大數據徵信發展

1. 什麼是徵信大數據

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變數，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面准確，是模型評估性能大大提高。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。

(1)大數據徵信發展擴展閱讀：

從1980年代末至今，徵信行業先後經歷了起步、搭建徵信平台、央行主導統籌等數個階段。 2015年1月5日，人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，要求芝麻信用，騰訊徵信等八家機構做好個人徵信業務的准備工作，擇時發放第一批牌照，但一直不見下文。

最終等來的卻是由中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊徵信等把家徵信機構聯手成立的百行徵信。這意味著徵信這個金融業最關鍵的閥門，最終還是要由政府來監督把控。

截止目前，百行徵信已與120餘家互聯網金融機構和消費金融機構達成了信用信息合作共享協議，與50餘家機構達成了合作意向。

沒有徵信牌照，徵信創業公司無法合法的去獲取核心數據，比如銀行信貸數據或者運營商，公安局的隱私數據；也無法以牌照去融資收購其他徵信公司，資金上毫無優勢。因而，業內人士認為，初創公司很難在徵信領域發展壯大，成為未來的寡頭之一。

2. 大數據徵信或成p2p發展新「風口」

大數據徵信或成p2p發展新「風口」

近日，袋袋金ceo李海鷗先生在上海「中國徵信領軍者論壇2015」上表示，互聯網金融最難解決的是信用問題。在金融裡面，有借貸關系就有風險，但是你不可能通過互聯網了解對方的信用怎麼樣，互聯網解決不了這個問題。眾所周知，p2p網貸平台最擔心的問題是借款人重復借款。但在目前，由於各家p2p網貸平台數據互不相通，所以容易發生重復借款問題。而如果借款人在不同平台重復借款，一旦出現還款困難，就會導致多個平台發生壞賬，進而影響整個p2p行業的公信力，嚴重妨礙其健康發展。這種情況出現的背後，其實就涉及到p2p行業非常關鍵的個人徵信問題。

「目前，大數據徵信對於袋袋金來說，還處在一個初級階段，袋袋金有一個360的風控制度。在使用這套風控體系的時候，到底哪一個指標它的權重是多少?實際上從國家的徵信體系來說，還沒辦法得到一個比較權威的說法。」

「一個人在借貸的時候，他的借貸數據的權重是不是要很重?如果說他做善事，這個能不能當做一種權重呢?大數據徵信的標准有沒有考慮這個事情?」「袋袋金360風控裡面有一個叫員工操守的指標，在使用員工或者招聘員工的時候，我很喜歡看到員工曾經有過比如說愛心或者義工，對我來講，我們現在的徵信這一塊是比較欠缺的。」

「其實我們做p2p，網路的借貸公司，需要對很多借貸人的行為和一些信用做一些徵信，年初的時候我聽到國家說年底的時候要完成大數據的建設，但我不知道，剛才幾位老總說的能不能得到國家體系的呼應。徵信不單單是借貸的徵信，其實應該是完整的徵信。」

截至目前，央行個人徵信系統中收錄有信貸記錄的自然人約3億，還不到我國總人口數的1/4，遠遠滿足不了借貸市場的需求，很多沒有信用卡或從未跟銀行發生借貸關系的人很難獲得信貸服務。而且，央行的個人徵信系統中的信息只向銀行和本人提供，不對社會公開。這樣，對於p2p行業而言，此種限制無疑成為了其發展的瓶頸。

p2p聯手大數據徵信，打通任督二脈

如何打破這種局面?「不管是央行徵信機構的介入，還是第三方徵信服務公司，都可以通過大數據來建立統一的徵信體系，然後讓合格的p2p平台進行數據對接。」袋袋金ceo李海鷗認為，數據成功接入後，投資人通過平台就能查詢到借款人的信用記錄，這樣就從源頭上解決了借貸的風險問題。而徵信問題一旦解決，p2p發展潛力必定會被全面激活，其未來不可限量。

結語

徵信體系是現代金融體系運行的基石。有無健全的徵信體系是市場經濟走向成熟的重要標志。徵信體系的建設對防範金融風險、保持金融穩定、推動金融發展、提升金融競爭力都有著重要的作用。而以p2p為代表的互聯網金融，其本質仍然是金融，徵信是其健康發展的關鍵因素之一。

據測算，中國個人徵信市場空間為1030億元，目前個人徵信和企業徵信的總規模僅為20億元，其中，個人徵信僅占很小一部分，中國個人徵信未來市場增長空間巨大。可以預見，徵信將成為p2p行業發展的新「風口」。

