2025年10月13日至14日，第十三屆世界個(gè)人征信大會(huì)在墨西哥坎昆舉行。會(huì)議主題是“全球征信圖景 ：探索人工智能驅(qū)動(dòng)的未來(lái)”。

國(guó)際征信委員會(huì)（ICCR）代表介紹了委員會(huì)撰寫的報(bào)告《公共征信機(jī)構(gòu)角色的演變：發(fā)揮的作用及其與私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)的互補(bǔ)》。

過(guò)去十年，隨著監(jiān)管環(huán)境變化和技術(shù)創(chuàng)新加速，公共征信系統(tǒng)的職能不斷拓展，但其適應(yīng)征信行業(yè)變化和提供全方位服務(wù)的能力仍有待提高。

一是由于金融監(jiān)管范疇向宏觀審慎監(jiān)管延伸，需要更精細(xì)、更全面的信用信息，部分國(guó)家通過(guò)降低或取消給公共征信機(jī)構(gòu)報(bào)送貸款的最低門檻，擴(kuò)大對(duì)受監(jiān)管金融機(jī)構(gòu)的覆蓋。

二是為彌補(bǔ)私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)可能存在的市場(chǎng)失靈，一些國(guó)家開(kāi)始建立或第十三屆世界個(gè)人征信大會(huì)會(huì)議內(nèi)容綜述完善公共征信機(jī)構(gòu)。

三是技術(shù)創(chuàng)新和大數(shù)據(jù)應(yīng)用極大地降低了信用信息的采集、整合與分析成本，越來(lái)越多機(jī)構(gòu)依賴替代數(shù)據(jù)獲取見(jiàn)解、做出決策。

在上述背景下，公共征信機(jī)構(gòu)的職能范圍與服務(wù)覆蓋面持續(xù)擴(kuò)大，收集信息的廣度與深度也不斷拓展。由于其通常不提供信用評(píng)分、信貸組合管理等增值服務(wù)，公共征信機(jī)構(gòu)在有效支持金融市場(chǎng)深度發(fā)展方面仍存在一定局限，需要與私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)協(xié)作來(lái)夯實(shí)金融基礎(chǔ)設(shè)施，提升數(shù)據(jù)要素整合與服務(wù)效能。

關(guān)于公共征信系統(tǒng)與私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)間協(xié)作的主要觀點(diǎn)

會(huì)議探討了公共征信機(jī)構(gòu)的作用、面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)、與私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)之間的互動(dòng)模式，并就兩者如何協(xié)同合作、進(jìn)行良性競(jìng)爭(zhēng)以加強(qiáng)征信系統(tǒng)提出了政策建議和指引。

一是公共征信系統(tǒng)與私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)間的協(xié)作被視為是必要的。會(huì)上僅16%參與者因二者職責(zé)不同而對(duì)協(xié)作持否定態(tài)度，沒(méi)有人以兩者存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系為由反對(duì)協(xié)作。

二是兩類征信機(jī)構(gòu)協(xié)作的風(fēng)險(xiǎn)主要在于四方面：數(shù)據(jù)安全與隱私、監(jiān)管與合規(guī)、利益協(xié)調(diào)（如雙方因戰(zhàn)略目標(biāo)不一致導(dǎo)致信任缺失或協(xié)作意愿不足）、運(yùn)營(yíng)與實(shí)施（如協(xié)作成本過(guò)高、數(shù)據(jù)質(zhì)量差異較大）。

三是當(dāng)前兩類機(jī)構(gòu)協(xié)作缺乏有效機(jī)制，國(guó)際征信委員會(huì)建議，政府提供資本與戰(zhàn)略支持，建立清晰的監(jiān)管框架與指導(dǎo)方針，明確公共與私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)各自的職責(zé)；兩類機(jī)構(gòu)間應(yīng)基于誠(chéng)信與信任建立協(xié)作關(guān)系，避免不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)。

未來(lái)五年信貸審批發(fā)展主要趨勢(shì)

益博睿參會(huì)代表圍繞未來(lái)五年信貸審批的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了演講，分享了2025年益博睿對(duì)10國(guó)信貸審批與欺詐風(fēng)險(xiǎn)專家開(kāi)展的問(wèn)卷/訪談?wù){(diào)研結(jié)果，主要觀點(diǎn)如下：

