互联网金融与大数据征信

A. 互联网金融机构怎么获得征信大数据

可以通过第三方来获得，目前国内有八家获牌照的征信公司，他们分别是1.华道征信2.芝麻信用3.考拉征信4.前海征信5.中诚信征信6.腾讯信用7.中智诚征信8.鹏元信用。

B. 互联网金融第三方平台所谓的网络征信是否有实际意义。假如一个人在第三方平台借贷，但是逾期没有还款，

您好，可以登录中国人民银行征信中心网站查询/打印信用报告，征信中心未授权任何第三方回提供此服务。
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C. 重磅：传统征信和互联网征信的区别

1、确实有不同之处，央行征信是传统征信方式，大数据征信是伴随互专联网金融发展起来的

2、央行属征信与大数据征信差异主要从征信数据来源、权威性、数据完整性、用途等维度区分
3、央行征信特点：数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，权威性高，数据基本完整，主要用于资产评估、银行放贷、信用卡额度等
5、大数据征信特点：数据主要来自互联网各大平台，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信数据，资质再好一点的企业可以申请接入央行征信，权威性不如央行征信，但随着互联网金融的发展会越来越重要，数据完整性各大数据征信平台不同，主要用于互联网金融，例如P2P，如果p2p拿不到央行征信数据风险会很大。
6、展望未来：随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的完整性，那违法犯罪基本就真的大大减少了，信用真的就是钱！

D. 企业应该如何构建互联网金融大数据征信系统

互联网金融近几年快速发展，大数据技术也渗透到互联网金融，通过多维回度进行数据维答护，91征信采用“去中心化”接口技术，放弃传统的“中央数据库”模式。通过91征信接口技术，创建专用技术通道，采用“信息流+证书验证”双加密方式，连接各个p2p公司数据库，实现数据互联。p2p公司将不再需要向任何中央数据库报送数据，不必担心数据流失，可自由发送和反馈查询。

E. 大数据征信与“大忽悠”征信的距离有多远

有不少人心存疑虑，质疑大数据征信的含金量和可靠性：
1、 数据整合难：央行征信系统并未开放，征信机构无法获取珍贵的信贷数据，而央行对企业在小贷、租赁金融的信贷行为也难以全面掌握；公共数据广泛分散在工商、质检、海关、税务等政府和业务管理部门，虽然建设统一信用信息平台已提上日程，但数据孤岛的问题仍难解；芝麻信用、腾讯征信等所背靠的集团，以及各类P2P平台自建的征信公司本身存在业务交叉和竞争关系，共享“黑名单”易，共享“白名单”难。
2、 数据标准缺失：到底哪些信息需要列入征信评估范畴还没一个统一的界定，越来越多的信息被纳入征信范畴，交通违章、地铁逃票等似乎什么都可以往里装，这些都可能构成个人不良征信记录影响个人信贷。
3、 公信力遭质疑：“征信采集者与使用者没有任何关系”的独立第三方原则被模糊，首批入围的民营征信机构数据的采集和使用都与自身有着千丝万缕的联系，这就决定了现在市场中的很多模型只能适用于自己的小生态，同时民营征信机构既做裁判又做选手，最终评价的公正性或在市场份额争抢中失衡。
4、 评级模型五花八门：中国并不缺数据，但缺乏可以数据通用的评估模型。国内个人征信大多模仿了美国FICO的模型，但在评估维度上五花八门，加上采集的数据差异，这就造成同一个人在不同平台得到的评分可能会千差万别。而企业征信的评级模型，以及债券评级模型的严谨性、科学性在国际上并无强公信力。
业内专家指出，只根据数据分析出的规律并不全面，如果仅据此进行风控审核，难免会出现疏漏或偏差。大数据只能作为辅助手段，不能作为风控的决策依据。
日前，有媒体报道，商务部正在酝酿制定《互联网金融机构信用评级与认证标准》。中国互联网金融信息查询系统主任、《标准》制定课题组副组长徐洲指出，只有独立的第三方才能避免为利益左右，才能把促进行业规范发展放在第一位，做到客观、公正、及时的信息披露。
某金融研究机构人士分析认为，一个从各处收集数据并完成大数据征信的机构，不能是数据来源方，也不能是金融服务的提供方，这样才能避免数据打架的现象。征信行业要真正兴起，发挥应有的作用，还是需要发挥出商安信、中诚信等独立第三方征信机构的力量。

