征信知識--大數據在征信及風控中的應用

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目前企業生產經營現狀有一些重要的問題突出了出來，獲客成本的增大，用戶對產品的質量要求、功能效果、溢出價值、持續服務的內在需求越發提高，高價值和低成本優質服務是當前企業生產發展的一種趨勢。企業服務致力于為企業在研發、生產、銷售和溝通等環節提高效率，降低成本，受到越來越多的資本重視。在這種前提下企業的數據化、信用化也是未來更多企業的發展趨勢。企業大數據隨著人工智能、運營數據化、企業內部數據平臺化的理念對行業的滲透，以及數據量的劇增，越來越多的企業服務產品正利用人工智能，大數據等相關技術提供更智能服務，企業大數據來源主要有以下幾個方面： a.企業內部數據化檔案企業內部數據在很多情況被忽略的，人事數據中的離職率、員工數等，紙質化資料，資產數據，耗材數據等； b.企業自產數據企業內部數據一般不對外公開，但是有些企業在參與評審和競標過程中會出示相關數據來提升企業品牌度和有實力的加分項，來提升企業綜合實力。企業內部OA，ERP和CRM系統所沉淀下來的客戶數據，辦公數據，生產經營數據，社交數據，電商數據，支付數據，供應鏈數據等； c.企業信用數據政府公開數據是企業信用的主體數據來源，工商的企業信用信息公示數據（包含企業基本信息），失信被執行，被執行數據，裁判文書，開庭公告，法院公告，稅務數據，動產融資數據，招投標，司法拍賣數據、包括企業主動公開數據（不限于官網、自媒體平臺）等，專利商標，行政處罰等數據。互聯網公開數據也是近幾年加入參考范圍的數據來源之一，如新聞數據，招聘網站數據，上市披露數據。 個人大數據 1、大數據征信體系具有覆蓋面廣、信息維度豐富、數據獲取實時動態的優勢個人信貸風險評估主要從身份識別、還款意愿、還款能力三方面進行評估，大數據征信相對于傳統線下的采集和整合更加全面和準確，其信用評估結果更加科學，大數據征信與傳統征信相比具有三方面的優勢： a、數據主要來源于互聯網，互聯網覆蓋人群廣泛，通過互聯網獲取數據，彌補了傳統征信體系的不足，能夠有效拓展業務； b、豐富了數據維度和種類，傳統征信數據主要采集身份信息、信貸信息、非金融負債信息三類，以及部分公共信息，在大數據征信系統中，信用評估的來源更加廣泛，社交網絡與電子商務行為中產生的海量數據，都能給用戶行為提供側面支持； c、大數據挖掘獲得的數據具有實時性、動態性，能夠實時監測到信用主體的信用變化，企業可以及時拿出解決方案，避免不必要的風險。2、大數據征信評估個人信用注重強相關信息，忽略弱相關信息通過大數據技術手段可以挖掘申請人多維度信息，包括姓名、性別、年齡、電話、身份證件、家庭住址、職業、學歷、信貸記錄、支出、消費偏好、興趣愛好、社交行為等信息。對個人信用風險影響的大小可以將個人信息分為強相關信息和弱相關信息，個人的姓名、身份證、手機號屬于用戶身份識別的強相關信息，借款用戶的信用卡賬單、月消費金額、網絡購物真實流水分析等是用戶還款能力的強相關信息，用戶的歷史借款記錄、逾期筆數、借貸意圖等是個人還款意愿的強相關信息。 1.政策/技術/市場環境分析政策中國社會由熟人社會慢慢轉變為陌生人社會，信用風險和信用危機也隨之產生，加快信用體系建設迫在眉睫，然而，行政過程中尚未全面建立起“守信激勵、失信懲戒”的機制，《政府信息公開條例》雖然已對政務信息公開作出了具體規定，但執行過程中，政務信息的公開尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利于形成準確的信用狀況判斷。技術其次，互聯網時代早已成為大家共識，企業和個人在網絡上留下的大量數據，為征信帶來了數據基礎，且隨著大數據，云計算，人工智能的發展，為智能化征信提供了技術支撐。市場另外，我國市場經濟體制建立的時間不長，全社會信用意識和社會信用環境還比較薄弱。為爭取經濟利益而失信的行為時有發生。這既有信用意識淡薄的原因，也有失信成本過低的原因。征信作為金融的一個重要組成部分，是風險控制的核心，隨著互聯網金融的快速發展，適應互聯網，大數據征信模式也應運而生，也亟需建立完善的征信制度來為征信發展保駕護航。3.國內外征信模式我國的征信處于初級階段，目前國際上的征信模式主要有以下幾種a.市場主導型，美國，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市場經濟的法則和運作機制，并對外提供服務給貸款授信企業，英國是P2P的發源地，以Zopa為代表網絡貸款平臺根據風險和利率水平促成借貸雙方完成交易、使借貸雙方都共同獲益，在某種程度上發揮了信用中介職能。