贷款时出现综合信用评分不足会导致贷款被拒绝。
贷款时出现综合信用评分不足会导致贷款被拒绝。
作者:云贷365
贷款时出现综合信用评分不足，导致贷款被拒绝的原因什么。（贷款平台-云贷365：）办信用卡没有通过审批，申请贷款被拒绝，都是出自同一个原因，那就是综合信用评分不足，因为综合信用评分不足导致申请贷款被拒绝，为什么会这样呢？首先，理解一下综合信用评分不足的概念，金融机构对借款人或是信用卡申请者给出的信审评分，申请人总体得分低于系统的评定分，所以会导致贷款被拒。不管是银行还是小贷机构，信审评分都会包括很多方面。比如以下几个方面：1.查征信的网贷平台征信花：征信“硬查询”过多并且很少放贷，贷款机构就会觉得你没有还款能力；征信黑：个人征信在近半年内出现多次贷款逾期、拖欠等不良信用记录。２.个人资料填写不真实或不完整填写贷款申请表时，必填项没有填，或者填写内容不真实；身份证不满足“本人二代身份证”条件；银行流水没有真实性和失效性。３.手机号填写异常贷款申请所需手机号没有经过本人实名认证或者在认证时时间不满６个月，贷款申请人填写的电话号码必须和代办公司相匹配。如何界定手机归属地是否异常？例如你在北京工作，但是你的手机号和归属地却不是本地。４.上网贷黑名单如果你在网络平台上申请贷款比较频繁；网贷时出现多次贷款逾期、欠钱不还；第三方信用评分降低，例如芝麻信用分……５.个人负债高如果你的负债高，对你的综合信用评分也会有一定的影响，此外，你的工资收入也是其中的一部分。６.在同一时间段申请多次贷款如果你被银行或者小贷机构查到你在同一时间段申请多次贷款或办了多张信用卡，它们就会认为你有套现风险，这对你的综合信用评分也会造成一定的影响。所以，如果你想让贷款变得很简单，想让你的综合信用评分高，在申请贷款时一定要填写真实资料，保持好的个人信用，提高自己的工作收入……这样才有利于你顺利的贷款，在贷款中不会发生这样那样的问题。综合评分不足被银行拒贷 综合评分到底包含哪些内容？_银行信息港
综合评分不足被银行拒贷 综合评分到底包含哪些内容？
综合评分不足被银行拒贷 综合评分到底包含哪些内容？&&小编有一个朋友，事业单位单身狗一枚，前段时间申贷时被拒，找人大吐苦水。他因为综合评分不足被银行拒贷了，可这到底是为什么啊？&&据南方小编了解，当你递交贷款申请资料以后，金融机构，尤其是银行的信审评分系统，会自动给贷款客户打分：得分低于系统的评定分，系统就会自动拒贷！那么这个传说中的综合评分，到底包含哪些内容呢？小编列举了一些评分标准，有申贷需求的人士不妨参看：&&1. 保障支持最高得分为15分&&（1） 住房权利最高得分为8分&&自有商品房 8分&&单位福利分房 4分&&租房 2分&&无房 0分&&（2）有无抵押最高得分为7分&&有抵押 7分&&无抵押 0分&&2.经济支持最高得分为34分&&（1）个人收入26分（此项打分仅供参考，各银行规定不一样）&&月收入6000元以上 26分&&元 22分&&元 18分&&元 13分&&（2）月偿债情况8分&&无债务偿还 8分&&3.个人稳定情况最高得分为 27分&&（1）职业情况最高得分为16分&&公务员 16分&&事业单位 14分&&国有企业 13分&&股份制企业 10分&&其他 4-10分&&（2）在当地住址时间 7分&&6年以上 7分&&2~6年 5分&&2年以下 2分&&（3）婚姻状况 4分&&未婚 2分&&已婚无子女 3分&&已婚有子女 4分&&4.个人背景最高得分为24分&&（1）户籍情况5分&&本地 5分&&外地 2分&&（2）文化程度5分&&初中及以下 1分&&高中 2分&&中专 3分&&大学及以上 5分&&（3）年龄最高得分为5分&&女性得分高于男性&&女30岁以上 5分&&男30岁以上 4.5分&&女30岁以下 3分&&男30岁以下 2分&&（4）征信最高为9分&&无记录 0分&&一次失信 0分&&两次以上失信 -9分&&无失信 9分&&额外加分项：&&1.拥有技术职称因为社会地位高声誉好的高级工程师经济师会计师优秀教师往往更易花受垂青&&2.拥有一份足够好的薪水，公务员教师医生以及一些垄断性国企的职员往往能获得较高的信用额度。&&3.良好的信用记录：即便你足够有钱也要通过向银行借钱来累积信用 这也就是为什么负翁信用度高过富翁的原因！&&4.婚姻美满：一个已婚育子事业稳定者，家庭配合贷款，往往要比单身者更受青睐！&&额外减分项：&&1.公司有负面消息。&&一般信贷信审会百度所申请的公司基本信息，如果该公司在网上有较多负面信息，涉及欺诈，等极度恶劣影响，一般会直接pass。&&2.网贷机构黑名单。&&借款人一旦违约，小贷公司可能会降低借款人评级或拒绝授信，在整个信贷公司的同行业之间已经成为黑名单，以后就和贷款无缘。&&来源：信贷之家(来源:南^方^财^富^网)
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范围：100-10000以上人次在我爱卡申请信用卡
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极速贷款 当天到账
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所有网贷都是评分不足，绝望中
阅读权限50
金卡Ⅰ级, 经验值 1663, 距离下一级还需 1836 经验值
不知道为什么所有网贷都是评分不足。我是不是已经进入网贷黑名单了？有没有人和我一样的。。。。
阅读权限110
我去年一开始跟你一样，后来宜人贷过了以后，几乎一个月一个小贷，短短一年负债飙升6万多。不下来是好事
阅读权限80
闪电借款试试。。。。。。
阅读权限40
我和你一样。 各种下不来。&&不想活了
阅读权限50
闪电借款试试。。。。。。
信用卡是负数。。。
阅读权限80
要么是资质差，要么就是好多小贷逾期。
靠小贷只能应急，没出路啊& &还是踏踏实实赚钱吧
中信20k 交通17k 浦发15k 建行5k&&珍惜信用，点滴积累。
阅读权限80
我爱钱进,51都拒了N次,能试就试,最后都成功了....
