个人征信的下半场：从风控工具到信用资产的千亿跃迁

为期3天的2026外滩大会已于近日在上海圆满闭幕，作为年度金融科技与数字产业的前沿风向标，本届大会聚焦“共创AI新经济”核心主题，释放出清晰的产业拐点信号。业界普遍共识，AI下半场的核心命题，是技术深度扎根实体产业、落地真实场景、兑现普惠价值。

个人征信领域也在酝酿着创新。大会期间，钱塘征信联合蚂蚁消金主办“AI原生时代，信用经济的应用探索”专题分论坛，聚焦AI与个人信用经济的深度融合落地，探讨持牌征信的范式革新与生态构建路径，为国内信用经济规模化发展提供了前沿实践思路。

从取得个人征信牌照，到提出积极探索“个人信用经济”发展路径，钱塘征信在AI技术的加持下，正在加快搭建创新型的信用经济商业模式与生态。

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从“个人征信”走向“个人信用经济”

先看三组数字，对比中可以看清趋势。

第一组，来自国际数据公司（IDC）《中国零售信贷智能风控解决方案市场份额，2025》报告：2025年中国零售信贷智能风控解决方案市场规模仅为74.23亿元人民币。这是传统“个人征信”营收的主战场——服务于银行、消金、互金机构的B端风控合同，是整个行业过去二十年最熟悉的盈利空间。

第二组，来自浙江省信用中心、浙江大学经济学院与钱塘征信联合发布的首份《个人信用经济发展报告》：我国个人信用服务市场年营收已超100亿元，到“十五五”末，这一规模有望达到800亿。参考美国个人信用服务市场与韩国MyData服务模式的成熟经验，这是一个可以看见路径的测算。

第三组，来自央行征信系统自身的数据：截至2026年8月，央行征信系统收录了11.6亿自然人，但其中有信贷记录的约为8.2亿人；也就是说，仍有约3.4亿自然人处于“征信白户”状态，从未在信贷体系里留下过信用档案。与之呼应的是，我国灵活就业人员规模已超过2亿——网约车司机、外卖骑手、家政服务人员，正是信贷征信覆盖最薄的那一群人。

来源：央行征信中心

把这三组数字拼起来，个人征信行业当前的处境就清楚了。那就是传统个人征信面对的是一个74.23亿元的B端市场，覆盖约8.2亿有信贷记录的人群；而个人信用经济面对的是一个“十五五”末有望达到800亿的市场，覆盖11.6亿乃至全体国民；前者是金融机构内部的风控工具，后者是面向全民的数字资产管理服务。两者的差距较大。

从政策面看，这个跃迁已经被顶层设计明确标定。2026年被定为国家数据要素价值释放年，“十五五”信用经济建设全面铺开，公共数据授权运营、个人可信数据空间建设持续推进。政策要解决的，恰恰是传统征信“评价维度单一、覆盖人群有限”的结构性短板。如果信用数据从金融机构的专属资源，变成可以合规流通、普惠赋能的公共要素，那是不是就可以打开市场空间？

来源：中国工信新闻网

从市场面看，存量盘子的天花板已经清晰可见。个人征信提供了38.6亿次各类征信服务，规模不可谓不大，但这些服务几乎都集中在金融圈层内部。一边是74.23亿元的B端风控市场，继续内卷的边际收益递减；一边是To C的个人信用管理、民生服务、资质核验，则几乎是一片空白。商业空间与发展路径够明显的了。

从需求面看，2亿灵活就业者、3.4亿征信白户，长期缺乏正规、便捷的信用管理渠道。他们并非没有履约能力，只是没有信贷记录可供传统模型评估。当信用服务能够合规接入政务履约、经营轨迹等替代数据，这些人第一次有了沉淀信用资产、参与信用经济的可能。可以说，市场需求是真实存在的，缺的只是供给。

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为什么是钱塘征信

政策导向与宏观趋势摆在那儿了，但能接住这个机会的机构并不多。钱塘征信卡位得“恰到好处”。

首先是资质问题。个人征信业务属于强监管，需要牌照。监管发放的市场化个人征信牌照具有极强稀缺性，全国仅有三家市场化主体。而牌照意味着两件事：一是合规的入口——只有持牌机构才能合规地归集、加工、输出个人信用信息；二是落实政策导向，兼具服务市场需求探索创新与补齐公共服务的双重属性。

