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互联网金融与征信体系解读在当今数字化时代，互联网金融如同一股汹涌的浪潮，席卷了全球金融领域。
它以其便捷、高效和创新的特点，改变了人们获取金融服务的方式。
然而，在这一蓬勃发展的背后，征信体系扮演着至关重要的角色，如同基石一般支撑着互联网金融的稳健运行。
互联网金融的兴起，无疑为广大用户带来了前所未有的便利。
以往，人们要办理金融业务，往往需要亲自前往银行柜台，填写繁琐的表格，经过漫长的等待和审批流程。
而现在，只需轻点手机屏幕，就能轻松完成贷款申请、投资理财等各种操作。
无论是购物时的分期付款，还是急需资金时的快速借贷，互联网金融都能迅速满足人们的需求。
然而，这种便捷性也带来了一些风险和挑战。
由于互联网金融的交易大多在线上完成，信息不对称的问题更加突出。
金融机构难以像传统方式那样，通过面对面的交流和实地考察来全面了解客户的信用状况。
这时候，征信体系就显得尤为重要。
征信体系，简单来说，就是对个人或企业的信用信息进行收集、整理、评估和共享的系统。
它就像一个信用档案库，记录着每个人或企业的信用历史，包括贷款还款记录、信用卡使用情况、水电费缴纳记录等等。
这些信息能够帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险，从而做出更明智的决策。
在互联网金融中，征信体系的作用主要体现在以下几个方面。
首先，它有助于降低金融机构的风险。
通过获取客户的征信报告，金融机构可以了解客户的过往信用表现，判断其是否有还款能力和还款意愿，从而减少不良贷款的发生。
其次，对于信用良好的客户，征信体系能够帮助他们更快地获得贷款和更优惠的利率，提高金融服务的效率和公平性。
再者，完善的征信体系能够促进互联网金融市场的健康发展，防止欺诈和恶意欠款等行为的发生。
目前，我国的征信体系主要由央行征信系统和一些市场化的征信机构共同组成。
央行征信系统作为我国征信体系的核心，拥有大量权威、准确的信用数据，为金融机构提供了重要的参考依据。
同时，随着互联网金融的发展，一些市场化的征信机构也应运而生，它们通过收集和分析互联网大数据，为金融机构提供更全面、更细致的信用评估服务。
互联网金融的金融信用体系随着互联网技术的迅猛发展，互联网金融行业呈现出快速增长的趋势。
作为一种创新型金融服务模式，互联网金融在金融信用体系方面发挥着重要的作用。
本文将从互联网金融与金融信用体系的关系、互联网金融对个人信用的影响以及互联网金融对企业信用的影响等方面进行探讨，并对互联网金融的金融信用体系进行分析。
一、互联网金融与金融信用体系的关系互联网金融作为一种基于互联网技术的金融模式，通过互联网平台实现信息的流通和交换。
金融信用体系是指通过记录和评估个人和企业的信用状况，为金融活动提供信用支持和风险管理的一种机制。
互联网金融与传统金融相比，具有更高的效率、更低的成本和更广泛的覆盖范围，使得金融信用体系更加完善和稳定。
互联网金融借助大数据和人工智能等技术手段，能够更加准确地收集和分析个人和企业的信用信息，提高信用评估的精准度和时效性。
同时，互联网金融还可以通过数据共享和风险分散的方式，提高金融信用体系的稳定性和安全性。
总之，互联网金融与金融信用体系相辅相成，促进了金融市场的健康发展。
二、互联网金融对个人信用的影响互联网金融的快速发展对个人信用产生了深远的影响。
首先，互联网金融提供了更多元、更便捷的信用产品和服务。
个人可以通过互联网平台快速申请贷款、信用卡等金融产品，提高了个人的融资渠道和借款效率。
