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【数据分析】大数据征信分析报告
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 多维度的征信大数据可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系，对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。 大数据分析模型 ? 如表2所示，将这种将基于大数据技术的信用评估体系和传统信用评估（以美国的征信体系为例）相比，发现主要的区别有以下几个方面。 ? 国内数量庞大没有被传统征信体系覆盖的人群同样也需要信用服务，享受金融普惠，这就需要探索征信的新思路。 （2）互联网上的海量信息可以成为征信体系的新数据源。
2.8K50发布于 2018-02-27 - 来自专栏大数据文摘
大数据征信专题——征信三巨头
公司提供的数据分析智能、决策解决方案和处理服务确保在帮助客户更好地了解市场的同时支持他们开发和管理有利可图的顾客关系。 2、艾克发（Equifax）：历史最久 艾克发（Equifax）是纽约证券交易所上市企业，S&P 500 指数成分股，附属于美国大百货公司PLC。 CIDA一夫当关——元数据标准的统一 CDIA是美国征信局协会的缩写。这个公司通过发布征信数据的标准征集模板，统一了征信体系的数据采集问题。制定了标准数据搜集格式Metro1和Metro2。 （征信数据元是征信领域内反映被征信人的特性及信用状况的数据单元，是通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的不可再分的最小数据单元，如借款人名称、登记注册类型、登记注册号、学历、还款日期、还款方式等都是通过一系列属性进行描述的征信数据元 通过这个标准，数据采集的统一格式，使得美国个人征信局能够及时低成本、高效率地更新自己的数据库，也为金融机构等征信业“原材料”生产部门上报数据提供了便利。
2.2K100发布于 2018-05-22 - 来自专栏数据猿
中诚信征信闫文涛：个人征信和企业征信未来将走向融合
中诚信征信成立于2005年，产品服务涵盖个人征信、企业征信、社会信用体系建设、商业信息服务等多个领域。2014年6月，中诚信征信率先获得企业征信业务经营备案资质。 2、企业信用，包括大型企业信用和中小微企业信用。 闫文涛表示：“中诚信征信作为独立第三方信息服务商，我们的价值是在数据的基础上进行专业化建模、分析和解读。 在未来，个人征信和企业征信将走向融合 近年来，中诚信征信在企业征信市场和个人征信市场均有涉猎。闫文涛坦言：“目前，个人征信市场的发展速度远超企业征信市场。” 如今，由于央行批准的八家征信机构对于个人征信领域的介入，使得个人征信覆盖的维度（广度和深度）有长足的进步与拓展，多样化的征信数据整合极大的丰富了个人征信的维度。
1.6K70发布于 2018-04-25 - 来自专栏数据派THU
【干货】杨子君：征信和信用评估——中美比较分析
本文共5000字，建议阅读时间10分钟 本讲座选自杨子君博士于2015年6月5日在 RONG 系列论坛之四——大数据与诚信社会研讨会上所做的题为《征信和信用评估——中美比较分析》的演讲。 她带领瑞天团队为多家国内知名股份制银行、商业银行、消费金融公司及知名互联网金融、P2P公司提供风险咨询和解决方案，并为拥有关键数据资源的政府部门提供多项数据分析和研发成果。 现在有很多互联网金融和P2P，这个互联网金融和P2P大潮意味着在中国的金融改革、或者在未来的金融市场上，信用和风险的关系是什么？这是我们未来要探讨的。 将来会形成中美征信格局完全不同，因为美国的征信局是商业机构，未来的中国征信版图征信公司在商业上面会有更多的机会。 现在这些被批准的征信牌照的公司，以及未来各种各样的征信公司可以做的事情很多。 征信行业的生态圈在国外相对比较完整，有一家叫邓白氏的对企业征信是非常有名的，现在我们定义征信最传统的只有4家，但是广义的征信相关企业很多，现也是在新兴行业，他都和征信息息相关。
2.5K70发布于 2018-01-29 - 来自专栏数据猿
金融科技&大数据产品推荐：91征信——用互联网改变征信
