征信中心官网_征信中心档案_征信中心主页_征信中心客服电话010-57373000_征信中心客服热线4008108866_征信中心安全吗_征信中心靠谱吗

征信中心

征信中心

百度权重: 百度移动: 搜狗权重: 搜狗移动: 头条权重: 360权重 : 神马权重: 必应权重: 归属分类:信用 浏览次数:1055人次 发布时间:2022-2-23 17:01 联系电话:010-57373000 联系电话:010-57373000 拨号 联系电话:4008108866 联系电话:4008108866 拨号 平台网址:www.pbccrc.org.cn 所属企业:中国人民银行征信中心 北京地址:北京市西城区闹市口大街1号长安兴融中心4号楼8层 上海地址:上海市浦东新区繁昌路298号
注明:征信中心的权重数据来源于爱站网
声明提醒:征信中心网站信息由本站12行金融导航网收集并整理发布在本站信用频道,收集目的仅供网民查询浏览,本站12行金融导航网不作任何指导或建议,请在访问征信中心网站时自行辨别该网站风险,同时做好个人私隐及财产安全保护;请自行承担因访问征信中心网站时可能造成的风险问题,如不接受,请关闭该页面!理财有风险,投资需谨慎!
中国人民银行征信中心是中国人民银行直属的事业法人单位,主要任务是依据国家的法律法规和人民银行的规章,统一负责企业和个人征信系统(又称企业和个人信用信息基础数据库)的建设、运行和管理。
历史沿革
2006年3月,经中编办批准,中国人民银行设立中国人民银行征信中心,作为直属事业单位专门负责企业和个人征信系统(即金融信用信息基础数据库,又称企业和个人信用信息基础数据库)的建设、运行和维护。同时为落实《物权法》关于应收账款质押登记职责规定,征信中心于2007年10月1日建成应收账款质押登记系统并对外提供服务。2008年5月,征信中心正式在上海举行了挂牌仪式,注册地为上海市浦东新区。2013年3月15日施行的《征信业管理条例》(简称《条例》),明确了征信系统是由国家设立的金融信用信息基础数据库定位。目前,征信中心在全国31个省和5个计划单列市设有征信分中心。
主要职责
1.负责拟订全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统建设的发展规划。
2.承担全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统建设、并负责运行、维护和管理。
3.根据国家相关法规及规章,组织实施全国统一的企业和个人信用信息基础数据库、动产融资登记系统运行工作。
4.负责制订全国统一的企业和个人信用信息基础数据库、动产融资登记系统运行和维护的内部管理制度和业务技术标准。
5.负责与商业银行及有关方面的业务技术联系协调工作,采集企业和个人的信用信息。
6.负责汇总和分析全国统一的企业和个人信用信息基础数据库中的数据信息,及时提出分析报告。
7.依法向商业银行及有关方面提供企业和个人的信用信息服务,及其增值应用和市场推广。
8.依法受理全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统运行中的异议。
9.负责组织全国统一的企业和个人信用信息基础数据库和动产融资登记系统业务知识及产品的培训。
10.负责组织推进金融业统一征信平台建设。
11.中国人民银行授权或交办的其他事项。
内设机构
征信中心内设16个部门,另设基建部为临时机构,并在31个省(直辖市、自治区)和大连、青岛、宁波、厦门、深圳5个计划单列市及温州金融综合改革试验区设立了征信分中心。
领导介绍
陈建华 党委书记
张子红 主任
赵以邗 副主任
王晓蕾 副主任
王振忠 副主任
李清松 纪委书记
李朝东 副主任
大事记
2004年
2004年4月,人民银行成立银行信贷征信服务中心。
2004年5月27日,苏宁副行长主持召开第一次企业和个人信用信息基础数据库建设领导小组工作会议。
2004年9月,企业和个人征信体系建设专题工作小组上报国务院《建设企业和个人征信体系总体方案专题报告》。
2004年12月15日,个人信用信息基础数据库实现15家国有和股份制商业银行,8家城市商业银行在重庆等7个城市的试运行。
2005年
2005年6月17日,苏宁副行长主持召开第二次企业和个人信用信息基础数据库建设领导小组会议。
2005年12月15日,全国集中统一的企业信用信息基础数据库实现在津、沪、闽、浙四个省市试点运行。
2006年
2006年1月16日,人民银行召开新闻通气会,宣布个人信用信息基础数据库正式运行。
2006年2月17日,苏宁副行长主持召开第三次企业和个人信用信息基础数据库建设领导小组会议。
2006年5月8日,中国人民银行苏宁与劳动和社会保障部刘永富签定《信息共享协议》,双方就加强部门间信息共享和政务协同有关事宜,达成协议。
2006年6月底,企业信用信息基础数据库实现了在所有中资、外资商业银行和有条件的农村信用社全国联网运行。