同时，互联网金融还为个人提供了更多优惠和福利，如个性化利率、返现等，进一步促进了个人信用的建设和使用。
其次，互联网金融通过支付宝、微信支付等电子支付工具，为个人提供了方便快捷的交易方式，推动了消费者信用的普及和提升。
个人的消费行为和消费习惯通过电子支付工具被记录和分析，形成个人信用档案，进而影响个人的信用评级。
在互联网金融时代，个人信用的重要性和价值不断提升。
三、互联网金融对企业信用的影响互联网金融对企业信用体系的影响同样不可忽视。
互联网金融通过大数据分析和风险控制技术，可以更加准确地评估企业的信用状况和偿债能力，提高信用评级的准确性和可信度。
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用
随着互联网金融的兴起，大数据在金融征信中的应用也日益受到关注。
传统的征信模
式主要基于个人的信用历史记录和收入状况，但这种征信方式对于尚未建立信用记录的年
轻人或者没有稳定收入的群体来说不太适用。
而大数据技术的应用，可以通过分析庞大的
数据量和多维度的数据信息，对个人进行全面评估和精准征信，填补了传统征信模式的不足。
大数据技术可以通过分析个人的互联网行为数据来进行征信。
随着手机和互联网的普及，个人在互联网上的行为越来越频繁，例如购物记录、社交媒体活动等。
通过分析这些
数据，可以了解个人的消费习惯、社交圈子以及行为偏好等信息，从而对个人进行排名和
评分。
在个人购物记录中，可以根据购买频次、购买品类的多样性和购买金额等指标，对
个人进行消费能力的评估。
这种方式可以更准确地了解个人的消费状况和还款能力，对互
联网金融机构进行信用评估。
大数据在互联网金融征信中的应用为传统的征信方式带来了革新。
通过分析个人的互
联网行为数据、社交媒体数据和公共数据，可以更准确地了解个人的信用状况和风险程度，为互联网金融机构提供更精准的征信服务。
但大数据在征信中的应用也面临一些挑战，例
如个人隐私保护和数据安全问题。
在大数据应用的过程中，需要建立健全的数据安全和隐
私保护机制，确保个人数据的合法使用和保护。
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用随着互联网金融的发展，征信类的大数据应用也越来越重要。
传统的征信模式更多是基于用户证件信息以及小额贷款等信贷记录，这些数据虽然也能够刻画出一个人的信用情况，但是显然不够全面和真实。
而大数据则可以在互联网金融征信过程中发挥重要作用，不仅可以提高信用评估的准确性和时效性，还能够拓宽数据源的范围，更好地考量个人的信用表现。
首先，大数据可以挖掘用户的个人行为数据，这包括手机使用数据、社交网络数据以及线上消费记录等。
通过对这些数据的分析，可以深入了解用户的消费习惯、活动范围、社交关系等，为金融机构更准确地评估客户信用提供了依据。
例如，通过用户的手机定位数据可以判断出其常居地和经常去的地方，进而推断出用户的收入情况和消费水平；通过社交网络数据可以了解用户的亲朋好友、工作单位和兴趣爱好，进而推断出其社会地位和性格特点等。
这些数据可以为金融机构提供更加精准的个人画像，并识别潜在的信用风险。
其次，大数据可以对大量的交易数据进行分析，包括用户在平台上的交易记录、消费金额、退款情况等。
通过对这些数据的分析，可以客观地评估用户的消费能力、还款意愿和还款能力等。
这样可以更好地帮助金融机构确定用户的授信额度、制定还款计划等。
另外，大数据还可以在身份验证和欺诈防范方面发挥作用。
互联网金融征信需要从海量的数据中挖掘真实而可信的个人身份信息，是个复杂的过程。
而大数据可以通过对用户的各种数据进行相互验证，确定用户的真实身份信息，避免恶意用户利用虚假身份欺诈。
