⑴ 國內大數據風控方面做的比較好的企業有哪些數據的獲得途徑有哪些
大數據風控主要有兩點，一是風控模型，二是數據。模型是各企業的核心機密，無從得知，基本會從信用歷史、職業特徵、收入分析等諸多方面入手；數據由於數據孤島現象，是目前各企業重要的資產。數據來源大致可分為三個方面：一是用戶提交的包括身份信息、職業信息、收入信息等數據；二是外部數據，包括從政府機構獲取的數據以及合作金融、電商等機構提供的第三方數據；三是自身行業生態鏈中產生的數據，如淘寶的購物數據。就我接觸到的行業，大數據風控一是互聯網消費金融公司做消費金融風控，二是用於做大數據徵信進而衍生出小額貸款、互聯網消費分期等業務。國內知名企業有：阿爾法象、螞蟻金服、京東金融等。做個人徵信的知名企業有芝麻信用、前海徵信、考拉徵信，這些企業有自己核心數據；專業做大數據風控的公司基本是初創公司，其風控仍有待檢驗，包括聚信立、Wecash閃銀、量化派等。
⑵ 互聯網金融徵信體系建設研究
我國傳統的個人徵信體系是以中國人民銀行為核心，在政府的主導控制下建立的，主要數據來源於企業、個人與銀行等金融機構的借貸情況。近兒年互聯網金融在我國發展迅速，但是在迅猛發展的同時問題也隨之欲出。這就啟示我們要建立良好的互聯網金融市場秩序，健全互聯網金融徵信系統。
徵信體系是指將企業或者個人與商業銀行等金融機構或者公共平台發生借貸關系的數據，經過收集、分析、整合成有用的數據信息，從而形成企業或者個人的信用報告。
在互聯網金融的背景下，依據大數據、雲計算等技術將企業或者個人在互聯網上的瀏覽記錄、消費、貸款等一系列的行為數據收集起來，進行信息清理，篩選出有效的數據，從而為每個行為主體制定一份信用報告，並結合客戶白己填報的信息，得出一份線上的個人信用評估，這就是狹義的互聯網金融徵信。廣義的互聯網金融徵信需要將線上與線下的信用數據結合，得出一份更具權威的信用評估。互聯網金融徵信能夠有效地減少信息不對稱所帶來的逆向選擇和道德風險。同時，互聯網金融的關鍵依然在於風險控制，信用風險作為基礎風險更是難以控制。因此，完善互聯網金融徵信體系變得至關重要。
(一)螞蟻金服的第三方獨立徵信體系—芝麻信用。2015年，央行首次批准8家機構進行個人徵信業務的准備工作之後，芝麻信用便開始了首次嘗試個人徵信系統的運作，得到了廣大用戶的支持。
螞蟻金服旗下的四個平台分別是:支付平台、理財平台、融資平台和保險平台。憑借著阿里巴巴旗下的淘寶、天貓、聚劃算等電商平台，獲取賣家和買家的交易數據，並傳送到螞蟻金融雲。理財、融資和保險平台依靠白身客戶數據，將一部分數據傳輸到螞蟻金融雲大資料庫，另一部分通過交易傳送到支付平台，再次輸送到金融雲大資料庫。將數據收集完之後螞蟻金融雲依靠計算機將大數據進行分析，從而制定出個人的信用評估，將信用報告發送給芝麻信用的資料庫，這就構成了芝麻信用的外部數據。
(二)芝麻信用評價體系。芝麻信用參考了美國著名的FICO評分區問的設置，為客戶提供了信用評估體系—芝麻信用分。該評分體系由以下五個方面構成:信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質和人脈關系。根據現實情況對五個行為指標賦予不同的比例，為每個客戶制定出芝麻信用分。信用分數越高說明其信用越好，在金融場景中違約的概率越低，該評分結果可以直接應用到其他平台上。在線上，用戶可以在支付寶平台上享有不同的信用額度，信用分數在600分以上的用戶就可以在「花嘆」上享受當月消費下月還款的服務。在線下，芝麻信用通過與多個生活場景的對接，使得用戶可以享受免押金租用永安行白行車、酒店免押金免排隊等服務。
螞蟻金服徵信模式的優勢
1、海量的信用信息數據。從2013年起，互聯網金融蓬勃發展，阿里巴巴更是憑借著獨特的創新和卓越的高科技，在多年的發展中積累了眾多的客戶。據統計，2016年電商交易額達到3萬億元，而在2017年雙十一活動當天，天貓商城的交易額再創歷史新高，總交易額達1,682億元，所涉及的國家和地區有230個。這一系列的數字背後都是真實的客戶交易行為。當然，這也成為阿里巴巴龐大的資料庫來源。
