征信之乱：数据基本靠黑市的互联网征信公司，也能估值几十亿
金融的核心，就是风险定价。可惜，中国的征信体系一直没有建立起来。不知风险几何，又如何定价？2013年才刚刚踏入历史正轨的征信行业，在互联网金融的倒逼下，正在变成风口行业，也因此成为各方夺利的草莽江湖。部分征信和数据公司，直接从黑市上购买数据，甚至雇佣黑客去盗取数据，一家如此起家的公司，估值已达几十亿；一些急于变现的公司，各地招聘代理，推销征信报告，年流水上亿；而专门做这种备案交易的“中间人”已出现，并公开叫卖征信公司的备案。这个敏感而核心的行业，正在经历它的野蛮时代。1、数据黑产黑客KK最近接的一单生意，是盗取“企查查”的数据。企查查是一家企业工商信息查询平台，其核心数据服务器放在云端。如果直接入侵云端，对抗的是整个云端的安全系统，难度有点高。KK擅长出奇招，“能走后门，绝不走正门”。他收拾好电脑，藏到企查查的楼下，利用小工具强行破解公司的WiFi。进入内网后，所有人的电脑，就如KK的掌中之物。他很快找到了登陆云端服务器的用户名和密码，将200万的公司缓存数据库拖出来。▲ KK拖出的部分数据库截图KK将数据出手，挣了几万元。“这就是我的日常，隔几天干一单，挣几万到几十万不等”，KK最近两年的业务量，开始猛涨，月收入上百万。KK认为，这和最近火了的征信风控行业有关。尽管在1988年，国内第一家专业信用评级机构就已成立，但因为那时政府数据还未提倡公开，行业只得龟速发展。直到2013年，《征信业管理条例》发布，可算给民间征信机构画出了跑道——对于企业征信，采取备案制；对于个人征信，采取牌照制。目前，已有138家企业征信机构备案通过，而另外8家个人征信机构，正望眼欲穿，等待牌照下发，发令枪响。中国的征信行业，至此才正式走上历史正轨。在某种程度上，因为互联网金融的发展，也在倒逼征信行业尽快上道——试想，每家互联网金融公司，都得从无到有的搭建一套风控系统，成本何其高？事实上，这个领域的玩家，远不止8家个人征信、138家企业征信。易观高级分析师李子川称，很多所谓大数据公司，其实也在做征信公司的事，“征信和数据公司的界限并不清晰”。也就是说，这个赛道上，涌入了三股势力：征信公司、大数据公司，以及各个金融公司的风控部门。对于他们来说，第一步，就是获取数据。“得数据者得天下”，数据似乎拥有点石成金的魔力。对数据的极度渴求，让黑市无限繁华。目前，数据产业链分为两个部分，第一部分是黑客，他们负责盗取数据，是前方的入侵者。而后端，还有一个数据商，他们作为中介，对接客户和黑客。周晓青就是如此的一个中间商。两年前，一个客户找到周晓青，要求购买车管所的数据。出价30多万，买400万条。周晓青通过手下的黑客军团，很快搞到了数据。除了车牌号码、所有人等基本信息外，连发动机号、车辆识别号、保险到期时间都有。▲ 周晓青销售的车管所数据截图此后，客户又多次光顾，合作购买工商、房产信息等。“对方对我信任后，才透露自己是一家大数据公司”，周晓青称，当购买一些敏感数据时，“就让我从一家皮包公司走账”。周晓青断断续续和他们做生意，获利几十万。他也开始关注这家数据公司的新闻，“有意思的是，这家以黑市数据起家的公司，目前已估值几十亿。”这绝非个案。周晓青在两年时间内，接到大量的“订单”。大部分都是数据公司、征信公司，或者是某公司的风控部门。周晓青称，有几类数据最吃香：工商、身份信息、车辆、房产、电商交易、银行、运营商等。这几乎是征信行业必备的底层数据。一般有数据的政府部门和机构，下面都会有一两家代理商，可供需要数据的企业，申请接口。一旦有人通过接口调取过数据，就会在接口本地缓存下来。而这部分缓存数据，就是黑客重点进攻目标。目前黑市上交易的，大部分也是缓存数据库。“第一，是因为代理商的安全意识不强，比较好盗取；第二，如果直接攻陷政府部门数据，有违法风险，没有必要”，周晓青称。目前，专门靠盗取数据为生的黑客并不多，大概几千人。而另外一部分数据的外流，来自内鬼。