个人信用范文10篇

第一章总则

第一条（立法目的）

为了规范个人信用征信，保障个人信用征信机构客观、公正地提供个人信用征信服务，保证个人信用信息的准确、安全以及正当使用，根据本市实际，制定本办法。

第二条（定义）

本办法所称的个人信用征信，是指依法设立的个人信用征信机构（以下简称征信机构）对个人信用信息进行采集、加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。

第三条（适用范围）

摘要：我国个人信用管理体系不健全，缺乏个人信用具体的数据记录和统一的、专业的个人信用评估机构。这就提高了消费信贷经营成本，导致银行的信用风险增加及其提供的消费信贷服务单调，造成消费贷款用途异化。这需要政府或中央银行牵头组织，建立完善的个人基本账户系统，个人信用信息登记系统、信用评级系统和网上查询系统等个人信用管理体系。需要采取的配套措施是：加大社会公众个人信用意识的理念教育；完善个人信用管理体系的相关法律法规；建立有利于信用制度推广的环境体系。

关键词：个人信用管理体系消费信贷

近年来，随着人们可支配收入的不断增加，人们的消费观念也逐步改变，个人信用活动成为信用关系中最具潜力的一部分。它在刺激消费需求、引导资金流向以及提高我国居民生活质量等方面都发挥着重要作用。

个人信用是指根据居民的家庭收入与资产、已发生的借贷与偿还、信用透支、发生不良信用时所受处罚与诉讼情况，对个人的信用等级进行评估并随时记录、存档，以便信用的供给方决定是否对其贷款和贷款多少的制度。个人信用管理体系是指监督、管理和保障个人信用活动健康、规范发展的一整套规章制度和行为规范。

一、我国个人信用管理体系发展的现状

1．缺乏个人信用具体的数据记录

一、我国个人信用制度建立建设的现状

1.个人信用制度建设有比较好的政策环境

中国人民银行于1999年3月颁布了《关于开展个人消费信贷指导意见》,明确提出了“逐步建立个人消费贷款信用中介制度”,“信用制度是个人消费信贷业务发展的重要条件”等建议。2000年4月,我国正式颁布实行了《个人存款账户实名制规定》,该制度的推行成为建立我国个人基本账户和个人信用资料库的基础。

2.初步建立了个人信用中介机构,个人联合征信开始起步

我国已有一些信用中介机构从事个人信用调查、评估业务。2000年7月1日,上海成立了全国第一家专业性个人信用中介机构——上海资信有限公司,并正式开通了个人信用联合征信服务系统。

