一、信用服务简介
信用服务行业，是指专门从事信用信息采集、整理和加工，并提供相关信用产品和服务的产业总称。信用服务是一种信息咨询活动，有助于解决市场交易主体信息不对称的问题。
根据巴塞尔委员会对于金融创新领域的划分，信用评分属于金融科技领域细分的信用科技领域。
我国信用服务业起步较晚，主要由国家发改委和中国人民银行双牵头，推进社会信用体系建设和信用服务业发展。
二、信用服务行业分类
信用服务行业可以按照不同的标准进行分类：
按照信用产品和服务的不同特点，信用服务行业可分为资信调查、市场调查、资信评级、国际保理、信用担保、信用保险、商账管理与追收和信用管理咨询等分支行业。按照信用信息的内容和服务对象的不同，信用服务行业可分为企业信用服务和消费者个人信用服务两大类。其中企业信用服务类包括企业资信调查、企业资产调查、市场调查、资信评级、国际保理、信用担保、信用保险、商账管理与追收和信用管理咨询等分支行业；消费者个人信用服务类包括消费者个人资信调查、消费者资产调查和消费者信用管理咨询服务等分支行业。按照信用产品的服务层次，信用行业可以分为基础服务类、增值服务类和衍生服务类。信用服务行业的服务应用场景广阔，包括金融信用市场和非金融信用市场。金融信用服务主要应用于企业信贷、商业服务、个人消费和国家借贷，在每一处场景具有多重作用；非金融信用服务主要应用于各类生活场景，包括社交、求职、消费、交通等。
三、信用服务行业发展历程
1 起步阶段（1980 年-1995 年）
这一阶段个人征信尚未放开，而征信公司规模普遍较小，业务以资信评级为主，且信息获取难度高、报告内容简单。20 世纪 80 年代末、90 年代初，全国企业间“三角债”问题爆发，国务院开展清理行动，并第一次提出“社会信用”的概念，这成为我国信用行业发展的起点。在这期间：①多数地方和银行纷纷发起成立资信评估公司，主要从事债券、股票及贷款的资信评估工作，包括大公国际、上海远东资信、中诚信等均在这一时期成立；②中国首家专门对外提供企业征信服务的公司——北京新华信商业风险管理有限责任公司成立；③政府部门开始与邓白氏等国际知名的企业征信机构合作。
2 中国人民银行和各地方搭建征信平台（1996 年-2003 年）
这一阶段四大行由专业银行向商业银行转型以及一些股份制银行和地方性银行陆续设立成为征信市场发展的重要推动力，而商业银行仍是信用服务的主要需求方，信用服务主要体现为内部评级服务，个人征信开始起步。①1996 年中国人民银行开始在全国范围内推行“贷款证”制度，并开发了覆盖全国 300 多个地市的银行信贷登记咨询系统（即现今中国人民银行企业征信系统的前身）；②2003 年，国务院赋予中国人民银行“管理信贷征信业，推动建立社会信用体系”职责，批准设立征信管理局；③上海、深圳、北京、广东等省市也开始建设地方征信体系，包括搭建信用数据库、出台地方性征信法规等；④中国人民银行允许上海率先试点个人消费信用联合征信。
3 中国人民银行主导建立全国统一的公共征信模式（2004 年-2013 年）
在这一时期中央（包括中共中央决定、国务院深化经济体制改革意见等）多次强调要建立健全社会信用体系：①中国人民银行将此前建立的银行信贷登记咨询系统升级为全国统一的企业和个人征信系统；②2008 年，国务院将中国人民银行征信管理职责调整为“管理征信业”并牵头社会信用体系建设部际联席会议，2011 年牵头单位中增加了国家发改委；③2013 年国务院正式颁布《征信业管理条例》，同年中国人民银行发布《征信机构管理办法》，对企业征信实行备案制、对个人征信实行审核制，标志我国征信行业进入法制化的时代。
4 从传统征信迈入信用科技时代（2014 年至今）
