征信数据—征信大数据的挖掘与风控应用
基于大数据的个人信用评估与金融风险控制实践报告
基于大数据的个人信用评估与金融风险控制实践报告随着互联网和智能技术的迅猛发展，大数据技术正在深刻改变我们的生活和经济体系。
在金融领域，大数据的应用已经成为了一种趋势。
本报告旨在探讨基于大数据的个人信用评估与金融风险控制的实践。
一、背景介绍个人信用评估是金融机构和企业在与个人交易和合作时进行的一种重要评估手段。
传统的个人信用评估主要依赖于个人的征信报告和财务状况，这种方式效率低下且存在信息不对称的问题。
而基于大数据的个人信用评估则通过收集和分析大量个人数据，利用复杂的算法模型对个人信用进行全面评估。
二、大数据的应用1. 数据收集基于大数据的个人信用评估需要收集包括个人征信记录、社交网络数据、消费行为数据等在内的多来源数据。
这些数据的采集可以通过数据挖掘和网络爬虫等技术手段进行。
2. 数据清洗和处理收集到的原始数据往往包含大量噪声和冗余信息，需要进行数据清洗和处理。
这一步骤可以通过数据清洗算法和特征选择技术来实现，以提高数据的准确性和可用性。
3. 数据分析和建模对清洗后的数据进行分析和建模是个人信用评估的核心环节。
在这一步骤中，可以利用机器学习和数据挖掘等技术，构建个人信用评估的模型，并通过训练和优化来提高评估的准确性。
三、实践案例1. 移动支付平台移动支付平台将用户的消费行为数据、社交网络数据等进行分析，通过大数据算法判断用户的信用水平，从而为用户提供更高额度的信用额度和低利率的消费贷款。
2. P2P借贷平台P2P借贷平台利用大数据评估个人的信用风险，以便向合适的借款人提供贷款。
通过分析借款人的征信记录、财务状况、社交网络数据等信息，平台可以更准确地判断借款人的还款能力和诚信度。
3. 保险业务保险公司可以通过大数据技术对个人的风险进行评估，从而根据个体风险的不同制定个性化的保险方案。
通过对客户的健康状况、消费行为等数据进行分析，保险公司可以更好地了解客户风险，降低风险管理成本。
四、挑战与风险1. 隐私保护个人数据的收集和分析涉及到隐私问题，需要加强对个人数据的保护，避免个人隐私泄露。
大数据与人工智能技术在征信领域的应用
大数据与人工智能技术在征信领域的应用随着社会的不断进步和发展，征信领域正朝着数字化和智能化的方向发展。
大数据和人工智能技术的快速发展，为征信领域的进步提供了强有力的支撑。
本文将探讨大数据和人工智能技术在征信领域的应用，分析其优势和挑战，并展望未来的发展趋势。
一、大数据技术在征信领域的应用大数据技术是指采用先进的计算机技术和算法，对海量的、异构的、动态的数据进行分析和挖掘的技术。
在征信领域，大数据技术具有以下几个方面的应用：1. 数据采集和处理传统的征信数据来源主要是银行、信用卡机构等金融机构，这些数据是结构化的、精细的，但却无法满足大数据时代的需求。
采用大数据技术，可以收集来自社交网络、电商平台、物流数据等非传统数据源的数据，通过数据的预处理和清洗，建立起一个具有完整而可靠性质的征信数据库。
2. 数据分析和挖掘在征信领域，大数据技术可以通过数据分析和挖掘，对个人和企业的信用情况进行评估。
例如，基于网购习惯、社交关系、行为偏好等多维度数据，构建个人信用评估模型；基于企业的财务数据、市场数据、供应链数据等多维度数据，构建企业信用评估模型。
通过分析这些数据，可以更准确地评估个人和企业的信用等级，为金融机构的风险管理提供更加精细的数据支持。
3. 数据可视化和应用大数据技术可以将数据可视化，通过图形和表格等形式，展示数据之间的关系和趋势。
例如，通过对不同时间段的数据分析，可以了解信用数据的变化趋势，为风险控制提供实时的数据支持。
二、人工智能技术在征信领域的应用人工智能技术是指让计算机系统通过模仿人的思维方式，来解决复杂的问题和处理复杂的数据。
在征信领域，人工智能技术主要应用于以下几个方面：1. 信用评估传统的信用评估主要基于人工核实，代价高昂且周期长。
而人工智能技术可以通过对多维度的数据进行分析和学习，建立信用评估模型。
通过机器学习和深度学习等技术，能够更加准确地评估个人和企业的信用等级，提升信用评估的效率和准确性。
大数据环境下的个人信用评估与风险控制
大数据环境下的个人信用评估与风险控制随着人们生活水平的提高和信息化、智能化技术的日新月异，数据被视为一个企业和个人决策支持系统的核心资源，而大数据则成为了这个系统的标志。
在大数据环境下，个人信用评估与风险控制成为了热门话题。
