如何發展大數據徵信

⑴ 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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⑵ 麥客存儲的大數據下的徵信業未來發展趨勢是什麼

隨著我國新基建建設的快速推進，互聯網技術的快速發展，傳統徵信行業迎來了新的發展機遇，使其逐漸地向大數據時代過渡。大數據技術下發力的麥客存儲對徵信業評估得出，傳統的分析技術難以滿足海量數據的存儲、分析工作。而大數據技術會利用IT先進技術，將支離破碎的數據整合起來，形成真正有用的信息。

面對大數據、雲計算等新技術的日趨成熟，我國徵信市場必將迎來新的發展機遇，未來它有何發展？基於大數據、雲計算等技術領域深耕的麥客存儲認為離不開這幾點。

完善信息共享機制

大數據技術可以推動數據共享和接入，讓徵信業建立共享機制，實現多維信息和技術支持，可以改變傳統徵信業各部門之間信息不互通的現狀，建成標准統一、消除信息孤島、能進行分類分等級管理並可實現信用信息「一站式」查詢的第三方社會徵信平台。

徵信數據健康有序

相較於傳統的徵信方式，大數據時代下的徵信業，會有效解決了傳統徵信數據來源單一、數據群體缺乏的問題，通過大數據技術，可以從多種方面對數據進行有效地收集，並對數據進行精準的分析，實現處理海量數據，使得徵信評估對象更加廣泛、准確，彌補了傳統徵信的很多不足。

作為大數據、雲計算等技術引領者的麥客存儲，則會為大數據下發展的徵信業提供基礎設備的技術支持，徵信效率、質量較傳統徵信做到有效提升，創新我國徵信業的運行模式。

⑶ 如何用大數據完善徵信體系

當今社會，誠信缺失已經成為嚴重影響我國社會經濟發展的重要問題。

社會缺乏誠信，人與人之間無法取得信任，必將影響正常的社會生活秩序。發展社會主義市場經濟，不能妥善解決誠信缺失的問題，就無法實現市場經濟的良性運轉。

我國對解決誠信缺失問題非常重視。早在2011年10月召開的國務院常務會議就明確提出，把誠信建設擺在突出位置，大力推進政務誠信、商務誠信、社會誠信和司法公信建設，抓緊建立健全覆蓋全社會的徵信系統，加大對失信行為懲戒力度，在全社會廣泛形成守信光榮、失信可恥的氛圍。2013年，國務院頒布並實施了《徵信業管理條例》。

然而，由於種種原因，統一完整的社會徵信體系並沒有真正建立，目前依然處於一種「多龍治水」的情況：銀行有個人信用認證體系，工商有全國企業信息公示系統，稅務有納稅人的納稅記錄，法院有案件判決查詢系統，檢察院有行賄檔案查詢系統等等。盡管各系統均已小具規模，也在各自領域發揮著日漸顯著的作用，然而由於沒有把各個部門的信用資源整合在一起，效果也大打折扣。

怎樣才能形成一個統一、完備的社會信用徵信體系，來徹底解決誠信缺失問題的根本方法？不妨試著借鑒一下發達國家的「大數據」理念，即由國家一個具體部門牽頭，將所有涉及公民和單位的各種信息歸並整合成一個唯一的信用檔案，形成涵蓋所有個人和法人的社會徵信體系。同時，制定相應規則，根據社會徵信體系中的信息確定每個成員的誠信等級。

但是，如果只有一個完整的社會徵信體系，而缺乏合理規范的應用，社會徵信體系的威力就難以發揮。因此，必須對社會徵信體系的運用進行規范和完善，逐步實施數據化管理。

在發達國家發展史上，也曾有過誠信危機，解決的關鍵在於誠信的具體利益化。也就是說，賦予誠信具體的利益，而不再僅僅停留在一個沒有具體利益的誠信等級，將其具體到涵蓋社會生活各個領域，形成一個人或者一個單位「無信難行」的局面。運用誠信體系中的各種數據，倡導形成根據誠信等級實行差別化對待的局面。如此，無論個人還是單位，出於考慮自身利益的目的都會視誠信為立身之本，發展之基。

這需要政府承擔主導作用。對於那些誠信等級較低的人群，制定一些限制條款，在國家投資的項目或在一些政府許可審批中，對誠信等級較低的人或單位採取限制。

同時，各種行業協會也應發揮引導作用。充分利用公布的社會徵信系統的數據，研究制定本行業領域對於誠信等級的差別化政策，賦予誠信在本行業中的具體經濟利益。從而引導社會公眾對誠信的重視程度，形成全社會都珍視誠信的良好局面。

