第一章總則

第一條（立法目的）

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

第二條（定義）

本辦法所稱的個(gè)人信用征信，是指依法設(shè)立的個(gè)人信用征信機(jī)構(gòu)（以下簡(jiǎn)稱征信機(jī)構(gòu)）對(duì)個(gè)人信用信息進(jìn)行采集、加工，并根據(jù)用戶要求提供個(gè)人信用信息查詢和評(píng)估服務(wù)的活動(dòng)。

第三條（適用范圍）

摘要：我國(guó)個(gè)人信用管理體系不健全，缺乏個(gè)人信用具體的數(shù)據(jù)記錄和統(tǒng)一的、專業(yè)的個(gè)人信用評(píng)估機(jī)構(gòu)。這就提高了消費(fèi)信貸經(jīng)營(yíng)成本，導(dǎo)致銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)增加及其提供的消費(fèi)信貸服務(wù)單調(diào)，造成消費(fèi)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(gè)人基本賬戶系統(tǒng)，個(gè)人信用信息登記系統(tǒng)、信用評(píng)級(jí)系統(tǒng)和網(wǎng)上查詢系統(tǒng)等個(gè)人信用管理體系。需要采取的配套措施是：加大社會(huì)公眾個(gè)人信用意識(shí)的理念教育；完善個(gè)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(gè)人信用管理體系消費(fèi)信貸

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

個(gè)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(shí)所受處罰與訴訟情況，對(duì)個(gè)人的信用等級(jí)進(jìn)行評(píng)估并隨時(shí)記錄、存檔，以便信用的供給方?jīng)Q定是否對(duì)其貸款和貸款多少的制度。個(gè)人信用管理體系是指監(jiān)督、管理和保障個(gè)人信用活動(dòng)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(guó)個(gè)人信用管理體系發(fā)展的現(xiàn)狀

