[盘点]互联网金融时代的征信江湖
[盘点]互联网金融时代的征信江湖
来源：金融混业观察 时间：2015-01-08 作者：林采宜 尹俊杰
观察者言：央行近日印发通知对阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用、腾讯旗下的腾讯征信等八家机构开放个人征信业务，一个立体化、全息化的征信市场是对人行征信体系的有效补充，在作者看来，互联网征信服务是互联网金融贯通全脉的要穴，由此梳理了电商平台、P2P平台围绕“大数据”、征信服务产品化、信用信息共享三大主线，先试先行，创新自身征信体系，为完善征信市场探索的可行之路。
以阿里、京东为代表的电商系小贷公司
2010年以来，阿里巴巴、京东、苏宁、腾讯、百度纷纷建立个性化的、服务于个人和小微企业的征信体系。下文以阿里小微金融和京东小贷为代表进行分析、对比。
（1） 阿里小微金融
阿里体系小额贷款的产品线分为阿里巴巴贷款和淘宝贷款，前者主要面向阿里巴巴的卖家会员；后者主要面向天猫、淘宝以及聚划算的卖家，又可进一步细分为订单贷款和信用贷款。得益于较好的风控，阿里小贷整体不良率较低。截至2013年4月30日，阿里小贷（包含“重庆阿里小贷”和“浙江阿里小贷”）已累计客户24万户，累计发放贷款803万笔，累放金额810亿元；贷款余额19.8亿元（不包括已转让贷款资产），整体不良率1.23%[ 资料来源：东证资管发行的阿里巴巴专项资产管理计划说明书。
与前述Kabbage平台较类似，阿里小贷为保障上述产品线形成了分层次、内外有机联动的征信体系。
分层次体现在针对不同客户群定制征信体系。数据显示，使用淘宝贷款的淘宝、天猫、聚划算商户的大部分是人行征信系统未能充分覆盖的小微商户。但是，由于业务经营全过程均在阿里系平台上完成，已形成闭环，其经营状况、商家信息登记、与客户的互动信息等已十分详尽，因此其信用评级主要基于阿里体系各平台的信息，而人行征信数据作为辅助。
对于使用阿里巴巴的B2B企业，信用评级类似，只是对于已在人行征信系统中覆盖的企业，关于征信系统数据的参考权重会适当增加。另外，会增加实地勘察征信调查环节，可由阿里金融委托第三方机构于线下执行；如果商家的ERP系统已与阿里对接，则其进销存等供应链信息则可能成为重要的参考依据。
通过推出诚信通指数等征信产品实现内外有机联动。诚信通指数是阿里在诚信通会员的“诚信通档案”基础上推出评分系统，由A&V认证、证书及荣誉、会员评价、经验值等要素构成。每次成功交易或获得贷款，均会累计会员的诚信通指数，并实时公布，从而引导客户注重累计自己的信用度、活跃度，形成信用市场的良性循环。根据阿里调查显示，85%的买家和92%的卖家会根据诚信通指数信息选择交易伙伴。
案例：王某在湖州织里经营一家小型家纺企业，企业资金有限，生意不温不火。06年以来虽多次尝试，但均未能从银行获得贷款。2012年王某向阿里小贷申请并获得了4.5万元贷款。王某先在网站填写申请表，并提交了个人基本信用信息。两天后阿里巴巴工作人员和他视频约谈，询问上下游企业情况。几天后阿里巴巴委托第三方机构进行了实地征信调查。随后，阿里小贷整合贷款申请主体的征信信息，形成信用评级，并据此审批贷款。
上述过程中有4个核心的征信环节，均能体现出阿里小微金融的创新：
（1）贷款申请主体自主提供征信信息，包括个人身份信息、企业注册信息和银行流水。除了这些传统的信用信息，阿里小微金融部门还要求客户提供其在阿里系各平台的注册用户信息，以便在海量用户信息中甄别出申请贷款的客户。
（2）整合阿里体系内部信用信息，根据上述注册信息，阿里整合了客户分散在各平台的企业交易情况、客户评价、ERP和物流等结构化和非结构化数据，作为重要的信用信息来源。
（3）通过征信调查获取阿里体系外的信用信息，其中会利用阿里旺旺、来往等社交工具实现远程的“面对面”沟通，有效提升了以往信贷需求核查工作的效率。
（4）依托自有模型对客户信用评级，运用大数据技术综合分析客户自主提供、阿里体系内外的结构化和非结构化的信用数据，最终形成客户信用评级。同时更新客户的诚信通指数，对外公布。
图 9：阿里巴巴信用贷款申请、审批流程（核心的征信环节用红色标出）
资料来源：根据公开资料整理。