⑷ 徵信大數據亂了怎麼養有這幾種辦法！

隨著互聯網時代的發展，不管是人行徵信還是民間徵信，都在不斷的提升數據存儲能力，升級數據分析挖掘、處理速度等能力，從而形成了現在這個大數據時代，每個人的不良行為都將被記錄下來。不少用戶因為頻繁的申貸導致徵信大數據亂了，那應該怎麼養呢？

徵信大數據亂了怎麼養？
1、半年不要再申卡、申請網貸，一些網貸產品不要輕易去點，比如點擊查看額度，有可能會被查一次徵信，特別是那些不靠譜的高利貸平台，更容易踩雷。
2、已經有的信用卡和貸款，好好維護，必須按照規定及時還款，切勿逾期還款，只要保持良好的履約行為，對於信用還是有一定的幫助。
3、以後申請網貸，選擇正規靠譜的大平台產品，多提供個人資產或徵信的證明，讓機構認可你的信用，提高申貸成功率。
綜上所述，徵信記錄對於每一個人來說，就是金融行業的「經濟身份證」，在很多方面都會用到，短時間內申請網貸或辦卡超過6次-10次，再申請其他業務就困難了，畢竟別人知道你急需用錢，到處申請還被拒，怎麼可能還會貸給你。

⑸ 如何構建互聯網金融下的大數據徵信體系

我國復銀行存款高達120萬億,相當於GDP的兩制倍,但實體經濟的企業卻面臨融資難、融資成本居高不下的困境,這可以用銀行業對信用信息的壟斷地位來解釋。

大數據徵信突破了從財務報表、抵押資產和擔保信息評價企業信用的傳統思維,通過企業經營行為得到信用信息,能解決中小企業信用缺失的問題。

通過對已經獲得徵信牌照的八家徵信機構其中四家的信用評分模型的分析可見,目前各徵信機構數據來源、統計口徑、評分模型、評分標准等各方面都存在巨大差異,缺乏統一的介面、規范和公約,所生產的信用產品尚未在互聯網金融平台中得到廣泛應用。