1．缺乏個(gè)人信用具體的數(shù)據(jù)記錄

一、我國(guó)個(gè)人信用制度建立建設(shè)的現(xiàn)狀

1.個(gè)人信用制度建設(shè)有比較好的政策環(huán)境

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

2.初步建立了個(gè)人信用中介機(jī)構(gòu),個(gè)人聯(lián)合征信開始起步

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

3.個(gè)人資信評(píng)估工作逐步開展,開始為銀行貸款決策提供參考

一、文獻(xiàn)綜述

近年來，隨著消費(fèi)金融市場(chǎng)的迅速發(fā)展，越來越多的消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)涌入，以螞蟻花唄、借唄、京東白條為代表的消費(fèi)金融服務(wù)盛行。從受眾群體來看，消費(fèi)貸款的發(fā)放對(duì)象是個(gè)人，還款來源主要為工資、獎(jiǎng)金、投資收益、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)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(jì)變化、所在企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、個(gè)人健康及意外等。與此同時(shí)，與企業(yè)相比個(gè)人的流動(dòng)性和不確定性更高，借款人還款行為易受個(gè)體思想觀念、態(tài)度、行為習(xí)慣等主觀因素的影響。因此，個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)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(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外的研究主要集中在個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)選取和個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法及模型構(gòu)建兩個(gè)方面，后者居多。信用風(fēng)險(xiǎn)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(fèi)場(chǎng)景多樣性對(duì)指標(biāo)體系的補(bǔ)充優(yōu)化。BillFair和Earllsaac（2015）提出的FICO信用分模型是個(gè)人信用評(píng)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(xiǎn)來計(jì)算客戶的信譽(yù)，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(yíng)的外資銀行中的個(gè)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(gè)人信用等級(jí)最重要的指標(biāo)［2］。龍新庭、王曉華（2013）指出德國(guó)國(guó)際項(xiàng)目咨詢IPC公司通過客戶的信用歷史、貸款申請(qǐng)書信息、個(gè)人聲譽(yù)等方面綜合評(píng)估其還款意愿［3］。消費(fèi)場(chǎng)景的多樣性使得實(shí)踐中基于互聯(lián)網(wǎng)的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)在構(gòu)成上與傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)有所不同，在其基礎(chǔ)上更多地獲取關(guān)于個(gè)人生活消費(fèi)的指標(biāo)。國(guó)內(nèi)首個(gè)個(gè)人信用評(píng)分——阿里巴巴芝麻信用分的評(píng)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(xiǎn)評(píng)估方法的實(shí)質(zhì)是將一個(gè)數(shù)據(jù)樣本總體按不同特征分為若干組的方法，個(gè)人信用評(píng)估模型構(gòu)建主要包括統(tǒng)計(jì)和非統(tǒng)計(jì)方法。統(tǒng)計(jì)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(xiǎn)評(píng)估模型是金融機(jī)構(gòu)開展信貸工作的核心，模型結(jié)果則是信用評(píng)級(jí)的依據(jù)來源［6］。李萌（2005）將不良貸款率、T檢驗(yàn)、主成分分析相結(jié)合，基于Logistic回歸建立判斷信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估模型［7］。姚路（2017）在對(duì)個(gè)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(duì)信息主體進(jìn)行信用評(píng)價(jià)［8］。姜明輝等（2004）通過確定相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)體系，建立了基于K近鄰判別分析法的個(gè)人信用評(píng)估模型，并對(duì)模型應(yīng)用中需要注意的問題進(jìn)行了分析［9］?；诮y(tǒng)計(jì)方法的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型需要對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)方法主要包括依托計(jì)算機(jī)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(jī)（SVM）、決策樹（DT）和隨機(jī)森林（RF）著名。HussainAliBekhet（2014）設(shè)計(jì)了兩種信用評(píng)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(shí)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(jī)構(gòu)節(jié)省分析時(shí)間和成本［11］。TonyBellottti和JonathanCrook（2008）運(yùn)用大型信用卡數(shù)據(jù)庫(kù)的信息，將支持向量機(jī)與Logistic回歸等傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比研究，表明支持向量機(jī)更具競(jìng)爭(zhēng)力，還可用作特征選擇方法來分辨出決定違約風(fēng)險(xiǎn)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(jī)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)論表明模糊近似支持向量機(jī)能夠顯著地提高信用風(fēng)險(xiǎn)分類精度［13］。龐素琳和鞏吉璋（2009）以德國(guó)銀行個(gè)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(píng)估模型，并使用了Boosting算法技術(shù)提升模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合度，最后通過參數(shù)調(diào)節(jié)進(jìn)一步提高分類精確率［14］。GasparCano等（2017）對(duì)不同的數(shù)據(jù)集用RF算法進(jìn)行特征選擇并用其對(duì)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(jìn)行分類的性能效果比SVM和ANN更具優(yōu)勢(shì)［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(jìn)，再與RF模型結(jié)合運(yùn)用于供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)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(duì)風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)進(jìn)行識(shí)別［16］。隨機(jī)森林（RF）的提出者BreimanLeo（2001）指出RF明顯優(yōu)于單個(gè)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(xiǎn)識(shí)別，并發(fā)現(xiàn)RF算法無須對(duì)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(duì)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(jì)方法和SVM等智能算法。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得用于個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)據(jù)指標(biāo)的可獲得性變強(qiáng)，數(shù)據(jù)維度變大，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)時(shí)間變長(zhǎng)，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(gè)節(jié)點(diǎn)的選擇與分裂都是基于該節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選取的特征確定的，因此信用指標(biāo)之間的自相關(guān)性會(huì)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(huì)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(huì)極大地降低分類準(zhǔn)確度。因此，考慮到個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)數(shù)據(jù)維度及數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力，在傳統(tǒng)隨機(jī)森林模型的基礎(chǔ)上加入XGBoost算法來對(duì)指標(biāo)進(jìn)行降維，剔除關(guān)系密切和對(duì)預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)影響小的指標(biāo)，并采用實(shí)際的數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了模型的合理性和有效性，為個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更好的決策支持。

