第一章總則

第一條（立法目的）

為了規(guī)范個人信用征信，保障個人信用征信機構(gòu)客觀、公正地提供個人信用征信服務(wù)，保證個人信用信息的準(zhǔn)確、安全以及正當(dāng)使用，根據(jù)本市實際，制定本辦法。

第二條（定義）

本辦法所稱的個人信用征信，是指依法設(shè)立的個人信用征信機構(gòu)（以下簡稱征信機構(gòu)）對個人信用信息進行采集、加工，并根據(jù)用戶要求提供個人信用信息查詢和評估服務(wù)的活動。

第三條（適用范圍）

摘要：我國個人信用管理體系不健全，缺乏個人信用具體的數(shù)據(jù)記錄和統(tǒng)一的、專業(yè)的個人信用評估機構(gòu)。這就提高了消費信貸經(jīng)營成本，導(dǎo)致銀行的信用風(fēng)險增加及其提供的消費信貸服務(wù)單調(diào)，造成消費貸款用途異化。這需要政府或中央銀行牽頭組織，建立完善的個人基本賬戶系統(tǒng)，個人信用信息登記系統(tǒng)、信用評級系統(tǒng)和網(wǎng)上查詢系統(tǒng)等個人信用管理體系。需要采取的配套措施是：加大社會公眾個人信用意識的理念教育；完善個人信用管理體系的相關(guān)法律法規(guī)；建立有利于信用制度推廣的環(huán)境體系。

關(guān)鍵詞：個人信用管理體系消費信貸

近年來，隨著人們可支配收入的不斷增加，人們的消費觀念也逐步改變，個人信用活動成為信用關(guān)系中最具潛力的一部分。它在刺激消費需求、引導(dǎo)資金流向以及提高我國居民生活質(zhì)量等方面都發(fā)揮著重要作用。

個人信用是指根據(jù)居民的家庭收入與資產(chǎn)、已發(fā)生的借貸與償還、信用透支、發(fā)生不良信用時所受處罰與訴訟情況，對個人的信用等級進行評估并隨時記錄、存檔，以便信用的供給方?jīng)Q定是否對其貸款和貸款多少的制度。個人信用管理體系是指監(jiān)督、管理和保障個人信用活動健康、規(guī)范發(fā)展的一整套規(guī)章制度和行為規(guī)范。

一、我國個人信用管理體系發(fā)展的現(xiàn)狀

1．缺乏個人信用具體的數(shù)據(jù)記錄

一、我國個人信用制度建立建設(shè)的現(xiàn)狀

1.個人信用制度建設(shè)有比較好的政策環(huán)境

中國人民銀行于1999年3月頒布了《關(guān)于開展個人消費信貸指導(dǎo)意見》,明確提出了“逐步建立個人消費貸款信用中介制度”,“信用制度是個人消費信貸業(yè)務(wù)發(fā)展的重要條件”等建議。2000年4月,我國正式頒布實行了《個人存款賬戶實名制規(guī)定》,該制度的推行成為建立我國個人基本賬戶和個人信用資料庫的基礎(chǔ)。

2.初步建立了個人信用中介機構(gòu),個人聯(lián)合征信開始起步

我國已有一些信用中介機構(gòu)從事個人信用調(diào)查、評估業(yè)務(wù)。2000年7月1日,上海成立了全國第一家專業(yè)性個人信用中介機構(gòu)——上海資信有限公司,并正式開通了個人信用聯(lián)合征信服務(wù)系統(tǒng)。

