大数据征信及风险控制在企业大数据中的应用

互联网人口红利区过去了，获客成本提高了，用户对产品的要求也提高了。高价值和低成本的服务是当前的趋势。其中，企业服务致力于为企业在生产、销售、沟通等环节提高效率、降低成本，受到越来越多资本的青睐。

随着人工智能对行业的渗透和数据量的急剧增加，越来越多的企业服务产品正在利用人工智能、大数据等相关技术提供更智能的服务。大数据作为人工智能模型中的训练“粮食”，占据着重要地位。如何挖掘和利用企业数据是做好企业服务的重要途径。企业大数据的来源主要包括以下几个方面:

A.企业内部的数字文件，如人事数据、纸质数据等。

B.企业自产数据，如客户数据、办公数据、生产经营数据、社交数据、电子商务数据、支付数据、供应链数据等。由企业内部OA、ERP、CRM系统沉淀；

C.企业信用数据

政府公共数据——如商贸企业信用信息公示数据、失信被执行人、被执行人数据、裁判文书、法院公告、税务数据、动产融资数据、招投标、司法拍卖数据、专利商标、行政处罚等数据。互联网公共数据——如新闻数据、招聘网站数据、房源披露数据。

信用报告概述

1.信用调查的定义

“征信”一词源于《左公八年》“君子之言，信而有征，故怨远大于身”。其中“信而征”是指可以验证其言之有信，或者可以征集、验证信用。现代征信是依法收集、整理、保存和处理自然人、法人和其他组织的信用信息，提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断和控制信用风险，进行信用管理的活动。

2.政策/技术/市场环境分析

政策

我国社会逐渐从熟人社会向陌生人社会转变，信用风险和信用危机也随之出现，加快信用体系建设迫在眉睫。但在行政过程中“守信激励、失信惩戒”的机制并没有完全建立起来。虽然《政府信息公开条例》对政府信息公开做出了具体规定，但在实施过程中，政府信息公开并不全面，部分信用信息的缺失削弱了信用信息的完整性，不利于准确性的形成。

技术

其次，互联网时代早已被大家认可。企业和个人在互联网上留下的大量数据为征信带来了数据基础，而随着大数据、云计算和人工智能的发展，为智能征信提供了技术支持。

市场

此外，我国市场经济体制建立时间不长，全社会的信用意识和社会信用环境还比较薄弱。为了经济利益而失信的行为时有发生。这是由于信用意识薄弱，失信成本低。征信作为金融的重要组成部分，是风险控制的核心。随着互联网金融的快速发展和对互联网的适应，大数据征信模式也应运而生，迫切需要建立完善的征信体系，为征信的发展保驾护航。

3.国内外征信模式

中国的征信处于初级阶段，目前国际上的征信模式主要有以下几种。

A.市场导向。在美国，Equifa、Experian和TransUnion按照市场经济的规律和运行机制为贷款信贷企业提供服务。英国是P2P的发源地，以Zopa为代表的网贷平台根据风险和利率水平，方便借贷双方完成交易，让借贷双方都从中受益，一定程度上起到了信用中介的作用。

B.政府主导，中国，德国。以中国为例，中国人民银行的征信系统主要由政府主导，授权创建、收集、维护和整合全国部分企业和个人的信用信息。目前已覆盖银行机构、法院、电信、社保、小额贷款等机构数据，个人和企业数量保持增长势头。从2015年4月的8.64亿自然人和2068万企业及其他组织，到2017年5月的9.26亿自然人和237100企业及其他组织，中国大陆有近14万人，企业及其他组织的数量也在不断增加。征信系统的覆盖面还有很大的增长空间。

C.行业协会* * *享受，交易会员，共享数据，建立以行业协会为核心的信用* * *共享中心。加入协会的机构可以* * *享受数据，并提供一定的数据支持，从而扩大协会的数据来源。

D.混合型，以韩国和印度为例，政府和市场混合发展。

4.信贷产品模型

征信行业的产品模式主要包括按商业模式划分的企业和个人信用信息，按服务对象划分的信用信息、商业信用信息、就业信用信息和其他信用信息。针对不同服务对象的征信服务，有的是由一个机构完成，有的是在有上下游征信机构的独立企业中完成。按照信用信息的范围，可以分为区域信用信息、国内信用信息和跨国信用信息。

