2月27日，11315大数据征信与企业发展论坛暨表彰与培训大会在北京隆重开幕。
来自全国各地的11315代理服务机构参会代表、国内著名经济专家学者、11315立信单位企业家代表齐聚北京星光梅地亚会议中心共襄盛举，探讨中国社会诚信建设与企业征信发展，展望中国征信业的未来。
会议将为期三天时间，以下是今日会议现场的图片报道：
会议现场座无虚席
会议由11315绿盾征信北京总部 伊苓老师主持
迎国旗  唱国歌  颂司训
著名经济学家任玉岭、陈全生就诚信分别作精彩演讲
北京绿盾征信11315董事长王端军致辞
著名书法家李本松为11315题词寄语 （征信报国   立信为民）
11315优秀服务机构、优秀员工受表彰
11315“征信二代”受表彰 （11315征信两代人，传承满满正能量）
王端军为11315立信单位产品企业代表颁奖
张伟副总经理《11315代理服务机构运营管理办法》培训
代理服务机构征信业务经验交流分享
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金融之家8月18日讯，一诺千金，从古自今，一直适用。
只要你有信用，无需押金，就可以轻松骑走一辆共享单车;可以快速租用商场内的共享充电宝，为你的手机及时&续命&;还可以外出住酒店，不用现金，先享后付，来一场说走就走的旅行。
共享雨伞、共享衣服、共享玩具、共享篮球&&你想不到的便利，因为信用，悄然来临。
其实，随着互联网金融、大数据产业等的发展，个人征信的外延已大大扩大了，不仅包括传统的数据，如信贷数据等，还包括基于互联网消费场景的第三方数据。
可以说，征信业已迎来了大数据发展的时代。
征信，下一片蓝海
征信，最早起源于《左传》，出自&君子之言，征而有信，故怨远于其身&。
所谓征信，指的是依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。简单来说，就是个人的信用信息集合。
当今社会，征信信息被广泛用在生活、工作中，成为国民经济生活中不可或缺的&经济身份证&。买房、买车、租房、找工作、办信用卡等都离不开好的信用，甚至，不少婚恋平台也将信用定为相亲对象的硬性条件之一，噱头十足，信用的重要性，可窥一斑。
近年来，互联网金融迎来了爆发增长，对个人征信的需求也与日俱增。
艾瑞咨询发布的《2017年消费金融洞察报告》显示，从2013年到2016年，互联网消费金融交易规模从60亿元猛增到4367.1亿元，实现了70倍爆发式增长，年复合增长率达317%。
可以说，在互联网金融规模暴增的同时，消费者的个人征信体系建设也亟待跟进。如图1所示，2017年中国个人征信行业的潜在市场规模预计将达到1969.9亿元，而实际市场规模预计只有222.3亿元，市场渗透率约为10%，发展前景巨大。
第三方征信，面临多重困境
天下熙熙，皆为利来;天下攘攘，皆为利往。日前，一则信用分刷分的报道，再次刺激了人们的敏感神经。
近些年来，第三方征信问题频出，集中表现为数据稀缺、数据倒卖、数据同质化严重。互联网金融行业的巨大刚需与征信盲区的矛盾，也催生了地下数据黑市。媒体曾多次披露，部分打着大数据名头的公司，以极低的成本从地下市场调取数据，进行多手售卖。这里的重要原因就是征信体系的不完善。
征信体系不完善，原因大致归结为以下几点。
短期内，数据孤岛现状难以打破
目前，国内征信行业主要由五大类别组成：国家发展改革委、工业和信息化部、人民银行、国家工商总局等监管机构，第三方征信机构，国家电网、百度、支付宝等数据源，九次方大数据、百融金服等大数据金融机构，京东白条、神州租车、百合等互联网应用。
可以说，得数据者得天下。不同机构的数据门槛不同，基于利益考虑以及开放权限，共享数据意愿低，信息共享推进艰难。
大数据模型的准确性存争议
国内的大数据评估模型起步晚，很多大数据模型多为自主研发，信息不集中，数据的全面性存在不足，因此，大数据模型在准确性方面存在较大争议。
此外，用户数据为个人提交，信息的准确性及真实性有待时间和市场校验，缺乏公信力。
数据信息采集的合法性
这些年，逐步增强的个人信息维权意识与个人信息泄露的矛盾日渐突出。部分机构对于用户数据的采集、使用存在隐患，越过了安全红线，违法使用，面临着法律和道德方面的风险。
互补作用仍有限
其实，相比国外，我国的征信体系起步较晚。20世纪90年代，上海资信有限公司成立，开始个人征信试点，这也标志着我国个人征信体系开始建立。
随后，信贷登记查询系统建成地、省、总行三级数据库，实现全行联网查询。征信管理局设立，《个人信用信息数据库管理暂行办法》出台，人民银行与全国各家银行系统联网工作基本完成。2013年3月，《征信业管理条例》正式实施，明确中国人民银行作为征信业的监督管理部门，同年12月《征信机构管理办法》也一并实施。至此，以政府为主导的央行征信登上历史舞台。
与此同时，征信行业风起云涌，民间第三方征信机构数量增长迅速。自2014年1月至2017年年初，我国先后成立包括91征信、考拉征信、亿微征信、东汇征信、盈蜂征信、人人信等在内的53家征信公司以及信用平台。