但数据的中间商却多达几万人，数据的每一次流转，价值上万到百万不等，周晓青简单计算过，“地下黑市，早已形成万亿级别市场”。2、数据污染地下黑市为何如此繁华？如果按照正常途径获取数据，价格将极为高昂。比如，从车管所调取一个人的数据，价格是2到3元，而黑市只需要2毛；从银联调取数据，一个人是1到2元，黑市只需要1毛——价格差距10倍不止，也难怪大家趋之若鹜。尽管从商业逻辑上，有某种必然性，但黑市泥潭深不可测。“通常黑市数据真假难辨，大家都是掺杂卖”，周晓青甚至自己都干过这种事，他把一份只有100万的银行VIP客户的数据，填充了900万的假数据。▲ 周晓青造假后的银行数据截图银行将活期余额超过800万的用户，称为七星级用户；超过1000万的，称为八星级用户。“填充的，也是银行客户数据，只是级别很低，冒充高星级用户。但购买数据的公司，很难鉴别真伪”，周晓青称，一份黑市价值3万的数据，经过填充后，他卖了20万。购买者一般事前会要求抽样检测，但数据一次销售，少则几万条，多则上亿，不可能完全鉴别真伪。这个行业最大的隐患，其实来自“被污染的数据”。周晓青除了接“盗数据”的活，也会接“放数据”的活。曾经一家保险公司，将一部分篡改后的数据放出，“故意将一些高净值用户，加入骗保的黑名单，将一些骗保的人，加入高净值用户名单，以搅乱市场上其他竞争对手的视线”。就像往数据流中不断注入污水，通过层层渗透，干净的数据也会被污染、发臭。“我的任务，就是把这部分数据销售给其他保险公司，他们甚至愿意出比购买数据更高的价格推广污染数据”，商业战场上，人们似乎喜欢花更多的钱，去损人不利己。黑市上交易的数据，完全没有进行过“脱敏”。“你很难想象，根据现在的数据，我了解你的程度，可能超过你本人”，在黑产网络中，每一个人都被扒了底裤，毫无隐私可言。就在两日前，《中华人民共和国网络安全法》通过，里面明确指出，任何个人和组织不得窃取或者以其他非法方式获取个人信息，不得非法出售或者非法向他人提供个人信息。这也意味着，地下黑产卖的各种数据，未经授权，没有资质，都不可碰。3、征信模型流窜在黑市中的数据流，鱼龙混杂、臭气熏天，在这个基础上建立的所谓的“大数据征信”或“风控模型”，又有几分可信度？基础不稳，何以建高楼？除了数据不干净，数据的同质化，也是征信行业发展缓慢的掣肘。目前，市面上有三个数据库比较有意思：一个是支付宝的芝麻信用分，来源于用户的淘宝交易记录和行为数据；一个是腾讯，来源社交数据；最后一个是前海征信，拥有平安集团的数据。除此之外，大部分的征信机构手里的数据大体雷同。“数据存在大量的噪音，需要进行数据清洗、挖掘，才可以使用”，易观高级分析师李子川称，数据并非点石成金，而是在一堆沙子中淘金。“其实，现在大部分的征信公司，只是数据的集合地，并没有所谓模型”，某互联网金融公司负责人曾和很多征信公司合作，他觉得目前征信行业能提供的价值，极为有限。互联网金融平台会给征信公司，提供一些借贷用户的信息，对方出一份《个人征信报告》。 报告中，除了一些正常信息外，还有几个维度，比如，是否是公司法人、诉讼信息、各大电商是否购物等。“给我们就是一堆原始数据，并没有做任何衍生和关联性”，该负责人称，这对于风控起的作用有限。由于缺少征信模型，征信公司提供的服务只能算差强人意。但打磨一个好的征信模型，又极其艰难。“模型的验证需要很长时间”，春晓资本高级投资经理张磊表示，“需要把它放到一个5到10年的产品周期中观察。”比如，房贷的周期是30年，车贷5年，没有跑完整个借贷周期，并不能判断这个模型的准确性。“验证只是第一步，还需要持续地对模型进行迭代优化。”这是一个漫长过程，即使是周期比较短的消费金融，也需要重复验证、修正的阶段。“这类服务节省了客户查询时间，有些进一步整理了各种数据的关联性，不能说没有意义”，李子川表示，“但是这只是初级阶段，目前征信机构普遍没有提供更复杂产品的能力。”今年年初，央行征信中心对各个银行进行调研。