小额信贷征信（精选8篇）
篇1：小额信贷征信
泰隆银行三表三品
现状： 在为中小企业融资服务过程中，我们发现一个很关键的问题是银企双方信息不对称。一方面，一些商业银行普遍存在恐贷或惜贷心理，他们认为贷款给中小企业风险高、成本高，是银行的‘雷区’，不愿做，也不敢做。另一方面，一些中小企业财务状况缺乏透明度、没有抵押物、管理不规范等现象较普遍，很难给银行提供授信的依据
解决方法：
面对大部分中小企业的财务报表不完整、提供不了有效抵押物的现状，银行通过造不了假的电表、水表，来客观反映企业生产情况，通过周围朋友眼中的人品和产品销售的渠道来了解放贷的风险。这样的创新模式，对一大批挣扎在资金线上的小微企业来说，无疑是一线生机。具体解释：
“三表”即电表、水表和与外贸企业有关的海关报关表；“三品”更简单，就是人品、产品和抵押品。电表、水表的作用不言而喻。在从事生产制造的中小企业中，用电量、用水量，与企业的订单多少、效益好坏，存在直接的线性函数关系。
结果：
1.记者随同泰隆银行的工作人员回访了数家通过“三品三表”模式获得信贷资金的中小企业，令人欣喜的是，这些当初的小微企业经过几年的发展，如今都呈现出了良好的发展态势。
2.2006年8月，泰隆（城市信用社）迈开异地扩张步伐，于2007年1月在三门开了第一家支行。当年坏账率为零。
进一步衍生：
相对中小企业较为复杂的经营情况和极具弹性的发展空间，仍存在一些不足。例如，对于从事国内贸易等服务业的客户，其水表电表海关报表参照意义不大，税表的作用也值得商榷；“三品三表”考虑了银行的风险控制，但对于客户的回报、稳定性及发展趋势等重要指标，则没有顾及。----“四表五度”。
四表：电表、水表、工资表及银行对账单。
银行对账单不仅仅是反映企业的资金收付情况，更能以其独立性和客观性，真实反映企业的销售情况、资金使用去向以及应收账款的回笼情况。
五度：信誉度、风险度、忠诚度、贡献度及发展潜力度。
风险度主要是考虑是银行面临的第一还款来源不足和第二还款来源不可靠的风险。前者取决于企业自身的经营风险，如企业的经营管理的稳定性、负债率、应收款回笼、产品质量、环保审核等，这主要通过企业的财务数据、技术水平和企业资质来度量；后者则有赖于抵押物价值、保证人实力等。
忠诚度：就是企业与贷款银行合作的密切和稳固程度，通过合作时间长短、企业的合作银行数量以及是否是主办银行等因素来度量。
贡献度是企业对银行的回报。具体内容不仅仅是按时的收息还本，还应重点考虑企业的资金归行率和存贷比，以及基本账户、工资代发、企业主个人理财等。
发展潜力度：银行针对不同类的客户，应采取不同的接触和调查策略，做出客观真实的评价。特点分析：
银行以营利为目的，扩大业务的方式；具有较强的地方性特点，全国范围内推广有待进一步观察；信息涵盖不完善，潜在风险性仍然较大，有待进一步完善。
篇2：小额信贷征信
法
小额贷款公司征信系统管理实施办法 第一条为加强我公司征信系统的管理，规范和完善信贷项目数据的录入、报送、存储和查询工作，根据人民银行征信主管部门的有关要求，结合我公司内部实际情况，特制定本管理办法。
第二条征信系统管理由我公司风险部负责，并指定专人担任“征信系统管理员”岗，专职负责信贷数据的录入、报送、纠错和查询工作，业务部各客户经理对各自贷款项目进行协助配合。风险部经理对公司征信管理工作定期督导和检查。
第三条征信系统的用户登录权限密码由公司征信系统管理员独自保管，不得泄露给他人。若密码泄露或征信系统管理员变更等原因，则需及时向人民银行征信部门申请重置密码。对征信系统的操作完毕后，应及时退出登录状态。第四条征信数据的报送必须严格按照人民银行征信部门的有关要求进行，借款人为企业的，必须当天录入征信系统；借款人为个人的，必须在贷款发放的当月完成信贷数据的录入。
第五条公司征信系统管理员在录入数据时，应与信贷业务档案进行仔细核对，在确认无误后，生成上报数据包。公司征信系统管理员对录入数据的准确性负责。
第六条公司征信系统管理员须每日至少一次登陆征信系统，查看是否有我司需要补正的错误数据和反馈数据。若有，则需按要求及时补正，未能按时按要求补正的，需向风险部经理说明原因。第七条征信系统的查询必须取得被查
询人的书面授权或许可。查询完毕后，应在《征信系统查询登记簿》中登记。第八条公司客户有权对经由我司上报至人民银行征信系统的征信信息提出异议。提出异议时，征信系统管理员应指导客户填写《征信报告异议申请表》。第九条我司在受理异议申请后，应提取申请人的征信报告，对异议信息进行确认，若无错误或错误已更正的，则直接回复申请人。若异议信息存在的，则将申请人的征信报告和异议情况确认说明书上报至人民银行征信部门，并与客户、人民银行征信部门保持实时沟通，妥善解决问题。
第十条征信系统安装我司风险部专用电脑当中，该电脑为征信系统管理员专用，该电脑不得安装未经许可的软件，也不得接外网。征信系统管理员应定时升级电脑杀毒软件和木马防火软件，以及升级系统补丁。
第十一条征信系统专用电脑若是出现故障，征信系统管理员应立即拨打人民
银行征信部门有关技术人员的电话，及时汇报故障情况，不得影响日常工作。第十二条公司征信系统管理员调离岗位时必须认真办妥交接手续，并由公司风险部经理在场监交。交接内容包括： 培训接替人员的业务，使其能够独立工作；
所有使用资料；
正在经办和将要经办的工作。
第十三条本制度由公司风险部负责解释和修订。
第十四条本制度自发布之日起实施。有限责任公司
篇3：小额信贷征信
近年来,互联网技术在金融领域的应用日益深入,大数据等新兴技术正在深刻改变着传统的金融行业,进而带动商业模式变革和服务模式的创新。就国内经济形势来看,各类电商企业纷纷涉足小额信贷领域,增长速度迅猛。以阿里巴巴、京东为代表的电商企业凭借其平台的大数据优势,在信贷业务市场中表现出强劲的竞争力,逐步缓解了我国小微企业融资难的困境,并成为新一轮的经济增长点。但与此同时,我国征信体系仍不完善,导致电商企业未能形成统一的信用建设,严重影响了自身的形象,阻碍了小额信贷业务的推进。可见,完善电商企业的征信体系刻不容缓。
一、核心概念界定
(一)大数据
大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的4V特点:大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、价值(Value)。全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
(二)电商小额信贷
2010 年起,以阿里巴巴为首的电商企业纷纷涉足小额信贷,为我国信贷行业开启了崭新的一页。其中,阿里巴巴和苏宁开展独立信贷业务,采用旗下子公司直接发放贷款的模式;京东、慧聪网等大多数电商企业采用与银行合作的方式,利用银行通过审批、发放贷款。电商小额信贷引领金融与网络相结合的潮流,开创了电子商务与小额信贷结合的全新金融模式,逐步缓解我国小微企业融资难的困境,成为新一轮的经济增长点。
(三)征信体系
