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1、大数据时代下的大数据征信大数据时代下的大数据征信 大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI, Business Intelligence)在企业经营管理层面的应用，即通过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知识，发现数据的价值，进而提供决策支持。随着数据体量的不断增加和处理数据能力的提升，大数据已经成为一类新的资产，其应用场景正在不断扩宽，除了决策支持、提高效率等发现价值功能之外，大数据还能创造价值的功能：一方面，大数据可以帮助提供传统模式下所无法提供的产品，满足用户需求，例如：大数据完善征信体系，帮助金融机构
2、提供金融产品，降低信用风险；另一方面，大数据还可以创造需求，例如，大数据可以助力实现人工智能，利用海量数据进行计算，分析其中内在规律，系统通过学习其中规律，完善评分模型、优化审批，进而获取更优质客户，收集更海量数据，得出的规律更加有效，进一步优化评分模型、优化审批等，周而复始。 传统征信具有随机样本、精确性及因果关系等特点。随机样本是指依靠一小部分数据，通过点对点查询，获取企业或个人的基本信息。无论企业还是个人均是动态的、实时产生大量的信用数据，仅通过点对点获取的少量数据无法还原完整的企业或个人的信用状况，容易导致一叶障目，产生信用风险。精确性是指在征信的过程中，机构一味追求数据的精确性，从而
3、忽略了数据的混杂性。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的，如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。大数据下的简单算法比小数据的复杂算法更有效，因此，需要接受不准确、接受数据混杂性。因果关系是指在征信过程中，总想搞清楚数据与数据间的内在关系，当得到“果”而无法了解到“因”时，变得十分惶恐，质疑数据的真实性。大数据算法下，知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”。 鉴于此，汇诚信用有限公司）不断创新，通过以下四个方面实现大数据征信： 第一，确定身份真实性。通过接入大量三方数
4、据源，针对企业，接入工商数据源；针对个人接入户籍数据，通过身份证号码、图片、视频等方式交叉验证，以确定信用主体身份的真实性； 第二，确认社交关系。无论是企业还是个人都脱离不开社交关系。从企业角度来看，首先，企业是由人构成，人员的招聘信息反馈企业的经营状况，其次，企业需要与其他公司往来业务，交易的信用状况反映了企业的信用情况；从个人角度来看，人是社会动物，社交关系是真实存在的，亲朋好友之间的关系更是一种具有社会约束力的力量，社交、媒体记录反应了个人的社交关系网络； 第三，经济能力。根据财务报表、银行流水、纳税额、完税证明等数据获取信用主体信息，并通过电话、实地审核等方式校验，通过多维度信息核实信
5、用主体的经济能力； 第四，还款意愿。有数据表明，还款意愿造成的信用风险要高于还款能力造成的信用风险，故汇诚信用采集大量企业及个人交易/借款数据等历史记录，通过违约历史记录来判断信用主体的还款意愿； 当然仅仅这些数据还不构成“大”，因此在企业的运营当中，汇诚信用非常注意数据的积累，截止目前，汇诚信用已积累约1200万企业数据，并且这些数据并不是孤立数据，而是关联数据，根据社交、关联及上述提及的四个维度等建立关系型数据仓库，在这些维度内，逐一提供更丰富的信息，去更精准的判断。 信和汇诚信用管理有限公司推出一系列服务，收集、分析和管理与信用风险管理相关的信息，通过信息、服务和技术的整合，提供信贷风险评估与管理服务、企业征信报告服务和信用体系建设服务，协助企业做出更好的信用决策，从而有力地推动了中小企业融资难题的解决。
