解密大数据征信（一）大数据征信简介及其优势
·&200天前
近年来，随着互联网和信息行业的快速发展，数据呈爆炸式增长。根据国际数据公司（IDC）的研究，全球数据量大约每两年翻一番。2015年9月，国务院出台了《促进大数据发展行动纲要》，加快大数据战略部署，深化大数据应用。大数据成为当前最火热的话题，越来越受到关注，其应用逐步渗透至多个行业，开启了全新的数据时代。之前的文章中，我们介绍了大数据对的影响，那么在征信行业中，大数据又是如何发挥它的优势的呢？前面我们已经介绍过，征信的概念是指专业化的机构，依法采集、整理、保存、加工个人或公司的信用信息，并向合法使用者提供信用信息的服务。从这个概念就可以看出，征信活动的开展依赖于大量信息的收集、整理和分析。而大数据最核心的价值就是对海量数据进行的储存和分析。通过大数据技术，可以更加全面地分析用户数据，现在的电商行业比如淘宝网、京东电商做出判断的消费数据信息就是大数据征信，他们和一些第三方的互联网金融机构都有属于自己的可靠大数据征信来源，大数据与征信行业的结合将成为不可阻挡的趋势。& & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&大数据与传统征信的区别从本质上来看，大数据征信就是将大数据技术应用到征信活动中，大数据征信，简单地说就是运用这些海量数据集合，经挖掘分析后用于证明一个人或企业的信用状况。理解大数据征信，可以从它与传统征信的区别入手。传统得征信公司采用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。传统征信存在着征信数据不全，数据更新不及时，接入门槛高等问题。大数据征信的数据来源更广泛、更多样化，能够更全面地反映个人信用情况。大数据征信的优势相比于传统征信，大数据征信具有以下优势：优势一、大数据征信分析基础更多样大数据征信的数据来源较广，不仅包括传统征信主要参考的信贷历史数据，还包括客户交易行为、人际关系等半结构化数据。例如，借款人的房租缴纳记录、网购记录、水电费缴纳，甚至住址搬迁历史都可以作为大数据征信的数据来源。多样化的数据来源可以更从不同角度反应一个人的信用状况，经过合理地筛选后，比传统征信的结论更加全面，可靠。目前大数据征信机构用于信用分析的数据主要有网购类网站数据、互联网贷款的借贷数据、社交网站的关系数据等。优势二、大数据征信采集的数据更加广泛传统征信主要采集贷款数据、信用卡数据等历史记录，通过数据整合分析得出征信报告，仅能覆盖与银行发生过信贷关系的群体，这样的用户范围十分有限。大数据征信采用新的信用评估体系，数据主要来源于互联网，也就是说，只要用户存在上网行为都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术分析用户在网络上留下的痕迹，从而得出信用报告。因此，大数据征信的覆盖范围更加广泛，能够为更多用户提供服务。大数据征信的发展有望使普惠金融（联合国提出，指以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，小微企业、农民、城镇低收入人群等弱势群体是其重点服务对象。）成为现实，当下火爆的芝麻信用就是最简单的证明。优势三、大数据征信的成本更低数据库系统形成以后，单个主体的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本低，速度快，直接带来的好处就是征信服务的费用降低，且服务量很大。而且，数据库形成后，征信机构的运行成本更多的是来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。优势四、大数据征信的信息更具备时效性“不是我不明白，这世界变化快”，以如今社会的变化速度，过时的信息几乎快要丧失了它的价值，征信数据也是一样，时效性不能保证，可信性就会大打折扣。传统征信当中，借款人的借贷记录上传到央行征信系统往往需要一段时间，这就造成了征信报告的信息滞后。大数据征信采用的是实时的网络数据，并通过数学建模和模型分析，能够及时处理数据，用户的信用评价也可以得到快速更新。因此，相比较传统征信，大数据征信是一种更有效、更及时的信用指标。在大数据的引领之下，我国的征信行业得发展进入一个新的常态，大数据征信也有其局限和不足，在监管制度上也有待完善，关于这些问题，我们将在以后的文章中给出介绍。大数据目前还不能完全取代传统征信。但大数据征信在数据维度和分析角度等方面都比传统征信有所提升，是一个必要的补充，可以让传统征信更加科学严谨。大数据技术将会促使未来的征信体系在制度、技术、信息共享方式以及管理方面不断创新，未来的征信行业将于大数据紧密结合，发展得更加专业，全面。
