貸款公司大數據徵信

㈠ 什麼是大數據徵信

"我國的徵信體系分為兩種。一種是央行徵信，另一種是央行牽頭開展的百行徵信，也就是網貸大數據。

查詢央行徵信需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。

而查詢百行徵信的話就簡單的多， 並且由於百行徵信的覆蓋面廣，應用場合多，報告內容相比央行徵信要豐富不少，查詢起來也很簡單。

只需要打開微信，搜索：飛雨快查。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的徵信。

相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像松果查、芝麻信用分等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。

目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。
"

㈡ 第三方貸款公司要查緊急聯糸人的大數據評分是什麼意思

摘要 你好，很高興回答你的問題。這說明你向第三方貸款公司申請借款，留了緊急聯系人的方式，但是第三方貸款公司，要查詢你的緊急聯系人徵信是否良好，網路大數據是否評分夠高，如果評分不足的話，那麼貸款公司有會拒絕貸款。

㈢ 什麼是大數據徵信

大數據和徵信是兩種數據，大數據又稱：網貸大數據。

網貸大數據一般為一個用戶在網貸平台借款時提交的信息，從放款到還款或者逾期，這些數據都會由網貸公司進行上傳至資料庫。作為其他網貸平台借款時的審核依據，所以如果網貸逾期了，共享這個資料庫的平台就會拒絕這個逾期用戶的借款申請。

對於大數據有疑問的，可以在支付寶首頁搜索：知否數據。

自行查詢大數據報告，如果有違約信息或者法院失信等信息一樣會顯示出來。

徵信統稱為：央行徵信。央行徵信記錄的都是銀行或者一些持牌機構的數據，為一個人的終身數據，對於用戶來說非常重要，房貸和車貸都非常注重一個人的徵信資質，如果有未還的貸款，在申請房貸時會被拒絕。

(3)貸款公司大數據徵信擴展閱讀：

徵信資料庫

1、企業信用信息資料庫

經幾百家分支機構歷經10年的採集、加工、錄入，日常數百名工作人員的優化、維護等辛勤工作，已經擁有了2000多萬家中國區域的企業資料庫，涉及有價值企業信用信息達億條，信用信息最遠追溯可達8年，建立起了中國最龐大的企業信用信息資料庫。

2、企業信用信息分六大類

分別為政府監管信息、銀行信貸信息、行業評價信息、媒體評價信息、企業運營信息、市場反饋信息 。

其中政府監管信息包括企業基本資質、質量檢查信息、行政許可/認定、行政獎罰信息、商標/專利/著作權信息、人民法院判決；銀行信貸信息包括中國人民銀行信貸評價信息、商業銀行信貸評價信息、小額貸款公司及民間借貸評價信息。

行業評價信息包括行業協會（社團組織）評價信息、水、電、氣、通訊等公共事業單位評價信息；企業運營信息包括企業財務信息、企業管理體系評估信息；市場反饋信息（包括消費者、交易對方、合作夥伴、員工等不同身份的實名評價信息）。

㈣ 大數據徵信是什麼

當前，我國的徵信體系分為兩種，一種是央行徵信，另一種就是央行牽頭開展的百行徵信。
查詢央行徵信，需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。
而查詢百行徵信就要簡單的多，並且由於百行徵信是央行在民間的徵信機構，其數據齊全，應用廣泛。日常生活中，小到免押金，大到車貸信用卡等金融服務都是由百行徵信提供的。
如果用戶的百行徵信如果出現了負面記錄就會導致以上的服務無法享受。
因此，長期申請網貸應當及時查詢自身的百行徵信，防止因為盲目申請網貸導致信用受損。
只需要打開微信，搜索：七九數據。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的百行徵信數據，該數據源自全國2000多家網貸平台和銀聯中心，用戶可以查詢到自身的大數據與信用情況，可以獲取各類指標，查詢到自己的個人信用情況，網黑指數分，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信預估額度等重要數據信息等。
目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。