同时，大数据还可以实时监控用户的行为和数据变化，以防止恶意攻击和欺诈行为。
总的来说，大数据在互联网金融征信中的应用，为金融机构提供了更全面、更准确、更实时的客户画像，能够更好地评估信用风险和确保交易的安全性，优化互联网金融生态系统的发展。
互联网时代下的征信体系的发展应用前景与可行性随着互联网的飞速发展，现代社会已经进入了互联网时代。
在这个信息爆炸的时代，人们的生活已经离不开互联网，各种信息都可以在网上得到，生活也变得更加便利。
在这样的大背景下，征信体系也开始逐渐向互联网时代迈进，发展日新月异。
本文将探讨互联网时代下的征信体系的发展应用前景与可行性。
一、征信体系的发展征信体系是由金融机构和相关行业为了借贷双方之间管理风险和提高效率而建立的信用信息系统。
在传统的征信体系中，主要通过征信公司收集用户的信用信息，然后向金融机构和其他合作方提供信用查询服务。
但是随着互联网的发展，传统的征信体系已经开始面临着一些挑战，比如信息不对称、数据不够全面等问题。
征信体系也开始朝着互联网时代发展，采取了一些新的技术和模式来提高征信的效率和准确性。
1. 互联网技术的应用在互联网时代，征信体系开始采用互联网技术来收集、处理和传输信用信息。
征信公司可以通过互联网来收集用户的信用数据，然后通过云计算和大数据分析技术来处理这些数据，最后再通过互联网技术将结果传输给金融机构和其他合作方。
这样一来，不仅可以加快数据的收集和处理速度，还可以降低成本和提高准确性。
征信体系还可以通过区块链技术来提高信用信息的安全性和可靠性。
区块链是一种去中心化的分布式数据库，可以确保信用信息的真实性和不可篡改性。
这样一来，用户的信用数据就不会被篡改或泄露，金融机构和其他合作方也可以更加信任这些数据，从而提高征信的可信度。
征信体系还可以通过人工智能技术来提高信用信息的预测能力。
人工智能可以通过分析用户的行为和偏好来预测其信用水平，从而提高征信的准确性。
人工智能可以通过分析用户的社交网络行为和消费行为来判断其信用状况，从而为金融机构和其他合作方提供更准确的信用评估。
二、应用前景在互联网时代下，征信体系的发展将会为金融机构和其他合作方带来更多的机遇和挑战。
征信体系的发展将会为金融机构提供更多的数据支持，从而提高金融服务的效率和精准度。
引言概述：大数据征信体系的主要模式是指基于大数据技术和算法，通过对个人和企业的大量数据进行分析和挖掘，评估其信用状况和风险水平的一种体系。
在前文中，我们已经介绍了三种主要的大数据征信模式，分别是传统模式、网络数据模式和行为数据模式。
本文将继续介绍剩下的两种主要模式：社交数据模式和机器学习模式，并对其优缺点进行分析和比较。
正文内容：四、社交数据模式1. 社交网络数据的获取：社交网络平台已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，通过对社交网络数据的获取，可以对个人的社交关系、活动轨迹等进行分析，从而更准确地评估其信用状况和风险水平。
2. 社交数据的应用：社交数据可以被用于评估个人的社交信用和社会影响力，进而影响其在金融、消费和社会活动中的信用额度、利率等方面的待遇。
同时，社交数据还可以被用于识别个人的欺诈行为和不良行为，提供更精准的风险预警。
3. 优点：社交数据模式能够综合考虑个人的社会关系和行为轨迹，具有更全面和精准的信用评估能力。
同时，社交数据的获取相对容易，数据量庞大，更新速度快，可以实时地反映个人的信用状态。
4. 缺点：社交数据模式也存在一些问题，例如隐私保护难题，个人信息的泄露和滥用等。
此外，社交数据的可靠性和准确性也面临一定的挑战，存在着虚假信息、刷信用等问题。
