从“增信”到“征信”：互联网金融时代的中国个人征信体系发展


黄卓
北京大学国家发展研究院金融学副教授

李冬 ：我过去读过一些心理学的书，心理学上研究是说当人和人身体碰撞的时候，人会产生快乐的幸福感。接下来请大家先掌声欢迎一下刚才主讲的郭峰老师，刚才郭峰老师提到了七点。第一点是信息中介，还是信用中介的问题。现在各家都在表面上做信息中介，但是背后都在做信用中介的事情。第二提到了三大分类，第三提到了风险准备金，第四提到了P2P平台，第五是监管，第六是信息披露，第七是监管政策。
今年7月18号，央行联合十部委发表了《关于促进互联网金融发展的指导意见》，央行负责互联网支付，证监会负责股权众筹，银监会负责各级网络借贷和网络小额贷款，以及互联网消费金融和互联网信托。保监会负责互联网保险，确实就像刚才郭老师提到的，国家也正在逐渐的把权责利划分的更加清晰，便于互联网金融的各个平台健康发展。
作为互联网金融的从业者，我感觉到刚才郭老师提到的很多东西非常好，如果一个平台只作为信息平台的话，我们作为散户没有人干在上面买。因为你对于借款人并不清楚他的主体信息，只有他利用各种实际上作为信用担保，不管是做担保或者是找第三方担保，或者是找上市公司背后在外面的投资公司作为你的股东，认一个干爹等等。在中国缺乏这样的信任，基于P2P我们国内又有一些变种。比如说P2B、P2G等等，不管是P2P、P2B、P2G等等它都需要用到一些信用，现在我们在央行都可以查到自己的信用。比如说你信用不好，你贷款逾期了，可能就打不了折。征信分为个人征信和企业征信，今年首批个人征信也是颁发了八家牌照，征信市场非常火，不管是互联网公司。比如说像腾讯、阿里有大数据，以及传统的信用公司都在跃跃欲试。
接下来我们为了更加欢乐一些，我们双手继续碰撞，我们有请下一位黄卓教授。

黄卓： 非常感谢各位朋友能够到这里来参加沙龙活动，由此可以看出互联网金融确实是非常热，特别是P2P借贷。根据2014年的统计数字，通过P2P成交的借贷金额一年是2500亿人民币。2015年是多少呢？2015年上半年已经超过了3000亿，所以增长速度是非常快的。
郭峰老师的研究，实际上讲了特别新的东西，特别是今年央行出台一些文件以后，整个P2P行业的发展，不管是监管，还是学者或者是业内的从业人员，对于未来的发展可能都有一些不确定性，下一步应该怎么发展，刚才郭老师的演讲能够帮助我们了解。
刚才的讨论里面实际上谈到了一个东西，就是P2P到底应该是信用中介，还是信息中介，这个本质的差别在哪里。我的题目就是从增信，让信息中介做什么事情，信息中介做的事情就是增信，因为个人的信用不够，必须靠平台做信用中介，来增加它的信用。所以信用中介起的功能就是增信。现在不能增信，不能做信用中介了，那怎么办？所以我今天要讲的东西，如果我们真的要做信息中介平台，我们可能不能靠增信，这个时候我们靠一个工具就是征信。
这是我这段时间正好承担金融资本论坛的课题，关于中国个人新一代征信体系的建设，这是我研究的想法跟大家分享一下。
首先，大家看看什么是征信，根据人民银行征信也管理条例严格定义，征信有几个阶段，收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动，我们把它叫做征信。
为什么征信很重要，它有什么功能，我们回到金融的本质，我们说互联网金融非常热，它到底是互联网还是金融。银行规定互联网金融还是金融，实际上它还是要按照金融的原则去监管。我们来看看金融的本质是什么，根据我的理解，金融实际上是把资源或者是资产在时间和风险两个维度上进行配置。比如说我今年刚刚工作没有钱，但是我要消费，我未来有收入，那怎么办？这个时候可能一部分人把钱借给另外一部分人来获得收入。有的人他的风险偏好比较低，有的人风险偏好比较高，可能具有不同的投资机会，资产也可以在这两者之间转换，在风险上进行重新配置。