综合分析其他阿里信贷产品，我们发现，阿里小微金融业务始终围绕着“大数据”和征信服务产品化两条主线开展创新。
“大数据”不仅体现在创新自有信用评级模型上，更重要的是在传统人行征信数据之外，积极整合阿里体系各平台累计的商家和用户的海量信息，不断扩展信用信息数据来源，尤其是引入互联网行为记录、客户评价、社交等非结构化数据，并且能够快速处理。对人行征信系统形成了有效补充。
图 10：阿里不同信贷产品的征信数据源对比示意图
资料来源：根据公开信息整理。 征信服务产品化不仅体现在服务体系内部的阿里巴巴诚信通指数上，更重要的是阿里正在针对体系外部不同的细分市场，推出信用评级产品和信用数据产品。如针对P2P平台推出“芝麻信用”个人征信产品、面向持卡人推出“虚拟信用卡”，以及共建电商生态中的消费金融服务体系。
“芝麻信用”征信产品通过分析人的互联网行为记录，对人的身份真实性、行为可信性进行评估并给出认证等级，并且首次作为第三方平台征信数据，提供给P2P平台利融网。通过“芝麻认证”的用户，身份更真实，信用等级更高，可一定程度提升P2P平台对借款用户的审核效率和借款成功率。
“虚拟信用卡”是面向买家的授信产品，可以根据买家在阿里系平台上的消费记录（额度、频率、时间）、手机持续使用时间、买卖双方评价、信用卡还款、公共事业费缴纳情况等数据，并辅以人行征信系统，对买家信用评级[目前该产品被监管机构暂时叫停。
随着阿里小微金融逐步打破自营模式，预计未来阿里将协同银行机构和信贷机构分享阿里平台数据带来的信用价值，共建电商生态中的消费金融服务体系，快速扩大融资范围，实现各机构对其平台用户贷款的直投模式。
（2） 京东小贷
京东近年来其围绕电子商务平台，陆续推出供应链金融、京保贝、京东白条等服务于上下游客户的信贷产品，在此过程中其自身征信体系也在逐步改变。
在供应链金融中的企业征信体系方面，京东起初以传统供应链金融征信管理方式为主，使用企业信用凭证、物流单据，及人行征信系统等信息作为信用评级主要依据。虽然推出一年，累计贷款即达到80亿元，但是这一方式对供应商有一定的资质要求，申请门槛较高，服务范围有限。为解决这些问题，京东发挥掌握物流环节的优势，依靠自建仓储的物流模式获取真实的数据，进一步扩展其征信数据源。京东整合了商家在京东统一物流平台的物流数据，以及在京东电商平台的销售、采购、财务数据，全方位地评价商家的信用水平，有效地提升了融资对象的服务范围和服务效率。
在消费者征信体系方面，京东针对国内征信体系对“网购族”覆盖面不足的问题，推出的信用付款（即“京东白条”）。“京东白条”整合了个人用户在京东电商平台和物流平台的消费行为（包括购买商品品目、客单价、周期、频次等）、购物评价信息，以及配送和退货记录，作为个人信用评级的主要依据，更加立体地评价消费者信用水平。
但是另一方面，与阿里小微金融服务相比，京东在企业征信体系和个人征信体系方面的创新，目前主要还是服务于京东体系“生态圈”的闭环，满足信贷、信用消费等方面的需要，尚未提供面向第三方的信用评级产品。
图 11：京东不同信贷产品及征信数据源对比示意图
资料来源：根据公开信息整理。
以拍拍贷、陆金所为代表的小贷系P2P平台
截至2012年，国内P2P平台信贷规模达228.6亿元，同比增长271.4%[ 资料来源：艾瑞咨询。]。虽然P2P市场发展迅猛，但是由于个人和小微企业征信体系的不健全，风险控制一直困扰着这一产业，P2P平台需要解决以下两个核心问题：一是如何建设高效的征信体系，快速提供信用评级、准确识别风险；二是如何更加低成本的实现上述征信体系。与电商平台类似，拍拍贷、陆金所等P2P平台围绕“大数据”和信用信息共享两条主线，不断创新自身的征信体系。
（1） 拍拍贷
拍拍贷一直坚持纯线上模式开展P2P服务，由于不进行实地征信调查，对平台风控能力的要求非常高。我们可以通过如下案例一窥拍拍贷的风险管理水平。
公务员往往天然地成为银行的目标客户群，在一般认识中，他们理应也是P2P平台的优质客户。但是，拍拍贷要求这部分申请者需提交更详实的增信材料，因为在其信用评级模型中，这部分申请者贷款违约率往往较高。事实上，这部分申请者更有可能存在征信污点或伪造身份。
