大数据征信发展

1. 什么是征信大数据

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。

1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。

以美国互联网金融公司ZestFinance为例，它的模型基本会处理3500个数据项，提取近70000个变量，利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析，使评价结果更加全面准确，是模型评估性能大大提高。

2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。

3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。

大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。

(1)大数据征信发展扩展阅读：

从1980年代末至今，征信行业先后经历了起步、搭建征信平台、央行主导统筹等数个阶段。 2015年1月5日，人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用，腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作，择时发放第一批牌照，但一直不见下文。

最终等来的却是由中国互联网金融协会与芝麻信用、腾讯征信等把家征信机构联手成立的百行征信。这意味着征信这个金融业最关键的阀门，最终还是要由政府来监督把控。

截止目前，百行征信已与120余家互联网金融机构和消费金融机构达成了信用信息合作共享协议，与50余家机构达成了合作意向。

没有征信牌照，征信创业公司无法合法的去获取核心数据，比如银行信贷数据或者运营商，公安局的隐私数据；也无法以牌照去融资收购其他征信公司，资金上毫无优势。因而，业内人士认为，初创公司很难在征信领域发展壮大，成为未来的寡头之一。

2. 大数据征信或成p2p发展新“风口”

大数据征信或成p2p发展新“风口”

近日，袋袋金ceo李海鸥先生在上海“中国征信领军者论坛2015”上表示，互联网金融最难解决的是信用问题。在金融里面，有借贷关系就有风险，但是你不可能通过互联网了解对方的信用怎么样，互联网解决不了这个问题。众所周知，p2p网贷平台最担心的问题是借款人重复借款。但在目前，由于各家p2p网贷平台数据互不相通，所以容易发生重复借款问题。而如果借款人在不同平台重复借款，一旦出现还款困难，就会导致多个平台发生坏账，进而影响整个p2p行业的公信力，严重妨碍其健康发展。这种情况出现的背后，其实就涉及到p2p行业非常关键的个人征信问题。

“目前，大数据征信对于袋袋金来说，还处在一个初级阶段，袋袋金有一个360的风控制度。在使用这套风控体系的时候，到底哪一个指标它的权重是多少?实际上从国家的征信体系来说，还没办法得到一个比较权威的说法。”

“一个人在借贷的时候，他的借贷数据的权重是不是要很重?如果说他做善事，这个能不能当做一种权重呢?大数据征信的标准有没有考虑这个事情?”“袋袋金360风控里面有一个叫员工操守的指标，在使用员工或者招聘员工的时候，我很喜欢看到员工曾经有过比如说爱心或者义工，对我来讲，我们现在的征信这一块是比较欠缺的。”

“其实我们做p2p，网络的借贷公司，需要对很多借贷人的行为和一些信用做一些征信，年初的时候我听到国家说年底的时候要完成大数据的建设，但我不知道，刚才几位老总说的能不能得到国家体系的呼应。征信不单单是借贷的征信，其实应该是完整的征信。”

截至目前，央行个人征信系统中收录有信贷记录的自然人约3亿，还不到我国总人口数的1/4，远远满足不了借贷市场的需求，很多没有信用卡或从未跟银行发生借贷关系的人很难获得信贷服务。而且，央行的个人征信系统中的信息只向银行和本人提供，不对社会公开。这样，对于p2p行业而言，此种限制无疑成为了其发展的瓶颈。

p2p联手大数据征信，打通任督二脉

如何打破这种局面?“不管是央行征信机构的介入，还是第三方征信服务公司，都可以通过大数据来建立统一的征信体系，然后让合格的p2p平台进行数据对接。”袋袋金ceo李海鸥认为，数据成功接入后，投资人通过平台就能查询到借款人的信用记录，这样就从源头上解决了借贷的风险问题。而征信问题一旦解决，p2p发展潜力必定会被全面激活，其未来不可限量。

结语

征信体系是现代金融体系运行的基石。有无健全的征信体系是市场经济走向成熟的重要标志。征信体系的建设对防范金融风险、保持金融稳定、推动金融发展、提升金融竞争力都有着重要的作用。而以p2p为代表的互联网金融，其本质仍然是金融，征信是其健康发展的关键因素之一。

据测算，中国个人征信市场空间为1030亿元，目前个人征信和企业征信的总规模仅为20亿元，其中，个人征信仅占很小一部分，中国个人征信未来市场增长空间巨大。可以预见，征信将成为p2p行业发展的新“风口”。

