㈠ 央行徵信和大數據徵信的不同之處
沒有完善的徵信體系，就沒有真正的互聯網金融。由於人民銀行的徵信系統與互聯網金融的數據平台無法對接，信息無法共享，P2P網貸平台與眾籌等不得不通過線下調查客戶信用和調取央行徵信報告，各自組建線下徵信風控團隊，這樣的網貸與小額貸款公司其實並無實質區別。
支付和徵信是互聯網金融發展的基礎，信用就是公民的「第二張身份證」。P2P投資理財平台最先興起的英國、美國等國家擁有完善的徵信體系，P2P理財機構能夠與之相連，能夠在線上快速完成交易。目前，美國最大的P2P平台LendingClub基本只做線上交易，而將LendingClub模式引入中國的P2P公司，盡管擁有最新的分析技術，但依然有80%的審核業務需要在線下完成。
在國內，由於徵信體系不健全，央行徵信系統相對互聯網金融是閉環的，線上交易受到很大局限。現在銀行只在全國7000多家小貸公司中挑選一部分獲得央行的徵信信息和徵信報告，P2P公司由於沒有明確的法律地位，難以進入銀行的徵信系統。
徵信體系不健全導致P2P在中國舉步維艱，這成為中國互聯網金融行業發展的最大瓶頸。惡意圈錢跑路不斷，虛構注冊地址等，都是因為互聯網金融企業的資質不公開，投資人無法查詢相關信息，而網上活躍的一批惡意借款人也讓眾多網貸公司頭疼。沒有方便快捷的徵信系統，互聯網金融的發展就如「盲人摸象」，借貸雙方互不知底。投資者對P2P公司的投資也變成了高利誘惑下的賭博。
央行的徵信中心是國內最大的金融資料庫，共收錄法人1940萬戶，自然人8.5億人。但其部分數據可能沒有互聯網金融活躍，互聯網金融在典當、借貸活動中，貯存了大量時效性強的活躍信息。同時，互聯網企業通過擁有大量電商活動建立了寶貴的信用資源，從電商、微博等平台獲取客戶網路痕跡，從中判斷借款人的信用等級，形成整體風險導向，完善大數據的積累。但互聯網金融企業實力和技術參差不齊，一些報告的合規性和規范性、安全性以及客戶隱私保護都難以達到央行徵信系統的要求。如果在互聯網金融數據規范基礎上實現二者聯網，互聯網金融完全可以反哺央行的徵信中心。
㈡ 金融行業大數據怎麼玩
任何數據分析的前提是首先要理解業務模型，從你的金融數據是怎麼產生的，包括哪些指標哪些數據，你的分析是要為什麼業務服務的，也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品，還是最有價值的客戶，還是尋找最有效的成...
在企業信息化建設及互聯網行業的發展過程中，數據量的增長已經達到了前所未有的速度。廠商、分析師以及技術專家認為「大數據」(Big Data)時代已經到來，針對大數據的相關技術已經被IT部門提上了議事日程。除了如何存儲管理大數據，更為重要的問題...
在金融領域大數據用的好還是很不錯的。比如收集股民的投資信息就可以知道大眾的投資走向，你就可以關注這些行業。
實質是資源共享，為單一客戶提供綜合金融服務，說白了就是充分挖掘客戶家底。
大數據對金融行業的影響有很多方面吧，目前大數據的來源主要包括瀏覽、購買、搜索、關注、社交的用戶行為。對於金融行業來說最基本的影響就是對用戶的畫像更加精準了，傳統的數據如年齡職業住址聯系電話等信息自然不在話下，更重要的是對於用戶...
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。 有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大...
說到運用啊，樓主你知道「信誠人壽悅生活愛家行動」活動不，就是和堂傳媒運用了多屏互動手段和大數據手段。以40000+的有效用戶數據打破如今互聯網金融行業營銷記錄，也開創了大數據等技術運用的先河，可牛啦。
讓每一條查詢的關聯度提高，讓每一條查詢的相似查詢結果智能化顯示，人性化的羅列每一次查詢可能對應的結果，比搜索更貼心； 金融業的利率差將會更加復合資本的運作規律：行政化的切割線將會被套利資本沖垮、淹沒，收益率劃分的利率差切割線將會...
：）在我們的生活中，所有人都在製造和分享數據——但並非所有數據都能得到合理使用。這種數據缺乏帶來的信息不對稱，導致了金融行業中「二八定律」的出現。二八定律：在當前利率非完全市場化與小微企業抵押擔保品欠缺的情況下，採用傳統信貸技術從...