拍拍贷的征信体系强调通过众多维度的信用信息，更加全息化地评价客户的还款能力和还款意愿，其征信体系的创新主要体现在信用数据源的广度和数据挖掘的深度上。例如，拍拍贷针对申请人群体的不同，定制最能体现其信用水平的基本信息以及增信资料；积极与淘宝等电商平台合作，与其共享商铺经营数据，并实现对网商的信贷服务。2012年12月拍拍贷加入由上海市信息服务业行业协会发起的网络信贷服务业企业联盟，并与28家联盟成员共享黑名单数据，客户的信用信息得到进一步拓展。
另外，拍拍贷还利用搜索引擎技术，搜集客户散落在互联网环境（如社交平台）的碎片信息，甚至客户登录拍拍贷网页后的一系列浏览行为，整合形成辅助的信用信息。如客户注册时反复修改个人信息，往往预示其信用水平较低。
据悉，拍拍贷用户已超过60万。随着用户规模越来越大，数据量越来越多，拍拍贷累计了大量真实案例和样本，建立了20多个信用评级模型，涵盖2000个变量，并且每周都会根据用户跟踪情况，持续优化每个模型。2014年拍拍贷发布了第二代征信系统，信用评级更加精准。凭借这样的核心竞争力，拍拍贷累计违约率仅1.52%。
图 12：拍拍贷信用评级模型数据源示意图
资料来源：根据公开信息整理。
（2） 陆金所
陆金所征信体系的创新主要体现在信用评级和信用信息共享方面。
信用评级方面。虽然平安体系已建设了较为成熟的个人金融消费风险管理数据模型，但由于陆金所平台上的借款人80%是个体工商户，多来自于三、四线及以下的城市，往往未被人行征信系统有效覆盖。这意味着无法通过传统手段收集他们的信用信息，同时原有的信用评级模型需要重新适配P2P业务。
陆金所通过平安易贷、平安融资担保两家机构扩充了信用信息来源，完成初审、审信等工作，并借助NFCS、网贷联盟等行业协会共享平台查验客户不良信息。最后，整合上述信用数据结果，由陆金所信用评级模型给予审批，并同时生成借款人信用评级和贷款利率水平等信息。该模型会定期根据贷中、贷后跟踪情况，自动调优。经过长时间的迭代优化，陆金所信用评级模型进一步精准，平台累计不良率仅1.5%。 图 13：陆金所征信体系示意图
资料来源：根据公开信息整理。
信用信息共享方面。陆金所在不断完善自身征信体系的同时，大力倡导各家P2P平台共享网贷数据，并于2012年底联合沪上10家优质P2P平台成立网络信贷服务业企业联盟（简称“网贷联盟”），目前网贷联盟成员已增至28家，联盟内部已相互共享黑名单数据。
信用信息共享将有效整合目前借款主体散落在各P2P平台上的信用信息碎片，提升P2P行业整体风险控制水平。但是，基于目前国内P2P市场的现实，陆金所倡导的P2P平台之间共享借款人借贷数据的倡议较难实现。核心问题在于，强制性共享平台客户信息是行政手段，不利于企业核心信息保护，无法形成健康、持久的商业模式。我们建议，应将客户信息包装成客户信用评级产品（去掉客户隐私信息）加以共享，并加快推动P2P平台之间共享黑名单数据。
征信中心互联网服务平台有哪些
征信中心互联网服务平台有哪些
征信中心互联网服务平台是指在征信机构的支持下，采用互联网技术和数据分析手段，通过在线平台为用户提供征信相关的服务。这些平台基于大数据和算法分析，能够为个人和企业提供信用报告、信贷评估、风险管理等方面的服务。下面将介绍一些常见的征信中心互联网服务平台。
1. 征信查询平台
征信查询平台是征信中心互联网服务平台中最常见的一种。用户可以在该平台上申请查看个人的信用报告和信用评分。通过输入个人信息，如姓名、身份证号码等，系统将查询征信中心数据库中的相关数据，并生成一份个人信用报告，反映个人的信贷记录、负债情况、还款能力等多个方面的信息。个人信用评分是根据信用报告中的信息综合计算而得，是衡量个人信用水平的重要指标。
2. 信贷评估平台
信贷评估平台是为申请贷款的个人和企业提供信贷评估服务的平台。用户可以在平台上填写相关信息，如贷款金额、用途、还款期限等，系统将根据用户提供的信息和征信中心的数据，快速评估出用户的信贷风险和还款能力。这种评估结果对于申请贷款的个人和企业非常重要，可以帮助银行和其他金融机构在贷款审批过程中做出更准确的决策。
3. 风险管理平台
风险管理平台是征信中心互联网服务平台中的高级形态，它整合了大数据分析和人工智能技术，旨在帮助金融机构和企业更好地管理风险。通过分析用户的信用报告、贷款记录、消费行为等多维数据，该平台可以预测用户的违约概率、逾期可能性等风险指标。基于这些指标，金融机构可以更精准地评估借款人的信用和还款能力，从而降低风险。