反馈的意见之一便是，希望在征信报告外，能够提供更深度、增值的产品。4、备案变现张磊认为，目前民间征信面临三大问题：数据源不充分、处理技术不优秀、产品落地场景不清晰。因为征信公司提供的价值有限，一些确实没有核心竞争力的公司，开始采取一些“有意思”的方式来变现。专做企业征信的绿盾征信，其模式就备受诟病。他们在全国招代理人，帮他们推销征信报告。绿盾征信员工小星透露，目前绿盾已在全国发展了800多位代理，分成方式是“二八”，代理商拿大头，可获得80%的佣金提成。小星称，目前要成为他们的市级代理，需要给绿盾一次性缴费50万，县级代理，20万。而对县市级别代理人的唯一要求：在当地有点人脉。“企业资源、政府资源很重要，有企业资源，就可以直接销售，而政府资源，可以指定要这家的征信报告。这才值得合作”。“一年就回本了”，小星表示，一般市级代理一年能卖出几十万的流水。如果按照800家代理，平均每个人缴纳30万代理费，绿盾征信已获利2亿元以上。而平均每个代理商销售20万的话，每年的流水也上亿元。他们所谓的征信报告，主要是6个维度：工商、行业、金融借贷、媒体、企业运营、市场反馈。售价倒不贵，注册资本小于等于500万的，800元一次；大于500万的，1800元一次。“但这个报告只针对单次，比如某次的企业合作、政府招投标等，一家企业一年可能需要几十份。”然而这样的报告，到底有多少价值？小星透露，征信报告的6个维度，其实都可以从网上查询到，无非是政府公开信息的汇总。某征信行业的负责人称，绿盾征信倒是做了一个“不错”的生意，相当于用政府授予的“备案”资质套利。一家被被处罚多年的制药企业，一度成为绿盾征信示范企业，不仅颁发优秀企业榜样牌匾，还成为绿盾官网的“信用楷模”。这意味着，一些有“污点”的企业，将绿盾征信作为背书、洗白的途径。《北京地区企业征信机构监管存在的问题及建议》也指出，个别征信机构夸大宣传，大量在异地发展代理业务，实质是“为了收取代理费，不惜损害相关主体权益”。实际上，政府部门也注意到这一趋势，今年初，央行要求各家征信机构如实上报自己线下代理情况，尤其是代理机构业务风险情况。而另一种隐秘的变现方式是——卖备案资质。目前，专门做这种备案交易的“中间人”已经出现，他们的服务范围包括，帮助企业申请备案，也能帮助购买已有备案资质的公司。报价是，北京地区征信牌照在100万以上，其他地区在80万左右。手续费已到如此价位，备案的价格将何其高？目前，支付牌照市面的售价已高达6亿，征信备案和牌照，是否会重复第三方支付牌照的激情与疯狂？今年，央行已放慢了企业征信备案的审批速度。这意味这，属于征信行业的野蛮时代，即将结束。“它需要沉下心来，”李子川说，他并不希望这个行业走得太快。作为金融中最核心的征信、风控行业，未来将成为行业的基础砖瓦，恐怕容不下一丝浮躁和怠慢。以上是一本财经风控系列深度连载第一期，敬请关注第二期，关于风控模型的那些内幕故事…更多深度内容，欢迎关注微信公众号：一本财经，ID：yibencaijing
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金融科技领域第一深度新媒体大数据征信六大难题待解
随着消费金融、网络借贷等互联网消费模式快速增长，以及大数据技术突飞猛进，大数据征信服务机构开始大量涌现。但多元化、多层次征信市场体系建设面临一系列挑战，有很多难题尚未破解。
一是数据的质量、权威性问题。相比于央行征信系统的权威性、数据质量的高可靠性，大数据征信机构虽然数据来源更加宽泛、品种更加丰富，但数据质量、权威性受到质疑。国家消费者法律中心2014年3月对主要的大数据征信公司进行调查后并发表了题为《大数据，个人信用评分的大失望》的调查报告，报告称，大数据征信公司的信息错误率高于50%。这些公司的数据模型繁多又复杂，使用不准确的数据，有“垃圾进，垃圾出”之嫌。