3.个人资信评估工作逐步开展,开始为银行贷款决策提供参考

一、文献综述

近年来，随着消费金融市场的迅速发展，越来越多的消费金融机构涌入，以蚂蚁花呗、借呗、京东白条为代表的消费金融服务盛行。从受众群体来看，消费贷款的发放对象是个人，还款来源主要为工资、奖金、投资收益、生产经营性收入等。这些来源易受多种外部因素影响，包括宏观经济变化、所在企业经营状况、个人健康及意外等。与此同时，与企业相比个人的流动性和不确定性更高，借款人还款行为易受个体思想观念、态度、行为习惯等主观因素的影响。因此，个人信用风险成为风控的核心，如何把各借款人纷繁复杂的信息数据映射成其自身详细的信用水平成为这一行业亟待解决的问题。在个人信用风险评估领域，国内外的研究主要集中在个人信用风险的指标选取和个人信用风险评估方法及模型构建两个方面，后者居多。信用风险指标的选取，主要基于传统信贷的指标选择和基于消费场景多样性对指标体系的补充优化。BillFair和Earllsaac（2015）提出的FICO信用分模型是个人信用评估领域最早且在银行使用最广泛的。FICO模型根据违约风险来计算客户的信誉，它所选用的指标主要有五类：信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型以及新开立的信用账户［1］。MariolaChrzanowska（2008）以一家在波兰经营的外资银行中的个人客户贷款为例，通过单一和集成的方法，发现“已偿还贷款的份额”是体现个人信用等级最重要的指标［2］。龙新庭、王晓华（2013）指出德国国际项目咨询IPC公司通过客户的信用历史、贷款申请书信息、个人声誉等方面综合评估其还款意愿［3］。消费场景的多样性使得实践中基于互联网的个人信用风险指标在构成上与传统的金融机构有所不同，在其基础上更多地获取关于个人生活消费的指标。国内首个个人信用评分——阿里巴巴芝麻信用分的评分标准主要由五部分组成：信用历史（35%）、行为偏好（25%）、履约能力（20%）、身份特征（15%）和人脉关系（5%）［4］。不同于阿里巴巴的是，京东与腾讯达成深度合作，将自身的电商数据和腾讯的社交数据结合，所以京东白条能更精确地把握用户的信用信息［5］。信用风险评估方法的实质是将一个数据样本总体按不同特征分为若干组的方法，个人信用评估模型构建主要包括统计和非统计方法。统计方法主要包括判别分析法、Logistic回归、K近邻判别分析法等。何晓群等（2015）认为信用风险评估模型是金融机构开展信贷工作的核心，模型结果则是信用评级的依据来源［6］。李萌（2005）将不良贷款率、T检验、主成分分析相结合，基于Logistic回归建立判断信用风险的评估模型［7］。姚路（2017）在对个人基本信息、信贷担保交易信息等认知的基础上建立多元线性回归模型，间接地对信息主体进行信用评价［8］。姜明辉等（2004）通过确定相应的评估指标体系，建立了基于K近邻判别分析法的个人信用评估模型，并对模型应用中需要注意的问题进行了分析［9］。基于统计方法的信用风险评估模型需要对样本数据进行严格的假设，如线性关系、正态分布等，这些都在一定程度上影响模型的适用性及使用效果［10］。非统计方法主要包括依托计算机技术的人工智能方法，以人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、决策树（DT）和随机森林（RF）著名。HussainAliBekhet（2014）设计了两种信用评分模型，并采用人工神经网络方法为约旦商业银行贷款决策提供技术支持，证实人工神经网络的应用将改善信贷决策效率，帮助金融机构节省分析时间和成本［11］。TonyBellottti和JonathanCrook（2008）运用大型信用卡数据库的信息，将支持向量机与Logistic回归等传统方法进行对比研究，表明支持向量机更具竞争力，还可用作特征选择方法来分辨出决定违约风险大小最重要的特征［12］。姚潇和余乐安（2012）将模糊隶属度引入支持向量机进行实证研究，结论表明模糊近似支持向量机能够显著地提高信用风险分类精度［13］。庞素琳和巩吉璋（2009）以德国银行个人信贷数据为样本，采用C5.0算法（DT模型的一种）构建信用评估模型，并使用了Boosting算法技术提升模型对样本数据的拟合度，最后通过参数调节进一步提高分类精确率［14］。GasparCano等（2017）对不同的数据集用RF算法进行特征选择并用其对数据集分类，结果表明由RF选出相关变量并据此进行分类的性能效果比SVM和ANN更具优势［15］。戴昕琦（2018）把更加适合处理不平衡数据的SMOTE算法改进，再与RF模型结合运用于供应链金融信用风险管理研究中，发现C-SMOTE-RF模型在很大程度上减少了银行的“取伪”概率，从而能帮助银行更好地对风险企业进行识别［16］。随机森林（RF）的提出者BreimanLeo（2001）指出RF明显优于单个分类决策树模型［17］。方匡南等（2010）将RF算法用于零售信贷领域的信用卡违约风险识别，并发现RF算法无须对数据样本标准化预处理，且比SVM、单一决策树以及Logistic回归有更高的准确率［18］。综上所述，RF算法是基于决策树的集成式算法，一般无须对数据标准化预处理，且分类性能优于传统统计方法和SVM等智能算法。大数据技术使得用于个人信用风险评估的数据指标的可获得性变强，数据维度变大，导致风险预测时间变长，成本变高。而RF算法是采用多棵决策树分类产生结果并以加法投票的方式得出最终结果。RF算法中单棵决策树每个节点的选择与分裂都是基于该节点随机选取的特征确定的，因此信用指标之间的自相关性会使决策树之间的选择与分裂规则相似；各决策树选择的相似性会使得以加法投票方式确定的最终分类结果呈现“一边倒”，这样会极大地降低分类准确度。因此，考虑到个人信用风险评估时数据维度及数据的预测能力，在传统随机森林模型的基础上加入XGBoost算法来对指标进行降维，剔除关系密切和对预测信用风险影响小的指标，并采用实际的数据集验证了模型的合理性和有效性，为个人信用风险评估提供更好的决策支持。