4. 信用卡管理平台
信用卡管理平台主要针对持有信用卡的个人用户。用户可以通过该平台查看信用卡的账单、消费明细、可用额度等信息，还可以进行账单查询、还款、信用卡申请等操作。该平台还提供了一些增值服务，如信用卡积分查询、积分兑换等功能，方便用户更好地管理自己的信用卡。
5. 企业征信服务平台
除了个人征信服务，征信中心互联网服务平台还提供了针对企业的征信服务平台。企业可以通过该平台查询自身的信用评分、经营状况、财务数据等信息。这些信息对于企业融资、业务合作等方面非常重要，能够帮助企业识别合作伙伴的信用状况、降低风险。
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用
随着互联网金融的飞速发展，越来越多的人开始选择在网上进行贷款或者借款。然而，在这个充满不确定性的环境中，如何更好地评估借款者的信用风险成为了一项重要任务。而大数据技术的应用，则能够提供更加全面、客观的信用评估。
首先，大数据技术可以通过收集大量用户的行为数据，建立起客户画像。比如说，用户的消费习惯、收入情况、借贷历史等等，这些数据将充分反映一个人的信用风险。而通过大数据技术的分析，可以准确地判断一个人的还款能力。同时，这些分析数据也可以帮助风险控制人员及时发现风险事件，提前进行风险控制。
其次，大数据技术可以帮助银行等金融机构更好地进行反欺诈。通过分析客户的登录地点、登录账号、登录时间、交易行为等信息，银行可以更加全面地评估客户的信用风险。比如说，如果一个人在极短的时间内登录了多个账号，并且进行了大量的操作，这就有可能是欺诈行为。这种情况下，银行可以及时发现并进行相应的处理。
最后，大数据技术的应用还可以提高反欺诈的效率。传统的欺诈检测方式通常需要经过复杂的人工审核，效率不高。而大数据技术的应用则可以实现自动化的欺诈检测。通过建立起一个大数据分析平台，银行可以将数据自动地分析，通过算法快速地发现欺诈行为。这样的可以大大提高工作效率，同时也减少了人为因素的干扰，提高了审核的准确性。
综上所述，大数据技术在互联网金融征信中的应用，可以提供更为全面、客观的信用评估，及时发现风险事件，防范欺诈行为，并提高反欺诈的效率。此外，大数据技术还可以为风险控制人员提供更加完整的数据分析，帮助他们更好地制定风险控制策略。随着大数据技术的不断发展，相信它在互联网金融征信中的应用会愈加重要。
2024年征信市场调研报告
2024年征信市场调研报告
1. 引言
征信市场是指通过收集、整理和管理个人和企业信用信息，并以此为基础提供相应的信用评估和风险控制服务的市场。随着社会经济的发展和金融行业的不断创新，征信市场正逐渐成为金融领域不可或缺的重要组成部分。本报告旨在对征信市场进行调研和分析，进一步了解市场规模、发展趋势以及面临的挑战和机遇。
2. 市场概述
征信市场的发展早期主要集中在银行和金融机构，主要用于个人信用评估和贷款审核。随着互联网金融的兴起，征信市场逐渐向多元化和细分化发展。现在，征信行业已经涵盖了个人信用、企业信用以及实名认证等方面。
根据市场研究数据显示，征信市场在过去几年保持了较快的增长，预计未来几年将继续保持良好的发展态势。这一增长主要受以下因素的推动：
• 互联网金融的快速发展，增加了征信服务的需求；
• 大数据技术的应用，提高了征信数据的采集和分析能力；
• 金融监管政策的逐步完善，加大了对征信机构的监管力度。 3. 市场规模
目前，征信市场以及相关的信用评估和风险控制服务已经成为金融行业中不可或缺的重要组成部分。根据研究数据，预计征信市场规模在未来几年将持续增长，预计到2025年将达到X亿元。
国内征信市场的竞争格局相对较为集中，行业龙头企业占据着绝大部分市场份额。目前，国内征信市场中排名前三的企业分别是A公司、B公司和C公司。
4. 发展趋势
4.1 数据安全和隐私保护
随着征信市场的发展，个人信息的安全和隐私问题也越来越受到关注。在数据泄露事件频频发生的情况下，征信机构需要加强数据安全管理和用户隐私保护，以增强用户的信任度。
4.2 多元化与细分化发展