五、机器学习模式1. 机器学习算法的应用：机器学习是一种基于大数据的算法模型，通过对大量的历史数据进行学习和建模，可以实现对个人信用状况和风险水平的预测。
机器学习模型可以通过挖掘数据中的关联性和规律性，发现隐藏在背后的信用特征和风险因素。
2. 数据模型的构建：机器学习模式需要建立相应的数据模型，包括数据清洗、特征选择、模型训练、模型评估和模型优化等步骤。
通过对不同数据源的整合和处理，可以建立更全面、准确和稳定的信用评估模型。
3. 优点：机器学习模式具有较高的智能化和自适应性，能够根据新的数据和情况进行实时更新和调整。
机器学习模型还可以挖掘和利用隐含在数据中的未知规律，提供更准确和可信的信用评估结果。
互联网背景下大数据征信应用研究①以 蚂蚁金服 为例陈㊀璐ꎬ周桃云ꎬ任婧怡ꎬ谷银霞摘㊀要:伴随着互联网经济的蓬勃发展ꎬ我国传统征信模式也逐渐产生了不小的改变ꎬ通过网络平台并运用大数据进行信用信息征集的模式日益显现出其特有的优势ꎬ对现阶段传统征信起到了重要的补充作用ꎬ并逐渐成为征信的新标准ꎮ文章具体结合蚂蚁金服ꎬ分析其征信体系㊁运用场景及征信模式的优势ꎬ最后通过对其征信模式的思考ꎬ对我国现有制度下互联网征信提出一些建议ꎮ关键词:互联网金融ꎻ大数据征信ꎻ蚂蚁金服中图分类号:Ｆ８３２.４㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００８－４４２８(２０１８)０７－０１０８－０３㊀㊀一㊁互联网金融与大数据征信(一)互联网金融的概念与特点互联网金融ꎬ是依托网络技术㊁移动通讯技术等现代化信息网络工具ꎬ在支付㊁信息中介等领域进行业务创新并建立在传统金融业务基础上进行资金融通的一种新兴模式ꎬ是网络与金融相结合的结果ꎮ互联网金融有着其独有的特点:交易成本低ꎮ金融机构只需注册专门的网络平台ꎬ资金供需双方便可自行投放或查看投融资信息㊁选择合适的交易对象㊁对产品进行相关定价并达成最终交易ꎬ无传统的金融中介介入ꎬ不会产生较高的交易成本ꎮ投融资效率高ꎮ互联网金融的各项业务由计算机处理ꎬ流程化与标准的操作较传统人工的处理而言大大缩减了用户在办理业务时的等候时间ꎬ服务效率得到显著提升ꎮ互联网金融以科技为助力ꎬ线上化㊁系统化的方式提升了供应链金融的运行效率ꎮ覆盖范围广ꎮ互联网金融突破了传统金融在时空及地域上的限制ꎬ使得经济资源得到更充分的利用㊁客户基础更广泛ꎮ此外ꎬ互联网金融的崛起打破了 八二法则 铁律ꎬ不再认为８０％的业绩来自２０％的产品ꎬ而更重视长尾客户ꎬ使其客户以小微企业为主体ꎬ涉足于一些传统金融业的服务盲区ꎮ风险大ꎮ互联网金融不仅与传统金融拥有相似的风险ꎬ除此之外还带来了新的风险类型ꎮ除了具有自发性㊁缺乏相对有效的管理外ꎬ当前互联网金融格局ꎬ是由传统金融机构和非金融机构构成ꎬ而非金融机构本身就相对缺乏专业的风险管理与控制的能力ꎬ也会加大其风险ꎮ(二)大数据征信征信ꎬ是对过去行为的记录ꎬ已逐步成为个人和企业的重要评价标准ꎮ大数据征信是使用先进的信息技术ꎬ以收集全面的数据信息为基础ꎬ以储存和分析数据为核心ꎬ为个人或企业刻画信用形象ꎮ在高超的互联网信息技术推动下ꎬ数据量不断攀升ꎬ大数据应用将被推进到各行各业ꎮ大数据征信中人工智能算法模型能够对过去信用行为进行统计ꎬ并预测未来的信用状况ꎬ更细致地呈现企业的信用详情ꎮ在传统征信的基础上ꎬ大数据征信还将客户消费行为㊁人际关系等社会数据考虑在内ꎮ数据来源多元化使得其给出的信用评级更加立体ꎬ比传统征信的结论更具动态性ꎮ其数据通过互联网获得ꎬ采集范围相当广泛ꎬ用户在网络上留下的任何痕迹ꎬ都作为参考数据ꎬ再通过数据挖掘㊁云计算等网络技术交叉比对整合分析ꎬ得出信用报告ꎮ此外ꎬ大数据征信边际成本更低ꎬ信息更新也更为迅速ꎮ二㊁中国征信体系发展现状及问题(一)中国征信体系的发展现状我国征信业于１９８０年开始起步ꎬ经过了几十年的发展ꎬ基本已建设成一个完整的结构ꎬ该结构是以公共信用登记为主ꎬ并由多层次的信用体系覆盖ꎮ２００２年６月ꎬ中国人民银行企业信贷建立了登记咨询系统ꎬ实现了全国跨省市运行ꎮ２０１３年３月ꎬ我国颁布了«征信业管理条例»ꎬ国务院将信用报告制度正式命名为 