二、改进的随机森林模型建立

构建的改进的随机森林模型（即XGBoost-RF模型）如图1所示。第一阶段运用XGBoost算法进行特征选择，输出数据样本中的特征重要性柱状图，这样不仅能最直观地看到每个指标的特征重要性得分，而且能提升模型的解释性；此外，从中筛选出的影响较大的特征指标，也能为个人信用评估指标选择提供参考。第二阶段运用随机森林（RF）算法对第一阶段筛选出的指标进行分类。XGBoost算法是基于梯度提升树（GBDT）模型原理改进后的算法。与RF算法在特征选择时运用Gini指数计算节点不纯度不同的是，XGBoost是通过该特征每棵树中分裂次数的和计算的。与神经网络的“黑箱操作”相反，XGBoost所用决策树内在的可解释性降低了算法计算的复杂度，提升了整个模型的可解释性。可解释性也是信用评估的一个重要组成部分，因此将其用于对各个特征指标的重要性进行估计十分合适，一般重要性分数越高则该特征指标越重要，该特征指标在数据集中的贡献越大。RF算法是由LeoBreiman和AdeleCutler［17］提出的一种集成分类器，但它摒弃了单棵决策树容易产生过拟合现象的缺点，RF算法最终的分类决策fRF（x）由式（1）得出：fRF（x）=argmaxΣnk=1I（hk（x，θk）=Y）Y（1）其中，hk（x，θk）是单棵决策树分类器，是用CART算法构建的未剪枝的分类树，其中θk是服从独立同分布的随机变量，决定单棵树的生长过程；Y为目标变量，表示是否违约，在本文中用1（违约）和0（未违约）分别表示；I（•）表示满足括号中表达式的样本个数。式（1）为使用多数投票法来确定最终分类结果的表达式。对于随机森林算法中的单棵决策树，首先在每一节点随机选择m个特征，再从这m个特征中根据Gini指数最优分割选择最优特征进行该节点的分裂。Gini指数由式（2）得出：Gini（Q）=Σjj=1Pj（1-Pj）=1-Σjj=1Pj2（2）其中，Q为S个数据样本的集合；Pj为随机数据样本属于j类别的概率，近似值可用SjJS表示；J为数据集的类别总数，本文中J包括违约与未违约两类。通过求Gini（Q，F）的最小值得到Gini指数最优分割，Gini（Q，F）表达式如式（3）所示：Gini（Q，F）=SSjGini（Qj）+SSjGini（Q-j）（3）因此，使得Gini（Q，F）值最小的特征即为该节点应选择的最优特征。其中，Sj为属于j类别的样本个数，S-j为不属于j类别的样本个数，F为分裂特征。

三、数据选择与处理

本文采用著名的德国信用数据集（数据集网址为http：//archive.ics.uci.edu/）来验证模型的可行性和有效性。因为德国信用数据集的指标比较全面，对个人信用风险评估指标的构建具有借鉴意义；基于互联网的信贷也大多以此信用指标体系为根基，在其基础上进行细分补充。德国信用数据集是德国一银行记录使用信用卡的个人特征及违约与否的数据集，一共有1000个客户的基本信息，包含了700个好客户（客户信用良好，没有信用违约记录）和300个坏客户（客户信用较差，有违约记录）。每个客户的信息都包含24个属性指标，由7个离散型指标、13个连续型指标构成，其他4个指标未知，以及每个客户的类别，取“1”代表“好”客户，“0”代表“坏”客户。该数据集指标可分为个人指标、信用指标和经济指标三大类。个人指标主要是描述个人自然信息，包括婚姻状况、性别、年龄等信息，透过这些信息商业银行能够间接获悉申请人的还款意愿和还款能力；信用指标包括贷款信息、信用卡信息、历史信用信息等，从中可了解贷款申请人的信用风险、债务压力及其历史信用；经济指标包括贷款申请人的职位、工龄、收入等信息，是衡量贷款申请人还款能力的重要指标。而4个未知指标对信用分类预测能力非常小，因此将其作为无关指标剔除。