二、改進(jìn)的隨機(jī)森林模型建立

構(gòu)建的改進(jìn)的隨機(jī)森林模型（即XGBoost-RF模型）如圖1所示。第一階段運(yùn)用XGBoost算法進(jìn)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(gè)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(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)選擇提供參考。第二階段運(yùn)用隨機(jī)森林（RF）算法對(duì)第一階段篩選出的指標(biāo)進(jìn)行分類。XGBoost算法是基于梯度提升樹（GBDT）模型原理改進(jìn)后的算法。與RF算法在特征選擇時(shí)運(yùn)用Gini指數(shù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)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(jì)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(jì)算的復(fù)雜度，提升了整個(gè)模型的可解釋性?？山忉屝砸彩切庞迷u(píng)估的一個(gè)重要組成部分，因此將其用于對(duì)各個(gè)特征指標(biāo)的重要性進(jìn)行估計(jì)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(xiàn)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(diǎn)，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(dú)立同分布的隨機(jī)變量，決定單棵樹的生長(zhǎng)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(hào)中表達(dá)式的樣本個(gè)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(duì)于隨機(jī)森林算法中的單棵決策樹，首先在每一節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選擇m個(gè)特征，再?gòu)倪@m個(gè)特征中根據(jù)Gini指數(shù)最優(yōu)分割選擇最優(yōu)特征進(jìn)行該節(jié)點(diǎn)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(gè)數(shù)據(jù)樣本的集合；Pj為隨機(jī)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(diǎn)應(yīng)選擇的最優(yōu)特征。其中，Sj為屬于j類別的樣本個(gè)數(shù)，S-j為不屬于j類別的樣本個(gè)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(guó)信用數(shù)據(jù)集（數(shù)據(jù)集網(wǎng)址為http：//archive.ics.uci.edu/）來驗(yàn)證模型的可行性和有效性。因?yàn)榈聡?guó)信用數(shù)據(jù)集的指標(biāo)比較全面，對(duì)個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(jìn)行細(xì)分補(bǔ)充。德國(guó)信用數(shù)據(jù)集是德國(guó)一銀行記錄使用信用卡的個(gè)人特征及違約與否的數(shù)據(jù)集，一共有1000個(gè)客戶的基本信息，包含了700個(gè)好客戶（客戶信用良好，沒有信用違約記錄）和300個(gè)壞客戶（客戶信用較差，有違約記錄）。每個(gè)客戶的信息都包含24個(gè)屬性指標(biāo)，由7個(gè)離散型指標(biāo)、13個(gè)連續(xù)型指標(biāo)構(gòu)成，其他4個(gè)指標(biāo)未知，以及每個(gè)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(gè)人指標(biāo)、信用指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)三大類。個(gè)人指標(biāo)主要是描述個(gè)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(qǐng)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(qǐng)人的信用風(fēng)險(xiǎn)、債務(wù)壓力及其歷史信用；經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括貸款申請(qǐng)人的職位、工齡、收入等信息，是衡量貸款申請(qǐng)人還款能力的重要指標(biāo)。而4個(gè)未知指標(biāo)對(duì)信用分類預(yù)測(cè)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(guó)自1980年開始征收個(gè)人所得稅以來，個(gè)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(shí)淡薄之外，個(gè)人信用制度的闕如，是至關(guān)重要的因素。

經(jīng)濟(jì)學(xué)原理告訴人們：個(gè)人經(jīng)濟(jì)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(shí)，個(gè)人就會(huì)為追求收益而犧牲成本；反之，當(dāng)成本大于收益時(shí)，個(gè)人就不會(huì)犧牲成本去追求收益。這是個(gè)人是否遵守稅收法規(guī)的行為基礎(chǔ)。

個(gè)人信用記錄的作用，就在于對(duì)人選擇行為時(shí)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(huì)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(fèi)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(diǎn)，只能靠教授主動(dòng)向稅務(wù)機(jī)關(guān)合并申報(bào)。此種方法在

理論上是可行的，但在現(xiàn)實(shí)生活中主動(dòng)向稅務(wù)機(jī)關(guān)合并申報(bào)的人并不多?？墒牵绻麑?shí)行個(gè)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(gè)人信用記錄上集中體現(xiàn)，一旦申報(bào)不實(shí)，將被稅務(wù)機(jī)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(huì)多嗎？