征信体系指由与征信活动有关的法律规章、组织机构、市场管理、文化建设、宣传教育等共同构成的一个体系。征信体系的主要功能是为借贷市场服务,但同时具有较强的外延性,也服务于商品交易市场和劳动力市场。20世纪80 年代,我国征信业开始起步。征信业务包括信用记录(报告)、信用调查、信用评分和信用评级。作为现代金融体系运行的有效保证,我国征信体系已初具规模,并对经济发展起到越来越重要的作用。
二、大数据、电商企业及征信体系现状分析
(一)大数据迅猛发展
近年来,大数据迅速发展成为工业界、学术甚至世界各国政府高度关注的热点。Nature和Science等期刊相继出版专刊来探讨大数据带来的挑战和机遇。2015 年9 月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》明确,推动大数据发展和应用,在未来5 至10 年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系,开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局,培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
(二)电商企业涉足小额信贷业务
银行传统抵押担保贷款模式与小微企业的实际情况相矛盾,借贷成本高、风险大,非但无法解决小微企业的融资问题,甚至有可能成为一个反向的推手,加剧小微企业融资困难。在此情况下,阿里巴巴、京东商城等多家电商企业涉足小额信贷业务。相比于银行,电商开展信贷业务更加快速灵活,更能切小微企业的真实需求。
(三)征信体系建设加强
我国征信体系建设尚处于起步阶段,围绕征信体系建设的法律法规、业务规则以及数据处理模式及方法继续完善和加强。2013 年颁布的《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》,为开设市场化个人征信机构提供了制度框架。2015 年8 月25 日,由中国金融出版社主办的“中国征信体系建设与创新研讨会”在北京召开。中国人民银行征信管理局、科技司、征信中心有关负责人以及相关金融机构、征信企业负责人和专家学者出席会议并发表了主题演讲,讨论了我国的征信体系在信用服务体系、信用产品涵盖以及征信管理体系建设、征信宣传与征信教育等方面的建设。
三、电商小额信贷征信的现状分析
(一)发达国家征信体系建设
欧美征信市场兴起于19 世纪末,伴随着百年的市场经济发展而逐渐成熟起来。目前,主要有三种征信体系:一是以欧洲大陆国家为代表的政府主导模式的征信体系;二是以美国为例的市场主导模式的征信体系;三是以日本为例的会员制主导模式的征信体系。虽然各国建立的征信体系不尽相同,但是凭借着市场化运作、法律保障、统一接口、掌握关键技术等优势,加之大数据的合理运用。欧美征信体系一方面把银行、零售企业的信息孤岛联网,实现了大数据信息的共享;另一方面通过加工大数据信息,为银行、零售企业和其他用户提供信用评级、分析报告以及咨询服务,协助其控制风险,并通过收费等商业模式维持公司运营及上下游产业链的运转。
(二)我国征信体系建设
我国征信体系建设起步较晚,从20 世纪90 年代末以来,部分地区和有关部门相继开展了多种形式的社会信用体系建设试点工作,从薄弱到壮大、发展迅速,我国政府也逐步加大对社会信用体系的重视程度,征信业务和征信体系也越来越完善。目前已形成以中国人民银行金融信用信息基础数据库为主导、市场化征信机构为辅的多元化格局,构建起一个覆盖面广泛、结构基本齐备、以公共征信为主导的多层次征信体系。与此同时,我国个人信用基础数据库已成为世界上最大的个人征信数据库,针对大中型企业征信服务的市场格局已经相对稳定,但是,我国的征信体系和信用发达国家相比差距甚远,尤其是针对个人征信服务和小微企业征信服务的市场尚不成熟,仍有待完善。
四、电商企业征信存在的问题
(一)征信系统数据缺失、零散
目前我国征信系统仅覆盖约20%的人口,电商企业虽掌握一定的客户资源,但线下信用调查成本高已经成为电商小额信贷的风控瓶颈,总体而言,征信体系的不健全,信用数据的碎片化很大程度上影响了电商小额信贷的可持续发展,同时也是造成电商企业发放小额信贷成本高、风险大的原因之一。
(二)内部征信系统安全性差
电商企业自涉足小额信贷业务以来,一直争议不断,并多次被指责“涉嫌违规”。主要是由于电商内部征信系统安全性差、人才建设匮乏、操作流程模糊。一方面,电商企业的信用服务受到多方质疑,使得电商企业信贷业务受限、信贷规模难以展开,从而限制了其小额信贷业务的进一步发展;另一方面,引起客户对电商企业的信任度下降,导致客户的大量流失。
(三)客户征信信息分析困难
我国尚未建立完善统一的征信体制,从而导致网络融资平台在信用建设过程中出现各自为战、标准不一等现象。一是贷前调查不够深入,电商企业对借款人的信用状况分析错误、对还款来源分析不准,重视不够。二是疏于贷后管理,重放轻收管理思想严重。由于贷款笔数多,金额少,信贷员未实行客户经理制,有些贷款发放后根本无人问津,对借款人的经营、资金使用情况不了解,一旦贷款形成风险,不能得到及时发现和预防。三是各岗位之间缺乏有效的监督和制约,比如审查人员在行使审查职权上就缺乏独立性、权威性。
(四)不良资产的处置滞后
电商企业对已经形成的不良资产由于平时预警信息掌握不及时、不全面,待处理时比较棘手,收贷费用成本过高,尽管电商企业通过多渠道努力盘活清收,由于网络客户流动性强、执行困难,结果多是本息难以清偿。由于对不良资产形成的原因未进行责任划分和认定,致使对违规人的责任难以追究。
五、研究对策
(一)依托大数据拓展征信信息来源
电商企业建设征信系统要狠抓大数据基础,抢占大数据技术制高点,以此实现征信系统数据的完整和高效利用。一方面,电商企业从设计、应用、机器学习以及数据建模上,凭借本企业大数据,将客户零散的征信信息进行归纳整合,积极构建征信体系。另一方面,电商企业利用相关持股企业,采用不同的大数据处理方法或者模型,开发针对不同市场或者客户的产品,从而掌握更多的客户征信信息。例如,阿里巴巴依靠B2B业务、淘宝、天猫三大平台前期搜集的海量大数据,使得阿里金融可以对借款人进行量化分析,包括平台认证和注册信息、历史交易记录、客户交互行为、海关进出口等信息,再加上卖家自己提供的销售数据、银行流水、水电缴纳等情况。这些大数据信息都能够帮助阿里金融建立信用评级体系,并丰富征信信息的来源。正是在大数据的帮助下,电商企业获得的征信数据来源更加多元化、层次化和非结构化,其相应的深度和广度也随之增加。
(二)利用大数据加强征信系统安全建设
电商企业要利用大数据在制度、技术、信息共享方式以及管理方面对征信体系进行不断创新,加强征信信息基础数据库的安全管理,提高自身的品牌信誉和社会公信力。同时,依托大数据使征信体系在数据充分信息化的基础上实现精细化管理,提高征信体系的监管技术和水平、加强信息安全和隐私的保护、完善数据处理的能力以及基础硬件的升级。鉴于“数据来源于第三方,应用于第三方”已成为征信行业的共识,这些拥有独特大数据优势的电商企业有望成为征信行业标杆企业。
(三)凭借大数据分析客户征信信息