3.個人資信評估工作逐步開展,開始為銀行貸款決策提供參考

一、文獻綜述

近年來，隨著消費金融市場的迅速發(fā)展，越來越多的消費金融機構(gòu)涌入，以螞蟻花唄、借唄、京東白條為代表的消費金融服務(wù)盛行。從受眾群體來看，消費貸款的發(fā)放對象是個人，還款來源主要為工資、獎金、投資收益、生產(chǎn)經(jīng)營性收入等。這些來源易受多種外部因素影響，包括宏觀經(jīng)濟變化、所在企業(yè)經(jīng)營狀況、個人健康及意外等。與此同時，與企業(yè)相比個人的流動性和不確定性更高，借款人還款行為易受個體思想觀念、態(tài)度、行為習(xí)慣等主觀因素的影響。因此，個人信用風(fēng)險成為風(fēng)控的核心，如何把各借款人紛繁復(fù)雜的信息數(shù)據(jù)映射成其自身詳細(xì)的信用水平成為這一行業(yè)亟待解決的問題。在個人信用風(fēng)險評估領(lǐng)域，國內(nèi)外的研究主要集中在個人信用風(fēng)險的指標(biāo)選取和個人信用風(fēng)險評估方法及模型構(gòu)建兩個方面，后者居多。信用風(fēng)險指標(biāo)的選取，主要基于傳統(tǒng)信貸的指標(biāo)選擇和基于消費場景多樣性對指標(biāo)體系的補充優(yōu)化。BillFair和Earllsaac（2015）提出的FICO信用分模型是個人信用評估領(lǐng)域最早且在銀行使用最廣泛的。FICO模型根據(jù)違約風(fēng)險來計算客戶的信譽，它所選用的指標(biāo)主要有五類：信用償還歷史、信用賬戶數(shù)、使用信用的年限、正在使用的信用類型以及新開立的信用賬戶［1］。MariolaChrzanowska（2008）以一家在波蘭經(jīng)營的外資銀行中的個人客戶貸款為例，通過單一和集成的方法，發(fā)現(xiàn)“已償還貸款的份額”是體現(xiàn)個人信用等級最重要的指標(biāo)［2］。龍新庭、王曉華（2013）指出德國國際項目咨詢IPC公司通過客戶的信用歷史、貸款申請書信息、個人聲譽等方面綜合評估其還款意愿［3］。消費場景的多樣性使得實踐中基于互聯(lián)網(wǎng)的個人信用風(fēng)險指標(biāo)在構(gòu)成上與傳統(tǒng)的金融機構(gòu)有所不同，在其基礎(chǔ)上更多地獲取關(guān)于個人生活消費的指標(biāo)。國內(nèi)首個個人信用評分——阿里巴巴芝麻信用分的評分標(biāo)準(zhǔn)主要由五部分組成：信用歷史（35%）、行為偏好（25%）、履約能力（20%）、身份特征（15%）和人脈關(guān)系（5%）［4］。不同于阿里巴巴的是，京東與騰訊達(dá)成深度合作，將自身的電商數(shù)據(jù)和騰訊的社交數(shù)據(jù)結(jié)合，所以京東白條能更精確地把握用戶的信用信息［5］。信用風(fēng)險評估方法的實質(zhì)是將一個數(shù)據(jù)樣本總體按不同特征分為若干組的方法，個人信用評估模型構(gòu)建主要包括統(tǒng)計和非統(tǒng)計方法。統(tǒng)計方法主要包括判別分析法、Logistic回歸、K近鄰判別分析法等。何曉群等（2015）認(rèn)為信用風(fēng)險評估模型是金融機構(gòu)開展信貸工作的核心，模型結(jié)果則是信用評級的依據(jù)來源［6］。李萌（2005）將不良貸款率、T檢驗、主成分分析相結(jié)合，基于Logistic回歸建立判斷信用風(fēng)險的評估模型［7］。姚路（2017）在對個人基本信息、信貸擔(dān)保交易信息等認(rèn)知的基礎(chǔ)上建立多元線性回歸模型，間接地對信息主體進行信用評價［8］。姜明輝等（2004）通過確定相應(yīng)的評估指標(biāo)體系，建立了基于K近鄰判別分析法的個人信用評估模型，并對模型應(yīng)用中需要注意的問題進行了分析［9］?；诮y(tǒng)計方法的信用風(fēng)險評估模型需要對樣本數(shù)據(jù)進行嚴(yán)格的假設(shè)，如線性關(guān)系、正態(tài)分布等，這些都在一定程度上影響模型的適用性及使用效果［10］。非統(tǒng)計方法主要包括依托計算機技術(shù)的人工智能方法，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、支持向量機（SVM）、決策樹（DT）和隨機森林（RF）著名。HussainAliBekhet（2014）設(shè)計了兩種信用評分模型，并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法為約旦商業(yè)銀行貸款決策提供技術(shù)支持，證實人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用將改善信貸決策效率，幫助金融機構(gòu)節(jié)省分析時間和成本［11］。TonyBellottti和JonathanCrook（2008）運用大型信用卡數(shù)據(jù)庫的信息，將支持向量機與Logistic回歸等傳統(tǒng)方法進行對比研究，表明支持向量機更具競爭力，還可用作特征選擇方法來分辨出決定違約風(fēng)險大小最重要的特征［12］。姚瀟和余樂安（2012）將模糊隸屬度引入支持向量機進行實證研究，結(jié)論表明模糊近似支持向量機能夠顯著地提高信用風(fēng)險分類精度［13］。龐素琳和鞏吉璋（2009）以德國銀行個人信貸數(shù)據(jù)為樣本，采用C5.0算法（DT模型的一種）構(gòu)建信用評估模型，并使用了Boosting算法技術(shù)提升模型對樣本數(shù)據(jù)的擬合度，最后通過參數(shù)調(diào)節(jié)進一步提高分類精確率［14］。GasparCano等（2017）對不同的數(shù)據(jù)集用RF算法進行特征選擇并用其對數(shù)據(jù)集分類，結(jié)果表明由RF選出相關(guān)變量并據(jù)此進行分類的性能效果比SVM和ANN更具優(yōu)勢［15］。戴昕琦（2018）把更加適合處理不平衡數(shù)據(jù)的SMOTE算法改進，再與RF模型結(jié)合運用于供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險管理研究中，發(fā)現(xiàn)C-SMOTE-RF模型在很大程度上減少了銀行的“取偽”概率，從而能幫助銀行更好地對風(fēng)險企業(yè)進行識別［16］。隨機森林（RF）的提出者BreimanLeo（2001）指出RF明顯優(yōu)于單個分類決策樹模型［17］。方匡南等（2010）將RF算法用于零售信貸領(lǐng)域的信用卡違約風(fēng)險識別，并發(fā)現(xiàn)RF算法無須對數(shù)據(jù)樣本標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，且比SVM、單一決策樹以及Logistic回歸有更高的準(zhǔn)確率［18］。綜上所述，RF算法是基于決策樹的集成式算法，一般無須對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，且分類性能優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和SVM等智能算法。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得用于個人信用風(fēng)險評估的數(shù)據(jù)指標(biāo)的可獲得性變強，數(shù)據(jù)維度變大，導(dǎo)致風(fēng)險預(yù)測時間變長，成本變高。而RF算法是采用多棵決策樹分類產(chǎn)生結(jié)果并以加法投票的方式得出最終結(jié)果。RF算法中單棵決策樹每個節(jié)點的選擇與分裂都是基于該節(jié)點隨機選取的特征確定的，因此信用指標(biāo)之間的自相關(guān)性會使決策樹之間的選擇與分裂規(guī)則相似；各決策樹選擇的相似性會使得以加法投票方式確定的最終分類結(jié)果呈現(xiàn)“一邊倒”，這樣會極大地降低分類準(zhǔn)確度。因此，考慮到個人信用風(fēng)險評估時數(shù)據(jù)維度及數(shù)據(jù)的預(yù)測能力，在傳統(tǒng)隨機森林模型的基礎(chǔ)上加入XGBoost算法來對指標(biāo)進行降維，剔除關(guān)系密切和對預(yù)測信用風(fēng)險影響小的指標(biāo)，并采用實際的數(shù)據(jù)集驗證了模型的合理性和有效性，為個人信用風(fēng)險評估提供更好的決策支持。