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近年来，随着互联网和信息行业的快速发展，数据呈爆炸式增长。根据国际数据公司（IDC）的研究，全球数据量大约每两年翻一番。2015年9月，国务院出台了《促进大数据发展行动纲要》，加快大数据战略部署，深化大数据应用。大数据成为当前最火热的话题，越来越受到关注，其应用逐步渗透至多个行业，开启了全新的数据时代。之前的文章中，我们介绍了大数据对的影响，那么在征信行业中，大数据又是如何发挥它的优势的呢？前面我们已经介绍过，征信的概念是指专业化的机构，依法采集、整理、保存、加工个人或公司的信用信息，并向合法使用者提供信用信息的服务。从这个概念就可以看出，征信活动的开展依赖于大量信息的收集、整理和分析。而大数据最核心的价值就是对海量数据进行的储存和分析。通过大数据技术，可以更加全面地分析用户数据，现在的电商行业比如淘宝网、京东电商做出判断的消费数据信息就是大数据征信，他们和一些第三方的互联网金融机构都有属于自己的可靠大数据征信来源，大数据与征信行业的结合将成为不可阻挡的趋势。& & & & & & & & & & & & & & & & & & & &&大数据与传统征信的区别从本质上来看，大数据征信就是将大数据技术应用到征信活动中，大数据征信，简单地说就是运用这些海量数据集合，经挖掘分析后用于证明一个人或企业的信用状况。理解大数据征信，可以从它与传统征信的区别入手。传统得征信公司采用的是同业信息分享模式，即客户查询一条信息需要先共享一条相应的信息；而互联网公司则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。传统征信存在着征信数据不全，数据更新不及时，接入门槛高等问题。大数据征信的数据来源更广泛、更多样化，能够更全面地反映个人信用情况。大数据征信的优势相比于传统征信，大数据征信具有以下优势：优势一、大数据征信分析基础更多样大数据征信的数据来源较广，不仅包括传统征信主要参考的信贷历史数据，还包括客户交易行为、人际关系等半结构化数据。例如，借款人的房租缴纳记录、网购记录、水电费缴纳，甚至住址搬迁历史都可以作为大数据征信的数据来源。多样化的数据来源可以更从不同角度反应一个人的信用状况，经过合理地筛选后，比传统征信的结论更加全面，可靠。目前大数据征信机构用于信用分析的数据主要有网购类网站数据、互联网贷款的借贷数据、社交网站的关系数据等。优势二、大数据征信采集的数据更加广泛传统征信主要采集贷款数据、信用卡数据等历史记录，通过数据整合分析得出征信报告，仅能覆盖与银行发生过信贷关系的群体，这样的用户范围十分有限。大数据征信采用新的信用评估体系，数据主要来源于互联网，也就是说，只要用户存在上网行为都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术分析用户在网络上留下的痕迹，从而得出信用报告。因此，大数据征信的覆盖范围更加广泛，能够为更多用户提供服务。大数据征信的发展有望使普惠金融（联合国提出，指以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，小微企业、农民、城镇低收入人群等弱势群体是其重点服务对象。）成为现实，当下火爆的芝麻信用就是最简单的证明。优势三、大数据征信的成本更低数据库系统形成以后，单个主体的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本低，速度快，直接带来的好处就是征信服务的费用降低，且服务量很大。而且，数据库形成后，征信机构的运行成本更多的是来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。优势四、大数据征信的信息更具备时效性“不是我不明白，这世界变化快”，以如今社会的变化速度，过时的信息几乎快要丧失了它的价值，征信数据也是一样，时效性不能保证，可信性就会大打折扣。传统征信当中，借款人的借贷记录上传到央行征信系统往往需要一段时间，这就造成了征信报告的信息滞后。大数据征信采用的是实时的网络数据，并通过数学建模和模型分析，能够及时处理数据，用户的信用评价也可以得到快速更新。因此，相比较传统征信，大数据征信是一种更有效、更及时的信用指标。在大数据的引领之下，我国的征信行业得发展进入一个新的常态，大数据征信也有其局限和不足，在监管制度上也有待完善，关于这些问题，我们将在以后的文章中给出介绍。大数据目前还不能完全取代传统征信。但大数据征信在数据维度和分析角度等方面都比传统征信有所提升，是一个必要的补充，可以让传统征信更加科学严谨。大数据技术将会促使未来的征信体系在制度、技术、信息共享方式以及管理方面不断创新，未来的征信行业将于大数据紧密结合，发展得更加专业，全面。
