樂寶袋以大數據推動徵信體系

『壹』 大數據將如何改變徵信領域

大數據將如何改變徵信領域

21世紀，互聯網、移動互聯網、3D列印、人工智慧……正如摩爾定律所言，人類的科技革新發展迅速，其中大數據的發展潛力最被看好。大數據的概念非常火爆，但少有人真正理解大數據的核心內容，一個普遍而且嚴重的誤解就是：大數據=數據大，即大數據就是量大的數據。但實際上，大數據的核心在於數據的交叉與流動。

亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend將數據比喻成新的石油，在信息社會，隨著大數據、雲計算、物聯網、移動互聯網等新技術及相關的創新應用不斷加快，海量數據正在政務管理、金融業風控、產業發展、城市治理、民生服務等眾多領域不斷產生、積累、變化和發展。正如國際咨詢公司麥肯錫所說：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。」我國的數據應用資源也正和土地、勞動力、資本等生產要素一樣，成為促進中國經濟穩定增長的基本要素。

目前，我國互聯網、移動互聯網用戶規模居全球第一，擁有豐富的數據資源和應用市場優勢，大數據部分關鍵技術研發取得突破，涌現出一批互聯網創新企業和創新應用。可是，數據之間的交叉融合非常少，信用數據源的割裂是當前影響我國大數據應用和拓展的主要障礙。

對於P2P行業來說，大數據在徵信領域作用重大，對P2P平台的核心競爭力是一大考驗，國內外都有一些企業正在從事大數據徵信的研發、實驗乃至實踐工作。值得關注的是，目前國內金融行業中成功運用大數據做風控的企業，只有阿里小貸等少數幾家。他們主要是通過賣家累計的海量交易信息及資金流水，在幾秒內完成對商家的授信。在數據徵信領域還是存在很多問題，利用大數據進行風險控制任重而道遠。

依賴大數據風控主要靠及時更新的數據和對客戶的約束力來實現其有效性，這兩個因素也被稱為「閉環數據」。盡管年初央行同意8家個人徵信機構進行數據的收集，但由於資料庫往往涉及平台的核心競爭力，在沒有建立起相應的激勵機制的情況下，大多不願意共享。

另一方面，P2P行業的信用數據獲取渠道極其有限，個人信用數據部分依靠借款用戶自行提交，部分依靠平台上門徵集，對借款主體的信用數據徵集工作占據了P2P網貸平台的大量人力物力，造成了一定的運營成本壓力和管理壓力。

美國利用數據進行徵信的發展歷程與其背後的邏輯對於我國發展徵信行業具有一定的借鑒意義。美國信用局協會(CDIA)制定了用於個人徵信業務的統一標准數據報告格式和標准數據採集格式，且正在將美國徵信數據的標准推廣至其他國家，以促進徵信體系的全球化發展。除金融相關數據外，電商、電信業、零售業的數據也正在納入徵信體系。

美國徵信市場的特點可以用12字概括：專業分工、邊界清晰、各司其職。整個徵信體系分為機構徵信和個人徵信，其中機構徵信又分為資本市場信用和普通企業信用。個人徵信方面，先由美國三大徵信局益百利(Experian)、愛克菲(Equifax)美國環聯(TransUnion)進行數據處理，然後再由FICO Score和Vantage Score等評分機構進行信用評級，最後應用到實際的金融環境之中，已形成一條成熟的核心產業鏈。

另外，美國通過立法和行業共識，其數據徵信體系也形成了相對統一的標准。以「個人徵信」為例，其內涵由「5C1S」定義：品德(Character)、能力(Capability)、資本(Capital)、條件(Condition)、擔保品(Collatera)、穩定性(Stability)。同時，信用的邊界也得到了明確的刻畫，即對於用來量化信用的數據基礎形成了共識。