阅读权限80
差不多情况
阅读权限110
TangTang_V587 发表于
差不多情况
广发过了没？
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阅读权限30
跟你差不多情况
阅读权限90
我也是，&&什么都不下钱！& &最难的就是现在！银行逾期小贷不下，催个没完没了！怎么办啊！真的要逼着去借条了吗？哎
阅读权限50
你是不是干了啥坏事啊
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我也信用卡负数& &估计也是网贷的黑名单中，申请什么拒什么。& && &芝麻分高，但是我感觉芝麻也是黑的
没钱却安逸舒适的生活只存在于回忆里。
阅读权限20
我的和楼主一样，小贷口子除了拍拍下款3000，其它申请就是综合平分不足秒拒…！只能看着别人撸钱了
阅读权限20
我跟你一样的除了拍拍下款，其它都是秒拒综合平分不足，只能看着别人撸钱了…！郁闷死了，最近又因资金周转困难想找个操作又遇上各种骗子把仅有的生活费也撸走了小贷确没下款过…！真是屋漏偏逢连夜雨啊
阅读权限90
也许是第三方? 你以前在哪里有没有什么不良记录? 被第三方征信平台记录然后共享了？
开始新的生活。前半生已经过去了！大家一起加油！
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不下是好事& && && &
【忠告】:千万别用招行和民生临时，会害死人的
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广发过了没？
没有呢，刚刚白金拒了，重新申请了DIY金卡
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作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《金钱买不到信用？花400元就能刷芝麻信用分？》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《金钱买不到信用？花400元就能刷分？》 精选一近日，有媒体爆料称，黑市兴起刷芝麻信用分的产业链条，地下组织伪造公积金、房产证、海外报告等个人信息，成本仅需400元。7月10日晚间，芝麻信用官方微博予以辟谣：“我们提醒广大用户，这样的“涨分”手段是完全不可信的。对这类黑产机构，芝麻信用的态度是“零容忍”，如果您有遇到此类黑产机构，欢迎您第一时间告知我们，我们会联合警方对这些黑产机构进行坚决的打击。芝麻信用背后是征信的现实应用为什么要花400元刷芝麻信用分？举几个栗子。小胡是来自湖北的应届毕业生。今年年初来沪工作，奈何阮囊羞涩，无力承担押一付三的房租。好在她的芝麻信用积分颇高，得以房租月付。小贾是上海的年轻白领，由于工资微薄，上下班多骑共享单车。入不敷出的小贾拿不出钱来支付押金，得益于650分的芝麻信用积分，她能够免押金骑走共享单车。老王通过“白领日记”结识了美女刘某，两人情深伉俪。老王缘何如此幸运，拥佳人入怀？因为老王的芝麻信用积分在750分以上。芝麻信用分可以减轻押一付三的房租压力，免去上百元的押金，还能帮助单身男士抱得美人归。这背后实际上是大数据征信在发挥作用。传统征信模型过于依赖历史信贷等数据，然而中国半数以上的人口没有历史信贷数据，传统征信模型无能为力。芝麻信用、等互联网大数据征信模型应运而生，依据用户在互联网上的消费和行为数据，结用表现有稳定关联的特征，透过大数据评估用户的信用价值。征信数据来源广泛，包括阿里巴巴、苏宁等电商数据、的互金数据等。芝麻信用分基于及等技术，通过、逻辑回归、随机森林等模型算法，对各维度数据进行综合处理和评估，客观呈现客户的信用状况。大数据征信服务业态价值凸显大数据征信弥补银行征信信息源单一的缺陷，拓宽征信市场，各类金融活动主体的信用面貌得以全面展示。大数据征信不只有芝麻一家，越来越多的人开始意识到大数据的美好前景。腾迅、苏宁、京东、拉卡拉等基于不同的消费和行为数据，评估用户的信用价值，越来越多的第三方征信作为央行征信的补充。应用一、解决公司创业早期缺钱的痛点公司创业早期举步维艰，不少公司在传统金融场景下留存的记录有限，历史信贷数据只有寥寥数笔，贷款难度较大。难以，导致公司无法拓展业务合作的失败创业案例不在少数，大数据征信将改变这一困局。大数据企业征信系统丰富的数据来源和维度，叠加芝麻的数据集成能力，为小微企业征信提供金融服务。大数据征信让它们更为轻易地获取贷款、获得更多的发展机会。应用二、降低金融产品违约率由于没有柜面，身份、资料的核实往往通过电话、第三方验证，难以保证申请人提供信息的真实性。互联网金融核实耗时耗力，效果不佳。大数据征信帮助互联网金融公司判断用户提交的信息是否真实，从而实现更高的交易率，维持较低的违约率。应用三、培养信用意识大数据征信应用场景丰富，不仅覆盖金融领域，还覆盖了生活领域，如住宿、出行、租房、社交、婚恋等。在这些生活、工作、购物、交易等生活场景中，芝麻信用等大数据征信产品开始为公民生活提供便利性，逐渐培养公民培养信用意识，营造社会信用文化。这是金融稳定和健康发展的基础。之家牵头主办发展大数据征信的应用不仅于上述三个例子。7月21日，理财之家牵头主办2017中国金融科技发展论坛，将就大数据征信的应用作进一步深度交流。同时，就大数据征信等金融科技快速发展带来的风险也将注意剖析，本次2017中国金融科技发展论坛大咖云集。政府领导、行业精英、学术专家都将在论坛上立足于大监管的时代背景，为金融科技服务新金融发展提供最前沿和前瞻性观点。论坛将邀请全国政协常委上海市政协副主席周汉民先生将深度探讨金融科技的发展与挑战；副秘书长孟添先生将畅谈新金融模式的创新与机遇；大成经济首席经济学家姚余栋先生将展望金融科技新革命与新未来、新金融时代下的金融消费；中国人民大学金融科技与互联网安全研究中心主任杨东先生将就安全与监督等问题展开讨论。报名请戳该链接：/activity-20034.html责任编辑：铁木《金钱买不到信用？花400元就能刷芝麻信用分？》 精选二一诺千金，从古自今，一直适用。只要你有信用，无需押金，就可以轻松骑走一辆共享单车；可以快速租用商场内的共享充电宝，为你的手机及时“续命”；还可以外出住酒店，不用现金，先享后付，来一场说走就走的旅行。共享雨伞、共享衣服、共享玩具、共享篮球……你想不到的便利，因为信用，悄然来临。其实，随着互联网金融、大数据产业等的发展，个人征信的外延已大大扩大了，不仅包括传统的数据，如信贷数据等，还包括基于互联网消费场景的第三方数据。可以说，征信业已迎来了大数据发展的时代。征信，下一片蓝海征信，最早起源于《左传》，出自“君子之言，征而有信，故怨远于其身”。所谓征信，指的是依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。简单来说，就是个人的信用信息集合。当今社会，征信信息被广泛用在生活、工作中，成为国民经济生活中不可或缺的“经济身份证”。买房、买车、租房、找工作、等都离不开好的信用，甚至，不少婚恋平台也将信用定为相亲对象的硬性条件之一，噱头十足，信用的重要性，可窥一斑。近年来，互联网金融迎来了爆发增长，对个人征信的需求也与日俱增。艾瑞咨询发布的《2017年洞察报告》显示，从2013年到2016年，交易规模从60亿元猛增到4367.1亿元，实现了70倍爆发式增长，年复合增长率达317%。可以说，在互联网金融规模暴增的同时，消费者的个人也亟待跟进。如图1所示，2017年中国个人征信行业的潜在市场规模预计将达到1969.9亿元，而实际市场规模预计只有222.3亿元，市场渗透率约为10%，发展前景巨大。第三方征信，面临多重困境天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。日前，一则信用分刷分的报道，再次刺激了人们的敏感神经。近些年来，第三方征信问题频出，集中表现为数据稀缺、数据倒卖、数据同质化严重。互联网金融行业的巨大刚需与征信盲区的矛盾，也催生了地下数据黑市。媒体曾多次披露，部分打着大数据名头的公司，以极低的成本从地下市场调取数据，进行多手售卖。这里的重要原因就是征信体系的不完善。征信体系不完善，原因大致归结为以下几点。