㈤ 網貸大數據不好，但徵信很好，還會影響銀行貸款嗎

您好，如果個人徵信報告良好，這種情況下，在銀行申請貸款手續，還是比較容易審核通過的。銀行也會查詢其他信用公司的記錄，主要還是以人民銀行徵信系統為主。

㈥ 企業大數據之大數據徵信及風控應用

企業大數據之大數據徵信及風控應用
互聯網人口紅利區已經過去，獲客成本增大，用戶對產品的要求也越發提高，高價值和低成本服務是當前的一種趨勢。其中，企業服務致力於為企業在生產，銷售和溝通等環節提高效率，降低成本，受到越來越多的資本青睞。
隨著人工智慧對行業的滲透，以及數據量的劇增，越來越多的企業服務產品正利用人工智慧，大數據等相關技術提供更智能服務，大數據作為人工智慧模型中的訓練"糧食"，占據重要位置，如何挖掘和利用企業數據，是做好企業服務的一個重要途徑，企業大數據來源主要有以下幾個方面：
a.企業內部數據化檔案，例如人事資料，紙質化資料等；
b.企業自產數據，例如企業內部OA，ERP和CRM系統所沉澱下來的客戶數據，辦公數據，生產經營數據，社交數據，電商數據，支付數據，供應鏈數據等；
c.企業信用數據
政府公開數據-比如工商的企業信用信息公示數據，失信被執行，被執行數據，裁判文書，開庭公告，法院公告，稅務數據，動產融資數據，招投標，司法拍賣數據等，專利商標，行政處罰等數據。互聯網公開數據-比如新聞數據，招聘網站數據，上市披露數據。
徵信概述
1.徵信定義
徵信一詞源於《左傳·昭公八年》中的「君子之言，信而有徵，故怨遠於其身」。其中，「信而有徵」即為可驗證其言為信實，或徵求、驗證信用。現代徵信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他組織的信用信息，並對外提供信用報告、信用評估、信用信息咨詢等服務，幫助客戶判斷、控制信用風險，進行信用管理的活動。
2.政策/技術/市場環境分析
政策
中國社會由熟人社會慢慢轉變為陌生人社會，信用風險和信用危機也隨之產生，加快信用體系建設迫在眉睫，然而，行政過程中尚未全面建立起「守信激勵、失信懲戒」的機制，《政府信息公開條例》雖然已對政務信息公開作出了具體規定，但執行過程中，政務信息的公開尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利於形成准確的信用狀況判斷.
技術
其次，互聯網時代早已成為大家共識，企業和個人在網路上留下的大量數據，為徵信帶來了數據基礎，且隨著大數據，雲計算，人工智慧的發展，為智能化徵信提供了技術支撐。
市場
另外，我國市場經濟體制建立的時間不長，全社會信用意識和社會信用環境還比較薄弱。為爭取經濟利益而失信的行為時有發生。這既有信用意識淡薄的原因，也有失信成本過低的原因。徵信作為金融的一個重要組成部分，是風險控制的核心，隨著互聯網金融的快速發展，適應互聯網，大數據徵信模式也營運而生，也亟需建立完善的徵信制度來為徵信發展保駕護航。
3.國內外徵信模式
我國的徵信出於初級階段，目前國際上的徵信模式主要有以下幾種
a.市場主導型，美國，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市場經濟的法則和運作機制，並對外提供服務給貸款授信企業，英國是P2P的發源地，以Zopa為代表網路貸款平台根據風險和利率水平促成借貸雙方完成交易、使借貸雙方都共同獲益，在某種程度上發揮了信用中介職能。
b.政府主導型，德國，中國。以中國為例，主要是以政府主導，授權中國人民銀行徵信系統創建，收集，維護和整合全國部分企業和個人徵信，目前已經覆蓋了銀行機構，法院，電信，社保，小額貸款等機構數據，目前覆蓋個人和企業的數量上一直維持著增長勢頭，從2015年4月的8.64億自然人、2068萬戶企業及其他組織增加到2017年5月的9.26億自然人、2371萬戶企業及其他組織，中國大陸將近14億人，企業及其他組織數量也在不斷增加，徵信系統覆蓋范圍還有很大的增長空間，總體上來講，對企業的數據覆蓋度不夠，難以滿足當前各種創新的金融模式對企業徵信的需求。
c.行業協會共享，行業會員制，分享數據，並以行業協會為核心建立信用共享中心，加入協會的組織可以共享數據，並提供一定的數據支撐，以此擴大協會的數據源。
d.混合型，韓國、印度為例，以政府和市場混合，協同發展。
4.徵信產品模式
徵信行業的產品模式主要有按業務模式劃分的企業和個人徵信，按服務對象劃分為信貸徵信、商業徵信、僱傭徵信以及其他徵信，各類不同服務對象的徵信業務，有的是由一個機構來完成，有的是在圍繞具有資料庫徵信機構上下游的獨立企業內來完成。按徵信范圍可分為區域徵信、國內徵信和跨國徵信等。
5.徵信行業產業鏈
徵信產業鏈包括上游的數據生產者、中游的徵信機構及下游的徵信信息的使用者，其中中游的徵信機構運行模式主要有採集數據、加工數據及銷售產品。數據供應商主要包括銀行等金融機構、政府部門、工商企業和個人，幾乎涉及人們生活的方方面面。徵信機構從數據供應商處獲得數據通過一定的模型進行加工處理得到信用評級結果，然後進行服務輸出。徵信報告使用方主要有房地產商、招聘企業、P2P平台、金融機構等，多數發生在個人購房和購車、個人小額信貸、企業信貸、債券買賣等場景。