征信市场正朝着多元化和细分化发展的方向前进。除了传统的个人信用评估和企业信用服务之外，实名认证、大数据风控、反欺诈等领域也逐渐成为市场的热点。
4.3 金融科技驱动
金融科技的快速发展为征信市场带来了新的机遇和挑战。利用人工智能、区块链等技术，征信机构能够提升数据采集和分析的能力，进一步完善信用评估和风险控制模型。 5. 挑战与机遇
浅析中国个人征信行业与互联网金融发展
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MODERN BUSINESS现代商业111浅析中国个人征信行业与互联网金融发展张滢 浙江省杭州学军中学 310012摘要:本文以中国征信业的发展历程为主线，并把以私营征信模式和公共征信模式为表现形式的个人征信发展模式与中国个人征信行业现状相结合，并以p2p行业为解说实例，分析个人征信行业对于互联网金融发展的重要性，从征信角度分析互联网金融问题并提出对策。关键词:个人征信；互联网眷念；个人征信与P2P问题一、引言征信业是一种符合便民要求和进行更好风险管理的趋势，产生并发展的服务产业。征信以对象为第一种分类方式，分为企业征信和个人征信或以征信模式来分，为公共征信与私营征信。如今，个人征信与互联网金融的发展紧密相连，随着互联网金融的快速发展，诚信、征信、信用分等成为生活中最常见的字眼。原本在大部分人眼中，只有房贷、车贷等涉及到个人征信问题。而在消费购物分期、信用分免押金租赁/酒店免押金入住、互联网借贷与征信挂钩等的普及之下，大众的日常生活已经与个人征信形成紧密联系。故本文拟重点研究中国个人征信行业与互联网金融发展的关系，首先分析及探索中国个人征信行业生态体系及市场化进程，然后着重分析个人征信与互联网金融的关系，接着分析网贷平台潜在的风险，最终试图针对网贷平台潜在的风险给出对策及建议。二、中国个人征信行业生态体系及市场化探索中国个人征信行业生态体系是在市场大环境下(包括法律法规、监管政策和信用文化普及)以企业盈利模式为基础的分析个体企业行为与发展的体系。因此，随着互联网金融和大数据时代的来临，法律法规的作用对于个人征信行业生态体系的构建更为突出。中国个人征信行业生态体系与信用文化关系甚密，而对信用文化的普及起到推动作用的包括政府征信信息的公开及私营征信机构的发展。政府提供便捷的渠道,而私营征信机构能增加信用文化熟识度。以芝麻信用为例，一开始这种信用制度只以VIP形式向少数人开放，但如今走向大众，参与共享经济合作，使信用文化得到普及。近几年，信用通过多样的形式渗入人们生活的方方面面，其在金融交易中不可替代的作用也日益突出。三、个人征信与互联网金融的关系——以p2p行业为例由于主要在于交易主体之间的信用问题所表现出的信息的不对称性，社会交易难以实现。信贷市场上最大的问题是信息不对称，互联网的发展有助于解决这个难题。随着互联网技术的突飞猛进，个人消费活动、兴趣爱好甚至企业生产经营等都被有效地记录下来，通过数据的积累和分析，研究个体在互联网上的行为，从而帮助我们更加客观地认识经济规律，了解自然世界和人类社会。如今，小到企业微观决策，大到国家宏观政策，都离不开互联网的支持。互联网金融是“互联网”与“金融”的有机结合，重点在于后者。金融的本质是资金融通和借贷交易，核心是信用风险管理。互联网金融一样离不开风险识别、判断、评估和管理。因此，下文以p2p网络借贷中介服务为例，分析个人征信与互联网金融发展中的p2p行业的发展。(一)p2p行业的兴起与发展现状2005年，美国PROSPER网络小额贷款平台建立，至2010年，PRESPER的总融资金额已达5770万美元。此外，2005年在英国伦敦的ZOPA也成为目前最热门的p2p网络金融平台之一。这些网络p2p金融平台的成功是p2p真正开始在世界范围内获得认可和发展，也为国内提供了范例。就国内而言，随着经济放缓，互联网理财领域受到追捧。从2013年6月至2015年底，p2p的综合发展呈加速上升趋势；但2016年之后，由于监管政策的出台，使p2p行业发展受到一定冲击。发展至今由P2P的概念已经衍生出了很多模式，中国的网络借贷平台已经超过2000家。截至2016年7月底，正常运营的平台数量降至2281家，较6月底下降了68家，环比下降2.89%。7月新增P2P平台只有33家，而去年同期，新增平台达到217家，由此可见，P2P的增长步伐已大大放缓。(二)从个人征信角度看网贷平台的潜在风险自2013年以来，伴随着p2p行业快速的增长，诸多问题暴露了出来。 2014年问题平台数量为273家，而在1年时间内，网贷行业问题平台数量暴增2倍多。2015年网贷行业问题平台行业累计问题平台数量为1253家，而目前行业正常运营平台Financial View| 金融视线