短期内，数据孤岛现状难以打破目前，国内征信行业主要由五大类别组成：国家发展改革委、工业和信息化部、人民银行、国家工商总局等监管机构，第三方征信机构，国家电网、百度、支付宝等数据源，九次方大数据、百融金服等大数据金融机构，、神州租车、百合等互联网应用。可以说，得数据者得天下。不同机构的数据门槛不同，基于利益考虑以及开放权限，共享数据意愿低，信息共享推进艰难。大数据模型的准确性存争议国内的大数据评估模型起步晚，很多大数据模型多为自主研发，信息不集中，数据的全面性存在不足，因此，大数据模型在准确性方面存在较大争议。此外，用户数据为个人提交，信息的准确性及真实性有待时间和市场校验，缺乏公信力。数据信息采集的合法性这些年，逐步增强的个人信息维权意识与个人信息泄露的矛盾日渐突出。部分机构对于用户数据的采集、使用存在隐患，越过了安全红线，违法使用，面临着法律和道德方面的风险。互补作用仍有限其实，相比国外，我国的征信体系起步较晚。20世纪90年代，上海资信有限公司成立，开始个人征信试点，这也标志着我国个人征信体系开始建立。随后，信贷登记查询系统建成地、省、总行三级数据库，实现全行联网查询。征信管理局设立，《个人信用信息数据库管理暂行办法》出台，人民银行与全国各家统联网工作基本完成。2013年3月，《征信业管理条例》正式实施，明确中国人民银行作为征信业的监督管理部门，同年12月《征信机构管理办法》也一并实施。至此，以政府为主导的央行征信登上历史舞台。与此同时，征信行业风起云涌，民间第三方征信机构数量增长迅速。自2014年1月至2017年年初，我国先后成立包括91征信、考拉征信、亿微征信、东汇征信、盈蜂征信、人人信等在内的53家征信公司以及信用平台。2015年，征信行业出现了标志性事件——央行开始受理征信牌照，芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用及北京华道征信成为第一批试点机构。众所周知，征信离不开数据。央行征信的数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，接入门槛高。而第三方征信机构则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。从表面上看，央行征信和第三方征信机构的大数据征信似乎只在数据获取渠道方面存在差异。央行征信数据来自传统线下渠道，来源单一。第三方征信机构则依互联网金融、电商、等丰富的应用场景来获取数据，渠道多元。央行征信作为正规军，无疑有得天独厚的优势，权威性高，数据基本完整，但新形势下，背后的短板，也逐渐暴露。数据显示，央行个人征信系统收录了近9亿人信息，其中仅不到4亿人有信贷数据，约5亿人在央行征信系统中只记录经济信息，无任何有效征信信息。如此大的信贷盲区，缺口明显。其实，在新的征信格局下，第三方征信机构积累的征信数据将对传统征信形成一定的补充。不过，这种补充作用仍比较有限，其公信力还有待市场的检验。大数据征信，争议中前行随着金融科技、、云计算成为时下热词，大数据征信也频见报端。？大数据征信就是利用IT技术优势、模型，将个人在不同信贷机构、消费场景、支离破碎的海量数据整合起来，经过数据清洗、分析、校验等一系列流程后，加工融合成真正有用的信息。作为征信市场化的标志，大数据征信备受争议。一方面，大数据为传统征信带来了许多意想不到的变革。另一方面，大数据征信的模型标准各异，客观性存在争议。大数据征信作为新生事物，相比传统征信，究竟有哪些优势？首先，大数据征信采集的数据覆盖人群广泛。只要是用户留存在网上的数据信息，都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术抓取并进一步分析，得出专属的信用报告。互联网的开放性也决定了大数据征信的覆盖范围。其次，大数据征信的信息维度多元，信用评估全面。大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源，能够地反应一个人的信用状况。再次，大数据征信的数据来源丰富，动态变化频率高。大数据征信的数据来源于电商、互联网金融、共享经济等场景，相较于传统征信的数据采集周期长，这些应用场景与生活日常行为关联紧密，使用频率高，数据更新及时。例如，信用评分系统之一的芝麻信用，月月更新。最后，大数据征信成本低，效率高。大数据征信搭建完成数据库系统后，个人征信信息采集难度大幅降低，征信服务的边际成本低。总体来看，纵观我国征信行业的发展，正经历由政府主导型向征信市场化过渡的阶段。民间征信机构频频发力，不断开拓线下的应用场景或与其他机构构建合作关系，积淀数据，有望打破央行征信的垄断局面，进一步激发征信市场化的潜力。综上所述，笔者认为征信行业的未来呈现以下趋势。首先，随着征信机构数据的逐步开放，大数据信息的运用成为常态，央行征信难以覆盖的群体将通过民间征信得到满足。其次，征信内涵、外延不断延伸，应用场景进一步丰富。征信不止局限于金融领域，而是通过共享经济等新经济形式，渗透到衣食住行方方面面，形成“守信者处处受益、失信者寸步难行”的局面。最后，保护个人征信数据的相关法律将不断落地，并将在数据隐私、安全保护等方面加快立法进程。附：信用分——征信的数据化金融开放程度的增强，也呈现出科学化、量化、信息化的特点。其中，信用分就充当了这样一个科学评测的角色。谈起信用分，想必很多人都不陌生。现在，信用分不再是简单的一个分数，而是切切实实的福利。只要你的信用分达到一定的标准，就可以轻松搭上各类共享经济的快车，免押金、免租金，还可以住酒店“先享后付”。此外，信用分还和挂钩。事实上，信用评分最早起源于20世纪80年代，大众熟知的信用模型大多借鉴于美国的模型 评分模型，其信用分数范围在300-850分之间。贷款方通常会将分数作为参考，来进行客户贷款决策。不同贷款策略和标准，相应风险水平不同，决定了可以接受的信用分数水平。国内首个个人信用评分——芝麻信用分的出现，被视为信用分机制在我国的重大进展。芝麻信用分，通过大数据及云计算技术，从信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度，客观呈现个人信用状况的综合评分，评分范围从350到950，分值越高代表信用越好。随着电商、的普及，芝麻信用分已逐渐走入千家万户，涵盖、消费金融、、酒店、租房、出行、婚恋、公共事业服务等上百个应用场景。事物发展到一定阶段，必然会更加精细化，信用分也不例外。不少行业纷纷在征信上发力，打造专属的评分机制。例如，金融科技平台通过两年时间的数据处理与分析、模型研发、验证及运用，推出你我信用分。从你我行为、财富评估、社交关系、履约信用、身份特质等五个维度客观分析个人的信用状况，对用户进行信用评分，分值从0-950分，分数越高代表该用户信用越好，信用额度也会随之增加。此外，摩拜单车也推出摩拜信用分，其与前海征信合作建立用户，对用户偷盗或恶意毁车等行为，会通过后台数据分析追踪到该用户，将其拉入黑名单，对其作出调整。同时，摩拜单车还采用奖惩“信用分制度”，用户违停、损坏车辆等行为将会被扣除信用分。用户的信用分低于80分时，价格则会翻倍。中国金融教育在线|《金钱买不到信用？花400元就能刷芝麻信用分？》 精选三一诺千金，从古自今，一直适用。只要你有信用，无需押金，就可以轻松骑走一辆共享单车；可以快速租用商场内的共享充电宝，为你的手机及时“续命”；还可以外出住酒店，不用现金，先享后付，来一场说走就走的旅行。共享雨伞、共享衣服、共享玩具、共享篮球……你想不到的便利，因为信用，悄然来临。其实，随着互联网金融、大数据产业等的发展，个人征信的外延已大大扩大了，不仅包括传统的数据，如信贷数据等，还包括基于互联网消费场景的第三方数据。可以说，征信业已迎来了大数据发展的时代。征信，下一片蓝海征信，最早起源于《左传》，出自“君子之言，征而有信，故怨远于其身”。所谓征信，指的是依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。简单来说，就是个人的信用信息集合。当今社会，征信信息被广泛用在生活、工作中，成为国民经济生活中不可或缺的“经济身份证”。买房、买车、租房、找工作、办信用卡等都离不开好的信用，甚至，不少婚恋平台也将信用定为相亲对象的硬性条件之一，噱头十足，信用的重要性，可窥一斑。