6.面臨問題
1.徵信監管和法律健全亟需提高，政府信息公開有待加強，徵信法律法規不夠完善；
2.數據處理演算法計算能力有待提高，隨著大數據與徵信的結合，對數據的處理，分析和建模能力提出了更高的要求，才能更好的挖掘出企業信息價值。
3.信用信息安全問題嚴峻，雖然國家一直在出台政策保護徵信數據，但個人，企業的隱私數據安全面臨十分嚴峻的挑戰，催生了巨大的黑色產業發展，由此帶來了金融詐騙，電信詐騙，網路詐騙，木馬病毒竊取隱私數據進行交易獲利等違法犯罪活動。
7.大數據徵信與傳統徵信的區別
1.覆蓋群體更豐富，隨著網路的普及和互聯網金融的大力發展，更多的人或企業將會留下數據到相關平台，擴大了徵信覆蓋的群體。
2.數據來源更廣泛，傳統徵信的數據來源比較單一，但大數據徵信會整合互聯網公開半公開數據，第三方機構合作數據以及自由數據，數據來源變得更加廣泛。
3.數據價值的深入挖掘，隨著大數據和人工智慧在徵信行業的運用，機器學習，NLP，文本抽取等技術對企業數據的挖掘更加深入。
企業信用數據的行業運用
1.信貸風控，金融的核心是風險管理，目前主要由政府信用公示機構，比如國家企業信用查詢網，中國失信被執行網，中國被執行信息網，法院網，信用中國等公開查詢數據，為信貸金融機構提供貸前，貸中，貸後的信息查詢，信用報告和監控等服務。
2.融資租賃，為融資租賃公司提供融前盡調，融後監控服務，提高工作人員效率，並通過集團化賬號系統深入各個業務部門，提升工作質量和效率。
3.信用評級，根據企業的工商，法務，新聞，經營，債卷等多維度數據，對企業進行信用評級，常見的是債券評級.
4.供應鏈金融，圍繞核心企業，管理上下游中小企業的資金流和物流，並把單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險，通過立體獲取各類信息，將風險控制在最低的金融服務。
5.其他，比如招聘，商業調研和律所。
企業徵信的未來展望
1.數據共享
數據作為徵信和風控行業的核心資產，也是構建信用社會的基石，過分孤立或過分共享都不利於行業發展。所以，如何在實現共贏，保護隱私的基礎上做到數據共享，打破數據孤島，打通各個平台的數據通道，讓不同的數據匯集在一起，共同打造徵信體系，是未來的發展趨勢。
2.挖掘數據價值
隨著大數據徵信技術的不斷發展，徵信產品將從信息的初次挖掘向深層次挖掘發展。初次挖掘是指圍繞企業相關數據，通過自身爬取入庫，第三方API介面或數據合作等方法整合並進行數據匯總分類，並以信息報告，圖片等方式簡單羅列呈現。深層次挖掘是將收集到的數據與徵信專業知識相結合，構建風險識別與量化，規則引擎，企業關聯圖譜，數據可視化等產品，對數據進深度挖掘，從而深化徵信產品與服務，提高徵信產品的專業性。例如利用企業工商信息，建立企業關聯網路，當網路上某一企業出現負面信息時，能夠迅速識別風險並預警其他企業，並根據風險情況量化預警等級。
3.提供垂直，細分領域服務
隨著徵信市場規模的不斷擴大，部分徵信機構基於自身特點及優勢，開始出現專注於某一細分領域或某一業務環節提供具有針對性、定製化的徵信產品服務的趨勢。例如提供爬蟲技術，一站式爬取，清洗，整合和入庫；針對新聞的輿情監控服務；提供企業獲客服務，為金融機構篩選優勢客戶，實現精準營銷；提供企業金融服務，比如理財，融資，支付和信貸；提供C2B，B2B的股權投資撮合平台等。