要使個(gè)人信用制度發(fā)揮作用，應(yīng)該建立一張覆蓋全國(guó)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(yíng)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(guó)家稅款因?yàn)槠飘a(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(shí)行全國(guó)聯(lián)網(wǎng)的個(gè)人信用制度后，此人如果再到別處投資時(shí)，工商機(jī)關(guān)將不再發(fā)給其執(zhí)照，稅務(wù)機(jī)關(guān)也將不再售給其發(fā)票，除非他立即補(bǔ)繳所欠的稅款。有了這樣的制度，納稅人就會(huì)珍惜自己的這張“經(jīng)濟(jì)信用身份證”。

利用個(gè)人信用制度，還可以評(píng)估企業(yè)，特別是個(gè)人獨(dú)資企業(yè)和合伙企業(yè)的稅務(wù)信用等級(jí)。這些企業(yè)要想在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地，不但要具有先進(jìn)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(shí)做到自行計(jì)算、自行申報(bào)和自行填開繳款書繳納稅款（簡(jiǎn)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(shí)，以及較完善的財(cái)務(wù)核算水平。利用個(gè)人信用制度建立企業(yè)稅務(wù)信用等級(jí)，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(zhǎng)的歷史，最初提供信息共享服務(wù)的征信機(jī)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(duì)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(duì)稱問題外，還對(duì)信貸效率、個(gè)人隱私和普惠金融具有重要的影響。各個(gè)國(guó)家的征信系統(tǒng)在數(shù)據(jù)內(nèi)容、參與共享的行業(yè)機(jī)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(huì)對(duì)信貸的供給效率，甚至信貸投放本身都會(huì)產(chǎn)生重要影響。

一、金融信息共享的理論與實(shí)踐

1.理論。多項(xiàng)研究結(jié)果表明：由于信息的不充分，即使在競(jìng)爭(zhēng)均衡的市場(chǎng)條件下，信貸市場(chǎng)仍然會(huì)出現(xiàn)信貸配給。由于信息不對(duì)稱，銀行必須通過信貸價(jià)格（利率）和信貸配給相結(jié)合來實(shí)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(xiǎn)，但也易導(dǎo)致“逆向選擇”，也就是說，高利率會(huì)吸引更多的從事高風(fēng)險(xiǎn)投資業(yè)務(wù)的借款人，或者迫使借款人去投資高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的業(yè)務(wù)。由此可見，價(jià)格機(jī)制本身并不能凈化信貸市場(chǎng)。此外，在缺乏信息共享和違約懲戒機(jī)制情況下，一些借款人在獲得貸款后選擇拖欠或者賴賬，因?yàn)樗麄內(nèi)钥梢詮钠渌J款機(jī)構(gòu)獲得貸款，這就是所謂的“道德風(fēng)險(xiǎn)”。銀行由于信息不對(duì)稱而必然要面對(duì)“逆向選擇”與“道德風(fēng)險(xiǎn)”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(chǎng)上“逆向選擇”與“道德風(fēng)險(xiǎn)”問題，有助于：調(diào)整利率，對(duì)借款人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)；降低信貸的平均利率水平；減少信貸配給，擴(kuò)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(huì)因共享信息的內(nèi)容與共享參與行業(yè)機(jī)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(huì)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(huì)對(duì)信貸范圍和信貸組合的表現(xiàn)產(chǎn)生較大的影響。

2.實(shí)踐。從世界各國(guó)的實(shí)踐來看，征信結(jié)構(gòu)的差異性主要表現(xiàn)在三個(gè)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(gè)人的申請(qǐng)、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(huì)采集所有負(fù)面信息，但同時(shí)也采集個(gè)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(jī)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(fèi)零售商之間消費(fèi)信用信息的共享使用等。而一個(gè)全面的征信系統(tǒng)則是將消費(fèi)者在各領(lǐng)域信用記錄全部收集進(jìn)來，形成全面的個(gè)人信用檔案；在小企業(yè)方面，會(huì)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(fèi)行為全面征信（Com-prehensiveacrossObligations）與金融領(lǐng)域征信（RestrictedtoFinancialSec-torsOnly）繳費(fèi)行為全面征信是指在金融領(lǐng)域開展金融機(jī)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(fèi)、公共事業(yè)繳費(fèi)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(jī)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(huì)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)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(kuò)大對(duì)私營(yíng)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(duì)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的宏觀影響