一是人工智能（AI）將驅(qū)動(dòng)信貸審批邁向自動(dòng)化與智能化新階段。人工智能應(yīng)用將不再局限于作為輔助工具，智能體AI將代表客戶完成產(chǎn)品比較、自動(dòng)填表、身份驗(yàn)證、條款協(xié)商等復(fù)雜任務(wù)，提升貸款審批效率。人工智能將用于審批標(biāo)準(zhǔn)化、小額度貸款，而高價(jià)值、高風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜信貸業(yè)務(wù)仍將由專業(yè)人員進(jìn)行深度分析和最終決策。

二是替代數(shù)據(jù)將成為提升信貸決策精準(zhǔn)度與推動(dòng)普惠金融的核心驅(qū)動(dòng)力，征信機(jī)構(gòu)需加快從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)向數(shù)據(jù)整合平臺(tái)轉(zhuǎn)型的步伐，提升實(shí)時(shí)整合、處理多來(lái)源數(shù)據(jù)的能力，提供標(biāo)準(zhǔn)化、可驗(yàn)證的數(shù)據(jù)服務(wù)。預(yù)計(jì)到2030年，網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)、物流信息及公共部門的福利和救濟(jì)金發(fā)放數(shù)據(jù)將成為使用量增長(zhǎng)最多的替代數(shù)據(jù)類別。合成數(shù)據(jù)已被應(yīng)用于服務(wù)信用白戶、強(qiáng)化欺詐識(shí)別與優(yōu)化貸后管理等領(lǐng)域，67%的金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃采用其降低數(shù)據(jù)的固有偏見(jiàn)。

三是金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)模式側(cè)重于外部合作與外包策略。為控制成本、適應(yīng)監(jiān)管并提升業(yè)務(wù)拓展能力，金融機(jī)構(gòu)傾向于保留戰(zhàn)略制定、高價(jià)值貸款決策及客戶投訴處理等核心職能，而將數(shù)據(jù)收集、云技術(shù)開(kāi)發(fā)、反欺詐、信貸審批模型開(kāi)發(fā)等工作外包。

四是借款人期望獲得即時(shí)響應(yīng)、易于理解的定制化信貸服務(wù)。大多數(shù)受訪者認(rèn)為貸款將從獨(dú)立金融產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)榍度肷虡I(yè)流程的模式，且無(wú)抵押貸款的數(shù)字化進(jìn)程將快于抵押貸款。

未來(lái)五年，金融服務(wù)領(lǐng)域?qū)⒚媾R以下挑戰(zhàn)：一是數(shù)字原住民重視速度，但缺乏金融知識(shí)。二是系統(tǒng)過(guò)時(shí)、人工流程及數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題導(dǎo)致信貸審批效率低，并造成邊緣群體被排斥。三是數(shù)據(jù)整合能力不足限制風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，84%受訪者強(qiáng)調(diào)征信機(jī)構(gòu)需納入替代數(shù)據(jù)保持競(jìng)爭(zhēng)力。四是欺詐手段日益復(fù)雜，隱蔽性逐漸增強(qiáng)。五是監(jiān)管與風(fēng)險(xiǎn)管理重要性凸顯，透明度、公平性及數(shù)據(jù)隱私成為人工智能平臺(tái)設(shè)計(jì)的核心要素。

為應(yīng)對(duì)以上挑戰(zhàn)，益博睿建議金融領(lǐng)域機(jī)構(gòu)聚焦以下方面：加強(qiáng)信貸產(chǎn)品普及和信用理念重構(gòu)；提升數(shù)據(jù)獲取、整合能力；打造支持模塊化服務(wù)與快速集成的云原生平臺(tái)；建立合作伙伴關(guān)系，以獲取基礎(chǔ)設(shè)施與創(chuàng)新資源；融合生物識(shí)別，強(qiáng)化數(shù)字身份；加強(qiáng)對(duì)異常數(shù)據(jù)的監(jiān)督與治理。

信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型面臨轉(zhuǎn)型升級(jí)

墨西哥金融科技公司拉皮卡德（RappiCard）代表介紹了該公司開(kāi)發(fā)和測(cè)試新型信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的有關(guān)情況。