“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 91征信 的产品投递 1、产品名称 91征信——用互联网改变征信 2、所属分类 金融科技·征信 3、产品介绍 4、应用场景／人群 适用人群：在金融行业，产品为P2P、消费金融、小额贷款、保险和银行等金融机构的风控部门提供借款人负债信息查询服务。 查询需要放贷机构提供借款人姓名、身份证信息向91征信发出查询申请，91征信接到申请后分发查询需求给91征信联盟的成员，91征信联盟成员接到申请后迅速反馈给91征信，91征信生成同业征信报告反馈给查询的金融机构 50万次以上，全面覆盖了银行、消费金融、保险、三方支付、P2P、租车、保理等各类领域。 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。
1.9K50发布于 2018-04-24 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据分析】当大数据碰撞征信会产生什么？
随着大数据风潮的来临，在改变数字产业的同时，也让更多关联产业产生了颠覆性的变化，例如征信行业以及以征信为基础的金融行业。 当大数据碰撞征信会产生什么？那么，《第一财经日报》记者专访了哈佛大学数据挖掘和风险建模专家Dan Steinberg以及前海征信CEO邱寒。 相对于传统分析方式，Treenet有三方面的好处，第一，拥有数据缺失值处理的能力;第二，不同于传统非线性建模;第三，具有交互作用，可以同时考量2-3个变量。 应该比较欣喜地看到，像前海征信这样的中国企业开始崭露头角，相信如果中国的征信机构把工作做的好，完全可能有一天某家机构成为中国的FICO，成为真正具有竞争力的征信机构。 作为人民银行第一批批准进行个人征信准备的征信机构，我们前海征信立足于金融，一方面采用了国际前沿的大数据技术，同时也保存了历史验证有效的传统算法的核心内容。
1.6K80发布于 2018-02-27 - 来自专栏点滴科技资讯
美国征信市场研究报告
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3.4K50发布于 2018-05-07 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据分析】互联网+大数据模式下的征信
互联网+大数据征信：广泛、多维、实时 图2 互联网+大数据征信模式的意义 首先，征信人群覆盖广泛，可作为征信体系有效补充。 中国有6.48亿网民，人群覆盖面非常广，通过对他们在网络上留下的痕迹进行数据挖掘和分析，能够对目前的征信状况进行有效补充，让更多在互联网上有数据的人，通过刻画得出的信用状况，也能得到金融服务，当然还包括生活服务 最后，征信数据实时鲜活。大数据的两个主要特点是存量、热数据，它不再是离线的事后分析数据，而是在线实时的互动数据。如果某个人有违约行为记录，会立刻被刻画进来，使当前业务的快速决策更加有效。 我们更多地布局在为生活类交易服务，解决B2C（商户与人之间）和C2C（人与人之间）的信任问题。对于商户来说，当一个新用户进入，如果能准确地刻画他的信用，就能更好地提供服务。 《征信业管理条例》严格禁止征信机构采集基因、指纹、血型等信息用于征信业务。芝麻信用会严格按照法律、行政法规的规定经营征信业务。）
1.8K90发布于 2018-02-27 - 来自专栏大数据文摘
大数据征信：央行开了“半扇门”
此前，中国人民银行曾表达过对征信市场持开放态度，比如2014年9月2日，中国人民银行副行长潘功胜2日就表示，“发展中国的征信市场是中国征信体系发展的重要策略，我国鼓励包括民间资本在内的各类资本进入征信业 吴晶妹向网易科技解释：“过去商业征信体系影响力比较弱，关键原因之一就是民营机构没有独立、稳定的数据来源，其数据主要是从前两个体系挖取，商业征信企业所做的工作主要是将数据进行整合、分析。” 网络征信的内容、技术手段、数据特征和分析判断的评估方式、评估模型、主要内容与方向甚至主要结论都会发展根本改变。”同时，她断言：“网络征信是传统征信的业态升级，是对传统征信的彻底改革。” 国外的大数据征信，也是把传统的征信数据和互联网数据结合起来，做相关性分析。 平安集团旗下的陆金所是国内最大的P2P网贷平台。