近年来，互联网金融迎来了爆发增长，对个人征信的需求也与日俱增。艾瑞咨询发布的《2017年消费金融洞察报告》显示，从2013年到2016年，互联网消费金融交易规模从60亿元猛增到4367.1亿元，实现了70倍爆发式增长，年复合增长率达317%。可以说，在互联网金融规模暴增的同时，消费者的个人征信体系建设也亟待跟进。如图1所示，2017年中国个人征信行业的潜在市场规模预计将达到1969.9亿元，而实际市场规模预计只有222.3亿元，市场渗透率约为10%，发展前景巨大。第三方征信，面临多重困境天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。日前，一则信用分刷分的报道，再次刺激了人们的敏感神经。近些年来，第三方征信问题频出，集中表现为数据稀缺、数据倒卖、数据同质化严重。互联网金融行业的巨大刚需与征信盲区的矛盾，也催生了地下数据黑市。媒体曾多次披露，部分打着大数据名头的公司，以极低的成本从地下市场调取数据，进行多手售卖。这里的重要原因就是征信体系的不完善。征信体系不完善，原因大致归结为以下几点。短期内，数据孤岛现状难以打破目前，国内征信行业主要由五大类别组成：国家发展改革委、工业和信息化部、人民银行、国家工商总局等监管机构，第三方征信机构，国家电网、百度、支付宝等数据源，九次方大数据、百融金服等大数据金融机构，京东白条、神州租车、百合等互联网应用。可以说，得数据者得天下。不同机构的数据门槛不同，基于利益考虑以及开放权限，共享数据意愿低，信息共享推进艰难。大数据模型的准确性存争议国内的大数据评估模型起步晚，很多大数据模型多为自主研发，信息不集中，数据的全面性存在不足，因此，大数据模型在准确性方面存在较大争议。此外，用户数据为个人提交，信息的准确性及真实性有待时间和市场校验，缺乏公信力。数据信息采集的合法性这些年，逐步增强的个人信息维权意识与个人信息泄露的矛盾日渐突出。部分机构对于用户数据的采集、使用存在隐患，越过了安全红线，违法使用，面临着法律和道德方面的风险。互补作用仍有限其实，相比国外，我国的征信体系起步较晚。20世纪90年代，上海资信有限公司成立，开始个人征信试点，这也标志着我国个人征信体系开始建立。随后，信贷登记查询系统建成地、省、总行三级数据库，实现全行联网查询。征信管理局设立，《个人信用信息数据库管理暂行办法》出台，人民银行与全国各家银行系统联网工作基本完成。2013年3月，《征信业管理条例》正式实施，明确中国人民银行作为征信业的监督管理部门，同年12月《征信机构管理办法》也一并实施。至此，以政府为主导的央行征信登上历史舞台。与此同时，征信行业风起云涌，民间第三方征信机构数量增长迅速。自2014年1月至2017年年初，我国先后成立包括91征信、考拉征信、亿微征信、东汇征信、盈蜂征信、人人信等在内的53家征信公司以及信用平台。2015年，征信行业出现了标志性事件——央行开始受理征信牌照，芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用及北京华道征信成为第一批试点机构。众所周知，征信离不开数据。央行征信的数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，接入门槛高。而第三方征信机构则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。从表面上看，央行征信和第三方征信机构的大数据征信似乎只在数据获取渠道方面存在差异。央行征信数据来自传统线下渠道，来源单一。第三方征信机构则依托互联网金融、电商、共享经济等丰富的应用场景来获取数据，渠道多元。央行征信作为正规军，无疑有得天独厚的优势，权威性高，数据基本完整，但新形势下，背后的短板，也逐渐暴露。数据显示，央行个人征信系统收录了近9亿人信息，其中仅不到4亿人有信贷数据，约5亿人在央行征信系统中只记录经济信息，无任何有效征信信息。如此大的信贷盲区，缺口明显。其实，在新的征信格局下，第三方征信机构积累的征信数据将对传统征信形成一定的补充。不过，这种补充作用仍比较有限，其公信力还有待市场的检验。大数据征信，争议中前行随着金融科技、人工智能、云计算成为时下热词，大数据征信也频见报端。什么是大数据征信？大数据征信就是利用IT技术优势、风险控制模型，将个人在不同信贷机构、消费场景、支离破碎的海量数据整合起来，经过数据清洗、分析、校验等一系列流程后，加工融合成真正有用的信息。作为征信市场化的标志，大数据征信备受争议。一方面，大数据为传统征信带来了许多意想不到的变革。另一方面，大数据征信的模型标准各异，客观性存在争议。大数据征信作为新生事物，相比传统征信，究竟有哪些优势？首先，大数据征信采集的数据覆盖人群广泛。只要是用户留存在网上的数据信息，都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术抓取并进一步分析，得出专属的信用报告。互联网的开放性也决定了大数据征信的覆盖范围。其次，大数据征信的信息维度多元，信用评估全面。大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源，能够多维度地反应一个人的信用状况。再次，大数据征信的数据来源丰富，动态变化频率高。大数据征信的数据来源于电商、互联网金融、共享经济等场景，相较于传统征信的数据采集周期长，这些应用场景与生活日常行为关联紧密，使用频率高，数据更新及时。例如，信用评分系统之一的芝麻信用，月月更新。最后，大数据征信成本低，效率高。大数据征信搭建完成数据库系统后，个人征信信息采集难度大幅降低，征信服务的边际成本低。总体来看，纵观我国征信行业的发展，正经历由政府主导型向征信市场化过渡的阶段。民间征信机构频频发力，不断开拓线下的应用场景或与其他机构构建合作关系，积淀数据，有望打破央行征信的垄断局面，进一步激发征信市场化的潜力。综上所述，笔者认为征信行业的未来呈现以下趋势。首先，随着征信机构数据的逐步开放，大数据信息的运用成为常态，央行征信难以覆盖的群体将通过民间征信得到满足。其次，征信内涵、外延不断延伸，应用场景进一步丰富。征信不止局限于金融领域，而是通过共享经济等新经济形式，渗透到衣食住行方方面面，形成“守信者处处受益、失信者寸步难行”的局面。最后，保护个人征信数据的相关法律将不断落地，并将在数据隐私、安全保护等方面加快立法进程。附：信用分——征信的数据化金融开放程度的增强，信用风险管理也呈现出科学化、量化、信息化的特点。其中，信用分就充当了这样一个科学评测的角色。谈起信用分，想必很多人都不陌生。现在，信用分不再是简单的一个分数，而是切切实实的福利。只要你的信用分达到一定的标准，就可以轻松搭上各类共享经济的快车，免押金、免租金，还可以住酒店“先享后付”。此外，信用分还和信用额度挂钩。事实上，信用评分最早起源于20世纪80年代，大众熟知的信用模型大多借鉴于美国的个人信用评分模型FICO 评分模型，其信用分数范围在300-850分之间。贷款方通常会将分数作为参考，来进行客户贷款决策。不同贷款策略和标准，相应风险水平不同，决定了可以接受的信用分数水平。国内首个个人信用评分——芝麻信用分的出现，被视为信用分机制在我国的重大进展。芝麻信用分，通过大数据及云计算技术，从信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度，客观呈现个人信用状况的综合评分，评分范围从350到950，分值越高代表信用越好。随着电商、移动支付的普及，芝麻信用分已逐渐走入千家万户，涵盖信用卡、消费金融、融资租赁、酒店、租房、出行、婚恋、公共事业服务等上百个应用场景。事物发展到一定阶段，必然会更加精细化，信用分也不例外。不少行业纷纷在征信上发力，打造专属的信用等级评分机制。例如，金融科技平台你我金融通过两年时间的数据处理与分析、模型研发、验证及运用，推出你我信用分。从你我行为、财富评估、社交关系、履约信用、身份特质等五个维度客观分析个人的信用状况，对用户进行信用评分，分值从0-950分，分数越高代表该用户信用越好，信用额度也会随之增加。此外，摩拜单车也推出摩拜信用分，其与前海征信合作建立用户黑名单，对用户偷盗或恶意毁车等行为，会通过后台数据分析追踪到该用户，将其拉入黑名单，对其信用作出调整。