b.政府主導型，德國，中國。以中國為例，主要是以政府主導，授權中國人民銀行征信系統創建，收集，維護和整合全國部分企業和個人征信，目前已經覆蓋了銀行機構，法院，電信，社保，小額貸款等機構數據，目前覆蓋個人和企業的數量上一直維持著增長勢頭，從2015年4月的8.64億自然人、2068萬戶企業及其他組織增加到2017年5月的9.26億自然人、2371萬戶企業及其他組織，中國大陸將近14億人，企業及其他組織數量也在不斷增加，征信系統覆蓋范圍還有很大的增長空間，總體上來講，對企業的數據覆蓋度不夠，難以滿足當前各種創新的金融模式對企業征信的需求。c.行業協會共享，行業會員制，分享數據，并以行業協會為核心建立信用共享中心，加入協會的組織可以共享數據，并提供一定的數據支撐，以此擴大協會的數據源。d.混合型，韓國、印度為例，以政府和市場混合，協同發展。 4.征信產品模式征信行業的產品模式主要有按業務模式劃分的企業和個人征信，按服務對象劃分為信貸征信、商業征信、雇傭征信以及其他征信，各類不同服務對象的征信業務，有的是由一個機構來完成，有的是在圍繞具有數據庫征信機構上下游的獨立企業內來完成。按征信范圍可分為區域征信、國內征信和跨國征信等。 5.征信行業產業鏈征信產業鏈包括上游的數據生產者、中游的征信機構及下游的征信信息的使用者，其中中游的征信機構運行模式主要有采集數據、加工數據及銷售產品。數據供應商主要包括銀行等金融機構、政府部門、工商企業和個人，幾乎涉及人們生活的方方面面。征信機構從數據供應商處獲得數據通過一定的模型進行加工處理得到信用評級結果，然后進行服務輸出。征信報告使用方主要有房地產商、招聘企業、P2P平臺、金融機構等，多數發生在個人購房和購車、個人小額信貸、企業信貸、債券買賣等場景。 6.信用信息安全問題嚴峻雖然國家一直在出臺政策保護征信數據，但個人，企業的隱私數據安全面臨十分嚴峻的挑戰，催生了巨大的黑色產業發展，由此帶來了金融詐騙，電信詐騙，網絡詐騙，木馬病毒竊取隱私數據進行交易獲利等違法犯罪活動。 7.大數據征信與傳統征信的區別1.覆蓋群體更豐富，隨著網絡的普及和互聯網金融的大力發展，更多的人或企業將會留下數據到相關平臺，擴大了征信覆蓋的群體。2.數據來源更廣泛，傳統征信的數據來源比較單一，但大數據征信會整合互聯網公開半公開數據，第三方機構合作數據以及自由數據，數據來源變得更加廣泛。3.數據價值的深入挖掘，隨著大數據和人工智能在征信行業的運用，機器學習，NLP，文本抽取等技術對企業數據的挖掘更加深入。企業信用數據的行業運用 1.信貸風控，金融的核心是風險管理，目前主要由政府信用公示機構，比如國家企業信用查詢網，中國失信被執行網，中國被執行信息網，法院網，信用中國等公開查詢數據，為信貸金融機構提供貸前，貸中，貸后的信息查詢，信用報告和監控等服務。 2.融資租賃，為融資租賃公司提供融前盡調，融后監控服務，提高工作人員效率，并通過集團化賬號系統深入各個業務部門，提升工作質量和效率。3.信用評級，根據企業的工商，法務，新聞，經營，債卷等多維度數據，對企業進行信用評級，常見的是債券評級. 4.供應鏈金融，圍繞核心企業，管理上下游中小企業的資金流和物流，并把單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險，通過立體獲取各類信息，將風險控制在最低的金融服務。5.其他，比如招聘，商業調研和律所。企業征信的未來展望1.數據共享數據作為征信和風控行業的核心資產，也是構建信用社會的基石，過分孤立或過分共享都不利于行業發展。所以，如何在實現共贏，保護隱私的基礎上做到數據共享，打破數據孤島，打通各個平臺的數據通道，讓不同的數據匯集在一起，共同打造征信體系，是未來的發展趨勢。 2.挖掘數據價值隨著大數據征信技術的不斷發展，征信產品將從信息的初次挖掘向深層次挖掘發展。初次挖掘是指圍繞企業相關數據，通過自身爬取入庫，第三方API接口或數據合作等方法整合并進行數據匯總分類，并以信息報告，圖片等方式簡單羅列呈現。深層次挖掘是將收集到的數據與征信專業知識相結合，構建風險識別與量化，規則引擎，企業關聯圖譜，數據可視化等產品，對數據進深度挖掘，從而深化征信產品與服務，提高征信產品的專業性。 3.提供垂直，細分領域服務隨著征信市場規模的不斷擴大，部分征信機構基于自身特點及優勢，開始出現專注于某一細分領域或某一業務環節提供具有針對性、定制化的征信產品服務的趨勢。

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