97560发布于 2018-05-21 - 来自专栏华章科技
中国的征信发展走上了歪路？
死党是当年的学霸，留学后留在了美国，先是在美国的几大征信公司工作，现在更是在美国最热的互联网金融公司高管，做的风生水起。 因为死党在几大征信公司工作过，话题自然就扯上了国内征信行业当前分外热门的蚂蚁和芝麻。 死党虽然远在美国，也听说了芝麻最近的一些最新动作，比如芝麻分高免租车押金，申请签证什么的。 死党表明虽然从事征信工作多年，对于这样的应用倒也觉得新鲜。用学霸的话来说，征信评分实际上是一个非常严肃的金融信用评分，主要用于判断一个人借贷的信用情况。 建立在这样基础上的所谓征信评分，怎么可能准确评价借款人的信用分。如果中国的互联网金融的风控判断都基于这样的信用评分，其风险可想而知。 如果按这种思路发展下去，可以说中国的互联网征信已经开始走上一条歪路。 完
47930发布于 2018-08-13 - 来自专栏大数据文摘
【专题】大数据征信之四：任重道远
在商业个人征信领域，除上海资信和深圳鹏元外，新华信等一些资信评估机构也把个人征信业务作为辅助性业务来做，但规模非常之小。 技术落后导致征信中介机构发展缓慢 征信是技术含量很高的工作。征信技术主要包括数据采集技术、数据处理技术、模型评分技术和数据报告技术等等。就目前国内实情来看，征信技术非常落后，几乎没有自主技术。 从协议中可以看出上海资信付出了高昂的代价，其中包括： （1）接受对方提出的排他性条件； （2）承认对方提供的评分模型是一个黑匣子； （3）每次使用都要向对方付费。 技术落后使得基础征信产品不成熟，高级征信产品缺乏。这不但限制了征信业本身的发展，也使征信业对金融业和其他行业的支持力度十分有限。 2004年2月10日，温家宝总理在全国银行、证券、保险工作会议上强调：积极发展专业化的社会征信机构，有步骤、有重点开放征信服务市场；2004年9月29日，国务院副总理黄菊在发给“征信体系公共政策”国际研讨会的贺信中指出
662130发布于 2018-05-22 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【干货】大数据时代的金融征信
图2 征信系统的主要特点 资信调查是由授信机构发起的、针对被调查对象的信用调查、信息采集和加工的活动，其主要产品也由标准化的信用报告演化为量身定制的资信调查报告等，服务的对象也由信贷市场中的放贷机构，逐步延伸到社会经济生活的其他方面 此外，为了服务于金融机构贷后管理，提高信贷政策制定的科学性和准确性，信贷资产结构分析、历史违约率等产品也正在研发中。 ? 图9 征信系统的主要产品和服务 征信系统的应用成效不断凸显。 图11 网络借贷（P2P）模式的资金匹配 肩负对平台上借款人信用风险进行管理的网贷平台，在信息使用、贷前调查等方面可借助互联网的优势，但本质上与其他从事信用风险的放贷机构并无二致，核心还是充分利用内外部各种信息做好客户征信和增信 ，通过信息交叉验证和分析，提供借款人信用风险评估服务。 摘自：软件定义世界（SDx-softwaredifinedx） PPV课其他精彩文章： 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复
1.5K101发布于 2018-04-20 - 来自专栏区块链领域
LinkEye（LET）测评——征信行业的IBM
1，项目类型（5分）得分5分 LinkEye是一套基于区块链技术的自主研发的征信共享联盟链解决方案。属底层链中的联盟链。 2，创新性（3分）得分2分 做区块链征信板块的项目有，但也不多。 LinkEye（LET）却是第一个打造征信联盟的项目，模式上的创新有可能是他突出重围的尖刀，也有可能是约束他的短板。 3，流通率（3分）得分2分 流通60%。 人性化考虑此项得2分。 4，必要性（3分）得分3分 就中国来说，消费信贷行业的增长速度以每年20%左右高速增长，但以下几个问题，咎待解决！ a，央行征信覆盖面小，开放程度低。 由于央行特有体系的特殊性，信用评级缺乏一致性及统一性，并且央行征信数据开放程度不高，非央行体系金融机构查询及上传征信报告均难度较大。 b，征信数据呈离散分布。 市值分析&币价分析（10分），得分9分。 ? 征信板块的币种有BLT，TRST，CRED，LET，板块整体破发。 LET的价格处于破发38%左右。