众所周知，中国自1980年开始征收个人所得税以来，个人所得税的征收始终不尽人意。究其原因，除税法宣传不够深入、税收制度不够完善、公民纳税意识淡薄之外，个人信用制度的阙如，是至关重要的因素。

经济学原理告诉人们：个人经济行为的最终目的，就是追求收益的最大化。当收益大于成本时，个人就会为追求收益而牺牲成本；反之，当成本大于收益时，个人就不会牺牲成本去追求收益。这是个人是否遵守税收法规的行为基础。

个人信用记录的作用，就在于对人选择行为时产生约束，加大违法行为被发现的概率。如果将违法处罚当成违法的“成本”，预期成本的加大，就会使企图偷税的人畏而止步。例如，某大学教授一月取得多处收入，其取得学校工薪收入1800元，取得夜校讲课收入600元，其取得某企业法律顾问费收入700元。按照现行征管办法，取得的学校工薪所得由学校代扣代缴，而在其他部门取得的收入均达不到起征点，只能靠教授主动向税务机关合并申报。此种方法在

理论上是可行的，但在现实生活中主动向税务机关合并申报的人并不多。可是，如果实行个人信用制度后，情况就大不一样了，其多处取得的收入将在个人信用记录上集中体现，一旦申报不实，将被税务机关处以重罚。试问在此制度下，有胆量去以身试法的人还会多吗？

要使个人信用制度发挥作用，应该建立一张覆盖全国的信息网，只有这样才能行之有效地遏制偷逃税行为的发生。例如，某人在福建省厦门市投资兴办一家企业，由于经营管理不善、投资失误、偷逃税收等原因，企业宣告破产，其所欠的国家税款因为破产资产不足而无法获得足额清偿。按照现行税收制度，其欠缴的税款只能挂账处理，无法追缴。在实行全国联网的个人信用制度后，此人如果再到别处投资时，工商机关将不再发给其执照，税务机关也将不再售给其发票，除非他立即补缴所欠的税款。有了这样的制度，纳税人就会珍惜自己的这张“经济信用身份证”。

利用个人信用制度，还可以评估企业，特别是个人独资企业和合伙企业的税务信用等级。这些企业要想在市场竞争中处于不败之地，不但要具有先进的管理水平和技术手段，还需要有良好的税务信用。新的征管模式变“管户制”为“管事制”，要求纳税人在履行纳税义务时做到自行计算、自行申报和自行填开缴款书缴纳税款（简称“三自”纳税）。“三自”纳税要顺利施行，纳税人必须要有较高的纳税意识，以及较完善的财务核算水平。利用个人信用制度建立企业税务信用等级，正好适应了征管改革的要求。

编者按：本论文主要从我国个人信用制度建立建设的现状；制约我国个人信用制度建设的主要因素；完善个人信用评估系统等进行讲述，包括了个人信用制度建设有比较好的政策环境、初步建立了个人信用中介机构,个人联合征信开始起步、个人资信评估工作逐步开展,开始为银行贷款决策提供参考、个人信用资料不完全,缺乏个人资产评估的基础数据、缺乏明确的个人信用记录等，具体资料请见：

摘要:为适应变化的市场环境,银行业积极转型,重新重视零售业务的战略意义。个人信用贷款,个人消费贷款在银行业务中占比增加,个人信用评估重要性凸显。本文试从我国个人信用制度建立的现状,制约我国现有个人信用制度建设的因素出发,探讨如何完善个人信用评估体系。