一、什么是个人信用评估？个人信用评估是指各种因素综合考虑，对个人或者群体信用情况进行评定、分级的工作。
目前，各类个人信用评估主要包括贷款信用评级、信用卡信用评级、金融机构对企业及个人的信用评级、社会团体会员的信用评级等等。
二、大数据为何成为个人信用评估的核心资源？在大数据时代，各种类型的数据涌入数据库，如社交网络、医疗记录、银行记录、购买记录、地理位置等。
通过对这些数据的分析、处理和挖掘，可以准确地对个人进行信用评估，输出客观的信用分数。
例如，个人信用评估公司利用大数据技术，能够对每个人进行多重维度的评估，如个人信息、消费习惯、社交网络、金融数据等。
根据这些数据的综合评估，对个人进行信用状况的评定和分类，输出可供金融机构等使用的信用分数。
这样，金融机构可以利用这些信用分数，对借贷人、信用卡申请人、投资人等进行个性化的信用决策。
三、使用大数据时需要注意的风险？虽然大数据技术可以为个人信用评估和风险控制带来巨大帮助，但是也需注意以下两个重要问题：1. 保护个人信息的隐私。
大数据分析涉及到个人隐私信息，若被不当使用或泄露，就会对个人隐私造成不良影响。
因此，在使用大数据时，需要注意信息的安全保护，防止意外事件的发生。
2. 评估准确性的问题。
由于大数据源数据量大、类型多、速度快，数据分析的结果也会受到多种因素的影响。
这些因素包括数据质量、数据采集的时效性、数据分析的方法等等。
因此，需要对数据进行监控和质量保证，使评估结果准确可靠。
四、如何克服大数据评估的风险？为了应对风险，需要从以下几个方面进行关注：1. 加强数据治理。
建立健全的数据分析体系，通过数据质量评估、数据安全管理、数据管理与共享、数据道德原则等措施，确保数据评估的准确性和公正性。
基于大数据的个人信用评估与风险控制
基于大数据的个人信用评估与风险控制随着社会的不断发展，人们越来越依赖信用。
无论是购买商品、贷款、办理信用卡，还是租房、找工作等，都需要一个具有信用评估功能的系统来判断个人的信用状况，以便进行相关的决策。
目前，基于大数据的个人信用评估与风险控制已经成为了一个热门话题。
大数据的引入，使得信用评估与风险控制的方法与过去发生了根本的变化。
以前，评估一个人的信用基本上是凭经验、感觉以及一些简单的信息来进行的；但现在，信用评估已经转向了基于数据的分析。
大数据分析可以利用计算机技术和复杂的算法，将庞大的、多样的数据转化为有用的、实际的信息，并用于评估个人的信用等级。
其中，人工智能（AI）等技术已经被广泛应用于大数据的处理和分析中，使得数据得到了更加深入和全面的分析。
例如，银行可以通过智能算法和模型，根据客户的贷款历史、收支状况、资产和信用记录等数据，来预测其还款能力和信用风险。
这种预测能力可以帮助银行选择高质量的客户，同时避免与高风险客户的交易，从而提高贷款的准确性和收益性。
除了银行外，信用评估和风险控制在其他领域也得到了广泛的应用。
例如，互联网和社交平台利用大数据技术来评估用户的信用状况，以决定他们的在线贷款、租赁和消费等方面的权利。
而政府部门也利用大数据分析来识别关键行业的风险，并采取相应的措施，以保护公众利益。
尽管基于大数据的信用评估和风险控制具有许多积极的优点，但也存在着一些风险和挑战。
例如，如果不严格控制数据采集和分析的过程，可能会导致数据的不准确和不平衡，从而造成错误的评估结果。
此外，在大数据系统中，个人隐私和安全也面临着极大的风险，如果泄露个人信息，则可能会给用户带来严重的财产和精神损失。
为了避免这些问题，需要加强对大数据的监管和保护。
一方面，应该引入更为严格的法规和政策，规范大数据的采集、存储、分析和使用的过程，同时加强对隐私和安全的保护力度。
另一方面，大数据公司和相关机构也应该加强自律，建立可靠的数据伦理标准和工作准则，避免激进的营销手段和虚假宣传。
大数据与征信风控
互联网金融带来的“鲶鱼效应”正在以破冰之势蔓延。
早在2013年初，中国平安董事长马明哲就在一次公开讲话时提到：“平安未来最大的竞争对手，不是其他传统金融企业，而是现代科技行业。
”一语成谶，原平安集团副总经理顾敏于2014年加盟微众银行出任掌门人。
微众银行目前的高级管理人员大部分都是挖自平安系，监事长李南青曾为平安银行董秘，副行长黄黎明原为陆金所副总经理。
此外，行长曹彤曾就职于招商银行、进出口银行，首席审计官秦辉曾任深圳银监局政策法规处处长。
颠覆还是协同，互联网银行的差异化定位仍有待清晰。
虽然目前为止，微众银行的业务模式、风控等依旧对外讳莫如深，但“普惠金融”是已经定调的服务目标。