2006年7月底,企业征信系统实现新老系统全面切换。银行信贷登记咨询系统退出历史舞台。
2006年3月20日,中编办批复同意设立“中国人民银行征信中心”,为人民银行直属的“经费自理”的事业单位;2006年11月17日,中国人民银行征信中心取得《事业单位法人证书》。
2007年
2007年1月8日,中国人民银行与环保总局联合召开了题为“加快信用体系建设,共建和谐环保社会--企业环保信息纳入征信系统”的新闻通气会。
2007年2月27日,国家质量监督检验检疫总局与中国人民银行宣布,国家质检总局将向人民银行、商业银行等企业征信系统的使用者提供组织机构代码信息的在线实时查询服务。
2007年4月17日,征信中心和征信管理局正式分设。
2007年6月18日,苏宁副行长主持召开第四次企业和个人信用信息基础数据库建设领导小组会议。
2007年9月30日,中国人民银行发布《应收账款质押登记办法》,明确中国人民银行征信中心为应收账款质押登记机关,10月8日,应收账款质押登记系统正式上线。
2008年
2008年3月27日,中国人民银行征信工作会议在杭州顺利召开。
2008年5月9日,中国人民银行征信中心在上海举行揭牌仪式。
2008年12月,经中国人民银行领导批准,征信中心启动“融资租赁登记系统”建设。
2009年
2009年2月26日至27日,人民银行征信工作会议在济南顺利召开。
2009年7月20日,融资租赁登记系统正式上线运行。
2009年11月19日,人民银行决定,任命王晓蕾同志为中国人民银行征信中心副主任。
2010年
2010年1月21日,人民银行党委宣布成立征信中心党委,任命王晓明同志为征信中心党委书记,并兼任征信中心法人代表。
2010年3月18至19日,人民银行征信工作会议在广东佛山顺利召开。
2010年4月14日,人民银行党委决定,任命曹凝蓉、陈波、汪路、王晓蕾同志为中国人民银行征信中心党委委员。
2010年6月26日,企业和个人征信系统成功切换至上海运行,并正式对外提供服务。
2010年9月9日,国家发展改革委员会以《国家发展改革委关于中国人民银行征信中心服务收费试行标准等有关问题的复函》(发改委价格2071号)正式批复中国人民银行征信中心自2010年10月1日起试行收费。
2010年11月5日,人民银行决定,任命曹凝蓉同志为征信中心主任。
2010年12月13日,人民银行决定,任命姚前同志为征信中心副主任、征信中心党委委员。
征信系统
建设背景
随着经济市场化程度的加深,加快企业和个人征信体系建设已成为社会共识。党的十六大报告明确提出要“健全现代市场经济的社会信用体系”,十六届三中全会明确提出“按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向,加快建设企业和个人信用服务体系。”温家宝总理明确指示,社会信用体系建设从信贷信用征信起步,多次强调要加快全国统一的企业和个人信用信息基础数据库建设,形成覆盖全国的信用信息网络。2003年,国务院“三定方案”明确赋予人民银行“管理信贷征信业,推动建立社会信用体系”的职责。2007年召开的全国金融工作会议进一步提出,以信贷征信体系建设为重点,全面推进社会信用体系建设。为进一步发挥人民银行在社会信用体系建设作用,2008年,国务院将人民银行职能调整为“管理征信业,推动建立社会信用体系”。遵照党中央国务院指示,人民银行加快了企业和个人征信系统的建设。经过几年的努力,人民银行牵头建设的全国统一的企业和个人信用信息基础数据库已经初步建成,在经济和社会中开始发挥积极作用。
建设情况
企业信用信息基础数据库:人民银行于1997年开始筹建银行信贷登记咨询系统,2002年建成地市、省市和总行三级数据库体系,实现以地市级数据库为基础的省内数据共享。该系统主要从商业银行等金融机构采集企业的基本信息、在金融机构的借款、担保等信贷信息,以及企业主要的财务指标。在该系统多年运行基础上,2005年人民银行启动银行信贷登记咨询系统的升级工作,将原有的三级分布式数据库升级为全国集中统一的企业信用信息基础数据库,在信息采集范围和服务功能上大大提高。企业信用信息基础数据库已经于2006年7月份实现全国联网查询。截至2008年9月底,企业信用信息基础数据库收录企业及其他组织共计1千多万户,其中6百多万户有信贷记录。
个人信用信息基础数据库:个人信用信息基础数据库建设最早是从1999年7月人民银行批准上海资信有限公司试点开始的。2004年底实现15家全国性商业银行和8家城市商业银行在全国7个城市的成功联网试运行。2005年8月底完成与全国所有商业银行和部分有条件的农村信用社的联网运行。经过一年的试运行,2006年1月个人信用信息基础数据库正式运行。截止2008年9月底,个人信用信息基础数据库收录自然人数共计6亿多人,其中1亿多人有信贷记录。
网络结构