隨著經(jīng)濟(jì)周期變化和競(jìng)爭(zhēng)加劇，當(dāng)前信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型顯露出明顯不足。大量人群未被傳統(tǒng)征信體系覆蓋，特別是在發(fā)展中國(guó)家。例如，墨西哥約63%的成年人沒(méi)有正規(guī)的信用賬戶。而且，傳統(tǒng)模型難以處理復(fù)雜數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)維度單一，預(yù)測(cè)能力十分有限。

為解決以上問(wèn)題，拉皮卡德公司開(kāi)發(fā)了新型信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，其優(yōu)勢(shì)在于：一是借助嵌入式金融和替代數(shù)據(jù)，構(gòu)建借款人全面視圖，增強(qiáng)模型預(yù)測(cè)性。二是運(yùn)用先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，支持處理大規(guī)模、多維度數(shù)據(jù)集，能夠精準(zhǔn)識(shí)別數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)聯(lián)與交互影響。測(cè)試結(jié)果顯示，新模型顯著降低了長(zhǎng)期累計(jì)違約率（有信用歷史的人群降低約30%，信用白戶降低約40%），同時(shí)保持了批準(zhǔn)率與信用額度的穩(wěn)定。

全球征信業(yè)觀察與展望

世行新版營(yíng)商環(huán)境成熟度首次評(píng)估情況

2003年至2020年，世界銀行連續(xù)17年對(duì)全球190多個(gè)經(jīng)濟(jì)體的營(yíng)商環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)。2021年至2023年期間，世行修訂完善了原評(píng)估框架，形成了新版營(yíng)商環(huán)境成熟度評(píng)估體系（BusinessReady，簡(jiǎn)稱B-READY），新增了對(duì)公共服務(wù)質(zhì)量、法規(guī)實(shí)際執(zhí)行情況的數(shù)據(jù)收集和分析。

2024年，新版營(yíng)商環(huán)境成熟度首次試評(píng)估共收集了50個(gè)經(jīng)濟(jì)體的數(shù)據(jù)。整體看，大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體在各評(píng)估維度上均有改進(jìn)空間。而經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度并非良好營(yíng)商環(huán)境的硬性條件，例如，越南、格魯吉亞、哥倫比亞和盧旺達(dá)等發(fā)展中國(guó)家在評(píng)估中表現(xiàn)突出。此外，各經(jīng)濟(jì)體的公共服務(wù)平均得分遠(yuǎn)低于其監(jiān)管框架得分，反映出許多經(jīng)濟(jì)體更擅長(zhǎng)制定法規(guī)，在提供優(yōu)質(zhì)公共服務(wù)方面存在短板。

征信方面，世界銀行向各經(jīng)濟(jì)體的所有征信機(jī)構(gòu)（含公共征信系統(tǒng)與市場(chǎng)化機(jī)構(gòu)）發(fā)放了問(wèn)卷，但最終評(píng)估報(bào)告僅采用了一經(jīng)濟(jì)體中覆蓋人口最多的征信機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)。主要發(fā)現(xiàn)如下：一是92%的經(jīng)濟(jì)體建有征信機(jī)構(gòu)，但僅20%的經(jīng)濟(jì)體收集、共享替代數(shù)據(jù)；二是37%的經(jīng)濟(jì)體實(shí)現(xiàn)了跨境信用信息共享；三是僅26%的經(jīng)濟(jì)體的征信機(jī)構(gòu)使用技術(shù)報(bào)告代碼來(lái)標(biāo)識(shí)信用報(bào)告中的危機(jī)相關(guān)數(shù)據(jù)；四是低收入經(jīng)濟(jì)體中71%的征信機(jī)構(gòu)提供信用評(píng)分，而高收入經(jīng)濟(jì)體中僅有56%的征信機(jī)構(gòu)提供信用評(píng)分。

2025年，營(yíng)商環(huán)境成熟度評(píng)估覆蓋擴(kuò)展至102個(gè)經(jīng)濟(jì)體，報(bào)告將于近期發(fā)布。2026年，評(píng)估范圍擬擴(kuò)展至超過(guò)160個(gè)經(jīng)濟(jì)體。

亞太地區(qū)征信業(yè)發(fā)展情況

亞太中東征信協(xié)會(huì)代表介紹了亞洲地區(qū)征信市場(chǎng)基本情況。

得益于中產(chǎn)階級(jí)人數(shù)增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新，亞洲金融服務(wù)和電子商務(wù)均呈現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭，經(jīng)濟(jì)發(fā)展保持良好態(tài)勢(shì)，征信市場(chǎng)呈現(xiàn)出以下特征。