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用 2
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用
随着互联网金融的发展，征信类的大数据应用也越来越重要。传统的征信模式更多是基于用户证件信息以及小额贷款等信贷记录，这些数据虽然也能够刻画出一个人的信用情况，但是显然不够全面和真实。而大数据则可以在互联网金融征信过程中发挥重要作用，不仅可以提高信用评估的准确性和时效性，还能够拓宽数据源的范围，更好地考量个人的信用表现。
首先，大数据可以挖掘用户的个人行为数据，这包括手机使用数据、社交网络数据以及线上消费记录等。通过对这些数据的分析，可以深入了解用户的消费习惯、活动范围、社交关系等，为金融机构更准确地评估客户信用提供了依据。例如，通过用户的手机定位数据可以判断出其常居地和经常去的地方，进而推断出用户的收入情况和消费水平；通过社交网络数据可以了解用户的亲朋好友、工作单位和兴趣爱好，进而推断出其社会地位和性格特点等。这些数据可以为金融机构提供更加精准的个人画像，并识别潜在的信用风险。
其次，大数据可以对大量的交易数据进行分析，包括用户在平台上的交易记录、消费金额、退款情况等。通过对这些数据的分析，可以客观地评估用户的消费能力、还款意愿和还款能力等。这样可以更好地帮助金融机构确定用户的授信额度、制定还款计划等。
另外，大数据还可以在身份验证和欺诈防范方面发挥作用。互联网金融征信需要从海量的数据中挖掘真实而可信的个人身份信息，是个复杂的过程。而大数据可以通过对用户的各种数据进行相互验证，确定用户的真实身份信息，避免恶意用户利用虚假身份欺诈。同时，大数据还可以实时监控用户的行为和数据变化，以防止恶意攻击和欺诈行为。
总的来说，大数据在互联网金融征信中的应用，为金融机构提供了更全面、更准确、更实时的客户画像，能够更好地评估信用风险和确保交易的安全性，优化互联网金融生态系统的发展。
大数据背景下的互联网金融征信问题研究
版权所有，侵权必究 联系QQ68843242 版权所有，侵权必究 联系QQ68843242 大数据背景下的互联网金融征信问题研究-电子商务论文
大数据背景下的互联网金融征信问题研究
文／张雨辰 杨坚争
摘要：随着大数据背景下的网络信贷业务的发展，如何构建适合我国国情的互联网金融征信体系，它的模式和架构如何，是亟待探讨和解决的问题。本文首先概述了金融征信的背景，继而从数据征信的重要性、数据资产的类型、综合评分体系等角度分析了金融征信的现状，并指出了各个方面存在的问题和不足。最终，对金融征信机制的建立和完善提出了政策建议。
关键词 ：金融征信；互联网金融；大数据
★基金项目：国家自然科学基金项目（70973079）；上海市一流学科资助项目（S1205YLXK）；沪江基金研究基地专项（D14008）。
引言
征信业务是指对企事业单位等组织的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供这些信息的活动。征信体系是指采集、加工、分析和对外提供信用信息服务的相关制度和措施的总称，包括信息采集、征信机构和信息市场、征信产品和服务、征信监管等方面。 版权所有，侵权必究 联系QQ68843242 版权所有，侵权必究 联系QQ68843242
我国信用体系的建设较发达国家的起步较晚，自改革开放后起源于商贸领域，在金融体系的市场化改革推动下，逐步拓展至金融领域，如传统银行信贷、融资融券、担保、资产管理等。历时20多年，人民银行建成了全国统一的企业和个人征信系统。