企业和个人信用信息基础数据库的主要使用者是金融机构,通过专线与商业银行等金融机构总部相连(即一口接入),并通过商业银行的内联网系统将终端延伸到商业银行分支机构信贷人员的业务柜台,实现了企业和个人信用信息定期由各金融机构流入企业和个人征信系统,汇总后实时流向金融机构的功能。其中,前者表现为金融机构向企业和个人信用信息基础数据库报送数据,后者表现为金融机构根据有关规定向企业和个人信用信息基础数据库实时查询企业和个人信用报告。金融机构向企业和个人信用信息基础数据库报送数据可以通过专线连接,也可以通过磁盘等介质。
中国人民银行征信中心和商业银行建立数据报送、查询、使用、异议处理、安全管理等各种内部管理制度和操作规程。企业和个人信用信息基础数据库建立了完善的用户管理制度,对用户实行分级管理、权限控制、身份认证、活动跟踪、数据主体(企业和个人)监督;数据传输加压加密;对系统及数据进行安全备份与恢复;聘请国内一流网络安全管理专家对系统安全进行评估,有效防止计算机病毒和黑客攻击等等,建立了全面有效的安全保障体系
信息采集
企业和个人信用信息基础数据库的信息来源主要是商业银行等金融机构,收录的信息包括企业和个人的基本信息、在金融机构的借款、担保等信贷信息,以及企业主要财务指标。自企业和个人信用信息基础数据库建设以来,人民银行一直都在与相关部门积极协商,扩大数据采集范围,提升系统功能。2005年以来人民银行加大了与相关政府部门信息共享协调工作的力度。企业和个人信用信息基础数据库除了主要收录企业和个人的信贷信息外,还收录企业和个人基本身份信息、企业环保信息、缴纳各类社会保障费用和住房公积金信息、质检信息、企业拖欠工资信息以及缴纳电信信息等。
企业和个人信用信息基础数据库采集到上述信息后,按数据主体(即企业和个人)对数据进行匹配、整理和保存,将属于同一个企业和个人的所有信息整合在其名下,形成该企业或个人的信用档案,并在金融机构查询时生成信用报告。
主要功能
企业和个人信用信息基础数据库功能首先是帮助商业银行核实客户身份,杜绝信贷欺诈、保证信贷交易的合法性;其次是全面反映企业和个人的信用状况,通过获得信贷的难易程度、金额大小、利率高低等因素的不同,奖励守信者,惩戒失信者;再次是利用企业和个人征信系统遍布全国各地的网络及其对企业和个人信贷交易等重大经济活动的影响,提高法院、环保、税务、工商等政府部门的行政执法力度;最后是通过企业和个人征信系统的约束性和影响力,培养和提高企业和个人遵守法律、尊重规则、尊重合同、恪守信用的意识,提高社会诚信水平,建设和谐美好的社会。
征信知识
信用:以偿还为条件的价值运动的特殊形式。一般产生于货币借贷和商品交易的赊销或预付之中,强调经济主体之间的债权债务关系,反映经济主体的支付愿望和支付能力。
征信:征信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,帮助客户判断、控制信用风险,进行信用管理的活动。
社会信用体系:指为促进社会各方信用承诺而进行的一系列安排的总称,最终目标是形成良好的社会信用环境。社会信用体系应包括法律法规等制度、是否守信信息的记录、采集和披露机制、采集和发布是否守信信息的机构和市场安排、监管体制、宣传教育安排等方面。
征信体系:采集、加工、分析和对外提供信用信息服务的系列安排,是社会信用体系建设的一部分。包括制度、信息采集、机构和市场、征信产品和服务、监管等方面。
征信机构:征信机构是指依法设立的、独立于信用交易双方的第三方机构,专门从事收集、整理、加工和分析企业或个人信用信息资料工作,包括信用历史、履约情况等,并出具信用报告,提供其他相关增值服务,帮助客户判断和控制信用风险等。
征信产品:征信产品可以分为基础产品和增值产品,基础产品是信用报告,增值产品是基于信用报告的信息,经过加工,或进行纵向、横向等各种分析而生产的产品,经历了一系列的加工过程,包含了大量的智力资本在其中,如个人信用评分、企业信用评级等。
信用报告:信用报告是指征信机构以合法的方式从不同渠道收集信用信息,进行整理和加工后提供给经过授权的使用人的书面报告。信用报告包含了反映某个企业或个人信用历史、信用能力和信用价值等信用状况的各类信息,包括信息主体的基本定位信息、信用交易信息、公共记录、信用查询记录和争议记录等,企业信用报告往往还包含财务信息。
信用调查:征信机构接受客户委托,依法通过信息查询、访谈和实地考察等方式,了解和评价被调查对象信用状况,并提供调查报告,为决策人授信或者处理逾期账款和经济纠纷、选择贸易伙伴、签约等决策提供参考的活动。
信用评分:信用评分是运用统计方法,基于过去的经验,对消费者或中小企业未来信用风险的一个综合评估。
信用评级:信用评级是信用评级机构根据独立、客观、公正的原则,对债务人在未来一段时间如约偿还债务的能力和偿还意愿的综合评价,这种评价以简单、直观的专用符号标示不同信用等级,从而揭示债务的信用风险。在进行信用评级时,信用评级机构采用的评级方法很多,如Z计分模型、期望违约率模型、信用转移矩阵模型等。