世界主要国家企业信用大数据行业有哪些发展模式？

世界主要国家企业信用大数据行业呈现出三种不同的发展模式：

1.自由竞争的美国模式 美国征信业发展始于 1841 年，随着大数据的广泛应用衍生出企 业信用大数据行业。在美国，征信机构以市场需求为导向提供信用信 息产品及服务，各私营征信机构在政府和美联储的监管下自由竞争， 逐渐形成了专注企业征信服务的邓白氏（Dun & Bradstreet）、标 准普尔全球（S&P Global）和穆迪（Moody's）等巨头。1963 年，邓白氏创建全球通用邓氏编码系统，极大简化了企业信息分类整理的 流程，并在此基础上建立了全球企业数据系统，囊括了上亿家企业信 息记录，用户可以通过企业编码实时跟踪企业经营活动、调取资信档 案。此后美国企业信用大数据行业经历了大规模兼并重组，龙头企业 的扩张带动平台服务范围延展。 从产业链看，美国企业信用大数据产业链上游第三方数据处理企 业通过采集商业银行等授信机构的数据共享信息、征信公司的调查数 据以及公共部门公开数据，将数据进行配对处理、筛选转化、加工清 洗后提供给产业链中游企业信用大数据类平台。产业链中游企业信用 大数据类平台通过信息整合，构建多维数据模型评估企业信用风险， 在可视化的基础上，为产业链下游各应用场景提供一系列增值服务， 主要包括：评级评估业务、管理咨询业务和技术咨询业务。

2.政府主导的法国模式 法国的征信业以政府为主体，征信机构通过公共信用信息系统进 行企业信用信息采集。1982 年法兰西银行创建法国企业信贷登记系 统（FIBEN），要求商业银行等金融机构定期报送企业用户的信用信 息，同时也会通过其他公开方式搜集企业信息。商业银行等金融机构 在获得授权且承诺保密的前提下，可以借助该系统查询企业相关信息。

3.行业自律的日本模式 日本征信业采取以行业自律组织为主体的发展模式，征信机构主 要有东京商工所（Tokyo Shoko Reaserch Ltd.）、信用风险数据库 协会（CRD）和帝国数据银行（TDB）等，涉企信用信息主要从自律组织内部征集，实行征信信息共享管理机制。近年来，日本征信机构 也在不断推进大数据技术，以便快捷精准地分析评估企业资信情况。