⑴ 国内大数据风控方面做的比较好的企业有哪些数据的获得途径有哪些
大数据风控主要有两点，一是风控模型，二是数据。模型是各企业的核心机密，无从得知，基本会从信用历史、职业特征、收入分析等诸多方面入手；数据由于数据孤岛现象，是目前各企业重要的资产。数据来源大致可分为三个方面：一是用户提交的包括身份信息、职业信息、收入信息等数据；二是外部数据，包括从政府机构获取的数据以及合作金融、电商等机构提供的第三方数据；三是自身行业生态链中产生的数据，如淘宝的购物数据。就我接触到的行业，大数据风控一是互联网消费金融公司做消费金融风控，二是用于做大数据征信进而衍生出小额贷款、互联网消费分期等业务。国内知名企业有：阿尔法象、蚂蚁金服、京东金融等。做个人征信的知名企业有芝麻信用、前海征信、考拉征信，这些企业有自己核心数据；专业做大数据风控的公司基本是初创公司，其风控仍有待检验，包括聚信立、Wecash闪银、量化派等。
⑵ 互联网金融征信体系建设研究
我国传统的个人征信体系是以中国人民银行为核心，在政府的主导控制下建立的，主要数据来源于企业、个人与银行等金融机构的借贷情况。近儿年互联网金融在我国发展迅速，但是在迅猛发展的同时问题也随之欲出。这就启示我们要建立良好的互联网金融市场秩序，健全互联网金融征信系统。
征信体系是指将企业或者个人与商业银行等金融机构或者公共平台发生借贷关系的数据，经过收集、分析、整合成有用的数据信息，从而形成企业或者个人的信用报告。
在互联网金融的背景下，依据大数据、云计算等技术将企业或者个人在互联网上的浏览记录、消费、贷款等一系列的行为数据收集起来，进行信息清理，筛选出有效的数据，从而为每个行为主体制定一份信用报告，并结合客户白己填报的信息，得出一份线上的个人信用评估，这就是狭义的互联网金融征信。广义的互联网金融征信需要将线上与线下的信用数据结合，得出一份更具权威的信用评估。互联网金融征信能够有效地减少信息不对称所带来的逆向选择和道德风险。同时，互联网金融的关键依然在于风险控制，信用风险作为基础风险更是难以控制。因此，完善互联网金融征信体系变得至关重要。
(一)蚂蚁金服的第三方独立征信体系—芝麻信用。2015年，央行首次批准8家机构进行个人征信业务的准备工作之后，芝麻信用便开始了首次尝试个人征信系统的运作，得到了广大用户的支持。
蚂蚁金服旗下的四个平台分别是:支付平台、理财平台、融资平台和保险平台。凭借着阿里巴巴旗下的淘宝、天猫、聚划算等电商平台，获取卖家和买家的交易数据，并传送到蚂蚁金融云。理财、融资和保险平台依靠白身客户数据，将一部分数据传输到蚂蚁金融云大数据库，另一部分通过交易传送到支付平台，再次输送到金融云大数据库。将数据收集完之后蚂蚁金融云依靠计算机将大数据进行分析，从而制定出个人的信用评估，将信用报告发送给芝麻信用的数据库，这就构成了芝麻信用的外部数据。
(二)芝麻信用评价体系。芝麻信用参考了美国著名的FICO评分区问的设置，为客户提供了信用评估体系—芝麻信用分。该评分体系由以下五个方面构成:信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系。根据现实情况对五个行为指标赋予不同的比例，为每个客户制定出芝麻信用分。信用分数越高说明其信用越好，在金融场景中违约的概率越低，该评分结果可以直接应用到其他平台上。在线上，用户可以在支付宝平台上享有不同的信用额度，信用分数在600分以上的用户就可以在“花叹”上享受当月消费下月还款的服务。在线下，芝麻信用通过与多个生活场景的对接，使得用户可以享受免押金租用永安行白行车、酒店免押金免排队等服务。
蚂蚁金服征信模式的优势
1、海量的信用信息数据。从2013年起，互联网金融蓬勃发展，阿里巴巴更是凭借着独特的创新和卓越的高科技，在多年的发展中积累了众多的客户。据统计，2016年电商交易额达到3万亿元，而在2017年双十一活动当天，天猫商城的交易额再创历史新高，总交易额达1,682亿元，所涉及的国家和地区有230个。这一系列的数字背后都是真实的客户交易行为。当然，这也成为阿里巴巴庞大的数据库来源。