從歷史發展路徑來看，美國的大數據徵信也是先經歷了野蠻生長，然後理智整合。在這個過程中，應用場景的拓展、技術的進步和法律法規的完善起到了關鍵性的推動作用。由於我國利用大數據進行徵信還處於初級階段，央行授權開展個人徵信業務的8家徵信機構也沒有形成成熟的產業閉環，如何協調相關的徵信機構與數據源機構，使得基本的信用信息能夠共享，這需要兩類機構之間互相合作與博弈，也需要政府層面能夠做出適當引導，以便早日打破僵局。

令人欣喜的是，加快大數據部署，深化大數據應用，已成為穩定我國經濟增長的內在需要和必然選擇。最近國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》，其中最引人注目的就是開放政府數據和推動產業創新。這是我國第一次把發展大數據上升為國家戰略，對推進落實「中國製造2025」和「互聯網+」國家戰略、促進大眾創業、萬眾創新，推動經濟和社會發展具有重要意義。

大數據帶來的新服務模式和資源分析處理能力，將帶動產業技術研發體系的創新，推動跨領域、跨行業的融合和協同創新，在促進新興產業快速發展的同時帶動傳統產業的協同發展，為建設國內信用社會、行業創新提供有力支撐，重塑國家競爭優勢

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『貳』 樂寶袋大數據有什麼用

在構建樂寶袋大數據過程中，也就是對個人信用評估模型的建立過程，全方面抓取用戶信息，打通線上線下數據，將零散的信息連接每一個人，並且加入了現代年輕群體的個性化消費習慣、消費觀念、還款習慣和還款意願等數據進行分析，結合雲計算、機器的只能學習等互聯網技術，構建出的評估體系貼近年輕群體，讓信用評估更加的具有準確性和專屬性，全方面定義年輕用戶的金融屬性。
簡單一句話說，它的作用就是評估個人信用，讓信用可以兌現。

『叄』 建立互聯網金融的誠信機制,最關鍵的因素有哪些

互聯網消費金融風險管理 亟待完善的徵信體系

互聯網金融的本質是金融，金融的核心在於風控，而權威的大數據徵信體系，可以更好地解決目前互聯網金融行業面臨的風控問題，降低P2P平台壞賬的幾率。由此可見，將風控與大數據結合、不斷完善和優化風控制度和體系，對於互聯網金融行業的發展尤為重要。

調查顯示，50%的消費者並不知道在申請互聯網消費金融產品時已經授權互聯網金融服務機構查詢、上報個人信用信息。徵信查詢授權環節易被忽視的主要原因是授權條款一般被穿插在交易協議或合同中，沒有單獨簽署授權書的步驟，並且缺少引起信息主體注意的提示。調查發現未仔細閱讀授權查詢個人徵信的相關條款的消費者佔43.51%，沒注意到相關條款的佔12.98%。上述情況極易導致消費者產生個人徵信異議。

過多徵信記錄將影響銀行對個人的授信。調查顯示，18.60%的消費者同時使用著3個以上互聯網消費金融產品。然而，據商業銀行工作人員介紹，由於通過銀行埠查詢的客戶信用報告記錄並不十分具體，互聯網消費金融業務與常規的小額貸款公司借貸業務不易分辨。而部分銀行表示，隨著不良率的上升，對有多筆記錄的客戶信貸投放更為審慎。

互聯網消費金融逾期風險較高。調查數據顯示，有過互聯網消費金融產品逾期的互聯網金融消費者佔29.77%，其中經常發生逾期的佔6.11%。72.5%的消費者因為「忘記還款」導致逾期，「沒錢還」導致逾期的佔20%。互聯網消費金融產品逾期的主要原因，首先是消費主體對消費金融產品逾期後果認識不足，缺乏對個人信用的敬畏心理；其次是部分消費主體過度使用互聯網消費金融產品。不斷使用「無抵押」「手續便捷」的互聯網消費金融產品，消費金融產品的過度使用與低水平收入之間的不平衡，增加了逾期產生的可能性。