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你好，游客
从事大数据征信行业，你必须知道这些
　　如题，若你从事征信行业，这些是必须知道的。
　　征信行业历史起源
　　征信机构始于19世纪30年代的美国。雏形是一些商业调研机构，服务民间或银行借贷业务，获取信息途径通过招募些调研人员去街巷走访，然后逐渐形成规模及规范化。
　　作为起源之地，美国有3大征信机构都有百年历史，例如全国性3大个人征信机构益博睿、艾荃法克斯、环联。3大征信机构数据源95%相同、覆盖90%美国人。可以看出美国的征信数据覆盖率是非常广的。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，于日创办。国内征信行业快速发展基本是2003年后开始。在这一年中国人民银行征信管理局也成立了。2017年6月个人信息安全法出台，整个征信行业对数据的敏感性输出做了很大调整，很多敏感信息接口都主动关停。
　　中国央行征信覆盖情况
　　国内，央行征信数据其实只覆盖了3.8亿左右的自然人，覆盖率非常低，还有几亿人只有简单的身份数据。美国已达90%以上，因此在国内单靠央行数据已经不太符合创新型的互金行业信贷产品。从而催生了各式各样的数据公司(包括备案的征信机构)尝试将非央行征信的电商、社交等数据应用于信贷风控，例如京东白条。
　　中国个人征信行业查询规模情况
　　无论国外还是国内，企业征信的发展都不如个人征信。从国内央行征信查询数据来看，2015年已达6.3亿，这还只是央行体系内的数据查询量，可见征信行业市场可见还是非常巨大。以此类推，央行外的类征信数据市场规模应该也是非常客观。
　　中国个人征信行业备案情况
　　在国内还没有一家征信机构获得正式牌照。之前沸沸扬扬的8大征信机构也只是属于备案阶段。国内2016年底备案有134家机构，最新公布的数据其实只有133家征信机构还在备案，经过全面的初步调研，仅有20%不到的征信机构是属于有业务开展，其他的大多还在筹备和摸索阶段。这些备案机构属于正规军，市场上还有很多数据科技公司也在做征信业务，但为了避开监管，多打着&信贷风控&等名号开展数据查询的交易业务。而这些非正规军却非常有活力，各种创新的信贷模型产品层出不穷，具体哪些真的好用，还无法判断。
　　后续将征信备案机构及非备案机构归类为&大数据行业&机构
　　中国征信行业数据主要类型
　　征信行业使用的数据主要包括传统央行的征信数据及互联网征信数据。
　　互联网征信包含的数据主要涉及传统央行的征信数据、经营数据，身份数据、社交数据、消费/财务数据、乃至日常活动数据、特定场景下的行为数据等。严格来说互联网征信数据大多数与个人信用是弱相关的，因此才有N中关系型算法来验证各种数据相关性来判断个人信用可靠性。
　　传统征信体系的征信(央行)由于体制和技术等原因使用多限于金融行业，而互联网金融平台的大数据征信结果往往有在金融业外的更多应用。
　　中国互联网征信行业数据类型
　　互联网征信数据使用的比较多的主要有个人身份信息(个人基本信息、教育学历信息、驾驶证信息)、个人消费相关数据(资产信息、兴趣爱好、电商注册行为)，银行持卡人数据(POS交易信息、个人借贷卡账单信息、线上线下支付数据)，互联网用户及行为信息(APP浏览数据、WEB浏览数据、地理位置信息)，司法被执行信息(裁判文书信息、履约被执行信息、失信行为信息)、借贷黑名单高风险客户名单(传统金融、互联网金融)、航旅信息(出行频率、票务信息)、位置信息(实时位置、常用地址、出行轨迹)等。 但掌握这些信息的企业基本属于行业内的巨头，例如3大运营商、京东、淘宝等。
　　大数据的风控框架