由于征信體系會(huì)對(duì)信貸投放產(chǎn)生重要影響，在信息共享上存在的差異也會(huì)對(duì)信貸價(jià)格產(chǎn)生直接影響，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、收入分配、隱私保護(hù)和社會(huì)公平產(chǎn)生間接影響。從理論上看，金融就是調(diào)動(dòng)儲(chǔ)蓄資金投放到可以通過投資和促進(jìn)居民消費(fèi)來發(fā)展生產(chǎn)力的領(lǐng)域，通過穩(wěn)定消費(fèi)來降低商業(yè)周期的波動(dòng)。信貸投放的模擬研究結(jié)果表明，擴(kuò)大金融服務(wù)的覆蓋面，對(duì)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(duì)本國(guó)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重要影響，主要體現(xiàn)在三大方面：經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)和穩(wěn)定性，信貸價(jià)格，以及收入分配。收入分配與貧困、社會(huì)公平等問題息息相關(guān)。

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

摘要:為適應(yīng)變化的市場(chǎng)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(gè)人信用貸款,個(gè)人消費(fèi)貸款在銀行業(yè)務(wù)中占比增加,個(gè)人信用評(píng)估重要性凸顯。本文試從我國(guó)個(gè)人信用制度建立的現(xiàn)狀,制約我國(guó)現(xiàn)有個(gè)人信用制度建設(shè)的因素出發(fā),探討如何完善個(gè)人信用評(píng)估體系。

關(guān)鍵詞:個(gè)人信用個(gè)人信用評(píng)估誠(chéng)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(gè)人和銀行業(yè)聯(lián)系越來越緊密,個(gè)人通過個(gè)人消費(fèi)貸款和個(gè)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(chǎng)環(huán)境,將零售業(yè)務(wù)提高到戰(zhàn)略高度,個(gè)人信用體系的建立勢(shì)在必行。同時(shí),受金融危機(jī)的啟示,一個(gè)適合的信用評(píng)估體系能夠有效減少銀行風(fēng)險(xiǎn)。

一、我國(guó)個(gè)人信用制度建立建設(shè)的現(xiàn)狀

1.個(gè)人信用制度建設(shè)有比較好的政策環(huán)境

摘要：誠(chéng)實(shí)信用原則是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基本原則，公民的個(gè)人信用度在經(jīng)濟(jì)交往中越來越重要。建立個(gè)人信用征信體系是維護(hù)交易安全、提高交易效率的重要舉措。在建立個(gè)人信用征信制度的過程中，防止個(gè)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(duì)我國(guó)現(xiàn)行個(gè)人信用征信隱私權(quán)保護(hù)現(xiàn)狀，我們應(yīng)當(dāng)加快立法填補(bǔ)法律空白、明確個(gè)人征信制度中隱私權(quán)的具體保護(hù)措施，同時(shí)加強(qiáng)征信監(jiān)管，建立完善的信用隱私保護(hù)法律體系。

關(guān)鍵詞：個(gè)人信用征信隱私權(quán)立法保護(hù)

一、個(gè)人信用征信和隱私權(quán)保護(hù)基礎(chǔ)理論

(一)個(gè)人信用征信的含義

個(gè)人信用征信，是指依法設(shè)立的個(gè)人信用征信機(jī)構(gòu)對(duì)個(gè)人的信用信息進(jìn)行采集、加工，并根據(jù)用戶要求提供個(gè)人信用信息查詢和評(píng)估服務(wù)的活動(dòng)。個(gè)人信用征信體系包含四方面的主體：(1)個(gè)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(jī)構(gòu)：(4)個(gè)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(jī)構(gòu)，方面它從信息提供者處收集個(gè)人信用信息，另一方面將整理加工后的個(gè)人信用信息以消費(fèi)者報(bào)告的形式出售給信息使用者。

