呂勇-金融科技 9金融科技與征信-任務(wù)3-大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)

《金融科技》F

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THREE大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)三9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)1、國(guó)外大數(shù)據(jù)征信9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)美國(guó)征信業(yè)歷史1841年美國(guó)的征信業(yè)始于1841年，第一

家征信所是由紐約的一名紡織批發(fā)商劉易斯·塔潘所建立。1870年R.G鄧恩接管了這家征信所，后來(lái)又與布雷茲特里特征信所合并，組成Dun

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Bradstreet。從簡(jiǎn)單征信服務(wù)到比較完善的現(xiàn)代信用體系的建立，美國(guó)經(jīng)歷了160多年的歷史。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)

美國(guó)的征信業(yè)是典型的市場(chǎng)主導(dǎo)型模式。

其征信業(yè)以商業(yè)性征信公司為主體，并由民間資本投資建立和經(jīng)營(yíng)。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)美國(guó)征信業(yè)的發(fā)展大體經(jīng)過(guò)了四個(gè)階段——快速發(fā)展期、法律完善期、并購(gòu)整合期及成熟拓展期，現(xiàn)在已經(jīng)形成了成熟的法律環(huán)境和產(chǎn)業(yè)鏈模式。美國(guó)個(gè)人征信產(chǎn)業(yè)鏈主要由以個(gè)環(huán)節(jié)組成：數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理形成

數(shù)據(jù)產(chǎn)品產(chǎn)品應(yīng)用9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)普爾(Standard

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Poor‘s)公司、穆迪投資服務(wù)公司(Moody’s

Investors

Service)和惠譽(yù)國(guó)際信用評(píng)級(jí)有限公司(FitchRatings)被公認(rèn)最具權(quán)威的世界三大信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，其中除了惠譽(yù)由歐資控股之外，都是美國(guó)本土的公司。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)美國(guó)征信體系狀況9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)美國(guó)征信機(jī)構(gòu)TransUnion（簡(jiǎn)稱(chēng)TU

或環(huán)聯(lián)）是僅次于益博睿和艾克飛的美國(guó)第三大個(gè)人征信機(jī)構(gòu)，為客戶(hù)提供信用信息和信息管理服務(wù)，總部位于芝加哥，成立于1968年，距今已

有47年歷史?！敬髷?shù)據(jù)征信案例：環(huán)聯(lián)】9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)環(huán)聯(lián)自主研發(fā)了基礎(chǔ)征信大數(shù)據(jù)技術(shù)，這為快速執(zhí)行環(huán)聯(lián)的應(yīng)用和解決方案的更新提供了靈活性。在官網(wǎng)服務(wù)行業(yè)列表中，TransUnion在車(chē)貸、催收、醫(yī)療、資產(chǎn)管理、住房抵押貸款市場(chǎng)、金融機(jī)構(gòu)、政府和保險(xiǎn)行業(yè)以外特地增加了金融科技（Fintech）行業(yè)。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)環(huán)聯(lián)目前已經(jīng)利用大數(shù)據(jù)處理軟件平臺(tái)技術(shù)、開(kāi)源分布系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)、IBM基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析技術(shù)和其他一些大數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)海量的數(shù)據(jù)、分散的數(shù)據(jù)源和不同的數(shù)據(jù)格式。環(huán)聯(lián)的大數(shù)據(jù)技術(shù)可以處理、組織和分析跨越多個(gè)運(yùn)行系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)和文件類(lèi)型的海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)匹配技術(shù)能夠整合多個(gè)數(shù)據(jù)源，連接多種信息，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)集，更好地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)為了充分釋放征信大數(shù)據(jù)的價(jià)值，環(huán)聯(lián)已經(jīng)通過(guò)在技術(shù)、工具和人力資源方面的投入來(lái)研發(fā)復(fù)雜和靈活的分析和決策能力。開(kāi)發(fā)新的分析技術(shù)分析團(tuán)隊(duì)研發(fā)分析工具大數(shù)據(jù)服務(wù)9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)環(huán)聯(lián)研發(fā)的征信大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)1432面向金融機(jī)構(gòu)的征信產(chǎn)品Credit-Vision面向商業(yè)機(jī)構(gòu)用戶(hù)的決策分析產(chǎn)品Decision-Edge面向商業(yè)機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品Ad-Surety面向保險(xiǎn)公司的征信產(chǎn)品Driver-Risk9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)2、國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)征信9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)20世紀(jì)90年代國(guó)內(nèi)征信業(yè)起源1932年最早出現(xiàn)于1932年的“中華征信所”我國(guó)的個(gè)人征信業(yè)直到20世紀(jì)90年代才逐步發(fā)展起來(lái)。中國(guó)的征信業(yè)起步較晚。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)中國(guó)人民銀行征信中心負(fù)責(zé)建設(shè)、運(yùn)行和維護(hù)的全國(guó)集中統(tǒng)一

的企業(yè)和個(gè)人征信系統(tǒng)，是國(guó)家金融基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分。截至2019年11月底，個(gè)人征信系統(tǒng)接入各類(lèi)放貸機(jī)構(gòu)共3693家，已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人金融信用信息的廣覆蓋。2019年個(gè)人和企業(yè)征信系統(tǒng)累計(jì)查詢(xún)量分別為24億次和1.1億次，日均查詢(xún)量分別為657萬(wàn)次和29.6萬(wàn)次。1239.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)私營(yíng)征信機(jī)構(gòu)發(fā)展受到的限制最大。我國(guó)征信發(fā)展現(xiàn)狀542我國(guó)征信體系模式屬于政府主導(dǎo)型模式。1外商獨(dú)資型公司的服