面向个人和小微企业吸收存款和发送贷款，是微众银行与传统银行服务大企业和大客户的差异化定位。
微众银行监事长李南青近日对外表示：“微众银行不是要和同业抢肉吃，而是希望拓展一片蓝海。
”这句表态呼应了微众“依托同业”的口号，也凸显了互联网银行应当和传统银行形成良性互动的重要性。
互联网银行诞生多少让传统银行感受到了威胁和不安，但无论是运营人才的收罗还是盈利模式的探寻，互联网银行都无法真正站到传统银行的对岸。
针对小微企业和个人的普惠服务，传统银行也早有涉足，并非互联网银行着力开拓的蓝海。
而当银行业务在网络上开疆辟土之后，运营者就可以享受成本下降、服务便捷的红利。
李南青提出一种合作设想：微众银行设计产品和风控模式，传统银行提供资金，客户既是合作银行的客户，也是微众的客户。
同时他还表示，微众银行的营业收入和利润来源不可能主要依赖利差，而是应该更多地着眼于中间业务收入，因此希望将来的中间业务收入占比较高。
这种说法让我们在微众银行的身上看到了掮客色彩。
相比互联网金融的草根属性，传统金融业更加重视客户背后的资产质量，因为他们无法以低成本的通道覆盖足够多的用户，导致传统金融业把注意力放在单客户的质量上。
而互联网则带有低成本快速扩张的先天优势，可以满足更多被传统金融业边缘化的中低收入客户，从而扩大了金融服务的整体覆盖范围，充当了金融服务和客户两端的连接平台。
企业大数据之大数据征信及风控应用_光环大数据培训
企业大数据之大数据征信及风控应用_光环大数据培训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。
大数据在征信及风险识别领域的应用
大数据在征信及风险识别领域的应用个人征信是伴随着金融体系中面向个人信贷业务的发展而兴起的。
近年来，由于互联网与金融的日益融合，个人信贷业务也随之快速发展，因而对个人征信体系建设的要求也愈加迫切起来。
从欧美发达国家的经验来看，征信体系已经成为现代经济运行的重要基础，这不但包括完善的法律体系，也包括进行良性竞争的征信机构。
从《征信业管理条例》的实施到国务院颁发《社会信用体系建设规划纲要（2014～2020）》，中国的征信业受到前所未有的关注。
信用不仅是现代社会中每个个体的一张“名片”，也是国家经济领域和社会领域的基础性要素，对信用的征集和使用就是现代征信的主要工作。
可以看到，征信天然就是依赖数据的，那么大数据时代背景下，大数据征信的探索就成为一个热门的话题。
一征信是什么？征信一说，最早出自《左传》，谓“君子之言，征而有信，故怨远于其身”。
现代所谓征信，指的是依法设立的信用征信机构对个体信用信息进行采集和加工，并根据用户要求提供信用信息查询和评估服务的活动。
简单来说，就是信用信息的集合，本质在于利用信用信息对金融主体进行数据刻画。
信用作为一国经济领域特别是金融市场的基础性要素，对经济和金融的发展起到非常重要的作用。
准确的信用信息可以有效降低金融系统的风险和交易成本。
健全的征信体系能够显著提升信用风险管理能力，而培育和促进征信市场发展对维护经济金融系统持续、稳定的发展具有重要价值。
所以征信是现代金融体系的重要基础设施。
二我国目前的征信是怎么做的？1.信息流及产业链个人、企业和其他组织在经济、社会活动中产生各种行为，这些行为数据被各类金融机构、政府部门、企事业单位、互联网公司等数据收集方采集，通过一定的数据处理被征信机构采用，征信机构对这些数据按照某些模型继续加工和分析得到个体的征信情况，商业银行、保险公司等在有业务场景需要时就会查询个体的征信情况。
这就是目前我国征信行业整体的信息流向以及与之配合的产业相关方。
基于大数据的个人信用评估与风险控制系统研究
基于大数据的个人信用评估与风险控制系统研究个人信用评估与风险控制在现代社会中扮演着日益重要的角色。
而基于大数据的个人信用评估与风险控制系统则是利用大数据技术来分析个人信用状况和预测风险的一种方法。
本文将对基于大数据的个人信用评估与风险控制系统进行研究和探讨。
随着数字化时代的到来，个人信息被广泛采集和应用。
个人信用评估与风险控制系统基于这些大数据，通过对个人的消费记录、借贷行为、社交网络等数据进行分析，对个人的信用情况进行评估。
通过对大量用户的数据进行分析和建模，系统可以快速、准确地评估个人信用状况，并预测未来的借贷风险。
这种系统的研究不仅对金融机构、借贷平台等提供了更准确的风险评估手段，还能够帮助个人提高借贷的便捷性和贷款利率优惠。
基于大数据的个人信用评估与风险控制系统的核心技术是数据分析和建模。