(二)個(gè)人信用征信與隱私權(quán)保護(hù)的沖突

市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)是信用經(jīng)濟(jì)。在發(fā)達(dá)國(guó)家，信用是一個(gè)人立足的基礎(chǔ)，而我國(guó)信用體系的發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，使得信用風(fēng)險(xiǎn)成為重要的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)之一。特別是在啟動(dòng)內(nèi)需刺激消費(fèi)的過程中，這一矛盾更為尖銳和突出。因此，盡快建立有中國(guó)特色的個(gè)人信用制度對(duì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。

一、個(gè)人信用制度的涵義及其經(jīng)濟(jì)社會(huì)意義

個(gè)人信用制度是指能證明、解釋和查驗(yàn)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(gè)人信用登記制度、個(gè)人信用評(píng)估制度、個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警制度、個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)管理制度和個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁制度。有了較為完善的個(gè)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(píng)估或請(qǐng)專業(yè)評(píng)估機(jī)構(gòu)評(píng)估取得消費(fèi)者的信用狀況，確定客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，然后予以決策，從而有效地防范或消除消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)。

個(gè)人信用制度實(shí)際上是一種社會(huì)機(jī)制，它結(jié)合了與信用相關(guān)的各種社會(huì)力量，共同促進(jìn)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(huì)秩序和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)正常的運(yùn)行和發(fā)展?？梢哉f，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)就是建立在信用關(guān)系之上的經(jīng)濟(jì)，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(chǎng)經(jīng)濟(jì)的神經(jīng)，是經(jīng)濟(jì)交往主體之間的聯(lián)系紐帶。對(duì)于一個(gè)國(guó)家，只有它的信用管理體系比較健全，有信譽(yù)且公平的征信服務(wù)在全國(guó)普及時(shí)，才能保證以信用交易為主要交易手段的成熟市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。因此，個(gè)人信用制度的建立與完善對(duì)于拉動(dòng)需求、刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、擴(kuò)大我國(guó)市場(chǎng)規(guī)模、間接增加就業(yè)、防范交易風(fēng)險(xiǎn)、指導(dǎo)企業(yè)賒銷、方便消費(fèi)者等諸方面具有重大意義。總之，個(gè)人信用體系不僅是一個(gè)道德問題，同時(shí)又是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題、法律問題，對(duì)于一個(gè)管理國(guó)家事務(wù)的執(zhí)政黨和政府來講，它又是一個(gè)非常重要的政治問題。

二、建立個(gè)人信用制度的必要性及制度保證

個(gè)人信用制度的建立對(duì)刺激消費(fèi)擴(kuò)大內(nèi)需的作用是顯而易見的。我國(guó)目前消費(fèi)不旺的局面以及消費(fèi)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(gè)人信用制度，導(dǎo)致了在消費(fèi)信貸領(lǐng)域存在的信息非對(duì)稱狀況。由于銀行同貸款客戶之間存在信息非對(duì)稱，于是擁有不真實(shí)或較少信息的銀行就會(huì)傾向于做出錯(cuò)誤選擇即逆向選擇。具體而言就是我國(guó)銀行無法通過公用信用體系獲得客戶個(gè)人信用報(bào)告，銀行為避免做出錯(cuò)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(fèi)和低效使用。個(gè)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(fèi)者承擔(dān)過高的信貸價(jià)格（貸款利率），這是目前制約我國(guó)消費(fèi)信貸發(fā)展的重要因素之一。

