《清华金融评论》授权转载，转载请征求版权方同意。 [官网]：http://www.thfr.com.cn 官方微信： thf-review（订阅号） thf_review（服务号） 文/刘新海、丁伟 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中
《清华金融评论》授权转载，转载请征求版权方同意。 [官网]：http://www.thfr.com.cn 官方微信： thf-review（订阅号） thf_review（服务号） 文/刘新海、丁伟 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 近 期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金 融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于
中诚信征信闫文涛：个人征信和企业征信未来将走向融合
近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance简介 ZestFinance，原名ZestCash，是美国一家新兴的互联网金融公司，2009年9月成立于洛杉矶，由互联网巨头谷歌（Google）的前信息总监道格拉斯·梅瑞
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文编辑/《清华金融评论》贾红宇 近期，美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融专业人士的热捧，其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance简介 ZestFi
本文共5000字，建议阅读时间10分钟 本讲座选自杨子君博士于2015年6月5日在 RONG 系列论坛之四——大数据与诚信社会研讨会上所做的题为《征信和信用评估——中美比较分析》的演讲。 嘉宾介绍： 杨子君：清华大学电子工程系学士和硕士，美国南加大电子与计算机博士，瑞天欣实数据科技公司创立人之一，之前为全球征信Experian公司首席科学家，以及FICO的高级数据科学家，她是信用风控体系、金融产品和数据分析建模专家，拥有16年数据挖掘和分析行业经验。 她带领瑞天团队为多家国内知名股份制银行、商业银行、消
数据将是未来银行的核心竞争力之一,这已成为银行业界的共识。在大数据时代，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻，互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和大数据处理经
没有比“冰火两重天”这词更适合用来形容眼下中国的P2P（个人对个人借贷）行业了。一方面，P2P老板跑路新闻不断；另一方面又有源源不断的人与资金杀入这一行业。 7月19-20日，“2014·上海新金融年会暨互联网金融外滩峰会”在上海举办。会场人满为患，“大数据与互联网征信”专场外的走廊里，挤满了听众——如此可见行业的热度。 而这样一个学术氛围颇浓的论坛，对互联网金融、对P2P行业的看法也是千差万别。中国金融四十人论坛常务理事会副主席谢平指出，P2P行业可能是配置信贷资源效率最高的市场；中国最大的P2P企业宜
摘自：36氪(ID: wow36kr) 这两年，互联网金融的成长速度让一些不可一世的传统金融巨人也不禁打了个冷战。倒不是因为互联网金融业务的规模真的威胁到了传统金融，而是伴随它而来的这股创新力量让传统金融行业中存在的问题和局限性暴露无遗。所幸，已经有一些人开始意识到问题的紧迫性，当然，还有问题背后所蕴藏的巨大机遇。 Joyce Zhang 就是这些人中的一个。Joyce 是宜信 CEO 唐宁从美国挖来的一位资深大数据专家，现在担任宜信大数据创新中心的总经理。在来宜信之前，Joyce 曾经服务过 Hulu、M