关键词:个人信用个人信用评估诚信信用中介

随着银行业的发展和人民生活水平的提高,个人和银行业联系越来越紧密,个人通过个人消费贷款和个人信用贷款与银行发生着直接的关系。银行业积极适应变化的市场环境,将零售业务提高到战略高度,个人信用体系的建立势在必行。同时,受金融危机的启示,一个适合的信用评估体系能够有效减少银行风险。

一、我国个人信用制度建立建设的现状

1.个人信用制度建设有比较好的政策环境

摘要：诚实信用原则是市场经济运行的基本原则，公民的个人信用度在经济交往中越来越重要。建立个人信用征信体系是维护交易安全、提高交易效率的重要举措。在建立个人信用征信制度的过程中，防止个人信用的不当使用侵犯公民隐私权成为必须关注的首要问题。本文指出针对我国现行个人信用征信隐私权保护现状，我们应当加快立法填补法律空白、明确个人征信制度中隐私权的具体保护措施，同时加强征信监管，建立完善的信用隐私保护法律体系。

关键词：个人信用征信隐私权立法保护

一、个人信用征信和隐私权保护基础理论

(一)个人信用征信的含义

个人信用征信，是指依法设立的个人信用征信机构对个人的信用信息进行采集、加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。个人信用征信体系包含四方面的主体：(1)个人信息主体：(2)提供信用信息者；(3)依法设立的信用征信机构：(4)个人信用信息的使用者。在这四方面主体中处于核心地位的是信用征信机构，方面它从信息提供者处收集个人信用信息，另一方面将整理加工后的个人信用信息以消费者报告的形式出售给信息使用者。

(二)个人信用征信与隐私权保护的冲突

在金融领域开展金融信息共享已经有了很长的历史，最初提供信息共享服务的征信机构与当今现代的征信局一样，都是本着“消除借贷中信息不对称”的目的而存在的。但不容忽视的是，信用信息共享除了可以解决信息不对称问题外，还对信贷效率、个人隐私和普惠金融具有重要的影响。各个国家的征信系统在数据内容、参与共享的行业机构、所有权结构、征信数据的管理法规等方面存在差异，这些差异会对信贷的供给效率，甚至信贷投放本身都会产生重要影响。

一、金融信息共享的理论与实践

1.理论。多项研究结果表明：由于信息的不充分，即使在竞争均衡的市场条件下，信贷市场仍然会出现信贷配给。由于信息不对称，银行必须通过信贷价格（利率）和信贷配给相结合来实现收益的最大化。高利率虽然可以覆盖借款人的违约风险，但也易导致“逆向选择”，也就是说，高利率会吸引更多的从事高风险投资业务的借款人，或者迫使借款人去投资高风险高回报的业务。由此可见，价格机制本身并不能净化信贷市场。此外，在缺乏信息共享和违约惩戒机制情况下，一些借款人在获得贷款后选择拖欠或者赖账，因为他们仍可以从其他贷款机构获得贷款，这就是所谓的“道德风险”。银行由于信息不对称而必然要面对“逆向选择”与“道德风险”问题，也就不得不在授信中采取信贷配给的方式。征信局的出现就是为了解决信贷市场上“逆向选择”与“道德风险”问题，有助于：调整利率，对借款人进行风险定价；降低信贷的平均利率水平；减少信贷配给，扩大信贷发放；降低信贷拖欠与违约率。但是，由于征信结构会因共享信息的内容与共享参与行业机构的不同而存在很大差异性，不同征信结构所产生的效果也会存在差异性。因此，征信模式并不是单一的，征信模式的差异会对信贷范围和信贷组合的表现产生较大的影响。