互联网金融的发展如火如荼，其作为一种新的金融形式在优化金融资源配置的同时促进了实体经济的发展和经济转型升级。相较于互联网金融的发展速度，信用体系建设是滞后的。由此带来的潜在信用风险问题也在集聚，主要表现在监管缺位导致平台捏造虚假供求信息骗取客户资金；没有实行注册实名制；网络技术存在安全漏洞；个人隐私保护不力等方面。
大数据征信:向互联网金融进军简
大数据征信：向互联网金融进军简
叶大清
【期刊名称】《软件和信息服务》
【年(卷),期】2015(000)007
【摘 要】<正>诚信不再只是一个道德问题,而会直接成为你的资产。在未来,面对一个征信健全的社会,人们的思维和行为方式甚至价值观,如果来不及改变,很有可能会吃大亏。无论你是否察觉,一些变化正在发生。几年后,你可能会为了现在的一些行为而后悔,比如信用卡逾期,叫车爽约,地铁逃票,甚至是在景点弧线优美地扔了一个矿泉水瓶……这些小错很可能影响你的就业、贷款、保险,甚至婚姻……在今年“信用日”的一次小测试中,至少有18%的人没有意识到这一点。今年6月6日,芝麻信用联合华润万家和全时便利店,在北京、杭州两地各开设了一家“无人超市”。一天过后,杭州店的付款率为82%,北京则更低。
【总页数】4页(P10-13)
【作 者】叶大清
【作者单位】融360联合
【正文语种】中 文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.大数据征信在互联网金融领域的应用r——以芝麻信用为例 [J], 姜蕾
2.大数据征信,互联网金融发展支点 [J], 阮晓东 3.大数据征信技术在互联网金融信用风险控制体系中的应用 [J], 徐翔宇
4.大数据征信：向互联网金融进军 [J], 叶大清
5.基于互联网金融平台的大数据征信应用研究——以蚂蚁金服为例 [J], 黄庆华;陈婉莹
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基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示——以阿里旗下“蚂蚁金服”为例
基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示——以阿里旗下“蚂蚁金服”为例
作者：冯笑 陈翼
来源：《中国市场·营销研究方向》 2015年第8期
冯笑1，陈翼2
（1华东交通大学，江西南昌330013；
2山东农业大学，山东泰安271018）
［摘要］信用经济是现代市场经济发展的必由之路，而互联网金融平台的蓬勃兴起对传统的征信体制带来了不可忽视的影响。基于互联网金融平台的大数据征信凭借自身海量资源和数据深度挖掘等独特优势，正在成为发展信用经济的新标准。文章以蚂蚁金服为研究对象，分析其技术背景和征信体系、风险控制体系及创新。通过蚂蚁金服的大数据征信实践得出大数据征信对我国互联网金融和征信业的有益启示。
［关键词］大数据征信；互联网金融；蚂蚁金服
［DOI］1013939/jcnkizgsc201532086
1蚂蚁金服征信模式
征信是指对市场参与者的信用或资信状况进行调查报告的中介服务活动，主要作用是消除或降低信用交易双方的信息不对称。征信体系建设是我国社会与经济发展的必然要求，是我国市场经济的最新组成部分，是我国创新社会管理的重要内容之一（吴晶妹，2013）。
中国金融业正从传统时代逐步转型到信息数据时代。谢平和邹传伟（2012）指出，以互联网为代表的现代信息科技，尤其是移动支付和云计算等，将对人类金融模式产生颠覆性影响。蚂蚁金服作为阿里旗下专门从事互联网金融的公司，在大数据应用方面一直处于领先地位。2015年1月5日，中国人民银行发布了允许8家机构进行个人征信业务准备工作的通知，蚂蚁金服芝麻信用位列其中。
蚂蚁金服的本质是借助于互联网技术的金融中介机构。Mishkin（1995）指出，金融中介存在主要有两个原因。第一，金融中介有规模经济和专门技术，能降低资金融通的交易成本。第二，金融中介有专业的信息处理能力，能缓解储蓄者和融资者之间的信息不对称以及由此引发的逆向选择和道德风险问题。蚂蚁金服的互联网金融模式不但能能够进一步降低资金融通成本，而且需要指出的是其大数据征信更是有力解决了资金融通过程中由于信息不对称而引起的逆向选择和道德风险。
大数据背景下的互联网金融征信问题分析