二、改進的隨機森林模型建立

構(gòu)建的改進的隨機森林模型（即XGBoost-RF模型）如圖1所示。第一階段運用XGBoost算法進行特征選擇，輸出數(shù)據(jù)樣本中的特征重要性柱狀圖，這樣不僅能最直觀地看到每個指標(biāo)的特征重要性得分，而且能提升模型的解釋性；此外，從中篩選出的影響較大的特征指標(biāo)，也能為個人信用評估指標(biāo)選擇提供參考。第二階段運用隨機森林（RF）算法對第一階段篩選出的指標(biāo)進行分類。XGBoost算法是基于梯度提升樹（GBDT）模型原理改進后的算法。與RF算法在特征選擇時運用Gini指數(shù)計算節(jié)點不純度不同的是，XGBoost是通過該特征每棵樹中分裂次數(shù)的和計算的。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑箱操作”相反，XGBoost所用決策樹內(nèi)在的可解釋性降低了算法計算的復(fù)雜度，提升了整個模型的可解釋性?？山忉屝砸彩切庞迷u估的一個重要組成部分，因此將其用于對各個特征指標(biāo)的重要性進行估計十分合適，一般重要性分?jǐn)?shù)越高則該特征指標(biāo)越重要，該特征指標(biāo)在數(shù)據(jù)集中的貢獻越大。RF算法是由LeoBreiman和AdeleCutler［17］提出的一種集成分類器，但它摒棄了單棵決策樹容易產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象的缺點，RF算法最終的分類決策fRF（x）由式（1）得出：fRF（x）=argmaxΣnk=1I（hk（x，θk）=Y）Y（1）其中，hk（x，θk）是單棵決策樹分類器，是用CART算法構(gòu)建的未剪枝的分類樹，其中θk是服從獨立同分布的隨機變量，決定單棵樹的生長過程；Y為目標(biāo)變量，表示是否違約，在本文中用1（違約）和0（未違約）分別表示；I（•）表示滿足括號中表達(dá)式的樣本個數(shù)。式（1）為使用多數(shù)投票法來確定最終分類結(jié)果的表達(dá)式。對于隨機森林算法中的單棵決策樹，首先在每一節(jié)點隨機選擇m個特征，再從這m個特征中根據(jù)Gini指數(shù)最優(yōu)分割選擇最優(yōu)特征進行該節(jié)點的分裂。Gini指數(shù)由式（2）得出：Gini（Q）=Σjj=1Pj（1-Pj）=1-Σjj=1Pj2（2）其中，Q為S個數(shù)據(jù)樣本的集合；Pj為隨機數(shù)據(jù)樣本屬于j類別的概率，近似值可用SjJS表示；J為數(shù)據(jù)集的類別總數(shù)，本文中J包括違約與未違約兩類。通過求Gini（Q，F(xiàn)）的最小值得到Gini指數(shù)最優(yōu)分割，Gini（Q，F(xiàn)）表達(dá)式如式（3）所示：Gini（Q，F(xiàn)）=SSjGini（Qj）+SSjGini（Q-j）（3）因此，使得Gini（Q，F(xiàn)）值最小的特征即為該節(jié)點應(yīng)選擇的最優(yōu)特征。其中，Sj為屬于j類別的樣本個數(shù)，S-j為不屬于j類別的樣本個數(shù)，F(xiàn)為分裂特征。

