2016-2022年中国征信行业深度研究与投资前景预测报告

报告名称：2016-2022年中国征信行业深度研究与投资前景预测报告
出版日期：2016-10
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2015年初央行批准8家机构开展个人征信业务的相关准备工作，个人征信业务市场化大幕就此开启。改革开放以来，随着国内信用交易的发展和扩大、金融体制改革的深化、对外经济交往的增加、社会信用体系建设的深入推进，我国征信业得到迅速发展。

据机构预测，我国个人征信市场空间为1030亿元，而目前个人征信和企业征信总规模仅为20亿元。在很多人看来，征信市场是传统金融的最后一个“堡垒”，也是互联网金融的下一个最大“金矿”。

188bet金宝搏网站发布的《2016-2022年中国征信行业深度研究与投资前景预测报告》依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行研究分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一，具有重要的参考价值！

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报告目录：

第一章：国外 征信 行业发展状况与经验借鉴

1.1 国外征信行业的发展历程

1.1.1 国外征信行业的发展历史

1.1.2 国外信用体系的发展状况

1.1.3 国外征信行业的发展模式及其比较

1.1.4 国外征信行业法律制度的建设与发展

1.2 美国征信行业发展分析

1.2.1 美国征信行业的发展历程

1.2.2 美国征信体系建设及应用情况

（1）美国征信行业法律体系建设状况

（2）美国征信行业的监管框架

（3）美国征信行业的市场化运行机制

（4）信用数据的采集与评价

1.2.3 美国征信行业市场格局分析

1.2.4 美国征信行业发展的经验借鉴与发展趋势

（1）美国征信行业对中国征信行业的启示

（2）互联网金融环境下美国征信行业的发展趋势

1.3 日本征信行业发展分析

1.3.1 日本征信行业的发展历程

1.3.2 日本征信体系的发展情况及其特点分析

1.3.3 日本征信体系的法律制度建设状况

1.3.4 日本征信行业市场格局分析

（1）日本主要征信机构发展状况

（2）日本征信行业进入门槛分析

（3）日本征信行业市场空间

1.3.5 日本征信行业发展的经验借鉴与发展趋势

1.4 欧洲征信行业发展分析

1.4.1 欧洲征信行业的发展历程

（1）欧洲企业征信的发展历程

（2）欧洲个人征信的发展历程

1.4.2 欧洲征信行业的发展模式及其特点

（1）欧洲国家公共征信系统的特点

（2）欧洲各公共征信系统特点比较

1.4.3 欧洲公共公用信息征信模式典型分析

（1）德国模式分析

（2）意大利模式分析

1.4.4 欧洲征信体系的法律制度建设状况

1.4.5 欧洲征信行业发展的经验借鉴

1.5 国外领先征信机构案例分析

1.5.1 益百利（Experian）

（1）企业发展简况

（2）企业主要产品与客户分析

（3）企业经营情况分析

（4）企业在华投资分析

1.5.2 艾可飞（Equifax）

（1）企业发展简况

（2）企业主要产品与客户分析

（3）企业经营情况分析

（4）企业最新发展动向

1.5.3 全联（TransUnion）

（1）企业发展简况

（2）企业主要产品与客户分析

（3）企业经营情况分析

（4）企业在华投资分析

1.5.4 邓白氏（Dun&Bradstreet）

（1）企业发展简况

（2）企业主要产品与客户分析

（3）企业经营情况分析

（4）企业在华投资分析

1.5.5 穆迪（Moody's）

（1）企业发展简况

（2）企业主要产品与客户分析

（3）企业经营情况分析

（4）企业在华投资分析

1.5.6 标准普尔（The S &P）

（1）企业发展简况

（2）企业核心业务分析

（3）企业经营情况分析

（4）企业在华投资分析

1.5.7 惠誉（Fitch）

（1）企业发展简况

（2）企业主要产品与客户分析

（3）惠誉信用评级基本原则

（4）企业在华投资分析

1.6 国外征信机构发展趋势分析

第二章：中国征信行业发展现状分析

2.1 中国信用体系建设概况

2.1.1 中国信用体系建设的历程

2.1.2 中国信用体系建设的成果

（1）社会信用体系建设的工作机制不断完善

（2）行业和地方信用体系建设有效开展

（3）中小企业信用体系建设稳步推进

（4）农村信用体系建设探索发展

2.1.3 中国信用体系建设的不足

（1）法律法规体系建设不健全

（2）缺乏统筹规划

（3）基础设施建设不完善，

（4）信用服务机构规模较小，实力较弱

（5）人才培养机制不完善，信用管理人才匮乏

2.2 中国企业和个人征信系统的发展现状

