現代金融體系的運轉，離不開信用生態的支撐。征信作為信用生態體系中的重要環節，在數據與應用之間發揮著橋梁和紐帶作用。在信息不對稱的商業環境中，征信能有效降低交易雙方信息不對稱程度，從而提高交易效率、降低交易成本，有擴大信用交易規模的作用。本書部分研究了國外征信業的發展歷程、發展現狀和監管概況以及國外征信巨頭(環聯、艾克飛、益博睿、鄧白氏和FICO)的發展歷程、經營狀況、財務狀況和在華業務；第二部分研究了中國征信業的發展歷程、監管體系、個人征信發展情況、企業征信發展情況、征信業前沿問題和發展前景；第三部分研究了全球征信前沿商務模式和信用服務技術，探討了信用服務聚合、調查性信用報告機構和催收機構在國外的實踐及在我國應用的狀況，盤點了人工智能、云計算、大數據、區塊鏈和生物識別在信用服務業的應用。
•暢銷書《互聯網金融：框架與實踐》《數字貨幣》《比特幣》《風口》作者全新力作。
•聚焦征信業發展，深度剖析征信行業現狀、發展邏輯及未來趨勢。
•盤點人工智能、云計算、大數據、區塊鏈和生物識別在信用服務業的應用。
•通過研究海內外征信業的發展歷程、現狀、監管情況和代表性機構的商業模式等構建中國征信業坐標系、瞭望未來。
零壹財經
專業的新金融成長服務機構，旗下擁有零壹研究院、零壹財經及互聯網理財用戶服務平臺愛有財等板塊。北京市網貸行業協會發起單位并任宣傳專委會主任單位、中國融資租賃三十人論壇成員機構、湖北融資租賃協會副會長單位、微金融50人論壇特邀成員機構及跨界創新組織COIN執委機構。
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概論 /001
及時部分
國外征信體系概覽
Chapter 1 各國征信業發展歷程、現狀與監管 /009
一、美國 /009
二、英國 /032
三、法國 /039
四、德國 /042
五、日本 /048
六、韓國 /055
七、本章小結 /061
Chapter 2 國際征信業代表性機構 /069
一、環聯(TransUnion) /069
二、艾克飛(Equifax) /076
三、益博睿(Experian) /86
四、鄧白氏(Dun&Bradstreet) /107
五、FICO /112
六、本章小結 /126
第二部分
中國征信體系概覽
Chapter 3 中國征信業監管體系 /144
一、監管部門 /144
二、監管政策 /145
三、違規處罰情況 /156
四、存在的問題 /158
五、本章小結 /170
Chapter 4 中國個人征信發展情況 /171
一、發展歷程 /171
二、分類 /174
三、本章小結 /199
Chapter 5 中國企業征信發展情況 /202
一、發展歷程 /202
二、分類 /204
三、本章小結 /215
Chapter 6 中國征信業前沿問題探究 /216
一、征信和社會信用體系建設的
關系是什么？ /216
二、征信機構必須是獨立第三方？ /220
三、對央行征信中心定位的討論 /225
四、個人征信牌照為何尚未下發？ /228
五、互聯網金融信用信息共享
平臺發展情況如何？ /233
六、本章小結 /243
Chapter 7 中國征信業前景展望 /244
一、法律和行政監管不斷完善 /244
二、替代數據應用于征信的有
效性被更多探索 /246
三、區塊鏈等技術被更多探索、應用 /247
四、征信系統覆蓋人群不斷增加、下沉 /248
五、征信市場呈“寡頭壟斷”格局 /249
六、征信產品和服務體系不斷完善 /250
七、分工愈加明確，出現專注于細分
領域和行業的征信機構 /251
八、本章小結 /252
第三部分
全球前沿征信業商業模式和技術研究
Chapter 8 全球前沿征信商業模式研究 /254
一、信用服務聚合 /254
二、調查性信用報告機構 /259
三、催收 /261
四、本章小結 /264