在1月5日，中国人民银行官网发布消息称，人民银行已印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用管理有限公司等八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。 这是2013年3月15日中国征信领域首部法规《征信业管理条例》开始施行之后，央行第一次通知企业做个人征信的准备工作，多位受访专家认为，这无疑在征信市场化方面向前推进了一步。中国企业在征信业的探索始于上世纪90年代初，由于国内征信行业此前一直没有专门法规，其运行一直处于灰色地带。 这同时意味着，今后中国人个人信用记录将不只是银行和政府机
从开展大数据征信业务的三个阶段——数据采集、模型建立、后期应用——来看的话，企业要做好大数据征信在每个阶段其实都有着很大阻碍，一句话来总结这些阻碍那就是中国是一个有特色的国家，照搬国外行不通。典型的如银行有风控模型，但一直没有大规模在全行内使用。简单来说，三个阶段中，大数据征信不得不考虑的问题如下： 数据采集：社交数据适用性；数据够不够多，够不够全；法律问题 模型建立：简单的模型是否可行；模型中融合的变量够不够多；坏账的不可预测性 后期应用：输出结果需要反复验证，不断修改；输出结果是动态的，不能是事后分析数
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：36氪(ID: wow36kr) 这两年，互联网金融的成长速度让一些不可一世的传统金融巨人也不禁打了个冷战。倒不是因为互联网金融业务的规模真的威胁到了传统金融，而是伴随它而来的这股创新力量让传统金融行业中存在的问题和局限性暴露无遗。所幸，已经有一些人开始意识到问题的紧迫性，当然，还有问题背后所蕴藏的巨大机遇。 Joyce Zhang 就是这些人中的一个。Joyce 是宜信 CEO 唐宁从美国挖来的一位资深大数据专家，现在担任宜信大数据创新中心的总经理。在来宜信之前
征信机构始于19世纪30年代的美国。雏形是一些商业调研机构，服务民间或银行借贷业务，获取信息途径通过招募些调研人员去街巷走访，然后逐渐形成规模及规范化。
数据猿导读 在目前的互联网金融市场上，有60%的损失来自于欺诈，这60%里面又有80%—90%属于集团欺诈。因此，风险控制就成为互联网金融发展的必要基础。而在实施风控过程中，其核心在于如何通过大数据以
<数据猿导读> 如今大数据已经被应用到方方面面，征信行业也如此。大数据的海量数据能够帮助征信行业快速便捷的掌握客户的信息，为工作提供不小的便利，然而有利就有弊，以当前的技术来说把控数据源的量与度仍是关
资产交易智能扫描平台V1.0是由中诚信征信独立自主研发的资产智能扫描系统，在资产端，可以为主体信用不足但资产信用良好的资产方做到间接增信；在资金端，可以帮助投资者减少逆向选择的风险，增加优质的资产标的。 本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 中诚信征信 的产品投递 1、产品名称 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0 2、所属分类 金融科技·智能投顾 3、产品介绍 资产交易智能扫描平台（AXIS）V1.0是由中诚信征信独立自
数据猿导读 近年来，随着互联网金融行业野蛮生长，各种跑路、欺诈案件层出不穷。因此，越来越多的P2P信贷平台开始重视风险控制，急需第三方征信平台为其提供征信服务，从而有效管控客户信用风险。 记者 | 春
量化派是一家金融大数据公司，为金融机构提供数据服务和技术支持，也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况，撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。金融的本质是风险和流动性，但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家，个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据，目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1]，但其中有实际征信记录的只有3亿人左右，有5亿人在征信系统中只是一个身份证号码。此外，我国还有5亿人跟银行从来没有信贷交易关系，这5亿人对金融部门来说是陌生人。这样算下来
