如何发展大数据征信

⑴ 大数据将如何改变征信领域

大数据将如何改变征信领域

21世纪，互联网、移动互联网、3D打印、人工智能……正如摩尔定律所言，人类的科技革新发展迅速，其中大数据的发展潜力最被看好。大数据的概念非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容，一个普遍而且严重的误解就是：大数据=数据大，即大数据就是量大的数据。但实际上，大数据的核心在于数据的交叉与流动。

亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend将数据比喻成新的石油，在信息社会，随着大数据、云计算、物联网、移动互联网等新技术及相关的创新应用不断加快，海量数据正在政务管理、金融业风控、产业发展、城市治理、民生服务等众多领域不断产生、积累、变化和发展。正如国际咨询公司麦肯锡所说：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。”我国的数据应用资源也正和土地、劳动力、资本等生产要素一样，成为促进中国经济稳定增长的基本要素。

目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用。可是，数据之间的交叉融合非常少，信用数据源的割裂是当前影响我国大数据应用和拓展的主要障碍。

对于P2P行业来说，大数据在征信领域作用重大，对P2P平台的核心竞争力是一大考验，国内外都有一些企业正在从事大数据征信的研发、实验乃至实践工作。值得关注的是，目前国内金融行业中成功运用大数据做风控的企业，只有阿里小贷等少数几家。他们主要是通过卖家累计的海量交易信息及资金流水，在几秒内完成对商家的授信。在数据征信领域还是存在很多问题，利用大数据进行风险控制任重而道远。

依赖大数据风控主要靠及时更新的数据和对客户的约束力来实现其有效性，这两个因素也被称为“闭环数据”。尽管年初央行同意8家个人征信机构进行数据的收集，但由于数据库往往涉及平台的核心竞争力，在没有建立起相应的激励机制的情况下，大多不愿意共享。

另一方面，P2P行业的信用数据获取渠道极其有限，个人信用数据部分依靠借款用户自行提交，部分依靠平台上门征集，对借款主体的信用数据征集工作占据了P2P网贷平台的大量人力物力，造成了一定的运营成本压力和管理压力。

美国利用数据进行征信的发展历程与其背后的逻辑对于我国发展征信行业具有一定的借鉴意义。美国信用局协会(CDIA)制定了用于个人征信业务的统一标准数据报告格式和标准数据采集格式，且正在将美国征信数据的标准推广至其他国家，以促进征信体系的全球化发展。除金融相关数据外，电商、电信业、零售业的数据也正在纳入征信体系。

美国征信市场的特点可以用12字概括：专业分工、边界清晰、各司其职。整个征信体系分为机构征信和个人征信，其中机构征信又分为资本市场信用和普通企业信用。个人征信方面，先由美国三大征信局益百利(Experian)、爱克菲(Equifax)美国环联(TransUnion)进行数据处理，然后再由FICO Score和Vantage Score等评分机构进行信用评级，最后应用到实际的金融环境之中，已形成一条成熟的核心产业链。

另外，美国通过立法和行业共识，其数据征信体系也形成了相对统一的标准。以“个人征信”为例，其内涵由“5C1S”定义：品德(Character)、能力(Capability)、资本(Capital)、条件(Condition)、担保品(Collatera)、稳定性(Stability)。同时，信用的边界也得到了明确的刻画，即对于用来量化信用的数据基础形成了共识。

从历史发展路径来看，美国的大数据征信也是先经历了野蛮生长，然后理智整合。在这个过程中，应用场景的拓展、技术的进步和法律法规的完善起到了关键性的推动作用。由于我国利用大数据进行征信还处于初级阶段，央行授权开展个人征信业务的8家征信机构也没有形成成熟的产业闭环，如何协调相关的征信机构与数据源机构，使得基本的信用信息能够共享，这需要两类机构之间互相合作与博弈，也需要政府层面能够做出适当引导，以便早日打破僵局。

令人欣喜的是，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳定我国经济增长的内在需要和必然选择。最近国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，其中最引人注目的就是开放政府数据和推动产业创新。这是我国第一次把发展大数据上升为国家战略，对推进落实“中国制造2025”和“互联网+”国家战略、促进大众创业、万众创新，推动经济和社会发展具有重要意义。

大数据带来的新服务模式和资源分析处理能力，将带动产业技术研发体系的创新，推动跨领域、跨行业的融合和协同创新，在促进新兴产业快速发展的同时带动传统产业的协同发展，为建设国内信用社会、行业创新提供有力支撑，重塑国家竞争优势