一是所有亞洲國(guó)家都建立了公共征信系統(tǒng)或私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)，兩類機(jī)構(gòu)之間的互動(dòng)模式不盡相同。各國(guó)均已立法規(guī)范征信機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)報(bào)送，但征信數(shù)據(jù)收集的深度和廣度仍然有限，且因法規(guī)修訂流程復(fù)雜，監(jiān)管對(duì)征信市場(chǎng)變化的響應(yīng)相對(duì)滯后。各國(guó)對(duì)征信機(jī)構(gòu)推動(dòng)創(chuàng)新與普惠金融作用的認(rèn)知日益增強(qiáng)，市場(chǎng)開(kāi)放度增加，征信機(jī)構(gòu)趨向于采集更廣泛、更深入的數(shù)據(jù)，并通過(guò)產(chǎn)品創(chuàng)新支持信貸獲取。與此同時(shí)，部分國(guó)家正建設(shè)集中的數(shù)據(jù)中心，其運(yùn)營(yíng)成效將取決于數(shù)據(jù)獲取和匹配能力。

二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)征信行業(yè)發(fā)生重大變革。全面共享正面和負(fù)面信息已成主流，征信行業(yè)發(fā)展聚焦提高數(shù)據(jù)處理速度、質(zhì)量與準(zhǔn)確性以及消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)。金融科技公司和電子商務(wù)公司等新型數(shù)據(jù)服務(wù)商不斷涌現(xiàn)，與征信機(jī)構(gòu)間的合作日益深化，推動(dòng)了先買后付（BNPL）信貸等替代數(shù)據(jù)的生成與應(yīng)用。為適應(yīng)這一趨勢(shì)，監(jiān)管框架正逐步將新型數(shù)據(jù)服務(wù)商納入其中，部分國(guó)家正建立替代數(shù)據(jù)庫(kù)（如電信數(shù)據(jù)），以豐富信用評(píng)估的維度。

三是征信機(jī)構(gòu)將持續(xù)引入新技術(shù)以改進(jìn)數(shù)據(jù)治理和服務(wù)模式，賦能消費(fèi)者利用手機(jī)在線查詢和管理自身信用報(bào)告。金融機(jī)構(gòu)及其他企業(yè)將引入征信機(jī)構(gòu)的信用評(píng)分和數(shù)據(jù)分析能力，借助信用數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶身份驗(yàn)證和反欺詐預(yù)防，并建立專門的欺詐數(shù)據(jù)庫(kù)。

歐亞地區(qū)征信業(yè)發(fā)展情況

歐亞信用信息提供商協(xié)會(huì)（ACIPE）代表介紹了協(xié)會(huì)概況和三家歐亞地區(qū)主要征信機(jī)構(gòu)。

一是土耳其信用局（KKB）。該機(jī)構(gòu)成立于1995年，除傳統(tǒng)征信服務(wù)外，還提供信用評(píng)分、支票服務(wù)、身份驗(yàn)證、反欺詐等增值服務(wù)。年處理征信報(bào)告查詢量達(dá)80億次，響應(yīng)時(shí)間為0.1秒。目前正在建設(shè)數(shù)據(jù)中心，以利用包括社區(qū)云、公有云、私有云的云環(huán)境，為行業(yè)提供安全可靠的基礎(chǔ)設(shè)施。

二是哈薩克斯坦第一征信局（FCBK）。該機(jī)構(gòu)已有二十余年的運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，目前接入了1300家報(bào)數(shù)機(jī)構(gòu)，年均個(gè)人信用報(bào)告查詢量為100萬(wàn)次，信用報(bào)告生成時(shí)間在0.6—0.9秒。當(dāng)前重點(diǎn)是應(yīng)用生物識(shí)別與數(shù)字技術(shù)。

三是阿塞拜疆信用局（AKB）。該機(jī)構(gòu)擁有281家商業(yè)伙伴，目前提供評(píng)分、分析、推送服務(wù)以及整合公用事業(yè)繳費(fèi)等替代數(shù)據(jù)的報(bào)告等45項(xiàng)服務(wù)，每月處理超2500萬(wàn)筆信貸交易。

