國內的信用環境有哪些具體的不足？

01-18

金融行業是一個高度依賴契約的行業，這也是為什麼電商逆襲零售商容易而顛覆金融困難得多的根本原因。但傳統金融必死，因為他們再有規模、體制、人才的優勢，習慣躺著就把錢賺的人始終不屑於，也很難改變自己的思維。
但國內信用環境對於高度依賴信息質量的互聯網金融的發展有重要意義。期待高人提出改進的思路、路徑。
能從P2P、第三方支付等分別談最好。
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互聯網金融，現在主要的應用是P2P和第三方支付，其他並不明顯。目前多數行家——尤其是來自互聯網公司有一定金融背景，和來自金融企業稍微懂一點互聯網的，都認為，支付是互聯網金融的未來。如果互聯網金融是指旨在降低資金交易成本的一種金融形式的話。

美國有很完善的法律法規和監管制度，使借貸者的個人信用信息可以在合法且不侵犯借貸者個人隱私的條件下，在大的金融機構間被合理共享。這就使的在美國的金融機構可以合法的獲得借貸者完整的信用信息，建立相對精確可靠的信用風險模型。

在中國現階段，還沒有相關完善的法律法規，使得借貸者的個人信用信息被大的金融機構共享。這就造成了個人信用信息在中國孤島化的局面。

大家有興趣可以看看FICO

目前，制約小額信貸健康發展的一個最主要原因是國內的徵信環境不健全，非銀行類借貸數據沒有和銀行類借貸數據打通，造成個人的徵信數據沒有形成一個完整的體系，以致於在很多方面徵信都不健全。

這裡主要從兩個方面來分析國內徵信環境存在的不足。

第一個就是沒有統一的徵信體系，國內從事徵信工作的徵信公司以及小貸公司，P2P公司，各自為營，各自都有獨立的徵信數據，沒有統一的數據匯總機構。銀行徵信只針對銀行系統的機構，非銀行們又各自為陣，而稍微大一點的信貸公司，都只異想天開的想自己做徵信系統，不願意分享徵信數據。銀行又不願意接非銀行系的徵信數據，所以造成很多借款人重複借貸，甚至在一家借款公司逾期，還可以從另外一家貸款公司借到錢的情況。

第二個方面就是，對於失信的人，懲罰體系不健全，執行力度不到位，沒有統一的懲罰標準，多地法院的執行力度不統一，存在普遍執行不力的情況，讓老賴逃脫制裁的情況常有發生。久而久之，在人們思想里就會形成沒有必要遵守誠信的意識。

以上這兩個方面是目前存在的最主要的兩個問題，當然其他方面還有很多影響徵信環境的不足，需要去完善。

徵信數據只覆蓋了20%的人，大部分人沒有任何信用記錄。另外在美國，三大徵信局的信用記錄可以交叉對比，而在國內，BAT手上掌握的信用數據基本都對外保密，很難向美國一樣完成交叉對比。而且目前BAT中只有阿里的徵信系統發展成熟，B和T仍處於起步階段。

1）、網貸徵信系統沒有與銀行對接（有新聞說在準備對接，但沒看到最新消息）。

p2p平台欠款，不影響他個人徵信記錄，很容易向多個p2p平台借款，並惡意拖欠。

如果能與銀行對接，所有p2p平台放款時，向銀行查詢記錄，能避免這個問題。與銀行對接比網貸聯盟幾個平台自己做效果更好，數據更全。那樣所有的平台，無論大小新舊，直接向同一個信息源——銀行查詢就可以了。

一旦惡意欠款，不僅僅是網貸平台列入黑名單，銀行也列入黑名單，影響個人徵信記錄。借款人會更慎重。

2）、網貸平台也有自身信用問題。

有很多網貸平台模板出售，很容易開始做網貸平台。

說XX擔保公司擔保，但並未是實情。另外擔保公司資不抵債破產邊緣情況也有。

目前平台提供的信息，大部分都是廣告、媒體訪談等宣傳性信息，沒有統一標準驗證是否可信。

可量化的個人信用評級是個好東西。確是大勢所趨但卻任重道遠。

難度在哪？並不在於模型建不出來，而在於數據拿不出來。

以公認較為成熟的美國個人信用評級系統（FICO）作為例子。

撇開模型本身不談。撇開模型本身不談。撇開模型本身不談。

看看用到哪些基礎數據。

a. Payment History 付款記錄

b. Debt Burden 債務比

c. Length of Credit History 信用記錄時長

d. Types of Credit Used 貸款類別

e. Recent Searches for Credit 信用查詢記錄

a. Payment History. 付款記錄。

所有信用產品的還款記錄，包括各種貸款。其中最簡單的就是信用卡每次的還款記錄，複雜一點還會有學費貸款，車貸，房貸等付款記錄。不僅僅記錄付款的絕對金額，還會涉及付款比例，付款頻率等。