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⑵ 麦客存储的大数据下的征信业未来发展趋势是什么

随着我国新基建建设的快速推进，互联网技术的快速发展，传统征信行业迎来了新的发展机遇，使其逐渐地向大数据时代过渡。大数据技术下发力的麦客存储对征信业评估得出，传统的分析技术难以满足海量数据的存储、分析工作。而大数据技术会利用IT先进技术，将支离破碎的数据整合起来，形成真正有用的信息。

面对大数据、云计算等新技术的日趋成熟，我国征信市场必将迎来新的发展机遇，未来它有何发展？基于大数据、云计算等技术领域深耕的麦客存储认为离不开这几点。

完善信息共享机制

大数据技术可以推动数据共享和接入，让征信业建立共享机制，实现多维信息和技术支持，可以改变传统征信业各部门之间信息不互通的现状，建成标准统一、消除信息孤岛、能进行分类分等级管理并可实现信用信息“一站式”查询的第三方社会征信平台。

征信数据健康有序

相较于传统的征信方式，大数据时代下的征信业，会有效解决了传统征信数据来源单一、数据群体缺乏的问题，通过大数据技术，可以从多种方面对数据进行有效地收集，并对数据进行精准的分析，实现处理海量数据，使得征信评估对象更加广泛、准确，弥补了传统征信的很多不足。

作为大数据、云计算等技术引领者的麦客存储，则会为大数据下发展的征信业提供基础设备的技术支持，征信效率、质量较传统征信做到有效提升，创新我国征信业的运行模式。

⑶ 如何用大数据完善征信体系

当今社会，诚信缺失已经成为严重影响我国社会经济发展的重要问题。

社会缺乏诚信，人与人之间无法取得信任，必将影响正常的社会生活秩序。发展社会主义市场经济，不能妥善解决诚信缺失的问题，就无法实现市场经济的良性运转。

我国对解决诚信缺失问题非常重视。早在2011年10月召开的国务院常务会议就明确提出，把诚信建设摆在突出位置，大力推进政务诚信、商务诚信、社会诚信和司法公信建设，抓紧建立健全覆盖全社会的征信系统，加大对失信行为惩戒力度，在全社会广泛形成守信光荣、失信可耻的氛围。2013年，国务院颁布并实施了《征信业管理条例》。

然而，由于种种原因，统一完整的社会征信体系并没有真正建立，目前依然处于一种“多龙治水”的情况：银行有个人信用认证体系，工商有全国企业信息公示系统，税务有纳税人的纳税记录，法院有案件判决查询系统，检察院有行贿档案查询系统等等。尽管各系统均已小具规模，也在各自领域发挥着日渐显著的作用，然而由于没有把各个部门的信用资源整合在一起，效果也大打折扣。

怎样才能形成一个统一、完备的社会信用征信体系，来彻底解决诚信缺失问题的根本方法？不妨试着借鉴一下发达国家的“大数据”理念，即由国家一个具体部门牵头，将所有涉及公民和单位的各种信息归并整合成一个唯一的信用档案，形成涵盖所有个人和法人的社会征信体系。同时，制定相应规则，根据社会征信体系中的信息确定每个成员的诚信等级。

但是，如果只有一个完整的社会征信体系，而缺乏合理规范的应用，社会征信体系的威力就难以发挥。因此，必须对社会征信体系的运用进行规范和完善，逐步实施数据化管理。

在发达国家发展史上，也曾有过诚信危机，解决的关键在于诚信的具体利益化。也就是说，赋予诚信具体的利益，而不再仅仅停留在一个没有具体利益的诚信等级，将其具体到涵盖社会生活各个领域，形成一个人或者一个单位“无信难行”的局面。运用诚信体系中的各种数据，倡导形成根据诚信等级实行差别化对待的局面。如此，无论个人还是单位，出于考虑自身利益的目的都会视诚信为立身之本，发展之基。

这需要政府承担主导作用。对于那些诚信等级较低的人群，制定一些限制条款，在国家投资的项目或在一些政府许可审批中，对诚信等级较低的人或单位采取限制。

同时，各种行业协会也应发挥引导作用。充分利用公布的社会征信系统的数据，研究制定本行业领域对于诚信等级的差别化政策，赋予诚信在本行业中的具体经济利益。从而引导社会公众对诚信的重视程度，形成全社会都珍视诚信的良好局面。