　　基于国内的征信行业大调研，基于大数据的风控框架大致是这样。一些枝节部分其实对应了贷前中后使用到的一些大数据及大数据的来源。其中对应不同环节使用的技术能力和数据源要求都不一样。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。产品输出方式：各类接口直接联调调用、网页版登录查询及管理、定制化风控报告、联合建模。
　　个人征信模型通用简版思路
　　最后说下非全自动的个人征信模型简版思路：首先需要接入各种各样的数据源，这些数据源需要与业务需求符合，其次将各类裸数据拆分，根据业务类型及其他规则进行特征提取，初步分类。然后，各类特征将根据不同算法逐一组合成对应模型，应用与不同业务场景。不同模型经过机器学习(监督学习及无监督学习)的方式，输出相应分值，给与各模型相应的参考。最好还需要有经验人士，根据得分进行最后的决策。
　　1. 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。
　　2. 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。但互金行业基本没进央行征信系统，而是联合成立了民间征信平台。在民间借贷征信系统里，其实也会影响其借贷行为。特别是现在银行的信贷产品及信用卡都开始使用多头借贷这些数据辅助
　　3. 很多小贷公司却只给多头借贷名单上有还款能力的客户借款
　　本文由 @大数据猎人 原创发布于人人都是产品经理。
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&&&&&&&&本书的主要内容分为征信商业模式和大数据在征信领域的应用两大部分。随着近年来国内征信相关法规的出台，国内市场化的征信业开始起步，建设热情高涨，社会需求旺盛，资本市场热捧、大量互联网公司涌入。但是由于起步晚，国内金融、经济和法制环境配套并不完善，所以国内征信业发展过程虽然遇到空前的机会，但是目前还存在短时间内难以解决的瓶颈。相比而言，在欧美发达国家，征信有一百多年的历史，随着信息技术的发展，已经到了一定的专业高度。因此针对国内目前刚起步的市场化征信机构所面临的问题和挑战，本书剖析国外成熟的知名征信机构的发展历程，商业模式和未来趋势，提取对中国征信业建设的启示和有益的经验，希望能够给混乱而有蓬勃发展的中国市场化征信提供借鉴。&大数据目前也是国内外的热点话题，政府、厂商、金融机构、互联网等多方面非常关注和投入，国家层面更是发布了大数据行动纲领。但是大数据热的背后却缺少有切实落地的生动案例。征信业作为数据为核心资产的金融服务子行业，是金融大数据应用的很好的场景。每一次数据技术的进步都会带来征信业务的飞跃，从数据自动处理技术、数据库技术到数据挖掘技术等。大数据技术作为最&先进的信息技术的集成者，未来对征信的提升也不可限量。从传统的征信机构到新兴的高科技大数据公司都从不同角度、不同的环节，纷纷尝试利用大数据技术解决征信领域的问题，提升产品和服务。同时大数据技术在征信领域的应用不仅可以处理微观信用风险，而且还可以支持宏观的金融系统性风险管理、消费市场预测和重大金融决策等。本书将介绍国内外大数据技术在征信领域最新的应用，深入分析具体而又丰富的实用案例，希望给未来中国征信建设提供技术参考。&本文最后还将介绍全球征信业的新趋势。本书还将对在复杂而生动的中国社会场景下开展征信业务，提出一些建议和未来展望。例如，一方面国内市场经济环境和法制相对落后，另外一方面现代信息技术又普遍应用，如何利用技术的后发优势来建设征信；又如，我们虽然有着良好的“君子之言，信而有征”的文化传统，但又面临改革开放之后商业领域的信用普遍缺失而带来的的巨大经济损失，如何来重塑“守信激励、失信惩戒”的信用体系。
&&&&&&&&如何发展征信商业模式？聚焦征信业发展，深度剖析当下及未来征信行业发展逻辑及路径。
&&&&&&&&刘新海，现任某国有大型金融机构副研究员，同时也是北京大学智能金融研究中心兼职研究员。比利时鲁汶大学获得电子工程博士。中国人民银行金融研究所博士后。主要的研究方向：征信、信用风险管理、数据挖掘和金融大数据。刘新海博士曾在布鲁塞尔的互联网公司Attentio和金融分析公司Vadis从事过咨询和数据分析工作。曾经在数据挖掘国际...期刊IEEE&TKDE和人工智能国际...期刊IEEE&PAMI发表学术文章。在国内工作期间参与征信和金融数据挖掘多个应用项目，其中主持国家自然科学基金等国 家级研究项目三项。刘新海博士还是财新网专栏作家。
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