近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术的兴起，互联网金融得到快速发展。特别是大数据时代的来临，使得征信数据来源更加多元化、多维化和非机构化，丰富了传统征信对数据的收集、加工方式，推动了传统征信与大数据征信的融合发展。与此同时，互联网企业、传统 IT 企业以及独立第三方科技公司借助在大数据、人工智能等领域的技术积累，进入信用行业，通过新科技改变信用行业的传统业务模式，并创造出一系列新的商业模式。
四、信用服务行业的市场规模
1 中国信贷市场稳定发展，信用服务市场规模同步扩大
信用服务最主要应用的领域在金融领域。近年来，我国社会融资规模增量一直稳定增长，2019 年社会融资规模增量累计为 25.58 万亿元，较上年度增长 3.08 万亿元。社会信贷规模的稳定增长同时带动了信用服务市场的发展。
资料来源：中国人民银行根据中国银保监会及中国人民银行发布的数据显示，截至 2019 年末，全国共有银行业金融机构法人共计 4,607 个，银行业金融机构提供的企业贷款规模超过96.27 万亿元；用于小微企业的贷款（包括小微型企业贷款、个体工商户贷款和小微企业主贷款）余额 36.90 万亿元，占企业贷款总量的 38.33%；其中，单户授信总额 1,000 万元及以下的普惠型小微企业贷款规模达 11.67 万亿元，较年初增速 24.6%。
随着国家对中小微企业扶持力度的进一步加强，银行亦将加大中小微企业的信贷投放力度，而中小微企业贷款（特别是普惠型小微企业贷款）需求的稳健增长将推动信用科技在金融领域的应用。
资料来源：中国人民银行、中国银保监会2 企业数量不断增加，融资需求仍待满足
全国市场主体持续稳定健康发展，全国企业实有总户数持续增长。2019 年末市场主体总数达 1.2 亿户，当年新登记市场主体 2,377 万户，日均新登记企业 2万户，活跃度 70%左右。
资料来源：市场监督管理总局
五、信用服务行业发展前景
1 中国社会信用体系建设持续完善，征信市场持续发展
信用是市场经济和信用社会健康运转的基石，征信体系的完善程度是经济发展水平和健康度的重要指标。作为社会信用体系建设中的基础环节，信用服务业的发展壮大和信用服务机构的专业化、规范化服务，已成为市场经济不可缺少的一部分。在这一过程中，我国也经历了建立金融征信市场后，逐渐将征信服务扩展至非金融领域的信用服务的发展历程。
未来几年，我国征信市场规模将会保持快速增长态势，相关的增值服务种类与数量逐步增多，在国家推进社会信用体系建设、建立健全社会征信体系等一系列方针政策下，行业发展将更为规范，对于服务实体经济有着重要意义。
2 金融机构科技转型，中小微企业的信贷倾斜有助于基于金融场景的信用服务业务发展
中小微企业是经济新动能培育的重要源泉，在推动经济增长、促进就业增加、激发创新活力等方面发挥着重要作用。不断深化小微企业金融服务，是我国推动金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力的重要任务，是全面提升我国经济社会发展水平的必然要求。
银行业金融机构通过优化内部资源配置，疏通内部传导机制，改进信贷管理模式，运用金融科技手段，创新信贷产品和服务方式，服务中小微企业的效率不断提升，组织和产品体系不断健全。
互联网、大数据、云计算等信息技术在推动银行业金融机构改造信用评价模型、提高营销获客能力、增进贷款投放效率等方面发挥重要作用，也为金融支持中小微企业融资提供了更多的选择和可能。近年来，中国人民银行等监管部门也积极引导金融机构合理运用科技手段，不断提升服务实体经济的能力，有效发挥金融科技在破解中小微融资难题中的积极作用。随着对中小微企业信贷资源的倾斜，信用服务行业将随着不断扩张的市场需求迎来发展良机。
3 从信贷信用向商业信用等非金融场景扩张，信用应用逐步渗透各类生活场景
