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五百上征信，真尼玛是坑，抱着试试的心态，居然过了
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那个500什么意思
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征信与大数据
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本书以时代思潮为纲，对整个中国哲学史以至于文化史作出了具有独创性的研究，提出了一系列对学术界产生重要影响的新见解。在指导思想上，作者“不依傍别人”，在自身对马克思主义理解的基础上，独立地开展对中国哲学和文化的研究。在内容结构上，以共相与殊相、一般与特殊问题为基本线索贯穿中国哲学史，广博而不芜杂，严谨而又生动，达到了文与质、博与约的统一。书中着重探讨了中国哲学中的精神境界学说，更使得本书具有探究人类精神发展史的世界意义。对于关注及研究中国哲学与文化的人来说，是不可或缺的常备书。
齐庆克通于声孟子与妇人蒙衣【亦为妇人服与妇人相冒】乗辇而入于闳【巷门】鲍牵见之以告国武子武子召庆克而谓之庆克告夫人曰国子謪我夫人怒国子相灵公以防髙鲍处守【髙无咎鲍牵】及还将至闭门而索客孟子诉之曰髙鲍将不纳君而立公子角国子知之秋七月刖。
我有了幸福的婚姻之后，却发现存在着很多问题。冲出围城后才发现，外边的风景并不像我以为的那么好……
乔以莘人生中最窝囊的事情是，不得不嫁给那个早已移情别恋的男人。　　与他踏进民政局那一刻，她感觉世界未日到了。　　当老婆的，要么忍出一片天来，要么杀出一片天来！　　可她忍不了，也杀不出。　　在家有装纯卖萌的妹妹，在外有美艳风骚的狐狸精，内忧外患，婚姻生活变成了一场没完没了的恶斗，伤心伤肺又伤肝。　　结婚还没过头七，她就恨不得吃他的肉，喝他的血，“叶御森，看在上帝的份上，我们离婚好吗？”　　“你还是乖乖的做我太太吧！”他回答的时候，头也没有抬一下。　　*****　　她是赫赫有名的铁腕检察官，行事犀利果敢。　　他是商界呼风唤雨的大人物，随便打个喷嚏，股市都会发生大震荡。　　他们一起度过了童年与青春，却在各自功成名就后走上了陌路。　　“既然这场婚姻，把你捆绑的这么累，那我放你走”那天，他神情落魄签下离婚协议。　　“别说的那么悲戚，你对我不是无奈，是无爱，是你负了我”她签下字，有一颗泪掉落在他的名字上，化成一团遗憾，是的，她很遗憾，今生不能一起走到最后。有爱婚姻是绿州，有恨的婚姻是荒原。
任浩之编著的《每天读一点世界史·古代卷》以风趣的语言将世界历史分为：上古部分：人类文明的起源和初步发展；中古部分：封建社会与基督教的千年两部分。读来风趣、幽默、可读性极强，解决了一般历史书的沉闷、古板。是一部难得的，且适合各个层次的人阅读的历史书籍。
征信与大数据&&著
随着近年来国内征信相关法规的出台，国内市场化的征信业开始起步，建设热情高涨，社会需求旺盛，资本市场热捧、大量互联网公司涌入。但是由于起步晚，国内金融、经济和法制环境配套并不完善，所以国内征信业发展过程虽然遇到空前的机会，但是目前还存在短时间内难以解决的瓶颈。相比而言，在欧美发达国家，征信有一百多年的历史，随着信息技术的发展，已经到了一定的专业高度。因此针对国内目前刚起步的市场化征信机构所面临的问题和挑战，本书剖析国外成熟的知名征信机构的发展历程，商业模式和未来趋势，提取对中国征信业建设的启示和有益的经验，希望能够给混乱而有蓬勃发展的中国市场化征信提供借鉴。
目录(27章)
