“移动互联时代，探索中国市场化征信的商业模式，以及大数据在金融中的应用”
清华五道口互联网金融丛书
《征信与大数据》，刘新海著，中信出版社 2016年11月 出版
内容摘要
征信系统是整个社会金融乃至经济的基础设施，虽然行业规模小，但是外溢社会影响大。征信业经过上百年的发展，目前正在由传统的金融风险服务商向现代经济社会的信息服务商演化。征信和大数据有着基因层面的联系，征信机构（Credit Reporting Agency，简称CRA）的核心资产是数据，征信产品和服务是金融大数据技术落地的最佳场景之一。
随着近年来国内征信相关法规的出台，国内市场化的征信业开始起步，建设热情高涨，社会需求旺盛，资本市场热捧，大量互联网公司涌入。但是，由于起步晚，国内金融、经济和法制环境还没有完全配套，所以国内征信业的发展过程虽然遇到空前的机遇，但还存在短时间内难以突破的瓶颈。相比而言，在欧美发达国家，现代征信业已有一百多年的历史，且随着信息技术的发展与时俱进，目前已经达到了一定的专业高度。
因此，针对国内刚起步的市场化征信机构所面临的问题和挑战，本书第一篇将剖析国外成熟知名征信机构的发展历程、商业模式和未来趋势，提取对中国征信业建设的启示和有益经验，希望能够给混乱而又蓬勃发展的中国市场化征信业提供借鉴。大数据目前也是国内外的热点话题，政府、厂商、金融机构、互联网公司等都非常关注和投入，国家层面更是发布了大数据行动纲领，但是大数据热的背后却缺少切实落地的生动案例。征信业作为以数据为核心资产的金融服务子行业，是金融大数据应用的很好场景。每一次数据技术的进步，都会带来征信业务从数据自动处理技术、数据库技术到数据挖掘技术等的飞跃。大数据技术作为最先进的信息技术的集成者，未来对征信的提升也不可限量。从传统的征信机构到新兴的高科技大数据公司都从不同角度、不同环节，纷纷尝试利用大数据技术解决征信领域的问题，进而提升产品和服务。同时，大数据技术在征信领域的应用不仅可以处理微观信用风险，还可以支持宏观金融系统性风险管理、消费市场预测和重大金融决策等。
本书第二篇将介绍国内外大数据技术在征信领域的最新应用，深入分析具体而丰富的实用案例，希望给未来中国征信建设提供技术参考。
第三篇通过对全球征信业的新趋势进行介绍，以及对在复杂而生动的中国社会场景下开展征信业务，提出一些建议和未来展望。例如，一方面国内市场经济环境和法制相对落后，另一方面现代信息技术的普遍应用， 可以让我们利用技术的后发优势来建设征信。又如，我们虽然有着良好的“君子之言，信而有征”的文化传统，但又面临改革开放之后商业领域的信用普遍缺失而带来的巨大经济损失，以及如何重塑“守信激励，失信惩戒”的信用体系问题。
序言
个人征信的发展是伴随着金融体系中面向个人的信贷业务的发展而发展起来的。近年来，由于互联网与金融的日益融合，个人信贷业务也随之快速发展，因而对于个人征信体系建设的要求也愈加迫切起来。从欧美发展国家的经验来看，征信体系已经成为现代经济运行的重要基础，这不但包括完善的法律体系，也包括了良性竞争的征信机构。随着2015年我国市场化个人征信机筹备工作的开展，征信也开始成为金融领域的热点问题。从《征信业管理条例》的实施到国务院颁发《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020）》，都使得中国的征信业受到了前所未有的关注。而且随着互联网和大数据时代的到来，传统的征信机构和金融科技公司也出现了很多新趋势，利用大数据技术，推陈出新，向着信息服务和风险管理的纵深领域发展。
信用风险问题是金融的核心问题之一，征信机构的信息服务是金融行业进行信用风险管理的最重要工具之一，可以帮助金融行业降低成本、减少信息不对称，甚至防范系统性金融风险。在互联网金融时代，信用风险的管理能力和模式创新更是互联网金融公司赖以生存之本。征信服务还可以延伸到其他经济领域，例如医疗、零售、租用以及雇佣等领域。从信息共享的角度，已有上百年历史的征信模式也会对互联网时代不同垂直领域的多方博弈和信息价值的实现提供很好的参考。
