大数据告诉你怎么做征信 - CSDN博客
大数据告诉你怎么做征信
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打包命令(带目录)
jar -cvfM muyingtong.war ./muyingtong
jar -xvf muyingtong.war
非法选项：-
用法: jar {ct...
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...
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讲师：吴岸城
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(最多只允许输入30个字)大数据征信专题——征信三巨头
当阿里通过数据进行小微企业贷款的时候，大家肯定会想，数据是如何用来做信用评估的。在“用数据做信用评估”这件事情上，业界有很多好的参考案例。我们整编了一套文章，共4篇。今天，带来第一篇《征信三巨头》
呵呵，看到题目，其实，美国的征信体系是全球最先进的，改成“美国征信体系介绍”都不为过。
全球三大商业个人征信巨无霸即益百利（Experian）、艾克发（Equifax）和环联（Trans union）。三大巨头均从美国兴起，通过收购和信用合作等方式不断向全球扩张，以在海外广泛设立分支机构的方式把业务几乎覆盖全球，逐步发展成为完全国际化的世界性个人征信组织。这三家大牛现在已经不仅仅单纯的是征信公司了，还涉及了数据相关的解决方案业务，通过对数据的增值能力，成长为全球的领袖。
1、益百利（Experian）：规模最大
益百利（Experian）是伦敦证券交易所上市企业，入选金融时报100指数成份股。公司总部设在爱尔兰共和国的首都都柏林，同时在美国加利福尼亚和英国诺丁汉等地设有运营总部。益百利在美国和英国都是最大的个人信息产品供应商，在全球30多个国家雇用员工12,500余人，拥有3亿自然人客户和3000万个企业客户，仅信用报告一项服务年产值就在20亿美元以上。益百利（Experian）通过会员制形式向具有一定规模和声望的客户提供征信服务，其信息主要来自于与之签订协议的会员，服务范围涵盖了从金融服务到电信、医疗、保险、零售、汽车、制造业、休闲产业、公用事业、房地产和政府部门。公司提供的数据分析智能、决策解决方案和处理服务确保在帮助客户更好地了解市场的同时支持他们开发和管理有利可图的顾客关系。
Experian主要财务指标一览
年度总收益
年度息税前盈余
年度税前利润
注：单位为美元，b=billion（十亿）, m=million（百万）； EMEA/A.P.包括欧洲、中东、非洲和亚太地区。
2、艾克发（Equifax）：历史最久
艾克发（Equifax）是纽约证券交易所上市企业，S&P; 500 指数成分股，附属于美国大百货公司PLC。公司拥有近108年的历史，在全球13个国家拥有员工4600余人。该公司通过专职业务代表专项调查的方式进行相关业务操作，提供的个人信用信息服务对象包括了商业银行、财务公司、保险公司、制造商、零售商、公用事业公司以及联邦政府机构等。
Equifax主要财务指标一览表
年度总收益
年度息税前盈余
每普通股红利
3、环联（Trans Union）：发展最快
环联（Trans Union）创建于1968年，公司总部设在芝加哥，拥有2.2亿消费者姓名和档案资料，覆盖美国、加拿大、维尔京群岛和波多黎各。公司向全世界6大洲30多个国家提供产品和服务。在数据采集方面，环联（Trans Union）拥有7000个数据供应机构，不断地向它提供数据更新，从而使公司有能力、有资源每个月对2.3亿的客户资料进行12次数据更新，每次更新涉及20亿条数据档案记录。
CIDA一夫当关——元数据标准的统一
CDIA是美国征信局协会的缩写。这个公司通过发布征信数据的标准征集模板，统一了征信体系的数据采集问题。制定了标准数据搜集格式Metro1和Metro2。（征信数据元是征信领域内反映被征信人的特性及信用状况的数据单元，是通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描述的不可再分的最小数据单元，如借款人名称、登记注册类型、登记注册号、学历、还款日期、还款方式等都是通过一系列属性进行描述的征信数据元。）
通过这个标准，数据采集的统一格式，使得美国个人征信局能够及时低成本、高效率地更新自己的数据库，也为金融机构等征信业“原材料”生产部门上报数据提供了便利。
三大公司百花齐放——先进的数据处理和模型评分技术
由于Metro标准的存在，美国三大个人征信局的数据库内容基本一致，但为什么三大机构的业务会有所不同呢？事实上，Metro标准只是提供了一个数据的原始输入格式，三大征信局都会对这些原始的数据进行各具特色的数据变换和数据加工，于是这些数据变换和数据加工技术成为三大征信局的关键技术，也就是它们各自拥有的“黑匣子”。
数据处理首先涉及到数据的存储、管理和维护，这些是由数据库技术来实现的，但数据库技术并不是征信公司所特有的核心技术。征信公司的核心技术有两个：一是个人信用数据的配对技术，即把有关某人的信用数据甄别出来，集中到一起形成整体；二是个人特征变量生成技术，即把有关某人的、数量庞大的原始数据进行加工，形成数个中间变量，最终生产出可以供商业运作和商业数据模型开发的“特征变量”，使得这些变量能够准确、完整地刻画该人的风险特征和价值特征。例如，益百利（Experian）公司用来作数据处理的一个程序系统是STAGG。STAGG通过“过滤器”技术对征信数据进行筛选，将筛选出的数据放入相应的细分类别中，便于进行集中管理。除“过滤器”之外，STAGG用的第二层工具被称为“变量”。变量是把经过初步分类即经过过滤的数据再进行一些计算，从而形成“特征变量”。
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小旋风柴进大数据风控哪个公司做的好?
