如今，一個人信用的好壞，拍胸脯自說自話已經不行了，而需要靠個人信用報告來說話。隨著《上海市個人信用征信管理試行辦法》本月起開始施行，在申城試點多年的個人信用聯合征信開始征之有“法”了。

　　據悉，目前全市已有370萬市民擁有“信用檔案”，如有信用污點，最長可能保留7年。不過，偶爾拖欠水電費將不會上“黑名單”。

　　“我曾拖欠過水電煤費，會上信用‘黑名單’嗎？”“朋友借我的身份證辦理的入網手機拖欠費用，這種不良信用記在我的名下豈不是很冤？”市民關心的這些個人信用問題，從《試行辦法》中基本上都能找到答案。

　　記者從上海資信有限公司獲悉，如今關心自己信用狀況的市民漸漸多了起來。新近一次的統計數據顯示，查詢過個人信用報告的市民，目前已超過100萬人次。這些人主要是關心自己的信用狀況究竟如何，以便在準備申請貸款購房、買車時做到心中有數。

　　據透露，市民向銀行申請貸款或者具有透支功能的信用卡時，銀行都將開始依據市民的個人信用報告來評估市民信用狀況，并最終確定是拒絕還是接受申請。

　　晨報記者徐斌忠

　　目前，全市個人信用報告查詢點共有3個，查詢一次的費用為30元。查詢點為：交通銀行上海分行市西支行(江寧路350號)；中信實業銀行上海分行淮海中路支行(淮海中路1355號)；上海銀行浦東分行(張揚路699號)。

　　六問個人信用報告

　　　1、信用污點包括哪些內容？信用污點指的是不良信用信息，既包括金融信用信息，也包括社會信用信息，比如惡意拖欠數額較大款項的信息；司法機關的懲處信息；鑒證、評估、咨詢等中介服務行業的執業人員，因違反誠信受到行業組織懲戒的信息等。

　　按照國際慣例，一般的負面信息保留7年，特別嚴重或明顯惡意的負面信息會保留10年。而根據《試行辦法》的規定，不良信用信息的保留期限最長為7年。

　　2、偶欠公用事業費會上“黑名單”嗎？這將取決于拖欠程度，包括拖欠時間、拖欠次數等因素，并不是所有拖欠信息都會反映在個人信用報告中。

　　公用事業機構對欠費程度的界定是有標準的，一般在相當一段時間內多次逾期才會被列入拖欠名單，而且這些欠費記錄也不會被列入通常意義上的“黑名單”，只作一般記錄處理。此外，公用事業機構在確定拖欠名單前，一般還會進行人工核實并告知。但這些欠費記錄對信用評估會產生一定影響。

　　3、替別人背"黑鍋"怎么辦？現實生活中，如果你的身份證被他人冒用，辦理了入網手機卻惡意欠費，不良信用信息將記在你的名下；房客惡意拖欠水電煤費，不良信用信息也將記錄在房東的名下。出現這類代別人背"黑鍋"的情況，怎么辦呢？

　　《試行辦法》專門有一條異議信息處理的規定，當你發覺個人信用報告中的有關信息不準確、不完整或不相關時，可以向征信機構提出異議，要求予以更正。征信機構經核實異議信息確有必要更正，按規定應當給予更正；如果經核實異議信息無須更正，征信機構可對異議信息不做修改，但應該標明個人異議和相應理由。

　　4、個人信用報告會侵犯個人隱私嗎？《試行辦法》明確規定，與個人信用無關的信息，征信機構不得采集；民族、種族、家庭出身、宗教信仰以及身體形態、基因、血型、疾病和病史等信息不得采集；法律法規規定的應當保密的信息不得采集。

　　個人信用報告采集信息主要包括：用來識別個人身份以及反映個人家庭、職業等情況的個人基本信息；個人與金融機構或者住房公積金管理中心等機構發生信貸關系而形成的個人信貸信息；個人與商業機構、公共事業服務機構發生賒購關系而形成的個人賒購、繳費信息；行政機關、行政事務執行機構、司法機關在行使職權過程中形成的與個人信用相關的公共記錄。

　　5、別人能查詢自己的信用報告嗎？目前只有以下情況可以進行個人信用報告的查詢：一是上海市個人信用信息數據中心理事會成員與市民發生業務往來時，比如向市民提供信貸、賒銷、租賃、就業、保險、擔保等意向，為確認市民信用狀況、經本人授權可以查詢；具有對市民進行賒賬催收等業務意向，且提供相關證明材料可以查詢；市民憑本人身份證原件進行的個人查詢。除此以外，任何單位或個人在未得到本人授權的情況下，均不能查詢個人的信用報告。

　　信用報告的每次查詢、操作步驟都將留有操作痕跡，并有專人定期檢查。每份信用報告的查詢必須經兩位“查詢操作員”共同審核方能完成，“查詢操作員”有保密義務。

　　6、個人信用分值高，信用度就一定高嗎？上海資信公司目前已引入個人信用評估，通過模型并運用計算機技術對個人的信用信息進行統計、計算及量化分析。個人信用評分的分值為-600分到1700分，-600分為最低值，最高值為1700分。

　　分值和人們的信用度有關系，但不能絕對地說，分值越高信用度越好。確切地說，每個不同的分值代表著不同的風險概率。從銀行的角度看，即使一個信用度很好的人，貸款給他也可能有風險，比如當他拿了貸款去創業時，信用好的人創業也并不一定百分之百成功。但是，在分值高的人群中，風險的概率比較低；而在分值低的人群中，風險的概率比較高。