非洲地區(qū)征信業(yè)發(fā)展情況

非洲信用信息共享協(xié)會(huì)（ACISA）代表介紹了非洲地區(qū)征信業(yè)發(fā)展情況。

1.非洲宏觀經(jīng)濟(jì)背景

非洲有14.8億人口，年輕群體占比多，25歲以下人口占60%。城市化加速和非洲大陸自由貿(mào)易區(qū)的建立推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但正規(guī)金融服務(wù)覆蓋仍顯不足。撒哈拉以南非洲僅43%的成年人和20%的中小企業(yè)使用正規(guī)金融機(jī)構(gòu)；貸款利率普遍處于15%—30%的高位區(qū)間。

2.非洲征信體系快速建設(shè)但面臨發(fā)展困境

近20年來(lái)，在世界銀行等國(guó)際機(jī)構(gòu)的推動(dòng)下，非洲征信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得了顯著進(jìn)展。目前，有24個(gè)國(guó)家（約占44%）建立了由央行運(yùn)營(yíng)的公共征信系統(tǒng)，其余國(guó)家由私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)提供征信服務(wù)。

南非、尼日利亞、肯尼亞、加納及法語(yǔ)西非國(guó)家共同體的征信體系建設(shè)相對(duì)成熟。征信機(jī)構(gòu)從電信公司、公用事業(yè)提供商和互聯(lián)網(wǎng)貸款平臺(tái)采集替代數(shù)據(jù)，提供信用監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)和分析服務(wù)、身份驗(yàn)證和欺詐解決方案等增值服務(wù)。有效的征信體系能顯著改善信貸環(huán)境，提升金融系統(tǒng)的透明度與效率，以尼日利亞為例，其銀行業(yè)不良貸款率已從2016年的15%持續(xù)降至2024年的3.9%。

非洲征信體系發(fā)展仍面臨諸多困境。一是大量人口與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)游離于正規(guī)金融體系之外，無(wú)法被征信機(jī)構(gòu)所覆蓋，大多數(shù)國(guó)家僅有約20%—25%的成年人被覆蓋。二是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，且普遍缺乏統(tǒng)一的唯一身份標(biāo)識(shí)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)匹配困難，制約了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精確性與產(chǎn)品創(chuàng)新。三是各國(guó)監(jiān)管框架不一，阻礙跨境數(shù)據(jù)流動(dòng)；基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、通貨膨脹等因素推高了征信體系的運(yùn)營(yíng)成本。四是消費(fèi)者對(duì)自身信用權(quán)利及信用報(bào)告獲取方式認(rèn)知不足。

非洲信用信息共享協(xié)會(huì)代表就本地區(qū)的征信業(yè)發(fā)展提出了相關(guān)建議：一是深化數(shù)據(jù)創(chuàng)新。廣泛整合電信記錄、公用事業(yè)繳費(fèi)、數(shù)字錢包交易、租金支付等替代數(shù)據(jù)。二是加快技術(shù)融合與應(yīng)用。使用人工智能與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)性更強(qiáng)的信用評(píng)分模型，探索區(qū)塊鏈技術(shù)在提升數(shù)據(jù)安全與透明度方面的應(yīng)用。三是構(gòu)建協(xié)作生態(tài)，推動(dòng)區(qū)域一體化。強(qiáng)化監(jiān)管機(jī)構(gòu)、征信機(jī)構(gòu)、金融科技公司及國(guó)際開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)之間的合作，共同開(kāi)發(fā)適合本地市場(chǎng)的解決方案。四是依托非洲大陸自由貿(mào)易區(qū)，建立區(qū)域性信用數(shù)據(jù)交換平臺(tái)，促進(jìn)跨境貿(mào)易融資，提升流動(dòng)人員的信用記錄便攜性。

拉美農(nóng)業(yè)征信局發(fā)展情況

巴西征信協(xié)會(huì)（ANBC）代表介紹了巴西農(nóng)業(yè)征信局發(fā)展情況。

1.巴西農(nóng)業(yè)信貸市場(chǎng)情況

巴西是世界上最大的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)國(guó)之一，其農(nóng)業(yè)部門占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的23.2%。巴西農(nóng)業(yè)信貸市場(chǎng)規(guī)模龐大，農(nóng)業(yè)信貸需求持續(xù)增長(zhǎng)。