2.实践。从世界各国的实践来看，征信结构的差异性主要表现在三个方面。第一：完整性征信（Full-File）与负面性征信（Negative-Only）负面性征信所采集的信息主要是个人的申请、破产记录、违约行为信息、60天或90天以上账款拖欠信息。完整性征信也会采集所有负面信息，但同时也采集个人的账户余额、账户类型、平均账龄、信贷额度、债务比率、拖欠记录（以30天以上为主，也有不足15天）、查询记录、分期还款剩余、放贷机构、账户核销/恢复比例、公共记录等。第二：全面征信（Comprehensive）与片面征信（Segmented）片面征信是仅在某一领域开展的信息共享，如银行间信贷信息的共享使用、消费零售商之间消费信用信息的共享使用等。而一个全面的征信系统则是将消费者在各领域信用记录全部收集进来，形成全面的个人信用档案；在小企业方面，会收集企业间赊销等交易记录信息和租赁信息等。第三：缴费行为全面征信（Com-prehensiveacrossObligations）与金融领域征信（RestrictedtoFinancialSec-torsOnly）缴费行为全面征信是指在金融领域开展金融机构间的信用信息共享，并收集非金融领域的支付信息（比如通讯缴费、公共事业缴费等）。金融领域征信可以被看作是片面征信的一种特殊形式，仅在金融机构间开展信息共享，基本不收集非金融支付信息。不同的征信结构具有不同的特性，会对宏观经济产生不同程度、不同效果的影响。PERC研究人员认为，全面、完整征信比其他征信结构更助于扩大对私营部门的信贷，提高信贷资产的质量，降低不良贷款率。

二、对金融发展和经济增长的宏观影响

由于征信体系会对信贷投放产生重要影响，在信息共享上存在的差异也会对信贷价格产生直接影响，对经济增长、收入分配、隐私保护和社会公平产生间接影响。从理论上看，金融就是调动储蓄资金投放到可以通过投资和促进居民消费来发展生产力的领域，通过稳定消费来降低商业周期的波动。信贷投放的模拟研究结果表明，扩大金融服务的覆盖面，对合理分配收入和扶贫具有积极作用。合理架构的征信体系可以直接或间接地对本国的经济产生重要影响，主要体现在三大方面：经济的增长和稳定性，信贷价格，以及收入分配。收入分配与贫困、社会公平等问题息息相关。

市场经济的本质是信用经济。在发达国家，信用是一个人立足的基础，而我国信用体系的发展远远滞后于经济发展水平，使得信用风险成为重要的经济风险之一。特别是在启动内需刺激消费的过程中，这一矛盾更为尖锐和突出。因此，尽快建立有中国特色的个人信用制度对经济的持续稳定发展起着至关重要的作用。

一、个人信用制度的涵义及其经济社会意义

个人信用制度是指能证明、解释和查验自然人资信而建立的一系列具有法律效力的文本资料和行事规则。具体而言，它应包括个人信用登记制度、个人信用评估制度、个人信用风险预警制度、个人信用风险管理制度和个人信用风险转嫁制度。有了较为完善的个人信用制度，银行就能根据客户信用的历史纪录、自我评估或请专业评估机构评估取得消费者的信用状况，确定客户的风险承受能力，然后予以决策，从而有效地防范或消除消费信贷风险。

个人信用制度实际上是一种社会机制，它结合了与信用相关的各种社会力量，共同促进信用体系的完善和发展，制约和惩罚失信行为，从而保障社会秩序和市场经济正常的运行和发展。可以说，市场经济就是建立在信用关系之上的经济，而现代金融业就是信用关系高度发展的产物。信用体系可以比作市场经济的神经，是经济交往主体之间的联系纽带。对于一个国家，只有它的信用管理体系比较健全，有信誉且公平的征信服务在全国普及时，才能保证以信用交易为主要交易手段的成熟市场经济的健康发展。因此，个人信用制度的建立与完善对于拉动需求、刺激经济增长、扩大我国市场规模、间接增加就业、防范交易风险、指导企业赊销、方便消费者等诸方面具有重大意义。总之，个人信用体系不仅是一个道德问题，同时又是一个经济问题、法律问题，对于一个管理国家事务的执政党和政府来讲，它又是一个非常重要的政治问题。

