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二、国内外征信环境比较
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1．法律基础
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由于各国的法律传统不同，征信市场主体模式不同，各国的征信立法有较大差距。从立法模式上来看，征信立法主要有专门立法和分散性立法两种模式。美国是专门立法模式的典型代表，1970年美国制定了世界上第一部专门针对个人信用报告业务的法律《公平信用报告法》；欧洲国家大多数采用分散性立法的模式，没有专门的征信立法，采取综合立法形式对征信业进行规范。从立法的出发点来看，欧洲国家实施严格的保护模式，强调个人隐私保护；美国实施平衡保护，更注重征信市场效率，强调正确的信用报告和公平的征信方式。
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我国的征信行业发展起步较晚，征信管理的相关法律建设比较落后。早期的征信管理以各地区颁布的规定、通知为管理规范，区域之间的管理办法不统一。以2013年3月开始正式实施的《征信管理条例》为标志，国内征信业有了统一的管理依据，该条例对征信机构设立、征信业务规则、信息主体权益、金融信息基础数据库应用规范、法律责任等进行了规定。《征信管理条例》属于行政法规级别，法律层级相对较低，征信行业的法律体系尚在不断完善的过程中。
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2．征信机构主体
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根据征信机构的性质区分，征信机构可划分为公共征信机构与私营征信机构两大类，其中美国是私营征信的典型代表，欧洲国家则以公共征信机构为主。
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公共征信机构主要由国家或政府投资组建，以行政机构的形式存在。征信机构的工作以金融监管为主要目的，强制性要求金融机构报送信用数据，同时有着严格的查询授权管理，仅限参加报送信息的金融机构可查询信用数据。征信机构提供的征信产品相对单一，但收费较低。另外，很多发展中国家的征信行业都是以公共征信机构为主体的，由于在这些国家或地区征信行业尚处于发展初期，通过政府主导的方式，依托于公共征信机构将更好地推动本国征信市场的快速发展。
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私营征信机构则是由市场驱动产生以营利为目的的企业，由私人部门投资组建，其征信数据来源于合作企业，获取数据需要向合作企业支付一定的成本。私人征信机构通过将数据汇总、加工、转化后，形成多元化的征信产品，服务于金融机构等信用数据需求方。私人征信机构相对于公共征信机构，市场化色彩更浓，其信息收集范围更广，产品更加丰富，征信产品可根据需求方的要求进行差异化的设计与定制，服务于更为广泛的市场用户，但是如果缺乏有效的市场监管，容易造成个人信息的滥用。另外，也有以行业协会形式存在的私人征信机构。以日本为例，日本征信市场上个人信用信息中心、日本信用信息中心和信用信息中心三家征信机构形成了“三足鼎立”的市场格局，而这三家私人征信机构就是分别由日本银行协会、日本信用信息中心联合会、日本消费者信用协会成立。行业协会性质的私人部门组建的征信机构，主要为其会员提供征信服务，不以营利为目的。
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3．监管模式
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征信机构监管主要分为多元监管和专业监管两类模式。
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多元监管指未设立负责征信业监管的专门部门，而是以法律为基础，由相关法律对应的主管部门在其相应的职权范围内发挥对行业的监管功能。例如，美国就是典型的多元监管模式。美国的征信监管部门主要分为两类：一是金融相关的政府部门，主要包括财政部货币监理局、联邦储备系统和联邦储备保险公司，主要负责监管金融机构的授信业务。二是非金融相关的政府部门，主要包括司法部、联邦贸易委员会和国家信用联盟总局等，负责规范征信业和商账追收业。联邦贸易委员会是美国监督管理的主要部门，负责征信法律的执行和权威解释，推动相关的立法等。多元监管模式要求经济社会具备较为完善的征信法律体系，征信机构开展业务的各个环节均有法可依。
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专业监管则指设立了专门的征信行业监管部门，对征信机构的运作及数据保护进行监督和管理。欧洲国家通常采取这种监管模式。例如，德国、法国、意大利都是由中央银行主导管理征信业，英国则是由独立的公共行政部门——信息专员署负责征信业管理。