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

市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)是建立在信用基礎(chǔ)上的信用經(jīng)濟(jì)。建立完善的社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的核心是建立健全規(guī)范的社會(huì)信用體系。完善規(guī)范的社會(huì)信用體系的建立，其前提是建立完善規(guī)范的個(gè)人信用體系。所謂個(gè)人信用體系，即個(gè)人信用制度，是指?jìng)€(gè)人通過信用方式獲得支付能力而進(jìn)行的一種消費(fèi)投資和經(jīng)營(yíng)的制度體系，它使個(gè)人不僅單純根據(jù)勞動(dòng)報(bào)酬進(jìn)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(guó)家，個(gè)人信用制度已經(jīng)有150年的歷史。在我國(guó)，由于個(gè)人信用制度缺失，個(gè)人信息無法評(píng)估，導(dǎo)致各家銀行的消費(fèi)信貸躑躅不前，目前仍不足銀行貸款總額的3％。個(gè)人信用制度的空白對(duì)消費(fèi)者信貸業(yè)務(wù)的發(fā)展形成“瓶頸”制約。一方面，我國(guó)銀行無法通過個(gè)人信用體系高效準(zhǔn)確獲得個(gè)人信用報(bào)告，其惟一的選擇就是進(jìn)行嚴(yán)格的信用審查，不可避免地對(duì)信譽(yù)良好的資金需求者也進(jìn)行了不必要的資信審查，造成資源的浪費(fèi)和低效使用，銀行信息獲得的高成本被轉(zhuǎn)嫁到消費(fèi)信貸者身上，從而使消費(fèi)信貸資金價(jià)格偏高，從而制約消費(fèi)信貸的發(fā)展；另一方面，作為資金需求的消費(fèi)者面對(duì)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(xiǎn)、審核而“望貸”興嘆。個(gè)人信用體系的缺乏，不僅僅制約了消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)，而且影響了個(gè)人金融業(yè)務(wù)的整體開展，建立完善的個(gè)人信用體系是當(dāng)務(wù)之急。

（一）建立個(gè)人資信登記體系

金融機(jī)構(gòu)發(fā)放個(gè)人貸款前，需要查詢了解借款人的資信狀況，按照這個(gè)要求，資信登記的內(nèi)容應(yīng)該包含：個(gè)人身份信息；投資及經(jīng)營(yíng)活動(dòng)信息（包括買賣股票、債券、收藏品、商業(yè)經(jīng)營(yíng)等）；商業(yè)信用記錄信息（包括銀行貸款、償還記錄、個(gè)人信用卡信息等記錄）；社會(huì)公共信息記錄（個(gè)人收入及繳納個(gè)人所得稅信息、個(gè)人保險(xiǎn)信息、個(gè)人養(yǎng)老積金、失業(yè)保險(xiǎn)金、個(gè)人住房公積金、個(gè)人房產(chǎn)等信息）；影響個(gè)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(fèi)、欺詐行為等民事處罰和刑事犯罪信息）。

實(shí)行個(gè)人信用密碼制。公安部門對(duì)個(gè)人身份證實(shí)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(shí)行IC卡身份證，借此進(jìn)行個(gè)人信用的實(shí)碼制，即將可證明、解釋和驗(yàn)查的個(gè)人信用資料鎖定在一個(gè)固定的編碼上，個(gè)人所有必要的資料都可存在該編碼下。在個(gè)人需要向相關(guān)者提供自己信用情況時(shí)，只要出示個(gè)人的信用實(shí)碼，對(duì)方就可以查詢到所需的資料。

建立個(gè)人信用賬戶。所謂個(gè)人信用賬戶，就是居民個(gè)人在銀行儲(chǔ)蓄實(shí)名制的基礎(chǔ)上開立的綜合性信用賬戶。這個(gè)賬戶以IC卡身份證的名字為準(zhǔn)，按身份證編碼一人一號(hào)，依托于高度發(fā)達(dá)的電子信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，將個(gè)人的一切資金往來置于這一基本賬戶下，統(tǒng)一管理個(gè)人的資產(chǎn)、負(fù)債業(yè)務(wù)，為個(gè)人提供所需的一切金融服務(wù)。實(shí)施IC卡多功能網(wǎng)絡(luò)身份證后，每個(gè)人的個(gè)人資產(chǎn)信用情況都被適時(shí)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(kù)中。全國(guó)各地銀行可以隨時(shí)調(diào)閱這個(gè)人的資信情況。在具體操作上，應(yīng)把個(gè)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(gè)人信用卡賬戶，而銀行個(gè)人信用卡開戶又必須以其個(gè)人終生惟一的信用號(hào)碼為依據(jù)。