2015年，征信行业出现了标志性事件&&央行开始受理征信牌照，芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用及北京华道征信成为第一批试点机构。
众所周知，征信离不开数据。央行征信的数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，接入门槛高。而第三方征信机构则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。
从表面上看，央行征信和第三方征信机构的大数据征信似乎只在数据获取渠道方面存在差异。央行征信数据来自传统线下渠道，来源单一。第三方征信机构则依托互联网金融、电商、共享经济等丰富的应用场景来获取数据，渠道多元。
央行征信作为正规军，无疑有得天独厚的优势，权威性高，数据基本完整，但新形势下，背后的短板，也逐渐暴露。
数据显示，央行个人征信系统收录了近9亿人信息，其中仅不到4亿人有信贷数据，约5亿人在央行征信系统中只记录经济信息，无任何有效征信信息。如此大的信贷盲区，缺口明显。
其实，在新的征信格局下，第三方征信机构积累的征信数据将对传统征信形成一定的补充。不过，这种补充作用仍比较有限，其公信力还有待市场的检验。
大数据征信，争议中前行
随着金融科技、人工智能、云计算成为时下热词，大数据征信也频见报端。
什么是大数据征信?大数据征信就是利用IT技术优势、风险控制模型，将个人在不同信贷机构、消费场景、支离破碎的海量数据整合起来，经过数据清洗、分析、校验等一系列流程后，加工融合成真正有用的信息。
作为征信市场化的标志，大数据征信备受争议。一方面，大数据为传统征信带来了许多意想不到的变革。另一方面，大数据征信的模型标准各异，客观性存在争议。
大数据征信作为新生事物，相比传统征信，究竟有哪些优势?
首先，大数据征信采集的数据覆盖人群广泛。
只要是用户留存在网上的数据信息，都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术抓取并进一步分析，得出专属的信用报告。互联网的开放性也决定了大数据征信的覆盖范围。
其次，大数据征信的信息维度多元，信用评估全面。
大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源，能够多维度地反应一个人的信用状况。
再次，大数据征信的数据来源丰富，动态变化频率高。
大数据征信的数据来源于电商、互联网金融、共享经济等场景，相较于传统征信的数据采集周期长，这些应用场景与生活日常行为关联紧密，使用频率高，数据更新及时。例如，信用评分系统之一的芝麻信用，月月更新。
最后，大数据征信成本低，效率高。
大数据征信搭建完成数据库系统后，个人征信信息采集难度大幅降低，征信服务的边际成本低。
总体来看，纵观我国征信行业的发展，正经历由政府主导型向征信市场化过渡的阶段。民间征信机构频频发力，不断开拓线下的应用场景或与其他机构构建合作关系，积淀数据，有望打破央行征信的垄断局面，进一步激发征信市场化的潜力。
综上所述，笔者认为征信行业的未来呈现以下趋势。
首先，随着征信机构数据的逐步开放，大数据信息的运用成为常态，央行征信难以覆盖的群体将通过民间征信得到满足。
其次，征信内涵、外延不断延伸，应用场景进一步丰富。征信不止局限于金融领域，而是通过共享经济等新经济形式，渗透到衣食住行方方面面，形成&守信者处处受益、失信者寸步难行&的局面。
最后，保护个人征信数据的相关法律将不断落地，并将在数据隐私、安全保护等方面加快立法进程。
附：信用分&&征信的数据化
金融开放程度的增强，信用风险管理也呈现出科学化、量化、信息化的特点。其中，信用分就充当了这样一个科学评测的角色。
谈起信用分，想必很多人都不陌生。现在，信用分不再是简单的一个分数，而是切切实实的福利。只要你的信用分达到一定的标准，就可以轻松搭上各类共享经济的快车，免押金、免租金，还可以住酒店&先享后付&。此外，信用分还和信用额度挂钩。
事实上，信用评分最早起源于20世纪80年代，大众熟知的信用模型大多借鉴于美国的个人信用评分模型FICO 评分模型，其信用分数范围在300-850分之间。贷款方通常会将分数作为参考，来进行客户贷款决策。不同贷款策略和标准，相应风险水平不同，决定了可以接受的信用分数水平。
国内首个个人信用评分&&芝麻信用分的出现，被视为信用分机制在我国的重大进展。芝麻信用分，通过大数据及云计算技术，从信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度，客观呈现个人信用状况的综合评分，评分范围从350到950，分值越高代表信用越好。
随着电商、移动支付的普及，芝麻信用分已逐渐走入千家万户，涵盖信用卡、消费金融、融资租赁、酒店、租房、出行、婚恋、公共事业服务等上百个应用场景。