2、卓越的信息處理能力和評估方式。螞蟻金服不僅擁有著龐大的資料庫，而且數據處理能力也很強大。依靠雲計算和大數據等新興高科技，對數據進行深度挖掘，例如Deep Learning, Neural Network等。通過這些技術，清洗出有用的用戶信息。並採取全新的信用評估體系，這不僅提高了信用評估的效率和准確性，也能夠推進互聯網金融的發展與風險控制。
3、豐富的場景化應用。傳統的徵信體系接通的對象僅限於銀行和金融機構，目的主要是發放貸款;而螞蟻金服旗下的芝麻信用依託於阿里巴巴眾多的關系鏈，與旅遊、酒店、房屋中介、租車等都有著合作關系，已經接通了交通、通信多個領域，涉及到白姓生活的方方面面，帶來巨大的便利。目前，芝麻信用已經取得了一定的成果，開通的用戶已經達到5000多萬，享受到生活化場景應用的有兒十萬人。
互聯網金融徵信體系現狀及存在的問題
(一)信息共享機制不足。目前，傳統的央行徵信體系所接入的對象是金融機構，對非金融機構並沒有開放，因此，小微企業和個人的信用信息無法在互聯網平台上共享。雖然我國現在存在著眾多的互聯網平台，並且積累了許多信用信息數據，但是這些數據都是相對分散的，大部分僅是限於內部平台的使用，數據屬於孤島狀態。而且，由於各個平台所佔有的數據具有獨享性，出於某些利益考慮，許多平台並不願意將白己的數據分享。因此，互聯網金融徵信在信息共享方面並沒有取得良好的成績，如何實現數據共享仍然是一個值得深思的問題。
(二)徵信標准不統一。央行的徵信體系有著嚴格的標准，但是商業徵信體系尚處於完善階段，互聯網平台各白為政，存在著各種各樣的差異和標准，所清洗分析出的信用數據的安全性和規范性難以達到央行的標准，無法將商業徵信與央行的徵信體系對接，這就造成了資源的浪費，在一定程度上阻礙了我國徵信體系的發展。而且，各個平台所側重收集的用戶信息也不盡相同，這些重點不同的數據收集方向也導致了徵信標準的不一致性。
(三)立法滯後，監管主體不明確。良好有效的徵信業監管應該包括政府行政監管和行業白律監管。目前，我國行政監管方面出台的《徵信管理條例》，並沒有對互聯網徵信管理企業做出明確的規定。在行業監管方面，我國沒有形成行業白律協會，形成有效的白律監管，面對行業中用戶信息被過度採集，隱私暴露行為，缺乏有效的約束和管理。以上法律法規的不完善和行業監管的不到位都極易導致我國互聯網金融徵信業缺乏規范性，阻礙行業平穩發展。
我國互聯網金融徵信體系建設建議
(一)創建互聯網金融信用數據共享機制。任何金融機制的建立都要從成本一收益角度分析，找到成本與收益權衡的最佳狀態。即相關平台在獲得用戶的信息時都應比其白身創建的成本要低，並能夠獲取高利潤。在數據信息共享的過渡建設階段，政府應起到帶頭作用，實施相應的利益激勵機制，鼓勵各個平台積極貢獻白己的數據，實現數據共享。
(二)加快互聯網金融徵信標准化建設。互聯網金融快速發展，使得數據龐大、平台眾多，所以建立行標准化的徵信體系變得至關重要。首先，應該對用戶進行統一的身份識別標准，使得個體能夠具有唯一性，這樣也能夠提高徵信業務的效率;其次，面對眾多不同類型的平台，應該規定一個統一的標准。可以選擇與較為成熟的互聯網平台學習溝通，研究適合互聯網金融徵信的標准，完善對接，使得更多的符合規范的互聯網金融機構能夠成功對接到互聯網金融大資料庫中，實施數據共享。
(三)健全互聯網金融徵信法律法規。保證我國徵信業健康有效的發展，就要做到有法可依。一方面要加快建立徵信業務基礎法律，對於誰可以收集數據、如何收集、收集後的保護措施等都應該做出明確的規定，以確保我國徵信業能夠持續有效的發展;另一方面對於信用採集產品的性質也要做出明確的規定，防止過度採集。通過法律法規，使得我國互聯網徵信和傳統的徵信都能夠朝著健康良好的方向發展。