Chapter 9 全球前沿信用服務技術研究 /265
一、人工智能 /265
二、云計算 /268
三、大數據 /270
四、區塊鏈 /272
五、生物識別 /274
六、本章小結 /276
附錄
附錄A 美國征信局個人信用報告主要內容 /278
一、身份信息 /278
二、信用額度 /279
三、公共記錄和催收 /279
附錄B 美國三大征信局發起的全國消費者援助計劃 /280
附錄C 央行對征信業違規事件的處罰情況 /283
附錄D 中國已完成備案的企業征信機構名錄 /295
參考文獻 /301
一、人工智能
(一)定義
人工智能目前尚無統一的定義。
2016年10月，美國政府的一份報告 稱，“一些人將人工智能寬泛地定義為一種先進的計算機化系統，能夠表現出普遍認為需要智能才能有的行為。其他人則將人工智能定義為一個不管在真實環境下遭遇何種情況，都能合理解決復雜問題或者采取合理行動以達成目標的系統。”
近兩年大數據發展得愈加成熟，給人工智能創造了良好的土壤，促成了后者受熱捧的現狀。
(二)應用案例
征信(服務)機構應用人工智能有其特定對象，主要是以往由于可獲得的相關數據較少(如信用歷史較短)而被其所忽視的人群，這些人群被稱為“信用不可見人群(Credit Invisibles)”。
? 艾克飛在信用評分中應用了機器學習 軟件NeuroDecision。
? ID Analytics稱在反欺詐和信用評分中應用了深度學習技術 中的卷積神經網絡 ，并稱希望利用人工智能幫助信用文件有污點的人群找到其他證明還款意愿的證據，從而幫助該類人群獲得金融服務。
? 益博睿的信用評分采用的是傳統的邏輯回歸方法，但它的全球數據實驗室也在試驗機器學習技術，一旦發現機器學習技術能顯著改善相關結果，益博睿將在信用評分中采用該技術 。益博睿為了讓客戶體驗機器學習技術，專門設立了沙箱，并提供歷史信用數據和一套機器學習工具。
? 小微企業和個人信用評估機構冰鑒科技稱擁有獨特的機器學算法 ，在收到金融機構轉交的小微企業或個人信用評估申請后，能在數分鐘內給出評估結果。
(三)局限性
人工智能應用于征信服務有其局限性：
? 人工智能的應用建立在存在大量可供“訓練”的數據集的基礎上，如果數據不充分，人工智能應用的效果會受到牽連。
? 人工智能(尤其是無監督機器學習 )探索的更多的是數據之間的相關性，而非因果性。基于人工智能的信用評分像“黑匣子”，透明度低。如果借款人被拒，人工智能難以向其和監管層給出令人信服的理由。而征信作為受到嚴格監管的金融基礎設施，新技術的應用如何滿足合規要求有待深入討論。
二、云計算
(一)定義
云計算提供進入可配置的計算資源共享池(如網絡、服務器、存儲、應用和服務)的可用的、便捷的、按需的網絡訪問，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互 。
2015年1月，國務院《關于促進云計算創新發展 培育信息產業新業態的意見》，明確提出云計算是推動信息技術能力實現按需供給、促進信息技術和數據資源充分利用的全新業態，是信息化發展的重大變革和必然趨勢。
云計算服務自下而上包括3個層級：基礎設施即服務(Infrastructure as a Service，IaaS)、平臺即服務(Platform as a Service，PaaS)、軟件及服務(Software as a Service，SaaS)，其中，IaaS指的是向消費者提供虛擬計算機、存儲、網絡等計算資源和訪問云計算基礎設施的服務接口，如租用硬件服務器；PaaS指的是向消費者提供軟件開發和運行平臺；SaaS指的是基于互聯網提供軟件，用戶只需向服務商租用(而非購買)基于互聯網的軟件來管理企業經營活動。
云計算部署方式可以分為公有云、私有云、混合云等多種。公有云不限制客戶范圍，私有云轉為某個機構服務，混合云是一種混合部署方式。