三、數(shù)據(jù)選擇與處理

本文采用著名的德國信用數(shù)據(jù)集（數(shù)據(jù)集網(wǎng)址為http：//archive.ics.uci.edu/）來驗證模型的可行性和有效性。因為德國信用數(shù)據(jù)集的指標(biāo)比較全面，對個人信用風(fēng)險評估指標(biāo)的構(gòu)建具有借鑒意義；基于互聯(lián)網(wǎng)的信貸也大多以此信用指標(biāo)體系為根基，在其基礎(chǔ)上進行細(xì)分補充。德國信用數(shù)據(jù)集是德國一銀行記錄使用信用卡的個人特征及違約與否的數(shù)據(jù)集，一共有1000個客戶的基本信息，包含了700個好客戶（客戶信用良好，沒有信用違約記錄）和300個壞客戶（客戶信用較差，有違約記錄）。每個客戶的信息都包含24個屬性指標(biāo)，由7個離散型指標(biāo)、13個連續(xù)型指標(biāo)構(gòu)成，其他4個指標(biāo)未知，以及每個客戶的類別，取“1”代表“好”客戶，“0”代表“壞”客戶。該數(shù)據(jù)集指標(biāo)可分為個人指標(biāo)、信用指標(biāo)和經(jīng)濟指標(biāo)三大類。個人指標(biāo)主要是描述個人自然信息，包括婚姻狀況、性別、年齡等信息，透過這些信息商業(yè)銀行能夠間接獲悉申請人的還款意愿和還款能力；信用指標(biāo)包括貸款信息、信用卡信息、歷史信用信息等，從中可了解貸款申請人的信用風(fēng)險、債務(wù)壓力及其歷史信用；經(jīng)濟指標(biāo)包括貸款申請人的職位、工齡、收入等信息，是衡量貸款申請人還款能力的重要指標(biāo)。而4個未知指標(biāo)對信用分類預(yù)測能力非常小，因此將其作為無關(guān)指標(biāo)剔除。

眾所周知，中國自1980年開始征收個人所得稅以來，個人所得稅的征收始終不盡人意。究其原因，除稅法宣傳不夠深入、稅收制度不夠完善、公民納稅意識淡薄之外，個人信用制度的闕如，是至關(guān)重要的因素。

經(jīng)濟學(xué)原理告訴人們：個人經(jīng)濟行為的最終目的，就是追求收益的最大化。當(dāng)收益大于成本時，個人就會為追求收益而犧牲成本；反之，當(dāng)成本大于收益時，個人就不會犧牲成本去追求收益。這是個人是否遵守稅收法規(guī)的行為基礎(chǔ)。

個人信用記錄的作用，就在于對人選擇行為時產(chǎn)生約束，加大違法行為被發(fā)現(xiàn)的概率。如果將違法處罰當(dāng)成違法的“成本”，預(yù)期成本的加大，就會使企圖偷稅的人畏而止步。例如，某大學(xué)教授一月取得多處收入，其取得學(xué)校工薪收入1800元，取得夜校講課收入600元，其取得某企業(yè)法律顧問費收入700元。按照現(xiàn)行征管辦法，取得的學(xué)校工薪所得由學(xué)校代扣代繳，而在其他部門取得的收入均達(dá)不到起征點，只能靠教授主動向稅務(wù)機關(guān)合并申報。此種方法在

理論上是可行的，但在現(xiàn)實生活中主動向稅務(wù)機關(guān)合并申報的人并不多?？墒牵绻麑嵭袀€人信用制度后，情況就大不一樣了，其多處取得的收入將在個人信用記錄上集中體現(xiàn)，一旦申報不實，將被稅務(wù)機關(guān)處以重罰。試問在此制度下，有膽量去以身試法的人還會多嗎？