存在個人信用信息泄露、倒賣的隱患。在互聯網消費金融市場中，個人信用報告需求量激增，存在較大的泄露、倒賣個人信用報告的風險。2016年，全國公安機關共偵破網路侵犯公民個人信息案件數量2100多起，查獲公民個人信息500多億條，抓獲的犯罪嫌疑人5000多人。目前，越來越多的電商平台、持牌消費金融公司與金融信用信息基礎資料庫實現了對接。一方面，相對銀行來說，電商平台、持牌消費金融公司在徵信工作的制度建立、人員管理、技防手段等方面存在缺欠；另一方面，一些因資質原因未能與金融信用信息基礎資料庫對接的電商、P2P平台、消費金融公司為發展業務，相關人員在利益驅使下，容易發生違規查詢、使用、泄露客戶個人信用報告或者出售、出租徵信系統查詢用戶的風險。

針對以上問題，如何有效促進互聯網消費金融健康發展有以下幾點建議：

進一步明確授權環節和授權內容。按照《徵信業管理條例》第十八條及第十九條規定，互聯網消費金融服務機構應進一步完善、規范徵信授權形式和內容，徵信授權書應與交易協議或合同分開，設置單獨、醒目的界面，採取電子簽名或指紋認證等方式進行簽署，並通過電話或簡訊通知等輔助告知方式，引起信息主體的注意，授權書內容應更為詳細、准確，被授權機構不得擅自轉授權第三方。

進一步做好授信管理工作。商業銀行信貸部門在審核客戶信用報告時，應將審核重點從「貸款數量」轉移到「償還情況」上。互聯網消費金融服務機構應嚴格把關，對於有多筆互聯網信貸的客戶應更為審慎，對於存在惡意逾期記錄的客戶應建立黑名單。同時做好金融產品的解讀，提升消費者對互聯網消費金融的認知度。

進一步提升居民徵信意識和風險意識。應加強徵信宣傳工作，引導公眾提高對個人信息及權益保護的重視程度。互聯網消費金融服務機構應嚴格執行不良信息提供和告知制度，告知內容中應涵蓋「逾期信息將被上報至金融信用信息基礎資料庫」「逾期記錄將嚴重影響個人信用」等重要信息。居民應了解徵信相關知識，提升對信息買賣、電信詐騙等違法行為的認知水平和防範能力。

進一步強化監管和自我管理。一方面，相關部門進一步加強對互聯網消費金融服務機構的監管工作。不斷完善准入機制、督促其合規經營、加大違規處罰力度，真正起到震懾作用。另一方面，互聯網消費金融服務機構應重視徵信風險防範工作，加強自我管理。增加科研投入力度、建立執行徵信工作獎懲機制，對內部違規行為進行有效防範。

銀子鋪小編認為，在互聯網消費金融迅速發展的今天，徵信體系建設已成為社會各界關注的一個重點。規模龐大的網貸行業並沒有納入銀行徵信系統，借貸方與信貸公司之間都存在極大的風險。各家網貸平台、銀行等傳統金融機構都應上傳徵信數據作為判斷的一個標准，而其他的平台則可以參考此徵信數據，根據自己的風險偏好自行判斷，作為自己是否放款的依據。

『肆』 樂寶袋上徵信嗎還了3期！已經逾期一月，沒能力還了！後期不還什麼結果

不還利息會越來越高，因為你違約了，而且再往後會通過法律手段來要求你還款的

『伍』 有知道樂寶袋的嗎具體是做什麼的

樂寶袋是一家做信用評級的平台，看過一些報道好像是通過整合大數據幫年輕人評估信用，利用這些信用級別可以更加便捷地使用消費場景。

『陸』 干貨：這些網貸都上徵信，你中過招了嗎

經常擼口子的人注意啦

牛大大整理了一些上 徵信 的網貸，

緊接著一波不上徵信的網貸砸給你，

准備接好了嗎？

上徵信的 貸款

微粒貸 ， 借唄 ，金條，捷信，中銀消費金融，北銀消費金融，馬上金融，阡陌金融，省唄，信用錢包，拉卡拉，卡卡貸，2345貸款王，證大，中安信業，布丁小貸，豆豆錢，信而富玩金貸，分期樂，翼支付，阡陌分期，優分期，平安i貸，千百塊，飛貸，閃電借款，微信閃銀，星星錢貸，借貸寶，我來貸，qq現金貸，發薪貸，招聯 好期貸