电商企业以电子商务、社交网络为平台,大量采集用户大数据信息,通过分析客户的交易数据、选择偏好、消费规律和信誉评价等信息,深度挖掘用户信用信息,防范潜在的信用风险,实现有效的风险控制。例如,阿里巴巴通过支付宝流水,可以充分判断网商的经营情况和还款能力。不同于阿里金融的是,京东金融服务的放贷方不是京东旗下贷款公司,而是合作银行。目前京东的合作银行中行等银行。放贷银行根据网商在京东上的销售合同、货物单据等为依据,判定借款人是否符合贷款要求。各电商企业运用自身或其合作伙伴掌握的大数据资源,充分掌握客户的信用状况和还款能力,尽量减少逆向选择。
(四)通过大数据加大对不良信贷资产的处置
电商企业利用其拥有的大量企业真实交易信息的大数据优势,搭建网络信用平台,掌握贷款企业实时动态交易数据,对贷款企业的信用情况和风险进行评价和跟踪,有利于跟踪其经营状况、信用等级和发展动向,能够对违约风险起到很好的监控和防范作用。同时,对已经出现预警信号形成的不良信贷资产进行合理、合法的处置,最大限度的降低贷款风险,提高贷款使用效益。以阿里金融为例,囊括了平台商户的历史交易数据、信用记录、客户评价等内部数据,以及纳税记录、海关记录等外部数据的海量大数据信息,在一定程度上颠覆了银企间信息不对称的格局。信用评级与贷后管理完全由量化模型自动分析完成,大数据经过动态的风险定价和违约概率分析结果,将风险管理的成本降至最低。信息结构的改善令电商企业清晰的甄别客户的不良信贷资产,极大的降低了风险。
摘要：大数据是信息技术发展的产物,它为人们提供了海量的数据资料,也为电商小额信贷业务带来了发展契机。要发展小额信贷业务则需要完善的信贷征信体系做保障。发达国家征信体系起步较早并逐渐成熟,我国征信体系建设起步较晚,常存在征信系统数据缺失、零散、安全性差,客户征信信息分析困难,不良资产的处置滞后的问题。电商企业建设征信系统要利用大数据拓展征信信息来源,加强征信系统安全建设,分析客户征信信息,加大对不良信贷资产的处置。
关键词：大数据,电子商务企业,小额信贷,征信体系建设
参考文献
[1]吴俊英.中小微企业网络融资模式实验以“阿里小贷”为例[J].经济问题,2014(1)
[2]孙学文.中小企业电子商务应用模式与发展策略研究[J].商业时代,2009(29)
篇4：小额信贷征信
关键词：商业银行；信贷管理；征信
近年来，我国小微企业快速发展，据国家有关方面的统计数据披露，目前中国的小企业约为960万家，登记注册的个体、私营工商户已经超过3000万，99%以上的企业属于小企业或是微型企业。小微企业在活跃市场、增加税收、创造就业、保持社会稳定等方面发挥着巨大作用，已成为推动经济社会发展和社会健康发展的重要力量。中国经济的高速成长带给小微企业更多发展机遇，也刺激了小微企业的贷款需求，但融资难一直是制约小微企业生存和发展的瓶颈。对商业银行而言，随着企业直接融资渠道的拓展，企业脱媒现象日益明显，再加上利率市场化导致大客户议价能力日益增强，大客户对商业银行的贷款收益贡献越来越小；而小微企业融资渠道匮乏，愿意支付较高的资金价格，因此小微企业信贷业务成为商业银行重要的利润增长点。还有一个重要因素随着我国金融市场的发展及对外开放程度的提高，我国商业银行的信贷业务面临着前所未有的竞争和挑战，小微企业客户群体成为商业银行信贷业务发展的一片蓝海。商业银行小微企业信贷业务如何做到风险控制得当和成本回报相当，提高小微企业信贷业务管理能力是商业银行小微企业信贷业务发展的重要因素。
一、商业银行小微企业信贷管理中征信信息的重要性
2013年3月15日《征信业管理条例》施行标志着我国征信业步入有法可依的轨道。征信业作为信用信息服务行业，规范其健康发展对于支持小微企业的融资具有重要的作用。融资难一直是困扰小微企业发展的难题。除了小微企业所特有的不足，商业银行与小微企业之间的信息不对称是主要原因，由于信息不对称，使商业银行不能有效识别效益高的小微企业，从而导致了小微企业贷款风险增大、贷款成本提高，很难获得有效贷款。通过征信服务解决信息不对称问题，一方面有助于提高小微企业的信息透明度，提高小微企业获得融资的可能性；另一方面有助于发展小微企业的信用价值，提高其获得融资的额度，支持有信用、有效益的小企业发展。由于社会征信系统还不完善，逆向选择和道德风险在小微企业表现得较为突出，大多数小微企业财务制度不规范、不健全，信息披露不充分、不真实，商业银行很难全面了解、识别和判断其真实情况。商业银行可以通过中小企业征信体系了解企业相关基本信息和融资信息，为信贷决策提供了很好的决策依据和信息保障。商业银行可借助中小企业信用信息资源，尤其是小微企业所有人信息资源，简化中小企业贷款调查手续，在企业的历史交易、信用记录等情况的调查上节省时间。针对小微企业可依托信息资源，开发评分模型，发展批量化评价、审批，将提高审贷效率，降低交易成本，扩大信贷业务规模。
二、征信在商业银行小微企业信贷管理中的应用
征信在欧美国家已有近200年的发展历史，在我国征信体系建设刚刚起步，目前人民银行征信中心负责建设和运行的有全国统一的企业和个人征信系统、应收账款质押登记和融资租赁登记公示系统，信用产品涵盖企业信用报告、个人信用报告、应收账款质押登记和融资租赁登记。现在，各商业银行已建立了依托该系统的信用风险审查制度，将查询申请人信用报告、应收账款质押登记和融资租赁登记作为信贷决策的固定和必备程序。征信系统已在提高审贷效率、防止不良贷款、防止个人或企业过度负债以及根据信用风险确定利率水平等方面发挥了重要作用。
商业银行小微企业贷款包括两类，一类是指以个人名义办理的用于企业经营的贷款，另一类是指向符合国家小型微型企业标准的公司法人发放的对公贷款。小微企业信贷业务的特点是客户数量多、行业分布广，信贷周期短、贷款额度小、用款次数频繁，风险较大、收益较高，担保物及担保方式匮乏，以及客户信息采集较难等。针对小微企业贷款业务特点，商业银行应成立专门服务中小企业的中小企业业务部，在零售银行（个人信贷）部下设小微企业金融部。采用“批量营销、标准作业”的策略，在迅速扩大小微企业业务客户基础的同时，降低成本，充分发挥规模经济优势。
商业银行小微企业信贷业务应注重客户选择，为降低行业风险做好铺垫。首先，商业银行将小微企业融资业务的重点发展行业定位于大消费类行业及其 “商业圈”、“产业链”、“供应链”等， 在征信系统中筛选信用优良的小微企业，利用征信系统发现优质客户和潜在客户，扩大银行信贷投放。其次，通过解读小微企业和实际控制人、主要股东的征信报告降低信用风险。
随着商业银行以征信为基础的贷前调查、贷中审查、贷后管理业务流程的逐步建立，征信内容涵盖的行业信息偏少、正向信息采集不足等问题日渐突出，建议将公积金信息、纳税信息、认证信息、公用事业缴费信息、诉讼信息等纳入企业、个人征信系统，充实征信范围和内容，建立企业和个人联合征信系统。在实际操作中，只需通过查证一次就基本满足风险控制要求，可以最大限度降低查证成本、提高工作效率，为客户提供更加便捷、完善的金融服务，同时减少经营过程中的风险。
参考文献：
[1]戴根有：等.征信理论与实务，北京：中国金融出版社，2009.
