大数据金融1997

1、大数据金融下的征信系统高峡 重庆众意网科技有限公司大数据金融 Panel 重庆百货互联网金融的分类 第三方支付 P2P 众筹大数据征信系统 央行征信系统 企业内部征信系统国外征信案例 FICO国家战略 1131152精准营销 Customer Segmentation 客户分群微博为什么不盈利？ 缺乏结构化的人群标签数据 无法做精准营销我知道我的广告浪费了一半，但我不知道浪费了哪一半。300万行的客户数据几千个客户属性需要根据任何客户属性的组合进行查询4市场调研 微软 沃尔玛 谷歌 Motorola300万的一个Panel到底应该值多少钱？56优势：全中国第一的零售百货卖场350亿的年营业额2

2、万供应商300万VIP卡客户上百万的SKU商品劣势：企业运作成本高毛利率低4%的增长率海量客户数据刻画不准确300万VIP易极付三方支付7深度挖掘客户资源扩大数据的维度跨行业的信息整合8O2OC2B供应链数据平台金融平台9n数据类型多越来越多非结构化数据；音频、 食品，地理位置信息等多类型数 据对数据处理能力提出更高要求。n数据价值高海量数据带来了巨大的商业价值。数 据之间关联性支持深层的数据挖掘。10n数据处理速度快 对数据实时处理有着极高的要求， 通过传统数据库查询方式得到的 “当前结果”很可能已经没有价值。n数据规模大从TB跃升到PB甚至EB。 一组公式：1024GB=1TB; 1024

3、TB=1PB;1024PB=1EB。所谓对传统金融的彻底颠覆，一个很重要的表现形式是大数据的征信和网络贷款：根据企业的行为数据计算出企业可能违约的概率，在这个基础上进行贷款（B2B是典型）。当前典型的是阿里小贷等。未来大数据的保险也是这样的：根据行为的数据进行保险差别的定价。比如未来的车险将根据个人生活、工作、习惯所有大数据的基础，给出事故发生的概率，然后给出保险的费率。这种模式完全颠覆了现在保险费率的模式。P2P网络贷款，也是互联网金融的模式。P2P网络贷款是债权，众筹融资就是解决股权问题。如通过众筹模式解决小额风险投资问题，美国已经规定这种模式是合法的。大数据在证券投资中的应用也将非常广泛

4、。互联网金融，尤其是搜索引擎、云计算使人们收集了大量的数据，这些数据在证券投资当中将发挥很大的作 用，而且现在它对股价的预期非常有用。11“大数据+机器智能学习” 利用海量数据挖掘和算法来做一些贷款业务 大量使用了社交媒体和其他的网络工具 每个贷款人都拥有6000到8000条数据 特点： 它的每笔贷款额度都很小，太多的资金额度需要更多次的检验 不良贷款会迅速暴露，模型的反馈和改进时间短 违约率高 利率很高2013年 试验项目成品化 行业垂直领域内出现成功案例2014年 各个行业都将遵循大数据的游戏规则 主要关注点在内部数据 外部数据无新进展2015年 整合使用外部数据2016年 数据驱动的决策

5、代替了直觉和常识2017 云和大数据、数据仓库合并起来 分析即服务如今人们越来越适应在网上进行消费,即使是在金融危机爆发后也没有过度的打消人们在网上购物的热情随着人们购物热情的增长,现在信用卡的使用已经越来越普遍,融入到我们的生活之中互联网金融互联网支付P2P网络借贷众筹融资非P2P网络借贷区别传统金融模式下，银行只能通过历史信贷信息判断授信对象的信用水平。而在互联网金融模式下，信贷机构可广泛应用信用评分模型，通过电子交易平台信息、物流信息、资金流信息等互联网大数据综合判断授信对象的信用状况。非P2P网络借贷也就是网络小贷，最典型的就是阿里小贷，面向的是小型的商家，通过交易记录以及现金流数据进

6、行信用评估，由此达成借贷，截止2013年末，累计放贷贷款1500亿元，累计客户商家超过65万家，贷款余额超过125亿元 （通过之前对阿里小贷的年利息计算 他累计获得的利息应该是300-360亿元）P2P网络借贷个体与个体之间通过互联网平台进行直接借贷（例如：宜信和人人贷）优点：平台公司门槛低 注册资金不多 单笔借款不大 年利率一般不超过24%缺点：平台只提供中介服务，不承诺放贷人资金保障，不实质参与借贷关系 由此衍生出“类担保”，即借款前借款人需要支付一定的垫付资金，如果不能按时还款则放贷人可以从垫付资金中直接收取费用现状中国将近4200万小微企业，占企业总数的的97.3%由于分布零散、业务不