系统首先需要收集大量的个人数据，包括个人的消费记录、借贷行为、社交网络等信息。
然后，系统通过数据挖掘、机器学习等技术对这些数据进行分析，提取出对个人信用评估和风险控制有意义的特征。
最后，系统使用建立的模型对个人进行信用评估和风险预测。
在数据分析和建模过程中，有几个关键的因素需要考虑。
首先是数据的质量和可靠性。
大数据系统依赖于海量的数据来进行分析，而数据的质量和可靠性直接影响到最终结果的准确性。
因此，系统需要采取有效的数据清洗和校验措施，以保证数据的准确性和完整性。
其次是特征的选择和模型的建立。
在数据分析中，选择合适的特征对于评估个人信用和预测风险至关重要。
特征的选择应该基于对领域的深入理解和对样本的充分分析。
同时，模型的建立也需要根据问题的特点选择适当的算法和方法，并进行充分的验证和调优。
此外，数据安全和隐私问题也是该系统需要考虑的重要因素。
在收集和使用个人数据时，系统应该严格遵守相关的法律法规，并采取必要的安全措施来保护用户的隐私。
同时，系统应该建立健全的数据访问权限和用户授权机制，确保数据的安全和合法使用。
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互联网金融发展的关键是风险控制，“风险控制”已然成为诸多互联网金融企业能否长大的魔咒，这个不争的事实像一座大山摆在众多互联网金融大佬与创业者的面前。
为什么阿里金融能够将它的网络小贷不良率控制在不到1%，有胆量再贷多点吗？大数据挖掘技术和互联网金融的风险控制到底是什么关系？互联网金融将怎样建立有效的风险控制生态体系？本文将带你揭开大数据挖掘与互联网金融风险控制的神秘面纱。
最近互联网金融圈不仅自己玩的很开心，而且还拉上了金融界甚至央行的大佬们一起玩的很开心。
尽管让互联网金融企业头痛的问题——央行征信系统不对市场开放，仍然没有解决，但至少央行的态度明朗，支持互联网金融的发展，并认为互联网金融是传统金融的有益补充。
生命的神奇之处在于它总能找到一个出口。
作为新生事物的互联网金融也不例外，在那扇门朝他们关闭的同时，他们却找到了另外一扇窗。
在亦步亦趋的探索中，他们中的大企业通过自身力量，小企业通过联合的力量找到了适合自身发展的风险控制生态系统，正朝着良性和有序的方向发展，正如凯文凯利在他的《失控》中描述的群氓智慧那只无形的手。
互联网金融掌握了可以颠覆传统金融的风控技术
在不依赖央行征信系统的情况下，市场自发形成了各具特色的风险控制生态系统。
大公司通过大数据挖掘，自建信用评级系统；小公司通过信息分享，借助第三方获得信用评级咨询服务。
互联网金融企业的风控大致分为两种模式，一种是类似于阿里的风控模式，他们通过自身系统大量的电商交易以及支付信息数据建立了封闭系统的信用评级和风控模型。
另外一种则是众多中小互联网金融公司通过贡献数据给一个中间征信机构，再分享征信信息。
央行的征信系统是通过商业银行、其它社会机构上报的数据，结合身份认证中心的身份审核，提供给银行系统信用查询和提供给个人信用报告。
但对于其它征信机构和互联金融公司目前不提供直接查询服务。
2006年1月开通运行的央行征信系统，至2013年初，有大概8亿人在其中有档案。
在这个8亿人当中，只有不到3亿人有过银行或其他金融机构发生过借贷的记录，其中存在大量没有信贷记录的个人。
而这些人却有可能在央行征信系统外的其它机构、互联网金融公司自己的数据系统中，存有相应的信贷记录。
市场上一些线下小贷公司、网络信贷公司对于借贷人的信用评级信息需求非常旺盛，也因此催生了若干市场化征信公司，目前国内较大的具有代表性的市场化征信公司有几家：如北京安融惠众、上海资信、深圳鹏元等等。
从P2P网贷公司和一些线下小贷公司采集动态大数据，为互联网金融企业提供重复借贷查询、不良用户信息查询、信用等级查询等多样化服务是目前这些市场化的征信公司正在推进的工作。
而随着加入这个游戏规则的企业越来越多，这个由大量动态数据勾勒的信用图谱也将越来越清晰。
互联网海量大数据中与风控相关的数据
互联网大数据海量且庞杂，充满噪音，哪些大数据是互联网金融企业风险控制官钟爱的有价值的数据类型？下图为大家揭示了互联网海量大数据中与风控相关的数据，以及哪些企业或产品拥有这些数据。
（图）风控相关大数据及代表企业或产品
利用电商大数据进行风控，阿里金融对于大数据的谋划可谓非一日之功。
在很多行业人士还在云里雾里的时候，阿里已经建立了相对完善的大数据挖掘系统。