不上徵信的貸款

快貸，拍拍貸，信用錢包，玩金巴士，親親小貸，達飛雲貸，我來貸，手機貸，用錢寶，你我貸，指尖貸，曹操貸，麥芽貸，閃銀，神燈小貸，玖富叮當貸，么么貸，魔法玩金，給你花，吊絲貸，51人品貸，融360月光足，你我金融，信通貸，先花一億元，中騰信，缺錢么，江湖救急，嗨錢，錢站，向右轉，銅錢貸，借錢快，迪迪好貸，鼎及貸，萬達貸，美借，樂寶貸袋，要借錢，快金，速貸熊，甜橙小貸，藍領袋，小牛貸款，惠普快信，原子貸，mo9，人人貸，信閃貸，親親小貸，嗨秒錢包，閃電借款，秒讀貸，小花錢包，小米金融，趣借吧，功夫貸，58金融消費貸

我提示

以上貸款，現在不上徵信，不等於往後都不上，畢竟如今在加快信用體系建設的背景下，加速網貸平台進入徵信體系已是大勢所趨，往後不需要上徵信的網貸將會越來越少

另外，經常在小貸上逾期的人要注意了，就算一些小貸公司不上徵信，也有可能上了網貸黑名單，往後在其他小貸公司借款，也有很大可能會被拒。

不上徵信的網貸大部分都比上徵信的網貸利率要高，網貸也肯定比銀行貸的利率高得多。

總結：

利息：不上徵信的網貸>上徵信的網貸>銀行貸

額度：銀行貸>網貸

綜述：無論從哪方面來說，從銀行獲得貸款都比網貸實惠得多；從銀行獲得一筆大的貸款總比多次用小貸拆東補西的方式省錢省事，還能免去很多忘記按時還款造成逾期上徵信的情況發生。但是申請網貸的這類群體正是有因徵信不良，有信用污點被銀行拒貸的經歷。

若想避免往後在申請銀行貸款方面遇到麻煩，就要給你的徵信報告「抹除」不良信息讓銀行相信你的還款能力。

『柒』 樂寶袋會查其他分期嗎

現在的分期已經列入大數據，都可以查詢了。

『捌』 如何運用大數據推動誠信體系建設

一是立法為基，優化誠信體系建設的體制機制。通過立法，保障信用數據來源的合法性；回通過完善信用數據答採集、管理及誠信監督、獎懲制度，提升誠信體系建設水平。
二是互通為要，實現誠信數據互相連通共同分享。統一規范我市誠信數據平台建設，通過發揮信用信息交換共享平台的樞紐功能，打通法人與自然人信息數據壁壘，釋放大數據功能，增加信用信息查詢、信用產品交易撮合等，打造我市信用數據平台2.0版，切實消除「信息孤島」，推動誠信數據開放共享。
三是市場為先，實現信息數據的能效開發增值。通過授信授權等方式，支持社會化徵信機構發展，發展數據交易和信用數據評估，為個人和企業提供多元化的信用服務和增值服務。
四是多元為重，在更為廣泛的領域提升社會誠信水平。以大數據為支撐加快信用體系建設，推動信用數據廣泛應用於金融服務、社會治理、行政監督、民生服務等諸多領域，並以行政誠信和經濟誠信為突破口，引領全市誠信體系建設邁上新台階。