要使個人信用制度發(fā)揮作用，應(yīng)該建立一張覆蓋全國的信息網(wǎng)，只有這樣才能行之有效地遏制偷逃稅行為的發(fā)生。例如，某人在福建省廈門市投資興辦一家企業(yè)，由于經(jīng)營管理不善、投資失誤、偷逃稅收等原因，企業(yè)宣告破產(chǎn)，其所欠的國家稅款因為破產(chǎn)資產(chǎn)不足而無法獲得足額清償。按照現(xiàn)行稅收制度，其欠繳的稅款只能掛賬處理，無法追繳。在實行全國聯(lián)網(wǎng)的個人信用制度后，此人如果再到別處投資時，工商機關(guān)將不再發(fā)給其執(zhí)照，稅務(wù)機關(guān)也將不再售給其發(fā)票，除非他立即補繳所欠的稅款。有了這樣的制度，納稅人就會珍惜自己的這張“經(jīng)濟信用身份證”。

利用個人信用制度，還可以評估企業(yè)，特別是個人獨資企業(yè)和合伙企業(yè)的稅務(wù)信用等級。這些企業(yè)要想在市場競爭中處于不敗之地，不但要具有先進的管理水平和技術(shù)手段，還需要有良好的稅務(wù)信用。新的征管模式變“管戶制”為“管事制”，要求納稅人在履行納稅義務(wù)時做到自行計算、自行申報和自行填開繳款書繳納稅款（簡稱“三自”納稅）?！叭浴奔{稅要順利施行，納稅人必須要有較高的納稅意識，以及較完善的財務(wù)核算水平。利用個人信用制度建立企業(yè)稅務(wù)信用等級，正好適應(yīng)了征管改革的要求。

在金融領(lǐng)域開展金融信息共享已經(jīng)有了很長的歷史，最初提供信息共享服務(wù)的征信機構(gòu)與當(dāng)今現(xiàn)代的征信局一樣，都是本著“消除借貸中信息不對稱”的目的而存在的。但不容忽視的是，信用信息共享除了可以解決信息不對稱問題外，還對信貸效率、個人隱私和普惠金融具有重要的影響。各個國家的征信系統(tǒng)在數(shù)據(jù)內(nèi)容、參與共享的行業(yè)機構(gòu)、所有權(quán)結(jié)構(gòu)、征信數(shù)據(jù)的管理法規(guī)等方面存在差異，這些差異會對信貸的供給效率，甚至信貸投放本身都會產(chǎn)生重要影響。

一、金融信息共享的理論與實踐

1.理論。多項研究結(jié)果表明：由于信息的不充分，即使在競爭均衡的市場條件下，信貸市場仍然會出現(xiàn)信貸配給。由于信息不對稱，銀行必須通過信貸價格（利率）和信貸配給相結(jié)合來實現(xiàn)收益的最大化。高利率雖然可以覆蓋借款人的違約風(fēng)險，但也易導(dǎo)致“逆向選擇”，也就是說，高利率會吸引更多的從事高風(fēng)險投資業(yè)務(wù)的借款人，或者迫使借款人去投資高風(fēng)險高回報的業(yè)務(wù)。由此可見，價格機制本身并不能凈化信貸市場。此外，在缺乏信息共享和違約懲戒機制情況下，一些借款人在獲得貸款后選擇拖欠或者賴賬，因為他們?nèi)钥梢詮钠渌J款機構(gòu)獲得貸款，這就是所謂的“道德風(fēng)險”。銀行由于信息不對稱而必然要面對“逆向選擇”與“道德風(fēng)險”問題，也就不得不在授信中采取信貸配給的方式。征信局的出現(xiàn)就是為了解決信貸市場上“逆向選擇”與“道德風(fēng)險”問題，有助于：調(diào)整利率，對借款人進行風(fēng)險定價；降低信貸的平均利率水平；減少信貸配給，擴大信貸發(fā)放；降低信貸拖欠與違約率。但是，由于征信結(jié)構(gòu)會因共享信息的內(nèi)容與共享參與行業(yè)機構(gòu)的不同而存在很大差異性，不同征信結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的效果也會存在差異性。因此，征信模式并不是單一的，征信模式的差異會對信貸范圍和信貸組合的表現(xiàn)產(chǎn)生較大的影響。