[2]中国建设银行，小企业业务发展指导意见，2007年.
[3]李炅宇 刘 伟：商业银行小微企业贷款的风险定价策略，银行家，2011，（4）.
篇5：小额信贷征信
一、总则
1.1目的本预案旨在全面提高应对金融生产系统中各种突发事件的能力,提供科学的指挥方案,最大限度地减少突发事件所造成的业务停顿时间。力争在最短的时间内恢复系统运行，保证生产系统的稳定、安全运行。
1.2工作原则
1.2.1
贯彻统一领导，分级负责，反应及时，措施果断，依靠科学，加强合作的原则。金融系统故障具有突发性强、影响大、范围广的特点，一旦出现重大故障必须在行领导的统一指挥下，以运行维护部门为中心，相关部门积极配合，协同作战，迅速反应，最大限度地保证业务的连续性和安全性。
1．2．2
遵循预防为主，常备不懈的方针。做好应对突发事件的思想准备和思想教育；加强生产系统的日常监控；通过技术创新和技术进步完善监控和预警手段；加强专业队伍建设和培训；制定完善的单项应急处理流程，提高处理速度。定期进行预演。
二、组织结构与职责
金融技术应急组织机构由突发事件领导小组，突发事件应急办公室和各技术应急小组构成。
2.1应急领导小组。
应急领导小组由相关技术领导组成，负责重大故障应急对应的决策。
2.2
应急办公室。
2.2.1应急办公室由技术部与科技部。
2.2.2应急办公室工作职责。
1）
贯彻执行上级领导部门的工作部署。
2）
进行生产环境安全教育，定期演练。
3）
组织安全检查；监督应急措施的落实和整改。
4）
遇到故障发生，协调相关各部门、和人行相关部门，行使指挥职能。
2.3技术应急小组。
2.3.1技术应急小组由技术部门的运行维护技术人员组成。
2.3.2技术应急小组职能。
1）
制定具体的应急措施，不断完善应急措施。
2）
24小时监控系统运行，发生故障及时预警、上报。
3）
执行上级制定的应急措施。
技术应急小组由市局信息技术中心和科技部组成。
三、监测和预警
3.1故障监测与预警发布
3.1.1
监控。建立了网络和主要设备、系统的运行监控系统，一旦发生故障，会产生声音报警。其他设备和系统采用设备巡检制度，定时对设备运行状态进行记录。
3.1.2监控部门一旦发现故障报警，要及时应急办公室。应急办公室按上报的故障分类和级别，组织应急处理。
预警级别在二级（含二级）以上报应急办公室，由应急办公室上报应急领导小组。
当故障预警的应急处理在规定的时限内没有处理完成，或故障预警级别上升，则由应急办公室启动相应级别的应急处理，超过二级预警上报应急领导小组。
3.2预警级别
3.2.1网络
一般预警：预警级别为四级。部分线路发生故障，导致业务无法进行。预警信息用蓝色表示。
较重预警：预警级别为三级。主干线路发生故障，或网络汇接设备发生故障，导致某台PC业务全部瘫痪。预警信息用黄色表示。
严重预警：预警级别为二级。一条骨干线路或部分网络设备发生故障，导致业务停顿1小时以上。预警信息用橙色表示。
特别严重预警：预警级别为一级。全部骨干线路；主、备网络设备设备出现故障，导致业务在短时间内无法进行。预警信息用红色表示。
3.2.2
设备
一般预警：预警级别为四级。外围系统硬件设备或核心系统硬件设备只是产生硬件故障报警，出现了设备故障的提示。预警信息用蓝色表示。
较重预警：预警级别为三级。外围系统硬件发生故障，但业务仍可维持进行。预警信息用黄色表示。
严重预警：预警级别为二级。核心系统一台主机出现重大故障，无法运行；或部分外围系统出现严重硬件故障而导致业务停止。预警信息用橙色表示。
特别严重预警：预警级别为一级。发生不可预测性自然灾害，导致省中心机房严重破坏；或核心主机、存储等出现重大故障，无法运行（主、备机均无法运行）。预警信息用红色表示。
3.2.3
系统一般预警：预警级别为四级。外围系统cpu、内存、网络和存储等资源占用较大，导致网点交易缓慢。预警信息用蓝色表示。
较重预警：预警级别为三级。储蓄主机系统cpu、内存、网络和存储等资源占用较大，导致网点储蓄等主要交易缓慢；外围系统cpu、内存、网络、存储等资源占用严重，导致部分或全部前端交易无法进行，并且故障在1小时内无法解决的。预警信息用黄色表示。
严重预警：预警级别为二级。储蓄系统出现严重的交易堵塞现象，网点业务无法正常开展，并且在1小时内没有解决；外围系统出现严重故障，无法开展业务，在2小时内无法解决的。预警信息用橙色表示。
特别严重预警：预警级别为一级。出现严重的系统故障，导致全省无法开展业务，并且在2小时内无法解决的（外围系统时限为1天）；或结息没有结束，导致业务停顿。预警信息用红色表示。
四、应急响应
4.1网络应急响应
4.1.1蓝色预警-四级预警的应急响应。操作发现故障后，应立刻通知维护协调人，并由维护协调人通知本地区公司维护人员，由本地公司维护人员负责故障的处理和与相关线路运营商的协调。如果本地区50%以上网点出现线路故障，并且在4小时内无法修复的，升级为黄色警告。
4.1.2
黄色预警-三级预警的应急响应。维护协调人上报应急办公室，同时通知本地区维护负责人，由本地区负责人启动相关网络应急流程。应急办公室上报应急领导小组。应急办公室及时与故障地区维护单位沟通故障处理情况，并上报给应急领导小组。故障在24小时内无法解决的，升级为橙色预警。
4.1.3
橙色预警-二级预警的应急响应。机房值班人员发现故障后，立刻通知网络维护员和维护部门负责人，在半小时内到达现场，确定故障情况后，上报应急办公室，应急办公室上报应急领导小组，并向相关部门发布故障警报和预警级别。应急办公室组织技术应急，提出技术应急方案，经应急办公室上报应急领导小组批准后实施。应急办公室及时掌握故障处理进展，并及时汇报。应急领导小组在1小时内到达现场，指挥应急处理。
4.1.4
红色预警-一级预警的应急响应。机房值班人员发现故障后，立刻通知网络维护员和维护部门负责人，在半小时内到达现场，确定故障情况后，上报应急办公室，应急办公室上报应急领导小组，并向相关部门发布故障警报和预警级别。应急办公室和应急领导小组在半小时内到达现场，由应急领导小组组织应急处理，提出整体应急方案，由技术应急领导小组上报主要领导，待应急方案批准后实施。
4.2设备应急响应。
4.2.1
蓝色预警-四级预警的应急响应。机房值班人员发现故障后，立刻通知相关系统的维护技术人员，维护人员通过远程或到达现场的方式，经一步确定故障的程度，并执行一般故障处理流程。
4.2.2