金融最核心的业务就是借贷，我把钱借给你，你给我付利息，利息反映的就是资产的两个价值，一个是时间价值，一个是对违约风险的补偿。如果我们把钱借给另外一个人，首先有一个承诺的利率，大概年利率15%，如果对你来说预期的回报率不到15%，有可能借你钱的人还不了了。在借贷里面逾期的回报率就是承诺名义利率乘以1减去违约概率，现在存款大概只有1.75%，如果你考虑到银行的中介成本，比如说三个百分点或者是五个百分点，可能不会超过7%或者是8%。如果你去借钱，可能你知10%到20%的利息，为什么？这个差别其实主要是反映这个地方的违约概率或者我们叫信用风险，信用风险越高我必须要承诺的名义利率越高，因为你最后预期回报率可以在不同的资产之间进行选择。
对于这样的信用风险，我怎么去控制，怎么去管理，这里面实际上存在着两种风险，我们按照经济学的定义，我们把它称作两种风险，一种叫做事前的风险，我们把这个钱借给借款人，它是高风险，还是低风险的人。比如说有一个人他从事特别冒险的生意，它面临到这样一个项目可能是高风险的项目，我需要给它24%的利率，另外一个人从事的是低风险的行业，这个时候我可能借给他15%就可以了，我们把它叫做事前的风险。
另外，我们叫做事后的风险，你借给他以后，他有可能把钱借到手不想还了或者他把自己的房子卖了还给你。如果你没有办法来强迫我的话，我也可以不还你的钱，我们把这个叫做道德风险，这种风险我们叫做事后风险，但是这里面还有一些贷款和操作风险。一种叫做事前风险，一种叫做事后风险。
怎么规避这两种风险呢？在传统的业务里面，传统的方法就是我们可以用人工调查，我了解一下，你这个人的信用状态怎么样，对于事后风险怎么规避呢？你把房子押着，你不还的话房子归我，这就是两种传统的用来规避这两种风险的手段。但是一种成本太高，成本统统要打入到借款成本里面去。假设说你没有资产你怎么抵押，所以传统的业务里面，这两种风险实际上成本很高。
如果这两种风险太大，怎么办？我们在P2P里面，这两种风险成本很高，对于别人而言我不愿意把钱借给别人，这个时候只能把个人的风险转化到集中到平台上去，只要平台不倒闭，我就没有问题。实际上我们看到P2P大部分多都是信用中介，因为在当前的条件下信息中介没法存在。因为目前没有一个好的判断规避事前风险和事后风险的方法。我们说信用中介的模式，增加信用的模式实际上是有问题的，它实际上把个体的风险汇聚到平台上，平台的风险看起来在某种程度上会遇到风险，实际上它是类银行的机构。它也有很多系统的风险，银行有最大的风险是什么，就是挤兑或者叫流动性的风险。
如果你是类银行的机构，你的P2P实际上存在着一种挤兑的风险。只不过现在还没有曝露出来，现在是高增长时期。
我们说如果有了征信系统，什么叫征信系统？我们对每一个借款人都有公信力的指标，单一的指标或者是分数来反映他的风险。比如说我们在某种程度上管理这两类风险，征信系统给出个人的信用报告，你有什么违约的事件，你到底有没有在别的地方借别人的钱，有没有欠钱不还的记录。首先是在事前帮助你甄别风险，同时由于征信评分很重要，所以征信评分它在某种程度上是个人无形的资产。
比如说我一旦欠钱不还，我的信用评分从八百变成了五百，因此我在某种程度上可以相当于抵押，因为我不想我的信用降低。所以我欠你五百块钱我就还了。所以征信它实际上能够缓解这两个风险。
如果有一个好的征信系统，实际上我们把很多风险定量化。如果没有这样一个系统，比如说你在P2P上面看到一大堆借款人的资料，他家在什么地方，可能从事什么职业，把钱借去买车了。但是我还是不知道我冒的风险多么大，一个可以量化的风险和不可以量化的风险，对于投资人的感受是不一样的。包括我们在华尔街所做的事情是一样的，原来有一个电影问华尔街是干什么的，“we
take risk,we calculate risk”，我们是冒风险的，但是我们冒的是能够计算出来的风险。如果有一个量化的风险，比如说我投资P2P，投资这个项目，我知道违约概率多少，我冒多大的风险，这个时候我对于风险的感受就会好一些，我可能愿意投这样的项目。