大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向
㈢ 如何用數據體現央行支付體系報告
央行定義的電子支付的范疇是哪些：即指客戶通過網上銀行、電話銀行和手機銀行等電子渠道發起的支付業務，包括網上支付、電話支付和移動支付三種業務類型。
信號一、移動支付，無論筆數還是金額，出現200%以上增長
央行報告顯示，
在2014年第一季度，移動支付業務6.59億筆，金額3.89萬億元，同比分別增長232.20%和255.37%。充分說明移動互聯網時代正在到來。互聯網金融已經從PC端以迅雷不及掩耳之勢轉移到移動端，所以，如此強勁的增長勢頭，相關行業再不在移動端發力就要OUT了。
信號二、網上支付增速穩定，但體量巨大
央行統計數據顯示，
一季度網上支付業務63.16億筆，金額287.75萬億元，同比分別增長20.31%和33.81%。也就說，無論從業務筆數還是支付金額，在增長速度上，跟移動支付都不是一個量級，但可以看到的是，網上支付的筆數是移動支付的10倍左右，金額更是移動支付的100倍。
所以，這一方面可能是網上支付的金額相對是較大額的支付，另外，也是因為網上支付發展多年已較為成熟。
信號三、電話支付同比出現下滑
央行統計，
一季度電話支付業務0.92億筆，金額1.24萬億元，同比分別下降44.01%和14.61%這是一個非常值得關注的信號，一季度電話支付業務無論是支付筆數和支付金額都出現了下降，這對電信還是移動的運營商而言，支付終端都在發生如此大的變化，如果要推NFC近場支付，也就只能靠補貼過活了。
信號四、非現金支付業務同比放緩
報告顯示，第一季度，全國共辦理非現金支付業務135.52億筆，金額435.96萬億元，同比分別增長20.98%和17.36%。筆數、金額增速較上年同期分別放緩1.49個百分點和4.55個百分點。
這是和去年同期相比的數據。非現金支付業務的放緩，我個人認為跟總體的宏觀經濟走勢有關，另外，在一季度，票據業務同比出現下降、轉貼現業務增速持續放緩，這兩塊業務是造成非現金支付業務同比放緩主要原因。
信號五、銀行卡消費業務務保持較快增長
報告中對於銀行卡消費業務總結為：
第一季度，銀行卡消費業務筆數和金額同比分別增長40.67%和43.71%。
其中，跨行消費業務18.44億筆，金額6.69萬億元，分別占銀行卡消費業務量的48.91%和70.05%。
銀行卡滲透率達47.68%，較上年同期提高0.48個百分點;銀行卡人均消費金額達7 032.60元，同比增長43.40%;銀行卡卡均消費金額為2 173.52元，同比增長20.91%;銀行卡筆均消費金額2 530.61元，同比增長2.16%。具體原因就不分析了。想切入消費端的P2P理財，或者個人消費信貸等業務，可以參照如上某些數據。
信號六、網上支付跨行清算系統業務高速增長
第一季度，人民銀行支付系統內網上支付跨行清算系統處理業務2.83億筆，金額3.42萬億元，同比分別增長142.85%和112.66%。日均處理業務325.82萬筆，金額392.70億元。人民銀行支付系統包含大額實時支付系統、小額批量支付系統、網上支付跨行清算系統、同城票據清算系統、境內外幣支付系統和全國支票影像交換系統。
在人民銀行的支付系統中，增上最快的是網上支付跨行的清算系統處理，大家看到的無論是比數還是進入，都成100%倍數的增長，所以，從需求來看，網上擴行支付無疑是廣大人民的剛需。
信號七、銀行卡跨行支付系統業務持續增長
第一季度，銀行業金融機構行內銀行卡跨行支付系統處理業務26.31億筆，金額7.85萬億元，同比分別增長18.98%和29.45%，分別占支付系統業務筆數和金額的40.54%和1.01%。日均處理業務2 922.83萬筆，金額872.36億元。這是發生在銀行業金融機構中的銀行卡跨行支付，同樣，我們可以看到，跨行支付也是同比增長。所以，存在巨大市場需求的跨行支付，銀行家們就自請革命吧，不然總有其他機構會搶入這塊蛋糕的。