技术变革对征信业的发展起到了非常大的促进作用。征信最早起源于消费分期，需要对消费者进行信用评估，但当时更多的是通过口碑积累的定性判断，没有定量描述。进入电子化时代后，数据得到了沉淀和积累，我们开始使用数据统计模型来计算和评估信用，这极大地推动了行业快速向前发展。在今天的互联网时代，数据承载量非常大，任何数据都可以成为信用的一部分，即我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。人工智能算法模型不止是对过去的统计，也包括对未来的预测，它可以帮助我们更好地刻画违约概率和信用状况。 图1 技术
大数据文摘“金融与商业专栏”视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融、信贷、风控、投资、理财、商业等领域。鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析感兴趣的朋友加入，共同分享交流。 欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 大数据文摘翻译作品 作者：Pam Baker 翻译：秦时明月 校对：袁君洋 欢迎个人转发朋友
2016年6月29日，在中国电信与银行行业互联网+金融合作研讨会活动中，中国电信北京研究院大数据专家杨哲超，为国内各大银行的领导们带来了题为《中国电信灯塔大数据金融征信解决方案》的分享。中国电信灯塔大
1月9日，ThoughtWorks中国区交付服务总监施韵涛在【消费信贷风险，审批实物沙龙】分享了《互联网金融交易平台建设现状及趋势》的话题。近日，演讲内容被《第一财经》报道，希望更多对互联网金融感兴趣的朋友能够看到此文，得到启发。 (图片为施韵涛参加2015 ThoughtWorks Live China所摄） 下文转载自一财网，点击阅读原文即可跳转自原出处。 “有实力的企业正走向更完善的体系：他们的交易平台不是孤立的，而是先有好的风控平台，基于风控做资产交易平台，再做互联网金融平台，这才是互联网金融的精
作为对数据、技术、方法和制度的一种全面革新，大数据将对征信数据的来源和形态、征信加工处理方式、征信评估技术、征信产品的传播分享渠道以及征信制度基础进行全面重构，从而对征信市场产生深刻影响。当前，大数据已经渗透到社会各个领域，并引发广泛深刻的社会变革。以数据处理为核心的征信行业，不可避免地受到大数据浪潮的洗礼。本文在对大数据及大数据征信的基本特征进行比较研究的基础上，分析了大数据对我国征信市场的影响，并提出了相关政策建议。 关键词： 征信市场，大数据，金融监管 一 大数据及大数据征信的基本特征 （一）对大数
7月13日，腾讯安全和安徽省征信股份有限公司（以下简称“安徽征信”）在深圳签署了战略合作协议，安徽征信董事长阮传宏、副总裁朱婷红、市场总监董飞，腾讯集团副总裁马斌和腾讯安全副总裁李旭阳等嘉宾出席了签约仪式，双方将就金融普惠、数据融合服务、金融科技研发等方面展开深入合作。
2017年大数据风控报告：金融科技重塑银行风控，大数据反欺诈和信用评分模型助力银行信贷业务。报告分析了大数据在金融风控领域的应用，包括反欺诈、信用评分模型、风险识别等。同时，报告也介绍了国内企业征信市场的发展情况，包括信用评分模型、风险识别等方面的应用。
【数据猿导读】 新国都目前正逐渐向“支付终端+大数据+金融+互联网”的大战略计划升级，为了实现这个大战略计划，建立起自有新的商业生态圈，开始了不断‘’买买买‘’的扩张节奏
怎么理解征信？ 征信的本质：对金融主体的数据刻画 征信是指对企业组织和个人的信用信息进行采集、整理、保存和加工，并向信息使用者提供的活动，其本质在于利用信用信息对金融主体进行数据刻画。 征信的功能：
近日，八家民营征信公司终于结束央行布置的大考。这就意味着，个人征信牌照将在近日颁发。一旦牌照正式颁发，就将打破央行征信中心一家独大的格局，我国征信行业也将呈现“百花齐放”，而各大征信机构推出的个人征信产品势必成为大众关注的新焦点。截至目前，阿里旗下的芝麻信用分、腾讯信用分、拉卡拉的“考拉分”、中诚信征信的“ 近日，八家民营征信公司终于结束央行布置的大考。这就意味着，个人征信牌照将在近日颁发。一旦牌照正式颁发，就将打破央行征信中心一家独大的格局，我国征信行业也将呈现“百花齐放”，而各大征信机构推出的个人征信产品势必成为大众关注的新焦点。截至目前，阿里旗下的芝麻信用分、腾讯信用分、拉卡拉的“考拉分”、中诚信征信的“万象分”、华道征信的“猪猪分”、前海征信的“好信度”等都已陆续上线或开始内测，并且开始尝试与机构合作测试。百家争鸣的征信行业是否能长驱直入，大步迈进，其应用市场前景会是乘风破浪抑或只是场“希望在田野上”的意淫，其中趋势尚待探究！