我讲一下个人征信体系，1988年成立了第一家征信机构，在之前行业都是以企业征信为主，为什么？那个时候个人根本没有什么钱，你也不可能找银行借钱，可能找亲戚朋友借钱。到了96年以后我们开始有个人征信的试点，99年成立了上海远东资信评级有限公司，公司在各地设立了征信机构。到06年，这是标志性的事件，人民银行下面设立了中国人民银行征信中心，这个征信中心，它实际上是事业单位，也归征信管理局来管，它是独立的事业单位，它专门负责中国的企业和个人的征信系统。我们专门有一个名字叫金融信用信息基础数据库，因为它收集的主要是从银行跟金融相关的机构，关于借贷为主的一些信息构建的数据库，这是目前关于征信的体系。
我想做一个简单的调查，今天来的朋友里面有多少在人民银行征信里面查过自己的征信报告的，有没有？非常少，有多少同学在支付宝查过自己的支付信用分的，也很少。希望我们今天讲座完了以后，大家回去之后第一件事情查一查征信中心里面你的信用报告怎么样，里面有没有违约的记录。但是现在还没有评分，主要是信用报告。
2013年之后，中国出台了一系列的管理条例，一个是行业管理条例，一个是机构管理办法，一个是关于信息安全的规范。2015年人民银行下发关于做好个人征信业务准备工作的通知，个人征信也市场化进程正式启动，之前只有一家官办机构。官办机构它一直是管理整个系统，它本身也有技术上的创新。
2013年开始在网上查询你的征信报告，从覆盖地来看，中国个人征信系统收录了8.6亿自然人，其中有信贷记录的只有3.6亿人，大概有5亿人我们叫做征信系统里面的陌生人，这些人没有信用记录，这也是我们新的征信体系想解决的体系，怎么把陌生人覆盖，给他们提供一些信用信息和征信服务。
从信息来源上来讲，我们看征信系统，首先它是以银行金融机构信贷信息为主，包括你的贷款，你欠银行的钱，你的信用卡等等跟银行有关的，现在还包括农村信用社、信托公司、财务公司、汽车金融公司、小额贷款等等这些机构接入了人民银行的征信中心，主要提供借贷方面的信息。同时还包括政府有关的公共信息，比如说社保、公积金、环保、欠税、民事裁决与执行等公共信息。
从使用情况来讲，我们可以看出来个人的信息报告查询次数增长速度是非常快的，每年都在高速的增长，增长速度非常快。从排名上来讲，它现在提供的是基础产品，主要是个人的信用报告，还有信息提示、信息摘要等等。一个是针对企业，把个人信用信息提示，如果我把钱借给银行，征信中心以前提供让你查，看看这个人有没有什么问题。如果你的信用突然变化，你就会收到银行的通知。
我们看看在互联网金融时代，我们征信行业有什么样的机会和挑战。我们知道互联网金融从2013年以来有一个井喷式的发展，刚才讲了P2P上半年超过了3000亿，互联网支付2014年通过互联网第三方支付有8万亿人民币，现在的增速2015年也超过30%。还包括股权众筹、网商小贷、互联网消费金融个互联网证券、互联网保险等等，有些是替代传统的金融服务，有些是新的行业。
为什么互联网金融在中国能够这么快速的发展，首先我们说有几个原因，我们说传统的金融行业能够服务，特别是一些借贷业务能服务有一定资产的客户。但是对于大量的长尾客户或者是征信系统里面的陌生人，我们要为他们提供服务，互联网金融可以为这部分人提供服务，有更低的营销和服务成本，更快的信息交互的速度，更强的大数据处理能力，社交化和场景化。
刚才提到几个观点，第一个观点是征信体系是管理信用风险和风险定价的重要工具。第二个观点是目前我们的征信体系是以政府主导，以服务银行金融机构为主的央行征信中心来负责整个个人信息系统。传统的征信体系满意满足互联网金融发展的要求，为什么满意发展？我们说互联网金融要发展，它有两个基础设施，一个基础设施是互联网支付，你首先得有更快捷的支付方式，这个基础设施实际上已经不错了。