刘新海，现任某国有大型金融机构副研究员，同时也是北京大学智能金融研究中心兼职研究员。比利时鲁汶大学获得电子工程博士。中国人民银行金融研究所博士后。主要的研究方向：征信、信用风险管理、数据挖掘和金融大数据。刘新海博士曾在布鲁塞尔的互联网公司Attentio和金融分析公司Vadis从事过咨询和数据分析工作。曾经在数据挖掘国际顶级期刊IEEE TKDE和人工智能国际顶级期刊IEEE PAMI发表学术文章。在国内工作期间参与征信和金融数据挖掘多个应用项目，其中主持国家自然科学基金等国家级研究项目三项。刘新海博士还是财新网专栏作家。
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日，2015年全国社会信用体系建设杭州现场会召开。会上，国家发改委连维良副主任
提出一要全面实现法人和其他组织统一社会信用代码制度、全面实现信用信息内部共享、全面建立守信联合激励和失信联合惩戒的制度等“三大突破”。二要突出政务诚信、商务诚信、社会诚信、司法公信等“四大领域”。三要打造信用中国网站、共享交换平台、开展信用示范城市创建活动、培育征信服务机构、信用文化建设和信用教育培训的示范项目等“五大平台”。四要加快建立以信用为核心的六大新型监管制度。五要通过信用建设措施解决运用信用建设措施支撑简政放权，加强事中事后监管；运用信用建设措施支撑投融资体制改革，实现经济持续稳定增长；运用信用建设措施支撑财政性资金优化配置，提高资金使用绩效；运用信用建设措施支撑资本市场风险防范，防止线上线下信用风险失控；运用信用建设措施支撑电子商务健康发展，规范电子商务市场秩序；运用信用建设措施支撑公共资源交易改革，引导市场良性竞争；运用信用建设措施支撑网络社会治理，净化网络社会环境；运用信用建设措施支撑惠民政策落地，进一步改善民生；运用信用建设措施提高青年诚信道德水平，培育践行社会主义核心价值观；运用信用建设措施规范司法执法要求，提高公权力使用公正性和透明度等十个方面的实际问题。从“三大突破”“&四大领域”“&五大平台”“&六项任务”和“十个方面”全面部署了信用体系建设任务，要求全国各地学习杭州经验，加快信用建设；以诚信抓落实，突破重点突破；三是抓住历史机遇，实现全面提升。
日，2016年全国社会信用体系建设工作会议在北京召开。国家发改委连维良副主任强调，当前信用建设工作还存在不少问题和不足。因此，要从问题出发倒逼改革，探索改革的可行路径：一是以问题为源，用问题倒逼奖惩；二是以奖惩为纲，用奖惩倒逼共享；三是以共享为基，用共享倒逼共建；四是以共建为魂，用共建倒逼立制。连维良进一步要求，各省级信用建设牵头部门以及信用创建示范城市政府务必完成十项“硬任务”，即“代码、记录、平台、网站、双公示、监管、奖惩、创建、两名单”。
各级行政主管部门、企事业单位、社会公众
征信大数据中心建设和推广应用，是通过企业和个人重要活动的影响和规范，逐步形成诚实守信、遵纪守法、重合同讲信用的社会风气，推动社会信用体系建设，提高社会诚信水平，促进文明社会的建设；征信大数据中心帮助政府、事业单位等金融机构控制信用风险，维护金融稳定，帮助政府、事业单位等金融机构核实个人、企业身份；全面反映企业和个人的信用状况，以及奖励守信者，惩戒失信者。
征信大数据中心利用数据交换平台、数据库及数据处理加工技术，对数据进行采集、比对、整合，形成一致、完整、准确的信用征信数据。有利于提高法院、税务、工商、海关等政府部门的行政执法力度；通过企业和个人征信的约束性和影响力，培养和提高企业和个人遵守法律、尊重规则、尊重合同、恪守信用的意识，提高社会诚信水平，建设和谐美好的社会。