90630发布于 2018-07-23 - 来自专栏大数据文摘
ZestFinance：大数据征信应用与启示
本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 多维度的征信大数据可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系，对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。 大数据分析模型 ? 如表2所示，将这种将基于大数据技术的信用评估体系和传统信用评估（以美国的征信体系为例）相比，发现主要的区别有以下几个方面。 ? 国内数量庞大没有被传统征信体系覆盖的人群同样也需要信用服务，享受金融普惠，这就需要探索征信的新思路。 （2）互联网上的海量信息可以成为征信体系的新数据源。 这些海量而且丰富的互联网数据资源可以被国内征信体系建设很好地利用，通过分析互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息，同样可以挖掘出这些信用主体的信用模式。
1.2K50发布于 2018-05-23 - 来自专栏数据猿
算话征信CEO蒋庆军：只有真正“说话算数”的征信机构才能建立起公信力
因此，越来越多的P2P信贷平台开始重视风险控制，急需第三方征信平台为其提供征信服务，从而有效管控客户信用风险。 记者 | 春夏 近年来，随着互联网金融行业野蛮生长，各种跑路、欺诈案件层出不穷。 在这样的背景下，越来越多的P2P信贷平台开始重视风险控制，急需第三方征信平台为其提供征信服务，从而有效管控客户信用风险。 算话征信CEO蒋庆军告诉数据猿记者，所谓“征信”，即“共享债务人的债务信息”。 征信行业存在三个主体，即征信公司、债权人和债务人。征信公司在整个征信体系中负责向以放贷机构为主的债权人提供和共享债务人的债务信息。 据了解，算话征信团队四个合伙人全部来自于上海资信公司，负责上海个人联合征信系统的建设和运营，参与了新中国第一个个人征信系统的建设，有十多年的征信从业经验。 如果一个人不讲信用，其失信记录可以在征信平台的数据库中找到。征信平台可以推动社会成为说话算话的社会，所以我们公司取名叫‘算话征信’。”
1.1K40发布于 2018-04-23 - 来自专栏科技向令说
遭遇巨头联合绞杀，中小征信机构如何切入P2P网贷
痛点里找机会，夹缝中求生存 市场化的市场终究是充分竞争的市场，人们在惊叹蓝海马上沦为红海之时，唯有冷静头脑分析大势，才能从痛点里找到机会，夹缝中生获得生存空间。 4、专注服务于P2P网贷的征信机构少，市场需要小而美。目前征信机构提供的产品与国内网贷平台的业务需求仍未完全契合，模型也有限。 另外我国多数网贷平台都涉及企业经营借贷业务等多种业务，征信机构为适应我们网贷平台的业务多元性就会放弃如人人贷、拍拍贷等垂直的P2P平台，市场亟需专注垂直于P2P领域，具有个性化差异化的征信产品和体系。 找准定位，中小征信机构P2P网贷大有可为 既然阿里腾讯平安们的P2P征信之路并非完美无瑕坚不可摧，中小征信企业如要绝地反击，就可充分发挥各自优势，坚持独立性的同时高度专注并聚焦于P2P细分市场，在差异化应用与扩展中与巨头错位竞争 而算话征信提出“行业保护”概念，正搭建一套专为P2P网贷服务的征信系统，服务于特有的借款人群体却是另一种的尝试。
51530发布于 2018-08-20 - 来自专栏灯塔大数据
个人征信忙备战，隐私泄露需警惕
专家提醒，要警惕放开个人征信系统带来的个人隐私泄露风险，“普通的互联网数据具有不可识别性，而征信涉及的数据和普通互联网数据是不同的，可能会侵害到个人隐私。征信机构需要加强风控体系建设。” 今年1月5日，央行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限公司、鹏元征信有限公司、中诚信征信有限公司、中智诚征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司 、北京华道征信有限公司等八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。 