㈦ 貸款公司能否在網上查詢到本人徵信

如果是私人的小額貸款公司是不可以在網上查詢到本人徵信的。

在人民銀行報備的銀行及金融機構可以查詢信用，其他的信貸公司或者親戚朋友要查信用記錄需要授權委託書或者本人跟著一起才能查詢。例如，如果准備向中國人民銀行申請貸款，那麼在審批貸款申請時是可以直接查詢信用記錄。

因為信用記錄原本就是人民銀行在管理。.查詢記錄會顯示查詢者，查詢時間及查詢原因。例如，某某機構，在2016年某月某日，查詢了信用記錄，查詢原因是貸款審批。這些都是會記錄在徵信報告中的。

(7)貸款公司大數據徵信擴展閱讀：

查詢本人徵信介紹如下：

如果近期獲批貸款、信用卡、授信那倒說明情況還不算惡劣，獲批後仍有大量查詢，則值得警惕。如果近期一次都未獲批，則需要重點關注，可能其資產情況、信用情況等諸多因素開始惡化，一般是不會授信的。

不同產品風險敞口不一致，所以常常導致對查詢次數要求也不太一樣。可以獲取各類指標數據，如黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，是否有仲裁案件，等等重要數據信息等。

㈧ 大數據不好徵信差也能辦理的貸款

如果你的大數據不好，那麼你的徵信肯定也比較差，所以現在這種情況下，你不可能辦到合理的貸款

㈨ 如何運用大數據為徵信服務

二十多年間，伴隨著經濟體系的變革，我國企業信貸體系發生了重大的變化，由以大型企業為主要貸款群轉變為中、小、微企業成為貸款主力軍。面對新的貸款群體，銀行等資金機構無法充分地給予資金，造成了日益嚴重的「中小微企業融資困境」。小微企業貸款的瓶頸是「缺乏高效率、低成本、高精度基礎徵信服務」。在此背景下，小宇宙給大家講解幾種大數據徵信的探索之路。

一、 大數據徵信誕生的背景

二十多年間，伴隨著經濟體系的變革，我國企業信貸體系發生了重大的變化，由以大型企業為主要貸款群轉變為中、小、微企業成為貸款主力軍。面對新的貸款群體，銀行等資金機構無法充分地給予資金，造成了日益嚴重的「中小微企業融資困境」。林毅夫早在2001年《經濟研究》發表的文章《中小金融機構發展與中小企業融資》，認為小型金融機構更適合服務於小企業，奠定了我國之後大力推動中小型金融機構發展的理論基礎。城市商業銀行、農村信用社、小額貸款公司紛紛成立，帶動全社會的小微企業貸款產品激增，資金供給量大大提高，數年間小微企業融資環境得到了很大的改變。

然而，小型資金機構的出現並沒有從根本上解決小微融資的困境，相對於大企業，小微企業對資金的佔用比例極低（約30%），與小微企業對GDP的貢獻（約70%）極不相稱。近年來，小微企業的生存壓力不斷增大，傳統行業競爭激烈，利潤空間被不斷擠壓，賒銷使小微企業面臨殘酷的資金周轉壓力，因資金鏈斷裂倒閉的小微企業比比皆是。這種情況更加劇了資金機構「惜貸」行為，對小微企業貸款的負面預期導致小微企業貸款收縮，小微企業、小型金融機構兩方陷入惡性循環。小微企業和小型資金機構處於整個信貸體系的最底層。

小微企業信貸的困局看似很復雜，牽扯宏觀、微觀各方的行為，但實際我們看所有小微信貸的難點，全部集中於一點：資金方認為無法看清小微企業的風險，自然不能放款，這稱之為「信息不對稱風險」；既然無法識別風險，資金方制定了迴避小微借款的貸款政策，形成了「逆向選擇」，小微信貸就此止步，陷入無錢可貸的困境。無論是大型銀行，還是小型資金機構，都面臨同樣的問題，所以都對小微信貸無計可施。這個問題可以籠統地稱為社會誠信體系欠缺導致信用風險高。

