吕勇-金融科技 9金融科技与征信-任务3-大数据征信典型企业

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THREE大数据征信典型企业三9.3大数据征信典型企业1、国外大数据征信9.3大数据征信典型企业美国征信业历史1841年美国的征信业始于1841年，第一

家征信所是由纽约的一名纺织批发商刘易斯·塔潘所建立。1870年R.G邓恩接管了这家征信所，后来又与布雷兹特里特征信所合并，组成Dun

&

Bradstreet。从简单征信服务到比较完善的现代信用体系的建立，美国经历了160多年的历史。9.3大数据征信典型企业

美国的征信业是典型的市场主导型模式。

其征信业以商业性征信公司为主体，并由民间资本投资建立和经营。9.3大数据征信典型企业美国征信业的发展大体经过了四个阶段——快速发展期、法律完善期、并购整合期及成熟拓展期，现在已经形成了成熟的法律环境和产业链模式。美国个人征信产业链主要由以个环节组成：数据收集数据标准化数据处理形成

数据产品产品应用9.3大数据征信典型企业标准普尔(Standard

&

Poor‘s)公司、穆迪投资服务公司(Moody’s

Investors

Service)和惠誉国际信用评级有限公司(FitchRatings)被公认最具权威的世界三大信用评级机构，其中除了惠誉由欧资控股之外，都是美国本土的公司。9.3大数据征信典型企业美国征信体系状况9.3大数据征信典型企业美国征信机构TransUnion（简称TU

或环联）是仅次于益博睿和艾克飞的美国第三大个人征信机构，为客户提供信用信息和信息管理服务，总部位于芝加哥，成立于1968年，距今已

有47年历史。【大数据征信案例：环联】9.3大数据征信典型企业环联自主研发了基础征信大数据技术，这为快速执行环联的应用和解决方案的更新提供了灵活性。在官网服务行业列表中，TransUnion在车贷、催收、医疗、资产管理、住房抵押贷款市场、金融机构、政府和保险行业以外特地增加了金融科技（Fintech）行业。9.3大数据征信典型企业环联目前已经利用大数据处理软件平台技术、开源分布系统的基础架构、IBM基于数据仓库的分析技术和其他一些大数据分析和可视化技术来应对海量的数据、分散的数据源和不同的数据格式。环联的大数据技术可以处理、组织和分析跨越多个运行系统、数据库和文件类型的海量数据，数据匹配技术能够整合多个数据源，连接多种信息，产生新的数据集，更好地评估风险和进行数据挖掘。9.3大数据征信典型企业为了充分释放征信大数据的价值，环联已经通过在技术、工具和人力资源方面的投入来研发复杂和灵活的分析和决策能力。开发新的分析技术分析团队研发分析工具大数据服务9.3大数据征信典型企业环联研发的征信大数据产品和服务1432面向金融机构的征信产品Credit-Vision面向商业机构用户的决策分析产品Decision-Edge面向商业机构的市场营销产品Ad-Surety面向保险公司的征信产品Driver-Risk9.3大数据征信典型企业2、国内大数据征信9.3大数据征信典型企业20世纪90年代国内征信业起源1932年最早出现于1932年的“中华征信所”我国的个人征信业直到20世纪90年代才逐步发展起来。中国的征信业起步较晚。9.3大数据征信典型企业中国人民银行征信中心负责建设、运行和维护的全国集中统一

的企业和个人征信系统，是国家金融基础设施的重要组成部分。截至2019年11月底，个人征信系统接入各类放贷机构共3693家，已经基本实现对个人金融信用信息的广覆盖。2019年个人和企业征信系统累计查询量分别为24亿次和1.1亿次，日均查询量分别为657万次和29.6万次。1239.3大数据征信典型企业私营征信机构发展受到的限制最大。我国征信发展现状542我国征信体系模式属于政府主导型模式。1外商独资型公司的服

3务对象主要是外商且规模较小。政府主导型的征信机构占据绝对优势。中外合资的征信机构发展势头较快。9.3大数据征信典型企业国内征信体系的框架构成9.3大数据征信典型企业

我国将坚持征信业市场发展方向，发挥“政府+市场”双轮驱动优势，充分调动市场各方的积极性，合理平衡发展、创新于规制的关系，全力推动我国征信业高质量、可持续发展。

坚持征信业高水平开放战略，引入优质信息技术资源，以市场需求为导向提升内功，完善与我国市场经济相适应的现代征信体系。9.3大数据征信典型企业蚂蚁金服正式成立于2014年，全称为浙江蚂蚁小微金融服务集团股份有限公司，影响巨大的支付宝、余额宝和芝麻信用都在该公司旗下。“芝麻信用”是一家独立的第三方征信机构，是蚂蚁金服旗下的信用评估于管理机构，立足打造面向社会的信用服务体系。9.3大数据征信典型企业蚂蚁金服征信模式的运行机制是一个自成体系的循环过程。蚂蚁金服旗下拥有四大平台，即支付平台、融资平台、理财平台和保险平台。蚂蚁金融云专注于云计算领域大数据的研究和研发可以把各行为主体纷繁复杂的信息数据映射为其自身详细的信用评价，形成芝麻信用分和企业信用报告。9.3大数据征信典型企业芝麻分应用场景9.3大数据征信典型企业芝麻信用通过云计算、机器学习等技术客观呈现个人的信用状况，已经在信用卡、消费金融、融资租赁、酒店、租房、出行、婚恋、分类信息、学生服务、公共事业服务等上百个场景为用户、商户提供信用服务。9.3大数据征信典型企业阿里体系内的数据大数据来源132

外部合作机构提供的数据用户自主上传的信用数据9.3大数据征信典型企业芝麻信用在构建信用评分模型体系时，利用云计算、机器学习等技术，能以较低的成本对海量数据的关联性进行分析，还在充分研究和吸收传统征信评分模型算法的优势的基础上，积极尝试前沿的随机森林、决策树、神经网络等模型算法，挖掘出和信用表现有稳定关联的特征，从而更加高效和科学地发现大数据中蕴含的信用评估价值。大数据处理技术9.3大数据征信典型企业大数据产品与服务产品芝麻信用体系包括芝麻信用评分、信用报告、反欺诈、行业关注名单等一系列信用产品。服务提供反欺诈IVS信息验证服务（基于实名用户的欺诈风险识别，帮助提升合作伙伴反欺诈识别能力）、芝麻数据变量服务DAS(还原用户画像，个性化的策略模型）、负面信息披露、还款提醒等服务。9.3大数据征信典型企业芝麻信用评分9.3大数据征信典型企业信用历史履约能力人脉关系行为偏好身份特质芝麻分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等五个维度的信息。9.3大数据征信典型企业1

加强征信宣传教育，提高国民信用意识建立健全互联网金融征信体系4尽快制定金融数据标准加快征信立法，保护消费者信息不被恶意建立数据信息互联互通机制建立对征信机构的监督管理机制加大金融科技的研发投入建立完善的征信机构体系9.3大数据征信典型企业从我国个人征信系统的发展情况来看，个人征信系统正朝向信息化、网络化发展，尤其是大数据、云平台等技术的发展，促进了大数据个人征信体系的建设与发展。大数据征信既能为互联网