2.實踐。從世界各國的實踐來看，征信結(jié)構(gòu)的差異性主要表現(xiàn)在三個方面。第一：完整性征信（Full-File）與負(fù)面性征信（Negative-Only）負(fù)面性征信所采集的信息主要是個人的申請、破產(chǎn)記錄、違約行為信息、60天或90天以上賬款拖欠信息。完整性征信也會采集所有負(fù)面信息，但同時也采集個人的賬戶余額、賬戶類型、平均賬齡、信貸額度、債務(wù)比率、拖欠記錄（以30天以上為主，也有不足15天）、查詢記錄、分期還款剩余、放貸機構(gòu)、賬戶核銷/恢復(fù)比例、公共記錄等。第二：全面征信（Comprehensive）與片面征信（Segmented）片面征信是僅在某一領(lǐng)域開展的信息共享，如銀行間信貸信息的共享使用、消費零售商之間消費信用信息的共享使用等。而一個全面的征信系統(tǒng)則是將消費者在各領(lǐng)域信用記錄全部收集進來，形成全面的個人信用檔案；在小企業(yè)方面，會收集企業(yè)間賒銷等交易記錄信息和租賃信息等。第三：繳費行為全面征信（Com-prehensiveacrossObligations）與金融領(lǐng)域征信（RestrictedtoFinancialSec-torsOnly）繳費行為全面征信是指在金融領(lǐng)域開展金融機構(gòu)間的信用信息共享，并收集非金融領(lǐng)域的支付信息（比如通訊繳費、公共事業(yè)繳費等）。金融領(lǐng)域征信可以被看作是片面征信的一種特殊形式，僅在金融機構(gòu)間開展信息共享，基本不收集非金融支付信息。不同的征信結(jié)構(gòu)具有不同的特性，會對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生不同程度、不同效果的影響。PERC研究人員認(rèn)為，全面、完整征信比其他征信結(jié)構(gòu)更助于擴大對私營部門的信貸，提高信貸資產(chǎn)的質(zhì)量，降低不良貸款率。

二、對金融發(fā)展和經(jīng)濟增長的宏觀影響

由于征信體系會對信貸投放產(chǎn)生重要影響，在信息共享上存在的差異也會對信貸價格產(chǎn)生直接影響，對經(jīng)濟增長、收入分配、隱私保護和社會公平產(chǎn)生間接影響。從理論上看，金融就是調(diào)動儲蓄資金投放到可以通過投資和促進居民消費來發(fā)展生產(chǎn)力的領(lǐng)域，通過穩(wěn)定消費來降低商業(yè)周期的波動。信貸投放的模擬研究結(jié)果表明，擴大金融服務(wù)的覆蓋面，對合理分配收入和扶貧具有積極作用。合理架構(gòu)的征信體系可以直接或間接地對本國的經(jīng)濟產(chǎn)生重要影響，主要體現(xiàn)在三大方面：經(jīng)濟的增長和穩(wěn)定性，信貸價格，以及收入分配。收入分配與貧困、社會公平等問題息息相關(guān)。

編者按：本論文主要從我國個人信用制度建立建設(shè)的現(xiàn)狀；制約我國個人信用制度建設(shè)的主要因素；完善個人信用評估系統(tǒng)等進行講述，包括了個人信用制度建設(shè)有比較好的政策環(huán)境、初步建立了個人信用中介機構(gòu),個人聯(lián)合征信開始起步、個人資信評估工作逐步開展,開始為銀行貸款決策提供參考、個人信用資料不完全,缺乏個人資產(chǎn)評估的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、缺乏明確的個人信用記錄等，具體資料請見：

摘要:為適應(yīng)變化的市場環(huán)境,銀行業(yè)積極轉(zhuǎn)型,重新重視零售業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略意義。個人信用貸款,個人消費貸款在銀行業(yè)務(wù)中占比增加,個人信用評估重要性凸顯。本文試從我國個人信用制度建立的現(xiàn)狀,制約我國現(xiàn)有個人信用制度建設(shè)的因素出發(fā),探討如何完善個人信用評估體系。

關(guān)鍵詞:個人信用個人信用評估誠信信用中介

隨著銀行業(yè)的發(fā)展和人民生活水平的提高,個人和銀行業(yè)聯(lián)系越來越緊密,個人通過個人消費貸款和個人信用貸款與銀行發(fā)生著直接的關(guān)系。銀行業(yè)積極適應(yīng)變化的市場環(huán)境,將零售業(yè)務(wù)提高到戰(zhàn)略高度,個人信用體系的建立勢在必行。同時,受金融危機的啟示,一個適合的信用評估體系能夠有效減少銀行風(fēng)險。