信號八、銀行卡發卡量平穩增長
截至第一季度末，全國累計發行銀行卡43.91億張，環比增長4.19%，增速較上季度放緩2.06個百分點。其中，借記卡累計發卡39.77億張，環比增長4.02%;信用卡累計發卡4.14億張，環比增長5.83%。全國人均持有銀行卡3.24張，其中，人均信用卡持有0.30張。
㈣ 如何利用互聯網大數據這桶萬金油
如何利用互聯網大數據這桶萬金油
互聯網金融在中國的噴發式成長帶動了個人信用徵信的強大需求，新型徵信市場體系的建立又帶動了大數據產業的發展，在這條邏輯嚴密的互聯網金融生態鏈條上，如何充分合規利用大數據成為扼頸之虞。
中國互聯網金融行業協會的最新統計數據顯示，2014年底中國的互聯網金融規模已突破10萬億。而中國擁有40億銀行卡用戶，其中僅4億信用卡，4億銀行卡中，還有大約2億為沉睡的僵屍卡，相對6億智能手機用戶，互聯網金融的未來市場潛力依然十分巨大。
在日前由新浪財經及新浪戰略合作部主辦的「當大數據愛上金融」閉門沙龍上，我愛卡信用寶創始人兼CEO塗志雲認為，如果從時間維度來衡量，中國互聯網金融行業發展基本與美國同步，但金融信貸水平與美國相差20十年，飛步向前的行業和徵信體系的滯緩，很有可能成為互聯網金融產業發展路上的一個大坑。
產業界的一個長期主流觀點認為，互聯網大數據是繞開徵信體系監管和政策門檻的一桶萬金油，來自用戶非結構性行為的互聯網大數據可以對用戶靜態特徵和動態特徵的描述和預測，不同數據的跨界碰撞和融合拼接。是互聯網金融徵信體系的一桶萬金油。
隨著互聯網擁有海量的大數據信息以及雲計算等數據處理技術的不斷進步，可以提供互聯網金融徵信產品的機構已不僅僅限於傳統的專業徵信中心或徵信公司，在強大的市場需求刺激下，一批專門針對P2P網貸、網路微貸的互聯網金融專業徵信機構或「准徵信機構」開始出現並迅速發展。
但這可以幫助中國徵信體系快速超越20年差距，趕上互聯網金融產業的步伐嗎？
互聯網金融的本質仍然是金融，必須按照金融的發展規律運行。五道口金融學院金融大數據研究室總監楊威認為，大數據並不局限於互聯網數據，僅憑互聯網數據，並不能解決所有問題，需要避免互聯網數據萬能論，用傳統結合創新，從數據走向業務，或是一條可行的道路。
例如，塗志雲曾參與全球的五家國家級別的徵信機構開發基礎上國家標準的個人信用評分模型的建立。他認為，中國現有的信用評分是個人行為的概括，真正的信用評分不是一個對過去的總結和概括，而是對未來信用行為和違約行為的一個預測。所以，無論是央行還是民營徵信公司，都可以利用互聯網大數據建立一套可落地參考的徵信體系：所有的分數給一個對應的違約率或壞賬率。
但現實情況是，目前沒有一個中國機構具備這個能力。據了解，央行正在開發類似這樣的評分體系，現在為止還沒有正式推向市場。
這恰恰是民營互聯網徵信公司的機會，也是挑戰所在。
互聯網徵信公司百融金服副總裁馮宗欣認為，民營機構在互聯網金融徵信市場的機會很大。人民銀行徵信中心有3億人的信用記錄，佔中國總人口的25%，仍有75%的人沒有有效的信用記錄，這將導致大多數人的融資需求很難得到滿足。
這家公司從六年前成立開始，探索金融大數據結構的腳步從互聯網逐步延伸到了金融機構、來自於線下零售，包括社交，包括媒體，包括航空、教育、運營商、品牌商等多個維度。
「單維度的數據叫數據，不叫大數據。」馮宗欣強調。和其他徵信機構的步伐一致，百服金融的徵信業務步伐正在向欺詐評分、催收評分等領域拓展。
這顯然是大勢所趨。優勢在於融合線上線下、結構性和非結構性、過去和未來等多維度的數據，形成一個動態的大數據分析庫。挑戰在於包括央行和銀行金融體系亦在銀行傳統之外，研究來自感測器、媒體、其他行業數據的結合，這個市場跑馬圈地之勢剛剛開始，誰能最後留下取決於多方面因素。
互聯網金融熱潮之下，中國強大的市場需求和落後的徵信體系形成巨大反差反差，但這也成就了中國互聯網金融創業者利用科技、利用大數據在徵信領域裡面做一次真正的創新和變革的巨大機會，逼迫中國在未來10年的時間走完美國過去30年的路。