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3. 大數據給銀行業、保險業、證券業、徵信業分別帶來了哪些大變革

去給銀行業保險也掙錢也真心也分別帶來了非常大的變化這些業務都根據咱數據來發展他不來的。

4. 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。

5. 從我國的徵信發展歷程來看,我國最先發展的是企業徵信還是個人徵信,為什麼會

我國可能會同步發展的是企業徵信和個人徵信。
我國的徵信體系採用「政府主導型」模式，央行個人、企業徵信系統基本覆蓋全國傳統信貸市場，是中國徵信體系的基礎，社會第三方徵信機構重點服務於中下游，作為完善、補充央行徵信系統的重要組成。
隨著信貸相關行業的發展，政府對消費市場的大力支持，市場對風控的需求必然會放大徵信行業的市場容量，這對徵信行業的發展極為有利。互聯網大數據技術可以促進徵信行業轉型升級。首先，大數據使得徵信收集到的信息打破了原有的局限，從互聯網平台及移動端等多渠道採集有助於信息主體的信息數據全面把握；其次，大數據實現了徵信數據深度挖掘，利用IT技術進行數據分析處理能夠更好的反映信息主體的信用狀況，並提供更為豐富及符合場景的信用產品及服務

6. 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。

7. 大數據徵信與銀行風險控制創新

大數據徵信與銀行風險控制創新

數據將是未來銀行的核心競爭力之一,這已成為銀行業界的共識。在大數據時代，銀行所面臨的競爭不僅僅來自於同行業內部，外部的挑戰也日益嚴峻，互聯網、電子商務等新興企業在產品創新能力、市場敏感度和大數據處理經驗等方面都擁有明顯的優勢。在此形勢下，利用大數據徵信創新和提高銀行的風險把控也逐漸成為業界關注與探討的重要話題。

銀行業在風險控制中的不足之處

普華永道發布的《2015年中國金融及銀行業展望》指出，截至2014年第三季度末中國的商業銀行不良貸款總額上升36%，達到7670億元人民幣，是四年來的高點。預計2015年不良貸款上升的趨勢將持續。上述數據的背後，除了經濟下行導致的逾期風險上升的原因之外，銀行在風險控制中存在漏洞與缺陷也是重要原因。

信息不對稱與貸款欺詐

隨著P2P、小貸等民間借貸的興起，借款人越來越容易通過非銀行途徑獲得貸款。而民間借貸機構無須向人民銀行上報數據，非銀行體系的貸款申請情況、負債情況和逾期情況等信息不清晰、不透明、無法提前預知的矛盾愈發突出，往往到了借款人逾期甚至失聯，銀行才被動了解到借款人在民間借貸領域的部分歷史逾期借貸情況或負債過高等不良行為信息。

貸款欺詐問題也是銀行面臨的另一個問題，尤其是在信用卡領域和部分運用信貸工廠模式運作的貸款產品。銀行固化的發卡審核流程以及信貸工廠運作模式已經不再是秘密。目前信用卡、貸款的包裝、組團欺詐騙貸的情況屢見不鮮，尤其是在信用貸款領域，約有60%的信用貸款來自於欺詐，這其中有一半以上是由於身份造假和資料包裝。在數據維度不全面的情況下，銀行等放貸機構由於沒有第三方大數據支持，缺乏充分和有效的交叉核驗手段，容易被組團騙貸者鑽空子。

信息不及時與貸後風險防範

信息獲取的不及時也給銀行在貸後風險管理中帶來了不同程度上的麻煩。例如，銀行往往希望第一時間知道一家企業客戶在獲得貸款後是否面臨新的法律訴訟，但是大多數銀行使用的方式僅僅是依靠信貸經理不定期手動查詢當地法院網站的方式獲取信息，這當中存在著巨大的不確定性，一旦信貸經理忘記查詢或者操作失誤，貸後司法訴訟監控工作將形同虛設。這還不包括持續監控該客戶在民間借貸中的申請情況、負債情況和逾期情況等風險點。銀行在貸後風險防範過程中的手段和效率都極大地制約了銀行風險控制的效果。

成本和效率的矛盾

為了解決信息不對稱的問題和信息獲取不及時的問題，銀行往往需要採集大量的數據來輔助判斷。但是數據採集的過程中通常運用的方法是要求借款人或企業補充提供大量的資料，這個過程中涉及到大量的人工成本和時間成本。而為了提高效率，需要搭建一套能夠實現部分數據的自動採集，同時需要自動化程度較高的後台管理系統，但是這必須組建專門的工程師團隊和進行大量的IT開發工作，對不少中小銀行來說也是一個沉重的負擔。