2.2.1 中国企业和个人征信系统的建设

（1）中国企业和个人征信系统的建设历程

（2）中国企业和个人征信系统建成果

2.2.2 征信系统对中国社会经济的影响

（1）征信系统对宏观经济的影响

（2）征信系统对金融体系的影响

（3）征信系统对中国社会的影响

2.2.3 中国征信系统存在的问题及政策建议

（1）中国征信系统存在的问题存在的问题：

（2）发展中国企业和个人征信系统的政策建议

2.3 中国征信机构发展概况

2.3.1 中国征信机构的规模

（1）业务规模分析

（2）资金规模分析

2.3.2 中国征信机构的分类

2.3.3 中国征信机构数据库建设情况分析

（1）企业信息数据库建设情况分析

（2）个人信息数据库建设情况分析

2.3.4 中国征信机构发展趋势分析

第三章：中国征信市场需求分析与预测

3.1 中国征信市场概述

3.1.1 征信市场相关概述

（1）征信市场的组成

（2）征信市场的划分

3.1.2 中国征信市场的特点

3.2 资本市场征信需求分析

3.2.1 信用评级需求分析

（1）国外信用评级市场规模

（2）国内信用评级市场规模

3.2.2 中国信用评级机构概览

3.3 商业市场征信需求分析

3.3.1 企业信贷市场分析

（1）大型企业信贷规模分析

（2）中小微企业信贷规模分析

（3）企业信贷市场征信需求分析

3.3.2 新型融资路径中的征信需求分析

（1）融资租赁中的征信需求

（2）保理融资中的征信需求

（3）供应链融资中的征信需求

（4）小额贷款中的征信需求

3.4 个人消费市场征信需求分析

3.4.1 我国个人消费市场征信需求规模预测

（1）个人征信行业发展迅速

（2）我国个人消费市场征信需求规模预测

3.4.2 房屋信贷消费市场分析

（1）中国房屋信贷消费市场规模

（2）房屋信贷消费市场趋势分析

（3）房屋信贷消费市场征信需求分析

3.4.3 汽车信贷消费市场分析

（1）汽车信贷消费市场规模

（2）汽车消费信贷渗透率

（3）汽车信贷消费市场趋势分析

（4）汽车信贷消费市场征信需求分析

3.4.4 信用卡市场分析

（1）信用卡市场规模分析

（2）信用卡市场趋势分析

（3）信用卡市场需求预测

（4）信用卡市场征信需求分析

3.5 潜在市场征信需求预测

3.5.1 商贸领域征信需求分析

3.5.2 零售业市场征信需求分析

3.5.3 招聘领域征信需求分析

3.5.4 188金宝搏亚洲登录欢迎您业市场征信需求分析

3.5.5 其他潜在征信市场需求

第四章：互联网趋势下征信行业的市场分析

4.1 中国互联网行业发展情况及其影响分析

4.1.1 中国互联网发展现状及趋势

（1）互联网行业市场规模

（2）互联网行业市场结构

（3）互联网行业发展趋势

4.1.2 中国移动互联网行业发展分析

（1）移动互联网行业市场规模分析

（2）移动互联网行业用户规模分析

（3）移动互联网行业终端规模分析

（4）移动互联网行业市场格局分析

4.1.3 互联网对传统行业的影响分析

（1）互联网应用催生多种新兴业态

（2）互联网思维颠覆、重塑传统行业

4.2 中国互联网金融发展情况分析

4.2.1 中国互联网金融发展概况

（1）互联网金融的基本特点

（2）互联网金融的发展规模

（3）互联网金融的发展前景

（4）互联网金融的发展动向

4.2.2 中国互联网金融发展的主要模式

（1）第三方支付平台模式

（2）P2P网络贷款模式

（3）众筹融资模式

（4）虚拟电子货币模式

（5）基于大数据的金融服务平台模式

（6）P2B模式

（7）互联网银行模式

（8）互联网保险模式

（9）互联网金融门户模式

（10）节约开支方案模式

4.2.3 中国互联网金融发展存在的瓶颈

4.3 互联网趋势对征信行业的影响分析

4.3.1 互联网金融与征信行业

（1）互联网金融的征信的需求分析

（2）征信行业对互联网金融的影响分析

4.3.2 互联网趋势下的征信新模式

（1）传统征信模式存在的问题

（2）大数据征信的发展趋势

4.4 大数据征信典型案例分析——Zestfinance

4.4.1 Zestfinance公司简介

（1）基本概况

（2）公司业务

（3）公司团队

4.4.2 Zestfinance的大数据信用评估模型

（1）大数据信用评估模型与传统信用评估模型的比较

（2）ZestFinance大数据信用评估模型的实践

4.4.3 ZestFinance的经营成果和最新动态

（1）经营成果

（2）最新动态

4.4.4 ZestFinance对中国互联网金融和信用评估的启示

第五章：中国征信行业商业模式分析

5.1 征信行业价值链分析

5.1.1 征信行业价值链

5.1.2 价值链的数据商分析

5.1.3 价值链的征信使用方分析

5.1.4 价值链各参与者关系分析

5.2 征信行业传统商业模式分析

5.2.1 征信行业主要产品需求分析