征信大数据中心为政府部门、金融机构、被征信单位和个人提供信用信息查询、信用报告、统计报表、图表分析等服务；可以根据业务需要，提供自动评定为主和人工调整为辅相结合、定量与定性相结合、实时与批量相结合的信用等级评定。能够基于工作流技术，实现信用等级评定审批的全过程管理；可以为对于异议信用信息，能够实现基于流程的信用信息处理；可以为其它机构提供接口服务，也能为第三方系统提供信用信息服务。
征信大数据中心可以为政府进行联合监管，即政府部门综合来自于各方面的监管对象信息，通过信用信息综合统计与信用评价等辅助手段，完善原有监管标准，对监管对象开展监督执法的监管模式。
湖南省地方金融征信平台大数据环境下,征信,真的那么美好吗？
作者：互联网
分类 : 探索发现
　　环境下，征信，真的那么美好吗？
　　不知从什么时候开始，征信仿佛一夜之间成了一个很热门的业务。也曾经看过很多文章，都描绘着征信未来广泛的应用，和庞大的市场份额。其间，虽然偶尔也有人出来泼冷水，但显然很快就被更为狂热的后进者所淹没。
　　众多代表着传统金融和金融的大腕们纷纷摩拳擦掌，下场厮杀。BAT中除了B略微落后之外，AT直接进入第一批玩家的角逐。其余二线、三线互联网跟进者，数不胜数。
　　征信大军越来越大，名头也越来越响。这个集团，那个平台，各村有各村的高招。
　　征信，真的那么美好吗?真的是一个一本万利的大买卖吗?下面，我逐一为大家展开，大家自己判断。
　　为什么需要征信
　　征信是做什么用的，相信搞过金融的人都知道，它是信用风险定价的一个基础。很多文章都有详细的描述，这里我就不啰嗦了。但是，为什么要在这个时候提出征信?看了很多文章，感觉都没有讲清楚。
　　有的人说，是为了建设信用社会。这个话也对，也不对。从建立良好的，对建立信用社会做出贡献而言，是对的;但从金融领域本身而言，征信与建设信用社会两者之间没有直接的关系。应该说，只有征信在金融环境里建立了良好的金融秩序，才能对信用社会做出贡献。
　　征信，在金融领域，就是为了“信用”的风险定价。而“信用”贷款，是金融行业发展到今天，所必然产生的一种形态。这是金融行业本身的一种成熟度的体现。金融行业经营的就是风险。从简单的有抵押物的普贷，到虚拟的无抵押物的复杂的”信用“贷款，是一种能力的提高。在这次升级中，“信用”，这种虚拟的事物，被当作了“抵押物”;而金融机构，也需要从对实物的掌握，转移到了虚拟事物的控制上。金融机构，需要具备更高的能力，才能迎接新的挑战，驾驭新的风险。
　　信用，不像可抵押物，你来或者不来，它就在那里。信用是一个看不见摸不着的东西，但它确实有价值。就如一个产品的品牌一样，它是有价值的。信用也一样，是你个人或者在社会中的一种类似于”品牌“的价值。
　　对这种“无形资产”的掌控，自然不能像可抵押物那样。它需要根据对企业或者个人信用的评估，预测出违约的概率，从而依靠这一概率，来计算对风险的定价。
　　所以，我认为，征信的产生是因为金融行业本身发展的需求。当然，可能刚好跟建设信用社会的理想同步，巧了。
　　如何征信
　　征信分为个人征信和企业征信。企业征信多为企业基本工商信息，信贷历史信息以及诉讼信息等的罗列，不作任何加工。企业征信目前在央行实行备案制，只要在央行那里备个案就可以做生意了;而个人征信因为要触碰到个人隐私，所以央行管理很严，相关企业需要申请，审核通过颁发牌照方可做业务。第一批八家征信牌照申请企业到目前依然还未获得牌照。
　　企业征信没什么好说的，信息的罗列，下面重点说说个人征信。
　　如何做个人征信在业界分为两派。一派是以传统金融企业为代表的“保守派”，还有一派是以互联网金融企业为代表的“新锐派”。“保守派”还是沿用传统金融领域的方法，通过信贷历史记录来评价未来的风险程度，形成征信分;而“新锐派”基本采用ZestFinance的多变量大数据来形成征信分。