大數據徵信與貸款風險控制

大數據徵信產業的興起

2015年1月，中國人民銀行發印發了《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、騰訊徵信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司等八家機構做好為期六個月的個人徵信業務准備工作。這意味著，這八家機構或將成為我國首批商業個人徵信機構。由此，正式拉開了大數據徵信產業的序幕，個人徵信市場成長空間已經打開。基於美國個人徵信市場達600億美元的規模，考慮到我國人口基數的龐大，未來發展成熟之後我國的個人徵信市場空間很可能達到1000億元規模。

值得注意的是，大數據徵信成為了互聯網巨頭的必爭之地。除了阿里巴巴和騰訊，網路、京東金融、小米金融、360金融等互聯網公司也表示將打造互聯網徵信系統，並有意申請第二批個人徵信牌照，部分機構已經向人民銀行提交了申請。互聯網公司的高調介入表明，一方面互聯網公司的創新特性和快速擴張特性給傳統徵信領域帶來了新的活力和機遇，另一方面互聯網公司各自不同的大數據優勢和應用場景優勢，將使得徵信市場的競爭日趨白熱化。
國內大數據徵信產業發展趨勢

各類大數據公司介入大數據徵信市場，使數據維度和種類相比兩年前有了極大的豐富。特別是伴隨著移動互聯網時代興起，圍繞著移動上網設備信息、地理位置信息、運營商信息的大數據公司和大數據服務層出不窮，並開始運用在P2P的貸款審核和交叉核驗流程中。但是，數據的來源和有效性依然制約著大數據徵信產業的發展，目前行業依然處於早起的探索階段，尚未有成熟的「殺手級」應用工具出現。

信息孤島依然存在。信息孤島是目前制約國內信貸行業發展的重要因素。信息不對稱、不透明，帶來了大量的多頭負債風險和欺詐風險。在國內大數據徵信產業興起時，市場對於消除信息不透明、打破信息孤島寄予極大的期待。從目前行業的發展情況來看，信息孤島在短期內無法完全消失。

首先，公共事業繳費、固定資產、社保、居住等與貸款風險控制息息相關的信息，依然歸屬於相關政府部門。雖然工商、司法等信息已經向社會開放，但是政府信息開放程度依然較低，這將是一個長期而復雜的過程。

其次，掌握大量公民信息的互聯網公司相互之間難以產生信息互通。目前國內社交數據、電商數據、地理位置數據、搜索數據、移動設備使用行為數據等互聯網信息分別集中於阿里、網路、騰訊、京東、360等互聯網巨頭手中，這些公司在跑馬圈地的過程中存在著大量的競爭關系，數據互通、信息共享在目前看來可能性極低。

最後，徵信公司之間的信息也難以互通。徵信公司的核心競爭力在於擁有自己獨有的信息。作為直接競爭對手，徵信公司之間不可能用自己的核心數據去提升競爭對手的競爭力。可以說，一方面徵信公司致力於解決信息不對稱，另一方面徵信公司也在構建數據壁壘。

應用場景逐漸豐富，組合信用評估或成主流。放眼徵信行業較為發達的美國，徵信報告的運用早已不僅限於金融領域，例如招聘、租房、租車、相親等行業和領域都需要使用個人徵信報告。隨著「互聯網+」的推動、大數據概念的提出以及P2P互聯網金融的發展，目前國內的徵信公司也在應用場景的豐富性上進行著探索和嘗試。

從國內大數據徵信行業的發展現狀來看，由於信息孤島、數據不完全共享的現狀將長期存在，當行業發展到一定階段，將會產生組合式的信用評估。譬如要求當事人同時出具多家機構的信用報告，從社交、電商、招聘、瀏覽行為、地理位置等不同角度對當事人做出全息用戶畫像，判斷其綜合情況。這是因為單方面的信用評估已不能全面評價一個人，必須發揮出各家大數據徵信公司的信息優勢才能全面評價。

大數據徵信在貸款風險領域的應用案例

反映電商信用行為的芝麻信用。芝麻信用基於阿里巴巴的電商交易數據和螞蟻金服的互聯網金融數據，並與公安網等公共機構以及合作夥伴建立數據合作，數據涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等等。芝麻信用以芝麻分來直觀呈現信用水平，主要包含了用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度，從950～350分劃分為5個等級，分數越高代表信用程度越好，違約可能性越低。芝麻徵信還出具個人信用報告，其主要由央行徵信中心負責提供，記錄了個人基本信息、貸款信息、信用卡信息和信用報告查詢記錄等。