黄色预警-三级预警的应急响应。机房值班人员发现故障后，立刻通知相关系统的维护技术人员，维护人员和维护主管等半小时内到达现场，执行应急处理流程，同时报告应急办公室。应急处理完成后，维护人员和维护主管监控系统运行情况，确认系统运行平稳后，方可离开现场，并上报应急办公室，应急办公室上报应急领导小组。
4.2.3
橙色预警-二级预警的应急响应。机房值班人员发现故障后，立刻通知相关系统的维护技术人员，维护人员和维护主管等半小时内到达现场，确认故障情况，报应急办公室，办公室成员1小时内到达现场，指挥应急处理，并上报应急领导小组。如果是主机故障，启动主机应急流程。其他故障，办公室协同技术应急小组，制定应急方案，上报领导小组，并及时通知相关业务部门。必要时应急领导小组到达现场指挥应急处理。
4.2.4
红色预警-一级预警的应急响应。机房值班人员立刻上报应急办公室和应急领导小组，各技术应急小组、应急办公室、领导小组成员半小时内到达现场。应急办公室通知相关业务部门，应急领导小组上报主要领导。应急领导小组组织应急方案，上报主要领导，待方案批准后，领导小组统一指挥应急处理的实施。
4.3系统应急响应
4.3.1
蓝色预警-四级预警的应急响应。相关系统的技术维护人员在发现故障后，向运维主管报告故障情况，维护主管组织技术人员登陆故障系统查找、分析故障原因，制定故障处理方案并实施。如果故障在48小时内无法解决或情况迅速恶化，升级为黄色预警。
4.3.2
黄色预警-三级预警的应急响应。相关系统的技术维护人员在发现故障后，向运维主管报告故障情况，维护主管上报应急办公室，并在1小时内到达现场，组织技术人员登陆故障系统查找、分析故障原因，制定故障处理方案并实施，处理情况报应急办公室。应急办公室及时汇总情况，并上报应急领导小组。如果故障在2小时内没有得到解决，或情况进一步恶化，则升级到橙色预警。
4.3.3
橙色预警-二级预警的应急响应。机房值机人员或相关系统的技术维护人员在发现故障后，通知运维主管，维护主管上报应急办公室。运维主管组织技术人员半小时内到达现场登陆故障系统进行故障分析、诊断。应急办公室上报应急领导小组，并发布故障预警级别，应急办公室和领导小组人员在半小时内到达现场。应急领导小组组织应急方案的制定，并上报主要领导。由应急办公室组织应急方案的实施，并及时向应急领导小组和领导汇报应急进展情况。
4.3.4
红色预警-一级预警的应急响应。发生故障后，立刻报应急办公室和应急领导小组，由应急办公室发布红色预警。相关应急小组尽快赶到现场。由应急领导小组组织应急处理。应急领导小组及时向主要领导上报应急处理情况。
五、后期处理
在应急处理完成后，应急办公室要及时组织人员做好后期现场的整理、恢复工作，及时会同相关设备、系统厂商完成设备、系统的善后处理；总结应急过程中的问题，完善应急预案和应急处理流程，并及时整理、归档。
五、宣传、培训和演练
篇6：小额信贷征信
银行个人信贷征信系统项目开发中的问题与措施2007-02-10 16:49:17
随着社会主义市场经济的不断深入，征信事业在我国已经开始起步，由人民银行征信管理局组织建设《银行个人信贷征信系统》（以下简称个人征信系统）是非常及时的。为了能够使个人征信系统尽快投入使用，避免在开发过程中出现失误，在个人征信系统启动之前，项目的组织者和管理者应该对困难进行充分的考虑。
一、个人征信系统建设的难点
以往人民银行开发的软件项目数据项较单纯，数据量相对较少。例如，会计支付系统、银行卡数据交换平台系统、企业信贷登记系统等就是如此。这些项目大都是以商业银行的交易数据为主，数据项少，而且一般软件不含客户的资料信息。即使企业信贷登记系统含有一定的企业资料信息，但企业贷款客户量（全国只有万户）也远远少于个人贷款客户量（仅工商银行信用卡业务一项就有万户）。而个人征信系统内容比较复杂，主要体现在以下几点：①数据项繁多。它涉及商业银行所有个人消费信贷业务，如信用卡、汽车信贷、房屋信贷、助学贷款、个人消费信贷等。②数据量庞大。它涵盖了商业银行所有个人信贷业务的客户资料信息及交易信息。③数据覆盖面广。数据库的建设不但有商业银行的数据，随着业务发展的需要还会采集公安、司法、社保等社会信息。④数据标准不一致、数据存放分散。由于各家银行业务系统建设的时间背景不
一样、使用数据库类型不一样、管理模式不一样，数据结构与标准便不一样。有些商业银行的业务数据库分散在各省、市，有些商业银行业务数据则集中管理。因此，在项目建设中应对上述困难应该给予足够重视。
国内某些征信公司也曾开发过类似软件，大多是以失败告终。究其原因主要是：①在开发过程中开发商忽视了业主的需求，造成开发出来的产品不符合业主与用户的要求，难以投入实际应用。②业主在开发项目过程中没有履行监管与验收的职责，使项目成果质量大打折扣。③因业务需求编写人员不参与项目开发，需求书编写完之后一走了之，造成在项目开发过程中遇到问题，软件人员不知向谁咨询，使开发结果偏离业务需求。④在开发过程中没有注意培养日后的项目应用与管理人员，造成开发与应用衔接不上，出现系统维护不到位、故障排除不力、项目文档无人管理、制
度管理衔接不上，使项目不能顺利移交给业主。以上种种原因导致最初一个很好的设想，结果是开发出来的产品无法推广使用，得不到业主与用户的认可。
另外，在征信产品的推广使用方面，银行从业人员一时间还脱离不了传统的工作方法。在对贷款客户的信用考查方面，一直沿用传统的资信审查办法，很难马上采用“信用局分”的理念去辨别一个客户的信用。在新的贷款品种推出时如何正确利用征信产品嵌入在贷款审核流程中去替代和简化传统的做法方面，还显得不成熟。这些都需要征信局的从业者对商业银行进行培训，才能使个人征信系统在商业银行应用的更广泛、更深入。
二、项目开发中应采取的措施
人民银行组织各家商业银行参与
并完成了个人征信系统业务需求书的编写工作。经过多家银行历时一年的研究与讨论，目前各家商业银行对需求书的初稿已达成一致意见。这是项目成功的良好的开端，为今后的项目开发工作奠定了扎实的基础。
１．建立技术开发人员与业务人员的沟通渠道
为了避免在开发工作中软件人员对业务需求的理解上出现差异，建议在开发过程中要求编写人员以“项目特约开发组成员”的方式全程参与项目开发工作。在开发工作中主要起以下作用：①为软件开发人员提供准确的需求解释与可靠的数据分析。由于软件开发人员对商业银行的业务不熟悉，加上软件开发人员的流动性较强，新加入的软件开发人员需要对业务需求进行重新学习。②由于各家商业银行的数据结构存在较大差异，对于数据采集过程中业务数据