（1）信用报告需求分析

（2）资信评级需求分析

（3）企业专项评估需求分析

（4）其他增值服务

5.2.2 征信机构主要盈利模式分析

5.2.3 中国征信行业现行商业模式的局限性分析

（1）全球征信行业商业模式分析

（2）我国征信行业商业模式分析

（3）我国现有征信商业模式的局限性

5.3 征信行业商业模式创新预测分析

5.3.1 征信行业数据端的商业模式

（1）数据采集、数据挖掘

（2）数据交易

（3）大数据分析

5.3.2 征信机构商业模式创新分析

（1）个人征信商业模式创新

（2）企业征信商业模式创新

5.3.3 征信蓝海投资路径分析

（1）互联网企业进入征信行业路径分析

（2）政府机构进入征信行业路径分析

（3）运营商进入征信行业路径分析

第六章：中国征信行业竞争格局与领先机构经营分析

6.1 中国征信行业竞争格局分析

6.1.1 中国征信行业市场主体分析

6.1.2 国外征信机构在华投资分析

6.1.3 中国征信行业进入壁垒分析

（1）企业征信进入壁垒分析

（2）个人征信进入壁垒分析

6.1.4 中国征信行业并购与重组分析

（1）行业并购重组趋势

（2）行业并购重组政策环境

（3）行业并购重组最新动向

6.2 领先机构经营分析

6.2.1 中国人民银行征信中心经营分析

（1）中心发展简况分析

（2）中心征信业务分析

（3）中心竞争优劣势分析

6.2.2 上海资信有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

6.2.3 北京安融惠众征信有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

6.2.4 联合信用管理有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

6.2.5 芝麻信用管理有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

6.2.6 腾讯征信有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

6.2.7 深圳前海征信中心股份有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

6.2.8 鹏元征信有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

6.2.9 中诚信征信有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

6.2.10 中智诚征信有限公司经营情况分析

（1）企业发展简况分析

（2）企业经营情况分析

（3）企业竞争优劣势分析

第七章电商行业发展分析

7.1 电子商务发展分析

7.1.1 电子商务定义及发展模式分析

7.1.2 中国电子商务行业政策现状

7.1.3 2013-2015年中国电子商务行业发展现状

7.2 “互联网+”的相关概述

7.2.1 “互联网+”的提出

7.2.2 “互联网+”的内涵

7.2.3 “互联网+”的发展

7.2.4 “互联网+”的评价

7.2.5 “互联网+”的趋势

7.3 电商市场现状及建设情况

7.3.1 电商总体开展情况

7.3.2 电商案例分析

7.3.3 电商平台分析（自建和第三方网购平台）

7.4电商行业未来前景及趋势预测

7.4.1 电商市场规模预测分析

7.4.2 电商发展前景分析

图表目录：

图表1：国外征信业发展特点

图表2：全球主要征信发展模式比较

图表3：国际征信立法模式

图表4：美国征信业的四大发展阶段

图表5：美国征信行业法律体系建设

图表6：美国征信监管体系

图表7：美国个人市场化征信模式

图表8：2010年以来美国消费信贷情况（单位：百万美元）

图表9：数据采集和转换流程

图表10：美国征信体系

图表11：美国三大征信局概况

图表12：美国三大征信局的业务布局

图表13：美国征信行业发展趋势

图表14：日本征信行业发展历程

图表15：日本征信体系

图表16：日本征信法律汇总

图表17：欧洲公共征信系统的特点比较

图表18：益百利产品分布（按营业收入）（单位：%）

图表19：益百利产品区域分布（按营业收入）（单位：%）

图表20：益百利业务区域分布

图表21：益百利重点客户

图表22：益百利主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表23：益百利中国客户

图表24：艾可飞产品分布（按营业收入）（单位：%）

图表25：艾可飞业务区域分布

图表26：艾可飞主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表27：全联产品分布（按营业收入）（单位：%）

