大数据与信用体系

1. 大数据和征信是什么意思

大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具专，在合理时间内达属到撷取、处理、并整理成为服务于
经营决策的资讯。大数据征信是指什么呢？简单的说，例如电商行业京东做出判断的消费数据信息就是大数据征信。大数据征
信是伴随互联网金融发展起来的。目前征信机构有很多，不乏后起之秀如立木征信，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信
数据，并且可以接入央行征信。随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的
完整性，可以更加全面地评估信用，为企业或个人提供决策分析、风险评估以及生活场景的应用。

2. 如何运用大数据为征信服务

二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。在此背景下，小宇宙给大家讲解几种大数据征信的探索之路。

一、 大数据征信诞生的背景

二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。林毅夫早在2001年《经济研究》发表的文章《中小金融机构发展与中小企业融资》，认为小型金融机构更适合服务于小企业，奠定了我国之后大力推动中小型金融机构发展的理论基础。城市商业银行、农村信用社、小额贷款公司纷纷成立，带动全社会的小微企业贷款产品激增，资金供给量大大提高，数年间小微企业融资环境得到了很大的改变。

然而，小型资金机构的出现并没有从根本上解决小微融资的困境，相对于大企业，小微企业对资金的占用比例极低（约30%），与小微企业对GDP的贡献（约70%）极不相称。近年来，小微企业的生存压力不断增大，传统行业竞争激烈，利润空间被不断挤压，赊销使小微企业面临残酷的资金周转压力，因资金链断裂倒闭的小微企业比比皆是。这种情况更加剧了资金机构“惜贷”行为，对小微企业贷款的负面预期导致小微企业贷款收缩，小微企业、小型金融机构两方陷入恶性循环。小微企业和小型资金机构处于整个信贷体系的最底层。

小微企业信贷的困局看似很复杂，牵扯宏观、微观各方的行为，但实际我们看所有小微信贷的难点，全部集中于一点：资金方认为无法看清小微企业的风险，自然不能放款，这称之为“信息不对称风险”；既然无法识别风险，资金方制定了回避小微借款的贷款政策，形成了“逆向选择”，小微信贷就此止步，陷入无钱可贷的困境。无论是大型银行，还是小型资金机构，都面临同样的问题，所以都对小微信贷无计可施。这个问题可以笼统地称为社会诚信体系欠缺导致信用风险高。

信用体系欠缺导致资金方难以看清小企业实际情况，这有着现实的原因。我国的小微企业内部管理是很随意的，很多交易不会以规范的方式记录下来。正规的资金方需要经过严密的尽职调查第一还款来源（依靠经营偿还借款），辅之以第二还款来源（抵押品），才能做出决策。这个过程可以称之为“征信”或者“信用审核”。前面我们已经分析过，由于资金方缺乏有效的可利用于小微企业的信用调查、审核手段，对于小微贷款项目，这个过程不但冗长成本很高，而且通常难以找到准确、真实、有价值的信息，阻碍了小企业信贷的成功率性。同样，对于那些私募资金机构、民间资金机构，本来没有能力进行相关调查，放贷只能靠感觉和其他手段，风险更大。

由此，我们可以得出结论：小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。可以想象，如果资金方有能力以一种低成本的方式准确识别小企业是否可信，再加以辅助风控措施（担保、抵押等），小微业务将变得有利可图，资金通道可以就此而打开，小微信贷就会变得顺畅而有序。大数据征信正是在这种社会背景下应运而生的。

二、 大数据征信技术的几条探索之路

随着大数据技术在各行业的深入应用，运用大数据为征信打开一条通路，逐渐成为了社会主流的意识。信用服务从业者、政府信用办公室、互联网金融公司对此进行了不懈的探索，期待找到一种可以针对于小微企业的量化深度评判方法。下面我们分析一下当前主要几种方法的特点。