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3. 大数据给银行业、保险业、证券业、征信业分别带来了哪些大变革

去给银行业保险也挣钱也真心也分别带来了非常大的变化这些业务都根据咱数据来发展他不来的。

4. 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。

5. 从我国的征信发展历程来看,我国最先发展的是企业征信还是个人征信,为什么会

我国可能会同步发展的是企业征信和个人征信。
我国的征信体系采用“政府主导型”模式，央行个人、企业征信系统基本覆盖全国传统信贷市场，是中国征信体系的基础，社会第三方征信机构重点服务于中下游，作为完善、补充央行征信系统的重要组成。
随着信贷相关行业的发展，政府对消费市场的大力支持，市场对风控的需求必然会放大征信行业的市场容量，这对征信行业的发展极为有利。互联网大数据技术可以促进征信行业转型升级。首先，大数据使得征信收集到的信息打破了原有的局限，从互联网平台及移动端等多渠道采集有助于信息主体的信息数据全面把握；其次，大数据实现了征信数据深度挖掘，利用IT技术进行数据分析处理能够更好的反映信息主体的信用状况，并提供更为丰富及符合场景的信用产品及服务

6. 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。

7. 大数据征信与银行风险控制创新

大数据征信与银行风险控制创新

数据将是未来银行的核心竞争力之一,这已成为银行业界的共识。在大数据时代，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻，互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和大数据处理经验等方面都拥有明显的优势。在此形势下，利用大数据征信创新和提高银行的风险把控也逐渐成为业界关注与探讨的重要话题。

银行业在风险控制中的不足之处

普华永道发布的《2015年中国金融及银行业展望》指出，截至2014年第三季度末中国的商业银行不良贷款总额上升36%，达到7670亿元人民币，是四年来的高点。预计2015年不良贷款上升的趋势将持续。上述数据的背后，除了经济下行导致的逾期风险上升的原因之外，银行在风险控制中存在漏洞与缺陷也是重要原因。

信息不对称与贷款欺诈

随着P2P、小贷等民间借贷的兴起，借款人越来越容易通过非银行途径获得贷款。而民间借贷机构无须向人民银行上报数据，非银行体系的贷款申请情况、负债情况和逾期情况等信息不清晰、不透明、无法提前预知的矛盾愈发突出，往往到了借款人逾期甚至失联，银行才被动了解到借款人在民间借贷领域的部分历史逾期借贷情况或负债过高等不良行为信息。

贷款欺诈问题也是银行面临的另一个问题，尤其是在信用卡领域和部分运用信贷工厂模式运作的贷款产品。银行固化的发卡审核流程以及信贷工厂运作模式已经不再是秘密。目前信用卡、贷款的包装、组团欺诈骗贷的情况屡见不鲜，尤其是在信用贷款领域，约有60%的信用贷款来自于欺诈，这其中有一半以上是由于身份造假和资料包装。在数据维度不全面的情况下，银行等放贷机构由于没有第三方大数据支持，缺乏充分和有效的交叉核验手段，容易被组团骗贷者钻空子。

信息不及时与贷后风险防范

信息获取的不及时也给银行在贷后风险管理中带来了不同程度上的麻烦。例如，银行往往希望第一时间知道一家企业客户在获得贷款后是否面临新的法律诉讼，但是大多数银行使用的方式仅仅是依靠信贷经理不定期手动查询当地法院网站的方式获取信息，这当中存在着巨大的不确定性，一旦信贷经理忘记查询或者操作失误，贷后司法诉讼监控工作将形同虚设。这还不包括持续监控该客户在民间借贷中的申请情况、负债情况和逾期情况等风险点。银行在贷后风险防范过程中的手段和效率都极大地制约了银行风险控制的效果。

成本和效率的矛盾

为了解决信息不对称的问题和信息获取不及时的问题，银行往往需要采集大量的数据来辅助判断。但是数据采集的过程中通常运用的方法是要求借款人或企业补充提供大量的资料，这个过程中涉及到大量的人工成本和时间成本。而为了提高效率，需要搭建一套能够实现部分数据的自动采集，同时需要自动化程度较高的后台管理系统，但是这必须组建专门的工程师团队和进行大量的IT开发工作，对不少中小银行来说也是一个沉重的负担。

