2015年1月5日，央行发布了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为6个月。

　　上述八家包括芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司、北京华道征信有限公司。换言之，这八家机构将成为我国首批个人征信商业机构。

　　1月5日下发的文件，1月29日，“芝麻信用”就以“急行军”的速度率先开始了公测，随后又宣布与国内近3000家酒店合作开展免押金入住服务，将“芝麻分”正式应用到了金融以外的场景。此后不久，拉卡拉的“考拉征信”也开始公测，并开始打分。

　　不同的公司，打分标准不一样。芝麻信用的“芝麻分”，是根据用户的身份特征、行为偏好、信用历史、履约能力和人脉关系五个维度来评估。

　　考拉征信的“考拉分”，则包括个人和商户两块，个人信用分可以在拉卡拉APP中查询，商户信用分则是国内首创，数据集中于一个独立平台。

　　腾讯征信的玩法又不一样。4月28日，在2015全球移动互联网大会（GMIC）上，腾讯征信总经理吴丹就向《国际金融报》记者展示了腾讯征信的信用界面，在“我的信用”首页上，有7颗星用来表示用户的征信总评，还可以查询与信用相关的交易、财富、消费等信息。

　　其实，玩法不一是因为来源不一。中国社会科学院金融研究所法律与金融研究室副主任尹振涛(博客,微博)向记者介绍，依托于阿里巴巴集团和支付宝的芝麻信用公司拥有大量的淘宝商户团体和消费客户群的经营情况、资金往来信息、消费支出数据；腾讯征信公司则凭借通讯软件拥有大量与QQ、微信以及财付通相关的个人社交情况、经济往来数据；依托平安银行(000001,股吧)的深圳前海征信公司拥有大量的银行信贷信息及支付清算数据；拉卡拉征信公司的数据优势则是其掌握的大量小商户刷卡记录和个人公共事业缴费记录；北京华道征信公司是最早涉足互联网金融风险评估和信用评级的公司之一，掌握大量与互联网金融业务相关的数据和信息。

　　八家信用公司同时起跑，免不了相互厮杀，一个最重要的问题是：这么多家信用分，到底该信谁的呢？也就是，谁的信用分更可信？

　　其实，不同的银行打的信用分也不同。对此，这些新晋信用企业也不讳言。拉卡拉集团董事长兼总裁孙陶然就曾表示，“如果说招行跟工行有20%的差异，我们跟蚂蚁金服可能有40%的差异。”原因就是这些信用企业的采样有线上线下的差别，有商户和个人的差别。

　　局限覆盖

　　相比传统征信，新晋征信从业者思路更开阔，征信的应用场景也随网络扩展到生活的方方面面

　　其实，P2P还只是征信市场很小的一部分。

　　前海征信中心副总经理潘叡就告诉《国际金融报》记者，在现在的互联网金融蓬勃发展的条件下，征信应用场景已经扩展到生活的方方面面。除了金融领域传统的银行信贷、担保、资产管理、P2P网贷、小微企业贷款，另外还有大家普遍提到的普惠金融等原有的征信系统中没有的人群。

　　“以往提到征信，大家想到的就是人民银行征信中心，它相对来说比较传统，服务于银行的金融机构来做的信贷等服务。”潘叡认为，除此之外还有很多非金融的产品，例如招聘、租房、赊购、证婚等多元化的个体信用记录，最后它们构成了一个整体的信用经济的全部。

　　同样，芝麻信用总经理胡滔也告诉《国际金融报》记者，“我们认为（市场）有三部分。一个是传统的金融机构，第二是新兴互联网新兴金融，第三是生活类的各种场景。当然，我们会和很多的合作伙伴，包括系统、供应商的平台等。”

　　之所以有如此大的市场空间，传统征信系统在当前商业环境下，难免出现局限性，比如覆盖问题。目前中国经济活跃群体共有8亿，但是真正拥有征信局数据的群体数量只有3亿，存在5亿的缺口，填补这一缺口自然就给了非传统征信平台机会。

　　一位业内人士对记者举例说，支付宝覆盖的人群规模已达到2亿-3亿人，央行覆盖度也是3亿人群，但同样的3亿人并不完全重合。“央行征信系统覆盖了许多高端人群，这一群体的人士不一定会使用支付宝或者选择在淘宝上购物。”

　　要提醒新晋者的是，“正规军”有一些准备已经开始了。

　　上海资信受人民银行征信中心委托开发的网络金融征信系统（简称NFCS），已经开始录入信息了。

　　目前NFCS采集的是以P2P网贷为主的各类新型金融机构的个人借贷记录信息，并且向合格的金融机构开放个人信用报告的查询服务。“截至4月20日，已经签约的网贷机构数是537家，入库人数目前是72.5万人。”李奕告诉记者。

　　“NFCS从开始建设之初，就是在征信业务和技术标准采取与央行征信系统一致的标准，为将来已经接入到NFCS的P2P网贷机构的数据能够直接连到央行征信系统做好准备。”李奕坦言，现在是万事俱备，只欠东风，一旦相关监管政策落地，P2P网贷机构的法律地位明确以后，已经接入到NFCS系统的P2P网贷机构就可以更快捷、方便地进入到央行的征信系统。