(一) 量化信用评价（评级）模型（由内而外型）

多年以来，信贷机构、征信机构和评级机构一直期待着能够形成一个量化信用模型，将各方面的数据导入模型之后，能够自动生成评级结果，提示是否可以放贷。经过长期的探索、研究、试验之后，这个理想的模型一直没有出炉。我国部分有实力的资金方引进日本、美国知名咨询公司的信用分析模型，但这些模型对我国的实际情况的适用性很差，没有达到期待的效果——导入相关数据后即可对企业偿还能力和偿还意愿作出可靠的判断。

国外的先进模型以及国内机构的多年模型探索，都没有形成一个普遍性有效的评判小企业的量化模型，主要原因是我国小企业的数据质量低下。由于无论国内外使用的企业数据主要是财务报表数据，而财务数据是会计师事务所出具的。我国诚信体系存在巨大缺失，会计师事务所出具的审计报告几乎是制造出来的，其可信度很低。对于诚信企业，这份报告具有较大的参考性，而对于蓄意骗贷企业，也未必能够从审计报告中看出破绽。各种量化模型的探索之所以没有得到令人满意的结果，正是由于其所依据的数据质量是低下的，所以无论如何也不可能得出真正有价值的信息。这种方法基本上宣告了是无效的。

(二) 外部数据库接入（由外向内）模式

在企业内部数据质量不佳的条件下，各类机构开始向外寻找广度更大、更加可靠的数据来源，例如政府各部门的数据，税务系统数据、工商信息、行业主管单位业务数据、海关数据等，各行业协会的经营性数据等，也有在电商平台上积累的交易数据（如淘宝上的交易数据）。基于这些数据查找与某企业相关的数据并进行综合分析。我们称之为“由外向内型”的数据体系，也就是企业征信服务不再是从被评价的企业提取数据，而是运用外部数据体系实现。

这种模式的优势在于：数据库系统形成之后，单个企业的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本极低，且速度极快，直接带来的好处是征信服务的收费将非常低廉，并且服务量很大。但这种模式也存在自身的劣势：对接多部门数据入口是一项巨大的系统工程，建设、磨合的成本很高，当前除了工商信息可以达到全国联网外，其他部门信息均在分布在市级部门，整合工作相当巨大。另外，也是最严重的问题还是数据质量。我国的小企业对外报送的经营信息具有很大的随意性，都是根据具体需要编出来的，例如为了避税、贷款或者其他目的。有些地区政府为了鼓励当地企业发展，给予很高的纳税优惠，比如核定一个固定纳税额度，这样的话就不会要求企业如实报送。因此，从各部门搜集到的数据恐怕与实际情况相差较远，如果用做征信服务，可信性也会遭到质疑。同时，一个企业产生的数据并非全部对外报送，事实上，对外报送的数据仅占一小部分，如基础财务报表、应纳税额等，而大部分的能够说明企业情况的数据沉淀在企业内部，如供销信息、产品品类、资金流转等，这些数据无法通过外部数据库找到。外部数据库的数据量虽大，但针对于某单一企业，却显得容量不足了。如果是电商内部生态圈数据也相对片面，因为一个企业不会仅仅通过一个电商渠道销售，单一电商交易数据显然是不够全面的。

如果用外部数据编织数据网的话，这张网将是巨大的，几乎可以覆盖全国的企业。但由于关于某一企业的数据量不足，这张网的数据线条比较稀疏，也就是数据网眼很大，多数关于企业的有价值信息都被漏掉了，有效信息过小，不足得出可信的结论。这就是由外向内建立征信数据体系的探索。

自国务院交办发改委建立全国信用体系以来，各级政府信用办公室主导将辖区内各个掌握数据的政府部门连接起来，形成一个统一的信用信息平台，由专业的第三方公司或者设立下属公司运营，出具满足社会需求的征信报告。除政府外，也有社会征信机构做类似的事情，接入一些政府端数据并运营。从目前的发展来看，这类征信服务当前能够提供的最主要的信息是工商注册类的信息，以及少量的各部门备案信息。这类征信服务提供的信息简单，收费低廉，但对于信贷业务而言，基本上没有发挥太大的作用。