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三、国内征信机构主要类型
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随着我国经济持续快速发展，金融及商业领域对信用信息的需求日益增长。社会公众的信用意识不断增强，为征信业发展提供了良好的社会环境。特别是随着近年来互联网金融的兴起，金融市场对个人征信信息的需求更加强烈。这都使国内的征信市场具有很大的发展空间。同时，政府鼓励私人企业进入征信行业，各家企业也都将目光投向征信市场，渴望在这个领域一展拳脚。在国内以中国人民银行征信中心为核心的征信体系内，会有越来越多的私人企业进入到征信领域，提供各类征信产品和服务。
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在个人征信领域，由于监管机构尚未开始发放征信牌照，因此我们暂且把以下这些征信服务提供商称为“准征信机构”。各家机构的优势各有千秋，服务的领域各不相同。
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1．服务型机构
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服务型机构以提供信用评估、信用咨询服务为主要内容，它们可以根据金融信贷机构的具体要求，采集考察对象的信用数据，分析、评估考察对象的信用水平。服务型机构通常自身并不具备显著的数据优势，但具有专业的风险评估能力，能够收集到金融机构所需要的信息，并依托专业能力，对考察客体进行风险评估。
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此类征信机构在过去多为金融机构提供大中型企业风险评估服务，在互联网金融的发展过程中，它们焕发出了新的生机。互联网贷款缺乏现场管理环节，在数据不足的情况下，面临着更为严峻的欺诈风险，以及资质评估无效所产生的信用风险。服务型机构通过提供实地调查服务，按照金融机构的要求收集信息，并排查欺诈风险，最后生成风险评估报告，或提供风险评级服务，为金融机构的贷款决策提供支持。
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中国有着大量的个体及小微企业，因为它们缺少抵押物和规范的财务报表，金融机构很难通过获取传统资信信息对它们进行风险评估，导致小微企业贷款困难。小微企业贷款这个广阔的市场又蕴含着巨大的商机，这就给服务型征信机构和金融机构的合作带来很好的契合点。服务型征信机构通过实地调查，综合多方信息，对小微企业进行较全面、准确的风险评估，为金融机构提供服务。
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2．数据型机构
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数据型机构通过收集第三方的数据，并进行加工、整合、转换、挖掘，为金融机构提供信用评估报告和信用评分等服务。
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国内最为典型的数据型征信机构是中国人民银行征信中心。征信中心从国内各家金融机构采集客户的贷款信息、客户信息，同时还收集法院执行、电信缴费等公共信息，进行采集、整理和加工，为有权限的金融机构提供查询服务。征信中心最核心的数据是客户的贷款明细和客户信息，这些信息对于客户的风险评估有着非常重要的意义。
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随着互联网大数据的应用越发广泛，有越来越多的企业加入到数据征信的行列中来。这些机构强调大数据的采集与挖掘，通常并不提供原始明细数据的查询服务，而是强调挖掘原始数据背后的特征与规律，为金融机构提供客户特征与资质评估。例如，通过采集个人在互联网上的浏览记录、交易行为、社交圈等相关信息，能够获知用户经常关注哪些方面的新闻，购买何种类型的产品，拿着手机都去过什么地方，经常社交的圈子都是哪些职业的人群，从而对客户进行全面的描画，挖掘其兴趣、爱好与需求，为金融机构提供精准营销、价值挖掘、客户稳定性评估等方面的服务。
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还有一类企业，自身体系内就积累了大量客户数据，如电商企业。它们在征信服务领域也具有明显的数据优势，依托自身经营过程中的数据积累，以自有的交易数据、客户信息、商户信息、评价数据对客户进行评估，形成客户风险评级或风险评估报告。这类机构的数据基础丰富，多数有着向金融信贷领域跨界发展的动作或规划。而它们要想成为征信服务机构，需要考虑两方面的问题：一是客户信息的隐私保护问题；二是自营信贷业务与信用评估服务之间的冲突。
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