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大数据背景下的互联网金融征信问题分析
作者：骆盼盼
来源：《现代营销·学苑版》2018年第09期
摘要：随着大数据技术的广泛应用与金融行业的不断创新，互联网金融的发展已不可逆转，新的金融模式提高了金融服务效率，形成新的支付和交易方式，传统的信用信息系统已无法金融行業发展的需要。本文简要介绍了大数据的概念，互联网金融的特征，互联网征信的含义和特点，并通过分析当前互联网金融征信存在的问题，提出相应的解决对策，仅供相关人士参考。
关键词：大数据；互联网金融；金融征信
1.大数据背景下的互联网金融征信的现状分析
1.1大数据的概念
在互联网快速发展的背景下，美国专家在2008年率先提出大数据一词，主要是基于网络信息的数量迅速增加，使得金融服务形式多变，对应的数据量也急速增加，采用传统的搜索方法难以满足用户的搜需求。为了解决这个问题，专家们提出了大数据概念，旨在利用数据提取原理，通过先进的分析方法及时向用户传递准确的数据信息。随着人工智能技术的发展，大数据分析工具逐步完善，促使大数据的应用更为方便。大数据是指它利用云计算与云存储技术，建立新的处理模型，能有效解决传统软件工具在一段时间内无法捕获、管理和处理的数据集合。大数据具有更强的决策能力和流程优化能力，能够适应大型的数据增长处理以及各种信息资产。
互联网金融是基于社交网络、云计算和互联网工具等实习金融支付的功能，是一种新的金融模式，具有成本低、效率高、灵活性强的特点。互联网金融对象在长期互联网金融活动中产生的一系列大数据被称为互联网金融数据，从构成来看，具体包括了用户数据、商业数据、行为数据、金融服务和文本数据等。传统金融机构的数据资产类型主要包括金融机构的账户数据，用户资产数据以及用户收入和支出数据。由于互联网金融在收集浏览数据、组织和存储数据方面远远高于传统金融，所以互联网金融在收集信息方面占据着绝对优势。将大数据应用于金融服务业，对金融业产生了重大影响。
大数据征信在互联网金融领域的应用_以芝麻信用为例_姜蕾
2016
年6
月西部皮革经济与社会
83大数据征信在互联网金融领域的应用
———
以芝麻信用为例
姜蕾
（
内蒙古财经大学，
内蒙古呼和浩特010050）
摘要：
在现代经济中，
互联网金融开始被认为是经济增长的新引擎，
由于互联网金融的基础是以大数据为特征的现代化征
信体系，
依靠大数据进行征信体系建设成为互联网金融发展的必然选择。
本文将分析大数据征信在互联网金融中的应用，
并就其
存在的问题提出政策建议。
关键词：
大数据；
征信；
金融
中图分类号：F724
文献标志码：A
文章编号：1671－1602（2016）12－0083－01
1
大数据征信在互联网金融领域的应用
大数据征信的发展将极大扩展征信体系的数据范畴，
以全新的
服务理念和先进的信息处理方式，
推动传统信用评分模式的转变，
进而对推进完善整个社会的信用体系建设。
现在其基本应用模式进
行分析。
首先，
大数据征信模型以数据分析技术为基础，
多渠道采
集信息，
不仅汇集对象的信贷信息，
而且将其交易数据、
社交信
息、
申请信息等，
实现信息深度与广度的融合。
其次，
将大数据征
信信息用于互联网金融，
其建模过程应具体遵循以下步骤：
第一
步，
浓度挖掘各种来源各种形式的信息特征；
第二步，
寻找这些变
量之间的一些关联性。
第三步，
在关联性的基础上将这些信息重新
归类为某些信用特征；
第四步，
赋与每项信息特征分值；
第五步，
计算源于大数据的信用得分，
并做出评判。
第三，
在互联网金融平
台把握大数据的发展趋势。
基于大数据分析的信用分数是基于海量
数据、
大量社交网络数据、
大量非结构化数据的综合处理。
2
案例分析———
芝麻信用
2．1
芝麻信用的运作模式
2．1．1
基于大数据、
云计算技术建立互联网个人信用信息
数据库。
与传统征信机构主要采集信息主体在金融机构的信贷数据
不同，
芝麻信用管理公司（
以下简称芝麻信用）
采集的个人信用数
据较为广泛。
2．1．2
以“
芝麻信用分”
为核心产品提供个人信用评分服
务。
目前芝麻信用采用国际上通用的信用评分模式，
推出“
芝麻信
用分”