基于区块链金融征信大数据云平台整体解决方案
基于区块链技术的小微企业金融服务大数据解决方案
时代金融18时代金融基于区块链技术的小微企业金融服务大数据解决方案摘要：随着我国经济的不断发展，出现了经济结构性减速，由此带来的经济下行压力成为发展面临的难题之一，而应对经济下行压力的关键要素之一就是搞活小微企业。
小微企业是中国经济的支柱与基石之一，但融资问题已经成为制约小微企业生存和发展的致命问题。
互联网技术的不断发展和区块链技术的兴起，为解决小微企业融资问题提供了新的思路。
本文阐述了小微企业融资的现状，并结合实例提出运用区块链技术解决小微企业融资问题，为优化小微企业融资环境提供新思路。
关键词：区块链技术 小微企业 融资问题 解决方案● 万鹏 王文仪 郭彦含 张治钦 张辰源小微企业是我国经济和社会发展中的一支重要力量，在确保国民经济稳定增长、缓解社会就业压力、拉动民间投资、优化经济结构、促进市场竞争、推进技术创新、保持社会稳定等方面具有不可替代的重要作用。
相比大中型企业，小微企业在融资渠道、融资成本以及信贷支持等方面都存在劣势，其发展过程中“融资难、融资慢、融资贵”问题始终存在。
因此，积极探讨解决小微企业融资难问题成为我国当前经济发展必不可少的一环。
一、我国中小微企业融资现况2019年至今的一项最新调查显示，小微企业经营者的信贷获得情况改善快，是近年来金融普惠政策受益最多的一个群体，超过八成（82.3%）的小微企业经营者认为贷款获取相比3年前更加容易、便捷。
不过，该调查报告也明确地指出，小微企业经营者“融资难、融资贵、融资慢”问题还没有得到根本缓解。
我国中小企业融资缺口仍然普遍存在。
在小型企业中，超过一半（55.8%）在2019年没有融资需求；有融资需求的小型企业的需求金额则大部分在100万元以上，不到一成（9.0%）的小型企业融资需求超过1000万元。
而在微型企业和个体经营者中，则仅有28.4%没有融资需求；超一半（52.8%）的融资需求在50万元以下，62.7%在100万元以下；仅不到一成（8.9%）超过100万元。
基于区块链金融的商业银行数字化转型对策探讨
相 关 研 究 中 定 义 了 “绿 色 银 行 ”概 念 ，主要是指金融银 行 机 构 ，在气候变化和环境改善方面提供的各项服务，并为 清洁能源领域，提 供 高 质 4 的金额服务;将新能源电力项目 纳入到“绿色银行”范 围 内 ，逐渐拓宽了在国际金融公司、欧 洲 复 兴 开 发 银 行 中 的 业 务 领 域 ;拉 美 、亚 太 等 国 家 也 逐 渐 建 立 起 多 边 金 融 机 构 ，建 设 诸 多 具 有 典 型 代 表 意 义 的 电 力 项 目，为 相 关 国 家 引 入 新 能 源 电 力 项 目 提 供 参 考 和 借 鉴 ，一定 程度上推动电力市场改革，掀 起 电 力 市 场 化 改 革 浪 潮 ，最大 程度上提升相关国家新能源电力项目可融资性。例 如 ，欧洲 复兴开发银行贷款支持项目— Krnovo风 电 站 ，在政府作 为担保人情况下，保障了各项协议 签 订 的 合 理 性 ，逐步完善 了 融 资 模 式 。较 之 于 普 通 商 业 银 行 的 不 同 之 处 在 于 ，多边金 融 机 构 享 有 一 定 的 特 权 ，即 优 先 享 有 债 权 人 的 地 位 、优先享
(二) 非功能性测试任务逐渐加大的压力
随着商业银行移动端用户快速增长，以及网络黑产专 业 化 趋 势 的 日 渐 增 强 ，商 业 银 行 系 统 在 压 力 测 试 、安 全 测 试 等 非 功 测 试 方 面 的 压 力 日 渐 增 大 。同 时 ，面 对 互 联 网 金 融 公 司 直 接 参 与 市 场 竞 争 ，用 户 体 验 成 为 商 业 银 行 的 主 要 关 注 点 之 一 ，而银行对体验性测试的要求也逐步加大。此 外 ，随 着商业银行系统复杂度的增加，运 维 监 控 类 需 求 日 渐 增 多 ， 从 而 要 求 测 试 人 员 要 能 从 运 维 人 员 视 角 ，开 展 相 关 测 试 。
银行业金融科技创新发展方案