此外，华道征信近日也宣布，即将推出个人征信产品“猪猪分”，但与上述2家征信评分多场景应用不同的是，“猪猪分”专注于租房细分领域，通过给租客打分的方式让房东可以更了解租客的信用情况。 具体来看，这8家个人征信机构大致可以分为两类：一类是互联网背景，包括芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、拉卡拉信用；一类是传统型征信公司，如鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信和北京华道征信。
1.1K120发布于 2018-04-04 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
大而有用：当大数据遇上征信
“金融消费行为拥有强周期性，这种趋势在P2P中已经显现。呈现于早期的投资人和借款人分别位于东南沿海和中西部三四线城市的界限已经逐渐模糊，借款人和贷款人身份越发多元化，也出现了自身消费周期的转化。” 除此之外，随着P2P等互联网金融形态风起，数据越来越多应用于风控及征信。 以微信为例，虽然你在微信的账户是虚拟名字，但是你周围的朋友一定有将你的微信名备注的情况。个人真实身份获得并非难事。”该业内人士说。 与腾讯始终站在PK擂台上的阿里巴巴，在数据上几番出手，蚂蚁金服、芝麻征信、阿里小贷，动作频频。与阿里的电商交易数据、支付数据、商品物流数据等使用有更多不同，腾讯的社交数据意味更浓。 见一财网：大而有用：当大数据遇上征信
1.1K60发布于 2018-01-31 - 来自专栏挖掘大数据
必读：个人征信大数据时代起源和发展
其征信服务覆盖行业也非常多。在美国个人征信收到严格的监管，监管法律也非常健全，目前企业征信基本不受监管。 中国征信行业历史起源 在中国，最早的专职征信机构是中华征信所，于1932年6月6日创办。 在P2P等高风险行业，使用多头数据来做阻断或获客都可以。数据的使用不是一成不变，均要看行业、产品、风险定价等灵活使用。在支付环节，结合位置信息就成了反盗刷的功能。这里不一一举例。 大数据风控行业类型 围绕大数据框架的整体思路发展，大数据风控行业其实简单来分有3种：个人/企业数据接口批发、个人/企业数据接口整合报告、个人/企业数据建模及分析系统。图上均是行业内比较知名的一些机构。 补充 银行机构等大型企业的信贷产品多以央行征信数据为主，非央行的大数据为辅。而消费金融及P2P等机构，因为面对的客户群、产品及风险等原因，多以非央行大数据为主，基本不使用央行数据。 国内征信行业合作伙伴默认征信系统有2套：央行征信系统和民间借贷征信系统。正常情况，银行基本都接入了央行征信，因此银行类客户对自身信用记录非常在意。
3.1K81发布于 2018-01-10 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【案例】ZestFinance：大数据征信应用与启示
本文结合美国的金 融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和 征信业未来发展的借鉴意义。 多维度的征信大数据可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系，对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。 大数据分析模型 ? 如表2所示，将这种将基于大数据技术的信用评估体系和传统信用评估（以美国的征信体系为例）相比，发现主要的区别有以下几个方面。 ? 国内数量庞大没有被传统征信体系覆盖的人群同样也需要信用服务，享 受金融普惠，这就需要探索征信的新思路。 （2） 互联网上的海量信息可以成为征信体系的新数据源。 这些 海量而且丰富的互联网数据资源可以被国内征信体系建设很好地利用，通过分析互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息，同样可以 挖掘出这些信用主体的信用模式。
3.9K60发布于 2018-04-20
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