央行批准在深圳设立“百行征信”，为首家个人征信牌照(成立征信公司,关键词优化)

2月22日，根据央行网站、多家上市公司公告，中国人民银行发布“设立经营个人征信业务的机构许可信息公示表”，百行征信有限公司已由中国人民银行“银征信许准予字[]第1号”批准获得个人征信机构设立许可，营业场所为广东省深圳市福田区深南大道1006号深圳国际创新中心E栋，许可有效期三年，至2021年1月31日。百行征信法人代表、董事、监事、高级管理人员任职资格也同时获得核准。

百行征信注册资本10亿元，主要股东及其持股比例分别为中国互联网金融协会持股36%，芝麻信用管理有限公司持股8%，腾讯征信有限公司持股8%，深圳前海征信中心股份有限公司持股8%，鹏元征信有限公司持股8%，中诚信征信有限公司持股8%，考拉征信有限公司持股8%，中智诚征信有限公司持股8%，北京华道征信有限公司持股8%。

拟任董监高人员名单为：董事长（兼总裁）：朱焕启；董事：许其捷、杨彬、奚波、郦永达、李臣、郑浩剑、邱寒、唐凌、陈向军；监事：陈波、毛振华、盛希泰、谷国良。根据公开信息，朱焕启出生于1960年，曾在中国人民银行货币政策司就职，后转任人民银行大连市支行党委书记、行长兼国家外汇管理局大连市分局局长。近年来担任汇达资产托管有限责任公司董事长。

上市公司银之杰公告称，百行征信尚处于筹建阶段，业务尚未正式开展。

剑指多头借贷问题

比起上述信息，信联最重要的“初心”，是在筹建之初便已明确的，即补位民间个人征信。中南财经政法大学产业升级与区域金融湖北省协同创新中心研究员李虹含介绍，当前征信领域并非空白，有央行征信中心、国家信息中心等国有机构，不过，央行征信等数据主要来源于金融机构，在互联网信息上存在不足；从数据结构来看，央行征信中心更多是结构化数据。

民间从事信用信息管理业务的机构则是首批个人征信牌照试点的8家企业。2015年1月，央行曾让8家市场机构做好个人征信业务的准备工作，不过由于这些机构始终未达到央行的要求，“数据孤岛”现象一直没有彻底解决，加之担心单一股东背景的征信机构可能对消费者权益做出不利的影响，个人征信牌照迟迟未能下发。

也因如此，民间个人征信领域的空白始终未能全面填补，进一步导致个别互联网金融平台过度多头借贷、诈骗借贷的乱象难以杜绝。“比如‘薅了羊毛’就飞走的‘羊毛党’，暴露了现阶段征信业务的短板。在信息割裂大背景下，每个人的信用成为孤岛，好人无法被认识，坏人无法被甄别。”李虹含说道。另有机构统计数据显示，在年四季度时，现金贷申请者共债比例还超过80%。

信联的筹建恰是始于个人征信牌照“难产”之际。李虹含表示，批筹成立的信联的主要目的，就是把央行征信中心未能覆盖到的个人客户金融信用数据纳入，构建一个国家级的基础数据库，实现行业的信息共享，以有效降低风险成本。预计广受诟病的现金贷问题将得到解决，不断失信的消费金融借款人也会受到惩戒。

苏宁金融研究院高级研究员薛洪言接受北京商报记者采访时表示，从市场角度来看，对于多元化的征信机构有着强烈的需求，与央行个人征信系统相比，信联在数据源和数据结构上会有比较明显的差异，在人群覆盖上可以更多元化，能够很好地填补市场空白。

据了解，信联服务的对象主要有五大主体，包括从事互联网金融个人借贷业务的机构、从事放贷业务的传统金融机构、公检法与金融监管等相关部门、个人信息主体、从事征信和反欺诈服务的第三方符合资质要求的机构等。其中，从事互联网金融个人借贷业务的机构将是信联最主要的服务对象。

数据共享恐仍存阻碍

有人将信联视为征信行业的“超级枢纽”。不过，信联能发挥多大的作用，目前仍待观察。

它面对的难题不止一个，其中就包括巨头数据共享的问题。事实上，在8家机构都进入个人征信市场后，“数据孤岛”问题仍为解决，便已反映出数据的割裂。央行征信局局长万存知在一次公开演讲中也指出，每一家机构都想追求依托互联网形成自己的业务的闭环，这样在客观上就分割了市场的信息链，而且每一家的信息覆盖范围都受到限制，因为信息不广、不全面，这样带来产品的有效性不足，不利于信息共享。

这个局面可能不会因信联的成立瞬间就迎刃而解。何广峰表示，数据共享问题或许依然是信联面临的最大挑战。他表示，解决之道，一是信联能够给愿意分享信息的股东和巨头过渡更多的利益，二是明确信联的定位，“要成为中国个人征信方面的基础设施，就需要顶层的设计和协调，需要央行更大的魄力和巨头们更大的妥协和肩负更大的责任。”何广峰说道。

另外，数据采集范围也非常敏感，涉及个人隐私、个人信息的保护等。李虹含表示，要注意隐私保护与数据共享的边界，公民应当具有隐私权，信息共享需要有边界。“边界的界限在是否会损害到公民的切身正当合法利益。”他进一步建议，应当通过立法完善信息使用边界，并通过科技手段更好地使用和保护信用信息。

金融科技领域资深观察者由曦还提出，在征信数据使用的场景方面，目前在央行征信中心查的数据只能用在放贷这个场景，但在美国，征信局的信用分使用场景很广泛；在数据采集方面也需要更加专业，比较好的方式是允许征信机构建立分级的代理体制。