同时，摩拜单车还采用奖惩“信用分制度”，用户违停、损坏车辆等行为将会被扣除信用分。用户的信用分低于80分时，价格则会翻倍。中国金融教育在线|《金钱买不到信用？花400元就能刷芝麻信用分？》 精选四FM107.9《创富非常道》大型励志高端访谈节目，2017年全新启航，创业之路与您风雨同舟，您的心声我们懂。点击下方音频收听直播。阿里巴巴最近重磅推出刷脸支付，全过程只需要2步，第一步：，第二步：输入支付宝绑定的手机号码后四位。马云最近大招不断，当很多人看不懂的时候，马云正用支付宝这把钥匙打开信用中国时代的大门！那么，一个人的信用到底有多重要？它将给我们的生活带来怎样的影响。日下午，河北文始征信服务有限公司总经理王泽坤先生受邀做客河北故事广播电台《创富非常道》栏目，与您一起共话信用。节目开始，王泽坤总经理首先对支付宝推出的刷脸支付发表了自己的看法。他表示，这是一个新时代的到来，目前进行我们身份识别最常用的便是身份证，而身份证一旦遗失或被盗用，便会对个人的经济或者信用造成损失，而刷脸识别是基于当前身份证识别研发出的一个新产品，是活体识别以及反欺诈系统的应用，我们本人将成为在社会上唯一的识别码，也是信用的载体，而我们的一言一行都会在未来的支付环节中起到非常重要的作用。同时，刷脸支付背后意味着会建立一个强大的数据库，这里的数据都是实时更新、鲜活的，活跃度也更高，更有利于社会各种商业行为，也将成为国家搭建信用体系一个良好的支柱。在提到信用体系的建设时，关于现在信用对于我们生活带来了哪些影响，王泽坤又为大家进行了深入讲解。信用体现的是承诺与兑现的契约精神，属于道德范畴，伴随着国家打造诚信体系的各项政策实施，信用越来越广的影响到了我们的生活。支付宝的芝麻信用分就是最常用的，它把信用进行量化，从而提高人们对信用的认识。出行方面，拥有较高的信用分，可以享有免押金租车，大大提高了出行的便利性；租房方面，可以不再因押一付三而使自己的生活窘迫……等等。最后，他指出，未来是信用社会，还需要社会各界通力合作去完善。比如，私家车挡在公交车前面，耽误的是全车人的时间，占用的是社会的资源，应该被纳入征信体系；制售假冒伪劣商品，一旦被发现，除了当时的行政处罚，还要将信息进行共享，使其终身不得再从事相关行业等等。这就需要社会各个机构，各个垂直体系，通过互联网实现信息实时共享，将信息通道打通。目前，芝麻信用分以用户使用支付宝的行为轨迹为底层数据，构建了信用模型，足以应用，但并不完善，也不全面，为了使信用在生活中使用更加便利，也为了更好的推行信用在生活中的重要性，文始征信也即将依据自身拥有的电商、生活、政务等生态场景建立信用模型，推出文始信用分，让大家一起享受。未来是数据的时代，只要你应用互联网，你的行为轨迹就会被记录下来，构建属于每个人的信用体系；未来更是信用的时代，支付宝开启了的大门，也让我们感受到信用对我们生活的改变。希望每个人都能珍惜自己的信用，真正做信用时代的黄金矿工！文始征信河北文始征信服务有限公司成立于2014年8月，是在国家政策指导下成立的信用信息服务平台，应、生物识别等最新金融科技，采用多渠道多场景的征集模式通过信用信息的大数据挖掘、比对，建立企业信用报告、，对外提供反欺诈服务，逐步建立辐射全国的大数据交易中心。公司拥有15项国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书。2016年9月，经国家工信部授权，成为互联网金融征信管理师独家教学中心；2016年11月，携手燕赵处共建“征信+公证协同创新发展中心”，突破物理性、区域性制约，首创“掌上公证”，未来将在异地授权、公证检索等互联网公证方面展开全面创新合作。2017年1月，被河北省科学技术厅认定为河北省科技型中小企业。2017年2月，文始征信企业信用报告手机查询试运行。2017年3月，结合生物识别、大数据风控、“线上公证”等反欺诈技术，借助司法强制执行保驾护航，文始反欺诈系统已经成熟，基于共享资源，回馈社会的企业理念，面向金融、类金融机构提供反欺诈风控服务。2017年3月，文始征信与点点乐公司、大唐金服发起成立资本研究会二级分会“金融科技研究会”筹备会圆满成功。以金融科技研究会为深化研究、业务交流和技术推广的重要战略平台，广泛对接互金企业，有效，助力互金企业实现业务升级、流程升级和技术升级。文始征信作为金融科技的倡导者，大数据征信的实践者，金融风控的先行者，本着公正、公开、透明的原则，为打造符合市场需求的信用体系作出贡献。合作与交流客服电话 ：点击阅读原文即可下载文始征信客户端。《金钱买不到信用？花400元就能刷芝麻信用分？》 精选五一诺千金，从古自今，一直适用。只要你有信用，无需押金，就可以轻松骑走一辆共享单车；可以快速租用商场内的共享充电宝，为你的手机及时“续命”；还可以外出住酒店，不用现金，先享后付，来一场说走就走的旅行。共享雨伞、共享衣服、共享玩具、共享篮球……你想不到的便利，因为信用，悄然来临。其实，随着互联网金融、大数据产业等的发展，个人征信的外延已大大扩大了，不仅包括传统的数据，如信贷数据等，还包括基于互联网消费场景的第三方数据。可以说，征信业已迎来了大数据发展的时代。征信，下一片蓝海征信，最早起源于《左传》，出自“君子之言，征而有信，故怨远于其身”。所谓征信，指的是依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。简单来说，就是个人的信用信息集合。当今社会，征信信息被广泛用在生活、工作中，成为国民经济生活中不可或缺的“经济身份证”。买房、买车、租房、找工作、办信用卡等都离不开好的信用，甚至，不少婚恋平台也将信用定为相亲对象的硬性条件之一，噱头十足，信用的重要性，可窥一斑。近年来，互联网金融迎来了爆发增长，对个人征信的需求也与日俱增。艾瑞咨询发布的《2017年消费金融洞察报告》显示，从2013年到2016年，互联网消费金融交易规模从60亿元猛增到4367.1亿元，实现了70倍爆发式增长，年复合增长率达317%。可以说，在互联网金融规模暴增的同时，消费者的个人征信体系建设也亟待跟进。如图1所示，2017年中国个人征信行业的潜在市场规模预计将达到1969.9亿元，而实际市场规模预计只有222.3亿元，市场渗透率约为10%，发展前景巨大。第三方征信，面临多重困境天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。日前，一则信用分刷分的报道，再次刺激了人们的敏感神经。近些年来，第三方征信问题频出，集中表现为数据稀缺、数据倒卖、数据同质化严重。互联网金融行业的巨大刚需与征信盲区的矛盾，也催生了地下数据黑市。媒体曾多次披露，部分打着大数据名头的公司，以极低的成本从地下市场调取数据，进行多手售卖。这里的重要原因就是征信体系的不完善。征信体系不完善，原因大致归结为以下几点。短期内，数据孤岛现状难以打破目前，国内征信行业主要由五大类别组成：国家发展改革委、工业和信息化部、人民银行、国家工商总局等监管机构，第三方征信机构，国家电网、百度、支付宝等数据源，九次方大数据、百融金服等大数据金融机构，京东白条、神州租车、百合等互联网应用。可以说，得数据者得天下。不同机构的数据门槛不同，基于利益考虑以及开放权限，共享数据意愿低，信息共享推进艰难。大数据模型的准确性存争议国内的大数据评估模型起步晚，很多大数据模型多为自主研发，信息不集中，数据的全面性存在不足，因此，大数据模型在准确性方面存在较大争议。此外，用户数据为个人提交，信息的准确性及真实性有待时间和市场校验，缺乏公信力。数据信息采集的合法性这些年，逐步增强的个人信息维权意识与个人信息泄露的矛盾日渐突出。部分机构对于用户数据的采集、使用存在隐患，越过了安全红线，违法使用，面临着法律和道德方面的风险。互补作用仍有限其实，相比国外，我国的征信体系起步较晚。20世纪90年代，上海资信有限公司成立，开始个人征信试点，这也标志着我国个人征信体系开始建立。随后，信贷登记查询系统建成地、省、总行三级数据库，实现全行联网查询。征信管理局设立，《个人信用信息数据库管理暂行办法》出台，人民银行与全国各家银行系统联网工作基本完成。2013年3月，《征信业管理条例》正式实施，明确中国人民银行作为征信业的监督管理部门，同年12月《征信机构管理办法》也一并实施。至此，以政府为主导的央行征信登上历史舞台。