以下为分享实景全文： 我先从征信的概念说起吧，因为这个概念曾经让我很抓狂。放贷机构之“征信”是放贷机构基于内部信息的风险管理过程，而征信行业之“征信”是为放贷机构的风险管理提供外部信息支持的活动，包括
新华网募资15亿元申请上市，将布局大数据智能分析领域 据悉，隶属于新华社的综合新闻类门户网站新华网不久后或将上市，并且为契合当前资本市场现状，将拟募资14.97亿元人民币用于“云计算”、“大数据”等领
数据动态，让您了解数据新变化、新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1 广东移动大数据：春节出身用户近八成已返程，据广东移动统计分析，工作在广东、老家在外省的人员大多数已回流，来自各劳务输出大省的人
刘志斌 微信技术架构部高级工程师 随着腾讯公司微粒贷产品的上线，大家耳熟能详的互联网金融、大数据征信等热词，也一脱以往雾里看花的神秘外裳，正式切入大众用户的日常生活。作为从最初就与webank共同进行技术开发与业务合作的团队成员，笔者将陆续推出一系列的文章，首先介绍互联网征信体系的背景、产业格局、核心技术及发展趋势，然后将着眼于腾讯（尤其是微信）社交大数据的应用技术阐析、开放性问题探讨、难点攻坚及创新。目的在于为大家揭开所谓大数据金融、社交征信的神秘面纱，促进大家的讨论交流和收集宝贵建议，也激发出
数据猿导读 对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用，每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点，让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续，数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下
本篇文章只关注个人信用借款的风控。抵押贷，企业贷不在讨论范围中。 ◆ ◆ ◆ 1. 风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。对于任何一家金融机构（包括银行，小贷，P2P等）来说，风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。风控做得好与坏直接决定了一家公司的生与死，而且其试错成本是无穷大的，往往一旦发现风控出了问题的时候就已经无法挽回了。截止到2015年底，全国总共3000多家P2P平台里超过三分之一已经倒闭。这其中除了一部分明显的自融欺诈外，大多数平台垮掉的原因还是风
一、大数据风控——互联网金融的命脉 近几年,大数据已经撼动了世界的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域;数据成了有价值的公司资产、重要的经济投入和新型商业模式的基石。 有人曾把大数据比喻成“新时代的石油;业界也有句话叫,得数据者得天下。现如今,在大数据时代下,数据比以往任何时候都更加根植于生活中的每个角落。试图用数据去解决问题、改善福利,并且促成新的经济繁荣等等。以上这些在互联网金融业尤为突出。 (一)大数据风控已成为互联网金融核心环节 早在1980年,著名未来
本文主要探讨了人工智能在金融领域和征信行业的应用，包括信用评分、风险控制和提升传统征信行业的决策效率等方面。同时，文章还讨论了人工智能在征信行业的监管和个人信息隐私保护方面的影响。