二是同人不同信用问题。决定大数据模型预测准确性的两个关键因素是数据和算法，各家征信机构的基因不同，数据来源不同。目前八家机构中，鹏远、中诚信、中智诚是传统型的征信机构，数据来源主要是金融数据、公共数据为主，而芝麻、腾讯、前海、考拉、华道则除了接入传统数据外，主要大量用的是自身场景下积累的数据，这导致信用评估结果在不同公司间存在差异。
三是个人隐私保护及信息安全问题。根据《征信业管理条例》规定，采集和应用个人征信信息必须要获得征信主体授权，商业银行在向人民银行征信中心报送和查询使用个人征信信息时，必须严格执行此规定，对于报送数据范围、查询用途范围、授权形式、异议处理等都有明确的界定。而大数据征信依赖大量个人的互联网交易记录、社交网络数据，在多重交易和多方接入的情况下，隐私保护的权利边界被淡化，隐私泄露风险被迅速放大，公民维护自己合法权益面临取证难、诉讼难等问题。
四是公共信息的可获取、跨机构信息的可交换问题。如前分析，目前多家个人征信试点机构的信息来源带有浓厚的自身经营特点，申请个人征信试点机构大多首先拥有自己的具有垄断性的数据资源。而大数据征信要求的是信息的共享，而不是局部的垄断和壁垒。跨机构拥有的信息是否可交换，哪些需要获得信息主体的授权，如何保证交换过程和交换后信息不被滥用，在法律、监管、技术等方面都缺乏标准。同时，工商、税务、司法等公共政务信息的可持续获取，尚得不到保证。目前的主要做法是，各家征信机构或信息使用机构分散地获取这类信息，获取成本高，数据质量和数据的可持续维护得不到保证。
五是信息滥用带来的社会安全、公平交易问题。从首批试点的八家个人征信机构的运营情况看，市场开放之后，芝麻信用、腾讯征信、考拉征信等机构开始了一轮激烈的追逐赛，纷纷推出各自的评分产品，并争相在金融、购物、招聘、租车、租房、交友、酒店入住等领域尝试应用。但是，这些机构绘制出的人物“肖像”能否真实反映个人信用还令人质疑，获取信息所采用的关键技术的可靠性还有待进一步检验，没有制约的商业化应用很可能带来安全隐忧或消费歧视。
六是征信机构的独立性问题。从各国征信机构的发展历程看，狭义的征信主要是为放贷机构的风险管理提供信息支持的活动，遵循“信息采集者与信息产生没有任何关系”的独立第三方原则。而目前试点的几家征信机构多不是独立的第三方，一方面他们的数据来源于母公司，另一方面其兄弟公司又涉足放贷业务。评分结果对于其各自经营领域的客户分析、风险判断具有强相关性，但其他应用场景下评分结果的相关性则有待验证。
总之，围绕建立多元化的征信体系这一大目标，需要在健全信用管理法律法规，完善信用数据标准体系，加快各类公共信用信息基础平台建设，强化征信业监管等方面多方探索，既要大力推进，又要脚踏实地，不能指望一蹴而就。
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央行批准８家机构开展个人征信业务，到底意味着什么？
滴滴打车的爽约记录、骗取保费时伪造的个人信息、网店贩卖假货的差评……一些不起眼的小事，或将成为你的“污点”记录，严重影响今后生活。
2015年1月５日，央行放下“一家独大”的身段，批准芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用、北京华道征信等８家机构开展个人征信业务的相关准备工作，这标志着我国征信业将进入飞跃式发展阶段。
为何要放开个人征信？
现阶段，个人信用报告记录主要包含个人基本信息、贷款信息、信用卡信息等大部分和银行打交道的信息，个人征信业务非常初级，发展缓慢，很多人得不到信用服务。
首先，目前我国个人征信系统比较混乱，存在个人征信重复建设的问题。人民银行征信中心是全国个人征信的主干数据库，其他部委和地方政府也有自己的信用数据库，这些数据库各自保密，主干数据库跟其他数据库不能互相流动，降低了征信数据的使用效率，提高了信用数据的采集成本。
其次，从事信用服务的机构水平不足，数量很少，基本业务都难以提供，多维度个人信用评分制度更是难觅。