要建立全面的徵信體系,必須鼓勵數據信用信息的標准化和跨行業、跨平台的分享,並且完善消費者個人隱私和信用法規建設。

⑹ 企業大數據之大數據徵信及風控應用

企業大數據之大數據徵信及風控應用
互聯網人口紅利區已經過去，獲客成本增大，用戶對產品的要求也越發提高，高價值和低成本服務是當前的一種趨勢。其中，企業服務致力於為企業在生產，銷售和溝通等環節提高效率，降低成本，受到越來越多的資本青睞。
隨著人工智慧對行業的滲透，以及數據量的劇增，越來越多的企業服務產品正利用人工智慧，大數據等相關技術提供更智能服務，大數據作為人工智慧模型中的訓練"糧食"，占據重要位置，如何挖掘和利用企業數據，是做好企業服務的一個重要途徑，企業大數據來源主要有以下幾個方面：
a.企業內部數據化檔案，例如人事資料，紙質化資料等；
b.企業自產數據，例如企業內部OA，ERP和CRM系統所沉澱下來的客戶數據，辦公數據，生產經營數據，社交數據，電商數據，支付數據，供應鏈數據等；
c.企業信用數據
政府公開數據-比如工商的企業信用信息公示數據，失信被執行，被執行數據，裁判文書，開庭公告，法院公告，稅務數據，動產融資數據，招投標，司法拍賣數據等，專利商標，行政處罰等數據。互聯網公開數據-比如新聞數據，招聘網站數據，上市披露數據。
徵信概述
1.徵信定義
徵信一詞源於《左傳·昭公八年》中的「君子之言，信而有徵，故怨遠於其身」。其中，「信而有徵」即為可驗證其言為信實，或徵求、驗證信用。現代徵信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他組織的信用信息，並對外提供信用報告、信用評估、信用信息咨詢等服務，幫助客戶判斷、控制信用風險，進行信用管理的活動。
2.政策/技術/市場環境分析
政策
中國社會由熟人社會慢慢轉變為陌生人社會，信用風險和信用危機也隨之產生，加快信用體系建設迫在眉睫，然而，行政過程中尚未全面建立起「守信激勵、失信懲戒」的機制，《政府信息公開條例》雖然已對政務信息公開作出了具體規定，但執行過程中，政務信息的公開尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利於形成准確的信用狀況判斷.
技術
其次，互聯網時代早已成為大家共識，企業和個人在網路上留下的大量數據，為徵信帶來了數據基礎，且隨著大數據，雲計算，人工智慧的發展，為智能化徵信提供了技術支撐。
市場
另外，我國市場經濟體制建立的時間不長，全社會信用意識和社會信用環境還比較薄弱。為爭取經濟利益而失信的行為時有發生。這既有信用意識淡薄的原因，也有失信成本過低的原因。徵信作為金融的一個重要組成部分，是風險控制的核心，隨著互聯網金融的快速發展，適應互聯網，大數據徵信模式也營運而生，也亟需建立完善的徵信制度來為徵信發展保駕護航。
3.國內外徵信模式
我國的徵信出於初級階段，目前國際上的徵信模式主要有以下幾種
a.市場主導型，美國，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市場經濟的法則和運作機制，並對外提供服務給貸款授信企業，英國是P2P的發源地，以Zopa為代表網路貸款平台根據風險和利率水平促成借貸雙方完成交易、使借貸雙方都共同獲益，在某種程度上發揮了信用中介職能。
b.政府主導型，德國，中國。以中國為例，主要是以政府主導，授權中國人民銀行徵信系統創建，收集，維護和整合全國部分企業和個人徵信，目前已經覆蓋了銀行機構，法院，電信，社保，小額貸款等機構數據，目前覆蓋個人和企業的數量上一直維持著增長勢頭，從2015年4月的8.64億自然人、2068萬戶企業及其他組織增加到2017年5月的9.26億自然人、2371萬戶企業及其他組織，中國大陸將近14億人，企業及其他組織數量也在不斷增加，徵信系統覆蓋范圍還有很大的增長空間，總體上來講，對企業的數據覆蓋度不夠，難以滿足當前各種創新的金融模式對企業徵信的需求。
c.行業協會共享，行業會員制，分享數據，並以行業協會為核心建立信用共享中心，加入協會的組織可以共享數據，並提供一定的數據支撐，以此擴大協會的數據源。
d.混合型，韓國、印度為例，以政府和市場混合，協同發展。
4.徵信產品模式
徵信行業的產品模式主要有按業務模式劃分的企業和個人徵信，按服務對象劃分為信貸徵信、商業徵信、僱傭徵信以及其他徵信，各類不同服務對象的徵信業務，有的是由一個機構來完成，有的是在圍繞具有資料庫徵信機構上下游的獨立企業內來完成。按徵信范圍可分為區域徵信、國內徵信和跨國徵信等。
5.徵信行業產業鏈
徵信產業鏈包括上游的數據生產者、中游的徵信機構及下游的徵信信息的使用者，其中中游的徵信機構運行模式主要有採集數據、加工數據及銷售產品。數據供應商主要包括銀行等金融機構、政府部門、工商企業和個人，幾乎涉及人們生活的方方面面。徵信機構從數據供應商處獲得數據通過一定的模型進行加工處理得到信用評級結果，然後進行服務輸出。徵信報告使用方主要有房地產商、招聘企業、P2P平台、金融機構等，多數發生在個人購房和購車、個人小額信貸、企業信貸、債券買賣等場景。