在互联网时代，大数据是征信的核心技术，一方面征信机构要符合信息发展的趋势，深入地使用大数据技术；另外一个方面，大数据未来必将对征信的商业模式产生深刻的变革，特别是在中国当前市场化征信机构刚起步，后发优势充分的环境中，作为热点话题的征信与大数据对未来国内金融业带来的不仅是机遇而且还有挑战，在对征信行业纷繁复杂的认识当中，相关的行业研究和前沿探索就显得弥足可贵。刘新海博士的《征信与大数据》一书正是从研究的角度，深入剖析征信的历史由来、分析征信的商业模式、探索征信的前沿趋势、对大数据技术在征信领域的应用进行解读，并对征信在移动互联时代的意义进行展望。该书不仅引经据典，参考了大量的征信和金融领域权威的外文文献，介绍国外征信机构的先进实践，而且结合中国国情，提出了许多宝贵的专业建议。
该书作者刘新海博士毕业于欧美名校，有着专业的学术背景和国际视野，又在中国人民银行工作多年，对于国情、政策和具体征信业务有着深入的理解。刘新海博士针对一个国内发展迅速，又充满挑战和疑问的新兴行业，洞察国外前沿，立足实际国情，不故弄玄虚，对实际问题进行深入地思考，并用专业、严谨的态度进行探索，这种踏实和务实的研究正是市场经济不断前进的中国所需要的。同时，刘新海博士工作之余，笔耕不倦，和不同领域的专家学者合作，在《清华金融评论》等专业期刊上发表文章多篇。历史证明，虽然一个国家的经济金融发展可能时有波动，但是征信系统作为国家的金融基础设施的本质不会改变。国内市场化的征信刚起步，建设适合未来中国文化、经济、金融、法制土壤的征信体系，还有很长的路要走。随着消费金融和共享经济的崛起，移动互联网的经济场景下的信用风险管理面临着前所未有的挑战。作为涉及面广、外溢社会影响大，而且专业性很强的征信行业，专业化的实践探索和深入的理论研究任重道远。
——廖理 清华五道口金融学院教授、常务副院长
作者信息
刘新海：现任某大型金融机构高级研究员/数据科学家，同时也是北京大学智能金融研究中心兼职研究员。在比利时鲁汶大学获得电子工程博士，曾在中国人民银行金融研究所从事过博士后研究。曾在布鲁塞尔的互联网公司和金融分析公司从事过咨询和数据分析工作。曾主持国家自然科学基金等国家科研项目三项，曾经在数据挖掘国际顶级期刊IEEE TKDE和人工智能国际顶级期刊IEEE PAMI，JASIST和《中国科学》发表学术文章。在信用风险领域发表专业论文多篇，参与多个金融应用项目，目前还是财新网专栏作家。主要的研究方向：风险管理、征信、互联网金融和金融大数据挖掘。研究交流的微信号：bigdata2credit
推荐语
征信的重要性和价值在大数据环境下愈加彰显。《征信与大数据》一书对相关问题、方法、实践做了很有见地的阐释，既有国际视野，又有中国情境。在描述理念和案例的同时又不失思考和解读。读者会从中受益，得到宝贵的领域知识和专业性启发。
——陈国青 清华大学文科资深教授，校学术委员会副主任，经济管理学院讲席教授
人类正迈向信用时代，数据在经济中的作用日益凸显，如何从大数据中挖掘出有用信息，包括信用信息，并以有效方式在合适的时机传递给恰当的人群，成为当下重要的课题。新海在征信和大数据方面作了大量工作，我也曾与他一起尝试挖掘担保圈数据后面的宏观含义，取得了积极效果。本书是新海系统阐述其理论思想和现实运用的又一努力，值得期待。
——陈道富 国务院研究发展中心金融研究所副所长，研究员
我国征信体系建设已取得巨大成就。未来，征信将在经济发展和社会治理中发挥更大的作用。学习与运用征信知识正当时。读这本书有利于快速了解国际征信业。悦意推荐，开卷有益。
——吴晶妹 中国人民大学财政金融学院教授，中国市场信用学术委员会副主任
图书目录
第一篇征信机构：市场经济的风险信息服务商
01 美国征信业的前世今生
美国征信业概述 // 005
美国个人征信发展史 // 006
美国个人征信体系的框架 // 010
征信的法律和监管 // 013
个人信用报告 // 015
发展中的美国征信业 // 019
02 益博睿：横跨欧美，全球最大
益博睿的发展历史 // 023
益博睿的商业模式 // 029
数据资源和分析能力 // 035
03 艾克飞：百年老店，技术领先
艾克飞的基本概况 // 039