另外一个是征信，征信是第二个基础设施，同时也是一个短板。我们举一个例子，比如说你在外面开车，基本上你有两个基础设施，一个是高速公路，第三方支付就相当于高速公路，征信就是导航，它可以告诉你往哪儿开。导航有好几种方式，我们以前出门怎么办？以前我们出门找地图，看一看从哪儿到哪儿开，这是很传统的方式，这类似于传统征信。
我在美国的时候到了06年左右，07年、08年有了谷歌地图，那时候我们出门之前就不带地图了，先在网上查一下从哪里到哪里，然后把地图打出来，这个比较先进一些，有点像美国的征信体系，比我们国家的稍微先进一些。
目前我们想要基于互联网金融征信体系，就像导航带在身上随时随地可以知道从哪里到哪里，能够适应个性化的需求。我的征信体系里面纳入的人越多，这个征信体系价值越大，越来越多的人在用这个，征信的价值体现的越高。
个人或者是某一个公司做征信产品或者是征信体系，它收不回成本，但是它有很高的社会价值，这也决定了征信体系在发展的时候有一定的特性。我们传统的银行金融机构为主导的征信体系，在各方面不能满足互联网金融的要求。首先在信用主体的覆盖，他们需要互联网金融服务，但是他们没有征信系统。包括信息来源，因为我们的信息主要来自于借贷信息，比如说刚工作的大学生没有借贷信息，实际上现在有更多的信息来源，包括社交和产业链、业务链方面的。
在大数据处理方面的能力，因为数据的量越来越大，在产品丰富度各个方面提出了更高的要求。如果你回去查资信报告的时候，你会发现今天提交一个要求过24小时才能发给你征信报告，这是目前的情况，它不能够实时的查。
所以我们认为以P2P为例，我们认为新一代征信体系是P2P平台从信用中介转向信息中介很关键的步骤或者是一个前提，如果没有这个前提你很难完成这样一个转变。
接下来我们再看看国外个人征信体系有几种模式，以及它可以给我们带来哪些启示。国外大概分为三种，第一种是市场主导型，主要是私营机构提供征信服务，它来收集公共部门的信息，政府负责立法和监管，代表国家包括美国和英国。我们一会专门讲讲美国的模式，代表来问公共部门和市场提供征信产品，欧洲基本上是这样一种模式，比如说法国和德国，它形成一个行业联盟，行业会员提供信息同时也获取信息。在会员里面共享，当然还有一些混合的，包括几种模式相混合。
如果是市场主导，一般来说服务比较好，产品一般比较有效益。产品类别也比较丰富，这是市场主导型。缺点是有时候有过度竞争或者是重复建设，有时候在信息安全方面，可能有一些问题。如果是政府主导型收集数据比较方便有公信力，监管起来也比较容易。缺点就是它的服务会差一些，内容比较单一。运营效率不高，保护消费者的权益积极性比较低，还有一些信息不公开等等。
我们简单看看美国，美国开始有征信机构出现，这里面对征信有很多需求，产生了很多征信机构。在60年代到80年代美国出台了十几部法律来规范征信行业，这个行业开始进入到快速发展的阶段。经过一些整合八十年代到2000年整个征信机构数量急剧减少，市场被三家公司所控制。在2000年之后基本上进入了垄断经营的格局，主要有三家。同时也会有一些和互联网大数据的发展。
我们来看看美国三大民营征信寡头，主要是Equifax、Experian、Trans Union，首先从消费、金融和政府部门获得数据，然后它们背后通过一家公司提供算法，这个公司我们叫做FICO，所用的评分也是略有差别，分数从300分到850分，越高越高。监管主要是美联储和美国联邦贸易委员会下面的金融消费者保护局来监管，每个个体在一年之内可以从这三家之内获得一个信用报告，但是没有分数，如果你要获得分数要花15美元，如果三家都要获得要花60美元，所以还是很贵的。
我们来看背后的模型，这个模型实际上是斯坦福大学的数学家创立的模型，为这三家公司提供征信的建模。基于Logistc这个母性，这一直是主流模型，现在在尝试一些新的模型。它的评分因素里面有哪些，最重要的就是还钱的历史，35%有还钱的历史，如果信用卡有几次不还，你的信用分数下降的特别快。