项的变更，软件开发人员很难取舍判断，需要商业银行业务人员协作。③因商业银行数据在不同程度上存在着账户不完整（客户只有存款无贷款）、时间不完整（有些数据只有时点数）、产品不完整（贷款品种存放数据库不一致），整合起来很非常困难，如果没有业务人员全程跟踪到整个项目的开发过程中，最终项目便可能与业务需求偏离太大。
２．项目建设需要业主的监管
为了保证个人征信系统项目的开发进度，保质、保量完成开发工作，人民银行征信管理局应组织专人负责项目的开发监管工作。人民银行征信管理局与各家商业银行是个人征信系统项目开发的业主，在项目开发过程中应摆正业主与开发商之间的关系。业主与用户向开发商提出业务需求，开发商依据业主的要求不折不扣地完成项目开发。为达到以上目的，业主应就项目的各项指标
及完成情况与开发商签署合同。
开发过程中业主除按照合同要求对项目的质量与进度进行监管与跟踪外，还要对合同中各项指标进行阶段性的测试与验收。任何一个项目的开发成功，都离不开业主与开发商的紧密配合。
３．开发项目验收及产品推广
一个开发项目完成之后，业主需要组织相关人员进行验收。除针对软件产品的质量进行重点检测外，还需对系统维护的方法、各种文档的建立、各项规章制度的编写等方面进行验收，验收结束后项目才能移交业主。
如何使项目推广开来？这还需要组织一批人业务人员去商业银行进行培训，完成项目的推广与应用工作，而“项目特约开发组”成员便可以胜任此项工作。
因商业银行的业务人员以“项目特约开发组”成员的身份全程参与项目开发工作，这些业务人员一方面对商业银行的业务熟悉，另一方面对需求的编写全过成比较了解，同时又因全程参与项目的开发，因此对征信项目建设也较熟悉。所以，在项目完成之后，个人信贷征信系统的操作规程及制度的编写也应由其完成。
篇7：小额信贷征信
最近互联网金融圈不仅自己玩的很开心，而且还拉上了金融界甚至央行的大佬们一起玩的很开心。尽管让互联网金融企业头痛的问题——央行征信系统不对市场开放，仍然没有解决，但至少央行的态度明朗，支持互联网金融的发展，并认为互联网金融是传统金融的有益补充。
生命的神奇之处在于它总能找到一个出口。作为新生事物的互联网金融也不例外，在那扇门朝他们关闭的同时，他们却找到了另外一扇窗。在亦步亦趋的探索中，他们中的大企业通过自身力量，小企业通过联合的力量找到了适合自身发展的风险控制生态系统，正朝着良性和有序的方向发展，正如凯文凯利在他的《失控》中描述的群氓智慧那只无形的手。
互联网金融掌握了可以颠覆传统金融的风控技术
在不依赖央行征信系统的情况下，市场自发形成了各具特色的风险控制生态系统。大公司通过大数据挖掘，自建信用评级系统；小公司通过信息分享，借助第三方获得信用评级咨询服务。
互联网金融企业的风控大致分为两种模式，一种是类似于阿里的风控模式，他们通过自身系统大量的电商交易以及支付信息数据建立了封闭系统的信用评级和风控模型。另外一种则是众多中小互联网金融公司通过贡献数据给一个中间征信机构，再分享征信信息。
央行的征信系统是通过商业银行、其它社会机构上报的数据，结合身份认证中心的身份审核，提供给银行系统信用查询和提供给个人信用报告。但对于其它征信机构和互联金融公司目前不提供直接查询服务。2006年1月开通运行的央行征信系统，至2013年初，有大概8亿人在其中有档案。在这个8亿人当中，只有不到3亿人有过银行或其他金融机构发生过借贷的记录，其中存在大量没有信贷记录的个人。
而这些人却有可能在央行征信系统外的其它机构、互联网金融公司自己的数据系统中，存有相应的信贷记录。市场上一些线下小贷公司、网络信贷公司对于借贷人的信用评级信息需求非常旺盛，也因此催生了若干市场化征信公司，目前国内较大的具有代表性的市场化征信公司有几家：如北京安融惠众、上海资信、深圳鹏元等等。
从P2P网贷公司和一些线下小贷公司采集动态大数据，为互联网金融企业提供重复借贷查询、不良用户信息查询、信用等级查询等多样化服务是目前这些市场化的征信公司正在推进的工作。而随着加入这个游戏规则的企业越来越多，这个由大量动态数据勾勒的信用图谱也将越来越清晰。
互联网海量大数据中与风控相关的数据
互联网大数据海量且庞杂，充满噪音，哪些大数据是互联网金融企业风险控制官钟爱的有价值的数据类型？下图为大家揭示了互联网海量大数据中与风控相关的数据，以及哪些企业或产品拥有这些数据。
（图）风控相关大数据及代表企业或产品
利用电商大数据进行风控，阿里金融对于大数据的谋划可谓非一日之功。在很多行业人士还在云里雾里的时候，阿里已经建立了相对完善的大数据挖掘系统。通过电商平台阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易支付数据作为最基本的数据原料，再加上卖家自己提供的销售数据、银行流水、水电缴纳甚至结婚证等情况作为辅助数据原料。所有信息汇总后，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。
信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。申请信用卡的年份、是否通过、授信额度、卡片种类；信用卡还款数额、对优惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据。国内最具代表性的企业是成立于2005年，最早开展网上代理申请信用卡业务的“我爱卡”。其创始人涂志云和他的团队又在2013年推出了信用风险管理平台“信用宝”，利用“我爱卡”积累的数据和流量优势，结合其早年的从事的FICO（费埃哲）风控模型，做互联网金融小微贷款。
利用社交网站的大数据进行网络借贷的典型是美国的Lending Club。Lending club于2007年5月24日在facebook上开张，通过在上面镶嵌的一款应用搭建借贷双方平台。利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级，但是却不必公布自己的信用历史。
在国内，2013年阿里巴巴以5.86亿美元购入新浪微博18%的股份，其用意给人很多遐想空间，获得社交大数据，阿里完善了大数据类型。加上淘宝的水电煤缴费信息、信用卡还款信息、支付和交易信息，已然成为了数据全能选手。
小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等。但单一企业缺陷在于数据的数量级别低和地域性太强。还有部分小贷网站平台通过线下采集数据转移到线上的方式来完善信用数据。这些特点决定了如果单兵作战他们必定付出巨大成本。因此，贡献数据，共享数据的模式正逐步被认可，抱团取暖胜过单打独斗。其中有数据统计的全国小贷平台有几百家，全国性比较知名的有人人贷、拍拍贷、红岭和信用宝等。