银行业金融科技创新发展方案第一章引言 (3)1.1 金融科技创新背景 (3)1.2 金融科技创新意义 (3)第二章金融科技政策与法规环境 (4)2.1 政策法规现状 (4)2.1.1 政策层面 (4)2.1.2 法规层面 (4)2.1.3 监管层面 (4)2.2 政策法规完善 (4)2.2.1 完善政策体系 (4)2.2.2 加强法规建设 (4)2.2.3 强化监管协同 (5)2.2.4 优化金融科技创新环境 (5)第三章银行业金融科技战略规划 (5)3.1 金融科技战略目标 (5)3.2 金融科技战略布局 (5)第四章银行业金融科技创新模式 (6)4.1 传统银行业务创新 (6)4.2 金融科技企业合作 (6)4.3 跨界融合创新 (7)第五章银行业金融科技产品与服务 (7)5.1 网上银行与移动支付 (7)5.1.1 发展背景及现状 (7)5.1.2 产品与服务特点 (7)5.1.3 发展趋势 (8)5.2 金融科技信贷产品 (8)5.2.1 发展背景及现状 (8)5.2.2 产品与服务特点 (8)5.2.3 发展趋势 (8)5.3 金融科技财富管理 (8)5.3.1 发展背景及现状 (9)5.3.2 产品与服务特点 (9)5.3.3 发展趋势 (9)第六章银行业金融科技风险管理与合规 (9)6.1 风险识别与评估 (9)6.1.1 风险识别 (9)6.1.2 风险评估 (10)6.2 风险防控措施 (10)6.2.1 技术风险防控 (10)6.2.2 操作风险防控 (10)6.2.3 合规风险防控 (10)6.2.4 市场风险防控 (10)6.2.5 信用风险防控 (10)6.3 合规管理 (11)6.3.1 合规组织架构 (11)6.3.2 合规制度制定 (11)6.3.3 合规培训与宣传 (11)6.3.4 合规检查与监督 (11)第七章银行业金融科技人才培养与引进 (11)7.1 人才培养机制 (11)7.1.1 建立完善的金融科技课程体系 (11)7.1.2 加强实践教学与实习机会 (11)7.1.3 培养创新思维与团队协作能力 (11)7.1.4 建立多元化的评价体系 (11)7.2 人才引进政策 (12)7.2.1 优化人才引进机制 (12)7.2.2 提供有竞争力的薪酬福利 (12)7.2.3 营造良好的职业发展环境 (12)7.2.4 加强人才交流与合作 (12)7.2.5 建立人才储备机制 (12)第八章银行业金融科技基础设施 (12)8.1 云计算与大数据平台 (12)8.1.1 概述 (12)8.1.2 建设背景 (12)8.1.3 技术架构 (13)8.1.4 应用场景 (13)8.2 金融科技实验室 (13)8.2.1 概述 (13)8.2.2 建设目标 (13)8.2.3 组织架构 (13)8.2.4 研究内容 (13)8.3 金融科技信息安全 (14)8.3.1 概述 (14)8.3.2 信息安全体系 (14)8.3.3 技术手段 (14)8.3.4 管理措施 (14)第九章银行业金融科技创新案例 (14)9.1 国内金融科技创新案例 (15)9.1.1 某银行智能客服系统 (15)9.1.2 某银行区块链供应链金融平台 (15)9.1.3 某银行手机银行APP (15)9.2 国际金融科技创新案例 (15)9.2.1 某国际银行区块链跨境支付 (15)9.2.2 某国际银行智能投顾服务 (15)9.2.3 某国际银行数字银行 (15)第十章金融科技创新发展趋势与展望 (16)10.1 金融科技创新发展趋势 (16)10.1.1 数字化转型加速 (16)10.1.2 金融与科技深度融合 (16)10.1.3 监管科技助力金融风险防控 (16)10.1.4 跨界融合创新不断涌现 (16)10.2 金融科技创新未来展望 (16)10.2.1 金融科技助力普惠金融 (16)10.2.2 金融科技助力绿色金融 (16)10.2.3 金融科技助力金融安全 (16)10.2.4 金融科技助力金融监管 (17)10.2.5 金融科技创新持续推动金融业变革 (17)第一章引言1.1 金融科技创新背景科技的不断进步，特别是大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的快速发展，金融行业正面临着深刻的变革。
