•畅销书《互联网金融：框架与实践》《数字货币》《比特币》《风口》作者全新力作。
•聚焦征信业发展，深度剖析征信行业现状、发展逻辑及未来趋势。
•盘点人工智能、云计算、大数据、区块链和生物识别在信用服务业的应用。
•通过研究海内外征信业的发展历程、现状、监管情况和代表性机构的商业模式等构建中国征信业坐标系、瞭望未来。
现代金融体系的运转，离不开信用生态的支撑。征信作为信用生态体系中的重要环节，在数据与应用之间发挥着桥梁和纽带作用。在信息不对称的商业环境中，征信能有效降低交易双方信息不对称程度，从而提高交易效率、降低交易成本，有扩大信用交易规模的作用。本书第一部分研究了国外征信业的发展历程、发展现状和监管概况以及国外征信巨头（环联、艾克飞、益博睿、邓白氏和FICO）的发展历程、经营状况、财务状况和在华业务；第二部分研究了中国征信业的发展历程、监管体系、个人征信发展情况、企业征信发展情况、征信业前沿问题和发展前景；第三部分研究了全球征信前沿商务模式和信用服务技术，探讨了信用服务聚合、调查性信用报告机构和催收机构在国外的实践及在我国应用的状况，盘点了人工智能、云计算、大数据、区块链和生物识别在信用服务业的应用。
一、人工智能
（一）定义
人工智能目前尚无统一的定义。
2016年10月，美国政府发布的一份报告 称，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”
近两年大数据发展得愈加成熟，给人工智能创造了良好的土壤，促成了后者受热捧的现状。
（二）应用案例
征信（服务）机构应用人工智能有其特定对象，主要是以往由于可获得的相关数据较少（如信用历史较短）而被其所忽视的人群，这些人群被称为“信用不可见人群（Credit Invisibles）”。
n 艾克飞在信用评分中应用了机器学习 软件NeuroDecision。
n ID Analytics称在反欺诈和信用评分中应用了深度学习技术 中的卷积神经网络 ，并称希望利用人工智能帮助信用文件有污点的人群找到其他证明还款意愿的证据，从而帮助该类人群获得金融服务。
n 益博睿的信用评分采用的是传统的逻辑回归方法，但它的全球数据实验室也在试验机器学习技术，一旦发现机器学习技术能显著改善相关结果，益博睿将在信用评分中采用该技术 。益博睿为了让客户体验机器学习技术，专门设立了沙箱，并提供历史信用数据和一套机器学习工具。
n 小微企业和个人信用评估机构冰鉴科技称拥有独特的机器学习核心算法 ，在收到金融机构转交的小微企业或个人信用评估申请后，能在数分钟内给出评估结果。
（三）局限性
人工智能应用于征信服务有其局限性：
n 人工智能的应用建立在存在大量可供“训练”的数据集的基础上，如果数据不充分，人工智能应用的效果会受到牵连。
n 人工智能（尤其是无监督机器学习 ）探索的更多的是数据之间的相关性，而非因果性。基于人工智能的信用评分像“黑匣子”，透明度低。如果借款人被拒，人工智能难以向其和监管层给出令人信服的理由。而征信作为受到严格监管的金融基础设施，新技术的应用如何满足合规要求有待深入讨论。
概论 /001
第一部分
国外征信体系概览
Chapter 1 各国征信业发展历程、现状与监管 /009
一、美国 /009
二、英国 /032
三、法国 /039
四、德国 /042
五、日本 /048
六、韩国 /055
七、本章小结 /061
Chapter 2 国际征信业代表性机构 /069
一、环联（TransUnion） /069
二、艾克飞（Equifax） /076
三、益博睿（Experian） /86
四、邓白氏（Dun＆Bradstreet） /107
五、FICO /112
六、本章小结 /126
第二部分
中国征信体系概览
Chapter 3 中国征信业监管体系 /144
一、监管部门 /144
二、监管政策 /145
三、违规处罚情况 /156
四、存在的问题 /158
五、本章小结 /170
Chapter 4 中国个人征信发展情况 /171
一、发展历程 /171
二、分类 /174