五是環境為上，形成推動誠信體系建設的整體合力。通過加強誠信教育，營造社會氛圍，強化各政府部門和公共事業單位協作配合，確保全市誠信體系建設工作扎實有效推進。

『玖』 如何運用大數據為徵信服務

二十多年間，伴隨著經濟體系的變革，我國企業信貸體系發生了重大的變化，由以大型企業為主要貸款群轉變為中、小、微企業成為貸款主力軍。面對新的貸款群體，銀行等資金機構無法充分地給予資金，造成了日益嚴重的「中小微企業融資困境」。小微企業貸款的瓶頸是「缺乏高效率、低成本、高精度基礎徵信服務」。在此背景下，小宇宙給大家講解幾種大數據徵信的探索之路。

一、 大數據徵信誕生的背景

二十多年間，伴隨著經濟體系的變革，我國企業信貸體系發生了重大的變化，由以大型企業為主要貸款群轉變為中、小、微企業成為貸款主力軍。面對新的貸款群體，銀行等資金機構無法充分地給予資金，造成了日益嚴重的「中小微企業融資困境」。林毅夫早在2001年《經濟研究》發表的文章《中小金融機構發展與中小企業融資》，認為小型金融機構更適合服務於小企業，奠定了我國之後大力推動中小型金融機構發展的理論基礎。城市商業銀行、農村信用社、小額貸款公司紛紛成立，帶動全社會的小微企業貸款產品激增，資金供給量大大提高，數年間小微企業融資環境得到了很大的改變。

然而，小型資金機構的出現並沒有從根本上解決小微融資的困境，相對於大企業，小微企業對資金的佔用比例極低（約30%），與小微企業對GDP的貢獻（約70%）極不相稱。近年來，小微企業的生存壓力不斷增大，傳統行業競爭激烈，利潤空間被不斷擠壓，賒銷使小微企業面臨殘酷的資金周轉壓力，因資金鏈斷裂倒閉的小微企業比比皆是。這種情況更加劇了資金機構「惜貸」行為，對小微企業貸款的負面預期導致小微企業貸款收縮，小微企業、小型金融機構兩方陷入惡性循環。小微企業和小型資金機構處於整個信貸體系的最底層。

小微企業信貸的困局看似很復雜，牽扯宏觀、微觀各方的行為，但實際我們看所有小微信貸的難點，全部集中於一點：資金方認為無法看清小微企業的風險，自然不能放款，這稱之為「信息不對稱風險」；既然無法識別風險，資金方制定了迴避小微借款的貸款政策，形成了「逆向選擇」，小微信貸就此止步，陷入無錢可貸的困境。無論是大型銀行，還是小型資金機構，都面臨同樣的問題，所以都對小微信貸無計可施。這個問題可以籠統地稱為社會誠信體系欠缺導致信用風險高。

信用體系欠缺導致資金方難以看清小企業實際情況，這有著現實的原因。我國的小微企業內部管理是很隨意的，很多交易不會以規范的方式記錄下來。正規的資金方需要經過嚴密的盡職調查第一還款來源（依靠經營償還借款），輔之以第二還款來源（抵押品），才能做出決策。這個過程可以稱之為「徵信」或者「信用審核」。前面我們已經分析過，由於資金方缺乏有效的可利用於小微企業的信用調查、審核手段，對於小微貸款項目，這個過程不但冗長成本很高，而且通常難以找到准確、真實、有價值的信息，阻礙了小企業信貸的成功率性。同樣，對於那些私募資金機構、民間資金機構，本來沒有能力進行相關調查，放貸只能靠感覺和其他手段，風險更大。

由此，我們可以得出結論：小微企業貸款的瓶頸是「缺乏高效率、低成本、高精度基礎徵信服務」。可以想像，如果資金方有能力以一種低成本的方式准確識別小企業是否可信，再加以輔助風控措施（擔保、抵押等），小微業務將變得有利可圖，資金通道可以就此而打開，小微信貸就會變得順暢而有序。大數據徵信正是在這種社會背景下應運而生的。

二、 大數據徵信技術的幾條探索之路

隨著大數據技術在各行業的深入應用，運用大數據為徵信打開一條通路，逐漸成為了社會主流的意識。信用服務從業者、政府信用辦公室、互聯網金融公司對此進行了不懈的探索，期待找到一種可以針對於小微企業的量化深度評判方法。下面我們分析一下當前主要幾種方法的特點。