7、规范、盈利不明朗、信 贷时间长、信用难以构建等现状，使得小微企业的贷款相当困难大数据与小而美的金融信贷完全是构建在互联网的基础通过数据分析，以自主服务模式为主的、面对小微企业的信贷工厂24小时开放、随时申请、随时审批、随时发放的纯互联网的小额信贷服务nODPSpOpen Data Processing Service，阿里云开放数据处理服务p来自淘宝、天猫、 B2B、支付宝的交易数据、日志、聊天记录以及评价等各个方面的数据p经过确定的调度、系统监控、数据分析、算法优化等流程，最终形成了310模式互联网金融的本质是互联网、云计算、大数据和移动支付等技术在金融领域的运用，但并未改变金融的本质。征信

8、能力和信用评估能力决定了P2P和众筹等融资平台的成败。19 大数据征信系统20金融的核心是风控风控的核心是征信21年由央行建成，是我国重要的金融基础设施。当下互联网金融的快速发展，大大扩展了征信体系的数据范畴，这将推动传统信用评分模式的转变。根据中国人民银行中国征信业发展报告编写组编写的中国征信业发展报告(20032013)介绍，截至2012年12月底，金融信用信息基础数据库已为8.2亿自然人和1859.6万户企业建立了信用档案。包括企业信用信息基础数据库和个人信用信息基础数据库。企业信用信息基础数据库始于1997年，在2006年7月份实现全国联网查询。截至去年底，该数据库收录企业及其他组织共

9、计1000多万户，其中600多万户有信贷记录。个人信用信息基础数据库建设最早始于1999年，2005年8月底完成与全国所有商业银行和部分有条件的农信社的联网运行，2006年1月，个人信用信息基础数据库正式运行。截至去年底，该数据库收录自然人数共计6亿多人，其中1亿多人有信贷记录。央行征信系统的主要使用者是金融机构，其通过专线与商业银行等金融机构总部相连，并通过商业银行的内联网系统将终端延伸到商业银行分支机构信贷人员的业务柜台。目前，征信系统的信息来源主要也是商业银行等金融机构，收录的信息包括企业和个人的基本信息，在金融机构的借款、担保等信贷信息，以及企业主要财务指标。2324企业内部征信系统企

10、业发展信息客户信息行业紧张信息借贷记录从销售量 、营业额、 退货量 、好评度、 销售往期同比这些信息中获得最基础的借贷评估01234513-0413-0513-0613-07销售信息销售额销售量01234513-0413-0513-0613-07评价信息好评度退货量客户忠诚度、增长、客单价 、流失、 交易频率交易额3个月均有购买的客户量上月客户量本月客户量以往客户量012345613-0413-0513-0613-07交易频率3个月以上均有交易客户1个月以上有交易客户新增客户同行业排名,排名波动率28京东供应链金融服务平台上线，双方向京东的合作供应商提供金融服务，并推出了包括应收账款融资订单融

11、资委托贷款融资协同投资信托计划等在内的供应链金融具体业务。多种数据来源央行和企业内部征信系统的割裂缺乏一个公正的评分依据29征信三巨头三巨头背后30益百利（Experian）是伦敦证券交易所上市企业，入选金融时报100指数成份股。公司总部设在爱尔兰共和国的首都都柏林，同时在美国加利福尼亚和英国诺丁汉等地设有运营总部。益百利在美国和英国都是最大的个人信息产品供应商，在全球30多个国家雇用员工12,500余人，拥有3亿自然人客户和3000万个企业客户，仅信用报告一项服务年产值就在20亿美元以上。益百利（Experian）通过会员制形式向具有一定规模和声望的客户提供征信服务，其信息主要来自于与之签订

12、协议的会员，服务范围涵盖了从金融服务到电信、医疗、保险、零售、汽车、制造业、休闲产业、公用事业、房地产和政府部门。公司提供的数据分析智能、决策解决方案和处理服务确保在帮助客户更好地了解市场的同时支持他们开发和管理有利可图的顾客关系。31艾克发（Equifax）是纽约证券交易所上市企业，S&P 500 指数成分股，附属于美国大百货公司PLC。公司拥有近108年的历史，在全球13个国家拥有员工4600余人。该公司通过专职业务代表专项调查的方式进行相关业务操作，提供的个人信用信息服务对象包括了商业银行、财务公司、保险公司、制造商、零售商、公用事业公司以及联邦政府机构等。32环联（Trans