三、本章小结 /199
Chapter 5 中国企业征信发展情况 /202
一、发展历程 /202
二、分类 /204
三、本章小结 /215
Chapter 6 中国征信业前沿问题探究 /216
一、征信和社会信用体系建设的
关系是什么？ /216
二、征信机构必须是独立第三方？ /220
三、对央行征信中心定位的讨论 /225
四、个人征信牌照为何尚未下发？ /228
五、互联网金融信用信息共享
平台发展情况如何？ /233
六、本章小结 /243
Chapter 7 中国征信业前景展望 /244
一、法律和行政监管不断完善 /244
二、替代数据应用于征信的有
效性被更多探索 /246
三、区块链等技术被更多探索、应用 /247
四、征信系统覆盖人群不断增加、下沉 /248
五、征信市场呈“寡头垄断”格局 /249
六、征信产品和服务体系不断完善 /250
七、分工愈加明确，出现专注于细分
领域和行业的征信机构 /251
八、本章小结 /252
第三部分
全球前沿征信业商业模式和技术研究
Chapter 8 全球前沿征信商业模式研究 /254
一、信用服务聚合 /254
二、调查性信用报告机构 /259
三、催收 /261
四、本章小结 /264
Chapter 9 全球前沿信用服务技术研究 /265
一、人工智能 /265
二、云计算 /268
三、大数据 /270
四、区块链 /272
五、生物识别 /274
六、本章小结 /276
附录
附录A 美国征信局个人信用报告主要内容 /278
一、身份信息 /278
二、信用额度 /279
三、公共记录和催收 /279
附录B 美国三大征信局发起的全国消费者援助计划 /280
附录C 央行对征信业违规事件的处罚情况 /283
附录D 中国已完成备案的企业征信机构名录 /295
参考文献 /301
征信，虽然只是关注一类信息——各类主体的信用信息，但却是金融乃至信用经济的一个重要基础设施，是一块重要金融基石。目前，中国社会的诚信环境不能令人满意，各方期待征信体系为改善社会诚信环境做出更大的贡献。
——汪路
中国人民银行征信中心副主任
零壹财经长期关注互联网金融，而征信作为金融业的基础设施，对互金也十分重要。这本书从产品、财务、模式和监管等方面系统梳理了国外和国内征信体系，也对当前中国征信业的一些热点话题进行了思考，还分析了征信业的新技术和商业模式，具有很大参考价值。——郭田勇
中央财经大学银行业研究中心主任、零壹财经华中新金融研究院院长
近年来关于征信的著述已经有过不少，但很多止步于传递征信行业相关信息。零壹财经这本书不仅传递信息，也尝试识别问题和讨论问题，给这个被严重误导的行业带来一股新鲜空气。
——李铭
北京大数据研究院
跟柏亮认识几年了，他的兢兢业业、谦虚诚恳让他获得了很多信任。他所带领的零壹财经在激烈的竞争中脱颖而出，越来越卓越出色，所以我非常关注零壹智库的工作和作品。
看到本书，感慨行业有了一本全面、专业、详略得当、博大精深，能让读者高效轻松、印象深刻地阅读，并开阔视野、引发思考的征信书籍；感慨其来之逢时，中国的征信业正在蓬勃发展，作为服务于征信行业的全球领先的信用评分机构、世界一流的金融科技公司的一员，我认为本书是给中国征信业行业精英们的一份厚礼、是征信行业的知识导航。
——王世今
费埃哲（FICO）中国区副总裁
征信系统是金融业基础设施，征信机构则是这项工程的具体建设者、承担者。《金融基石》一书全面梳理了中外征信领域行业发展、从业机构、法律制度和具体做法等方面的历史和现状，使这个领域中的一些重要概念变得更加清晰准确，具有相当高的专业参考价值。
——算话征信CEO蒋庆军
征信体系是金融基石，在互联网经济时代尤为如此。零壹财经作为国内的互联网金融内容服务机构，以全球视野，立足国内实际问题，持续关注国内混乱的征信业的发展。在当下中国征信业发展困难的时机，本书追踪征信热点问题，为社会发声。该书精心策划，撰写了数年，内容丰富，文笔清新，具有很好的行业参考价值，实为良心之作。
——某中央金融机构副研究员、北京大学金融智能研究中心研究员刘新海