(一) 量化信用評價（評級）模型（由內而外型）

多年以來，信貸機構、徵信機構和評級機構一直期待著能夠形成一個量化信用模型，將各方面的數據導入模型之後，能夠自動生成評級結果，提示是否可以放貸。經過長期的探索、研究、試驗之後，這個理想的模型一直沒有出爐。我國部分有實力的資金方引進日本、美國知名咨詢公司的信用分析模型，但這些模型對我國的實際情況的適用性很差，沒有達到期待的效果——導入相關數據後即可對企業償還能力和償還意願作出可靠的判斷。

國外的先進模型以及國內機構的多年模型探索，都沒有形成一個普遍性有效的評判小企業的量化模型，主要原因是我國小企業的數據質量低下。由於無論國內外使用的企業數據主要是財務報表數據，而財務數據是會計師事務所出具的。我國誠信體系存在巨大缺失，會計師事務所出具的審計報告幾乎是製造出來的，其可信度很低。對於誠信企業，這份報告具有較大的參考性，而對於蓄意騙貸企業，也未必能夠從審計報告中看出破綻。各種量化模型的探索之所以沒有得到令人滿意的結果，正是由於其所依據的數據質量是低下的，所以無論如何也不可能得出真正有價值的信息。這種方法基本上宣告了是無效的。

(二) 外部資料庫接入（由外向內）模式

在企業內部數據質量不佳的條件下，各類機構開始向外尋找廣度更大、更加可靠的數據來源，例如政府各部門的數據，稅務系統數據、工商信息、行業主管單位業務數據、海關數據等，各行業協會的經營性數據等，也有在電商平台上積累的交易數據（如淘寶上的交易數據）。基於這些數據查找與某企業相關的數據並進行綜合分析。我們稱之為「由外向內型」的數據體系，也就是企業徵信服務不再是從被評價的企業提取數據，而是運用外部數據體系實現。

這種模式的優勢在於：資料庫系統形成之後，單個企業的徵信信息採集將非常容易，徵信服務的邊際成本極低，且速度極快，直接帶來的好處是徵信服務的收費將非常低廉，並且服務量很大。但這種模式也存在自身的劣勢：對接多部門數據入口是一項巨大的系統工程，建設、磨合的成本很高，當前除了工商信息可以達到全國聯網外，其他部門信息均在分布在市級部門，整合工作相當巨大。另外，也是最嚴重的問題還是數據質量。我國的小企業對外報送的經營信息具有很大的隨意性，都是根據具體需要編出來的，例如為了避稅、貸款或者其他目的。有些地區政府為了鼓勵當地企業發展，給予很高的納稅優惠，比如核定一個固定納稅額度，這樣的話就不會要求企業如實報送。因此，從各部門搜集到的數據恐怕與實際情況相差較遠，如果用做徵信服務，可信性也會遭到質疑。同時，一個企業產生的數據並非全部對外報送，事實上，對外報送的數據僅佔一小部分，如基礎財務報表、應納稅額等，而大部分的能夠說明企業情況的數據沉澱在企業內部，如供銷信息、產品品類、資金流轉等，這些數據無法通過外部資料庫找到。外部資料庫的數據量雖大，但針對於某單一企業，卻顯得容量不足了。如果是電商內部生態圈數據也相對片面，因為一個企業不會僅僅通過一個電商渠道銷售，單一電商交易數據顯然是不夠全面的。

如果用外部數據編織數據網的話，這張網將是巨大的，幾乎可以覆蓋全國的企業。但由於關於某一企業的數據量不足，這張網的數據線條比較稀疏，也就是數據網眼很大，多數關於企業的有價值信息都被漏掉了，有效信息過小，不足得出可信的結論。這就是由外向內建立徵信數據體系的探索。