与此同时，征信行业风起云涌，民间第三方征信机构数量增长迅速。自2014年1月至2017年年初，我国先后成立包括91征信、考拉征信、亿微征信、东汇征信、盈蜂征信、人人信等在内的53家征信公司以及信用平台。2015年，征信行业出现了标志性事件——央行开始受理征信牌照，芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用及北京华道征信成为第一批试点机构。众所周知，征信离不开数据。央行征信的数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，接入门槛高。而第三方征信机构则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。从表面上看，央行征信和第三方征信机构的大数据征信似乎只在数据获取渠道方面存在差异。央行征信数据来自传统线下渠道，来源单一。第三方征信机构则依托互联网金融、电商、共享经济等丰富的应用场景来获取数据，渠道多元。央行征信作为正规军，无疑有得天独厚的优势，权威性高，数据基本完整，但新形势下，背后的短板，也逐渐暴露。数据显示，央行个人征信系统收录了近9亿人信息，其中仅不到4亿人有信贷数据，约5亿人在央行征信系统中只记录经济信息，无任何有效征信信息。如此大的信贷盲区，缺口明显。其实，在新的征信格局下，第三方征信机构积累的征信数据将对传统征信形成一定的补充。不过，这种补充作用仍比较有限，其公信力还有待市场的检验。大数据征信，争议中前行随着金融科技、人工智能、云计算成为时下热词，大数据征信也频见报端。什么是大数据征信？大数据征信就是利用IT技术优势、风险控制模型，将个人在不同信贷机构、消费场景、支离破碎的海量数据整合起来，经过数据清洗、分析、校验等一系列流程后，加工融合成真正有用的信息。作为征信市场化的标志，大数据征信备受争议。一方面，大数据为传统征信带来了许多意想不到的变革。另一方面，大数据征信的模型标准各异，客观性存在争议。大数据征信作为新生事物，相比传统征信，究竟有哪些优势？首先，大数据征信采集的数据覆盖人群广泛。只要是用户留存在网上的数据信息，都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术抓取并进一步分析，得出专属的信用报告。互联网的开放性也决定了大数据征信的覆盖范围。其次，大数据征信的信息维度多元，信用评估全面。大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源，能够多维度地反应一个人的信用状况。再次，大数据征信的数据来源丰富，动态变化频率高。大数据征信的数据来源于电商、互联网金融、共享经济等场景，相较于传统征信的数据采集周期长，这些应用场景与生活日常行为关联紧密，使用频率高，数据更新及时。例如，信用评分系统之一的芝麻信用，月月更新。最后，大数据征信成本低，效率高。大数据征信搭建完成数据库系统后，个人征信信息采集难度大幅降低，征信服务的边际成本低。总体来看，纵观我国征信行业的发展，正经历由政府主导型向征信市场化过渡的阶段。民间征信机构频频发力，不断开拓线下的应用场景或与其他机构构建合作关系，积淀数据，有望打破央行征信的垄断局面，进一步激发征信市场化的潜力。综上所述，笔者认为征信行业的未来呈现以下趋势。首先，随着征信机构数据的逐步开放，大数据信息的运用成为常态，央行征信难以覆盖的群体将通过民间征信得到满足。其次，征信内涵、外延不断延伸，应用场景进一步丰富。征信不止局限于金融领域，而是通过共享经济等新经济形式，渗透到衣食住行方方面面，形成“守信者处处受益、失信者寸步难行”的局面。最后，保护个人征信数据的相关法律将不断落地，并将在数据隐私、安全保护等方面加快立法进程。附：信用分——征信的数据化金融开放程度的增强，信用风险管理也呈现出科学化、量化、信息化的特点。其中，信用分就充当了这样一个科学评测的角色。谈起信用分，想必很多人都不陌生。现在，信用分不再是简单的一个分数，而是切切实实的福利。只要你的信用分达到一定的标准，就可以轻松搭上各类共享经济的快车，免押金、免租金，还可以住酒店“先享后付”。此外，信用分还和信用额度挂钩。事实上，信用评分最早起源于20世纪80年代，大众熟知的信用模型大多借鉴于美国的个人信用评分模型FICO 评分模型，其信用分数范围在300-850分之间。贷款方通常会将分数作为参考，来进行客户贷款决策。不同贷款策略和标准，相应风险水平不同，决定了可以接受的信用分数水平。国内首个个人信用评分——芝麻信用分的出现，被视为信用分机制在我国的重大进展。芝麻信用分，通过大数据及云计算技术，从信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度，客观呈现个人信用状况的综合评分，评分范围从350到950，分值越高代表信用越好。随着电商、移动支付的普及，芝麻信用分已逐渐走入千家万户，涵盖信用卡、消费金融、融资租赁、酒店、租房、出行、婚恋、公共事业服务等上百个应用场景。事物发展到一定阶段，必然会更加精细化，信用分也不例外。不少行业纷纷在征信上发力，打造专属的信用等级评分机制。例如，金融科技平台你我金融通过两年时间的数据处理与分析、模型研发、验证及运用，推出你我信用分。从你我行为、财富评估、社交关系、履约信用、身份特质等五个维度客观分析个人的信用状况，对用户进行信用评分，分值从0-950分，分数越高代表该用户信用越好，信用额度也会随之增加。此外，摩拜单车也推出摩拜信用分，其与前海征信合作建立用户黑名单，对用户偷盗或恶意毁车等行为，会通过后台数据分析追踪到该用户，将其拉入黑名单，对其信用评级作出调整。同时，摩拜单车还采用奖惩“信用分制度”，用户违停、损坏车辆等行为将会被扣除信用分。用户的信用分低于80分时，价格则会翻倍。文始征信河北文始征信服务有限公司成立于2014年8月，是在国家政策指导下成立的信用信息服务平台，拥有15项国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书，于2017年1月被河北省科学技术厅评为“河北省科技型中小企业”，2017年6月被认定为高新技术企业。是一个人所有能反应信用状况的信息归集整合。文始征信以行为学、轨迹学为理论基础，作为个人征信、企业征信、公共信息的基础建设的引领者，应用大数据风控、生物识别、“线上公证”、机器学习、互联网存证等反欺诈技术，保证信息来源清晰，信息来源真实，信息来源合法的，通过信用信息的大数据挖掘、比对，建立企业信用报告；提供本人授权的个人信用查询；对外提供反欺诈风控服务；逐步建立包含司法、行政、电商、、生活服务等应用场景的信用生态系统。企业征信的痛点在于场景结合度低，未来企业征信的霸主大概率会诞生于领域。文始征信将以供应链金融为战略切入，创新企业征信模式，探索业界新生态，努力搭建以为底层核心架构，以和复杂网络为技术算法两翼，以平台流量导入、循环资金闭环、实时风控预警为三大业务支撑，有效整合物流、商流、信息流、资金流，着力构建供应链、、金融链、担保链、信用链五位一体的高效、便捷、能循环、自生态的征信平台。文始征信作为金融科技的倡导者，大数据征信的实践者，金融风控的先行者，信用生态系统的搭建者，本着公正、公开、透明的原则，为打造符合市场需求的信用体系作出贡献。合作与交流客服电话 ：点击阅读原文即可下载文始征信客户端。《金钱买不到信用？花400元就能刷芝麻信用分？》 精选六大数据征信风控本文共4200字，预计阅读时间1分40秒一诺千金，从古自今，一直适用。只要你有信用，无需押金，就可以轻松骑走一辆共享单车；可以快速租用商场内的共享充电宝，为你的手机及时“续命”；还可以外出住酒店，不用现金，先享后付，来一场说走就走的旅行。共享雨伞、共享衣服、共享玩具、共享篮球……你想不到的便利，因为信用，悄然来临。其实，随着互联网金融、大数据产业等的发展，个人征信的外延已大大扩大了，不仅包括传统的数据，如信贷数据等，还包括基于互联网消费场景的第三方数据。可以说，征信业已迎来了大数据发展的时代。征信，下一片蓝海征信，最早起源于《左传》，出自“君子之言，征而有信，故怨远于其身”。所谓征信，指的是依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。