6.面臨問題
1.徵信監管和法律健全亟需提高，政府信息公開有待加強，徵信法律法規不夠完善；
2.數據處理演算法計算能力有待提高，隨著大數據與徵信的結合，對數據的處理，分析和建模能力提出了更高的要求，才能更好的挖掘出企業信息價值。
3.信用信息安全問題嚴峻，雖然國家一直在出台政策保護徵信數據，但個人，企業的隱私數據安全面臨十分嚴峻的挑戰，催生了巨大的黑色產業發展，由此帶來了金融詐騙，電信詐騙，網路詐騙，木馬病毒竊取隱私數據進行交易獲利等違法犯罪活動。
7.大數據徵信與傳統徵信的區別
1.覆蓋群體更豐富，隨著網路的普及和互聯網金融的大力發展，更多的人或企業將會留下數據到相關平台，擴大了徵信覆蓋的群體。
2.數據來源更廣泛，傳統徵信的數據來源比較單一，但大數據徵信會整合互聯網公開半公開數據，第三方機構合作數據以及自由數據，數據來源變得更加廣泛。
3.數據價值的深入挖掘，隨著大數據和人工智慧在徵信行業的運用，機器學習，NLP，文本抽取等技術對企業數據的挖掘更加深入。
企業信用數據的行業運用
1.信貸風控，金融的核心是風險管理，目前主要由政府信用公示機構，比如國家企業信用查詢網，中國失信被執行網，中國被執行信息網，法院網，信用中國等公開查詢數據，為信貸金融機構提供貸前，貸中，貸後的信息查詢，信用報告和監控等服務。
2.融資租賃，為融資租賃公司提供融前盡調，融後監控服務，提高工作人員效率，並通過集團化賬號系統深入各個業務部門，提升工作質量和效率。
3.信用評級，根據企業的工商，法務，新聞，經營，債卷等多維度數據，對企業進行信用評級，常見的是債券評級.
4.供應鏈金融，圍繞核心企業，管理上下游中小企業的資金流和物流，並把單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險，通過立體獲取各類信息，將風險控制在最低的金融服務。
5.其他，比如招聘，商業調研和律所。
企業徵信的未來展望
1.數據共享
數據作為徵信和風控行業的核心資產，也是構建信用社會的基石，過分孤立或過分共享都不利於行業發展。所以，如何在實現共贏，保護隱私的基礎上做到數據共享，打破數據孤島，打通各個平台的數據通道，讓不同的數據匯集在一起，共同打造徵信體系，是未來的發展趨勢。
2.挖掘數據價值
隨著大數據徵信技術的不斷發展，徵信產品將從信息的初次挖掘向深層次挖掘發展。初次挖掘是指圍繞企業相關數據，通過自身爬取入庫，第三方API介面或數據合作等方法整合並進行數據匯總分類，並以信息報告，圖片等方式簡單羅列呈現。深層次挖掘是將收集到的數據與徵信專業知識相結合，構建風險識別與量化，規則引擎，企業關聯圖譜，數據可視化等產品，對數據進深度挖掘，從而深化徵信產品與服務，提高徵信產品的專業性。例如利用企業工商信息，建立企業關聯網路，當網路上某一企業出現負面信息時，能夠迅速識別風險並預警其他企業，並根據風險情況量化預警等級。
3.提供垂直，細分領域服務
隨著徵信市場規模的不斷擴大，部分徵信機構基於自身特點及優勢，開始出現專注於某一細分領域或某一業務環節提供具有針對性、定製化的徵信產品服務的趨勢。例如提供爬蟲技術，一站式爬取，清洗，整合和入庫；針對新聞的輿情監控服務；提供企業獲客服務，為金融機構篩選優勢客戶，實現精準營銷；提供企業金融服務，比如理財，融資，支付和信貸；提供C2B，B2B的股權投資撮合平台等。

⑺ 互聯網徵信業務的發展新趨勢有哪些

大數據共享有復利於互聯網金融制業的發展
近日，國務院發布了《促進大數據發展行動綱要》，系統部署了大數據發展工作，提出要全面推進大數據發展和應用，加快政府數據開放共享，深化大數據在各行業創新應用，通過建設數據強國，提升政府治理能力，推動經濟轉型升級。這對互聯網大數據徵信行業及互聯網金融行業無疑是重大的政策利好，也被業內人士普遍認為是互聯網大數據時代徵信的新機遇。
在美國，數據開放共享是徵信行業的基石之一，美國三大徵信局益百利、環聯、艾奎法克斯之間數據都是共享的，它們之間的競爭不是在原始數據多少的的競爭，而是對於於數據的管理、加工、保護、風險判斷的競爭。但是在中國，很多數據都是非公平非共享的。

⑻ 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。

⑼ 企業應該如何構建互聯網金融大數據徵信系統

互聯網復金融近幾年快速發展，大數據制技術也滲透到互聯網金融，通過多維度進行數據維護，91徵信採用「去中心化」介面技術，放棄傳統的「中央資料庫」模式。通過91徵信介面技術，創建專用技術通道，採用「信息流+證書驗證」雙加密方式，連接各個p2p公司資料庫，實現數據互聯。p2p公司將不再需要向任何中央資料庫報送數據，不必擔心數據流失，可自由發送和反饋查詢。