2、卓越的信息处理能力和评估方式。蚂蚁金服不仅拥有着庞大的数据库，而且数据处理能力也很强大。依靠云计算和大数据等新兴高科技，对数据进行深度挖掘，例如Deep Learning, Neural Network等。通过这些技术，清洗出有用的用户信息。并采取全新的信用评估体系，这不仅提高了信用评估的效率和准确性，也能够推进互联网金融的发展与风险控制。
3、丰富的场景化应用。传统的征信体系接通的对象仅限于银行和金融机构，目的主要是发放贷款;而蚂蚁金服旗下的芝麻信用依托于阿里巴巴众多的关系链，与旅游、酒店、房屋中介、租车等都有着合作关系，已经接通了交通、通信多个领域，涉及到白姓生活的方方面面，带来巨大的便利。目前，芝麻信用已经取得了一定的成果，开通的用户已经达到5000多万，享受到生活化场景应用的有儿十万人。
互联网金融征信体系现状及存在的问题
(一)信息共享机制不足。目前，传统的央行征信体系所接入的对象是金融机构，对非金融机构并没有开放，因此，小微企业和个人的信用信息无法在互联网平台上共享。虽然我国现在存在着众多的互联网平台，并且积累了许多信用信息数据，但是这些数据都是相对分散的，大部分仅是限于内部平台的使用，数据属于孤岛状态。而且，由于各个平台所占有的数据具有独享性，出于某些利益考虑，许多平台并不愿意将白己的数据分享。因此，互联网金融征信在信息共享方面并没有取得良好的成绩，如何实现数据共享仍然是一个值得深思的问题。
(二)征信标准不统一。央行的征信体系有着严格的标准，但是商业征信体系尚处于完善阶段，互联网平台各白为政，存在着各种各样的差异和标准，所清洗分析出的信用数据的安全性和规范性难以达到央行的标准，无法将商业征信与央行的征信体系对接，这就造成了资源的浪费，在一定程度上阻碍了我国征信体系的发展。而且，各个平台所侧重收集的用户信息也不尽相同，这些重点不同的数据收集方向也导致了征信标准的不一致性。
(三)立法滞后，监管主体不明确。良好有效的征信业监管应该包括政府行政监管和行业白律监管。目前，我国行政监管方面出台的《征信管理条例》，并没有对互联网征信管理企业做出明确的规定。在行业监管方面，我国没有形成行业白律协会，形成有效的白律监管，面对行业中用户信息被过度采集，隐私暴露行为，缺乏有效的约束和管理。以上法律法规的不完善和行业监管的不到位都极易导致我国互联网金融征信业缺乏规范性，阻碍行业平稳发展。
我国互联网金融征信体系建设建议
(一)创建互联网金融信用数据共享机制。任何金融机制的建立都要从成本一收益角度分析，找到成本与收益权衡的最佳状态。即相关平台在获得用户的信息时都应比其白身创建的成本要低，并能够获取高利润。在数据信息共享的过渡建设阶段，政府应起到带头作用，实施相应的利益激励机制，鼓励各个平台积极贡献白己的数据，实现数据共享。
(二)加快互联网金融征信标准化建设。互联网金融快速发展，使得数据庞大、平台众多，所以建立行标准化的征信体系变得至关重要。首先，应该对用户进行统一的身份识别标准，使得个体能够具有唯一性，这样也能够提高征信业务的效率;其次，面对众多不同类型的平台，应该规定一个统一的标准。可以选择与较为成熟的互联网平台学习沟通，研究适合互联网金融征信的标准，完善对接，使得更多的符合规范的互联网金融机构能够成功对接到互联网金融大数据库中，实施数据共享。
(三)健全互联网金融征信法律法规。保证我国征信业健康有效的发展，就要做到有法可依。一方面要加快建立征信业务基础法律，对于谁可以收集数据、如何收集、收集后的保护措施等都应该做出明确的规定，以确保我国征信业能够持续有效的发展;另一方面对于信用采集产品的性质也要做出明确的规定，防止过度采集。通过法律法规，使得我国互联网征信和传统的征信都能够朝着健康良好的方向发展。