2月22日，中国人民银行正式下发银征信许准予字[2018]第1号许可文件编号披露了首张设立经营个人征信业务的机构许可信息公示表。公示表显示，百行征信有限公司（下称百行征信）申请设立个人征信机构已获得许可，个人征信牌照有效期为3年，有效期为2021年1月31日。 百行征信业内称之“信联”个人征信牌照下发也就意味着“信联”将正式开展个人征信业务！百行征信将与现行央行征信中心形成有效补充。百行征信作为平行于央行征信中心的机构，其主要服务对象是网络小贷公司、网络借贷信息中介机构和消费金融公司等互联网金融从业机构
腾讯征信在2015全球移动互联网大会上首度亮相。腾讯征信总经理吴丹接受京华时报专访时表示，腾讯征信最快将在今年六七月获得央行颁发的个人征信牌照，目前正在内测向QQ、微信等腾讯产品的8亿用户推出征信报告。 今年1月，央行要求8家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为6个月，蚂蚁金服、腾讯、拉卡拉等8家机构入围。据吴丹透露，腾讯征信作为腾讯的全资子公司，有望在年中获得牌照。 据介绍，腾讯征信提供的服务包括大数据征信和身份核实。吴丹表示，未来腾讯征信的服务对象主要分企业和个人两类。企业主要包括银行、
随着大数据风潮的来临，在改变数字产业的同时，也让更多关联产业产生了颠覆性的变化，例如征信行业以及以征信为基础的金融行业。 行为数据化，数据信用化，在这一系列流程中，曾经评判个人或者企业的标准和方式已经被深刻地打上时代烙印，带有更多“大数据特性”以及“互联网特性”，刻画个体画像的方式在变化，打造刻画不同画像模型的征信行业也正在变化。 大数据时代让非金融数据获得了全新生命。一方面，针对非金融数据的分析和建模在某些领域或主题上，获得了较针对传统金融数据分析后更为有价值的结果;另一方面，当前中国社会存在着大量并不拥
1. 风控的意义 何为风控？字面含义就是对于风险的控制从而使财务不受到损失。对于任何一家金融机构（包括银行，小贷，P2P等）来说，风控的重要性超过流量、体验、品牌这些人们熟悉的指标。风控做得好与坏直接
数据猿导读 近年来，随着互联网的发展，互联网金融对传统金融机构形成了强大冲击，且正在不断蚕食市场份额，金融业改革的号角早已拉响。不过，虽然传统金融机构参与互联网金融的意愿越来越强，但其一直存在风控技术
【案例】国美金控：让消费金融可视更可靠
数据猿专访农信互联魏春：如何在养猪场实现“普惠金融”？
Oracle（甲骨文）公司拟 5.32 亿美元收购数据分析公司 Opower 近日，Oracle（甲骨文）正式宣布将以以每股10.3美元的价格正式收购Opower公司，共计金额5.32亿美元。据悉，O
数据猿导读 在金融服务业开放政策和云计算、大数据技术双重推动下，互联网金融领域的跨界融合正在成为一种趋势。但在互联网金融与普惠金融业务中存在的风险不可小觑，需要借助大数据手段进行智能营销和风控。 本篇
金融创新很大一部分原因在于大数据和金融之间的结合。纵观BAT、京东、小米、万达、平安这些把触角伸到互联网金融领域的巨头，无一不是在大数据层面上有所布局。大数据和金融相结合，几乎已经成为金融领域的通用做法。 金融数据都像是金矿，价值含量、挖掘成本更重要 谈数据必须先谈数据的完整度和价值含量。就像煤矿一样，大数据中的价值含量、挖掘成本比数量更为重要。非结构化数据，就像是有杂质的煤矿，无法直接使用。大数据还需要进行脱敏、提纯、结构化，才能变成可以被直接运用于商业层面的有价值的信息。 BAT三家公司
聚信立创始人兼CEO罗皓在会上表示，随着政策的开放，国民消费习惯的改变以及金融机构的不断涌现，这给大数据风控提供契机的同时也伴随着大挑战，比如：如何满足这些没有信用记录的新型消费者并对其进行风险控制
金融科技&大数据产品推荐：蜜蜂+蜜罐报告——基于互联网大数据的风控技术服务平台
移动互联网的迅猛发展催生了更多创新和颠覆的模式，传统金融正受着巨大冲击。当前，随着微众银行微粒贷上线，加上现金贷、随意借、手机贷等平台，通过移动端贷款的平台也越来越多。 与此同时，以友信为代表的部分P2P平台也纷纷抢滩进入移动金融领域，“移动借款”正在从一个尚且新鲜的认知逐渐成为P2P行业的普遍共识。 对此，业内人士表示，通过移动端来贷款确实更加方便，不过可能更适合一些金额较小的贷款，同时，通过移动端等纯线上模式完成贷款，仍需依靠大数据的发展和不断完善征信体系。随着大数据、云计算等新一代互联网技术的迅速崛起
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