　　“保守派”的方法虽然保守，但经过了数十年的检验，是成熟可靠的。它的缺陷在于传统金融机构对用户数据采集的时效性和完整性不好。但随着传统金融机构引入大数据的方式，与自身客户数据打通，就可以解决好时效性和完整性的问题，再加上体系的成熟，不失为一个今天最稳妥的方案。
　　“新锐派”的方法很炫丽，利用大数据的方法，采集了用户上万个变量的信息，对用户无限逼近。可以通过这些数据为每一个客户完整地画像。但是，从信用风险的角度而言，即使对客户再了解，也不可能弥补信贷违约历史记录的缺失。这也是目前“新锐派”最大的困惑。其征信分用于闭环体系没有丝毫问题，但如果跨出闭环，比方说用于线下，缺乏足够的实践证明。
　　当然，随着新生代人群对互联网依赖程度的加深，线上消费行为的比重加大，“新锐派”可能走出更好的路来。
　　这是后话，应该需要一个演进的过程。在这个演进的过程中，需要注意两件事儿。一个是行为的稳定程度，还有一个就是标尺的唯一性。
　　目前大数据征信主要采集的是互联网上的数据，它反映了一个人的行为特征。那么在征信的应用里，就要考虑这个行为特征的稳定性。只有稳定的行为特征才有被征信的必要。比如，我们早期的应用，跟现在的就有很大不同，因为当时人们的很多习惯并没有养成。反映到数据上，就是杂乱无章，毫无秩序，而且不可重复。在没有养成稳定的习惯之前，数据是没有意义的，它不意味着任何事情。
　　征信是一个信用体系的基础，是一个金融秩序的根本。如果这个秩序乱了，那么一切都会乱了。大到好坏人的评价，小到信用风险定价的步长，不管是通过什么方法实现的，结果必须一致(允许一定误差内)。再好的故事也要为。美国的三大征信局，对每一个用户都有自己的评分，但一个用户在三大征信局里的评分，误差不会超过50分。道理很简单，因为几乎所有的银行都依据此去做风险定价，如果误差大了，标尺不一致，那么各家银行依此做出的风险定价就不一致，贷款的行为就会出现问题。所以，不管你用什么方法，说的再天花乱坠，一定要有统一的标尺。标尺错了，起点就错了，后面的一切基于这个起点的推断就都是错误的。
　　为什么不能沿用美国的征信体系
　　相信这也是所有征信的后来者所困惑的问题，为什么我们不直接照搬美国的征信体系?有的人说，国情不同。到底是什么国情不同?我认为，首先是基础设施的成熟度，其次是人们对信用的观念。
　　基础设施的成熟度，很容易理解，就是数据的完备。每个人的各项征信所需要的数据都很完备，可以很容易被采集到(当然只有征信局可以被授权使用这些数据)。美国的基础物理设施的成熟度，自然是国内无法比拟的。尤其是个人的隐私信息的管理，有一整套严格成熟的法律法规;而国内，还处于建设阶段。
　　所以，数据的采集渠道，就造成了在基础设施层面上客观的差异。这也是为什么央行不像美国那样只对三家征信局发放牌照的主要原因。 因为，我国没有统一的数据资源。
　　人们对信用的观念，初看起来有点虚，其实不然。基础设施的匮乏导致了我国不能采取美国的模式;而信用观念的建立，也不是一朝一夕可以完成的。信用观念的树立，代表了的成熟度。很难想象，一个成熟的市场中的用户，连信用是什么，我为什么要守信都不知道?!在北美等发达国家，公众有很明晰的信用观念，信用代表一切。所有去过北人会深刻感受到这一点，没有信用，寸步难行。只有越来越多的用户有了信用的观念，征信才会被越来越多地应用;也只有这个时候，征信才可以作为一项可以自给自足的业务，独立存在。
　　投入产出ROI
　　不知道谁第一个传出征信是一个一本万利的好买卖，“钱多，人傻，速来”!于是，大家就都来了。征信真的那么赚钱吗?