区块链技术在征信体系中的应用
我国征信体系面临的问题
总结词
我国征信体系面临的主要问题包括数据孤岛现象、数据安全和隐私保护、以及缺乏统一 的征信标准。
详细描述
由于各部门、各地区之间的信息共享不足，形成了大量的数据孤岛，限制了信用信息的 全面性和准确性。同时，现有的征信体系在数据安全和隐私保护方面存在一定的风险， 需要加强相关法律法规和技术手段的保障。此外，缺乏统一的征信标准和规范，导致不
提高征信数据的共享性
区块链技术的去中心化特性使得不同机构之间的征信数据可 以实现共享和互通，打破信息孤岛，提高数据的利用效率。
通过区块链技术，可以实现数据的实时更新和同步，提高数 据的时效性和准确性。
优化征信业务的处理流程
区块链技术的自动化和智能合约的应用，可以优化征信业务的处理流程，提高业 务处理的效率和准确性。
详细描述
通过引入区块链技术优化征信业务流程，该金融机构 在市场上获得了竞争优势，提高了市场份额和盈利能 力。
案例三
总结词
提升供应链透明度
详细描述
该大型企业利用区块链技术，实现了供应链 信息的透明化和可视化，提高了供应链征信
能力和监管水平。
案例三
总结词
强化供应商管理
详细描述
通过区块链技术记录供应商的履约情况和服务质量等信 息，该企业强化了对供应商的管理和评价能力。
我国征信体系的发展现状
总结词
我国征信体系经过多年的发展，已经 初步建立了以中国人民银行征信中心 为主体的征信服务体系，但仍存在一 些问题。
详细描述
目前，我国征信体系主要依靠政府和 央行的力量推动，市场化程度较低。 同时，征信数据来源有限，信息共享 程度不高，导致信用评估的准确性和 全面性受到制约。
大数据云平台建设和运营整体解决方案
大数据云平台建设和运营整体解决方案目录一、内容概要 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与范围 (5)二、需求分析 (5)2.1 用户需求调研 (6)2.2 行业需求分析 (7)2.3 竞争对手分析 (8)三、平台架构设计 (9)3.1 总体架构 (10)3.2 数据存储层 (11)3.3 数据处理层 (13)3.4 数据服务层 (14)3.5 应用接口层 (16)四、技术研发 (18)4.1 技术选型 (19)4.2 技术难点及解决方案 (20)4.3 技术实施计划 (22)五、平台运营 (23)5.1 运营策略 (24)5.2 数据安全与隐私保护 (26)5.3 用户体验优化 (27)5.4 持续迭代与升级 (28)六、项目管理 (30)6.1 项目组织结构 (32)6.2 项目进度管理 (33)6.3 项目质量管理 (34)6.4 项目风险管理 (35)七、成本效益分析 (36)7.1 成本预算 (38)7.2 成本控制 (39)7.3 经济效益评估 (41)7.4 社会效益评估 (42)八、案例展示 (43)8.1 国内外成功案例介绍 (44)8.2 案例对比分析 (46)8.3 案例应用场景探讨 (46)九、总结与展望 (48)9.1 方案总结 (49)9.2 发展前景展望 (50)一、内容概要需求分析：详细分析企业在大数据云平台建设方面的需求，包括数据处理能力、存储需求、弹性扩展能力等方面的具体要求。
架构设计：设计云平台的整体架构，包括前端展示层、应用层、数据层、存储层及基础设施层等，确保平台具备高性能、高可用性、高扩展性。
基础设施建设：规划并建设云平台所需的基础设施，包括服务器、网络、存储设备等硬件资源，以及操作系统、数据库管理系统等软件资源。
平台搭建与部署：依据架构设计，完成云平台的搭建与部署工作，确保各模块功能正常运行，并实现数据的高效处理与存储。
运营维护与数据管理：制定云平台的运营维护策略，包括系统监控、故障排查、性能优化等，并建立完善的数据管理体系，确保数据安全与隐私。
供应链金融服务创新策划方案
供应链金融服务创新策划方案在当今全球化和数字化的商业环境中，供应链金融作为一种创新的金融服务模式，对于优化供应链运营、解决企业资金难题以及提升整个产业链的竞争力发挥着至关重要的作用。