F. 征信在互联网金融中有哪些新的应用模式

征信是指按一定规则合法采集企业、个人的信用信息，加工整理形成企业、个人的信用报告等征信产品，有偿提供给经济活动中的贷款方、赊销方、招标方、出租方、保险方等有合法需求的信息使用者，为其了解交易对方的信用状况提供便利。
征信分为个人征信和企业征信。
2013年3月15施行《征信业管理条例》中规定：任何经营个人征信业务和企业征信业务的机构都需经得国务院征信业监督管理部门批准，取得经营许可证在人行备案。否则一律不得开展征信业务。
但是目前牌照还没下发到机构，所以市场上还没有一家真正可以做个人征信的机构，但是在市场上已经有个人征信的业务在开展，不过不是叫信用报告人家叫信用分值，其实都是个人征信雏形。
征信业近两年也迅速发展，征信市场发展逐渐分化，依托大数据征信机构侧重点也不同，但是基本宗旨是服务经济，目前各个征信机构相互竞争都有自己的优势，面向社会经济在广阔的市场中想要占有一席之地就需要术业有专攻。
目前征信机构大概偏向就是建档型征信，评级性征信，融资性征信。
社会信用体系的建设是为了规范市场，那么征信服务的就是经济实体。
题主问到征信在互联网金融中有哪些应用，有哪些新的业务模式。
现在言归正传。
因为目前的征信市场还在初步发展阶段，市场对征信的认知度普遍不高，所以要开展征信业务也是有挑战的，那么前期肯定是培育市场的一个过程。
征信是支持互联网金融发展的一个重要基础，还是要回归其属性。
所以征信机构肯定要开展一些新的业务模式，让市场自己去发展倒逼政府下发推动征信业发展的政策文件。
央行下放权力给机构做征信除了简化自己的业务让征信机构能提供更加专业化的服务给实体经济外，也是希望整合市场资源最后达到信息共享。
目前很多空壳子的征信机构，他们构思了一个美好的蓝图，想让小贷公司、P2P等一些民间借贷机构上传自己的数据，但是目前没有一家强大的征信机构能妥谈让他们接入都自己的系统，给自己的数据库上传数据。据我所知现在金融办逐步让一些小贷公司对接到央行的征信系统，如果是这样，那么征信机构想整合更多的信息资源就更难了，优势也不明显了。
所以征信机构更是要开展一些新的业务模式，比如融资，P2P信用认证，金融超市，主体担保型征信业务。