第三方支付类平台未来的机遇在于，未来有可能基于用户的消费数据做信用分析。支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据。代表产品为易宝、财付通等。
生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息，是信用评级中一类重要的数据类型。代表产品为平安的“一账通”。
互联网金融风控大数据加工过程
（图）大数据加工过程图解析
如上图所示，在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。
在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。
通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的ZestFinance。这家企业的大部分员工是数据科学家，他们并不特别地依赖于信用担保行业，用大数据分析进行风险控制是ZestFinance的核心技术。他们的原始数据来源非常广泛。
他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。
事实上，在美国，征信公司或者大数据挖掘公司的产品不仅用于提供给相关企业用于降低金融信贷行业的风险，同时也用于帮助做决策判断和市场营销，后两者不在本文的探讨范围内，但是可以从另一个方面给我们很多启发。
篇8：小额信贷征信
1 小额贷款公司接入征信系统的必要性
1.1 有利于完善国家征信体系建设
目前, 我国银行信用信息采集工作取得重大进展, 但由于银行贷款的“门槛”较高, 许多小微企业和个人无法获得银行的贷款支持, 这部分贷户的信用数据未纳入银行征信系统, 而非银行信用信息采集工作由于立法滞后, 存在较多矛盾, 有待进一步完善和推进, 导致我国信用体系不完善, 不能涵盖社会信用总量。小额贷款公司加入征信系统, 提供收集的贷款人信用信息, 填补了央行征信系统对众多小微企业和个人的征信资料, 有利于完善国家征信体系建设。
1.2 有利于激发小额贷款公司发放贷款的积极性, 有效防范信贷风险
小额贷款公司规模小, 风险评估与控制能力相对较弱, 如果长期游离于全国统一的征信系统之外, 导致征信系统缺失贷户的信贷信息, 必然会影响其对贷户信用状况的判断, 增加经营风险, 导致不良贷款增多。小额贷款公司接入征信系统后, 能享受与金融机构同质的征信服务, 只需数分钟就能及时、全面掌握贷户贷款状况及信用记录, 这将激发小额贷款公司发放信用贷款的积极性, 为小额贷款公司节省大量人力物力, 降低了单一客户同时向多家小贷公司贷款的风险, 有效防范信贷风险。如2010年4月, 人民银行重庆营业管理部专门为小额贷款公司创建了“集中报数、一口接入、实时查询”接入征信系统的“重庆模式”。短短3个月就有6家小额贷款公司纳入央行征信系统, 此举开创了全国先河。两个月内, 6家公司共计批准贷款599笔、金额1.13亿元, 拒绝贷款286笔、金额1400万元。目前重庆市已在全国率先实现小额贷款公司以省级一口接入方式接入人民银行征信系统, 这样, 只要在重庆市任何一家小额贷款公司借款时留下信用污点的企业和个人, 再找其他小额贷款公司借钱就将吃到“闭门羹”。
1.3 有利于实现信息资源共享
小额贷款公司没有纳入央行的征信系统, 意味着其无法从正规渠道对客户的身份和贷款信息进行有效识别。小额贷款公司在贷前了解客户信用信息通常要去当地央行支行申请查询或者支付一定费用让合作商业银行代为查询, 颇费周折, 成本较高。小额贷款公司接入征信系统后, 有利于实现小额贷款公司与银行、小额贷款公司与小额贷款公司之间的双重资源共享, 扩大征信覆盖范围, 解决信息不对称问题。
1.4 有利于加强对小额贷款公司的外部监管
小额贷款公司的成立为中小企业、个体经济和“三农”开辟了新的资金供给渠道, 运行得好, 对促进社会主义新农村建设和小企业发展具有重要意义。但如果运行不好, 也会引发区域性金融风险, 影响地方金融安全与稳定。将小额贷款公司加入征信系统有利于监管机构掌握其发放贷款的质量以及投放的方向, 监督其业务运营。[1]
2 小额贷款公司接入征信系统存在的问题
《指导意见》明确提出小额贷款公司应定期向信贷征信系统提供借款人、贷款金额、贷款担保和贷款偿还等信贷信息;2009年11月, 人民银行征信中心专门下发《关于小额贷款公司接入征信系统有关事项的通知》, 2011年1月, 下发《关于小额贷款公司接入人民银行征信系统及相关管理工作的通知》, 进一步明确小额贷款公司接入征信系统的管理部门、申请的条件和接入流程等。可见, 小额贷款公司接入信贷征信系统已没有政策的障碍, 政府和小额贷款公司都愿意早日加入征信系统, 但现实仍存在一些困难, 影响了工作进程。
2.1 多方监督管理, 外部监管责任不清
《关于小额贷款公司试点的指导意见》规定, 小额贷款公司可由各省政府指定省金融办或相关机构负责小额贷款公司的监督管理, 并承担试点失败可能出现的风险处置损失;工商局负责指导下级部门依法办理小额贷款公司的设立、变更、注销登记和年检等。同时, 银监会和公安部门对小额贷款公司是否存在非法集资、是否非法吸收公众存款负有监管的职责;人民银行负责对小额贷款公司的利率、资金流向进行跟踪监管, 将小额贷款公司纳入信贷征信系统。这使得小额贷款公司在监管的有效性和可操作性上存在严重的无序化、虚拟化问题。而实际上, 地方人民政府金融办当前的监管重点主要放在行政审批上, 而在公司运营过程中几乎起不到任何监管作用, 导致小额贷款公司在接入征信系统过程中很多工作都无法推动。[2,3]
2.2 小额贷款公司内部控制不完善, 信息化程度低, 人员素质有待提高
小额贷款公司还处于探索发展阶段, 没有系统的管理和规范性的指导意见, 缺乏成熟的可借鉴模式, 内部控制制度尚不健全, 经营范围过于单一, 部门设置简单粗放, 存在关系放贷等倾向。大部分小额贷款公司仍采用手工管理方式, 配置的电脑多用于文档处理及简单台账, 没有统一的信贷管理系统, 无法实现信贷数据采集, 这对其接入征信系统提出了挑战。同时, 小额贷款公司从业人员素质偏低, 普遍缺乏必要的金融理论、业务知识和从事金融业务的经验, 信贷台账录入不规范, 信息数据项填写不完整, 上传征信系统的数据质量无法得到有效保障。