(三) 单体企业数据征信服务（由内向外）

另外一种数据征信服务，是从企业内部挖掘有用信息，从这个角度来说，这种方法和传统的征信方法是一致的，不同的是采集的信息和分析模式。现在有些专业征信公司也在研发由内而外的数据征信方法。这种方法利用的数据量不像社会征信的数据量那么大（因此称“小数据”），但与贷款相关度很高，再保证真实度的基础上，可以得到很多有价值的信息（“大信息”），并且均为信贷业务中资金方最关注的信息。该项服务可以帮助资金方在最短的时间内评判该企业是否能达到可以贷款的条件，为资金方节约大量的调研时间和成本，适应小微企业融资的效率要求和风控要求。

数据征信虽然应用的基础数据量不像政府部门数据那样多，那样大，但采集到的都是相关度最高的信息，可以捕捉企业真实经营情况和偿还能力。如果从数据网的角度看，这种方法形成的数据网较小（只适用于某单个企业），但数据“网眼”恰好适合保留住关于该企业的大量有价值信息，而筛查掉无关信息、干扰信息，形成深度、高质量的征信报告，为信贷决策提供可靠依据。

这种数据征信服务的优势是，启动快，无需长期建设成本，很好地适应我国现有的信息基础和社会现实。其难点在于如何取得借款企业的充分信任因此愿意提供深度数据。

企业数据征信技术已非一个技术上的构想，而是已经开始了大量的实践。数据征信已经在担保业务、小贷业务中发挥了重要作用，帮助担保公司和小贷公司排查风险、清晰评估项目、提高业务效率。相信随着市场环境的变化，将有越来越多的人意识到这种技术的价值。

3. 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。

4. 大数据征信与传统征信的区别

8、市场价值

随着互联网金融的高速发展，各家互金平台百花齐放，风控已成为各家平台的重中之重。具91征信统计，借款人中有多头负债行为的占45%，在4家以上平台拥有坏账的占比29.96%，各互金平台需要数据进行有效风控时，却得不到更多有效数据做支撑。

据中国人民银行征信中心2015年统计报告显示，人行征信中心数据库录入8.5亿自然人，其中有信用记录的3.5亿，剩余5亿人信用空白。而民间金融机构并不会像传统银行一样把数据上传到人行征信中心，民间金融机构的数据也互不相同，就造成“信息孤岛”的困局。

91征信通过分布式数据库解决方案，秉承“不上传，不保存、实时更新”的原则，将民间金融机构数据打通，打破各机构间的“信息孤岛”问题，形成91征信联盟，实现民间金融机构的信息互通。

9、产品地址

91征信同业征信报告：http://www.91zhengxin.com/instryReportV.do

10、所属企业

北京小崔时代信息服务有限公司

11、企业介绍

北京小崔时代信息服务有限公司运营始创于2012年1月，是一家致力于利用科技解决金融领域数据问题的技术公司。

2015年6月，公司以创新的不良资产处置方案获得市场及资本认可，并获得国际知名风险投资机构经纬中国的千万级天使轮融资，同年10月，致力于深层解决金融风险问题与征信数据共享问题的产品91征信正式上线。

2016年2月，91征信企业用户量超过200家，同期完成A轮融资，经纬中国跟投，2016年底公司实现全面盈利。

2017年5月，公司完成由银之杰投资的B轮数千万融资。新的融资将加速91征信愿景的实现，致力于通过互联网改变征信，为金融服务机构提供共享技术，全面降低金融行业风险。

91征信核心团队由宜信、网络、京东金融人员组成，总部位于中国北京，同时在上海、深圳设有业务部，目前公司业务已经拓展至北京、上海、深圳、杭州、南京、广州、成都、武汉、天津、青岛、石家庄等地区。

作为整体活动的第二部分，2017年10月25日，数据猿还将在北京举办千人规模的“2017金融科技价值——数据驱动金融商业裂变”峰会【本次论坛详情丨第一届回顾丨第二届回顾】并将在现场举行文章、案例、产品的颁奖典礼。

