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上世纪90年代中后期，中国金融业面临非常严峻的形势，由于信用文化缺失，大量不良贷款困扰银行业的改革与发展。为实现金融机构间借款人的信息共享，防范潜在的信贷风险，中国人民银行从1992年试点建立贷款证制度开始，于1997年建成银行信贷登记咨询系统(企业征信系统前身)，于2005年、2006年建成征信体系的基础设施——全国集中统一的个人和企业信用信息基础数据库(以下简称征信系统)。2013年3月15日施行的《征信业管理条例》，明确了征信系统是国家金融信用信息基础数据库的定位。今天，征信系统的征信服务能力显著提高，在社会经济生活中得到广泛应用，并且已成为世界规模最大、收录人数最多、收集信息全面、覆盖范围和使用广泛的信用信息基础数据库。基本上为国内每一个有信用活动的企业和个人建立了信用档案，全面、客观地记录个人和企业在银行借债还钱、遵守合同和遵纪守法的情况。
一、系统总体架构
企业征信系统采取“统一规划、分步实施”的原则进行全国集中式数据中心模式建设，通过数据采集、贷款卡管理、信息服务、业务管理、产品加工、系统维护管理、异议处理、接口等功能实现系统的高效运行并对外提供服务。
1．系统业务架构。企业征信系统作为一个信用信息共享系统，主要由金融机构和从事信贷业务的非金融机构报送企业信息主体经济意义上的信用交易信息。另外，还从政府部门、司法机关、公用事业单位等数据源采集对反映企业信用状况有直接、明确影响的非信用交易信息，充分揭示企业的信用状况。主要为经济活动中的授信机构或投资人管理信用风险提供征信服务，政府部门、司法机关也可以依法查询企业征信系统。
企业征信系统通过采集借款人基本信息和信贷业务信息，并提供人民银行分支机构在向借款人发放贷款卡的过程中收集借款人的基本信息和财务信息，对信息进行校验、加工、匹配整合后形成各种以信用报告为核心的多元化征信产品。通过全国300多个省会(首府)城市、地级城市人民银行分支机构建立的数据接入点，遍布全国各地的金融机构网点的30多万个信息查询端口，以Web方式提供给各机构查询使用，为各机构加强风险管理提供信用信息支持。信息主体即企业可以查询自己的信用报告，并对报告中的信息提出异议。系统业务架构如图1所示。
图1 系统业务架构图
2．系统技术架构。企业征信系统包括21个子系统，目前系统实现了增量信贷信息T+1采集与更新，7x24小时提供秒级信用报告查询服务。系统从应用层面上分为渠道层、接入层、应用与服务层、公共组件层和持久层。渠道层主要是统一管理系统外部接入渠道，以富客户端模式提供给各机构丰富的操作界面或API接口，包括电子邮件客户端、个人浏览器、客服客户端、人行分支行内网浏览器、征信中心内网浏览器和授信机构数据报送／查询客户端；接入层统一管理系统外部接入组件，包括Web接入方式和FTE／MQ／MT接入方式；应用与服务层是系统的核心业务处理层，包括查询和信息服务子系统、数据加工服务和应用子系统、运行管理子系统和统计分析子系统等；公共组件层主要职责是系统公共技术组件的统一管理；持久层主要包括应用和技术组件运行所需的底层数据存储和服务。系统技术架构如图2所示。
图2 系统技术架构图
二、关键技术特点
企业征信系统在统一数据采集标准、海量数据处理、标准化流程、应用层次化等方面具有鲜明的特点，体现了技术应用的先进性。
1．基于系统数据接口规范实现不同数据源信息统一的数据采集标准。企业征信系统从不同机构采集基本信息、信贷信息和非银行信息等，采集对象众多包括银行、国家机关、公共事业单位等机构用户1900多家，采集种类复杂包括银行11类，非银行13类。由于各数据报送机构信息的内容、标准干差万别，缺乏统一的数据标准。我们根据企业征信业务特点，制订了企业征信系统数据接口规范，统一规范了数据格式，实现数据模型的标准化；企业接口按对象建模方式，具有良好的层次化结构表达能力，有助于复杂的业务对象及业务对象之间的关系表达。接口规范设计了17类报文，209条校验规则，提升了信贷业务和公共信息采集的扩展性和灵活性。
2．基于海量数据并行处理实现系统批量实时入库。企业征信业务复杂，业务时间跨度大，因此系统引入海量数据并行处理设计思想，通过在数据库中为每一路加载创建单独的临时区、公用正式区和错误表，将不同金融机构的数据装载在不同的临时区，同时进行数据校验和入库。根据企业征信报文接口规范，企业征信报文纪录校验必须根据业务发生日期分期进行校验。因此报文加载子系统在报文校验时根据业务发生日期进行排序，然后循环取每个业务发生日期的数据，按照接口规范的校验规则进行校验。目前企业征信接口规范中必须在数据库中实现的校验规则总共有56条，每条校验规则最少是通过1条sql语句实现，因此如果业务发生日期较多则加载速度就随之降低。基于以业务需求为驱动力，遵循数据接口规范、校验规则和业务发生日期进行校验的前提下，通过海量数据并行处理实现了系统加载效率和资源使用率的提高，实现了不同数据源信息的T+1采集、批量逻辑校验并加载入库，全部数据次日更新。