反映互聯網社交行為的騰訊徵信。騰訊徵信的數據更多的是社交數據，其徵信產品有兩大類別：一是反欺詐產品，包括人臉識別和欺詐評測；二是信用評級產品，包括信用評分和信用報告。騰訊徵信反欺詐產品的主要服務對象包括銀行、證券、保險、消費金融、小貸、P2P等商業機構，它能幫助企業識別用戶身份，防範涉黑賬戶或有組織欺詐，發現惡意或者疑似欺詐客戶，避免資金損失。對於之前沒有個人徵信報告的藍領工人、學生、個體戶、自由職業者等用戶，騰訊通過他們使用社交、門戶、游戲、支付等服務，通過海量數據挖掘和分析技術來預測其風險表現和信用價值，為其建立個人信用評分。

反映借款人風險的好貸雲風控。好貸雲風控是好貸網和全球最大的個人信用評分機構FICO（費埃哲）共同打造的大數據風控平台，整合徵信公司、司法數據、工商數據、消費數據等重要數據源頭，構建了金融貸款機構風控所需全行業各領域的風險資料庫，同時包括反欺詐風險名單庫、重大風險識別名單庫、貸款申請記錄名單庫的數據，合計已超過7000萬條。多達6000多個維度的資料庫不僅能有效補足貸款機構本地的資料庫，還能協助其大幅提高反欺詐識別和信用風險識別能力，同時結合FICO的信貸決策引擎為信貸機構提供服務。金融機構不用再投入巨資自建系統，不用花巨大精力和成本尋找各種風控數據。

銀行風險控制與大數據徵信的結合

大數據難以解決所有問題，但可以作為有效的工具。大數據能為信貸行業帶來什麼價值？筆者的判斷是：大數據在未來一段時間，仍無法解決信貸風控中的所有問題；或者說單純依靠大數據進行信貸風控、審批全流程的貸款種類還很有限。

但是，大數據已經可以解決信貸行業的一部分問題，並且將發揮越來越重要的作用。比如，大數據在進行反欺詐識別、風險動態監測、用戶行為分析、用戶畫像等領域，都已經有了越來越多的運用。銀行機構應當擁抱大數據，敢於和善於運用大數據輔助進行風險把控。
通過大數據，將民間借貸信息對銀行透明化。銀行機構通過大數據徵信的數據，可以了解借款人在民間借貸的信息。目前大數據徵信公司提供的民間借貸相關信息主要包含黑名單信息、貸款申請信息和被查詢信息。以好貸雲風控為例，其包含了各家徵信公司的黑名單信息以及好貸雲風控平台整合的數十家P2P平台的黑名單信息，同時也包含了好貸網的1000萬條貸款申請記錄和每個星期增加一倍的被查詢信息。這些信息都從側面反映了借款人的民間借貸情況。通過大數據徵信，將能夠使民間借貸信息對銀行機構越來越透明，識別出更多的民間借貸風險，更好地進行貸款審核和反欺詐識別。

豐富數據維度，提升對信用檔案客群風控能力。2014年，美國政策與經濟研究委員會（PERC）對於非金融信息（也成為替代性信息）在信貸決策中作用的研究表明：諸如水、電、煤、有線電視、手機等非金融信息納入徵信系統，顯著地提高了信用檔案在案人群的信貸獲得能力。

目前不少銀行逐步認識到已經納入銀行傳統資料庫的信息量並不豐富和完整，開始積極與第三方大數據徵信公司頻繁接觸與接洽合作，如客戶信息、銀行擁有客戶的基本身份信息等。但客戶其他的信息，如性格特徵、興趣愛好、生活習慣、行業領域、居住狀況等卻是銀行難以准確掌握的；另一方面對於多種異構數據的分析是難以處理的，如銀行有客戶的資金往來的信息、網頁瀏覽的行為信息、服務通話的語音信息、營業廳、ATM的錄像信息，但除了結構化數據外，其他數據無法進行分析，更談不上對多種信息進行綜合分析，無法打破「信息孤島」的格局。通過與第三方大數據徵信公司的合作，盡力彌補自身在獲取信息維度以及數據挖掘和分析能力方面的不足。