图表28：全联主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表29：邓白氏业务区域分布（按营业收入）（单位：%）

图表30：邓白氏主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表31：穆迪业务区域分布（按营业收入）（单位：%）

图表32：穆迪业务区域分布（按营业收入）（单位：%）

图表33：穆迪主要经济指标分析（单位：亿美元）

图表34：征信机构发展趋势

图表35：中国社会信用体系建设历程一览表

图表36：社会信用体系建设的过程

图表37：社会信用体系建设的内涵

图表38：企业征信系统初步建立过程

图表39：企业征信系统升级过程

图表40：个人征信系统前期探索过程

图表41：个人征信系统初步建设过程

图表42：个人征信系统完善运行过程

图表43：企业/个人征信系统运行情况（单位：万户，万个，万次，亿人，%）

图表44：民营征信机构成立情况

图表45：外资信用评级机构成立情况

图表46：征信系统基本覆盖情况（单位：家）

图表47：征信系统村镇覆盖情况（单位：家，笔）

图表48：征信系统企业和个人覆盖情况（单位：万户/万人）

图表49：征信系统更新情况（单位：亿条）

图表50：征信系统查询情况（单位：万户/万个，亿次）

图表51：征信信息在个人贷款申请评分模型中的权重（单位：%）

图表52：不同信用状况的借款人个人住房贷款的批准率（单位：%）

图表53：不同信用状况的借款人个人住房贷款的批准对比（单位：%）

图表54：不同信用状况的借款人个人汽车贷款的批准率（单位：%）

图表55：不同信用状况的借款人个人汽车贷款对比（单位：%）

图表56：征信系统对消费贷款的影响（单位：亿元）

图表57：信用卡申请者的批准率（单位：%）

图表58：信用卡申请者的批准情况对比（单位：%）

图表59：征信系统对信用卡透支额的影响（单位：亿元）

图表60：征信系统对信用卡透支额的影响（单位：亿元）

图表61：征信系统提升个人贷款业务和信用卡业务的审批效率（单位：天，%）

图表62：征信系统对总消费的影响（单位：亿元）

图表63：征信系统对信用卡透支额的影响（单位：亿元）

图表64：固定资产投资（单位：亿元，%）

图表65：不同信用状况和不同规模的企业获得贷款的批准率（单位：%）

图表66：征信系统对大中小型企业获得贷款的促进作用（单位：亿元）

图表67：征信系统对大中小型企业获得贷款的促进作用对比（单位：亿元）

图表68：征信系统使对公业务审贷效率的提高（单位：天，%）

图表69：征信系统对GDP的促进作用（单位：亿元，%）

图表70：征信系统对消费和投资的促进作用（单位：亿元）

图表71：不同层面征信系统对于信贷市场的影响

图表72：企业征信系统帮助银行规避不良贷款的笔数（单位：笔）

图表73：企业征信系统在对公业务中帮助银行规避不良贷款的笔数（单位：笔）

图表74：企业征信系统帮助银行规避不良贷款的效益（单位：万元）

图表75：企业征信系统帮助银行在对公业务中规避不良贷款的效益（单位：亿元）

图表76：个人征信系统帮助银行规避不良贷款的作用（单位：次，笔，%）

图表77：个人征信系统帮助银行规避不良贷款的效益（单位：万元，%）

图表78：企业征信系统帮助银行在个人业务中规避不良贷款的效益（单位：亿元）

图表79：征信系统帮助银行规避不良贷款的效益（单位：万元，%）

图表80：企业征信系统帮助银行规避不良贷款的效益（单位：亿元）

图表81：银行在贷后管理中使用征信系统的净效益（单位：万元）

图表82：银行在贷后管理中使用征信系统的效益（单位：万元）

图表83：征信系统帮助银行贷后管理的净效益（单位：万元）

图表84：征信系统帮助银行贷后管理（单位：亿元）

图表85：征信系统帮助银行清收不良贷款的效益（单位：万元）

图表86：征信系统帮助银行清收不良贷款的效益（单位：亿元）

图表87：征信系统帮助银行获益（单位：亿元）

图表88：征信系统帮助银行获益情况（单位：亿元）

图表89：征信系统帮助中小企业获得贷款额情况（单位：亿元）

图表90：征信系统帮助中小企业获得贷款额（单位：亿元）

图表91：不同规模企业对公业务信贷发放额趋势图（单位：%）