然而，随着市场需求的不断变化和金融科技的迅速发展，传统的供应链金融服务面临着诸多挑战，也迎来了创新的机遇。
本方案旨在探讨如何通过创新手段提升供应链金融服务的效率、降低风险，并为参与各方创造更大的价值。
一、当前供应链金融服务的现状与问题（一）信息不对称在供应链中，核心企业、上下游企业以及金融机构之间存在着严重的信息不对称。
核心企业通常拥有较强的信用和信息优势，而上下游中小企业的经营状况、财务数据等难以准确获取，导致金融机构在提供融资服务时面临较高的风险评估难度。
（二）融资渠道有限中小企业往往缺乏足够的固定资产作为抵押物，难以从传统金融渠道获得充足的资金支持。
同时，供应链中的应收账款、库存等资产的流动性较差，难以转化为有效的融资工具。
（三）服务效率低下传统供应链金融业务流程繁琐，涉及大量的人工审核、文件传递等环节，导致融资周期长、成本高，无法满足企业快速资金周转的需求。
（四）风险管理体系不完善由于供应链金融涉及多个参与方和复杂的交易环节，风险来源多样，现有的风险管理手段难以全面覆盖，容易引发信用风险、操作风险等。
二、供应链金融服务创新的目标与原则（一）目标1、提高供应链资金流转效率，降低企业融资成本。
2、拓展中小企业融资渠道，解决融资难、融资贵问题。
3、增强供应链的稳定性和竞争力，促进产业链协同发展。
4、创新风险管理模式，有效控制金融风险。
（二）原则1、以客户需求为导向，提供个性化、定制化的金融服务。
2、依托金融科技，实现业务流程的数字化、智能化。
3、加强多方合作，打造开放、共享的供应链金融生态。
4、遵循合规经营原则，防范金融风险，保障金融稳定。
三、供应链金融服务创新的具体策略（一）利用大数据和区块链技术改善信息共享1、建立大数据平台，整合供应链各方的交易数据、物流数据、财务数据等，通过数据分析模型，为金融机构提供全面、准确的企业信用评估报告，降低信息不对称风险。
金融整合：整合金融资源和服务,提供全方位解决方案
金融整合将提高金融服务 的效率与质量
货币政策：通过货币政策工 具，如利率和存款准备金率 等，对金融市场进行调控
金融监管政策：加强对金融 市场的监管，提高金融市场 的透明度和公平性
财政政策：通过财政政策工 具，如税收和政府支出等，
对金融市场进行调控
产业政策：通过产业政策工 具，如产业政策和行业标准
等，对金融市场进行调控
蚂蚁金服与百富众 鑫的整合，实现了 金融服务与技术创 新的深度融合。
京东数科与百富众 鑫的合作，推动了 数字金融在中小微 企业的应用和发展。
陆金所与百富众鑫 的整合，优化了财 富管理流程，提升 了用户体验。
腾讯云与百富众鑫 的合作，共同打造 了智能风控体系， 提高了金融服务的 智能化水平。
金融行业的发展趋势是数字化、综合化和国际化 金融整合可以提升金融机构的竞争力 金融整合可以促进金融创新和服务升级 金融整合可以降低风险和提高金融稳定性
案例名称：蚂蚁 金服
案例简介：蚂蚁 金服通过整合各 类金融服务，提 供一站式的金融 解决方案，涵盖 支付、理财、保 险、贷款等多个 领域。
整合方式：通过 大数据、云计算 等技术手段，实 现金融服务的智 能化、个性化与 高效化。
案例效果：蚂蚁 金服已成为全球 最大的综合金融 服务提供商之一， 为数亿用户提供 便捷、安全、高 效的金融服务。
证券服务：提供股票、债券、 基金等证券交易服务
保险服务：提供各类保险产品， 保障客户资产安全
信托服务：为客户提供财富管 理和传承服务
金融服务需求是金融整合的核心驱动力 金融服务需求的变化推动金融整合的发展 金融服务需求多样化，需要整合资源提供综合解决方案 金融服务需求升级，要求金融机构不断创新和改进服务
智慧金融解决方案(3篇)
第1篇随着科技的飞速发展，金融行业正经历着前所未有的变革。
智慧金融作为金融科技的重要组成部分，通过运用大数据、云计算、人工智能等先进技术，为金融行业带来了前所未有的发展机遇。
本文将从智慧金融的背景、特点、应用场景以及解决方案等方面进行深入探讨。
一、智慧金融的背景1. 金融行业痛点传统金融行业在发展过程中，面临着诸多痛点，如信息不对称、效率低下、风险管理难度大等。