生态维度，钱塘征信手里握着一套独特的“公共数据底座+商业生态”组合。2025年10月，钱塘征信成为浙江省信用服务领域的公共数据授权运营机构，落地了全国首个省级信用领域“公共数据与商业数据融合开发利用”的案例；叠加支付宝亿级C端生态的触达能力，它既拥有公信力底座，也拥有直接服务海量用户的场景入口。这种组合，让“服务个人”不再是一句口号，而是有真实场景承载的商业闭环。

技术维度，是这套组合能否跑通的关键。钱塘征信深度参可信数据空间建设，依托隐私计算实现公共数据与生态数据“可用不可见”——数据价值在合规边界内被释放，而个人信息保护底线同时守得住。

牌照、生态、技术这三块拼图凑齐之后，钱塘征信顺势把“个人信用经济”这个概念推到了行业前台。而概念提出来，更关键的是落地，以及把这件事做大做强。

钱塘征信走的是一条从试点到标准、再到产品化的路径。消金界了解到，其先在浙江拿下公共数据授权运营的试点，落地全国首个省级“公共数据与商业数据融合开发利用”案例，再把这个模式沉淀为“信用守护”“信用报告”这样的C端产品，让普通用户第一次可以像管理账户一样管理自己的信用。它把“个人信用经济”从一句口号，拆解成了可触达、可运营、可复制的业务闭环。

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AI串起资质、技术与生态

真正要把这项事业做到14亿人的规模、做到每一个普通人都负担得起的成本，牌照、生态、技术都还是“硬件”，缺一个能规模化运营的“软件”。而这个软件，正是AI。

从整个商业闭环来看，牌照解决“能不能做”，生态解决“有没有人用”，技术解决“数据怎么流”，而AI解决的是“能不能规模化地服务每一个人”。

传统征信的交付方式，是面向金融机构输出标准化评分和报告。这套模式天然适配B端、适配信贷场景，却无法适配面向14亿人、跨场景、实时可交互的个人信用管理。而AI恰好补上了这块短板，它可以为每一个用户实时生成信用画像、主动推送风险预警、预测不同行为选择对信用价值的长期影响，让征信机构第一次具备了“一对一服务个人”的能力。

钱塘征信旗下“信用守护”“信用报告”两款产品的数据可以印证这一点。消金界了解到，75%的用户在识别到自身信用风险后会主动进行修复和行为矫正，产品月复访率稳定在60%，其中小微经营者占比达25%。用户从“被动接受评估”变成了“主动经营信用资产”，这个转变的背后，正是AI把信用服务从“机构端工具”重构成了“个人端资产管理系统”。

所以，AI在这里扮演的角色，值得被放到一个更高的位置去看。它既让征信机构从“金融数据服务商”升级为“社会信用基础设施运营商”，也让个人从“数据贡献者”升级为“信用资产所有者”。个人信用经济从一个政策概念、一个市场预期，变成一个可以被技术规模化交付的产业现实，AI是其中最关键的加速器。

放眼全球，AI助力个人信用经济崛起也有经验可循。事实上，个人信用经济在海外已发展数十年。欧美三大征信机构早已摆脱纯金融服务定位，构建起覆盖就业、租房、消费、民生履约的全场景服务体系；但其长期商业化发展中也积累了不少教训，如数据滥用、寡头垄断、用户维权成本过高，是绕不开的痼疾。

国内的优势在于制度设计与AI技术基础设施的叠加。海量人口基数、完善的数字生态、常态化的公共数据授权运营机制，将有助于国内信用经济跳出海外“纯商业数据驱动”的弯路，可见的框架下，应该会走出一条“政策引导+公共赋能+生态运营+合规兜底”的本土路径。而海外被反复诟病的几类问题，在国内就具备被前置规避的可能性。加之当前AI赋能的风口下，相信国内机构可以实现弯道超车，未来出海又是一片广阔天地。

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结语

当前正在从“个人征信”向“个人信用经济”跃迁，AI正在加速这一进程。而信用评价的权力边界、算法透明度、公共数据的商品化风险，是需要在产业发展中被前置回答的。决定这条路能走多远的，既是技术的先进程度，也是制度、伦理与商业的协同成熟度。这是参与主体钱塘征信在转型升级中需要关注的。

而顶层关注的，或许不仅仅是钱塘征信这一家机构的转型，更是它身后那个正在确立的新规则新生态，以及趟出的一条创新之路。

至于我们每一位普通人关注的，则是未来可管理、可增值、可主张权利的数字财富，在数据要素价值释放中享受到红利。

可以预见的是，谁先把“政策合规、生态运营、AI技术”三者跑通，谁就能在个人信用经济发展的浪潮中取得先机。而个人信用经济这一片蓝海，未来可期。