艾克飞的历史 // 041
艾克飞商业模式分析 // 042
04 环联：家族企业，姗姗上市
环联概况与历史 // 053
环联的商业模式 // 058
环联的未来之路 // 066
05 服务垂直领域的专业性征信机构
专业征信机构概述 // 075
服务于不同的消费生活场景 // 078
代表性的专业征信机构 // 079
传统征信机构和专业征信机构交互 // 087
06 蓬勃发展的新兴征信服务公司
Credit karma 的互联网征信服务 // 095
Credit Karma 的商业模式分析 // 099
Credit Karma 的竞争对手 // 102
对中国个人征信业的启示 // 104
07 企业征信巨头邓白氏：诞生了四位美国总统
企业/ 商业征信 // 109
邓白氏基本概况 // 111
邓白氏发展历程 // 112
邓白氏的商业模式 // 116
邓白氏公司的业务保障——DUNSRight 数据质量管理流程 // 123
邓白氏在国内关于侵犯个人隐私的事件回顾 // 124
第二篇 信用评估：大数据技术的应用场景
08 全球个人征信机构的大数据征信技术
数据处理：匹配连接和下一代技术 // 135
数据挖掘和分析：释放大数据价值 // 137
数据服务：多元化产品与个性化良好体验的服务 // 139
09 信用评分60 年
信用评分：信用报告的数字化解读 // 146
信用评分的历史 // 147
信用评分的应用 // 151
信用评分的类型 // 154
信用评分模型的原理 // 157
信用评分的缺陷 // 159
10 国外信用评分新进展
信用评分最新趋势 // 167
可替代信用评分 // 169
11 一切数据皆信用的ZestFinance
背景知识 // 179
ZestFinance 简介 // 180
传统信用评估方法的缺陷 // 181
ZestFinance 的基本商业理念 // 185
ZestFinance 大数据信用评估的技术分析 // 188
ZestFinance 的最新动态 // 194
对中国征信业的启示 // 195
12 运用大数据做P2P 信用风险评估的Upstart
面向大学毕业生消费者服务的P2P // 201
商业模式：基于未来潜力的大数据信用评估 // 202
智能数据管理和分析技术 // 204
在线信贷的激烈竞争 // 206
对互联网金融的启示 // 207
13 扎根于新兴市场的EFL：看人品，放贷款
利用人品测试放贷款的故事 // 214
来自哈佛的高科技创业公司EFL // 215
EFL 进行信用评估的原理 // 217
对EFL 应用的讨论 // 220
类似的信用评估公司VisualDNA // 221
14 征信大数据对宏观金融决策的支持
宏观经济应用概述 // 227
担保圈风险简介 // 228
引入复杂网络技术分析我国担保圈问题 // 230
担保圈复杂网络技术分析的初步发现 // 233
担保圈风险管理的建议 // 242
征信大数据的进一步应用 // 243
15 电信大数据在征信领域中的应用研究
背景介绍 // 247
电信运营业务中的征信问题 // 248
电信大数据在金融征信中的应用 // 253
国内情况分析和政策建议 // 257
16 生物识别技术在征信领域的应用
基于生物特征的身份验证 // 261
指纹识别：乌干达的征信应用 // 263
声纹验证技术 // 264
声纹验证在征信领域的应用 // 266
声纹验证的机遇和挑战 // 268
第三编 征信模式：互联网时代的信息共享机制
17 全球个人征信业所面临的市场机遇
全球个人征信业的机遇 // 275
国内个人征信业的机遇 // 281
18 全球个人征信机构的挑战
信息安全和数据源 // 287
宏观经济形势和市场竞争 // 293
法律和监管的合规性 // 296
19 互联网时代的征信
征信应用岂止互联网金融 // 305
互联网经济下的征信 // 307
物联网中的征信问题 // 310
征信模式：互联网时代的信息共享机制 // 311
参考文献 // 313