金融信用信息基础数据库 ꎮ自此ꎬ征信业进入了新的发展阶段ꎬ即有法可依的新阶段ꎮ国务院常务会议于２０１４年开展加速建设社会信用体系的工作ꎮ中央银行于２０１５年初首批了八家机构允许开展个人征信业务工作ꎬ其中包括芝麻信用管理有限公司与腾讯征信有限公司等ꎮ现如今ꎬ中国人民银行是为我国提供征信服务的主力军ꎮ中国人民银行对于金融公司介入其征信的要求较高ꎬ一些金融机构难以满足ꎬ只能依靠部分商业性质的征信机构ꎮ中国的社会征信机构面向市场ꎬ这将有助于提高综合信息采集的准确性ꎬ同时对改进社会信用体系建设具有参考价值ꎮ总的来说ꎬ中国的征信业发展面临着挑战与发展的机遇ꎮ８０１ ①本文系２０１７年国家级大学生创新创业训练计划项目资助(２０１７１０３３２０１４Ｚ)ꎮ金融观察Һ㊀(二)我国征信体系建设中遇到的主要问题法制系统建设滞后ꎬ执法效力低下ꎮ由于缺乏完备的法律制度章程ꎬ国务院于２０１３年１月２１日颁布了«征信业管理条例»ꎬ一定程度上解决了报告立法空白的问题ꎬ但是现行的征信法律制度大部分还是停留在行政法规和部门规章等层面较低的法律效力上ꎮ缺乏有效的市场监管机制ꎮ我国目前还没有成立进行自我监督的征信行业协会ꎬ现有征信机构仍然留存着恶意竞争㊁信用产物质量低㊁信用报告虚假等问题ꎬ造成了我国的征信产品的公信力下跌的局面ꎮ信息共享比较困难ꎮ征信主体分流在各种行业中ꎬ导致了信息的不全面ꎬ影响了各系统之间的互换交流ꎮ信用数据不开放机制使中国的征信体系建设进展缓慢ꎬ征信行业不能够全面并系统地评价个人的信用状况ꎬ或者企业的信用状况ꎮ征信体系不健全ꎮ征信体系的不健全增加了消费金融主体的风控难度和成本ꎬ金融主体往往通过提高借款人的借款利率以覆盖违约风险ꎮ同时也使得借款人发生欺诈㊁骗贷等现象ꎬ严重地影响了消费金融行业的深度发展和业务创新ꎮ三㊁蚂蚁金服的发展及大数据征信的应用(一)蚂蚁金融的成立与发展蚂蚁金服作为阿里巴巴的子公司ꎬ成立的最初目的是满足电商支付和担保需求ꎮ随着支付宝的诞生ꎬ蚂蚁金服从最基础的技术和数据业务ꎬ发展到支付业务ꎬ进而发展到小额贷款㊁消费金融等业务ꎬ业务形式逐渐丰富ꎬ金融层次逐渐加深ꎮ目前ꎬ蚂蚁金服旗下有支付宝㊁网商银行㊁花呗㊁芝麻信用等知名业务ꎮ征信的目的是解决信用交易双方因信息不对称而导致的逆向选择风险ꎮ蚂蚁金服在大数据征信方面优势无与伦比ꎬ其拥有雄厚资金㊁海量用户行为数据以及超级ＩＴ能力ꎬ能对用户进行系统征信ꎬ为资金融通双方解决信息不对称问题ꎬ同时为小微企业和个人消费者提供了普惠金融服务ꎮ蚂蚁金服的组织架构非常灵活ꎬ以产品和业务为中心ꎮ目前蚂蚁旗下有支付㊁融资㊁理财㊁征信四个平台ꎮ四个平台以大数据和芝麻信用评级体系为基础ꎬ形成了相互联系的有机整体ꎮ平台的作用机制如图１所示ꎮ图１㊀蚂蚁金融的运行机制蚂蚁金服数据主要来源于三个方面ꎬ包括阿里支付平台用户数据㊁融资理财业务结算数据以及个人与合作商提供的外部数据ꎬ依托蚂蚁云对客户大数据进行分析ꎬ从个人的行为偏好㊁身份特质㊁历史信用㊁履约能力和人脉五个维度进行信用评分ꎮ目前信用评分应用在金融和非金融两个方面ꎬ金融类包括获人民银行个人征信工作许可㊁蚂蚁花呗㊁蚂蚁借呗㊁网络信贷数据的探索ꎮ非金融类包括免押借物㊁免押出行㊁信用通信等ꎮ(二)蚂蚁金服应用场景案例１.