　　我来给大家算笔账。
　　先说投入。
　　目前代表互联网一方介入到征信领域的，多为本身就拥有庞大的网民数据(有to c入口)的企业，但由于即便是他们，业务的侧重不同，也没有办法拥有网民全部的数据。而且上面也分析了，我国还处于建设阶段，国家也没有一个统一的能涵盖所有数据源。所以，大家都需要跟别人去交换、购买其他部分的数据。
　　征信需要大量的数据，而且必须是高质量的数据。什么是高质量的数据?就是距离你个人真实情况近的数据。在这些数据里，最需要的是金融相关类数据，比如你的各种消费，你的收入等等。
　　数据质量越高，价格就越贵。按照目前金融属性比较明显的数据条目来计，每一个个人用户的成本在5-20元，如果征集的属性多，甚至要到50以上。一个征信机构，至少要覆盖1亿以上的人群，过低的识别率(征信用户查询有结果即为可识别)就会使征信机构失去存在的价值了。按照每笔5元的价格来计算，1亿用户就需要5亿的投入。这还没包括其它的基础设施投入等等。
　　在方法上，目前还没有找到一个在确实信贷历史数据，仅通过网民行为的大数据实现经得起推敲的征信方法，所以还需要继续寻找。这种寻找，又分成了两个方向，一个是继续沿着大数据的路寻找，也许未来某个时间能找到;还有一个就是自身收集金融数据，打通线上线下的数据，来补上信贷历史数据的缺陷。目前，AT都是走的这个路径。也就是AT没有直接去交易数据，而是利用强大的影响力，下合规地收集数据。每客户数据的获得成本，恐怕比上面的额度还要高。
　　无论是自己收集，还是直接交易，征信所需的数据都是一个庞大的投入。而且，这还是在自身已经拥有了庞大数据源的前提下。
　　大家已经知道了征信需要一个庞大的投入，下面再看产出。
　　虽然现在有的个人征信报告宣称6元一份，但有价无市。征信还是一个发展中的事物，其权威性还有待未来的数年去建立。在此之前，恐怕难有人为此买单。这就是目前市场的现状。
　　一方面需要巨大的投入，而另一方面又面临中短期的颗粒无收，征信真的那么诱人吗?我也赞同征信的未来是美好的，但你是否真的清楚这个过程的艰难呢?
　　个人征信之未来
　　从上面的分析中可以看到，由于个人征信业务的特点，不可能引入更多的机构进入。数据的匮乏是暂时的，不能因为数据的匮乏，而引入每一个垄断数据源作为独立的征信机构;而且，由于个人征信需要触碰到的是个人隐私数据，这就决定了不可能依靠大规模的交易来完成数据的补充。所以，其实多数企业都是与个人征信无关的。只有少数几个巨头，才有能力活到最后，才有资格去帮助政府做征信。在这里，数据+能力缺一不可。
　　从另一个角度来看，央行拥有3亿多用户的信贷数据，这部分用户，央行已经可以形成很完善的征信评分了。由于数据的差异，很难有第三方能够获取如央行那样完整的个人用户信贷记录数据，因此也很难有第三方征信机构，对用户做出科学的征信评分。所以，在这一市场引入额外的征信机构动力不足。
　　目前的问题是除了这3亿之外的用户如何评价?以 AT、京东为代表的互联网在这一方面有一定的优势。虽然玩的很热闹，但是今天，各家还没有形成一个类似于传统征信那样，真正经稳定，得起推敲的征信方法。我认为，无论从数据的稳定性上，还是从方法上，还需要假以时日。
　　有一个特例，那就是AT、京东只做闭环，为自身的业务服务。比如阿里为用户在淘宝购物上授信;为微信用户在购物时授信，那么今天，这个模型就是成立的，整个征信分也是科学的。
　　从用途上来讲，未来个人征信市场的格局将会有两种，一种是为自己服务的，作为自身互联行信用风险定价的征信机构，如AT、京东等，(当然，他们也可以对外提供服务，但前提是征信结果的达标);还有一种就是第三方独立的为公众提供服务的征信机构，他们的特点是有能力覆盖央行3亿用户之外的人群。
　　由于征信需要触碰个人隐私数据，不可能让更多的机构介入到其中。自身形成业务闭环的征信机构和第三方独立对外提供服务的征信机构可能是未来的两种形态。无论采用哪种方法，无论拥有什么数据，征信的标准是一定的。不应该因为这些方面的差异而造成结果的不同。
　　征信并不是每一个人的游，更不是一个一本万利的生意。它需要一个成熟的过程。在此之前，需要玩家们不断地投入。它需要玩家们投入去补充数据，去形成一套新的体系，建立央行3亿以外用户的评估方法。如果你留心，去几乎每一家餐馆，超市，商场，都会看到醒目的、微信支付可以支付的广告，而且还有优惠。AT已经在做线上线下数据的打通。假以时日，数据的积累达到一定程度，相信他们就可以跳出闭环，走向社会。
　　征信不是一个短期的生意，因为市场的成熟需要时间;征信的未来是美好的，但在短期内，征信需要持续的投入，而且是巨额的投入。在数据成本已经高企的今天，这真的不是每一个人的游戏。
　　征信有风险，投机需谨慎。
[ 责任编辑：shan ]
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