图表92：不同规模企业额外批准率趋势图：绝对值（良好-无）

图表93：不同规模企业额外批准率趋势图：相对值（良好-无）/无

图表94：征信对弱势群体个人贷款的促进作用（单位：亿元）

图表95：征信对弱势群体个人贷款的促进作用分析（单位：亿元）

图表96：征信系统对农户贷款的影响（单位：亿元）

图表97：普惠金融惠及对象

图表98：普惠金融服务组织机构体系图

图表99：征信系统增加的大、中、小型企业贷款（单位：亿元）

图表100：征信系统增加的固定资产投资（单位：亿元）

图表101：征信系统增加的大、中、小型企业贷款对比（单位：亿元）

图表102：征信系统增加的固定资产投资对比（单位：亿元）

图表103：征信系统对就业的促进作用（单位：人）

图表104：征信系统对就业的促进作用情况（单位：人）

图表105：个人查询自身信用报告次数（单位：万次）

图表106：企业查询自身信用报告次数（单位：万次）

图表107：企业的违约指数（单位：%）

图表108：企业信用信息基础数据库服务的机构用户（单位：家）

图表109：个人信用信息基础数据库服务的机构用户（单位：家）

图表110：企业信用信息基础数据库收录的企业及其他组织数量（单位：家）

图表111：个人信用信息基础数据库收录的自然人数量（单位：家）

图表112：个人信用信息基础数据库收录的自然人数量（单位：家）

图表113：历年异议核查回复与更正平均时间趋势

图表114：征信市场的划分

图表115：征信市场竞争图

图表116：征信市场竞争图

图表117：美国国家认定的评级组织信用评级行业赫氏指数

图表118：美国国家认定的评级组织信用评级行业赫氏指数图

图表119：2011-2015年银行新增贷款（单位：万亿元，%）

图表120：2011-2015年大型企业贷款余额及其占金融机构贷款余额比重（单位：万亿元，%）

图表121：2012-2015年中小企业贷款余额及其占金融机构贷款余额比重（单位：万亿元，%）

图表122：2016-2022年企业信贷市场征信需求预测（单位：万亿元）

图表123：中国融资租赁行业市场规模变化情况（单位：亿元，%）

图表124：2016-2022年中国融资租赁行业业务规模增长走势预测（单位：亿元）

图表125：全球保理业务量规模增长情况（单位：亿欧元，%）

图表126：2016-2022年国内保理业务规模增长预测（单位：万亿元）

图表127：2016-2022年供应链金融市场空间规模预测（单位：万亿元）

图表128：小额贷款公司数量及人员规模（单位：家，人）

图表129：小额贷款公司贷款余额（单位：亿元）

图表130：个人房屋贷款余额（单位：亿元）

图表131：各国汽车金融车贷渗透率对比图（单位：%）

图表132：中国信用卡交易额及占社会消费品零售总额的比重（单位：万亿元，%）

图表133：中国信用卡累计发行量及占比情况（单位：亿张，%）

图表134：2016-2022年中国信用卡行业累计发卡量预测（单位：亿张）

图表135：2016-2022年中国信用卡行业交易总额预测（单位：万亿元）

图表136：中国网络经济市场规模增长及预测（单位：亿元，%）

图表137：中国网络经济市场结构（单位：%）

图表138：中国网络经济终端细分领域结构（单位：%）

图表139：中国移动互联网市场规模（单位：亿元，%）

图表140：中国PC网民与移动网民规模及预测（单位：亿人，%）

图表141：中国智能手机出货量及保有量（单位：亿台）

图表142：中国PC网页与移动APP月度使用时长比例（单位：%）

图表143：传统移动通信时代和移动互联网时代对比

图表144：移动互联网应用需求曲线

图表145：中国移动互联网产业四象竞争格局

图表146：中国移动互联网产业细分行业结构图（单位：%）

图表147：第三方移动支付市场格局（单位：%）

图表148：互联网企业跨界融合机会简析

图表149：互联网催生信息消费新业态简析

图表150：“互联网+”概念的引入带来的创新

图表151：互联网金融三大核心要素概括

图表152：中国第三方支付市场交易规模（单位：万亿，%）

图表153：中国网络借贷市场成交量（单位：亿元）

图表154：不同角度看未来互联网金融新格局