二、建立个人信用制度的必要性及制度保证

个人信用制度的建立对刺激消费扩大内需的作用是显而易见的。我国目前消费不旺的局面以及消费信贷发展缓慢的原因之一就在于我们尚未建立起完善的个人信用制度，导致了在消费信贷领域存在的信息非对称状况。由于银行同贷款客户之间存在信息非对称，于是拥有不真实或较少信息的银行就会倾向于做出错误选择即逆向选择。具体而言就是我国银行无法通过公用信用体系获得客户个人信用报告，银行为避免做出错误决策而不得不严格审贷，直接造成了信贷效率低下，人力和物力资源的浪费和低效使用。个人信用体系的缺位导致了银行获取信息的高成本并最终由消费者承担过高的信贷价格（贷款利率），这是目前制约我国消费信贷发展的重要因素之一。

摘要：市场经济是建立在信用基础上的信用经济。建立完善的社会主义市场经济的核心是建立健全规范的社会信用体系。完善规范的社会信用体系的建立，其前提是建立完善规范的个人信用体系。

市场经济是建立在信用基础上的信用经济。建立完善的社会主义市场经济的核心是建立健全规范的社会信用体系。完善规范的社会信用体系的建立，其前提是建立完善规范的个人信用体系。所谓个人信用体系，即个人信用制度，是指个人通过信用方式获得支付能力而进行的一种消费投资和经营的制度体系，它使个人不仅单纯根据劳动报酬进行支付，而且也可通过信用方式获得支付能力。在发达国家，个人信用制度已经有150年的历史。在我国，由于个人信用制度缺失，个人信息无法评估，导致各家银行的消费信贷踯躅不前，目前仍不足银行贷款总额的3％。个人信用制度的空白对消费者信贷业务的发展形成“瓶颈”制约。一方面，我国银行无法通过个人信用体系高效准确获得个人信用报告，其惟一的选择就是进行严格的信用审查，不可避免地对信誉良好的资金需求者也进行了不必要的资信审查，造成资源的浪费和低效使用，银行信息获得的高成本被转嫁到消费信贷者身上，从而使消费信贷资金价格偏高，从而制约消费信贷的发展；另一方面，作为资金需求的消费者面对繁琐的贷款手续，近乎苛刻的贷款条件，以及种种担保、抵押、保险、审核而“望贷”兴叹。个人信用体系的缺乏，不仅仅制约了消费信贷业务，而且影响了个人金融业务的整体开展，建立完善的个人信用体系是当务之急。

（一）建立个人资信登记体系

金融机构发放个人贷款前，需要查询了解借款人的资信状况，按照这个要求，资信登记的内容应该包含：个人身份信息；投资及经营活动信息（包括买卖股票、债券、收藏品、商业经营等）；商业信用记录信息（包括银行贷款、偿还记录、个人信用卡信息等记录）；社会公共信息记录（个人收入及缴纳个人所得税信息、个人保险信息、个人养老积金、失业保险金、个人住房公积金、个人房产等信息）；影响个人信用状况的其他信息（包括涉及民事、刑事、行政诉讼和行政处罚的特别记录，即违反工商、税务、公安行政法规，恶意逃债、偷逃税费、欺诈行为等民事处罚和刑事犯罪信息）。

实行个人信用密码制。公安部门对个人身份证实现惟一化，在目前公民身份证编码系统的基础上，可考虑实行IC卡身份证，借此进行个人信用的实码制，即将可证明、解释和验查的个人信用资料锁定在一个固定的编码上，个人所有必要的资料都可存在该编码下。在个人需要向相关者提供自己信用情况时，只要出示个人的信用实码，对方就可以查询到所需的资料。

建立个人信用账户。所谓个人信用账户，就是居民个人在银行储蓄实名制的基础上开立的综合性信用账户。这个账户以IC卡身份证的名字为准，按身份证编码一人一号，依托于高度发达的电子信息网络系统，将个人的一切资金往来置于这一基本账户下，统一管理个人的资产、负债业务，为个人提供所需的一切金融服务。实施IC卡多功能网络身份证后，每个人的个人资产信用情况都被适时地一一记录在一张惟一的加密过的IC卡上和相应的数据库中。全国各地银行可以随时调阅这个人的资信情况。在具体操作上，应把个人的收入（含工薪收入）从现金交易逐步通过转账记人其个人信用卡账户，而银行个人信用卡开户又必须以其个人终生惟一的信用号码为依据。