自國務院交辦發改委建立全國信用體系以來，各級政府信用辦公室主導將轄區內各個掌握數據的政府部門連接起來，形成一個統一的信用信息平台，由專業的第三方公司或者設立下屬公司運營，出具滿足社會需求的徵信報告。除政府外，也有社會徵信機構做類似的事情，接入一些政府端數據並運營。從目前的發展來看，這類徵信服務當前能夠提供的最主要的信息是工商注冊類的信息，以及少量的各部門備案信息。這類徵信服務提供的信息簡單，收費低廉，但對於信貸業務而言，基本上沒有發揮太大的作用。

(三) 單體企業數據徵信服務（由內向外）

另外一種數據徵信服務，是從企業內部挖掘有用信息，從這個角度來說，這種方法和傳統的徵信方法是一致的，不同的是採集的信息和分析模式。現在有些專業徵信公司也在研發由內而外的數據徵信方法。這種方法利用的數據量不像社會徵信的數據量那麼大（因此稱「小數據」），但與貸款相關度很高，再保證真實度的基礎上，可以得到很多有價值的信息（「大信息」），並且均為信貸業務中資金方最關注的信息。該項服務可以幫助資金方在最短的時間內評判該企業是否能達到可以貸款的條件，為資金方節約大量的調研時間和成本，適應小微企業融資的效率要求和風控要求。

數據徵信雖然應用的基礎數據量不像政府部門數據那樣多，那樣大，但採集到的都是相關度最高的信息，可以捕捉企業真實經營情況和償還能力。如果從數據網的角度看，這種方法形成的數據網較小（只適用於某單個企業），但數據「網眼」恰好適合保留住關於該企業的大量有價值信息，而篩查掉無關信息、干擾信息，形成深度、高質量的徵信報告，為信貸決策提供可靠依據。

這種數據徵信服務的優勢是，啟動快，無需長期建設成本，很好地適應我國現有的信息基礎和社會現實。其難點在於如何取得借款企業的充分信任因此願意提供深度數據。

企業數據徵信技術已非一個技術上的構想，而是已經開始了大量的實踐。數據徵信已經在擔保業務、小貸業務中發揮了重要作用，幫助擔保公司和小貸公司排查風險、清晰評估項目、提高業務效率。相信隨著市場環境的變化，將有越來越多的人意識到這種技術的價值。

『拾』 支付寶里的大數據智能徵信靠譜嗎

支付寶里的大數據智能徵信是靠譜的。

因為人民銀行《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》要求芝麻信用管理有限公司等八家機構做好個人徵信業務的准備工作，准備時間為六個月。上述機構要嚴格按照《徵信業管理條例》和《徵信機構管理辦法》進行准備和完善，達到相關法律法規要求，切實做到依法合規。

也就是說，在支付寶里可以查出個人信用，而且正式批准機構里有多家互聯網企業，表明互聯網在徵信方面的優勢在未來將會被予以充分利用。大量的信息、大數據，是可以通過互聯網來獲得的，越來越多的人要通過互聯網來從事各種各樣的活動，大量的信息都會在互聯網上留下相應的痕跡。

所以，這些互聯網信息，通過大數據處理，能夠把當事人各種各樣的信用情況收集起來，若其他當事人有需要，就可以比較便捷完整地獲知其他機構、個人誠信狀況、信用狀況的方式。

(10)樂寶袋以大數據推動徵信體系擴展閱讀：

支付寶 大數據智能徵信是靠譜的，因為都是由人民銀行授權的。而且芝麻徵信是順勢而為，因為阿里巴巴和螞蟻金服的平台上積累了大量網路經濟下用戶和商戶的數據，非常值得深度挖掘，而網路用戶本身的長尾特徵就可以支持普惠金融的實現。

可以藉助互聯網的力量觸達更多更廣的人群，不受時間、空間的限制。芝麻信用將是對傳統徵信良好、差異化的補充，積極推動社會信用體系的建設。

參考資料來源：人民網-個人徵信的大數據時代

中國政府網-人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知