通过电商平台阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易支付数据作为最基本的数据原料，再加上卖家自己提供的销售数据、银行流水、水电缴纳甚至结婚证等情况作为辅助数据原料。
所有信息汇总后，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。
信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。
申请信用卡的年份、是否通过、授信额度、卡片种类；信用卡还款数额、对优惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据。
国内最具代表性的企业是成立于2005年，最早开展网上代理申请信用卡业务的“我爱卡”。
其创始人涂志云和他的团队又在2013年推出了信用风险管理平台“信用宝”，利用“我爱卡”积累的数据和流量优势，结合其早年的从事的FICO（费埃哲）风控模型，做互联网金融小微贷款。
利用社交网站的大数据进行网络借贷的典型是美国的Lending Club。
Lending club于2007年5月24日在facebook上开张，通过在上面镶嵌的一款应用搭建借贷双方平台。
利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。
借款人被分为若干信用等级，但是却不必公布自己的信用历史。
在国内，2013年阿里巴巴以5.86亿美元购入新浪微博18%的股份，其用意给人很多遐想空间，获得社交大数据，阿里完善了大数据类型。
加上淘宝的水电煤缴费信息、信用卡还款信息、支付和交易信息，已然成为了数据全能选手。
小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等。
但单一企业缺陷在于数据的数量级别低和地域性太强。
还有部分小贷网站平台通过线下采集数据转移到线上的方式来完善信用数据。
这些特点决定了如果单兵作战他们必定付出巨大成本。
因此，贡献数据，共享数据的模式正逐步被认可，抱团取暖胜过单打独斗。
其中有数据统计的全国小贷平台有几百家，全国性比较知名的有人人贷、拍拍贷、红岭和信用宝等。
第三方支付类平台未来的机遇在于，未来有可能基于用户的消费数据做信用分析。
支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据。
代表产品为易宝、财付通等。
生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息，是信用评级中一类重要的数据类型。
代表产品为平安的“一账通”。
互联网金融风控大数据加工过程
（图）大数据加工过程图解析
如上图所示，在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。
在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。
例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。
对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。
通过获得多渠道的大数据原料，利用数学运算和统计学的模型进行分析，从而评估出借款者的信用风险，典型的企业是美国的ZestFinance。
这家企业的大部分员工是数据科学家，他们并不特别地依赖于信用担保行业，用大数据分析进行风险控制是ZestFinance的核心技术。
他们的原始数据来源非常广泛。
他们的数据工厂的核心技术和机密是他们开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7
万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。
事实上，在美国，征信公司或者大数据挖掘公司的产品不仅用于提供给相关企业用于降低金融信贷行业的风险，同时也用于帮助做决策判断和市场营销，后两者不在本文的探讨范围内，但是可以从另一个方面给我们很多启发。
神州融大数据风控平台是由神州融与全球最大征信局Experian（益博睿）、阿里金融云联合各大征信机构、电商平台等伙伴合作打造，小微金融机构零门槛即可拥有价值千万、世界顶级信贷工厂管理系统与量化风控决策能力，一站式轻松接入3000+维度鲜活数据源和自动化决策评分卡，并免费对接大型电商平台、获得垂直信贷场景下的创新金融产品。