一、我國個人信用制度建立建設(shè)的現(xiàn)狀

1.個人信用制度建設(shè)有比較好的政策環(huán)境

摘要：誠實信用原則是市場經(jīng)濟運行的基本原則，公民的個人信用度在經(jīng)濟交往中越來越重要。建立個人信用征信體系是維護交易安全、提高交易效率的重要舉措。在建立個人信用征信制度的過程中，防止個人信用的不當(dāng)使用侵犯公民隱私權(quán)成為必須關(guān)注的首要問題。本文指出針對我國現(xiàn)行個人信用征信隱私權(quán)保護現(xiàn)狀，我們應(yīng)當(dāng)加快立法填補法律空白、明確個人征信制度中隱私權(quán)的具體保護措施，同時加強征信監(jiān)管，建立完善的信用隱私保護法律體系。

關(guān)鍵詞：個人信用征信隱私權(quán)立法保護

一、個人信用征信和隱私權(quán)保護基礎(chǔ)理論

(一)個人信用征信的含義

個人信用征信，是指依法設(shè)立的個人信用征信機構(gòu)對個人的信用信息進行采集、加工，并根據(jù)用戶要求提供個人信用信息查詢和評估服務(wù)的活動。個人信用征信體系包含四方面的主體：(1)個人信息主體：(2)提供信用信息者；(3)依法設(shè)立的信用征信機構(gòu)：(4)個人信用信息的使用者。在這四方面主體中處于核心地位的是信用征信機構(gòu)，方面它從信息提供者處收集個人信用信息，另一方面將整理加工后的個人信用信息以消費者報告的形式出售給信息使用者。

(二)個人信用征信與隱私權(quán)保護的沖突

市場經(jīng)濟的本質(zhì)是信用經(jīng)濟。在發(fā)達(dá)國家，信用是一個人立足的基礎(chǔ)，而我國信用體系的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于經(jīng)濟發(fā)展水平，使得信用風(fēng)險成為重要的經(jīng)濟風(fēng)險之一。特別是在啟動內(nèi)需刺激消費的過程中，這一矛盾更為尖銳和突出。因此，盡快建立有中國特色的個人信用制度對經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。

一、個人信用制度的涵義及其經(jīng)濟社會意義

個人信用制度是指能證明、解釋和查驗自然人資信而建立的一系列具有法律效力的文本資料和行事規(guī)則。具體而言，它應(yīng)包括個人信用登記制度、個人信用評估制度、個人信用風(fēng)險預(yù)警制度、個人信用風(fēng)險管理制度和個人信用風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁制度。有了較為完善的個人信用制度，銀行就能根據(jù)客戶信用的歷史紀(jì)錄、自我評估或請專業(yè)評估機構(gòu)評估取得消費者的信用狀況，確定客戶的風(fēng)險承受能力，然后予以決策，從而有效地防范或消除消費信貸風(fēng)險。

個人信用制度實際上是一種社會機制，它結(jié)合了與信用相關(guān)的各種社會力量，共同促進信用體系的完善和發(fā)展，制約和懲罰失信行為，從而保障社會秩序和市場經(jīng)濟正常的運行和發(fā)展?？梢哉f，市場經(jīng)濟就是建立在信用關(guān)系之上的經(jīng)濟，而現(xiàn)代金融業(yè)就是信用關(guān)系高度發(fā)展的產(chǎn)物。信用體系可以比作市場經(jīng)濟的神經(jīng)，是經(jīng)濟交往主體之間的聯(lián)系紐帶。對于一個國家，只有它的信用管理體系比較健全，有信譽且公平的征信服務(wù)在全國普及時，才能保證以信用交易為主要交易手段的成熟市場經(jīng)濟的健康發(fā)展。因此，個人信用制度的建立與完善對于拉動需求、刺激經(jīng)濟增長、擴大我國市場規(guī)模、間接增加就業(yè)、防范交易風(fēng)險、指導(dǎo)企業(yè)賒銷、方便消費者等諸方面具有重大意義?？傊?，個人信用體系不僅是一個道德問題，同時又是一個經(jīng)濟問題、法律問題，對于一個管理國家事務(wù)的執(zhí)政黨和政府來講，它又是一個非常重要的政治問題。

二、建立個人信用制度的必要性及制度保證

個人信用制度的建立對刺激消費擴大內(nèi)需的作用是顯而易見的。我國目前消費不旺的局面以及消費信貸發(fā)展緩慢的原因之一就在于我們尚未建立起完善的個人信用制度，導(dǎo)致了在消費信貸領(lǐng)域存在的信息非對稱狀況。由于銀行同貸款客戶之間存在信息非對稱，于是擁有不真實或較少信息的銀行就會傾向于做出錯誤選擇即逆向選擇。具體而言就是我國銀行無法通過公用信用體系獲得客戶個人信用報告，銀行為避免做出錯誤決策而不得不嚴(yán)格審貸，直接造成了信貸效率低下，人力和物力資源的浪費和低效使用。個人信用體系的缺位導(dǎo)致了銀行獲取信息的高成本并最終由消費者承擔(dān)過高的信貸價格（貸款利率），這是目前制約我國消費信貸發(fā)展的重要因素之一。