蚂蚁花呗蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗ꎬ是类似于信用卡的消费借贷产品ꎮ用户开通蚂蚁花呗后ꎬ系统将根据用户的芝麻信用提供５００ ５００００元不等的消费额度ꎬ如下表１所示ꎮ表１㊀蚂蚁花呗额度确定表(单位:元)芝麻信用分蚂蚁花呗额度最大额度６０１ ６５０２０００ ５０００８０００６５０ ７００６０００ ８０００１２０００７００ ７５０８０００ １２０００３００００７５０ ９５０１６０００ ２００００５００００㊀㊀当前ꎬ花呗主要面向支付宝用户ꎬ目前亚马逊㊁淘宝㊁唯品会等多家互联网购物平台均支持蚂蚁花呗ꎬ用户在这些网站购物时ꎬ可以在支付时选择使用花呗付款ꎬ实现本月消费ꎬ下月付款ꎮ不仅如此ꎬ目前已有诸多线下网点支持蚂蚁花呗ꎮ花呗用户的个人信用是依赖区块链存储ꎬ用户逾期违约等不良信用行为一旦被记录将无法更改ꎬ这促使用户不会轻易在自己的信用账单上抹黑ꎬ极大地提高了还款的自觉性ꎮ据统计ꎬ９０后蚂蚁花呗逾期率不足１％ꎬ比传统的银行信用卡的逾期概率还要小很多ꎮ２.网商银行网商银行基于蚂蚁金服金融云计算平台处理高并发金融交易能力ꎬ致力于为小微企业和个人创业者提供普惠金融服务ꎮ为了解决中小企业融资难问题ꎬ相关部门已经出台一系列政策ꎬ但无抵押不贷款ꎬ依然是社会痛点ꎮ而网商贷最大的特点就是无抵押㊁１元起贷ꎮ网商银行基于个人或小微企业的资信状况及选择的产品ꎬ为其提供较低利率的无抵押信贷方案ꎮ据统计ꎬ截至２０１７年９月ꎬ超过１.７８亿的农村消费者使用过蚂蚁金服提供的支付㊁信贷和保险服务ꎮ网商银行已为全国２２个省的国家级贫困县㊁贫困区提供信贷服务ꎻ为全国贫困县区的１８６万小微企业发放贷款近３８亿元ꎬ在严格的征信前提下ꎬ不良率仅有１％ꎮ(三)蚂蚁金服征信模式的优势目前ꎬ我国最权威㊁最广泛使用的信用体系仍属中国人民银行征信体系ꎮ与央行征信体系相比ꎬ蚂蚁金融将大数据㊁云计算㊁区块链等创新技术应用于信用调查领域ꎬ形成了特色征信模式ꎮ蚂蚁金服征信模式更贴合互联网时代ꎬ在具体应用中具有以下优势ꎮ１.数据来源广泛传统的征信数据来源比较单一ꎬ金融机构是央行征信体９０１系的主要使用者ꎬ也是其数据的主要来源ꎬ另一方面征信数据主要是基于信用卡或银行卡的使用情况以及信贷信息而取得的ꎮ蚂蚁金服具备广泛的用户基础ꎬ支付宝的实名用户量于２０１７年１２月已超２亿ꎬ蚂蚁花呗用户量于２０１７年５月超过１亿ꎬ现如今淘宝注册用户量达３.７亿ꎮ芝麻信用利用海量用户资源ꎬ依据电子商务交易㊁互联网信贷业务㊁社交娱乐项目等数据对用户行为进行分析ꎬ涵盖生活的方方面面ꎮ２.客户群体覆盖率高截至２０１７年１１月ꎬ央行征信中心收录自然人信息约９.５亿人ꎬ其中有信贷记录的人数４.８亿ꎬ个人征信覆盖率为５０％左右ꎮ由于央行的个人征信主要覆盖有信贷记录的人ꎬ因此ꎬ大多数人群由于缺乏信贷记录而无法被传统征信机构覆盖ꎮ芝麻信用则充分利用互联网的资源优势ꎬ多渠道征集个人信用信息ꎬ将征信范围扩展至广大网民ꎬ没有信贷记录的人群㊁学生㊁工人㊁小微企业用户等都能通过芝麻信用取得信用信息ꎬ使客户群体的覆盖率上升ꎬ为更多用户提供信用服务ꎮ３.评估方式优化蚂蚁金服对信用主体的评估方式上发生了变化ꎬ传统的信用评分模型是ＦＩＣＯꎬ但此模型有其局限性ꎬ蚂蚁金服专门设置了属于自己的评估方式ꎬ即云技术研究平台ꎬ通过多维变量以及多角度对用户的信用状况评分ꎬ这在提高信用评价效率的同时也有效地防范了金融风险ꎮ在技术层面ꎬ便是在蚂蚁金服的独立数据库的基础上ꎬ严格对不同类型数据的分离与处理ꎮ４.