信用體系欠缺導致資金方難以看清小企業實際情況，這有著現實的原因。我國的小微企業內部管理是很隨意的，很多交易不會以規范的方式記錄下來。正規的資金方需要經過嚴密的盡職調查第一還款來源（依靠經營償還借款），輔之以第二還款來源（抵押品），才能做出決策。這個過程可以稱之為「徵信」或者「信用審核」。前面我們已經分析過，由於資金方缺乏有效的可利用於小微企業的信用調查、審核手段，對於小微貸款項目，這個過程不但冗長成本很高，而且通常難以找到准確、真實、有價值的信息，阻礙了小企業信貸的成功率性。同樣，對於那些私募資金機構、民間資金機構，本來沒有能力進行相關調查，放貸只能靠感覺和其他手段，風險更大。

由此，我們可以得出結論：小微企業貸款的瓶頸是「缺乏高效率、低成本、高精度基礎徵信服務」。可以想像，如果資金方有能力以一種低成本的方式准確識別小企業是否可信，再加以輔助風控措施（擔保、抵押等），小微業務將變得有利可圖，資金通道可以就此而打開，小微信貸就會變得順暢而有序。大數據徵信正是在這種社會背景下應運而生的。

二、 大數據徵信技術的幾條探索之路

隨著大數據技術在各行業的深入應用，運用大數據為徵信打開一條通路，逐漸成為了社會主流的意識。信用服務從業者、政府信用辦公室、互聯網金融公司對此進行了不懈的探索，期待找到一種可以針對於小微企業的量化深度評判方法。下面我們分析一下當前主要幾種方法的特點。

(一) 量化信用評價（評級）模型（由內而外型）

多年以來，信貸機構、徵信機構和評級機構一直期待著能夠形成一個量化信用模型，將各方面的數據導入模型之後，能夠自動生成評級結果，提示是否可以放貸。經過長期的探索、研究、試驗之後，這個理想的模型一直沒有出爐。我國部分有實力的資金方引進日本、美國知名咨詢公司的信用分析模型，但這些模型對我國的實際情況的適用性很差，沒有達到期待的效果——導入相關數據後即可對企業償還能力和償還意願作出可靠的判斷。

國外的先進模型以及國內機構的多年模型探索，都沒有形成一個普遍性有效的評判小企業的量化模型，主要原因是我國小企業的數據質量低下。由於無論國內外使用的企業數據主要是財務報表數據，而財務數據是會計師事務所出具的。我國誠信體系存在巨大缺失，會計師事務所出具的審計報告幾乎是製造出來的，其可信度很低。對於誠信企業，這份報告具有較大的參考性，而對於蓄意騙貸企業，也未必能夠從審計報告中看出破綻。各種量化模型的探索之所以沒有得到令人滿意的結果，正是由於其所依據的數據質量是低下的，所以無論如何也不可能得出真正有價值的信息。這種方法基本上宣告了是無效的。

(二) 外部資料庫接入（由外向內）模式

在企業內部數據質量不佳的條件下，各類機構開始向外尋找廣度更大、更加可靠的數據來源，例如政府各部門的數據，稅務系統數據、工商信息、行業主管單位業務數據、海關數據等，各行業協會的經營性數據等，也有在電商平台上積累的交易數據（如淘寶上的交易數據）。基於這些數據查找與某企業相關的數據並進行綜合分析。我們稱之為「由外向內型」的數據體系，也就是企業徵信服務不再是從被評價的企業提取數據，而是運用外部數據體系實現。

這種模式的優勢在於：資料庫系統形成之後，單個企業的徵信信息採集將非常容易，徵信服務的邊際成本極低，且速度極快，直接帶來的好處是徵信服務的收費將非常低廉，並且服務量很大。但這種模式也存在自身的劣勢：對接多部門數據入口是一項巨大的系統工程，建設、磨合的成本很高，當前除了工商信息可以達到全國聯網外，其他部門信息均在分布在市級部門，整合工作相當巨大。另外，也是最嚴重的問題還是數據質量。我國的小企業對外報送的經營信息具有很大的隨意性，都是根據具體需要編出來的，例如為了避稅、貸款或者其他目的。有些地區政府為了鼓勵當地企業發展，給予很高的納稅優惠，比如核定一個固定納稅額度，這樣的話就不會要求企業如實報送。因此，從各部門搜集到的數據恐怕與實際情況相差較遠，如果用做徵信服務，可信性也會遭到質疑。同時，一個企業產生的數據並非全部對外報送，事實上，對外報送的數據僅佔一小部分，如基礎財務報表、應納稅額等，而大部分的能夠說明企業情況的數據沉澱在企業內部，如供銷信息、產品品類、資金流轉等，這些數據無法通過外部資料庫找到。外部資料庫的數據量雖大，但針對於某單一企業，卻顯得容量不足了。如果是電商內部生態圈數據也相對片面，因為一個企業不會僅僅通過一個電商渠道銷售，單一電商交易數據顯然是不夠全面的。