互聯網重構了金融，大數據重塑了信用。但這條路依然很長。
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㈤ 鵬元徵信處罰人行、央行：大數據徵信如何把控數據源的「量」與「度」
如今一切信息皆可以成為信用數據，經過分析後用於證明一個人或企業的信用狀況。大數據的「量」是指有多少個體在被分析，每一個網上注冊賬號的個體都可以成為被分析的對象。數據源的「度」是指被分析的個體都有哪些方面能夠成為可以參考的數據。有很多人認為數據能夠被稱為「大數據」需具備兩個因素：第一要覆蓋面廣，用戶足夠多；第二維度廣，要從一個人行為的方方面面反映個體的行為與信用的關系。但是，筆者認為事實並非如此，數據的「量」與「度」也應嚴格加以控制。
把控大數據的「量」關鍵在於從大量的數據之中篩選出「有效用戶」。無論是在傳統金融領域，還是互聯網金融領域，給客戶做信用評估的前提是必須知道這個人就是他自己。所以，如何證明「你是你」是大數據徵信首先要解決的問題。然而現實的情況是：一個人可以同時申請多個賬號，多個人在知道賬戶信息的條件下也可以同時使用一個賬號。在這樣的情況下數據信息往往有所重疊。因此，數據的體量大並不代表數據更加可靠。
隨著越來越多的金融業務互聯網化，「反欺詐」面臨的挑戰也日益增大。「身份認證」的重要性在各項監管文件中反復被強調，而各家機構也在不斷探索如何利用新的技術在網上實現身份的核實。金融機構在重視數據量的同時還可運用先進的科學技術手段，如指紋、虹膜、人臉識別等一系列生物識別技術，將大量的無效信息排除在外，同時也能夠抵禦數據造假所帶來的信用風險。
對數據源「度」的有效性進行控制也是金融平台和金融機構需要考慮的問題。社交軟體在數據量上有著非常明顯的優勢，許多社交軟體常常從用戶行為上分析判斷一個人的信用是否良好，這就有可能出現「分析過度」的情況。
㈥ 中國人民銀行互聯網金融中心出的銀行賬戶流水是真的嗎
這個賬戶流水是與各個銀行相關聯的，所以一定是真的
㈦ 互聯網金融是什麼意思什麼是互聯網金融
互聯網金融（ITFIN）就是互聯網技術和金融功能的有機結合，依託大數據和雲計算在開放專的互聯網平台上形成屬的功能化金融業態及其服務體系，包括基於網路平台的金融市場體系、金融服務體系、金融組織體系、金融產品體系以及互聯網金融監管體系等，並具有普惠金融、平台金融、信息金融和碎片金融等相異於傳統金融的金融模式。
我國的互聯網金融可以分為六大模式：第三方支付、P2P網貸、大數據金融、眾籌、信息化金融機構、互聯網金融門戶。
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㈧ 如何接入央行的徵信系統
一、徵信系統支持的接入形式
在接入方式方面，小微金融機構可以根據自身的業務規模和信息化程度，自行選擇開發介面程序方式或手工錄入報送方式（非介面方式）。
介面方式是指金融機構自行開發數據報送介面程序，從本行業務系統中抽取數據，生成符合徵信系統要求格式的報文，該方式適用於信貸業務數據量較大的金融機構；
非介面方式是指使用手工錄入方式向固定錄入軟體中錄入數據生成報文的方式，該方式適用於信貸業務數據量較小的金融機構。
在網路選擇方面，現在有三種方式可供選擇，一是通過人民銀行徵信中心的互聯網接入平台接入，二是單家機構自行通過當地的金融城域網接入，三是參加當地的小微型機構接入徵信系統省級平台建設，通過平台專線接入。
互聯網接入平台接入是指通過互聯網連接徵信系統互聯網接入平台方式接入徵信系統。
金融城域網直接接入是指單家小微金融機構通過數據專線或虛擬專用網路(VPN)連接人民銀行金融城域網的方式直接接入徵信系統。
省級平台接入是指通過連接機構所在省（自治區、直轄市）徵信分中心組織建立的省級徵信平台方式接入徵信系統。
二、接入流程
機構接入徵信系統共分為五個步驟：申請、接入的前期准備、數據報送測試驗收、開通報送用戶、開通查詢許可權等，各個步驟主要工作如下：
（一）申請