应用场景广泛央行的征信体系仅对金融机构以及中小企业进行贷款的审批ꎬ而蚂蚁金服的征信产品虽然适用于内部系统ꎬ也基于阿里巴巴的在线购物支付的优势ꎬ有着丰富的使用场景ꎬ例如各个在线购物平台㊁餐饮㊁出行以及个人理财等多种与人们生活息息相关的金融场景ꎮ蚂蚁金服的征信体系除了可以根据实际情况规定贷款额度ꎬ同时也适用于理财产品的定价㊁为雇主服务㊁租赁等金融业务ꎮ四㊁蚂蚁金服大数据征信模式的思考与建议我国征信行业的发展在大数据的推动下ꎬ创下了新高ꎮ但不能否认其存在局限性ꎮ由于我国征信行业起步晚ꎬ发展过程中没有参照模型ꎬ导致现有的征信体制停滞在发展初期水平ꎬ且仅有的服务范围基本被阿里集团及少数生活服务企业所垄断ꎮ本文立足于中国人民银行建立的传统征信体系ꎬ具体结合蚂蚁金服在实践中的应用ꎬ对我国互联网征信提出以下建议ꎮ(一)拓展业务范围ꎬ构建合作桥梁目前大数据应用与征信体系构建主要由阿里巴巴㊁京东㊁腾讯等电商巨头引领ꎬ应加大政策支持ꎬ鼓励电商巨头多点发力㊁协调整体ꎬ如阿里健康与辉瑞中国合作ꎬ消费者通过扫描药盒上的条形码ꎬ就可以获知扫码次数㊁产品生产地等信息ꎮ只有加强电商巨头与其他行业龙头企业合作ꎬ拓展业务范围ꎬ才能实现跨平台带动大数据征信技术的推广ꎬ如人寿保险公司可与数据商合作ꎬ实现投保人健康信息共享ꎬ达到降低骗保行为的目的ꎮ(二)坚持自主创新ꎬ拥有核心技术创新是大数据征信得以发展的源泉与动力ꎬ从个人征信到企业征信ꎬ征信标准的不断完善得益于创新思维的刺激ꎬ由近期美国贸易战㊁中兴整改可以思考出ꎬ企业永续发展的条件是拥有别人难以取代的技术ꎮ在贸易限制㊁行业垄断问题中ꎬ只有拥有独立自主的创新能力ꎬ掌握核心技术ꎬ才能在摩擦冲突下站稳脚ꎮ同时要遵守行业准则ꎬ不搞垄断制ꎬ只有加强信息共享ꎬ促进传统征信与大数据征信资源整合ꎬ大数据征信才能畅通无阻ꎮ(三)提高行业准入ꎬ加强征信监管现有的征信体制还处于发展的初级阶段ꎬ并且服务漏洞常现ꎮ如Ｐ２Ｐ平台征信标准模糊ꎬ行业发展不透明ꎬ贷款操作不规范ꎬ导致出现 裸贷 等严重危害行业声誉事件ꎻ小微企业贷款征信存在高利贷㊁信息泄露㊁虚假平台问题ꎻ在监管制度上ꎬ大数据征信也存在法律缺失㊁监管部门责任分散的问题ꎮ故应通过采取提高网络借贷平台营业执照发放标准和统一征信标准㊁限制最高放款率等措施来减少诈骗平台㊁行业恶性竞争问题ꎮ同时应完善网络征信贷款平台的监管法律ꎬ明确监管部门的职责ꎬ降低非法集资风险ꎮ参考文献:[１]谢平ꎬ邹传伟.互联网金融模式研究[Ｊ].金融研究ꎬ２０１２(１２):１１－２２.[２]夏彬珊ꎬ王明宇ꎬ李晓.蚂蚁金服的发展现状与趋势研究[Ｊ].中国商论ꎬ２０１５(３６):９４－９７.[３]黄庆华ꎬ陈婉莹.基于互联网金融平台的大数据征信应用研究 以蚂蚁金服为例[Ｊ].科技与经济ꎬ２０１７ꎬ３０(３):５５－５９.[４]冯笑ꎬ陈翼.基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示 以阿里旗下 蚂蚁金服 为例[Ｊ].中国市场ꎬ２０１５(３２):８６－８７.[５]赵海蕾ꎬ邓鸣茂ꎬ汪桂霞.互联网金融中的大数据征信体系构建[Ｊ].经济视角ꎬ２０１５(４):１８－２１.作者简介:陈璐ꎬ女ꎬ江苏南京人ꎬ苏州科技大学商学院金融工程专业学生ꎻ周桃云ꎬ女ꎬ江苏宿迁人ꎬ苏州科技大学商学院金融工程专业学生ꎻ任婧怡ꎬ女ꎬ江苏宜兴人ꎬ苏州科技大学商学院金融工程专业学生ꎻ谷银霞ꎬ女ꎬ江苏泰州人ꎬ苏州科技大学商学院金融工程专业学生ꎮ０１１。
互联网金融征信发展研究在当今数字化的时代，互联网金融正以前所未有的速度改变着我们的生活和经济模式。
而在这一领域中，征信体系的建设和发展至关重要，它不仅关系到金融行业的风险控制，更影响着整个社会的信用环境和经济秩序。
互联网金融征信，简单来说，就是通过互联网技术和大数据手段，对个人和企业的信用状况进行收集、分析和评估。