这些问题制约了金融行业的发展，使得金融服务难以满足广大用户的需求。
2. 科技创新推动近年来，大数据、云计算、人工智能等新兴技术在金融领域的应用逐渐成熟，为智慧金融的发展提供了强有力的技术支撑。
同时，国家政策的大力支持也为智慧金融的发展创造了良好的外部环境。
二、智慧金融的特点1. 个性化服务智慧金融能够根据用户需求，提供个性化的金融产品和服务，满足不同用户群体的需求。
2. 高效便捷通过科技手段，智慧金融能够实现金融业务的线上化、自动化，提高业务处理效率，为用户提供便捷的金融服务。
3. 风险可控智慧金融运用大数据、人工智能等技术，对金融风险进行实时监测和预警，有效降低金融风险。
4. 透明度提升智慧金融通过区块链等技术，实现金融交易的透明化，增强用户对金融服务的信任。
三、智慧金融的应用场景1. 个人金融智慧金融在个人金融领域的应用主要体现在以下几个方面：（1）智能投顾：通过大数据分析，为用户提供个性化的投资建议，降低投资风险。
（2）信用贷款：运用人工智能技术，实现快速审批、精准定价，提高贷款效率。
（3）智能理财：根据用户风险偏好，推荐合适的理财产品，实现财富增值。
2. 企业金融智慧金融在企业金融领域的应用主要体现在以下几个方面：（1）供应链金融：通过大数据分析，为中小企业提供融资服务，解决企业融资难题。
（2）跨境金融服务：运用区块链等技术，实现跨境支付、结算的便捷和安全。
（3）风险预警：运用人工智能技术，对企业经营风险进行实时监测和预警。
3. 金融机构内部管理智慧金融在金融机构内部管理领域的应用主要体现在以下几个方面：（1）智能风控：运用大数据、人工智能等技术，实现风险预警、风险识别和风险控制。
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多银行卡开户 银行卡是否涉
识别
及欺诈
-欺诈名单比对 -虚假用信校验 同卡同出监控
-失信名单比对 -多头申请借贷
-信用情况是否
名单比对
恶化
-多头逾期负债
名单比对
-关联人欺诈名
单比对
欺诈风险大盘 实时分析把控风险趋势
整体风险趋势 高中低风险比例统计 击中反欺诈规则统计 高风险地域分析 高风险场景分析
增信 情况
机构 评分卡
现场尽调
在途用信 预警
件均额度 预警
保证金 预警
机构行为 预警
控制人 预警
进件欺诈 预警
风险决策引擎
高风险拒绝
人工审批 无风险放行
逾期 保 证金代偿
不良 债权回购
自动追偿
人工抽检
9欺诈提前
回购
机构冻结
借款人全流程管控 防范风险无死角
针对不同的信审环节，构建不同的风控模型和策略，采用定性和定量的方法对贷前审核、贷中监控和贷后催 收实施全流程风险管理.
征信发展
在今天的互联网时代，数据承载量非常大，任何数据都可以成为信 用的一部分，即我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信 用数据。人工智能算法模型不止是对过去的统计，也包括对未来的 预测，它可以帮助我们更好地刻画违约概率和信用状况。
技术变革一直推动着征信业的发展
大数据
互联网+大数据征信：广泛、多维、实时
大数据风控体系 反欺诈服务 信用评分服务 贷后监控预警服务
金融风控面临的主要挑战
大数据风控体 系
一站式大数据风控平台 贴合互联网信贷业务
1 一站式建模
组件化的引擎服务涵盖数据处理、模型 训练和策略执行全流程，一站式完成风 险评估
2 快速构建风控能力
将复杂的数据处理，数据挖掘，机器学 习过程标准化，风控人员通过简单的界 面操作就能完成风控建模，能够帮助机 构迅速构建风控能力
身份认证 策略
风险评级 模型
贷中复查 策略
贷款申请
贷中复查
放款
反欺诈 模 型和策略
风险定价 模型
贷后 风 险监控 预警策略
反欺诈服 务
贴合场景和业务 灵活定制风控环节和反欺诈策略
不同的金融应用场景,有着不同的业务流程和环节，需要设计不同的风险检查环节和风控策略. 构建完成基于场 景、事 件、规则驱动的欺诈风险判别服务,通过灵活配置就能满足不同场景下、不同业务环节欺诈风险判别的 能力. ..