大数据征信与贷款风险控制

大数据征信产业的兴起

2015年1月，中国人民银行发印发了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司等八家机构做好为期六个月的个人征信业务准备工作。这意味着，这八家机构或将成为我国首批商业个人征信机构。由此，正式拉开了大数据征信产业的序幕，个人征信市场成长空间已经打开。基于美国个人征信市场达600亿美元的规模，考虑到我国人口基数的庞大，未来发展成熟之后我国的个人征信市场空间很可能达到1000亿元规模。

值得注意的是，大数据征信成为了互联网巨头的必争之地。除了阿里巴巴和腾讯，网络、京东金融、小米金融、360金融等互联网公司也表示将打造互联网征信系统，并有意申请第二批个人征信牌照，部分机构已经向人民银行提交了申请。互联网公司的高调介入表明，一方面互联网公司的创新特性和快速扩张特性给传统征信领域带来了新的活力和机遇，另一方面互联网公司各自不同的大数据优势和应用场景优势，将使得征信市场的竞争日趋白热化。
国内大数据征信产业发展趋势

各类大数据公司介入大数据征信市场，使数据维度和种类相比两年前有了极大的丰富。特别是伴随着移动互联网时代兴起，围绕着移动上网设备信息、地理位置信息、运营商信息的大数据公司和大数据服务层出不穷，并开始运用在P2P的贷款审核和交叉核验流程中。但是，数据的来源和有效性依然制约着大数据征信产业的发展，目前行业依然处于早起的探索阶段，尚未有成熟的“杀手级”应用工具出现。

信息孤岛依然存在。信息孤岛是目前制约国内信贷行业发展的重要因素。信息不对称、不透明，带来了大量的多头负债风险和欺诈风险。在国内大数据征信产业兴起时，市场对于消除信息不透明、打破信息孤岛寄予极大的期待。从目前行业的发展情况来看，信息孤岛在短期内无法完全消失。

首先，公共事业缴费、固定资产、社保、居住等与贷款风险控制息息相关的信息，依然归属于相关政府部门。虽然工商、司法等信息已经向社会开放，但是政府信息开放程度依然较低，这将是一个长期而复杂的过程。

其次，掌握大量公民信息的互联网公司相互之间难以产生信息互通。目前国内社交数据、电商数据、地理位置数据、搜索数据、移动设备使用行为数据等互联网信息分别集中于阿里、网络、腾讯、京东、360等互联网巨头手中，这些公司在跑马圈地的过程中存在着大量的竞争关系，数据互通、信息共享在目前看来可能性极低。

最后，征信公司之间的信息也难以互通。征信公司的核心竞争力在于拥有自己独有的信息。作为直接竞争对手，征信公司之间不可能用自己的核心数据去提升竞争对手的竞争力。可以说，一方面征信公司致力于解决信息不对称，另一方面征信公司也在构建数据壁垒。

应用场景逐渐丰富，组合信用评估或成主流。放眼征信行业较为发达的美国，征信报告的运用早已不仅限于金融领域，例如招聘、租房、租车、相亲等行业和领域都需要使用个人征信报告。随着“互联网+”的推动、大数据概念的提出以及P2P互联网金融的发展，目前国内的征信公司也在应用场景的丰富性上进行着探索和尝试。

从国内大数据征信行业的发展现状来看，由于信息孤岛、数据不完全共享的现状将长期存在，当行业发展到一定阶段，将会产生组合式的信用评估。譬如要求当事人同时出具多家机构的信用报告，从社交、电商、招聘、浏览行为、地理位置等不同角度对当事人做出全息用户画像，判断其综合情况。这是因为单方面的信用评估已不能全面评价一个人，必须发挥出各家大数据征信公司的信息优势才能全面评价。

大数据征信在贷款风险领域的应用案例

反映电商信用行为的芝麻信用。芝麻信用基于阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据，并与公安网等公共机构以及合作伙伴建立数据合作，数据涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等等。芝麻信用以芝麻分来直观呈现信用水平，主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度，从950～350分划分为5个等级，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。芝麻征信还出具个人信用报告，其主要由央行征信中心负责提供，记录了个人基本信息、贷款信息、信用卡信息和信用报告查询记录等。

反映互联网社交行为的腾讯征信。腾讯征信的数据更多的是社交数据，其征信产品有两大类别：一是反欺诈产品，包括人脸识别和欺诈评测；二是信用评级产品，包括信用评分和信用报告。腾讯征信反欺诈产品的主要服务对象包括银行、证券、保险、消费金融、小贷、P2P等商业机构，它能帮助企业识别用户身份，防范涉黑账户或有组织欺诈，发现恶意或者疑似欺诈客户，避免资金损失。对于之前没有个人征信报告的蓝领工人、学生、个体户、自由职业者等用户，腾讯通过他们使用社交、门户、游戏、支付等服务，通过海量数据挖掘和分析技术来预测其风险表现和信用价值，为其建立个人信用评分。