13、Union）创建于1968年，公司总部设在芝加哥，拥有2.2亿消费者姓名和档案资料，覆盖美国、加拿大、维尔京群岛和波多黎各。公司向全世界6大洲30多个国家提供产品和服务。在数据采集方面，环联（Trans Union）拥有7000个数据供应机构，不断地向它提供数据更新，从而使公司有能力、有资源每个月对2.3亿的客户资料进行12次数据更新，每次更新涉及20亿条数据档案记录。33一 是个人信用数据的配对技术，即把有关某人的信用数据甄别出来，集中到一起形成整体；二 是个人特征变量生成技术，即把有关某人的、数量庞大的原始数据进行加工，形成数个中间变量，最终生产出可以供商业运作和商业数据模型开发的“特征变

14、量”，使得这些变量能够准确、完整地刻画该人的风险特征和价值特征。例如，益百利（Experian）公司用来作数据处理的一个程序系统是STAGG。STAGG通过“过滤器”技术对征信数据进行筛选，将筛选出的数据放入相应的细分类别中，便于进行集中管理。除“过滤器”之外，STAGG用的第二层工具被称为“变量”。变量是把经过初步分类即经过过滤的数据再进行一些计算，从而形成“特征变量”。34FICO3540年代末50年代初，有些银行就开始进行了一些有关信用评分方法的试验，目的是提供一种可以处理大量信贷申请的工具。1956年，FICO成立，成为世界上第一家提供信用评分数学模型的专业化公司。之后，随着信用卡业的

15、逐步整合、发展，银行间的竞争日益激烈，银行越来越需要学会在对风险的控制下得到回报，对信用评分工具的需求也就越发强烈。70年代初，FICO为WellsForgo银行开发出世界上第一套信用行为评分模型；80年代末，FICO又为资信银行开发出世界上第一套信用报告评分模型。过去10年间，占据了全球市场这一领域的绝大多数份额，同时，也极大地提高了银行对用户进行信用评估的准确性、有效性和一致性。363738Amounts Owed30%Length of Credit History15%Payment History35%New Credit10%Types Of Credit In Use10%394

16、0征信服务是当前深化金融改革、维护金融稳定和促进金融发展的一个关键环节 金融改革、金融稳定和金融发展，需要有适合中国国情的征信体系与之相适应。完善的社会信用制度是金融业健康发展的一个关键环节，没有征信服务的支持，金融业的发展将会遇到一系列的困难。当前，无論是金融改革与发展，还是金融稳定，都离不开征信服务的支持。414211315全国企业征信系统，是第三方公众征信平台，是我国社会信用体系建设的重要组成部分。创建于2002年，在国家工商行政管理机关和电信部门依法注册备案。2004年，在北京市工商行政管理局依法注册征信公司，将“企业信用的征集、评定”等征信业务明确列入法人执照营业范围之内，获得征信机

17、构的合法主体资格。政府职能部门监管信息发布平台：11315企业征信系统为全国各级政府职能部门提供了企业监管信息发布端口，实现了把分散在不同区域、不同部门、不同文档格式、不同类别、不便查询的零散监管信息，汇聚于本平台内相关联的企业信用档案中，按照各职能部门对企业的行政许可、认定、奖罚及质量技术监督监测和法院判决等不同信息分类，通过科学客观的统一征信规则和信息加工流程，使之成为企业信用档案的重要组成部分，并免费供大众查询、参考。11315企业征信平台，让每一条政府监管信息，都发挥出其应有的功效和威力。消费者投诉维权平台：11315企业信用档案征信系统与实名制下的消费者维权档案系统有机结合，为企业与消费者搭建了“面对面”、“点对点”的在线沟通渠道，是从征信角度化解消费纠纷、商业纠纷、劳务纠纷等信用危机的友好和解机制。将实名制下的消费投诉纳入企业征信系统，置于公众监督之下，帮助尊重消费者、重视社会责任的企业树立良好形象。对于持“不理会”、“敷衍”态度的不负责任商家，系统将按统一规则自动削减其信用分值，并对每条投诉信息按不同处理情况分类，客观记录，成为企业信用档案的重要组成部分，免费供大众查询、参考。11315企业征信平台，让每一条实名制下的消费投诉得到尊重。企业信用查询平台：市场经济是信用经济，信用是企业的命脉。11315企业征