大数据
大数据征信
大数据风控平台 征信大数据
渗透生活方方面面的信用
多维度数据集市
搜索
贴吧
画像 应用
到店
知道
网盘
画像
公开 外部
LBS
设备
底层
APP
数据
数据
注册
糯米
去哪 儿
有钱 花
百科
爱奇 艺
登量 Variety - 多维 Velocity - 实时
金融征信大数据风控
多层式多维度个人欺诈评估 全面排除欺诈风险
七大反欺诈策略，覆盖信贷业务全流程
七大策略
信贷全流程
用户 注册
登录
开户 绑卡
申请 授信
确认 用信
提现
-三要素核身
-客户端环境检
-异常设备登录 -检异测常登录地检
-四要素核身 -人脸识别
测
测
设备是否绑定
-注册设备是否 关联多用户
-异常登录IP检 测 -登录异常人脸
贷款信息
C
信贷交易信息
个人公共信息
互金和银行黑灰名单
信贷逾期名单、司法
不良名单、多头申请
C
多头负债名单、团伙
欺诈名单、百合&世
纪佳缘婚恋社交黑名
单
设备相关数据
F
设备指纹、 设备
硬件信息、 GPS
定位信息、 设备
安装APP数据
合作平台全流程风控 消除平台风险于萌芽
股东 信息
资产 情况
团队 情况
经营 情况
芝麻信用
信用评分、 行
D
业关注名单、
申请欺诈评分、
欺诈信息验证、
欺诈关注清单、
企业信用评分
用户认证数据
公积金、社保、
B
运营商通讯、
学历数据、 职
业数据（猎聘
、脉脉和领英）
消费收支数据
线上电商和线下
银联消费数据，
B
银行卡收支数据
， 航旅出行
数据
用户行为数据
E
申请表单填写时间
借款协议页面停留
时间
人行征信报告
3 互联网大数据风控
汇聚海量征信数据，运用大数据计算能力
快速精准分析欺诈和信用风险
海量征信数据 全方面构建用户信用画像
用户身份信息
居住地、婚姻状况
A
、子女情况、工作 单位、职位、房产
、收入、联系人数
据
婚恋社交数据
家庭情况
房产情况 学
A
历情况 生活
作息 爱情规
划 爱情账户
等级
婚恋社交信用度评
婚恋社交人脉图谱
大数据
人群覆盖广 泛
活动时间
6.48亿网民，互联 网征信数据可作为 补充
信息广谱多 维
活动时间
. 传统数据+生活类 数据+互联网数据 . 上万个变量
数据实时鲜 活
活动时间
. 实时互动 . 线上与线下融合 . 生活化、具象化
运用大数据征信模型全面刻画信用
大数据
接入大量外部广谱数 据
大数据征信模型
运用大数据征信模型全面刻画信用
“制定互联网+行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现 代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融 健康发展，引导互联网
企业拓展国际市场。”
互联网金融健康发展的核心是风险控制
大数据
技术变革推动征信业发展
征信背景
征信最早起源于消费分期，需要对消费者进行信用评估，但当时更 多的是通过口碑积累的定性判断，没有定量描述。进入电子化时代 后，数据得到了沉淀和积累，我们开始使用数据统计模型来计算和 评估信用，这极大地推动了行业快速向前发展。
2020
互联网+金融征信大数据 云平台整体解决方案
目录 Contents
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章
互联网+征信大数据 金融征信大数据风控 区块链+金融征信
区块链在金融征信领域挑战
征信案例
互联网+征信
互联网+大数据模式下的征信
互联网金融、大数据产业、征信迎来发展的历史机遇
李克强总理2015年政府工作报告：
通过共享合作平台数万笔分期借款还款数据，评分模型能够快速启动
一站式模型训练决策引擎，快速构建评测模型
集检测、响应和分析预防于一体的反欺诈攻防体系
反欺诈是一场持久战，需要和专业的欺诈团伙长期斗争，针对不断演进的欺诈技术和手段，持续优化反欺诈 模型和策略，保证攻防战最终胜利.
信用评分服 务
构建信用评分卡模型 精准评估借款人还款能力和还款意愿
数万笔分期借还款样本，保障模型快速启动
训练评分模型的基础是训练样本（借款人真实还款表现数据），没有半年左右的交易数据，无法通过机器学习算法来训 练模型。故信贷业务开展初期，训练样本的缺失和不足，直接导致消费金融机构，无法建立评分模型.