与传统金融征信相比，它具有数据来源广泛、数据量巨大、更新速度快等特点。
首先，互联网金融征信的数据来源极为丰富。
除了传统的金融机构数据，如银行的信贷记录，还包括电商平台的交易数据、社交网络的行为数据、移动支付的消费数据等等。
这些多元化的数据能够更全面地反映一个主体的信用状况。
比如，一个人在电商平台上的购物习惯、评价记录，以及在社交网络上的互动频率、内容质量等，都可能成为评估其信用的参考因素。
其次，数据量的巨大是互联网金融征信的显著特点。
随着互联网的普及和各种应用的广泛使用，产生的数据量呈指数级增长。
通过对这些海量数据的挖掘和分析，可以发现更多有价值的信息，从而提高信用评估的准确性。
再者，互联网金融征信的数据更新速度快。
传统征信数据往往更新周期较长，可能无法及时反映一个人的最新信用状况。
而在互联网环境下，数据可以实时采集和更新，能够更及时地捕捉到信用风险的变化。
然而，互联网金融征信的发展也面临着一系列挑战。
数据安全和隐私保护是首要问题。
大量个人和企业的敏感信息在互联网上传输和存储，如果安全措施不到位，很容易导致信息泄露，给用户带来巨大损失，也会破坏整个征信体系的公信力。
数据质量参差不齐也是一个难题。
互联网上的数据来源复杂，真实性和准确性难以保证。
一些虚假数据或者误差较大的数据如果被纳入征信评估，可能会导致错误的判断。
此外，法律法规的不完善也制约着互联网金融征信的发展。
目前，针对互联网金融征信的法律法规还相对滞后，对于数据的采集、使用、共享等方面的规定不够明确和细致，容易引发法律纠纷。
为了推动互联网金融征信的健康发展，我们需要采取一系列措施。
互联网金融个人信用评估指标选择作者：刘文慧来源：《今日财富》2017年第23期在“互联网+”的国家战略背景下，以P2P为主，众筹网络投资平台、第三方支付平台等互联网金融模式凭借其方便、快捷的特点在短时间内得到了迅猛发展，互联网金融的发展态势已十分明朗。
建立全面有效的客户信用评价体系是实现互联网金融风险管理的首要条件，通过对国内主要互联网金融个人信用评级模型的比较研究，以期为互联网金融机构个人风险管理提供理论借鉴。
一、互联网金融概念界定互联网金融于20世纪90年代在欧美发达国家初步诞生，其最主要的要素是金融功能和互联网平台，是传统金融机构或电商企业与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式，是依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系，包括基于网络平台的金融市场体系、金融服务体系、金融组织体系、金融产品体系以及互联网金融监管体系等，并具有普惠金融、平台金融、信息金融和碎片金融等相异于传统金融的金融模式。
在理论上，狭义的互联网金融仅指互联网企业利用互联网平台实现金融功能，广义的互联网金融还包括了银行、保险、券商等传统金融机构利用互联网平台实现金融功能。
二、互联网金融行业发展现状自2007年P2P网络信贷引入国内以来，以P2P为主，众筹网络投资平台、第三方支付平台等互联网金融模式凭借其方便、快捷、覆盖广、成本低的特点在短时间内得到了迅猛发展。
根据人民银行2015年第一季度有关支付体系运行数据，第一季度全国移动支付业务13.76亿笔，金额39.78万亿元，同比分别增长108.85%和921.49%，截至2016年6月末，P2P网络借贷累计平台数量4127家，停业及问题平台达到1778家，占P2P网贷行业累计平台数量的43%；至今国内约有100多家众筹平台，众筹项目涵盖科学研究项目、个人创意顶目、公益项目、创业项目、公司扩张等多个品种。
