基础上，征信机构风险分析及信用评分的准确性直接影响使用方的风险。
而这一能力也很大程度取决于征信机构的技术能力，并需要大规模的数据支撑，以支持机器学习等技术对于模型的不断验证。
3.牌照制监管体系下的牌照资源
我国未来征信体系大概率坚持实行牌照制的监管体系，是否持有牌照是市场准入的唯一标准。
持有牌照则占据核心参与主体的市场地位，在激烈的市场竞争中获取主动权；不持有牌照则只能围绕产业链边缘提供技术支持或其他增值服务，牌照价值决定了企业未来在产业链中的地位和商业模式。
4.盈利模式和应用场景的拓宽
明确的盈利路径是支撑企业未来发展前提条件，消费者的需求不仅局限于基础征信服务，信用资质跟踪、警示、反欺诈等增值服务占的比重越来越大，提供多样性的服务可支撑企业在征信服务领域中走的更远。
CHAPTER4
他山之石：
海外个人征信市场发展模式研究
征信行业四大模式：
市场主导、行业协会、公共征信和混合经营
美国征信市场采用市场化竞争机制
美国（市场化）：
从激烈竞争到细分领域寡头垄断
美国的消费信贷业务十分发达，对于征信需求强烈，因此采用了征信市场化的方式，由私人征信机构通过完全竞争来提供更优质的服务。
美国的征信市场经过了90多年的发展，先后经历了快速发展期、法律完善期、并购整合期、成熟拓展期4个阶段，从巅峰时期的2000余家机构逐渐演变成了现在巨头垄断的市场结构。
在个人征信领域，以Experian（益百利）、Equifax（艾可菲）、TransUnion（环联）三家为主，其中Experian占得业务份额最大；在企业征信领域，呈现Dun&Bradstreet（邓白氏）一家独大的结构；而在评级机构领域，有Moody's（穆迪）、Standard&Poor's（标普）、FitchRating（惠誉）这三家公司。
除此之外，还有400余家区域性或专业性征信机构依附于这些巨头。
美国（市场化）：
标准化的信息报送体系和完善的监管立法体系
在个人征信市场，有Experian、Equifax、TransUnion三大个人征信巨头掌握了超过一半的美国本土个人征信市场份额。
在数据标准统一方面，ConsumerDataIndustryAssociation（CDIA）制定了Metro1和Metro2这两种报送征信信息的标准数据格式。
在数据服务方面，FICO和ZestFinance分别作为传统征信模式和互联网征信模式的代表，为各类征信公司提供数据模型的支持。
美国个人征信的监管体系分为行政监管、司法监管和行业自律。
美国联邦贸易委员会（FTC）负责监管个人征信公司、信用报告业协会、消费者信用提供者和使用者；美国联邦储备系统（TheFederalReserveSystem）负责监管银行机构；联邦或州法院根据相关法案对银行机构实施司法监管。
而政府并不直接参与征信服务业的竞争，通过颁布立法和监管来控制征信业的发展。
迄今为止，美国政府已颁布17部相关法律。
日本采取行业协会为主导的征信模式
日本（协会制）：
日本个人征信市场由三大协会构成
在上世纪消费金融快速发展的背景下，日本征信业同样得到了发展。
但受制于极其严格的用户信息保密规定，形成了以行业协会为主导的征信模式。
日本的个人征信市场由三大协会构成：
日本银行个人信用信息中心（BIC）、全国消费信贷征信联合会（JICC）和日本销售信用信息中心（CIC）。
需要征信服务的金融机构首先要成为协会会员，上报自己拥有的征信数据，由行业协会负责整合。
三大协会间可以分享部分信息，构成一个共享平台，向会员提供征信查询服务，同时收取一定费用来维持协会基本运营。
从功能上说，这些机构主要发挥的是数据枢纽的作用，将各会员单位报送的征信信息录入数据库，并将收录的信息与会员单位和其他机构进行交换，用于信贷等相关决策的参考。
总体来说，日本征信机构在严格保证个人隐私的情况下从事征信业务，而且并不以赢利为目的。
欧洲的混合模式和政府模式
欧洲：
德国（混合模式）和法国（政府模式）
欧洲主要采取以央行为核心的公共征信模式。
在这种模式中，各机构必须强制向央行提供征信信息。
同时，受限于欧盟覆盖范围极广的用于保护个人信息安全的相关法律，欧盟成员国无法形成像美国那样发达的市场化征信体系。
然而，由于欧盟主要国家均对公共征信体系的最低贷款规模要求作出了限制，且公共征信体系输出的信息经过了严格脱敏和阉割，因此市场化征信机构依然存在生存的余地。
在欧盟范围内，由于各国法律依然有所不同，因此欧洲的征信模式可被细分为德国的混合模式和法国的政府模式。
德国：
政府主导和私营机构的混合经营
政府建立公共征信系统，主要由银行和金融机构定期报送数据形成征信数据库，同时也只面向这些机构提供查询服务。
为了满足市场的各种征信需求，又开放建立了私营征信机构。
私营征信机构面向社会搜集数据，向公众提供征信分析与评级服务。
公共征信立足真实而全面的基本信贷信息，私营征信立足丰富而全面的征信服务产品，二者搭配满足了多元化的征信需求。
法国：
政府主导征信市场，保障个人隐私安全
法国的公共征信体系，由政府完全主导。
政府出资建立庞大的征信数据库，并运用行政手段强制要求金融机构定期报送数据。
征信数据也仅向金融机构和个人提供查询，不向社会开放。
同时，政府也负责监管征信市场。
这样的征信体系能够有效保证民众的个人隐私，但因为低效和限制多，减缓了信贷和消费金融的发展。
CHAPTER5
中国个人征信市场规模测算及影响因素分析
中国个人征信市场规模及空间测算
2016年美国征信市场规模约为145亿美元
益佰利（Experian）、艾可菲（Equifax）和全联（TransUnion）是美国最主要的3家机构，2015-2016年三家营收综合供给87.21和91.85亿美元，根据BCG2015年征信报告，2013年三家企业占据63.5%的市场份额，假设美国征信市场已相对完善，头部竞争格局已基本稳定，那么2015-2016年美国征信市场规模分别为137.34、144.58美元，同比增长5.3%。
市场潜力大于美国，但市场活跃度明显低于美国
对比美国市场，中国拥有更未庞大的用户基数、更低廉的查询费用价格，但用户活跃度更低（参照人均持卡和消费信贷规模）。
中国人口约为美国人口的4.3倍；人均持卡量仅为0.34，是美国的近1/9；消费信贷规模1/5；2016年1月开始，每年第3次起的收费标准由此前每次25元降低至10元，通过互联网查询及每年前2次到柜台查询继续实行免费。
最高费用是美国的1/6。
中国实际征信市场规
升级会员 