大數據與信用體系

1. 大數據和徵信是什麼意思

大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具專，在合理時間內達屬到擷取、處理、並整理成為服務於
經營決策的資訊。大數據徵信是指什麼呢？簡單的說，例如電商行業京東做出判斷的消費數據信息就是大數據徵信。大數據征
信是伴隨互聯網金融發展起來的。目前徵信機構有很多，不乏後起之秀如立木徵信，使用互聯網技術抓取或介面合作獲取徵信
數據，並且可以接入央行徵信。隨著互聯網金融的發展，大數據徵信與央行徵信會不斷融合直至融為一體，真正的滿足數據的
完整性，可以更加全面地評估信用，為企業或個人提供決策分析、風險評估以及生活場景的應用。

2. 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。

3. 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。

4. 大數據徵信與傳統徵信的區別

8、市場價值

隨著互聯網金融的高速發展，各家互金平台百花齊放，風控已成為各家平台的重中之重。具91徵信統計，借款人中有多頭負債行為的佔45%，在4家以上平台擁有壞賬的佔比29.96%，各互金平台需要數據進行有效風控時，卻得不到更多有效數據做支撐。

據中國人民銀行徵信中心2015年統計報告顯示，人行徵信中心資料庫錄入8.5億自然人，其中有信用記錄的3.5億，剩餘5億人信用空白。而民間金融機構並不會像傳統銀行一樣把數據上傳到人行徵信中心，民間金融機構的數據也互不相同，就造成「信息孤島」的困局。

91徵信通過分布式資料庫解決方案，秉承「不上傳，不保存、實時更新」的原則，將民間金融機構數據打通，打破各機構間的「信息孤島」問題，形成91徵信聯盟，實現民間金融機構的信息互通。

9、產品地址

91徵信同業徵信報告：http://www.91zhengxin.com/instryReportV.do

10、所屬企業

北京小崔時代信息服務有限公司

11、企業介紹

北京小崔時代信息服務有限公司運營始創於2012年1月，是一家致力於利用科技解決金融領域數據問題的技術公司。

2015年6月，公司以創新的不良資產處置方案獲得市場及資本認可，並獲得國際知名風險投資機構經緯中國的千萬級天使輪融資，同年10月，致力於深層解決金融風險問題與徵信數據共享問題的產品91徵信正式上線。

2016年2月，91徵信企業用戶量超過200家，同期完成A輪融資，經緯中國跟投，2016年底公司實現全面盈利。

2017年5月，公司完成由銀之傑投資的B輪數千萬融資。新的融資將加速91徵信願景的實現，致力於通過互聯網改變徵信，為金融服務機構提供共享技術，全面降低金融行業風險。

91徵信核心團隊由宜信、網路、京東金融人員組成，總部位於中國北京，同時在上海、深圳設有業務部，目前公司業務已經拓展至北京、上海、深圳、杭州、南京、廣州、成都、武漢、天津、青島、石家莊等地區。

作為整體活動的第二部分，2017年10月25日，數據猿還將在北京舉辦千人規模的「2017金融科技價值——數據驅動金融商業裂變」峰會【本次論壇詳情丨第一屆回顧丨第二屆回顧】並將在現場舉行文章、案例、產品的頒獎典禮。

5. 到底什麼是大數據徵信

到底什麼是大數據徵信_數據分析師考試

國內信用體系建設現狀及市場規模

目前中國社會信用體系處於起步階段。圍繞徵信體系建設的法律法規、業務規則、數據處理模式及方法正逐步完善和加強，與美國等發達國家相比，我國徵信工作主要由央行來主導，與之相關的誠信權威信息目前還沒完善，徵信體系建設起步較晚。

2013年3月，我國首部徵信行業法規《徵信管理條例》開始實施；2013年12月，人民銀行制定的《徵信機構管理辦法》正式施行；2014年6月，人民銀行徵信中心開始對個人查詢本人信用報告實施收費制度；2014年6月，國務院出台了《社會信用體系建設規劃綱要（2014-2020年）》，明確到2020年，基本建成以信用信息資源共享為基礎的覆蓋全社會的徵信系統。