简单来说，就是个人的信用信息集合。当今社会，征信信息被广泛用在生活、工作中，成为国民经济生活中不可或缺的“经济身份证”。买房、买车、租房、找工作、办信用卡等都离不开好的信用，甚至，不少婚恋平台也将信用定为相亲对象的硬性条件之一，噱头十足，信用的重要性，可窥一斑。近年来，互联网金融迎来了爆发增长，对个人征信的需求也与日俱增。艾瑞咨询发布的《2017年消费金融洞察报告》显示，从2013年到2016年，互联网消费金融交易规模从60亿元猛增到4367.1亿元，实现了70倍爆发式增长，年复合增长率达317%。可以说，在互联网金融规模暴增的同时，消费者的个人征信体系建设也亟待跟进。如图1所示，2017年中国个人征信行业的潜在市场规模预计将达到1969.9亿元，而实际市场规模预计只有222.3亿元，市场渗透率约为10%，发展前景巨大。第三方征信，面临多重困境天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。日前，一则信用分刷分的报道，再次刺激了人们的敏感神经。近些年来，第三方征信问题频出，集中表现为数据稀缺、数据倒卖、数据同质化严重。互联网金融行业的巨大刚需与征信盲区的矛盾，也催生了地下数据黑市。媒体曾多次披露，部分打着大数据名头的公司，以极低的成本从地下市场调取数据，进行多手售卖。这里的重要原因就是征信体系的不完善。征信体系不完善，原因大致归结为以下几点。短期内，数据孤岛现状难以打破目前，国内征信行业主要由五大类别组成：国家发展改革委、工业和信息化部、人民银行、国家工商总局等监管机构，第三方征信机构，国家电网、百度、支付宝等数据源，九次方大数据、百融金服等大数据金融机构，京东白条、神州租车、百合等互联网应用。可以说，得数据者得天下。不同机构的数据门槛不同，基于利益考虑以及开放权限，共享数据意愿低，信息共享推进艰难。大数据模型的准确性存争议国内的大数据评估模型起步晚，很多大数据模型多为自主研发，信息不集中，数据的全面性存在不足，因此，大数据模型在准确性方面存在较大争议。此外，用户数据为个人提交，信息的准确性及真实性有待时间和市场校验，缺乏公信力。数据信息采集的合法性这些年，逐步增强的个人信息维权意识与个人信息泄露的矛盾日渐突出。部分机构对于用户数据的采集、使用存在隐患，越过了安全红线，违法使用，面临着法律和道德方面的风险。互补作用仍有限其实，相比国外，我国的征信体系起步较晚。20世纪90年代，上海资信有限公司成立，开始个人征信试点，这也标志着我国个人征信体系开始建立。随后，信贷登记查询系统建成地、省、总行三级数据库，实现全行联网查询。征信管理局设立，《个人信用信息数据库管理暂行办法》出台，人民银行与全国各家银行系统联网工作基本完成。2013年3月，《征信业管理条例》正式实施，明确中国人民银行作为征信业的监督管理部门，同年12月《征信机构管理办法》也一并实施。至此，以政府为主导的央行征信登上历史舞台。与此同时，征信行业风起云涌，民间第三方征信机构数量增长迅速。自2014年1月至2017年年初，我国先后成立包括91征信、考拉征信、亿微征信、东汇征信、盈蜂征信、人人信等在内的53家征信公司以及信用平台。2015年，征信行业出现了标志性事件——央行开始受理征信牌照，芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用及北京华道征信成为第一批试点机构。众所周知，征信离不开数据。央行征信的数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，接入门槛高。而第三方征信机构则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。从表面上看，央行征信和第三方征信机构的大数据征信似乎只在数据获取渠道方面存在差异。央行征信数据来自传统线下渠道，来源单一。第三方征信机构则依托互联网金融、电商、共享经济等丰富的应用场景来获取数据，渠道多元。央行征信作为正规军，无疑有得天独厚的优势，权威性高，数据基本完整，但新形势下，背后的短板，也逐渐暴露。数据显示，央行个人征信系统收录了近9亿人信息，其中仅不到4亿人有信贷数据，约5亿人在央行征信系统中只记录经济信息，无任何有效征信信息。如此大的信贷盲区，缺口明显。其实，在新的征信格局下，第三方征信机构积累的征信数据将对传统征信形成一定的补充。不过，这种补充作用仍比较有限，其公信力还有待市场的检验。大数据征信，争议中前行随着金融科技、人工智能、云计算成为时下热词，大数据征信也频见报端。什么是大数据征信？大数据征信就是利用IT技术优势、风险控制模型，将个人在不同信贷机构、消费场景、支离破碎的海量数据整合起来，经过数据清洗、分析、校验等一系列流程后，加工融合成真正有用的信息。作为征信市场化的标志，大数据征信备受争议。一方面，大数据为传统征信带来了许多意想不到的变革。另一方面，大数据征信的模型标准各异，客观性存在争议。大数据征信作为新生事物，相比传统征信，究竟有哪些优势？首先，大数据征信采集的数据覆盖人群广泛。只要是用户留存在网上的数据信息，都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术抓取并进一步分析，得出专属的信用报告。互联网的开放性也决定了大数据征信的覆盖范围。其次，大数据征信的信息维度多元，信用评估全面。大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源，能够多维度地反应一个人的信用状况。再次，大数据征信的数据来源丰富，动态变化频率高。大数据征信的数据来源于电商、互联网金融、共享经济等场景，相较于传统征信的数据采集周期长，这些应用场景与生活日常行为关联紧密，使用频率高，数据更新及时。例如，信用评分系统之一的芝麻信用，月月更新。最后，大数据征信成本低，效率高。大数据征信搭建完成数据库系统后，个人征信信息采集难度大幅降低，征信服务的边际成本低。总体来看，纵观我国征信行业的发展，正经历由政府主导型向征信市场化过渡的阶段。民间征信机构频频发力，不断开拓线下的应用场景或与其他机构构建合作关系，积淀数据，有望打破央行征信的垄断局面，进一步激发征信市场化的潜力。综上所述，笔者认为征信行业的未来呈现以下趋势。首先，随着征信机构数据的逐步开放，大数据信息的运用成为常态，央行征信难以覆盖的群体将通过民间征信得到满足。其次，征信内涵、外延不断延伸，应用场景进一步丰富。征信不止局限于金融领域，而是通过共享经济等新经济形式，渗透到衣食住行方方面面，形成“守信者处处受益、失信者寸步难行”的局面。最后，保护个人征信数据的相关法律将不断落地，并将在数据隐私、安全保护等方面加快立法进程。附：信用分——征信的数据化金融开放程度的增强，信用风险管理也呈现出科学化、量化、信息化的特点。其中，信用分就充当了这样一个科学评测的角色。谈起信用分，想必很多人都不陌生。现在，信用分不再是简单的一个分数，而是切切实实的福利。只要你的信用分达到一定的标准，就可以轻松搭上各类共享经济的快车，免押金、免租金，还可以住酒店“先享后付”。此外，信用分还和信用额度挂钩。事实上，信用评分最早起源于20世纪80年代，大众熟知的信用模型大多借鉴于美国的个人信用评分模型FICO 评分模型，其信用分数范围在300-850分之间。贷款方通常会将分数作为参考，来进行客户贷款决策。不同贷款策略和标准，相应风险水平不同，决定了可以接受的信用分数水平。国内首个个人信用评分——芝麻信用分的出现，被视为信用分机制在我国的重大进展。芝麻信用分，通过大数据及云计算技术，从信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度，客观呈现个人信用状况的综合评分，评分范围从350到950，分值越高代表信用越好。随着电商、移动支付的普及，芝麻信用分已逐渐走入千家万户，涵盖信用卡、消费金融、融资租赁、酒店、租房、出行、婚恋、公共事业服务等上百个应用场景。事物发展到一定阶段，必然会更加精细化，信用分也不例外。不少行业纷纷在征信上发力，打造专属的信用等级评分机制。例如，金融科技平台你我金融通过两年时间的数据处理与分析、模型研发、验证及运用，推出你我信用分。