事物发展到一定阶段，必然会更加精细化，信用分也不例外。
不少行业纷纷在征信上发力，打造专属的信用等级评分机制。例如，金融科技平台你我金融通过两年时间的数据处理与分析、模型研发、验证及运用，推出你我信用分。从你我行为、财富评估、社交关系、履约信用、身份特质等五个维度客观分析个人的信用状况，对用户进行信用评分，分值从0-950分，分数越高代表该用户信用越好，信用额度也会随之增加。
此外，摩拜单车也推出摩拜信用分，其与前海征信合作建立用户黑名单，对用户偷盗或恶意毁车等行为，会通过后台数据分析追踪到该用户，将其拉入黑名单，对其信用评级作出调整。
同时，摩拜单车还采用奖惩&信用分制度&，用户违停、损坏车辆等行为将会被扣除信用分。用户的信用分低于80分时，价格则会翻倍。
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个人征信牌照迟迟未下发，互联网金融和大数据机构等开始转而布局企业征信，持牌机构也呈现井喷。
昨日，芝麻信用宣布已经通过企业征信业务经营备案，正式推出包含企业信用报告、风险云图、信用评分和指数、关注名单、风险监控预警五大产品的小微企业信用洞察“灵芝”系统。
我国企业征信市场发展现状
《每日经济新闻》记者梳理发现，实际上目前完成备案的企业征信机构已超过130家，较去年年中的70多家增加了近一倍。这当中，除了传统的征信机构，还包括拉卡拉、宜信等。不过，多位业内人士坦言，目前我国企业征信尚处于初级阶段，是一个非常碎片化的市场，还有很长一段路要走，当然，也有很大的成长空间。
中国人民银行营业管理部征信管理处相关人士亦曾发文分析指出，目前，社会各界对成立征信机构的热情很高，其中不乏很多非专业机构盲目跟风。同时，随着互联网大数据在征信业内的应用，个人隐私保护也显得重要。建议制定完善的市场进入履职依据和参考标准，做到成熟一家，进入一家，以及高度关注互联网征信新型业态的发展等。
北京大学教授、经济学者薛兆丰也分析指出，通过小微企业、小微企业主之间信用评价的互补联动，可以对小微企业信用状况作出更为客观的评价；通过和法院、税务等公共机构以及银行等商业机构的互动，有助于让守信的小微企业一路畅通，让失信的小微企业寸步难行；业内人士表示，企业征信将为小微商户打造良性的发展生态圈，释放更多创新创业的活力，也对国家基础数据库建设、促进对小微企业的消费信贷发放和社会征信系统的建立都有很大的帮助。
易观金融行业分析师张宁在接受《每日经济新闻》记者采访时分析指出，芝麻信用、宜信、拉卡拉等厂商布局企业征信看中的就是征信市场未来的发展空间，2014年中国个人征信和企业征信市场全年的交易总额仅20亿元，20亿元的交易规模与我国13.7亿的人口、1000多万家的工商注册企业数，并不构成正比例关系，从市场基础来看，整个征信行业在国内都是有着巨大的上升空间。在宏观上，随着经济的下行、经营环境的变化，对于企业信用状况的需求也开始变得明显，因此在需求频次增加和庞大潜在用户的双重影响下，包括企业征信在内的整个征信行业都存在非常大的空间。
不过，芝麻信用总经理胡滔亦坦言，目前企业征信备案很多，但基本上国内企业征信还是属于非常碎片化的一个市场，而且绝大部分都还是用非常传统的线下调查模式。总的来说，目前国内整个企业征信市场，还没有在全国范围内比较有影响力的一个机构。
企业征信存数据共享等问题
“企业征信在中国不是一个新鲜事物，已经有数十年的发展历程，市场上已经有很多征信机构，不过存在以下几个问题：首先，具有地域的限制，即所提供的服务和所征信的对象局限于某个区域；其次，一些征信机构是针对一个行业或者数个行业而做，而不是全面的覆盖；第三，很多征信机构在数据源上有局限性；后，技术创新。
张宁也在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，首先，数据收集获取难、成本高，较窄的数据难以全面地反应企业真实的信用状况，而较高的数据获取价格则影响企业征信机构的营收，制约大规模的商业化；其次，法律法规的不健全，比如，如何保护企业的数据安全、防止商业机密外泄，如何实现企业征信行业内的公平竞争；后，目前参与我国企业征信的企业数量较多，但个体较小，竞争力较差。同时征信模型也需要经历完整的经济周期的检验。
胡滔则进一步分析指出，“虽然国家这两年都在倡导数据，但目前从信息公开程度或者说信息共享的程度来讲，我国仍是比较弱的。我们的政府数据开放还只走在理念的层面，具体开放的策略和开放的数据标准是怎么样的，向什么样的合法机构去开放，现在应该说还都没有出台，所以就导致整个政府数据整合和开放性还不能够为社会化的各种征信机构去索用。”
不过，一些学者亦曾建议，应从数据录入时就开始建立标准的、系统的方式，比如一些地方开始探索“五证合一”，希望统一社会信用代码，打破信息孤岛，建立一个统一的基础信息库，在此基础上再考虑是否开放数据。
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