图表155：有交易平台的担保支付模式

图表156：我国P2P网贷模式

图表157：股权众筹的三种模式

图表158：众筹平台交易流程

图表159：众筹平台商业模式

图表160：虚拟电子货币模式分析

图表161：互联网银行模式分析

图表162：互联网保险商业模式分析

图表163：中国电子商务市场交易规模及预测（单位：万亿元，%）

图表164：中国P2P网络借贷成交量（单位：亿元，%）

图表165：中国P2P平台数变化趋势（单位：家）

图表166：截至2015年累计问题P2P平台数量（单位：家）

图表167：传统信用风险评估体系和基于大数据的信用评估体系的比较（以美国为例）

图表168：Zestfinance的大数据源

图表169：Zestfinance的信用评估模型

图表170：Zestfinance的信用评估分析原理

图表171：征信行业价值链

图表172：征信企业使用方按用途分类

图表173：近年企业和个人信用信息基础数据库年度查询情况（单位：万次）

图表174：企业债券发行基本情况（单位：期，家）

图表175：我国个人征信机构盈利模式

图表176：中国征信市场竞争格局示意图（%）

图表177：部分征信平台数据比较

图表178：“三马”信用证明机构概览

图表179：不同征信体系数据特点

图表180：中国人民银行征信中心基本信息表

图表181：中国人民银行征信中心组织结构图

图表182：中国人民银行征信中心征信业务分析

图表183：中国人民银行征信中心系统建设情况

图表184：中国人民银行征信中心优劣势分析

图表185：上海资信有限公司基本信息表

图表186：上海资信有限公司企业网络金融征信系统（NFCS）建设核心

图表187：上海资信有限公司NFCS运行情况

图表188：上海资信有限公司业务分布

图表189：上海资信有限公司优劣势分析

图表190：北京安融惠众征信有限公司基本信息表

图表191：北京安融惠众征信有限公司业务分布

图表192：北京安融惠众征信有限公司信贷机构贷款生命周期管理流程

图表193：北京安融惠众征信有限公司优劣势分析

图表194：联合信用管理有限公司基本信息表

图表195：联合信用管理有限公司业务板块

图表196：联合信用管理有限公司愿景、使命、价值观、企业文化

图表197：联合信用管理有限公司优劣势分析

图表198：芝麻信用管理有限公司基本信息表

图表199：阿里巴巴互联网金融版图

图表200：芝麻信用管理有限公司愿景、使命

图表201：芝麻信用管理有限公司优劣势分析

图表202：腾讯征信有限公司基本信息表

图表203：腾讯征信有限公司业务分布

图表204：腾讯公司金融业务发展战略布局

图表205：腾讯征信有限公司优劣势分析

图表206：深圳前海征信中心股份有限公司基本信息表

图表207：深圳前海征信中心股份有限公司业务分布

图表208：深圳前海征信中心股份有限公司优劣势分析

图表209：鹏元征信有限公司基本信息表

图表210：鹏元征信有限公司业务分布

图表211：鹏元征信有限公司优劣势分析

图表212：中诚信征信有限公司基本信息表

图表213：中诚信征信有限公司个人征信业务

图表214：中诚信征信有限公司企业征信业务

图表215：中诚信征信有限公司信用体系建设

图表216：中诚信征信有限公司荣誉资质

图表217：中诚信征信有限公司合作伙伴

图表218：中诚信征信有限公司优劣势分析

图表219：中智诚征信有限公司基本信息表

图表220：中智诚征信有限公司业务分析

图表221：中智诚征信有限公司定位

图表222：中智诚征信有限公司优劣势分析

图表223：拉卡拉信用管理有限公司基本信息表

图表224：拉卡拉信用管理有限公司企业征信业务

图表225：拉卡拉信用管理有限公司个人征信业务

图表226：拉卡拉信用管理有限公司优劣势分析

图表227：北京华道征信有限公司基本信息表

图表228：北京华道征信有限公司业务分析

图表229：北京华道征信有限公司市场定位

图表230：北京华道征信有限公司愿景与使命

图表231：北京华道征信有限公司优劣势分析

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