从你我行为、财富评估、社交关系、履约信用、身份特质等五个维度客观分析个人的信用状况，对用户进行信用评分，分值从0-950分，分数越高代表该用户信用越好，信用额度也会随之增加。此外，摩拜单车也推出摩拜信用分，其与前海征信合作建立用户黑名单，对用户偷盗或恶意毁车等行为，会通过后台数据分析追踪到该用户，将其拉入黑名单，对其信用评级作出调整。同时，摩拜单车还采用奖惩“信用分制度”，用户违停、损坏车辆等行为将会被扣除信用分。用户的信用分低于80分时，价格则会翻倍。本文系未央网作者枫源发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！《金钱买不到信用？花400元就能刷芝麻信用分？》 精选七大数据征信风控本文共4200字，预计阅读时间1分40秒一诺千金，从古自今，一直适用。只要你有信用，无需押金，就可以轻松骑走一辆共享单车；可以快速租用商场内的共享充电宝，为你的手机及时“续命”；还可以外出住酒店，不用现金，先享后付，来一场说走就走的旅行。共享雨伞、共享衣服、共享玩具、共享篮球……你想不到的便利，因为信用，悄然来临。其实，随着互联网金融、大数据产业等的发展，个人征信的外延已大大扩大了，不仅包括传统的数据，如信贷数据等，还包括基于互联网消费场景的第三方数据。可以说，征信业已迎来了大数据发展的时代。征信，下一片蓝海征信，最早起源于《左传》，出自“君子之言，征而有信，故怨远于其身”。所谓征信，指的是依法设立的个人信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工，并根据用户要求提供个人信用信息查询和评估服务的活动。简单来说，就是个人的信用信息集合。当今社会，征信信息被广泛用在生活、工作中，成为国民经济生活中不可或缺的“经济身份证”。买房、买车、租房、找工作、办信用卡等都离不开好的信用，甚至，不少婚恋平台也将信用定为相亲对象的硬性条件之一，噱头十足，信用的重要性，可窥一斑。近年来，互联网金融迎来了爆发增长，对个人征信的需求也与日俱增。艾瑞咨询发布的《2017年消费金融洞察报告》显示，从2013年到2016年，互联网消费金融交易规模从60亿元猛增到4367.1亿元，实现了70倍爆发式增长，年复合增长率达317%。可以说，在互联网金融规模暴增的同时，消费者的个人征信体系建设也亟待跟进。如图1所示，2017年中国个人征信行业的潜在市场规模预计将达到1969.9亿元，而实际市场规模预计只有222.3亿元，市场渗透率约为10%，发展前景巨大。第三方征信，面临多重困境天下熙熙，皆为利来；天下攘攘，皆为利往。日前，一则信用分刷分的报道，再次刺激了人们的敏感神经。近些年来，第三方征信问题频出，集中表现为数据稀缺、数据倒卖、数据同质化严重。互联网金融行业的巨大刚需与征信盲区的矛盾，也催生了地下数据黑市。媒体曾多次披露，部分打着大数据名头的公司，以极低的成本从地下市场调取数据，进行多手售卖。这里的重要原因就是征信体系的不完善。征信体系不完善，原因大致归结为以下几点。短期内，数据孤岛现状难以打破目前，国内征信行业主要由五大类别组成：国家发展改革委、工业和信息化部、人民银行、国家工商总局等监管机构，第三方征信机构，国家电网、百度、支付宝等数据源，九次方大数据、百融金服等大数据金融机构，京东白条、神州租车、百合等互联网应用。可以说，得数据者得天下。不同机构的数据门槛不同，基于利益考虑以及开放权限，共享数据意愿低，信息共享推进艰难。大数据模型的准确性存争议国内的大数据评估模型起步晚，很多大数据模型多为自主研发，信息不集中，数据的全面性存在不足，因此，大数据模型在准确性方面存在较大争议。此外，用户数据为个人提交，信息的准确性及真实性有待时间和市场校验，缺乏公信力。数据信息采集的合法性这些年，逐步增强的个人信息维权意识与个人信息泄露的矛盾日渐突出。部分机构对于用户数据的采集、使用存在隐患，越过了安全红线，违法使用，面临着法律和道德方面的风险。互补作用仍有限其实，相比国外，我国的征信体系起步较晚。20世纪90年代，上海资信有限公司成立，开始个人征信试点，这也标志着我国个人征信体系开始建立。随后，信贷登记查询系统建成地、省、总行三级数据库，实现全行联网查询。征信管理局设立，《个人信用信息数据库管理暂行办法》出台，人民银行与全国各家银行系统联网工作基本完成。2013年3月，《征信业管理条例》正式实施，明确中国人民银行作为征信业的监督管理部门，同年12月《征信机构管理办法》也一并实施。至此，以政府为主导的央行征信登上历史舞台。与此同时，征信行业风起云涌，民间第三方征信机构数量增长迅速。自2014年1月至2017年年初，我国先后成立包括91征信、考拉征信、亿微征信、东汇征信、盈蜂征信、人人信等在内的53家征信公司以及信用平台。2015年，征信行业出现了标志性事件——央行开始受理征信牌照，芝麻信用、腾讯征信、深圳前海征信、鹏元征信、中诚信征信、中智诚征信、拉卡拉信用及北京华道征信成为第一批试点机构。众所周知，征信离不开数据。央行征信的数据主要来自银行、证券、保险、社保等体系里构成一个数据循环，接入门槛高。而第三方征信机构则是利用自身的海量数据优势和用户信息，从财富、安全、守约、消费、社交等几个纬度来评判，为用户建立信用报告，形成以大数据为基础的海量数据库。从表面上看，央行征信和第三方征信机构的大数据征信似乎只在数据获取渠道方面存在差异。央行征信数据来自传统线下渠道，来源单一。第三方征信机构则依托互联网金融、电商、共享经济等丰富的应用场景来获取数据，渠道多元。央行征信作为正规军，无疑有得天独厚的优势，权威性高，数据基本完整，但新形势下，背后的短板，也逐渐暴露。数据显示，央行个人征信系统收录了近9亿人信息，其中仅不到4亿人有信贷数据，约5亿人在央行征信系统中只记录经济信息，无任何有效征信信息。如此大的信贷盲区，缺口明显。其实，在新的征信格局下，第三方征信机构积累的征信数据将对传统征信形成一定的补充。不过，这种补充作用仍比较有限，其公信力还有待市场的检验。大数据征信，争议中前行随着金融科技、人工智能、云计算成为时下热词，大数据征信也频见报端。什么是大数据征信？大数据征信就是利用IT技术优势、风险控制模型，将个人在不同信贷机构、消费场景、支离破碎的海量数据整合起来，经过数据清洗、分析、校验等一系列流程后，加工融合成真正有用的信息。作为征信市场化的标志，大数据征信备受争议。一方面，大数据为传统征信带来了许多意想不到的变革。另一方面，大数据征信的模型标准各异，客观性存在争议。大数据征信作为新生事物，相比传统征信，究竟有哪些优势？首先，大数据征信采集的数据覆盖人群广泛。只要是用户留存在网上的数据信息，都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术抓取并进一步分析，得出专属的信用报告。互联网的开放性也决定了大数据征信的覆盖范围。其次，大数据征信的信息维度多元，信用评估全面。大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据，还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源，能够多维度地反应一个人的信用状况。再次，大数据征信的数据来源丰富，动态变化频率高。大数据征信的数据来源于电商、互联网金融、共享经济等场景，相较于传统征信的数据采集周期长，这些应用场景与生活日常行为关联紧密，使用频率高，数据更新及时。例如，信用评分系统之一的芝麻信用，月月更新。最后，大数据征信成本低，效率高。大数据征信搭建完成数据库系统后，个人征信信息采集难度大幅降低，征信服务的边际成本低。总体来看，纵观我国征信行业的发展，正经历由政府主导型向征信市场化过渡的阶段。民间征信机构频频发力，不断开拓线下的应用场景或与其他机构构建合作关系，积淀数据，有望打破央行征信的垄断局面，进一步激发征信市场化的潜力。综上所述，笔者认为征信行业的未来呈现以下趋势。首先，随着征信机构数据的逐步开放，大数据信息的运用成为常态，央行征信难以覆盖的群体将通过民间征信得到满足。其次，征信内涵、外延不断延伸，应用场景进一步丰富。征信不止局限于金融领域，而是通过共享经济等新经济形式，渗透到衣食住行方方面面，形成“守信者处处受益、失信者寸步难行”的局面。最后，保护个人征信数据的相关法律将不断落地，并将