3．基于企业征信数据标准化流程全面提升数据质量。企业征信系统针对数据的完整性、及时性和准确性三个方面，建立了企业征信数据在采集、加载、匹配、分析、清理的标准化流程，将数据质量奖惩范围进一步扩大到所有接入机构。在企业和个人征信系统数据量年均增长25％、19％的基础上，实现企业系统全部数据次日更新。采取企业征信系统和数据报送机构现场两端核对、现场核查、量化考评、定点监测、接口程序测试验收等手段对数据质量进行把控。同时还建立了激励约束机制，通过对商业银行数据质量进行评分、异议数量与查询量占比情况客观体现数据质量。针对信贷业务数据的突出问题，如对贷款、贸易融资、票据贴现和银行承兑汇票四类信贷业务中还款信息、结清信息、五级分类调整或展期信息迟报漏报问题，进行了专项治理，分析核实涉及400多家机构55万笔错误数据，其中全国行12.4万笔。针对保理、垫款业务余额变化日期报送不准确的问题进行整改，目前涉及的7家全国性银行均已完成对此类问题的整改。
4．基于规则树的引用提高系统可重用性。在企业征信数据处理平台开发过程中，大胆引入规则树的模式，将复杂的业务逻辑细化为逐条业务规则。采用规则库进行管理，规则树进行配置，大大提高了业务规则之间的可重用性，同时降低了相互之间的耦合度，提高了灵活性。
5．基于应用层次化降低系统藕合度。企业征信系统建设时，按照层次化的思想进行分层构建，将系统划分为渠道层、接入层、应用与服务层、公共组件层和持久层。通过应用架构分层实现组件的逻辑分离，通过层次结构体系降低系统的复杂性和组件间的依赖关系，保证了系统更易维护和灵活可扩展。
三、系统应用成效
企业征信系统截至2015年5月底，企业征信系统服务的机构用户1955家，实现对金融领域信用信息的广泛覆盖。收录企业及其他组织近2075.1万户，企业信用报告日均查询量近27万次，查询量峰值每小时9.7万笔，在线查询用户数每天接近1万户。
一是为企业节约了融资成本，创造了更多的融资机会，促进了信贷市场发展和宏观经济发展。
二是企业征信系统已经在金融机构信用风险管理中广泛应用，帮助金融机构预警潜在风险，进行债务催收。提高了信贷审批效率和融资便利性，降低了信贷市场的信息不对称，提高了信贷资产的质量和数量，促进宏观经济增长。清华大学中国与世界经济研究中心2014年公布了《征信系统对中国经济和社会影响研究》的结论。研究表明：与没有征信系统的情况相比，征信系统在2012年拉动了约0.33个百分点的GDP增长，对促进GDP的增长具有重要作用；征信系统促进小微企业贷款增长效果显著，促进小微企业贷款增加额占比近三成。
三是企业征信系统可以为宏观金融政策的制订和执行提供支持、参考。企业征信系统收集了企业的信贷记录，通过汇总这些信贷记录，能够反映整个经济和国计民生发展状况，可以掌握和分析国民的贷款结构、消费趋势。不同地区各个行业、各类企业、甚至各个企业的发展水平、经营状况等动态的信息资料，能够为各级决策机构制订相关政策提供信息参考。
四是企业征信系统在特大经济案件调查、维护金融秩序方面发挥了独特作用。在“普马”案件调查中，运用企业征信系统迅速查出了“普马”系分布在19省(市)28个城市的50多户关联企业，查明其分布在国有、股份制商业银行和信用社等13家金融机构的贷款共约10.8亿元。除了独特的关联企业查询功能，企业征信系统中的异地信息也为调查反洗钱犯罪提供了破案线索。2008年第1季度，浙江嵊州支行在利用系统监测分析信贷资金运行情况时，发现某公司在短短92天时间内，从异地金融机构连续办理贴现196笔，累计贴现金额1.9亿元，远远超过主营业务收入。在对系统数据初步核实的基础上，当地征信处及时将情况向反洗钱部门反映，为其侦查案件提供了线索。
五是提升了我国的信用信息指数，改善了我国信用环境。由于征信系统的建成运行，世界银行在其发布的《2007全球营商环境报告》指出，我国的信用信息指数由3升到4；由于2013年《征信业管理条例》的出台，《2014全球营商环境报告》指出，我国的信用信息指数由4升到5。这一国际化指数的不断上升，反映了我国信用体系日益健全、授信决策更为便利以及我国信用信息环境不断改善。
企业征信系统经过10年建设历程，系统服务能力显著提高，应用广泛、成效显著，已成为我国金融、经济领域重要的基础设施。系统推动了信贷市场又好又快发展，在促进金融交易、降低金融风险、提升社会信用意识、促进全社会信用体系建设等方面发挥了重要作用。
（文章来源：《金融电子化》杂志）
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