5. 到底什么是大数据征信

到底什么是大数据征信_数据分析师考试

国内信用体系建设现状及市场规模

目前中国社会信用体系处于起步阶段。围绕征信体系建设的法律法规、业务规则、数据处理模式及方法正逐步完善和加强，与美国等发达国家相比，我国征信工作主要由央行来主导，与之相关的诚信权威信息目前还没完善，征信体系建设起步较晚。

2013年3月，我国首部征信行业法规《征信管理条例》开始实施；2013年12月，人民银行制定的《征信机构管理办法》正式施行；2014年6月，人民银行征信中心开始对个人查询本人信用报告实施收费制度；2014年6月，国务院出台了《社会信用体系建设规划纲要（2014-2020年）》，明确到2020年，基本建成以信用信息资源共享为基础的覆盖全社会的征信系统。

据人民银行发布的中国首份征信发展报告《中国征信业发展报告（2003-2013）》显示：据不完全调查，截至2012年年底，中国有各类征信机构150多家，征信行业收入20多亿元。此外，人民银行征信中心网站上的数据显示，截至2013年11月底，征信系统收录自然人8.3亿以上，收录企业及其他组织近1940万户。而美国三大个人征信公司在2013年的营收规模就达到了512亿元人民币。国内征信既有很大的市场空间，也有很多问题急需解决完善。

大数据征信与传统征信天然互补

传统征信方式存在着五点缺陷：1，封闭、数据不够完善。传统征信方式是通过固定途径收集一些可用作评级的信息，由分析人员对各项数据进行分析、评级，最终得到受评对象履约能力和履约意愿的评级。2. 数据容易失真产生偏差。由于人工的介入，必然受到职业素养、道德品质等主观因素影响，导致对受评对象的评价结果与客观事实存在一定偏差。3.实时性差、后续难以更正。没有用户评价系统，直接用户无法参与评定，难以后续跟踪。在数据失真偏差的情况下也难以更正。4.方便性差。征信平台上传数据积极性低、更新不及时、接入门槛高、查询次数受到限制。5.人力资源成本大。随着未来征信市场快速发展，征信产品种类和数量日益增加。面对巨大而繁杂的业务，人力成本不断增加对于征信企业来说亦是一个不容忽视的问题，行业人才的稀缺与行业快速发展将不可避免地产生矛盾。

大数据催生的征信体系建设则可以很好的解决传统征信体系面临的问题。因为其数据覆盖面广，涉及的维度更全面，通过互联网方便快捷的服务全体商家。

相比传统的征信方式，大数据信用采用云计算技术，从数据录入开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成，避免了主观判断的影响，确保评价结果的真实性；即使同时处理多个受评对象，仍然能够保证快速、准确的高效性。大数据信用的运行成本主要来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。此外，大数据信用还能够满足评价结果与信用信息的同步，也就是说，当受评对象的信用信息发生变化时，能够对其信用进行快速及时的计算，保证了信用的动态实时性。

老刘认为未来的征信业将以智能数据分析系统为平台，依靠大数据挖掘技术实现转型升级。一方面依托大数据的征信体系可以深度挖掘用户信用信息，防范潜在的信用风险，实现有效的风险控制；另一方面，依托大数据的征信体系可以在数据充分信息化的基础上实现精细化管理。

大数据征信平台助力中小微企业融资

中国中小企业协会副会长、金电联行董事长范晓忻在接收央视采访时表示：“大数据不仅能够对风险进行度量，而且能够做到一定程度的预判”。

大数据征信平台可以通过对中小微企业3到5年，甚至是更长时间的历史生产经营数据以及交易数据进行挖掘、筛选、计算、分析。使企业真实的生产经营状况、成长发展状态，通过数据真实客观的反应出来。将无形的信用进行量化，形成可以让金融机构为企业发放贷款的信用信息。大数据信用融资改变了通过抵质押从金融机构获取贷款的传统方式，从结构上丰富了国家的金融体系。