G. 互联网金融征信体系的不成熟会引发哪些问题

1. 个人信息保护问题突出，未经个人授权泄露个人信息

2. 采集信息不全、不准确、不及时等，影响对个人信用的判断，容易以偏概全

H. 互联网金融借力大数据玩转风险控制

互联网金融借力大数据玩转风险控制
近两年，金融行业内竞争在网络平台上全面展开。大数据时代，这种竞争说到底就是“数据为王”。为什么大数据在互联网金融领域扮演着如此重要的角色？业内人士认为，“互联网+金融”具有共享性，提供了“大数据”和更充分的信息，即通过更完善的价格信号，帮助协调不同经济部门非集中化决策。
信息占据核心地位
信息占金融市场核心地位。金融市场是进行资本配置和监管的一种制度安排，而资本配置及其监管从本质上来说是信息问题。因此，金融市场即进行信息的生产、传递、扩散和利用的市场。
在“互联网+金融”时代，信息的传递和扩散更加便捷，信息的生产成本更为低廉，信息的利用渠道和方式也愈发多元化，从而越来越容易实现信息共享。这种共享不仅包含着各类不同金融机构之间的信息共享，而且包含着金融机构与其他行业之间的信息共享、金融机构和监管机构及企业间的共享等。
信息共享并由此形成的“大数据”，降低了单个金融机构获得信息、甄别信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生产和传播充分而顺畅，从而极大地降低了信息的不完备和不对称程度。“大数据”不仅使投资者可以获取各种投资品种的价格及影响这些价格的因素的信息，而且筹资者也能获取不同的融资方式的成本的信息，管理部门能够获取金融交易是否正常进行、各种规则是否得到遵守的信息，使金融体系的不同参与者都能作出各自的决策。
正确看待大数据征信
互联网金融的发展带火了P2P市场，也折射出风控体系建设的缺失。P2P跑路现象主要原因就是风控缺失，体现在“重担保、轻风控”和“重线上风控、轻线下调查”。
当前，多数P2P平台“重担保、轻风控”的思路是不正确的，担保是外界因素，风控是内在因素，一味强调用外在的因素而不解决自身的问题，不可能实现良好运转。互联网金融的风险管理不在规则之中，而在互联网和金融双重叠加的对象之中，其最基本的风险边界应是保证投资者的资产安全。守住了安全底线，这些平台才能健康成长。所以，P2P平台根本的安全底线还在于加强自身对象的风控。
另一方面，风控分为贷前、贷中、贷后风控。目前有些P2P平台从最开始的贷前风控就缺失，贷前风控最重要的是要实现“线下调查”，即通过线下实地走访和考察，对客户信息进行交叉验证和真实性验证，包括对借款人银行流水、征信报告、财产证明、工作证明等的审查，通过审查评估借款人还款能力。这些线下风控是不可或缺的，不能迷信或过分夸大“互联网+”的效率和普惠，线上的大数据和线下的实地考察必须结合。
基于大数据、个人征信的风控手段已有很多，大数据征信是实现P2P风控的创新路径。但是也需要正确看待，既不能要求大数据征信一步登天，一下子带来质的改变；也不能风声鹤唳，一有创新就以各种名义围追堵截，而需要给予更多理性的包容和试错的空间，在渐进创新中不断完善大数据征信体系。
目前存在的困难：
一是数据的虚拟性和“信息噪音”。虽然大数据及其分析提高了信息获取的数量和精度，但由于虚拟世界中信息大爆炸造成的“信息噪音”，导致交易者身份、交易真实性、信用评价的验证难度更大，反而可能在另一层面更强化信息不对称程度，也更容易存在信息垄断。
二是信用数据关联的不确定性。信用数据是多样化的，包括朋友信用、爱情信用、事业信用等。所谓忠孝不能两全，一个对朋友忠诚的人不一定对事业忠诚。对事业或工作忠诚，也不一定能说明他的金融信用好。大数据通过日常信用来判断金融信用会出现偏差。
三是“数据孤岛”不能实现数据共享。互联网平台具有强烈的规模效应，平台越大越容易产生数据，越容易使用数据。例如，阿里小贷主要通过卖家累计的海量交易信息及资金流水，也可通过大数据的分析在几秒内完成对商家的授信。但是，阿里小贷的数据，不可能提供给其他公司使用。因此，下一步应推动数据的整合和共享。
玩转大数据风控系统
传统的风控模式更多关注的是静态风险，对风险进行预判。而P2P市场让越来越多的传统金融企业转型互联网金融，大数据技术要对风险进行实时把握，要做到两点：大数据和云计算结合以及大数据的流处理模式。
大数据和云计算结合，实现了实时监控。云计算为大数据实时把握提供了硬件基础，可以实现秒级的数据采集、分析和挖掘。流处理模式实现了静态风险和动态风险的有效结合。一种人习惯先把信息存下来，然后一次性地处理掉，也叫批处理，如定期处理过期邮件；另一种人喜欢信息来一点处理一点，无用信息直接过滤掉，有用的存起来。后者就是流处理的基本范式，实现了实时监控。
怎样才能针对企业自身的发展和业务方向，玩转大数据风控系统，使其发挥到最大作用？我认为，要关注“大众数据”。要意识到互联网“长尾效应”的作用，互联网环境下“得大众者得天下”，关注大众数据，要了解大众心态，在归属感、成就感和参与感上下功夫。
还要将业务驱动转向数据驱动。理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值，看似零散的数据背后寻找消费逻辑。此外，还应改造公司数据相关的IT部门，将其从“成本中心”转化为“利润中心”，充分认识大数据是核心竞争力，重视其挖掘和预测的能力。
当然，实时大数据风控还需要很多方面的探索，如何借助大数据建立全生命风控体系，形成贷前、贷中、贷后流程管理系统和决策系统。另外，还需加强信用数据相关性研究和量化模型的开发，金融信用（主要指借贷数据）可获得性比日常信用数据难，以金融信用为中心，通过日常信用，构建个人信用评估体系。

I. 如何构建互联网金融下的大数据征信体系

我国银行存款高达120万亿,相当于GDP的两倍,但实体经济的企业却面临融资难、融资成专本居高属不下的困境,这可以用银行业对信用信息的垄断地位来解释。

大数据征信突破了从财务报表、抵押资产和担保信息评价企业信用的传统思维,通过企业经营行为得到信用信息,能解决中小企业信用缺失的问题。

通过对已经获得征信牌照的八家征信机构其中四家的信用评分模型的分析可见,目前各征信机构数据来源、统计口径、评分模型、评分标准等各方面都存在巨大差异,缺乏统一的接口、规范和公约,所生产的信用产品尚未在互联网金融平台中得到广泛应用。

要建立全面的征信体系,必须鼓励数据信用信息的标准化和跨行业、跨平台的分享,并且完善消费者个人隐私和信用法规建设。

J. 大数据金融是不是互联网金融

大数据并不是单指互联网金融。

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。

大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。

拓展资料：

互联网金融行业面临大洗牌

在去杠杆的严监管的大背景下,近期信用风险事件频频爆发,根据网贷之家的数据显示,自6月以来,P2P行业新增问题平台133家,其中95家发布了相关逾期或停业兑付公告。

违约事件频发的主要原因1)随着市面上资金收紧,一些资质较差的企业出现债务违约,影响到相关P2P平台2)一些产品不合规、风控能力较差的平台,高返利的平台受到资金收紧的影响资金链断裂3)P2P平台频繁暴雷,引发投资者恐慌性挤兑,一些运营良好的P2P平台受到波及导致兑付困难。

短期来看行业集中暴雷会导致行业承压,另一方面随着不良企业出清,风控良好、经营合规的头部互金公司有望迎来快速发展,互联网金融企业能够服务一些传统金融机构难以触及的领域作为传统金融机构有效补充,随着百行征信建立,征信体系的逐渐完善,预计行业风控能力将显著提升,重点关注行业头部企业