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互联网金融与互联网金融征信体系的发展研究作者：范文静来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2017年第09期【摘要】为了使互联网金融以及互联网金融征信体系能够健康稳定的继续发展下去，有效解决金融失信问题，降低金融风险，互联网金融企业必须做好对互联网金融系统的监督和管理，建立、健全互联网金融征信体系。
【Abstract】In order to make the internet financial and internet financial credit system to be continued to develop healthily and stability， we should effectively solve the problem of financial dishonesty， reduce financial risks. Internet financial enterprises must do a good job on the internet financial system supervision and management， establish and improve the internet financial credit system.【关键词】互联网金融；互联网金融征信；征信体系；现状【Keywords】 internet finance； internet financial credit； credit system； status quo【中图分类号】F431 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）09-0061-021 我国互联网金融及互联网金融征信体系的发展现状1.1 我国互联网金融的发展现状与国际金融相比较之下，我国的互联网金融的起步和发展都是相对较晚的，虽然起步很晚，但是发展的速度却是惊人的。
互联网金融的融资服务产品众多，依靠不同的平台生成了各种不同形式的金融产品服务，如借助信息平台产生的众筹融资、P2P等；借助第三方支付功能的零钱宝、余额宝；来源于电商大数据金融产品服务的阿里平台小额贷款等等，正可谓琳琅满目、五花八门。
我国互联网征信体系分析探讨一、互联网征信体系的基本构成互联网征信体系主要由数据收集、数据处理和数据应用三个部分组成，其中数据收集是互联网征信的基础，也是最为关键的一环。
目前，我国互联网征信体系主要由以下几个部分构成：1、金融机构提供的业务数据：主要指银行、财务公司、信用卡中心等金融机构相关的贷款、信用卡、理财、存款等业务数据和交易记录等。
2、公开数据：包括公安部门提供的个人身份信息、法院提供的诉讼信息、政府公示的税务信息、工商信息和房地产官方信息等。
3、第三方数据：由互联网平台、电商平台、社交平台、在线教育平台等提供的个人信息和行为数据。
目前，我国互联网征信体系已经被广泛应用于个人征信、企业征信、反欺诈、信贷审批等多个领域。
其中，在个人征信领域，我国互联网征信体系的主要应用场景包括以下几个方面：1、信用卡申请：通过互联网征信系统可以获取个人的相关贷款、还款、逾期等信用记录，从而评估信用风险。
3、融资租赁：通过对个人及企业的信用记录和运营情况进行分析，评估其还款能力及经营风险，从而决定是否提供租赁金融服务。
4、零售金融：通过对个人购买行为及购买渠道的分析，评估其信用和消费能力。
三、互联网征信面临的挑战目前，我国互联网征信体系与欧美地区相比还存在较大的差距。
我国互联网征信体系面临的主要挑战包括以下几个方面：1、数据不完备：目前我国互联网征信体系主要依靠银行及公共部门提供的数据，但这些数据并不能完全反映个人及企业的真实情况。
2、信息安全问题：互联网征信涉及到个人隐私及金融数据等敏感信息，信息泄漏及私人信息滥用问题成为亟待解决的问题。
3、数据质量差：互联网征信数据的真实性和准确性存在很大问题，数据质量差易导致模型失效。