2.3 接入成本较高, 系统网络限制较多
目前, 金融业网间互联平台只设在人民银行省会中心支行一级, 这对于身处地市或县域的小额贷款公司来讲, 只能通过电信部门远程专线接入这个平台, 最严峻的问题就是昂贵的运行成本。小额贷款公司若要接入征信系统, 涉及的成本有设备费、信贷系统和报数系统软件费、网络使用费、报数系统维护费等, 没有几十万元是无法接入征信系统的, 绝大多数小额贷款公司难以承受。另外, 人民银行征信系统网络布局有一个接点限制的问题, 但小额贷款公司信息积累不多, 客户范围比较窄, 业务量小, 如果通过专网方式接入征信系统, 难以实现规模经济效应, 反而可能给人民银行信息安全及使用产生负面影响。
2.4 缺乏符合小额贷款公司的接口规范
目前征信系统的接口规范, 是针对商业银行而设计的数据采集标准, 并不适用于业务形式灵活, 贷款类型丰富, 且信贷业务类型各具特色的小额贷款公司, 需要重新设计符合其业务的接口规范。
3 小额贷款公司接入征信系统的对策建议
3.1 政府部门应加快小额贷款公司立法进程, 并认定其为金融机构
一是目前相关配套法律措施尚不完善, 进而给小额贷款公司的进一步发展带来的诸多困境。本文认为, 相关部门应结合小额贷款公司试点和推广工作快速发展的实际, 抓紧研究对小额贷款公司的立法问题, 尽快完善相关法律法规和配套法律措施, 明确小额贷款公司合法的金融机构属性, 使其在金融维权、税收优惠等方面与其他正规金融机构享受同等待遇。二是要明确监管机构和制定风险防范框架。银监会和人行将对小额贷款公司的设立、监管、处罚等权力下放给了地方政府。反而使得小额贷款公司这一微型金融机构被排除在正规金融监管体系之外, 失去了基本的“后台”支持。因此, 对小额信贷公司的监督管理职能, 应由中国人民银行县域支行负责实施最为恰当。因为一方面, 人民银行县域支行有统一监管体系;另一方面也具备专业性。可以加强协调协作、业务指导, 引导小额贷款公司按照“先建立健全管理制度、做好数据报送, 再开通查询用户”的征信系统接入原则, 从软、硬件等方面做好接入准备, 提高接入征信系统的工作效率。
3.2 小额贷款公司应完善内部管理, 提升自身素质
首先要探索出一条符合自身实际情况的内控制度, 建立健全包括组织管理、业务操作、风险控制、激励机制、考核制度等在内的一系列全面系统、科学高效、可操作性强的经营管理体系, 并严格执行。
其次是通过扩大原始股本金解决后续资金不足, 建立小额贷款公司再融资基金、加快批发贷款渠道建设等措施, 增强小额贷款公司实力。
最后要加强政策、法律、道德、理论、金融业务知识和金融案例的教育培训, 提高人力资源素质。小额贷款公司从业人员定期培训, 重点加强新知识和新业务指导, 特别是金融法律法规的培训, 提升业务人员操作能力和风险意识。同时对信贷前台审批人员开展信用报告相关内容的专业培训, 提高他们正确解读信用报告的能力, 并指导他们将信用报告逐步向贷中及贷后管理方面延伸;有针对性地指导小额贷款公司逐步完善与使用征信系统产品相关的内控管理制度及实施细则, 以规范其业务操作流程, 以适应接入征信系统后的日常报数和查询的需要[6]。
3.3 降低接入成本, 提高征信服务质量
小额贷款公司成立时间短, 信息化水平低, 因此须提供适应其特点的数据报送和查询渠道, 以保证小额贷款公司接入征信系统的便捷性和低成本。目前的主要接入费用是信贷系统和报数系统软件费、网络使用费。但信贷系统由各地软件公司开发, 报数系统 (或接口程序) 由中国金融电子化公司开发的, 网络使用费, 由电信部门收取, 但目前可以通过市场方式, 降低网络使用费。如果征信中心开发简易的信贷系统, 或者开发非接口软件, 取代中国金融电子化公司的软件, 免费或收取成本费的方式下发给所有想接入征信系统的小额贷款公司, 将大大降低接入费, 提高小额贷款公司接入征信系统的积极性[2]。另外, 为使加入征信系统能够切实降低小额贷款公司资金风险, 提高融资效率, 就必须不断加强征信体系建设, 共同构建全社会信息采集过程的网络共享机制, 彻底避除信息失真, 提高征信信息的决策参考价值。
3.4 尽快设计, 下发接口规范
从发展趋势看小额贷款公司接入征信系统势在必行, 为此要尽快设计, 下发接口规范。首先, 要全面了解小额贷款公司的业务情况。其次, 在此基础上, 针对小额贷款公司业务特点、系统特点、实际网络特点, 简化现有的数据接口规范, 设计出更能反映小额贷款公司业的本质, 更加简单、可行、易于操作的接口规范。另外, 要提高小额贷款公司数据接口规范的灵活性和兼容性, 适应其业务形式灵活多变的特点。
3.5 加强征信业务宣传和普及
政府要建立征信宣传的长效机制, 把征信宣传工作与非银行信用信息采集、企业和个人征信系统建设等工作有机结合起来, 对小额贷款公司等新设小型金融机构应组织开展“立体式、全方位”的征信知识宣传与培训, 增强工作人员对征信系统的理性认识, 熟悉数据报送程序, 确保征信工作的顺利开展。要完善农村信用评价机制。如多渠道征集农户信用信息, 尽早建立农户电子信用档案, 开展农户信用评价工作;探索建立农民专业合作社等农村经济组织的信息采集与信用评价机制。
摘要：为加快农村金融改革, 完善农村金融体系, 提高农村金融服务水平, 中央鼓励地方小额贷款公司发展。近几年来, 小额贷款公司发展迅猛, 成为金融服务体系中的重要组成部分。本文分析了小额贷款公司接入征信系统的必要性, 指出目前小额信贷公司接入征信系统工作中面临的困难, 并提出相关的对策建议。
关键词：小额贷款公司,征信系统,探析
参考文献
[1]高金刚, 刁硕文.小额贷款公司加入征信系统研究[J].金融会计, 2009 (5) .
[2]陶富强.小额贷款公司接入征信系统的实践与思考——以安徽省为例[J].武汉金融, 2012 (1) .
[3]胡秋灵, 孙瑞霞.西部地区小额贷款公司发展中存在的问题及解决对策[J].西藏大学学报, 2010 (9) .
[4]郭箭, 张晋伟.关于村镇银行征信系统接入工作的思考[J].征信, 2011 (6) .
[5]韩建军.村镇银行和小额贷款公司接入征信系统的路径选择[J].内蒙古金融研究, 2012 (5) .
[6]张丽莉.小额贷款公司征信服务需求调查[J].金融纵横, 2010 (2) .