據人民銀行發布的中國首份徵信發展報告《中國徵信業發展報告（2003-2013）》顯示：據不完全調查，截至2012年年底，中國有各類徵信機構150多家，徵信行業收入20多億元。此外，人民銀行徵信中心網站上的數據顯示，截至2013年11月底，徵信系統收錄自然人8.3億以上，收錄企業及其他組織近1940萬戶。而美國三大個人徵信公司在2013年的營收規模就達到了512億元人民幣。國內徵信既有很大的市場空間，也有很多問題急需解決完善。

大數據徵信與傳統徵信天然互補

傳統徵信方式存在著五點缺陷：1，封閉、數據不夠完善。傳統徵信方式是通過固定途徑收集一些可用作評級的信息，由分析人員對各項數據進行分析、評級，最終得到受評對象履約能力和履約意願的評級。2. 數據容易失真產生偏差。由於人工的介入，必然受到職業素養、道德品質等主觀因素影響，導致對受評對象的評價結果與客觀事實存在一定偏差。3.實時性差、後續難以更正。沒有用戶評價系統，直接用戶無法參與評定，難以後續跟蹤。在數據失真偏差的情況下也難以更正。4.方便性差。徵信平台上傳數據積極性低、更新不及時、接入門檻高、查詢次數受到限制。5.人力資源成本大。隨著未來徵信市場快速發展，徵信產品種類和數量日益增加。面對巨大而繁雜的業務，人力成本不斷增加對於徵信企業來說亦是一個不容忽視的問題，行業人才的稀缺與行業快速發展將不可避免地產生矛盾。

大數據催生的徵信體系建設則可以很好的解決傳統徵信體系面臨的問題。因為其數據覆蓋面廣，涉及的維度更全面，通過互聯網方便快捷的服務全體商家。

相比傳統的徵信方式，大數據信用採用雲計算技術，從數據錄入開始到評價結果輸出的整個過程全部由計算機演算法完成，避免了主觀判斷的影響，確保評價結果的真實性；即使同時處理多個受評對象，仍然能夠保證快速、准確的高效性。大數據信用的運行成本主要來自知識產權和硬體的投入，相比大規模的人員需求，低成本優勢顯而易見。此外，大數據信用還能夠滿足評價結果與信用信息的同步，也就是說，當受評對象的信用信息發生變化時，能夠對其信用進行快速及時的計算，保證了信用的動態實時性。

老劉認為未來的徵信業將以智能數據分析系統為平台，依靠大數據挖掘技術實現轉型升級。一方面依託大數據的徵信體系可以深度挖掘用戶信用信息，防範潛在的信用風險，實現有效的風險控制；另一方面，依託大數據的徵信體系可以在數據充分信息化的基礎上實現精細化管理。

大數據徵信平台助力中小微企業融資

中國中小企業協會副會長、金電聯行董事長范曉忻在接收央視采訪時表示：「大數據不僅能夠對風險進行度量，而且能夠做到一定程度的預判」。

大數據徵信平台可以通過對中小微企業3到5年，甚至是更長時間的歷史生產經營數據以及交易數據進行挖掘、篩選、計算、分析。使企業真實的生產經營狀況、成長發展狀態，通過數據真實客觀的反應出來。將無形的信用進行量化，形成可以讓金融機構為企業發放貸款的信用信息。大數據信用融資改變了通過抵質押從金融機構獲取貸款的傳統方式，從結構上豐富了國家的金融體系。

金電聯行作為首批獲得中國人民銀行頒發企業徵信牌照的第三方企業徵信機構，中國第一家擁有具有自主知識產權的信用信息雲服務平台，第一個提供第三方信息價值鏈服務的運營模式。已經為中國上千家的中小微企業提供了信用融資服務，累計提供了60多億元非抵質押的純信用融資授信。其中融資額度最高達到了6800萬元，最低一筆為98萬元，而且迄今為止從未發生過一筆不良貸款。在貸後風險監管方面，金電聯行也已經為國家開發銀行、廣發銀行等多家金融機構提供將近300億的監管服務。預計年內，監管金額將超過1000億元人民幣。