巴西有500萬(wàn)活躍農(nóng)民，其中，80%的農(nóng)民缺少資金支持，大部分農(nóng)民未使用現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)設(shè)備，農(nóng)業(yè)GDP的分布也高度集中，2%的農(nóng)場(chǎng)貢獻(xiàn)了全國(guó)農(nóng)業(yè)GDP的71%。巴西農(nóng)業(yè)面臨信用環(huán)境惡化和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)加劇的困境，從2023年第四季度到2024年第四季度，農(nóng)民平均信用評(píng)分同比下降8分，違約率從6.8%攀升至7.6%，債務(wù)重組案例同比激增345%。

2.巴西農(nóng)業(yè)征信局?jǐn)?shù)據(jù)共享機(jī)制

為進(jìn)一步改善農(nóng)業(yè)信貸審批流程，防范違約風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建更包容、更高效的現(xiàn)代化農(nóng)村信貸體系，巴西組建了農(nóng)業(yè)征信局，通過(guò)整合替代數(shù)據(jù)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享。農(nóng)業(yè)征信局由公共和私營(yíng)部門合作共建，公共部門包括央行、農(nóng)業(yè)部、農(nóng)業(yè)研究所等，私營(yíng)部門包括巴西征信協(xié)會(huì)、艾可飛、益博睿、環(huán)聯(lián)、和征信機(jī)構(gòu)BoaVista、征信機(jī)構(gòu)SPCBrazil。

農(nóng)業(yè)征信局?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源廣泛。一是來(lái)自巴西公共征信系統(tǒng)（SCR）和農(nóng)業(yè)信貸登記系統(tǒng)（SICOR）的信貸數(shù)據(jù)，包括貸款申請(qǐng)、審批、使用和還款數(shù)據(jù)。二是實(shí)時(shí)地理定位數(shù)據(jù)，如農(nóng)場(chǎng)位置、土地面積。三是可持續(xù)性數(shù)據(jù)，如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中采取的環(huán)保措施、資源利用效率。四是各類農(nóng)業(yè)相關(guān)認(rèn)證信息，如有機(jī)認(rèn)證、綠色認(rèn)證。五是其他公共信息，如與農(nóng)業(yè)相關(guān)的政策法規(guī)、補(bǔ)貼信息、土地使用限制。其數(shù)據(jù)庫(kù)包含約170GB數(shù)據(jù)、250多個(gè)變量，按日更新或每周更新兩次。

3.巴西農(nóng)業(yè)征信局的作用

一是整合各類數(shù)據(jù)用于交叉驗(yàn)證、異常檢測(cè)、信貸全流程管理（包括貸前貸后監(jiān)控、動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及欺詐預(yù)防）。

二是開(kāi)發(fā)農(nóng)業(yè)信貸評(píng)分模型，納入生產(chǎn)周期、氣候風(fēng)險(xiǎn)等特定因素，提高借款人還款能力評(píng)估準(zhǔn)確性；綜合考量生產(chǎn)效率、技術(shù)援助水平及環(huán)境、社會(huì)和治理（ESG）實(shí)踐，利用預(yù)測(cè)分析算法降低違約率與運(yùn)營(yíng)成本，優(yōu)化貸款決策。

三是強(qiáng)化法律合規(guī)與環(huán)境保護(hù)，拉黑涉及非法砍伐、奴隸勞動(dòng)等違法行為的農(nóng)場(chǎng)，讓其無(wú)法從銀行或正規(guī)機(jī)構(gòu)貸款。

四是開(kāi)發(fā)公共政策和監(jiān)督儀表板，每日更新宏觀與微觀信貸數(shù)據(jù)，以支持政策制定和實(shí)時(shí)監(jiān)督。

農(nóng)業(yè)征信局的運(yùn)營(yíng)服務(wù)吸引了私人及國(guó)際資本流向可持續(xù)農(nóng)業(yè)，包括綠色債券、農(nóng)業(yè)信用權(quán)利投資基金（FIDC）、農(nóng)村眾貸平臺(tái)等多樣化的金融工具，強(qiáng)化了可持續(xù)信貸獲取，推動(dòng)農(nóng)村發(fā)展，增強(qiáng)資本市場(chǎng)信心。

【案例匯編】

【專家觀點(diǎn)】

【信用案例】

【工作進(jìn)展】

【值得收藏】

編輯：源源

校稿：昊宇

來(lái)源：《公共征信機(jī)構(gòu)角色的演變：發(fā)揮的作用及其與私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)的互補(bǔ)》