b. Debt Burden. 債務比。

由於每個人的收入情況都不一樣，我貸款10萬和撕蔥貸款10萬是完全不一樣的情況。那麼如何量化你的債務承擔情況呢？主要來源有以下幾點：未償還債務的絕對金額，未償還債務佔總債務的百分比，使用信用卡的絕對金額，信用卡欠款占信用額度的百分比，欠款賬戶的數量，以及各欠款賬戶的欠款額等。

c. Length of Credit History. 信用記錄時長。

一般來說，信用記錄從第一筆貸款或第一張信用卡的申請日開始算起。

d. Types of Credit Used. 貸款類別。

種類包括：學費貸款（學生貸款），車貸，房貸，信用卡等。

e. Recent Searches for Credit. 信用查詢記錄。

信用通過各種途徑被查詢的記錄，比如買車的時候車行會查詢你的信用，向銀行貸款的時候銀行會查詢你的信用，甚至你辦一張手機卡都會被查詢信用。

粗略瀏覽一遍，不難發現一個現象，所有的這些數據，其實最終都掌握在一個機構手中，那就是，銀行。那麼問題來了。

問題1：

我國商業銀行的信用數據，每家都有自己的演算法和記錄系統，較粗糙，有點類似於對企業的五級分類。而人民銀行的信用數據，又不對商業銀行外的機構開放，通常只供商業銀行查詢，而且流程較嚴，要求員工每一次查詢都必須簽字負責。如此半開放且不統一的信用記錄數據，就導致一個結果：拿得到數據的不會做模型，會做模型的拿不到數據。所以市面上現存的個人信用評級都是缺胳膊斷腿的，比如阿里就只能主要依靠支付寶等衍生信用工具的信用記錄來做支撐做計算做模型。

問題2：

雖然「信用」一說來源已久，但是政府，銀行，企業，以及個人真正接觸信用和信用工具的時間並不長。美國通常將第一張信用卡的開卡時間作為信用記錄的開始，是因為信用卡的使用非常普遍。但是我國的信用卡使用文化並不普遍，甚至有點扭曲，因為各大支付工具過於方便，導致信用卡反而不吃香，人們更願意「掃一掃」。這就意味著每個人的信用付款記錄都可以多種多樣，你用阿里我用騰訊，偶爾又都刷刷信用卡看電影省個爆米花。那麼這個時候除了人民銀行或者未來某政府授權企業，誰又有這個本事站出來收集和統一各大支付工具及銀行的信用記錄呢？

總結與展望：

量化的信用評級系統之所以難，還是難在數據。但是只要政府牽頭，把數據這一個資源打通，那麼可靠的信用系統就呼之欲出了。

參考文獻：

Credit score in the United States

How FICO Credit Score is Calculated | myFICO

作為相關從業人員，從自身工作的感受中來談一下：

1. 信用系統覆蓋面遠遠不足：央行的徵信系統到現在為止，也只覆蓋了大約3億左右的有效人群，在全中國來說也只是20%左右。不過這一點在個人徵信牌照放開，bat等逐步涉足這一領域的大趨勢下，應該會改善的。

2. 信用衡量指標的片面性：之前有一些答主也提到bat的徵信數據相對獨立，其實各家徵信機構的數據來源都是不一樣的，有的可能是內部的數據，有的可能是外部連接公檢法的數據等等。在這種情況下，不同機構衡量一個人的信用程度的指標在不同的數據base之下是不一樣的，有可能在阿里的衡量體系中，這個人的信用很好，但是在騰訊的體系中，這個就是個壞人了。

3. 對失信者追罰的力度不足：這一點有答主已經說了，這裡不再累述。

以上。

國內的徵信體系，不夠完善和全面，很多因素未考慮進去，並且整個徵信體系所覆蓋到的範圍遠遠不足；衡量信用的標準，不全面，不同的機構所衡量出來的個人信用數據不相同，甚至有的差距很大；對於失信的人，已壞賬的金融機構並不能有什麼措施去追討，失信的後果，代價太小，失信成本低

信用體系應該是以政府法律規章制度為基礎，首先從政府部門實行，逐步覆蓋各大行業，從而全面進入信用社會。

但是信用環境逐步完善也會出現非常多的問題，首先人民幸福度會下降，生活提心弔膽，擔心這個沒做好被記錄在案，那個出問題，所以綜合來講，會發展的非常慢，甚至局限在很小的範圍。

目前銀行法院稅務系統都有信用評價體系和獎懲體系，但是也只是初級階段，現實中按理論實行難度很大。客觀上制約了其發展。

不針對問題說兩句，以銀行為代表的傳統金融並不像描述中說的那樣固步自封，國內銀行對於零售業務的轉型從十年前開始就一直在進行，今年更是發展迅速，各家銀行對於管理系統、網銀、手機銀行、移動端支付的研發和推廣也非常重視，傳統金融也許會逐漸式微，但傳統金融機構會通過轉變和融合生存的更好

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