⑷ 征信大数据乱了怎么养有这几种办法！

随着互联网时代的发展，不管是人行征信还是民间征信，都在不断的提升数据存储能力，升级数据分析挖掘、处理速度等能力，从而形成了现在这个大数据时代，每个人的不良行为都将被记录下来。不少用户因为频繁的申贷导致征信大数据乱了，那应该怎么养呢？

征信大数据乱了怎么养？
1、半年不要再申卡、申请网贷，一些网贷产品不要轻易去点，比如点击查看额度，有可能会被查一次征信，特别是那些不靠谱的高利贷平台，更容易踩雷。
2、已经有的信用卡和贷款，好好维护，必须按照规定及时还款，切勿逾期还款，只要保持良好的履约行为，对于信用还是有一定的帮助。
3、以后申请网贷，选择正规靠谱的大平台产品，多提供个人资产或征信的证明，让机构认可你的信用，提高申贷成功率。
综上所述，征信记录对于每一个人来说，就是金融行业的“经济身份证”，在很多方面都会用到，短时间内申请网贷或办卡超过6次-10次，再申请其他业务就困难了，毕竟别人知道你急需用钱，到处申请还被拒，怎么可能还会贷给你。

⑸ 如何构建互联网金融下的大数据征信体系

我国复银行存款高达120万亿,相当于GDP的两制倍,但实体经济的企业却面临融资难、融资成本居高不下的困境,这可以用银行业对信用信息的垄断地位来解释。

大数据征信突破了从财务报表、抵押资产和担保信息评价企业信用的传统思维,通过企业经营行为得到信用信息,能解决中小企业信用缺失的问题。

通过对已经获得征信牌照的八家征信机构其中四家的信用评分模型的分析可见,目前各征信机构数据来源、统计口径、评分模型、评分标准等各方面都存在巨大差异,缺乏统一的接口、规范和公约,所生产的信用产品尚未在互联网金融平台中得到广泛应用。