1970年代，美国拥有两三千家针对个人的征信机构，即便现在仍有300多家，目前三大家已经掌握了美国8成消费者的数据，更重要的是，FICO公司根据三大征信机构的数据，给出了一套评分体系，被美国社会所普遍接受。
开放征信市场，引入竞争，提高个人征信服务水平是当务之急，央行在2013年先后下发《征信业管理条例》和《征信机构管理办法》，为开放征信市场做好了立法准备，2015年开年对征信市场“先试先行”。
为什么是前海？
前海征信中心，作为平安下属一家全牌照金融企业，平安集团下设保险、银行、信托、投资等各种业务条线，仅寿险客户就超过8000万人。并且旗下陆金所曾联合多家P2P企业实行黑名单共享机制，这些数据如果可以用来挖掘，则对个人贷款的征信意义更直接。
而阿里的芝麻信用和腾讯征信则对信用数据来源和如何运用则有自己的一套逻辑。蚂蚁金服拥有3亿实名用户，都是拥有真实身份证信息，涵盖的消费场景有支付、投资、消费、生活、公益、购买火车票飞机票等，产生PB级别的数据，如果对这些数据用云计算处理，会得出用户画像，以及资金往来关系等。同样，腾讯拥有最多的社交用户，包涵最复杂的人际关系，对话关系，这些公司对数据的处理，都会变成未来互联网征信的宝贵经验。
除“三马”外，其余入列机构亦非等闲之辈。鹏元、中诚信是传统老牌资信企业；“中智诚征信”是一家成立于2013年9月的民营第三方征信公司，有业内人士透露，该公司以“黑名单”为业务特色，其法人代表盛希泰曾任华泰证券董事长。
“拉卡拉征信”背后是第三方支付业界龙头之一拉卡拉，而“北京华道征信”则由创业板上市企业“深圳银之杰”控制，后者是专为银行提供软件产品、软件开发、金融专用设备和技术服务的IT企业。
此前，北京华道征信的股东除了银之杰，还有第三方支付公司“易宝支付”、北京创恒鼎盛科技有限公司两家；工商资料显示，去年7月25日后，易宝支付从股东名单中消失，新增了新奥资本管理有限公司、清控三联创业投资（北京）有限公司两家。
现在征信收录是多少？
截至2014年10月底，征信系统收录1963万户企业及其他组织和8.5亿自然人信用信息。2014年前10个月，企业和个人征信系统的查询量就分别达到8398万次和3.27亿次。
他们利用个人征信做了啥？
其实，蚂蚁金服在阿里小贷和花呗两款产品中小试牛刀，已经显示了互联网征信的巨大威力。互联网金融让征信成本和融资成本都大大降低。据统计，阿里小微信贷单笔的操作成本仅为2.3元，而银行的单笔信贷操作成本平均在2000元左右。阿里小微信贷最快只需要几分钟就能完成贷款审批，批准贷款的资金最快能在1天之内到账。通常商业银行每位客户经理管理100家小微企业已经到达极限，而阿里小微信贷客户经理管理的户数，已经达到1000家以上。2013年1季度，阿里小微金融就发放贷款超100万笔，放贷金额120亿元，平均每笔贷款额度仅为1．1万元，而不良贷款率只有0．84%，低于商业银行的平均水平。
花呗就是在个人征信业务指导下的类虚拟信用卡业务，发卡审核不必面试，只需要根据用户在芝麻信用中的评分给予相匹配的信用额度，发卡审核流程大大缩减，甚至只需要几秒钟，也无需人工，降低了中间成本。
再比如之前脱胎于淘宝旅行的去啊，对用户的退机票款提供急速赔付，将退机票这个非常繁琐的过程简单化，还有目前天猫已对一些优质会员提供先试后买的服务，背后也都是基于大数据对用户信用的评估。
未来个人信用究竟有什么用？
伴随互联网金融的火热，互联网消费金融也迅速发展。据推算，我国消费金融的市场容量在万亿级别，而目前国内除了车贷、房贷开展得比较快，也有一定规模，其他类型消费金融一直不见踪影。
此次个人征信的开闸，让未来个人征信市场潜力无限。
有业内人士预测，未来可以运用到信用的生活场景包括免押金租车、住宿、出国保证金等等。