从这里面可以看出来主要是金融信息，这是目前主流的模型。从这个图可以看出，横轴是分数，红线是分数所对应的人，它违约的概率。我们可以看出来，分数越高，违约的概率越低。衡量一个模型好不好，实际上就是看这两者之间的负相关是不是特别明显，这是衡量一个模型好不好的重要指标。我们看美国是多部门监管，并且有一系列比较完备的法律体系，以美国联邦贸易委员会的下面的消费者保护局，包括美国联邦储备委员会，上面是管消费，下面是消费者金融保护局，还有行业协会组织。从法律法规上来讲，它有一系列很重要的法规，包括公平信用报告法、公平信贷机会法、诚实借贷法，包括信息怎么披露，怎么报给征信局，征信局怎么用这些信息，怎么发布，万一有错误给消费者机会改正，它有一系列的规范，所以是相对比较完备的法律体系。
同时，我们刚刚说的是美国传统的体系，随着互联网时代，美国的征信体系也在产生变革。主要体现在三个方面，它的传统征信机构就是三大征信局也在变，他们开始关注新的市场和技术升级等等。但是总的来说，他们变的速度还是比较慢的。
还有一些新兴的征信机构，包括有的机构我们刚刚说了征信报告很贵，三家60美元，这里面有一家提供的是全免费的，互联网时代就是免费。另外一家提供大数据，还有一些是挖掘有潜力的年轻人客户。因为在监管上面也有动向，更加关注消费者的隐私保护。把数据服务商也纳入到监管等等，由于时间关系我举一个例子。
我们看看Credit Karma，这是免费的征信报告提供商，他自己不做征信，他就是打包从三大征信公司买征信报告，他们打包买过来免费提供给个人消费者，你可以无限的查，之前市场上也有一些号称免费的，但是只给七天免费，你要取消才可以不免费，但是你发现怎么也取消不了。这个公司怎么赚钱呢？他推送一些信贷产品给个人消费者的，从这里面收一些金融机构的费用，他们有业务提成，这是谷歌投资的新的企业。它的劣势是什么呢？它没有自己的数据和技术，但是它通过消费者跟它互动，它会收集消费者的财务数据慢慢积累，它本身在征信上面并没有技术属于是数据。
还有一个就是ZestFinance，它从7万个变量里面用很复杂的类似于经济学去找，有多个模型互相学习竞争，之后因为期望的变量可能覆盖的特别大，它的公司主要覆盖15%的人，特别是有些人按照传统的信贷，它属于次级贷消费者，你要借钱的话可以，但是利息非常高。
我们来看看中国发展新的进展，首先我们来看央行征信中心，面对互联网金融也有一些新的进展。它在大力推它的应用增值产品，它跟FICO合作做个人的信用评分，目前还在测试阶段，有一些银行在用它的产品，但是还没有正式给个人用。
另外，开始接入更多非常规小型的金融机构，之前像P2P没有接入到这个信息系统，我在这个P2P借钱，又跑到另外一个P2P借钱，你不知道我借了多少钱或者我违约央行也不知道。央行通过这个建立了网络征信系统，收集了很多家P2P平台家的借贷信息，目前还没有用系统完全连通，未来希望能够打通。然后就是加强小微企业的征信，央行征信中心也在努力的应对互联网金融的要求。
征信体系市场化进程开启标志性的是2015年1月5号中国人民银行发布《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，正式的牌照还没有下发，预计今年年底之前应该下发。还有许多公司也在申请第二批征信牌照，包括一些金融公司、互联网公司，以及做企业征信的公司。中国的征信公司有两肋，一类是企业征信，一类是个人征信。企业征信牌照管的不是很严，备案就可以做了，所以很多深做企业征信，现在他们申请个人征信牌照，目前是八家，我们大概介绍一下。
我们对机构特点做一个分析，首先看看干爹的背景，腾讯征信、阿里巴巴的芝麻信用、前海征信、中诚信、中智诚征信、考拉征信、华道征信，基本上有电商平台、金融集团，也有原来专门做传统业务的，平台有自己的数据，还有一些原来做征信的有一些数据，还有其他的来源。总的来说，这些数据的来源要比央行征信中心丰富一些。
