大數據徵信模式

❶ 大數據在徵信中是怎樣應用的

網貸大數據，源自於擼貸用戶長期申請網貸時提交的資料以及自己在其他平台申請的記錄所匯集而成。一般來說，網貸大數據中會包含以下信息：個人信息，運營商信息，工作信息，電商信息，聯系人信息，定位信息等個人隱私類的信息。
當用戶在網貸平台申請了借貸以後，網貸平台還將會調取該用戶在數據中的其他信息，網貸平台調閱的信息一般為：其他平台借貸記錄，逾期記錄，資料核對，刑事案件信息，法院失信人等信息。
將所有信息調閱出來以後，進行一個綜合評分，當用戶的綜合評分達標時就會給用戶放款，反之亦然。用戶從收到網貸平台的款項再到還款，形成一個周期。
這個周期以後網貸平台會將這個周期里的所有信息上傳至網貸數據中心，共享給其他網貸平台進行風控審核時使用。用戶如果在這個周期結束後逾期了，那麼網貸平台在介入催收的同時也會將逾期信息上傳數據中心，會導致用戶申請借款時被其他平台秒拒。
可以在微信查找：一二數據。
該資料庫與2000多家網貸平台合作，查詢的數據非常精準全面。
能夠查看到用戶的申請次數，網貸數據，網黑指數分，命中風險提示，法院起訴信息，仲裁案件信息，失信人信息等數據。
其中，用戶可以憑借網黑指數分來判斷自身是否為網貸黑名單用戶。
網黑指數分標准為：0-100分，分數越低，信用越好。
而命中風險提示則可以幫助用戶更好的了解到自身的不足，提升網貸平台的審核通過率。

❷ 什麼是大數據徵信

網貸大數據和徵信是兩種數據。
網貸大數據一般為一個用戶在網貸平回台借款時提交的信答息，從放款到還款或者逾期的一些數據，會作為其他網貸平台借款時的審核依據，所以如果網貸逾期了，共享這個資料庫的平台就會拒絕這個逾期用戶的借款申請。
對大數據有疑問的，通常都是在微信上：信友鴿，就可以查看了。
自行查詢大數據報告，如果有違約信息或者法院失信等信息一樣會顯示出來。
查詢的比較全面，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、消費金融公司、第三方支付等。
徵信統稱為：央行徵信。央行徵信記錄的都是銀行或者一些持牌機構的數據，對於用戶來說非常重要，房貸和車貸都非常注重一個人的徵信資質，如果有未還的貸款，在申請房貸時會被拒絕。

❸ 大數據徵信下的信用評估模式是什麼

曾在一家大數據信用評估公司任職，至於哪家就不說了，反正是題主列的之一.對輿情和公司風控、技術都很清楚，可以負責任的說所謂大數據信用評估，尤其是通過什麼社交網路數據進行評估的純屬扯淡，來十個人給九個人的額度都是零或者至多幾百塊錢，說好的機審都是騙人的，根本擺脫不了人審.人審是誰來審核呢？很多人會覺得起碼是有些經驗的風控師對吧，錯，完全沒任何經驗，很多甚至是沒畢業的學生！所以他們給的額度低了沒必要驚奇，看你微博發的少，或者你微博里可能發了一些哭窮的內容，他們就會給你極低的額度，完全的隨性，無數據分析可言。數據安全性上，根本沒法想像創業公司對數據安全上的把控有多差，幾乎從市場到運營到技術到客服的每個人都可以接觸到用戶數據，敢把淘寶、支付寶等的賬號密碼給出去的腦子真的是很秀逗，有時候內部員工還會討論哪個客戶、誰誰誰的資料，這點在P2P平台里也一樣。至於說未來，我剛開始做那家平台的時候完全避開借貸這個詞，全說前端的大數據信用評估，至於現在，他們已經發展成小貸平台了，對外已經很少說大數據了，大數據只是他們在融資時的騙錢把式罷了，誰真的信了誰就輸了。事兒是好事兒，但是現在的技術水平，人工智慧分析完全達不到要求，行業純屬胡鬧，行業閉著眼睛到處亂給的壞賬差不多20%以上，認認真真審核的壞賬結果比這更高（數據來自真實測試結果），所以有多不靠譜，知道了吧！再有，比如知道這個時間點哪些重要的客人會申請授信，平台內部就會打好招呼，讓評估師給一個高額度，屢試不爽！而且任職的時候也跟京東白條的同事們有過接觸，壞賬控制也並不好，行業都處於相同的水平。

❹ 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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❺ 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。

❻ 什麼是大數據徵信

大數據和徵信是兩種數據，大數據又稱：網貸大數據。

網貸大數據一般為一個用戶在網貸平台借款時提交的信息，從放款到還款或者逾期，這些數據都會由網貸公司進行上傳至資料庫。作為其他網貸平台借款時的審核依據，所以如果網貸逾期了，共享這個資料庫的平台就會拒絕這個逾期用戶的借款申請。

對於大數據有疑問的，可以在支付寶首頁搜索：知否數據。

自行查詢大數據報告，如果有違約信息或者法院失信等信息一樣會顯示出來。

徵信統稱為：央行徵信。央行徵信記錄的都是銀行或者一些持牌機構的數據，為一個人的終身數據，對於用戶來說非常重要，房貸和車貸都非常注重一個人的徵信資質，如果有未還的貸款，在申請房貸時會被拒絕。

(6)大數據徵信模式擴展閱讀：

徵信資料庫

1、企業信用信息資料庫

經幾百家分支機構培鉛歷經10年的採集、加工、錄入，日常數百名工作人員的優化、維護等辛勤工作，已經擁有了2000多萬家中國區域的企業資料庫，涉及有價值企業信用信息達億條，信用信息最遠追溯可達8年，建立起了中國最龐大的企業信用信息資料庫。

2、企業信用信息分六大類

分別為政府監管信息、銀行信貸信息、行業評價信息、媒體評價信息、企業運營信息、市場反饋信息。

其中政府監管信息包括企業基本資質、質量檢查信息、行政許可/認定、行政獎罰信息、商標/專利/著作權信息、人民法院判決；銀行信貸信息包括中國人民銀行信貸評價信息、商業銀行信貸評價信息、小額貸款公司及民間借貸評價信息。

行業評價信息包括行業協會配閉好（社團組態唯織）評價信息、水、電、氣、通訊等公共事業單位評價信息；企業運營信息包括企業財務信息、企業管理體系評估信息；市場反饋信息（包括消費者、交易對方、合作夥伴、員工等不同身份的實名評價信息）。