如果用外部數據編織數據網的話，這張網將是巨大的，幾乎可以覆蓋全國的企業。但由於關於某一企業的數據量不足，這張網的數據線條比較稀疏，也就是數據網眼很大，多數關於企業的有價值信息都被漏掉了，有效信息過小，不足得出可信的結論。這就是由外向內建立徵信數據體系的探索。

自國務院交辦發改委建立全國信用體系以來，各級政府信用辦公室主導將轄區內各個掌握數據的政府部門連接起來，形成一個統一的信用信息平台，由專業的第三方公司或者設立下屬公司運營，出具滿足社會需求的徵信報告。除政府外，也有社會徵信機構做類似的事情，接入一些政府端數據並運營。從目前的發展來看，這類徵信服務當前能夠提供的最主要的信息是工商注冊類的信息，以及少量的各部門備案信息。這類徵信服務提供的信息簡單，收費低廉，但對於信貸業務而言，基本上沒有發揮太大的作用。

(三) 單體企業數據徵信服務（由內向外）

另外一種數據徵信服務，是從企業內部挖掘有用信息，從這個角度來說，這種方法和傳統的徵信方法是一致的，不同的是採集的信息和分析模式。現在有些專業徵信公司也在研發由內而外的數據徵信方法。這種方法利用的數據量不像社會徵信的數據量那麼大（因此稱「小數據」），但與貸款相關度很高，再保證真實度的基礎上，可以得到很多有價值的信息（「大信息」），並且均為信貸業務中資金方最關注的信息。該項服務可以幫助資金方在最短的時間內評判該企業是否能達到可以貸款的條件，為資金方節約大量的調研時間和成本，適應小微企業融資的效率要求和風控要求。

數據徵信雖然應用的基礎數據量不像政府部門數據那樣多，那樣大，但採集到的都是相關度最高的信息，可以捕捉企業真實經營情況和償還能力。如果從數據網的角度看，這種方法形成的數據網較小（只適用於某單個企業），但數據「網眼」恰好適合保留住關於該企業的大量有價值信息，而篩查掉無關信息、干擾信息，形成深度、高質量的徵信報告，為信貸決策提供可靠依據。

這種數據徵信服務的優勢是，啟動快，無需長期建設成本，很好地適應我國現有的信息基礎和社會現實。其難點在於如何取得借款企業的充分信任因此願意提供深度數據。

企業數據徵信技術已非一個技術上的構想，而是已經開始了大量的實踐。數據徵信已經在擔保業務、小貸業務中發揮了重要作用，幫助擔保公司和小貸公司排查風險、清晰評估項目、提高業務效率。相信隨著市場環境的變化，將有越來越多的人意識到這種技術的價值。

㈩ 什麼是徵信大數據

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變數，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面准確，是模型評估性能大大提高。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。

(10)貸款公司大數據徵信擴展閱讀：

從1980年代末至今，徵信行業先後經歷了起步、搭建徵信平台、央行主導統籌等數個階段。 2015年1月5日，人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，要求芝麻信用，騰訊徵信等八家機構做好個人徵信業務的准備工作，擇時發放第一批牌照，但一直不見下文。

最終等來的卻是由中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊徵信等把家徵信機構聯手成立的百行徵信。這意味著徵信這個金融業最關鍵的閥門，最終還是要由政府來監督把控。

截止目前，百行徵信已與120餘家互聯網金融機構和消費金融機構達成了信用信息合作共享協議，與50餘家機構達成了合作意向。

沒有徵信牌照，徵信創業公司無法合法的去獲取核心數據，比如銀行信貸數據或者運營商，公安局的隱私數據；也無法以牌照去融資收購其他徵信公司，資金上毫無優勢。因而，業內人士認為，初創公司很難在徵信領域發展壯大，成為未來的寡頭之一。