企业征信怎么弄

在个人征信市场逐渐规范的同时，企业征信市场的整顿也已开启。北京商报记者注意到，近期，多家企业征信机构被注销，与此同时，外资企业征信机构进入国内市场的步伐加快。在分析人士看来，企业征信行业正迎来洗牌阶段。

近日，央行北京营业管理部公告消息，将益博睿征信(北京)有限公司(以下简称“益博睿征信”)的有关情况进行公示。这意味着，益博睿或将成为第二家获得企业征信备案的外资机构。

早在2017年7月初，央行上海总部公布《关于对上海华夏邓白氏商业信息咨询有限公司企业征信机构备案的公示》，美资公司邓白氏持有51%股份，被视为外资进入中国征信行业的标志。

北京商报记者关注到，国内企业征信机构也开启整顿，今年6月22日，因四川川蜀通企业征信有限公司主动申请退出企业征信业务经营备案，央行决定注销该公司企业征信业务经营备案。事实上，从2016年下半年开始，多家企业征信机构备案被注销。据记者不完全统计，2016年有4家企业征信机构备案被注销，2017年为1家，2018年以来已有7家企业征信机构备案被注销。从注销原因来看，2016年、2017年多为“连续6个月以上未实质开展征信相关业务”，2018年多为“业务申请主动提整”。

据悉，央行各分支机构开展的企业征信机构备案工作开始于2014年，目前存续的备案企业征信机构共有100多家。部分机构因业务调整，主动申请退出，部分机构则是被央行注销征信备案。

“优胜劣汰，把国内不合规的剔除出去，引入优秀的境外机构，是明智之举。”苏宁金融研究院研究员何广峰表示，从大方向看，是中国金融业加大对外开放的举措之一，与今年4月易纲行长在博鳌亚洲论坛上宣布中国将扩大金融业对外开放，提升国际竞争力这一思想是相一致的。此外，行业的发展一定需要高水平的竞争，在美国，征信市场经历上百年的探索发展，产业链十分成熟完整，已经形成了个人征信市场Experian(益百利)、Equifax(艾可飞)、Trans Union(环联)三足鼎立(市场份额占比70%)及企业征信市场Dun&Bradstreet(邓白氏)一家独大(市场份额占比90%)的局面。这几家大机构征信经验丰富、数据分析能力强，引入我国，对提升我国征信业的整体水平大有帮助，将大大提升我国征信体系的完备和实用性。

何广峰表示，此次引入境外征信机构，也是希望引入境外的征信经验，更好地做好境内市场，让征信变得更有价值，更能为企业和金融机构等服务。从美国、日本经验来看，其企业征信规模占GDP比重平均约0.0088%，而我国占比仅为0.0039%。 因此，相较美国水平，我国征信市场规模差距明显，未来提升空间巨大。

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作者：blockchain

链接：https://zhihu/question/35848408/answer/122550168

来源：知乎

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区块链确实非常适合与征信结合，甚至可能从根本上改变我们对信用的理解。

一、传统征信

首先让我们看看传统征信模型是怎样的：

先看下美国FICO怎么给个人信用打分？

信用得分取决于五个维度：

1、信用偿还历史；

2、信用账户数；

3、使用信用卡年限；

4、使用的信用类型；

5、新开立的信用账户。

企业征信大同小异，也是综合银行信贷信息、税收信息等不同维度的数据。凡是这种基于模型的大数据信用都反映了一个问题，即信用的可靠程度取决于模型的可靠程度，信用不是一种直接的数据，而是一种间接的数据。

二、区块链征信

如果是区块链上的征信呢？很可能只基于直接的数据本身，即交易数据，而不需要综合不同维度的信息。为何？因为区块链的交易带有时间箭头，重复消费的边际成本不再等于零，而是正比于币天销毁。

币天销毁（Coin Days Destroyed）是区块链的一个非常重要的概念，顾名思义，币天销毁等于每笔交易的金额（币）乘以这笔交易距上一次交易所积累的时间（天），比如用户花了一笔100天以前收到的10数字货币，这笔交易的币天销毁就是1000币天。

将币天销毁作为区块链交易的信用评价权重因子，既可防止刷客在两个账户之间反复转账以刷信用，又可以防止差评师进行大量小额交易以恶意差评。这是因为在一次交易中，销毁的币天越多，则信用评价的权重越高。当刷客试图给用两个账户反复交易而刷好评时，第一次交易的评价是有效的，但历史上累积的币天在交易完成之时便已销毁，当进行第二笔交易时，由于发生在第一次交易后不久，币天积累非常之小，相应地，对信用评价的贡献微乎其微，其后所有交易的币天销毁之和同样也非常之小，用户利用同一笔钱反复给自己刷好评，不管进行多少次，其最终效果与第一笔交易所带来的信用评价几乎一样。同样，将差评师试图通过大量小额交易对用户以恶意差评时，由于信用评价正比于币天销毁，由于交易的额度太小，同样也几乎不能对用户的信用造成影响。

三、传统信用评价模型（累加模型）

累加模型系指在原有的信用积分基础上直接进行加减，其模型表示如下：

<img src="https://pic4.zhimg/50/4cf1620979ecaed661c4090e52f8c4af_hd.jpg" data-rawwidth="103" data-rawheight="80" class="content_image" width="103">

其中：Rn、Rn-1分别表示区块链用户截止到第n、n-1次交易之后所获得的信用得分，<img src="https://pic1.zhimg/50/6bc9f5d79f4bd210b0371095802ae5d2_hd.jpg" data-rawwidth="83" data-rawheight="27" class="content_image" width="83">

表示{差评，中评，好评}，即当获得“差评”时在原来信用积分的基础上加上“-1”分，当用户获得中评是就在原来信用积分的基础上加“0”分，当用户获得好评时在原来信用积分的基础上加“+1”分。此评价模型能够较直观的呈现出交易者的信用积分并且操作起来也较为方便简单，在一定范围内为交易双方提供了信用参考。但是由于没有考虑到交易金额大小，导致用户刷信用行为泛滥，同时由于没有考虑区块链时间戳等其他因素，使得交易的边际成本接近于零，刷客可以在短时间内制造大量虚假交易，使得诚实交易者不能在一个公平的交易环境中竞争。由于刷信用、刷差评这两种行为模式的普遍存在，此模型很难反映区块链交易者的真实信用值。

四、基于币天销毁的权值模型

权值模型系指用用户所得的信用评价得分乘以该次交易的币天销毁再获得用户的最后信用值，其模型如下：

<img src="https://pic2.zhimg/50/e4448ad974b7ef3a25b72f702a934946_hd.jpg" data-rawwidth="182" data-rawheight="176" class="content_image" width="182">

Rn代表用户的信用值得分，Ri为第i次交易时用户所得的信用值，Wi为第i次交易时的币天销毁，Ci为第i次交易时的金额，Di为第i次交易距离上一次交易所积累的时间。