摘要：市場經(jīng)濟是建立在信用基礎(chǔ)上的信用經(jīng)濟。建立完善的社會主義市場經(jīng)濟的核心是建立健全規(guī)范的社會信用體系。完善規(guī)范的社會信用體系的建立，其前提是建立完善規(guī)范的個人信用體系。

市場經(jīng)濟是建立在信用基礎(chǔ)上的信用經(jīng)濟。建立完善的社會主義市場經(jīng)濟的核心是建立健全規(guī)范的社會信用體系。完善規(guī)范的社會信用體系的建立，其前提是建立完善規(guī)范的個人信用體系。所謂個人信用體系，即個人信用制度，是指個人通過信用方式獲得支付能力而進行的一種消費投資和經(jīng)營的制度體系，它使個人不僅單純根據(jù)勞動報酬進行支付，而且也可通過信用方式獲得支付能力。在發(fā)達(dá)國家，個人信用制度已經(jīng)有150年的歷史。在我國，由于個人信用制度缺失，個人信息無法評估，導(dǎo)致各家銀行的消費信貸躑躅不前，目前仍不足銀行貸款總額的3％。個人信用制度的空白對消費者信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展形成“瓶頸”制約。一方面，我國銀行無法通過個人信用體系高效準(zhǔn)確獲得個人信用報告，其惟一的選擇就是進行嚴(yán)格的信用審查，不可避免地對信譽良好的資金需求者也進行了不必要的資信審查，造成資源的浪費和低效使用，銀行信息獲得的高成本被轉(zhuǎn)嫁到消費信貸者身上，從而使消費信貸資金價格偏高，從而制約消費信貸的發(fā)展；另一方面，作為資金需求的消費者面對繁瑣的貸款手續(xù)，近乎苛刻的貸款條件，以及種種擔(dān)保、抵押、保險、審核而“望貸”興嘆。個人信用體系的缺乏，不僅僅制約了消費信貸業(yè)務(wù)，而且影響了個人金融業(yè)務(wù)的整體開展，建立完善的個人信用體系是當(dāng)務(wù)之急。

（一）建立個人資信登記體系

金融機構(gòu)發(fā)放個人貸款前，需要查詢了解借款人的資信狀況，按照這個要求，資信登記的內(nèi)容應(yīng)該包含：個人身份信息；投資及經(jīng)營活動信息（包括買賣股票、債券、收藏品、商業(yè)經(jīng)營等）；商業(yè)信用記錄信息（包括銀行貸款、償還記錄、個人信用卡信息等記錄）；社會公共信息記錄（個人收入及繳納個人所得稅信息、個人保險信息、個人養(yǎng)老積金、失業(yè)保險金、個人住房公積金、個人房產(chǎn)等信息）；影響個人信用狀況的其他信息（包括涉及民事、刑事、行政訴訟和行政處罰的特別記錄，即違反工商、稅務(wù)、公安行政法規(guī)，惡意逃債、偷逃稅費、欺詐行為等民事處罰和刑事犯罪信息）。

實行個人信用密碼制。公安部門對個人身份證實現(xiàn)惟一化，在目前公民身份證編碼系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，可考慮實行IC卡身份證，借此進行個人信用的實碼制，即將可證明、解釋和驗查的個人信用資料鎖定在一個固定的編碼上，個人所有必要的資料都可存在該編碼下。在個人需要向相關(guān)者提供自己信用情況時，只要出示個人的信用實碼，對方就可以查詢到所需的資料。

建立個人信用賬戶。所謂個人信用賬戶，就是居民個人在銀行儲蓄實名制的基礎(chǔ)上開立的綜合性信用賬戶。這個賬戶以IC卡身份證的名字為準(zhǔn)，按身份證編碼一人一號，依托于高度發(fā)達(dá)的電子信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，將個人的一切資金往來置于這一基本賬戶下，統(tǒng)一管理個人的資產(chǎn)、負(fù)債業(yè)務(wù)，為個人提供所需的一切金融服務(wù)。實施IC卡多功能網(wǎng)絡(luò)身份證后，每個人的個人資產(chǎn)信用情況都被適時地一一記錄在一張惟一的加密過的IC卡上和相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中。全國各地銀行可以隨時調(diào)閱這個人的資信情況。在具體操作上，應(yīng)把個人的收入（含工薪收入）從現(xiàn)金交易逐步通過轉(zhuǎn)賬記人其個人信用卡賬戶，而銀行個人信用卡開戶又必須以其個人終生惟一的信用號碼為依據(jù)。