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　在当今市场上，公司比较多，如果说起大数据风控哪个公司做的好?我们就不能不提及文沥了。有些企业在选择大数据风控公司的时候，对文沥不太了解。下面，我们就为大家详细的介绍下文沥大数据风控公司，希望看了之后对企业客户能带来帮助。
　　文沥(Welinkdata)是企业与上下游业务伙伴，企业与金融机构间的数据桥梁和工具。文沥大数据风控将全球价值链管理先进经验与数据采集、交换、处理、分析技术相结合，通过真实、及时、持续的数据服务，连接价值链核心企业与全渠道业务伙伴，建立快速精准需求驱动的供应链体系; 连接企业与各类金融机构，建立基于量化评估的信贷和风险管理体系。
　　文沥大数据风控平台的出现不再是传统保理、小贷，而是以新型数据工具和交易数据模型为手段，提供面向交易、数据驱动的供应链金融和中小企业信贷风险管理，助力核心企业产融结合，交易银行变革和新金融发展。创新的文沥大数据风控平台针对中小企业基于交易数据的征信体系，通过交易网关智能适配中小企业后台各类ERP\进销存系统。按设定时间任务脱敏化获得业务和财务数据，并在金融机构端基于成熟的信用评价和自动贷后预警，随时了解授信客户的业务情况并建立分级预警机制。
　　大数据风控哪个公司做的好?看完上述有关文沥大数据风控公司的介绍之后，我们知道文沥大数据风控公司在业内口碑最好。选择文沥公司不但可以帮助企业做好数据分析与对接服务，而且还能减少企业融资风险的出现，为企业未来更好的发展打下坚实的基础。
使用 (可批量传图、插入视频等)快速回复大数据企业征信公司哪个好&&
互联网金融的繁荣，为企业征信行业的发展带来了契机。传统的征信数据在目前看来已经没办法满足现代企业对未来的发展了。所以，专业的大数据企业征信公司开始慢慢走入人们的眼帘。但是，市面上那么多的大数据企业征信公司，究竟哪家比较好呢？我们为大家推荐文沥，一起来看看下面的介绍吧。
公司哪个好?我们首推文沥公司，因为文沥大数据企业征信公司针对供应链核心企业，通过金融机构端金融网关对接企业端中心网关，与核心企业的业务系统快速集成，交易网关与上下游业务伙伴的业务系统快速集成，获取供应链金融业务所需的核心企业与中小企业交易数据，支持全量数据获取、跨系统集成和模型前置，大幅提升数据互联互通效率。
文沥大数据企业征信公司是央行正式审批备案的专业大数据企业征信服务机构『编号：01016』。采用行业领先的企业征信jia速qi软件和大数据企业征信分析模型，可快速产生全面精准的征信报告，以帮助企业客户得到迅速便捷的融资服务。文沥大数据工具，旨在帮助企业快速建立进行企业内外部数据的整合机制，通过数据整合、分析、决策实现以需求驱动的供需链管理。文沥创新性的使用大数据工具为金融机构提供基于大数据企业征信的数据服务，助力金融机构大数据战略，实现金融创新。
虽然目前市面上的大数据企业征信公司很多，但是专业的大数据企业征信公司并不多。所以，企业在选择大数据企业征信期间，最主要的还是去看下所选公司的综合实力，选择目前业内知名度最好的文沥大数据企业征信公司，对企业今后的发展才能带来很好的帮助。
被转藏 : 0次
被转藏 : 0次从事大数据征信行业，你必须知道这些
征信行业历史起源征信机构始于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。作为起源之地，美国有3大征信机构都有百年历史，例如全国性3大个人征信机构益博睿、艾荃法克斯、环联。3大征信机构数据源95%相同、覆盖90%美国人。可以看出美国的征信数据覆盖率是非常广的。其征信服务覆盖行业也非常多。在美国个人征信收到严格的监管，监管法律也非常健全，目前企业征信基本不受监管。中国征信行业历史起源在中国，最早的专职征信机构是中华征信所，于日创办。国内征信行业快速发展基本是2003年后开始。在这一年中国人民银行征信管理局也成立了。2017年6月个人信息安全法出台，整个征信行业对数据的敏感性输出做了很大调整，很多敏感信息接口都主动关停。中国央行征信覆盖情况国内，央行征信数据其实只覆盖了3.8亿左右的自然人，覆盖率非常低，还有几亿人只有简单的身份数据。