要建立全面的征信体系,必须鼓励数据信用信息的标准化和跨行业、跨平台的分享,并且完善消费者个人隐私和信用法规建设。

⑹ 企业大数据之大数据征信及风控应用

企业大数据之大数据征信及风控应用
互联网人口红利区已经过去，获客成本增大，用户对产品的要求也越发提高，高价值和低成本服务是当前的一种趋势。其中，企业服务致力于为企业在生产，销售和沟通等环节提高效率，降低成本，受到越来越多的资本青睐。
随着人工智能对行业的渗透，以及数据量的剧增，越来越多的企业服务产品正利用人工智能，大数据等相关技术提供更智能服务，大数据作为人工智能模型中的训练"粮食"，占据重要位置，如何挖掘和利用企业数据，是做好企业服务的一个重要途径，企业大数据来源主要有以下几个方面：
a.企业内部数据化档案，例如人事资料，纸质化资料等；
b.企业自产数据，例如企业内部OA，ERP和CRM系统所沉淀下来的客户数据，办公数据，生产经营数据，社交数据，电商数据，支付数据，供应链数据等；
c.企业信用数据
政府公开数据-比如工商的企业信用信息公示数据，失信被执行，被执行数据，裁判文书，开庭公告，法院公告，税务数据，动产融资数据，招投标，司法拍卖数据等，专利商标，行政处罚等数据。互联网公开数据-比如新闻数据，招聘网站数据，上市披露数据。
征信概述
1.征信定义
征信一词源于《左传·昭公八年》中的“君子之言，信而有征，故怨远于其身”。其中，“信而有征”即为可验证其言为信实，或征求、验证信用。现代征信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。
2.政策/技术/市场环境分析
政策
中国社会由熟人社会慢慢转变为陌生人社会，信用风险和信用危机也随之产生，加快信用体系建设迫在眉睫，然而，行政过程中尚未全面建立起“守信激励、失信惩戒”的机制，《政府信息公开条例》虽然已对政务信息公开作出了具体规定，但执行过程中，政务信息的公开尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利于形成准确的信用状况判断.
技术
其次，互联网时代早已成为大家共识，企业和个人在网络上留下的大量数据，为征信带来了数据基础，且随着大数据，云计算，人工智能的发展，为智能化征信提供了技术支撑。
市场
另外，我国市场经济体制建立的时间不长，全社会信用意识和社会信用环境还比较薄弱。为争取经济利益而失信的行为时有发生。这既有信用意识淡薄的原因，也有失信成本过低的原因。征信作为金融的一个重要组成部分，是风险控制的核心，随着互联网金融的快速发展，适应互联网，大数据征信模式也营运而生，也亟需建立完善的征信制度来为征信发展保驾护航。
3.国内外征信模式
我国的征信出于初级阶段，目前国际上的征信模式主要有以下几种
a.市场主导型，美国，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市场经济的法则和运作机制，并对外提供服务给贷款授信企业，英国是P2P的发源地，以Zopa为代表网络贷款平台根据风险和利率水平促成借贷双方完成交易、使借贷双方都共同获益，在某种程度上发挥了信用中介职能。
b.政府主导型，德国，中国。以中国为例，主要是以政府主导，授权中国人民银行征信系统创建，收集，维护和整合全国部分企业和个人征信，目前已经覆盖了银行机构，法院，电信，社保，小额贷款等机构数据，目前覆盖个人和企业的数量上一直维持着增长势头，从2015年4月的8.64亿自然人、2068万户企业及其他组织增加到2017年5月的9.26亿自然人、2371万户企业及其他组织，中国大陆将近14亿人，企业及其他组织数量也在不断增加，征信系统覆盖范围还有很大的增长空间，总体上来讲，对企业的数据覆盖度不够，难以满足当前各种创新的金融模式对企业征信的需求。
c.行业协会共享，行业会员制，分享数据，并以行业协会为核心建立信用共享中心，加入协会的组织可以共享数据，并提供一定的数据支撑，以此扩大协会的数据源。
d.混合型，韩国、印度为例，以政府和市场混合，协同发展。
4.征信产品模式
征信行业的产品模式主要有按业务模式划分的企业和个人征信，按服务对象划分为信贷征信、商业征信、雇佣征信以及其他征信，各类不同服务对象的征信业务，有的是由一个机构来完成，有的是在围绕具有数据库征信机构上下游的独立企业内来完成。按征信范围可分为区域征信、国内征信和跨国征信等。
5.征信行业产业链
征信产业链包括上游的数据生产者、中游的征信机构及下游的征信信息的使用者，其中中游的征信机构运行模式主要有采集数据、加工数据及销售产品。数据供应商主要包括银行等金融机构、政府部门、工商企业和个人，几乎涉及人们生活的方方面面。征信机构从数据供应商处获得数据通过一定的模型进行加工处理得到信用评级结果，然后进行服务输出。征信报告使用方主要有房地产商、招聘企业、P2P平台、金融机构等，多数发生在个人购房和购车、个人小额信贷、企业信贷、债券买卖等场景。

6.面临问题
1.征信监管和法律健全亟需提高，政府信息公开有待加强，征信法律法规不够完善；
2.数据处理算法计算能力有待提高，随着大数据与征信的结合，对数据的处理，分析和建模能力提出了更高的要求，才能更好的挖掘出企业信息价值。
3.信用信息安全问题严峻，虽然国家一直在出台政策保护征信数据，但个人，企业的隐私数据安全面临十分严峻的挑战，催生了巨大的黑色产业发展，由此带来了金融诈骗，电信诈骗，网络诈骗，木马病毒窃取隐私数据进行交易获利等违法犯罪活动。
7.大数据征信与传统征信的区别
1.覆盖群体更丰富，随着网络的普及和互联网金融的大力发展，更多的人或企业将会留下数据到相关平台，扩大了征信覆盖的群体。
2.数据来源更广泛，传统征信的数据来源比较单一，但大数据征信会整合互联网公开半公开数据，第三方机构合作数据以及自由数据，数据来源变得更加广泛。
3.数据价值的深入挖掘，随着大数据和人工智能在征信行业的运用，机器学习，NLP，文本抽取等技术对企业数据的挖掘更加深入。
企业信用数据的行业运用
1.信贷风控，金融的核心是风险管理，目前主要由政府信用公示机构，比如国家企业信用查询网，中国失信被执行网，中国被执行信息网，法院网，信用中国等公开查询数据，为信贷金融机构提供贷前，贷中，贷后的信息查询，信用报告和监控等服务。
2.融资租赁，为融资租赁公司提供融前尽调，融后监控服务，提高工作人员效率，并通过集团化账号系统深入各个业务部门，提升工作质量和效率。
3.信用评级，根据企业的工商，法务，新闻，经营，债卷等多维度数据，对企业进行信用评级，常见的是债券评级.
4.供应链金融，围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险，通过立体获取各类信息，将风险控制在最低的金融服务。
5.其他，比如招聘，商业调研和律所。
企业征信的未来展望
1.数据共享
数据作为征信和风控行业的核心资产，也是构建信用社会的基石，过分孤立或过分共享都不利于行业发展。所以，如何在实现共赢，保护隐私的基础上做到数据共享，打破数据孤岛，打通各个平台的数据通道，让不同的数据汇集在一起，共同打造征信体系，是未来的发展趋势。
2.挖掘数据价值
随着大数据征信技术的不断发展，征信产品将从信息的初次挖掘向深层次挖掘发展。初次挖掘是指围绕企业相关数据，通过自身爬取入库，第三方API接口或数据合作等方法整合并进行数据汇总分类，并以信息报告，图片等方式简单罗列呈现。深层次挖掘是将收集到的数据与征信专业知识相结合，构建风险识别与量化，规则引擎，企业关联图谱，数据可视化等产品，对数据进深度挖掘，从而深化征信产品与服务，提高征信产品的专业性。例如利用企业工商信息，建立企业关联网络，当网络上某一企业出现负面信息时，能够迅速识别风险并预警其他企业，并根据风险情况量化预警等级。
3.提供垂直，细分领域服务
随着征信市场规模的不断扩大，部分征信机构基于自身特点及优势，开始出现专注于某一细分领域或某一业务环节提供具有针对性、定制化的征信产品服务的趋势。例如提供爬虫技术，一站式爬取，清洗，整合和入库；针对新闻的舆情监控服务；提供企业获客服务，为金融机构筛选优势客户，实现精准营销；提供企业金融服务，比如理财，融资，支付和信贷；提供C2B，B2B的股权投资撮合平台等。