“当信用体系只服务于传统金融业时，更多人可能不会太关心个人信用问题。”一位业内人士对记者说。阿里和腾讯等互联网公司介入个人征信体系，将极大地丰富征信场景，当人们逐渐意识到在与银行有关的信用之外，那些与互联网交集时产生的大数据也将影响其今后的消费行为时，个人征信意识将被培养起来。
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　　据网贷之家的数据显示，2015年4月，中国P2P网贷行业整体成交量达551.45亿元，环比上升了11.95%，是去年同期的2.7倍，继3月网贷行业成交量创历史新高后，4月网贷行业再次刷新了上月的纪录。伴随着P2P的火热发展，风控成为了每一家P2P公司面临的主要问题，风控依赖的标准主要是互联网征信。　　由于社会征信体系尚不完善以及账户盗用、机构代办、申请欺诈等蓄意造假和诈骗行为，P2P传统风控手段开始失效，升级风控手段成为迫在眉睫的问题。市场对征信的需求，从未如此迫切。当前中国征信体系的现状是怎样？现存征信体系的覆盖率有多高？社会征信系统在领域有没有水土不服？征信体系痛点何在？业界对互联网征信的担忧又是什么？　　征信体系的现状　　据公开数据显示，当前中国征信体系现状是，的征信系统虽然覆盖了8亿人，但真正和有信贷关系的只有3亿人。也就是说，在中国13亿人口里，有银行信贷记录的人，占比不足25%。这将导致很多人的融资需求很难得到满足。　　今年初，央行开放个人征信市场，8家机构获得准入资格，拉卡拉、蚂蚁金服、腾讯等互联网企业抢得准入证，随后，各家企业就互联网征信展开了一场追逐赛。对于互联网征信，其来源是互联网金融平台沉淀的大数据，并通过数据建模，最终输出每个人的诚信模型，以此为标准，系统自动判断可以借给谁钱、借多少。不过，由于互联网金融在国内兴起的时间较短，大数据征信的可靠性和含金量仍被不少业内人士质疑。　　传统征信PK大数据征信　　在这样的背景下，P2P网贷公司纷纷就征信问题与第三方征信公司展开合作。据透露，某国内知名征信机构接入了众多P2P平台、小贷公司、担保公司；另据报道，一些网贷平台与银行签署了资金清算管理协议，缓解P2P自建资金池的风险；还有些P2P公司尝试与芝麻信用和腾讯征信合作，希望积分和海量数据等可以考察借款人的违约成本。　　从类型上看，传统征信公司采用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。　　值得一提的是，传统征信模式面临的难题是征信数据不全、平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高等问题。而大数据征信模式，其优点在于数据来源广泛，弥补传统征信覆盖面不足的缺陷;数据类型多样化，不局限于信贷数据，更能全面反映个人信用情况。其难点在于：信息过多引起的数据杂乱，整合多方数据困难，且数据相关性分析需要较长时间和实践来检验，短期内信用评价数据精准性较低。此外，大数据征信也面临着风险，在个人隐私保护上较难把控。　　行业痛点与展望　　P2P机构面临的征信现状有四大痛点：第一，P2P平台目前没有纳入央行征信系统中，难以直接获得央行征信服务；而征信机构获取P2P公司的数据也有难度，因为太多、太分散，也参差不一；第二，央行征信报告的覆盖范围与互联网活跃用户有出入，无法全面、有效地反映借款人在非银行机构间的借款信用信息; 第三，国家公共部门信息公开程度远未到位，多数信用信息获取难度大; 第四，P2P机构间信息相互独立，没有有效的信息共享，非银行机构间的借款人征信、惩戒机制未有效建立。　　网贷行业是否有机会被纳入央行征信体系？互联网征信如何有效的整合传统与大数据？监管层将会建立怎样的惩戒机制？互联网征信的未来何解？敬请关注日第二届清华五道口全球金融论坛，学术界专家及业界精英将会聚于此，互联网征信的红与黑，在这里剖白。
（责任编辑：HN666）
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