3務(wù)對(duì)象主要是外商且規(guī)模較小。政府主導(dǎo)型的征信機(jī)構(gòu)占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。中外合資的征信機(jī)構(gòu)發(fā)展勢(shì)頭較快。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)國(guó)內(nèi)征信體系的框架構(gòu)成9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)

我國(guó)將堅(jiān)持征信業(yè)市場(chǎng)發(fā)展方向，發(fā)揮“政府+市場(chǎng)”雙輪驅(qū)動(dòng)優(yōu)勢(shì)，充分調(diào)動(dòng)市場(chǎng)各方的積極性，合理平衡發(fā)展、創(chuàng)新于規(guī)制的關(guān)系，全力推動(dòng)我國(guó)征信業(yè)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展。

堅(jiān)持征信業(yè)高水平開(kāi)放戰(zhàn)略，引入優(yōu)質(zhì)信息技術(shù)資源，以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向提升內(nèi)功，完善與我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)相適應(yīng)的現(xiàn)代征信體系。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)螞蟻金服正式成立于2014年，全稱(chēng)為浙江螞蟻小微金融服務(wù)集團(tuán)股份有限公司，影響巨大的支付寶、余額寶和芝麻信用都在該公司旗下?！爸ヂ樾庞谩笔且患要?dú)立的第三方征信機(jī)構(gòu)，是螞蟻金服旗下的信用評(píng)估于管理機(jī)構(gòu)，立足打造面向社會(huì)的信用服務(wù)體系。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)螞蟻金服征信模式的運(yùn)行機(jī)制是一個(gè)自成體系的循環(huán)過(guò)程。螞蟻金服旗下?lián)碛兴拇笃脚_(tái)，即支付平臺(tái)、融資平臺(tái)、理財(cái)平臺(tái)和保險(xiǎn)平臺(tái)。螞蟻金融云專(zhuān)注于云計(jì)算領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的研究和研發(fā)可以把各行為主體紛繁復(fù)雜的信息數(shù)據(jù)映射為其自身詳細(xì)的信用評(píng)價(jià)，形成芝麻信用分和企業(yè)信用報(bào)告。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)芝麻分應(yīng)用場(chǎng)景9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)芝麻信用通過(guò)云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)客觀(guān)呈現(xiàn)個(gè)人的信用狀況，已經(jīng)在信用卡、消費(fèi)金融、融資租賃、酒店、租房、出行、婚戀、分類(lèi)信息、學(xué)生服務(wù)、公共事業(yè)服務(wù)等上百個(gè)場(chǎng)景為用戶(hù)、商戶(hù)提供信用服務(wù)。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)阿里體系內(nèi)的數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)來(lái)源132

外部合作機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù)用戶(hù)自主上傳的信用數(shù)據(jù)9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)芝麻信用在構(gòu)建信用評(píng)分模型體系時(shí)，利用云計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，能以較低的成本對(duì)海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析，還在充分研究和吸收傳統(tǒng)征信評(píng)分模型算法的優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，積極嘗試前沿的隨機(jī)森林、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型算法，挖掘出和信用表現(xiàn)有穩(wěn)定關(guān)聯(lián)的特征，從而更加高效和科學(xué)地發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信用評(píng)估價(jià)值。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品與服務(wù)產(chǎn)品芝麻信用體系包括芝麻信用評(píng)分、信用報(bào)告、反欺詐、行業(yè)關(guān)注名單等一系列信用產(chǎn)品。服務(wù)提供反欺詐IVS信息驗(yàn)證服務(wù)（基于實(shí)名用戶(hù)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，幫助提升合作伙伴反欺詐識(shí)別能力）、芝麻數(shù)據(jù)變量服務(wù)DAS(還原用戶(hù)畫(huà)像，個(gè)性化的策略模型）、負(fù)面信息披露、還款提醒等服務(wù)。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)芝麻信用評(píng)分9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)信用歷史履約能力人脈關(guān)系行為偏好身份特質(zhì)芝麻分綜合考慮了個(gè)人用戶(hù)的信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系等五個(gè)維度的信息。9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)1

加強(qiáng)征信宣傳教育，提高國(guó)民信用意識(shí)建立健全互聯(lián)網(wǎng)金融征信體系4盡快制定金融數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)加快征信立法，保護(hù)消費(fèi)者信息不被惡意建立數(shù)據(jù)信息互聯(lián)互通機(jī)制建立對(duì)征信機(jī)構(gòu)的監(jiān)督管理機(jī)制加大金融科技的研發(fā)投入建立完善的征信機(jī)構(gòu)體系9.3大數(shù)據(jù)征信典型企業(yè)從我國(guó)個(gè)人征信系統(tǒng)的發(fā)展情況來(lái)看，個(gè)人征信系統(tǒng)正朝向信息化、網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展，尤其是大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)等技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了大數(shù)據(jù)個(gè)人征信體系的建設(shè)與發(fā)展。大數(shù)據(jù)征信既能為互聯(lián)網(wǎng)