⑺ 互联网征信业务的发展新趋势有哪些

大数据共享有复利于互联网金融制业的发展
近日，国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，系统部署了大数据发展工作，提出要全面推进大数据发展和应用，加快政府数据开放共享，深化大数据在各行业创新应用，通过建设数据强国，提升政府治理能力，推动经济转型升级。这对互联网大数据征信行业及互联网金融行业无疑是重大的政策利好，也被业内人士普遍认为是互联网大数据时代征信的新机遇。
在美国，数据开放共享是征信行业的基石之一，美国三大征信局益百利、环联、艾奎法克斯之间数据都是共享的，它们之间的竞争不是在原始数据多少的的竞争，而是对于于数据的管理、加工、保护、风险判断的竞争。但是在中国，很多数据都是非公平非共享的。

⑻ 如何运用大数据推动诚信体系建设

一是立法为基，优化诚信体系建设的体制机制。通过立法，保障信用数据来源的合法性；回通过完善信用数据答采集、管理及诚信监督、奖惩制度，提升诚信体系建设水平。
二是互通为要，实现诚信数据互相连通共同分享。统一规范我市诚信数据平台建设，通过发挥信用信息交换共享平台的枢纽功能，打通法人与自然人信息数据壁垒，释放大数据功能，增加信用信息查询、信用产品交易撮合等，打造我市信用数据平台2.0版，切实消除“信息孤岛”，推动诚信数据开放共享。
三是市场为先，实现信息数据的能效开发增值。通过授信授权等方式，支持社会化征信机构发展，发展数据交易和信用数据评估，为个人和企业提供多元化的信用服务和增值服务。
四是多元为重，在更为广泛的领域提升社会诚信水平。以大数据为支撑加快信用体系建设，推动信用数据广泛应用于金融服务、社会治理、行政监督、民生服务等诸多领域，并以行政诚信和经济诚信为突破口，引领全市诚信体系建设迈上新台阶。

五是环境为上，形成推动诚信体系建设的整体合力。通过加强诚信教育，营造社会氛围，强化各政府部门和公共事业单位协作配合，确保全市诚信体系建设工作扎实有效推进。

⑼ 企业应该如何构建互联网金融大数据征信系统

互联网复金融近几年快速发展，大数据制技术也渗透到互联网金融，通过多维度进行数据维护，91征信采用“去中心化”接口技术，放弃传统的“中央数据库”模式。通过91征信接口技术，创建专用技术通道，采用“信息流+证书验证”双加密方式，连接各个p2p公司数据库，实现数据互联。p2p公司将不再需要向任何中央数据库报送数据，不必担心数据流失，可自由发送和反馈查询。