征信分数慢慢会成为可以量化的东西，会给我们带来很多便利。我觉得中国的征信市场，个人征信有希望弯道超车，建立一个适应中国互联网金融发展的，基于互联网和大数据高效率、多层次新一代个人征信系统，我说的弯道超车是超过美国、欧洲等发达国家。为什么？因为我们有五亿的征信系统的陌生人没有被传统征信体系覆盖，他们有强烈的对新的征信产品的需求，市场在这里。美国市场传统市场已经覆盖了，没有太多的动力挖掘新的市场。但是我们有五亿大的群体。
我们的互联网平台征信公司已经有庞大的用户群体，以及大量的社交、电商、支付类的数据可以挖掘这里面关于信用信息。我们市场化的时间更好和互联网大数据快速发展相支持，同时我们还没有一个强大的传统模式的民营征信公司，所以我们没有市场的阻碍，所以我们希望弯道超车。
未来的竞争格局是1+K+N的竞争格局，特别是在整个互联网升级发展的早期，它要起重要的作用。但是我觉得当市场持续发展的时候，我觉得还是要让市场来起决定性的作用，最后可能由少数几家平台型的征信公司成为寡头，他们提供一个基础信用信息，它们覆盖绝大部分市场。与此同时，还有N个关注与垂直细分领域小型征信公司，提供个性化的个人征信产品，这是我对未来格局的判断。
当然还有挑战，挑战在哪里，这里我列出来的挑战。一是央行征信中心的定位是什么，它到底是监管者，还是标准制定者。现在来看它上面有监管者叫做央行征信管理局。我跟郭峰聊了一下是正局级单位，它可能管征信中心是一个副主任，可能是副局级，征信中心一把手是正局级，怎么管，监管不了。同时它可能是标准制定之一。
目前的问题在于，它愿不愿意专注提供金融信用信息和公共信用信息基础数据库，我给亲儿子一亩三分地，你在这里慢慢耕，增值产品要和其他的民营征信公司产生竞争，它们怎么样公平的接入，怎么样共享，怎么样竞争，这里面有问题。当然早期这个问题可能不是很严重，特别是信息分享方面，但是等竞争慢慢的发展，它们之间怎么样定位，这是很重要的。
另外，政府公共部门的信息收集效率也在提高，现在很多政府信息并没有高效率的方式收集在一起。居民的征信教育还有待加强，很多人对征信不是很了解。还有就是反垄断监管，像民营征信平台，比如说阿里或者是腾讯，他既是征信的提供商，又是征信的使用者，他利用征信做下一个服务，他对其他下游的征信使用者有没有公平的对待，这里面有很多反垄断的问题，当然这个也需要监管。
另外，我们国家有没有自己的关于征信评分建模的研究，我们用的都是FICO，我们能不能有中国自己的FICO模拟或者框架出来。当然这里面有三个工作参与，学术界有没有相关的研究，关于统一的数据分析标准，特别是很多大数据，怎么样融合。当然最重要的是个人隐私保护和信息安全的问题，这里面有很多民营公司进来，有很多社交的数据，金融数据要在公司不同的平台上合并，我们缺乏完整的立法。另外可能是监督，对寡头大的平台怎么监督，如果你使用的数据越多，应该有更强的开始。关于征信信息发生错误怎么去改，这是非常重要的一点。
还有一个就是关于互联网征信时代的投资和机遇，上游就是为民营征信公司提供服务，在一个特定行业有没有独特的数据来源，包含了信贷信息。还有大数据处理的软件和硬件，包括征信评分的建模可以做的最好。在中游，如果有一些行业优势和行业数据，在与平台合作，专注于垂直细分领域的征信服务，我觉得还是有空间的。比如说在汽车、保险、租房、交友各个领域，你把汽车保险卖给司机，如果你的征信专注于司机的征信信息，他直接取决于保险的风险。
在下游你怎么样利用互联网征信提供的信息，对风险风险能够有准确的定位。如果前面没有信用信息，这些市场上不存在，因为它没法定价。如果现在有好的信息，现在可以挖掘出来，可以有一些新的市场。比如说社交的产品，以及基于产品化的网络消费，信贷信息，基于业务链的金融等等。还有就是提供基于征信评分和征信报告的个性化的增值服务，我们发现你的征信报告不好，这个时候我可以提供一个咨询服务，告诉你的问题出在哪里，你要从哪个地方注意改进你的征信评分，这个在美国也是有非常大市场的，这是我今天分享的内容。
最后，总结一下信用就是资产，信用就是财富，谢谢大家。