云計算對計算機服務的影響是深遠的。以往，很多軟件服務商必須實地為客戶部署軟件，這造成了大量的人力和物力成本；使用云計算后，相當多的軟件可以基于互聯網提供，客戶按需調用，不再需要進行面對面的實地交互，大大節省了成本，提高了效率。
(二)應用案例
征信機構和信用評估機構對云計算已經有較多應用。
? FICO為將客群從高端金融機構下沉至中端客戶，決定開展云計算服務，并在2013年了基于Openstack 的決策分析云平臺FICO Analytic Cloud(FAC)，FAC向應用開發者、商業用戶和FICO的合作伙伴提供一站式的、通往其決策管理平臺的IaaS和PaaS服務，它能使客戶創建、定制和部署分析驅動的應用和服務來決策和降低風險。其后，FICO還和亞馬遜云服務(Amazon Web Services，AWS)進行了合作，例如，FICO的客戶可以將客戶交流應用(如還款提醒和促銷通知)遷移到AWS上。
? 益博睿數據質量服務使用SaaS提供客戶聯系地址管理服務(例如，客戶聯系地址清理)，益博睿還與虛擬機服務商VMware進行過IaaS的概念驗證 。
? 艾克飛的決策管理解決方案InterConnect是基于云的，該方案能使獲客過程中的開戶、風險管理決策、交叉銷售和減輕欺詐影響自動化。
? 環聯將消費者信用數據置放于私有云中，并將API(應用程序編程接口，Application Programming Interface)分配給客戶，這樣，客戶可以通過API了解消費者信用數據，以此，環聯省去了相當大的客戶開發成本。
(三)局限性
目前，云計算尚未建立統一的服務和監管標準，如能建立，征信服務機構將省去調研云計算服務平臺的大量成本，對云計算服務的利用將更為廣泛。
征信，雖然只是關注一類信息——各類主體的信用信息，但卻是金融乃至信用經濟的一個重要基礎設施，是一塊重要金融基石。目前，中國社會的誠信環境不能令人滿意，各方期待征信體系為改善社會誠信環境做出更大的貢獻。——汪路中國人民銀行征信中心副主任
零壹財經長期關注互聯網金融，而征信作為金融業的基礎設施，對互金也十分重要。這本書從產品、財務、模式和監管等方面系統梳理了國外和國內征信體系，也對當前中國征信業的一些熱點話題進行了思考，還分析了征信業的新技術和商業模式，具有很大參考價值。——郭田勇中央財經大學銀行業研究中心主任、零壹財經華中新金融研究院院長
近年來關于征信的著述已經有過不少，但很多止步于傳遞征信行業相關信息。零壹財經這本書不僅傳遞信息，也嘗試識別問題和討論問題，給這個被嚴重誤導的行業帶來一股新鮮空氣。——李銘北京大數據研究院跟柏亮認識幾年了，他的兢兢業業、謙虛誠懇讓他獲得了很多信任。他所帶領的零壹財經在激烈的競爭中脫穎而出，越來越出色，所以我非常關注零壹智庫的工作和作品。看到本書，感慨行業有了一本、專業、詳略得當、博大精深，能讓讀者高效輕松、印象深刻地閱讀，并開闊視野、引發思考的征信書籍；感慨其來之逢時，中國的征信業正在蓬勃發展，作為服務于征信行業的全球的信用評分機構、世界的金融科技公司的一員，我認為本書是給中國征信業行業精英們的一份厚禮、是引領征信行業的知識導航。——王世今費埃哲(FICO)中國區副總裁征信系統是金融業基礎設施，征信機構則是這項工程的具體建設者、承擔者。《金融基石》一書梳理了中外征信領域行業發展、從業機構、法律制度和具體做法等方面的歷史和現狀，使這個領域中的一些重要概念變得更加清晰，具有相當高的專業參考價值。——算話征信CEO蔣慶軍
征信體系是金融基石，在互聯網經濟時代尤為如此。零壹財經作為國內的互聯網金融內容服務機構，以全球視野，立足國內實際問題，持續關注國內混亂的征信業的發展。在當下中國征信業發展困難的時機，本書追蹤征信熱點問題，為社會發聲。該書精心策劃，撰寫了數年，內容豐富，文筆清新，具有很好的行業參考價值，實為良心之作。——某中央金融機構副研究員、北京大學金融智能研究中心研究員劉新海