反映借款人风险的好贷云风控。好贷云风控是好贷网和全球最大的个人信用评分机构FICO（费埃哲）共同打造的大数据风控平台，整合征信公司、司法数据、工商数据、消费数据等重要数据源头，构建了金融贷款机构风控所需全行业各领域的风险数据库，同时包括反欺诈风险名单库、重大风险识别名单库、贷款申请记录名单库的数据，合计已超过7000万条。多达6000多个维度的数据库不仅能有效补足贷款机构本地的数据库，还能协助其大幅提高反欺诈识别和信用风险识别能力，同时结合FICO的信贷决策引擎为信贷机构提供服务。金融机构不用再投入巨资自建系统，不用花巨大精力和成本寻找各种风控数据。

银行风险控制与大数据征信的结合

大数据难以解决所有问题，但可以作为有效的工具。大数据能为信贷行业带来什么价值？笔者的判断是：大数据在未来一段时间，仍无法解决信贷风控中的所有问题；或者说单纯依靠大数据进行信贷风控、审批全流程的贷款种类还很有限。

但是，大数据已经可以解决信贷行业的一部分问题，并且将发挥越来越重要的作用。比如，大数据在进行反欺诈识别、风险动态监测、用户行为分析、用户画像等领域，都已经有了越来越多的运用。银行机构应当拥抱大数据，敢于和善于运用大数据辅助进行风险把控。
通过大数据，将民间借贷信息对银行透明化。银行机构通过大数据征信的数据，可以了解借款人在民间借贷的信息。目前大数据征信公司提供的民间借贷相关信息主要包含黑名单信息、贷款申请信息和被查询信息。以好贷云风控为例，其包含了各家征信公司的黑名单信息以及好贷云风控平台整合的数十家P2P平台的黑名单信息，同时也包含了好贷网的1000万条贷款申请记录和每个星期增加一倍的被查询信息。这些信息都从侧面反映了借款人的民间借贷情况。通过大数据征信，将能够使民间借贷信息对银行机构越来越透明，识别出更多的民间借贷风险，更好地进行贷款审核和反欺诈识别。

丰富数据维度，提升对信用档案客群风控能力。2014年，美国政策与经济研究委员会（PERC）对于非金融信息（也成为替代性信息）在信贷决策中作用的研究表明：诸如水、电、煤、有线电视、手机等非金融信息纳入征信系统，显著地提高了信用档案在案人群的信贷获得能力。

目前不少银行逐步认识到已经纳入银行传统数据库的信息量并不丰富和完整，开始积极与第三方大数据征信公司频繁接触与接洽合作，如客户信息、银行拥有客户的基本身份信息等。但客户其他的信息，如性格特征、兴趣爱好、生活习惯、行业领域、居住状况等却是银行难以准确掌握的；另一方面对于多种异构数据的分析是难以处理的，如银行有客户的资金往来的信息、网页浏览的行为信息、服务通话的语音信息、营业厅、ATM的录像信息，但除了结构化数据外，其他数据无法进行分析，更谈不上对多种信息进行综合分析，无法打破“信息孤岛”的格局。通过与第三方大数据征信公司的合作，尽力弥补自身在获取信息维度以及数据挖掘和分析能力方面的不足。

综上，笔者认为，在互联网时代和大数据时代的背景下银行如欲进一步加快转型的步伐、实现诚信社会与普惠金融的愿景、肩负信用风险管理重任，就要在信息使用、贷前调查、贷中监控等风险控制方面借助互联网的优势，拥抱大数据征信，充分利用内外各种信息做好客户征信和增信，进一步提高对风险的控制和管理水平，才能立于不败之地。

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8. 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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9. 大数据助银行提高征信水平和风险监控能力

大数据助银行提高征信水平和风险监控能力
在智慧科技产业飞速发展的当下，以大数据技术为依托的若干大数据产品在金融领域逐渐开拓出广阔的运用空间。特别是在控制银行风险和降低不良资产领域，目前已经有了较为成熟的实践。事实上，不良贷款的产生除了受近年来国内外经济大环境影响外，还与现有的征信体系和银行传统的征信方式不适应现代经济发展的实际情况有关，而大数据正是解决这一难题的有力工具。