美国已达90%以上，因此在国内单靠央行数据已经不太符合创新型的互金行业信贷产品。从而催生了各式各样的数据公司(包括备案的征信机构)尝试将非央行征信的电商、社交等数据应用于信贷风控，例如白条。中国个人征信行业查询规模情况无论国外还是国内，企业征信的发展都不如个人征信。从国内央行征信查询数据来看，2015年已达6.3亿，这还只是央行体系内的数据查询量，可见征信行业市场可见还是非常巨大。以此类推，央行外的类征信数据市场规模应该也是非常客观。中国个人征信行业备案情况在国内还没有一家征信机构获得正式牌照。之前沸沸扬扬的8大征信机构也只是属于备案阶段。国内2016年底备案有134家机构，最新公布的数据其实只有133家征信机构还在备案，经过全面的初步调研，仅有20%不到的征信机构是属于有业务开展，其他的大多还在筹备和摸索阶段。这些备案机构属于正规军，市场上还有很多数据科技公司也在做征信业务，但为了避开监管，多打着“信贷风控”等名号开展数据查询的交易业务。而这些非正规军却非常有活力，各种创新的信贷模型产品层出不穷，具体哪些真的好用，还无法判断。后续将征信备案机构及非备案机构归类为“大数据行业”机构中国征信行业数据主要类型征信行业使用的数据主要包括传统央行的征信数据及互联网征信数据。互联网征信包含的数据主要涉及传统央行的征信数据、经营数据，身份数据、社交数据、消费/财务数据、乃至日常活动数据、特定场景下的行为数据等。严格来说互联网征信数据大多数与个人信用是弱相关的，因此才有N中关系型算法来验证各种数据相关性来判断个人信用可靠性。传统征信体系的征信(央行)由于体制和技术等原因使用多限于金融行业，而互联网金融平台的大数据征信结果往往有在金融业外的更多应用。中国互联网征信行业数据类型互联网征信数据使用的比较多的主要有个人身份信息(个人基本信息、教育学历信息、驾驶证信息)、个人消费相关数据(资产信息、兴趣爱好、电商注册行为)，银行持卡人数据(POS交易信息、个人借贷卡账单信息、线上线下支付数据)，互联网用户及行为信息(APP浏览数据、WEB浏览数据、地理位置信息)，司法被执行信息(裁判文书信息、履约被执行信息、失信行为信息)、借贷黑名单高风险客户名单(传统金融、互联网金融)、航旅信息(出行频率、票务信息)、位置信息(实时位置、常用地址、出行轨迹)等。 但掌握这些信息的企业基本属于行业内的巨头，例如3大运营商、、淘宝等。大数据的风控框架基于国内的征信行业大调研，基于大数据的风控框架大致是这样。一些枝节部分其实对应了贷前中后使用到的一些大数据及大数据的来源。其中对应不同环节使用的技术能力和数据源要求都不一样。在P2P等高风险行业，使用多头数据来做阻断或获客都可以。数据的使用不是一成不变，均要看行业、产品、风险定价等灵活使用。在环节，结合位置信息就成了反盗刷的功能。这里不一一举例。大数据风控行业类型围绕大数据框架的整体思路发展，大数据风控行业其实简单来分有3种：个人/企业数据接口批发、个人/企业数据接口整合报告、个人/企业数据建模及分析系统。图上均是行业内比较知名的一些机构。产品输出方式：各类接口直接联调调用、网页版登录查询及管理、定制化风控报告、联合建模。个人征信模型通用简版思路最后说下非全自动的个人征信模型简版思路：首先需要接入各种各样的数据源，这些数据源需要与业务需求符合，其次将各类裸数据拆分，根据业务类型及其他规则进行特征提取，初步分类。然后，各类特征将根据不同算法逐一组合成对应模型，应用与不同业务场景。不同模型经过机器学习(监督学习及无监督学习)的方式，输出相应分值，给与各模型相应的参考。最好还需要有经验人士，根据得分进行最后的决策。补充银行机构等大型企业的信贷产品多以央行征信数据为主，非央行的大数据为辅。而消费金融及等机构，因为面对的客户群、产品及风险等原因，多以非央行大数据为主，基本不使用央行数据。国内征信行业合作伙伴默认征信系统有2套：央行征信系统和民间借贷征信系统。正常情况，银行基本都接入了央行征信，因此银行类客户对自身信用记录非常在意。但互金行业基本没进央行征信系统，而是联合成立了民间征信平台。在民间借贷征信系统里，其实也会影响其借贷行为。特别是现在银行的信贷产品及信用卡都开始使用多头借贷这些数据辅助很多小贷公司却只给多头借贷名单上有还款能力的客户借款