綜上，筆者認為，在互聯網時代和大數據時代的背景下銀行如欲進一步加快轉型的步伐、實現誠信社會與普惠金融的願景、肩負信用風險管理重任，就要在信息使用、貸前調查、貸中監控等風險控制方面藉助互聯網的優勢，擁抱大數據徵信，充分利用內外各種信息做好客戶徵信和增信，進一步提高對風險的控制和管理水平，才能立於不敗之地。

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8. 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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9. 大數據助銀行提高徵信水平和風險監控能力

大數據助銀行提高徵信水平和風險監控能力
在智慧科技產業飛速發展的當下，以大數據技術為依託的若干大數據產品在金融領域逐漸開拓出廣闊的運用空間。特別是在控制銀行風險和降低不良資產領域，目前已經有了較為成熟的實踐。事實上，不良貸款的產生除了受近年來國內外經濟大環境影響外，還與現有的徵信體系和銀行傳統的徵信方式不適應現代經濟發展的實際情況有關，而大數據正是解決這一難題的有力工具。

我國徵信體系建設起步於1992年，但現有徵信體系覆蓋范圍仍很有限。個人徵信系統中反映的僅是個人或企業與銀行間發生的信用情況，企業與企業間的商業信用關系以及個人與多方面的信用關系並沒有得到系統的記錄與反映。
與此同時，銀行傳統的徵信方式也無法滿足現代經濟發展的實際情況。現代經濟發展使企業和個人的經濟活動發生了巨大變化，涉及范圍更大、內容更加豐富，因此，衡量信用的維度更多樣。銀行僅僅依靠財務報表已無法了解企業的真實情況，而權威機構的公開信息系統還無法涵蓋有關企業及個人社會行為的所有信用信息。這些不足導致現有銀行的徵信系統對客戶了解的信息維度不夠，信息真實性不高，信息採集、分類的科學性不強，進而使銀行無法准確地對客戶的誠信作出判斷，對客戶經營活動無從掌握，對客戶的未來發展無法預測。
大數據技術手段的應用，為現有徵信體系建設提供了很好的補充和強化作用。當前一些企業所做的嘗試表明，大數據可以幫助銀行提高徵信水平和風險監控能力。
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險監控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
值得一提的是，大數據技術將有效解決中小微企業融資難題。銀行發展中小微企業客戶既是國家的要求，也是銀行自身改善客戶結構的需要。但是，有融資需求的中小微企業普遍存在資產少、擔保不足的問題。運用金電聯行的工具，在企業提供反映其真實經營狀況的歷史數據的基礎上，通過大數據挖掘和分析技術，可挖掘出企業真實的經營狀況、健康狀況、盈利能力及企業歷史信用積累情況，真正展現出企業實際經營信息，並給出企業的信用等級和信用額度，從而為銀行或相關金融機構提供貸款依據，緩解中小微企業融資難題，挖掘潛在優質客戶。
除此之外，還可以提高信用卡發卡質量，合理增信，防止不良客戶產生。大數據企業有多項獨特的個人外部數據來源和評分系統來協助銀行進行信用卡新卡發卡審批、審批額度、增信、交易監控等業務管理環節。
金融的本質是經營風險，如何做好風控尤為重要。特別是在當前經濟新常態下，中小企業承受著不同程度的壓力，銀行風險開始涌現。在此背景下，金融機構如何對已貸款客戶進行有效的風險度量，無疑是迫切的現實需求。由此，提前抑制風險就成為銀行利用大數據技術所要實現的首要目標。
某股份制銀行董事長曾談到量化風險管理給銀行帶來的三大收獲：「一是至少可以比其他銀行跑得快一點兒；二是實現了最大限度的信息對稱；三是效率與准確度大幅度提升，擺脫大量人工之後，有利於將貸後風險管理上收總行及分行，大幅提升管理透明度。」而據某商業銀行測算，大數據技術能有效降低不良率47%以上。
由於大數據技術在某種程度上相當於給中小微企業加了一套體檢設備，這樣篩查出來的好企業，銀行就敢於放貸，從而很好地解決了融資難的問題。此外，通過大數據技術催生新的金融服務模式，實現了全線上的流程再造。即將傳統的人工點對點模式升級為智能、批量的高效模式，可以最大程度地降低成本，助推金融機構轉型發展。
特別是，針對以往基層銀行客戶多、人員少，無法做到實時監控，難以及時發現風險的狀況，大數據產品的運用，則可以幫助銀行做到風險監控實時化、動態化，從而避免和減少損失。