我国征信体系建设起步于1992年，但现有征信体系覆盖范围仍很有限。个人征信系统中反映的仅是个人或企业与银行间发生的信用情况，企业与企业间的商业信用关系以及个人与多方面的信用关系并没有得到系统的记录与反映。
与此同时，银行传统的征信方式也无法满足现代经济发展的实际情况。现代经济发展使企业和个人的经济活动发生了巨大变化，涉及范围更大、内容更加丰富，因此，衡量信用的维度更多样。银行仅仅依靠财务报表已无法了解企业的真实情况，而权威机构的公开信息系统还无法涵盖有关企业及个人社会行为的所有信用信息。这些不足导致现有银行的征信系统对客户了解的信息维度不够，信息真实性不高，信息采集、分类的科学性不强，进而使银行无法准确地对客户的诚信作出判断，对客户经营活动无从掌握，对客户的未来发展无法预测。
大数据技术手段的应用，为现有征信体系建设提供了很好的补充和强化作用。当前一些企业所做的尝试表明，大数据可以帮助银行提高征信水平和风险监控能力。
首先，一站式征信平台可以进行贷前客户甄别。目前，银行查询客户的情况既费时、费力，又增加银行费用，而利用企业的一站式征信平台，则可以最大限度地节省银行的人力、物力及时间，并确保数据有效、及时、准确。
其次，风险量化平台可以助力贷后风险监控。平台基于企业日常经营数据，结合平台数据模型，采用动态、实时的云端数据抓取技术，对企业的发展进行分析和评测，给出风险量化分数，并第一时间发现企业的生产经营异动，在风险触发前3到6个月预警，使银行等金融机构能够及时采取相应措施，防止和减少损失发生。
同时，利用“企业族谱”查询，对不良贷款进行监控。如一些企业通过关联交易转移利润、制造亏损的假象，为不偿还银行贷款寻找理由；或者通过关联交易制造虚假业绩，为继续获得银行贷款提供依据，这些假象通过关联交易查询，都可以很快发现蛛丝马迹，让企业造假暴露原形，可防止银行上当受骗。
值得一提的是，大数据技术将有效解决中小微企业融资难题。银行发展中小微企业客户既是国家的要求，也是银行自身改善客户结构的需要。但是，有融资需求的中小微企业普遍存在资产少、担保不足的问题。运用金电联行的工具，在企业提供反映其真实经营状况的历史数据的基础上，通过大数据挖掘和分析技术，可挖掘出企业真实的经营状况、健康状况、盈利能力及企业历史信用积累情况，真正展现出企业实际经营信息，并给出企业的信用等级和信用额度，从而为银行或相关金融机构提供贷款依据，缓解中小微企业融资难题，挖掘潜在优质客户。
除此之外，还可以提高信用卡发卡质量，合理增信，防止不良客户产生。大数据企业有多项独特的个人外部数据来源和评分系统来协助银行进行信用卡新卡发卡审批、审批额度、增信、交易监控等业务管理环节。
金融的本质是经营风险，如何做好风控尤为重要。特别是在当前经济新常态下，中小企业承受着不同程度的压力，银行风险开始涌现。在此背景下，金融机构如何对已贷款客户进行有效的风险度量，无疑是迫切的现实需求。由此，提前抑制风险就成为银行利用大数据技术所要实现的首要目标。
某股份制银行董事长曾谈到量化风险管理给银行带来的三大收获：“一是至少可以比其他银行跑得快一点儿；二是实现了最大限度的信息对称；三是效率与准确度大幅度提升，摆脱大量人工之后，有利于将贷后风险管理上收总行及分行，大幅提升管理透明度。”而据某商业银行测算，大数据技术能有效降低不良率47%以上。
由于大数据技术在某种程度上相当于给中小微企业加了一套体检设备，这样筛查出来的好企业，银行就敢于放贷，从而很好地解决了融资难的问题。此外，通过大数据技术催生新的金融服务模式，实现了全线上的流程再造。即将传统的人工点对点模式升级为智能、批量的高效模式，可以最大程度地降低成本，助推金融机构转型发展。
特别是，针对以往基层银行客户多、人员少，无法做到实时监控，难以及时发现风险的状况，大数据产品的运用，则可以帮助银行做到风险监控实时化、动态化，从而避免和减少损失。