大数据征信模式

❶ 大数据在征信中是怎样应用的

网贷大数据，源自于撸贷用户长期申请网贷时提交的资料以及自己在其他平台申请的记录所汇集而成。一般来说，网贷大数据中会包含以下信息：个人信息，运营商信息，工作信息，电商信息，联系人信息，定位信息等个人隐私类的信息。
当用户在网贷平台申请了借贷以后，网贷平台还将会调取该用户在数据中的其他信息，网贷平台调阅的信息一般为：其他平台借贷记录，逾期记录，资料核对，刑事案件信息，法院失信人等信息。
将所有信息调阅出来以后，进行一个综合评分，当用户的综合评分达标时就会给用户放款，反之亦然。用户从收到网贷平台的款项再到还款，形成一个周期。
这个周期以后网贷平台会将这个周期里的所有信息上传至网贷数据中心，共享给其他网贷平台进行风控审核时使用。用户如果在这个周期结束后逾期了，那么网贷平台在介入催收的同时也会将逾期信息上传数据中心，会导致用户申请借款时被其他平台秒拒。
可以在微信查找：一二数据。
该数据库与2000多家网贷平台合作，查询的数据非常精准全面。
能够查看到用户的申请次数，网贷数据，网黑指数分，命中风险提示，法院起诉信息，仲裁案件信息，失信人信息等数据。
其中，用户可以凭借网黑指数分来判断自身是否为网贷黑名单用户。
网黑指数分标准为：0-100分，分数越低，信用越好。
而命中风险提示则可以帮助用户更好的了解到自身的不足，提升网贷平台的审核通过率。

❷ 什么是大数据征信

网贷大数据和征信是两种数据。
网贷大数据一般为一个用户在网贷平回台借款时提交的信答息，从放款到还款或者逾期的一些数据，会作为其他网贷平台借款时的审核依据，所以如果网贷逾期了，共享这个数据库的平台就会拒绝这个逾期用户的借款申请。
对大数据有疑问的，通常都是在微信上：信友鸽，就可以查看了。
自行查询大数据报告，如果有违约信息或者法院失信等信息一样会显示出来。
查询的比较全面，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、消费金融公司、第三方支付等。
征信统称为：央行征信。央行征信记录的都是银行或者一些持牌机构的数据，对于用户来说非常重要，房贷和车贷都非常注重一个人的征信资质，如果有未还的贷款，在申请房贷时会被拒绝。

❸ 大数据征信下的信用评估模式是什么

曾在一家大数据信用评估公司任职，至于哪家就不说了，反正是题主列的之一.对舆情和公司风控、技术都很清楚，可以负责任的说所谓大数据信用评估，尤其是通过什么社交网络数据进行评估的纯属扯淡，来十个人给九个人的额度都是零或者至多几百块钱，说好的机审都是骗人的，根本摆脱不了人审.人审是谁来审核呢？很多人会觉得起码是有些经验的风控师对吧，错，完全没任何经验，很多甚至是没毕业的学生！所以他们给的额度低了没必要惊奇，看你微博发的少，或者你微博里可能发了一些哭穷的内容，他们就会给你极低的额度，完全的随性，无数据分析可言。数据安全性上，根本没法想象创业公司对数据安全上的把控有多差，几乎从市场到运营到技术到客服的每个人都可以接触到用户数据，敢把淘宝、支付宝等的账号密码给出去的脑子真的是很秀逗，有时候内部员工还会讨论哪个客户、谁谁谁的资料，这点在P2P平台里也一样。至于说未来，我刚开始做那家平台的时候完全避开借贷这个词，全说前端的大数据信用评估，至于现在，他们已经发展成小贷平台了，对外已经很少说大数据了，大数据只是他们在融资时的骗钱把式罢了，谁真的信了谁就输了。事儿是好事儿，但是现在的技术水平，人工智能分析完全达不到要求，行业纯属胡闹，行业闭着眼睛到处乱给的坏账差不多20%以上，认认真真审核的坏账结果比这更高（数据来自真实测试结果），所以有多不靠谱，知道了吧！再有，比如知道这个时间点哪些重要的客人会申请授信，平台内部就会打好招呼，让评估师给一个高额度，屡试不爽！而且任职的时候也跟京东白条的同事们有过接触，坏账控制也并不好，行业都处于相同的水平。

❹ 到底什么是大数据征信

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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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❺ 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。

❻ 什么是大数据征信

大数据和征信是两种数据，大数据又称：网贷大数据。

网贷大数据一般为一个用户在网贷平台借款时提交的信息，从放款到还款或者逾期，这些数据都会由网贷公司进行上传至数据库。作为其他网贷平台借款时的审核依据，所以如果网贷逾期了，共享这个数据库的平台就会拒绝这个逾期用户的借款申请。

对于大数据有疑问的，可以在支付宝首页搜索：知否数据。

自行查询大数据报告，如果有违约信息或者法院失信等信息一样会显示出来。

征信统称为：央行征信。央行征信记录的都是银行或者一些持牌机构的数据，为一个人的终身数据，对于用户来说非常重要，房贷和车贷都非常注重一个人的征信资质，如果有未还的贷款，在申请房贷时会被拒绝。

(6)大数据征信模式扩展阅读：

征信数据库

1、企业信用信息数据库

经几百家分支机构培铅历经10年的采集、加工、录入，日常数百名工作人员的优化、维护等辛勤工作，已经拥有了2000多万家中国区域的企业数据库，涉及有价值企业信用信息达亿条，信用信息最远追溯可达8年，建立起了中国最庞大的企业信用信息数据库。

2、企业信用信息分六大类

分别为政府监管信息、银行信贷信息、行业评价信息、媒体评价信息、企业运营信息、市场反馈信息。

其中政府监管信息包括企业基本资质、质量检查信息、行政许可/认定、行政奖罚信息、商标/专利/著作权信息、人民法院判决；银行信贷信息包括中国人民银行信贷评价信息、商业银行信贷评价信息、小额贷款公司及民间借贷评价信息。

行业评价信息包括行业协会配闭好（社团组态唯织）评价信息、水、电、气、通讯等公共事业单位评价信息；企业运营信息包括企业财务信息、企业管理体系评估信息；市场反馈信息（包括消费者、交易对方、合作伙伴、员工等不同身份的实名评价信息）。