據悉，央行上周對首批入圍個人徵信牌照的機構再次進行調研，對首批入圍芝的麻信用、考拉徵信、騰訊徵信等要做最後驗收。一位知情人士透露，首批個人徵信牌照有望在本月底發放。老劉相信，未來大數據徵信平台將會建立更客觀的信用評價體系，從中小微企業融資入手，打破以財務信息為核心的固有信用評價思維，改變以抵押擔保為主的傳統信貸方式。創建一個低成本、大批量、高效能、全風控的純信用貸款管理模式。破解我國多年的中小微企業信用融資的難題，並不斷向金融資本和社會信用市場延伸，形成以「數據約束」解決「信用悖論」的客觀信用理論與評價體系，開創我國信用服務的大數據時代。

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6. 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。

7. 互聯網大數據的信用體系個人綜合評分是怎麼來的

您好，互聯網大數據的信用體系個人綜合評分是每個人的借貸行為、履約情況、消費情況、以及手機運營商情況來綜合評估的。
至於社保，公積金、學歷、銀行流水貸款信用這幾項數據，相對來說銀行流水比較看重一些。
大數據信用報告包含以下信息：
1、近六個月話費和通話次數。能夠反映出通話的穩定性，一定程度上能夠影響到貸款機構的評價。
2、近六個月里與貸款機構、信用卡機構、催收公司的累計通話次數。通話次數越多，就越容易對用戶的評分造成負面影響。
3、通話活躍分析。用戶的通訊錄狀況會影響到貸款機構的評估，提查查的大數據報告運用柱狀圖，顯示通話的活躍天數和活躍地區，以此反映出用戶的通訊錄是否符合社交習慣，以及是否具有穩定性。
4、聯系人深度分析。這個版塊展示了用戶與其聯系人的通話次數、時長、主叫次數和被叫次數。
5、通話風險狀況。該板塊展示用戶與110、120、貸款平台、信用卡中心、催收公司、中介部門、法院等部門近半年的通話次數和通話時長，以及欠費風險度、親情網風險度、號碼沉默度。
6、多頭借貸情況。提供比較具象的手機借款調用平台數和身份證借款調用平台數，借款平台類型，如房地產金融、一般消費分期平台、銀行個人業務、P2P網貸、大型消費金融公司、第三方支付等。
7、逾期行為詳情。包括近期逾期平台數、逾期訂單數、逾期金額、逾期時長等數據。
8、負債情況詳情。負債平台數、負債訂單數、負債訂單已還金額、近半年負債情況一覽表等數據。
9、聯系人存疑信息。用戶主動聯系人數、主動聯系黑號數、主動聯系人中曾為申請人的人數、被動聯系的黑號數等信息。
10、申請行為檢測。3個月內身份證是否關聯其它手機號，以及3個月內，申請信息是否關聯多個身份證。
11、風險信息檢測。這一項內容主要包括：手機號是否命中虛假號碼庫、身份證歸屬地是否有高風險、身份證是否命中犯罪通緝名單、身份證是否命中法院執行名單、身份證對應人是否存在助學貸款欠費歷史、身份證是否命中信貸逾期名單、申請人信息是否命中風險關注名單等。
12、失信情況。該板塊主要提供的是一些法院判決信息。
在微信里查找：提查查官方號。
即可查看到我們的網貸數據報告，網貸申請記錄，網黑指數分以及命中風險提示等重要數據信息。
與2000多家網貸平台合作，查詢出的數據相對來說全面且精準。

用戶可以憑借綜合信用分來判斷自身是否為網貸黑名單用戶。
綜合信用分標准為：0-100分，分數越低，信用越好。

而命中風險提示則可以更好的找到自身的不足，提升網貸的審核通過率。