5.征信业产业链

信用产业链包括上游的数据生产者、中游的征信机构和下游的征信信息使用者，其中中游的征信机构的运营模式主要包括采集数据、加工数据和销售产品。数据提供者主要包括银行等金融机构、政府部门、工商企业和个人，几乎涉及人们生活的方方面面。征信机构从数据供应商那里获取的数据，经过一定的模型处理，得到信用评级结果，然后输出服务。征信报告的用户主要包括房地产开发商、招聘企业、P2P平台、金融机构等。，且大多发生在个人购房购车、个人小额贷款、公司信贷、债券交易等场景。

面对问题

1.信用监管和法律完善有待提高，政府信息公开有待加强，信用法律法规不健全；

2.数据处理算法的计算能力有待提高。随着大数据与征信的结合，对数据处理、分析、建模提出了更高的要求，从而更好地挖掘企业的信息价值。

3.信用信息安全问题严峻。虽然国家一直在出台保护信用数据的政策，但个人和企业的隐私数据安全面临着非常严峻的挑战，催生了一个庞大的黑色产业的发展，带来了金融诈骗、电信诈骗、网络诈骗、特洛伊马病毒窃取隐私数据进行交易牟利等违法犯罪活动。

7.大数据征信和传统征信的区别

1.覆盖群体更丰富。随着互联网的普及和互联网金融的蓬勃发展，会有更多的人或企业在相关平台留下数据，扩大征信覆盖的群体。

2.数据来源更加广泛，传统征信的数据来源相对单一，但大数据征信将整合来自互联网的公开和半公开数据、来自第三方的合作数据和免费数据，数据来源将变得更加广泛。

3.深入挖掘数据价值，随着大数据和人工智能在征信行业的应用，机器学习、NLP、文本抽取等技术加深了对企业数据的挖掘。

企业信用数据的行业应用

1.信用风险控制，金融的核心是风险管理。目前，政府信用公示机构，如全国企业信用查询网、中国信用执法网、中国信用执法信息网、法院网、信用中国等公开查询数据，为信贷金融机构提供贷前、贷中、贷后的信息查询、信用报告和监测服务。

2.融资租赁，为融资租赁公司提供融资前后的监控服务，提高工作人员效率，通过集团账户体系深入各个业务部门，提高工作质量和效率。

3.信用评级，根据业务、法务、新闻、管理、债量等多维度数据。，企业的信用评级是普遍的。

4.供应链金融，围绕核心企业，管理上下游中小企业的资金流和物流，将单个企业的不可控风险转化为整个供应链企业的可控风险，通过立体化获取各类信息，将风险控制在最低的金融服务。

5.其他的，比如招聘，商业研究，律师事务所。

企业征信的未来展望

1.享受数据* * *

数据作为征信风控行业的核心资产，也是构建信用社会的基石。过度孤立或者过度享受都不利于行业的发展。所以，如何在数据* * *享受的基础上实现* * *共赢和保护隐私，打破数据孤岛，打通各个平台的数据通道，让不同的数据走到一起，共同打造征信体系，才是未来的发展趋势。

2.挖掘数据值

随着大数据征信技术的不断发展，征信产品将从最初的信息挖掘向深度挖掘发展。第一种挖掘是指通过抓取入库、第三方API接口或数据合作等方式，将企业周边的相关数据进行整合分类，并简单地以信息报表和图片的形式罗列呈现。深度挖掘是将收集到的数据与征信专业知识相结合，构建风险识别与量化、规则引擎、企业关联图、数据可视化等产品。，并对数据进行深度挖掘，从而深化征信产品和服务，提高征信产品的专业性。比如利用企业的经营信息建立企业相关网络，当某个企业在网络上出现负面信息时，可以快速识别风险并对其他企业进行预警，并根据风险情况量化预警等级。

3.提供垂直和子领域服务

随着征信市场的不断扩大，一些征信机构基于自身的特点和优势，开始专注于某一细分领域或某一业务环节，提供有针对性和定制化的征信产品和服务。比如提供爬虫技术，一站式抓取、清洗、整合、入库；新闻舆论监测服务；提供企业客服，为金融机构筛选优势客户，实现精准营销；提供企业金融服务，如理财、融资、支付、信贷等；提供C2B、B2B股权投资撮合平台等。