信用不只是金融行业的必需品。随着经济信用化程度的日益加深，信用交易日益普遍，信用关系逐渐成为主要的社会关系，现代信用服务全面渗透进人们的生产与生活，必将催生覆盖更广、衡量更全面的新型信用服务体系，引导全民共同遵守信用规则、重视信用信息，满足现代信用服务的各种生活场景对信用信息管理的多元需求。信用服务源于社会发展需要、消费者需要、商家需要，与现代信用服务运行模式紧密对应。今后我国征信必将在各种应用场景中推出新型产品与服务，让信用价值更加具体地落地实现，更加贴近人们的生产生活。
4 技术变革持续推动信用服务行业变革，促进信用科技服务智能化升级
技术进步在完善中国信用市场的规范标准、建立相应基础设施的过程中发挥了关键作用。信用科技天然具有技术驱动的特性，这背后是人工智能、大数据分析和区块链等关键技术的赋能。传统征信采用的人工采集模式，依靠人工电话访问或实地考察获取信用信息，成本高且效率低；大数据征信能够利用自身的海量数据优势，为用户建立信用报告，并快速分析预测，从而对其进行信用评估。信用科技旨在通过大数据、人工智能等技术的进步，推动信用评估的智能化和信用价值扩大化，进一步提高金融科技产品质量及服务效率，提供个性化的智能解决方案。
六、信用服务行业未来发展趋势
1 大数据技术为信用科技行业提供技术驱动
在信用服务行业，基于大数据技术基础发展出风险挖掘、智能建模、自动决策等新一代企业信用分析方法，为海量数据的提取、处理、分析提供了技术驱动。
大数据技术的运用是企业信用分析对传统信用信息列示与定性评价的基础，可以明显增加大数据定量分析的深度、广度与可靠性。在信用评分方面，机器学习建模技术与评分卡技术有机融合，大幅提升了信用评估的可靠性；在风险监控方面，利用大数据搜索与关联挖掘技术，实现了目标主体信用变化和风险行为的动态察觉与监控并实时预警；在用户画像方面，大数据技术使多维信息的联动整合具有实际运用意义。
2 替代数据逐渐在信用服务行业取得越来越广泛的应用
传统金融业务中，金融机构可根据贷款申请企业的金融征信信息进行贷款决策，但对于不存在信贷记录的普惠金融受众企业，则无法为其提供信用覆盖。因此金融机构如果仅使用传统负债类数据，则必然产生中小微企业难以获得首次贷款的问题。
随着大数据技术、人工智能处理技术等新技术的广泛运用，原本海量的无关联数据如以企业账户日常的支付结算、转账流水记录、小微企业主刷卡相关记录等为代表的支付类数据，以税务、工商、海关、司法等数据为代表的政务类数据，以电子商务、社交媒体、手机使用、房租缴纳等为代表的商务类数据逐渐得到批量化的使用，成为信用科技领域的替代性数据，对传统的征信数据起到良好的补充，为金融机构多维度描绘中小微企业经营状况提供抓手。
3 信用科技公司将成为我国信用服务行业的重要补充
随着市场化改革的逐步推进，以及核心竞争禀赋的不断分化，我国信用服务行业将形成以人民银行征信中心为主导，多种所有制、多种业务模式并存的混业经营模式。而行业竞争的逐渐加剧，使得一部分市场参与主体依靠独特的数据资源或专业的分析技术专注于产业链上游，另一部分依靠更具科技含量的信用服务机构在细分市场中深耕细作，与传统征信机构形成明显互补。
4 应用场景深化为信用服务行业带来更多发展空间
信用服务的应用场景是信用科技公司的价值链下游，不断丰富的应用场景为信用科技公司带来了更多的新兴商业模式。随着数据来源的多样化和对信用主体的深度挖掘，信用服务将不单针对信贷等金融场景的需要，还可以满足社交、消费、政务等场景的需求。
七、行业竞争格局
1 国际主要竞争者
主要有益博睿、邓白氏等，这些公司成立时间长、业务规模大、业务范围覆盖广。
2 国内主要竞争者
主要有芝麻信用、微众信用、中诚信征信、鹏元征信、百融云创、数联铭品、金融壹账通等，均未实现国内上市。