金电联行作为首批获得中国人民银行颁发企业征信牌照的第三方企业征信机构，中国第一家拥有具有自主知识产权的信用信息云服务平台，第一个提供第三方信息价值链服务的运营模式。已经为中国上千家的中小微企业提供了信用融资服务，累计提供了60多亿元非抵质押的纯信用融资授信。其中融资额度最高达到了6800万元，最低一笔为98万元，而且迄今为止从未发生过一笔不良贷款。在贷后风险监管方面，金电联行也已经为国家开发银行、广发银行等多家金融机构提供将近300亿的监管服务。预计年内，监管金额将超过1000亿元人民币。

据悉，央行上周对首批入围个人征信牌照的机构再次进行调研，对首批入围芝的麻信用、考拉征信、腾讯征信等要做最后验收。一位知情人士透露，首批个人征信牌照有望在本月底发放。老刘相信，未来大数据征信平台将会建立更客观的信用评价体系，从中小微企业融资入手，打破以财务信息为核心的固有信用评价思维，改变以抵押担保为主的传统信贷方式。创建一个低成本、大批量、高效能、全风控的纯信用贷款管理模式。破解我国多年的中小微企业信用融资的难题，并不断向金融资本和社会信用市场延伸，形成以“数据约束”解决“信用悖论”的客观信用理论与评价体系，开创我国信用服务的大数据时代。

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6. 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。

7. 互联网大数据的信用体系个人综合评分是怎么来的

您好，互联网大数据的信用体系个人综合评分是每个人的借贷行为、履约情况、消费情况、以及手机运营商情况来综合评估的。
至于社保，公积金、学历、银行流水贷款信用这几项数据，相对来说银行流水比较看重一些。
大数据信用报告包含以下信息：
1、近六个月话费和通话次数。能够反映出通话的稳定性，一定程度上能够影响到贷款机构的评价。
2、近六个月里与贷款机构、信用卡机构、催收公司的累计通话次数。通话次数越多，就越容易对用户的评分造成负面影响。
3、通话活跃分析。用户的通讯录状况会影响到贷款机构的评估，提查查的大数据报告运用柱状图，显示通话的活跃天数和活跃地区，以此反映出用户的通讯录是否符合社交习惯，以及是否具有稳定性。
4、联系人深度分析。这个版块展示了用户与其联系人的通话次数、时长、主叫次数和被叫次数。
5、通话风险状况。该板块展示用户与110、120、贷款平台、信用卡中心、催收公司、中介部门、法院等部门近半年的通话次数和通话时长，以及欠费风险度、亲情网风险度、号码沉默度。
6、多头借贷情况。提供比较具象的手机借款调用平台数和身份证借款调用平台数，借款平台类型，如房地产金融、一般消费分期平台、银行个人业务、P2P网贷、大型消费金融公司、第三方支付等。
7、逾期行为详情。包括近期逾期平台数、逾期订单数、逾期金额、逾期时长等数据。
8、负债情况详情。负债平台数、负债订单数、负债订单已还金额、近半年负债情况一览表等数据。
9、联系人存疑信息。用户主动联系人数、主动联系黑号数、主动联系人中曾为申请人的人数、被动联系的黑号数等信息。
10、申请行为检测。3个月内身份证是否关联其它手机号，以及3个月内，申请信息是否关联多个身份证。
11、风险信息检测。这一项内容主要包括：手机号是否命中虚假号码库、身份证归属地是否有高风险、身份证是否命中犯罪通缉名单、身份证是否命中法院执行名单、身份证对应人是否存在助学贷款欠费历史、身份证是否命中信贷逾期名单、申请人信息是否命中风险关注名单等。
12、失信情况。该板块主要提供的是一些法院判决信息。
在微信里查找：提查查官方号。
即可查看到我们的网贷数据报告，网贷申请记录，网黑指数分以及命中风险提示等重要数据信息。
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用户可以凭借综合信用分来判断自身是否为网贷黑名单用户。
综合信用分标准为：0-100分，分数越低，信用越好。

而命中风险提示则可以更好的找到自身的不足，提升网贷的审核通过率。