金融機構要求接入徵信系統，需向徵信中心或所在地徵信分中心提出申請，申請函應至少包括機構性質、業務種類、業務現狀（未結清業務余額及筆數情況）、業務系統與網路條件、申請接入的徵信系統名稱及接入的理由、擬採取的接入方式、接入實施計劃等。身份證明材料包括：金融許可證復印件、營業執照復印件、組織機構代碼證復印件等。
分中心進行審核後，對具備接入條件的機構提出初審意見，連同匯總後的接入材料一並報送徵信中心。
徵信中心根據分中心的初審意見，結合機構接入的總體安排，確定申請機構接入安排，並函告分中心，分中心將函復結果通知申請機構。
（二）接入的前期准備
分中心負責前期的組織、指導和培訓等工作。
1. 培訓相關法規、制度，介面規范，信用報告解讀；
2. 指導介面程序的開發，培訓MBT系統、互聯網平台錄入系統等的使用；
3. 督促金融機構建立相關內部管理制度（數據報送、信息查詢、異議處理、安全管理等）；
4．指導機構正確填寫機構、用戶、電子郵箱申請表等材料。
（三）數據報送測試驗收
介面機構應按照《關於進一步規範金融機構數據報送介面程序測試和驗收工作的通知》（銀徵信中心〔2012〕7號）開展測試驗收工作。
非介面機構在驗證數據錄入軟體能夠按要求生成數據報送文件之後，還應對數據錄入人員的錄入能力進行驗證。對數據錄入人員的上崗測試，主要是按規定業務場景模擬錄入徵信數據，數據錄入准確無誤則表示具備錄入能力，可以向徵信系統報送數據。目前通過互聯網接入平台接入的非介面機構在培訓中安排了測試。
（四）開通數據報送用戶
數據測試通過後，徵信中心為金融機構開通生產環境的數據報送用戶。
徵信分中心將機構接入後的各項制度和要求通知金融機構，包括數據質量管理要求、介面程序升級要求、數據刪除管理要求等方面。
（五）開通查詢許可權
徵信中心審核接入機構數據報送情況符合要求後，徵信中心為接入機構開通查詢許可權。
三、接入徵信系統涉及的費用
機構接入徵信系統，過程中可能涉及的費用項目包括網路專線租用、介面程序、技術服務、培訓實施、查詢服務等五個方面。現將各個項目和各種接入形式下的花費情況介紹如下：
（一） 網路專線租用
使用金融城域網直接接入和省級平台接入金融城域網的機構，需向電信服務提供商繳納網路線路租用費用，費用標准由當地電信商定。
通過徵信中心互聯網接入平台接入的機構無此部分費用。
（二）介面程序
採用介面報文生成方式的機構，需要開發介面程序並內部測試。若選取外包方式則需要一定成本，收費標准自行與外包商商議。徵信中心安排的介面程序測試驗收工作，不收取費用。
採用非介面方式的機構，如直接向徵信系統互聯網平台或使用中心提供的MBT數據錄入軟體，免收程序開發費。非介面機構的操作人員錄入能力考試，徵信中心不收取任何費用。如自行購買數據錄入軟體或使用省級平台，需向軟體提供方繳納數據錄入軟體開發費。
（三）技術服務
省級平台接入和互聯網平台接入的機構，需按年繳納平台技術服務費。省級平台的技術服務費用標准由各省平台運行方制定並收取，互聯網平台徵信中心委託中征（北京）徵信有限責任公司運營，需向其繳納技術服務費（目前按每個用戶每年1000元的標准收取）。
（四）培訓實施
各地徵信分中心組織接入前的培訓工作，按培訓會議成本收取費用。
（五）查詢服務
徵信查詢服務收費標准為查詢企業信用報告每份30元、查詢個人信用報告每份2元，費用由徵信中心收取。
㈨ 網路金融徵信資料庫有不良數據怎麼辦
沒有完善的徵信體系，就沒有真正的互聯網金融。
由於人民銀行的徵信系統與互內聯網金融的數據平容台無法對接，信息無法共享，P2P網貸平台與眾籌等不得不通過線下調查客戶信用和調取央行徵信報告，各自組建線下徵信風控團隊，這樣的網貸與小額貸款公司其實並無實質區別。
㈩ 央行發布金融統計數據報告有什麼用
4月18日，為保持銀行體系流動性合理充裕，人民銀行對18家金融機構開展mlf操作共1625億元，其中3個月835億元、6個月790億元，利率與上期持平，分別為2.75%、2.85%，引導金融機構加大對國民經濟重點領域和薄弱環節的支持力度。