四、未来展望未来，我国互联网征信市场将呈现出以下几个特点：1、数据整合能力将逐渐增强：互联网征信体系的数据整合能力将逐渐增强，数据来源将逐渐多元化。
2、数据应用场景将逐渐拓展：目前我国互联网征信应用主要集中在个人征信和小微企业征信方面，未来将逐渐拓展到更多的领域，如反欺诈、融资租赁、零售金融等方面。
互联网金融公司的个人征信业务解析随着互联网的快速发展和金融行业的转型升级，个人征信业务成为互联网金融公司关注的焦点之一。
个人征信是指通过收集、整理和评估个人的信用信息，形成个人信用报告，为金融机构或企业提供参考依据，以风险控制和信贷决策为目的的服务。
本文将对互联网金融公司的个人征信业务进行深入解析。
一、个人征信业务的意义和作用个人征信业务对于互联网金融公司具有重要的意义和作用。
首先，个人征信可以帮助互联网金融公司了解客户的信用状况和风险特征，从而对借款人的还款能力进行评估，减少违约风险。
其次，通过个人征信，互联网金融公司可以识别潜在的欺诈行为，提高风险防范能力，保护自身的利益和客户的资金安全。
此外，个人征信还可以促进互联网金融行业的健康发展，营造公平透明的金融环境。
二、个人征信业务的数据来源个人征信业务的数据来源主要包括公共数据和金融机构数据两部分。
公共数据是指来自政府部门、法院、征信机构等公共机构的信息，如身份证信息、税务信息、法律诉讼信息等。
金融机构数据是指来自于银行、信用卡、贷款机构等金融机构的个人信用数据，如信用卡还款记录、贷款记录等。
互联网金融公司可以通过与各类数据机构和金融机构的合作，获取并整理这些数据，用于个人征信业务的分析和评估。
三、个人征信业务的评估模型个人征信业务的评估模型是互联网金融公司进行个人信用评估和风险控制的关键。
评估模型通过建立一套科学有效的评分体系，将个人的信用信息转化为具体的信用评分。
评估模型的建立需要综合考虑诸多因素，如个人的收入状况、借款记录、贷款额度、还款记录等。
互联网金融公司可以根据自身的情况和需求，优化评估模型，提高评估的准确性和精度。
四、个人征信业务的风险管理措施个人征信业务必须配备有效的风险管理措施，以应对个人信用评估中的各类风险。
首先，互联网金融公司应加强对数据的安全保护，采取技术手段和管理措施，确保个人信用数据的安全性和可靠性。
其次，互联网金融公司可以引入大数据和人工智能技术，对个人信用数据进行更加深入和全面的分析，提高评估的准确性。
互联网时代下的金融征信体系在互联网时代下，金融行业已经发生了翻天覆地的变化。
作为金融行业基础设施之一的征信体系也正在面临着前所未有的挑战和机遇。
本文将谈谈互联网时代下的金融征信体系的现状、亟待解决的问题以及未来的发展方向。
一、互联网时代下的金融征信体系现状在过去的几十年里，征信体系已经成为了金融行业的重要组成部分。
通过对个人或企业的信用状况进行评估，金融机构可以更准确地判断借款人的还款能力，从而降低风险。
过去的征信主要以纸质记录形式存在，涵盖范围也较为有限。
但随着互联网的普及，金融征信体系也逐渐在数字化方向上大幅度升级。
现在的征信体系大多都采用数字化技术，例如信息核验、数据采集、网络爬虫等技术手段。
同时，征信涵盖的范围也在不断扩大，不仅包括银行信用记录，还包括了网络支付、社交评级、电商信用等方面。
这一数字化的趋势既为金融行业解决了一些问题，也带来了一些隐患。
二、亟待解决的问题随着移动支付、P2P网贷等新型金融业务的发展，个人征信的重要性日益凸显。
然而，从现实来看，目前的征信系统仍存在着一些问题：1、信息不对称：由于数据来源的差异，不同机构对同一用户可能会有不同的评判标准，导致了评分系统的不一致性。
2、数据安全问题：互联网时代下，个人信息泄露和被买卖的现象屡见不鲜，而个人征信机构承载着大量的个人信用信息，如何保证这些信息的安全成为了一个亟待解决的问题。
3、算法技术不够成熟：征信评分的核心是评估用户信用水平的算法，目前，尽管很多机构采用了基于大数据的评估模型，但依然存在多维度评估、数据分析的难题。
以上问题都阻碍了征信行业的健康和发展。
因此，金融征信体系需要进行全方位升级，以应对当前和未来的挑战。
三、金融征信体系未来发展方向未来，金融征信体系将更加智能化、个性化、全球化。
具体可从以下三个方面展开：1、更加智能化：目前，金融征信评估还过于依赖传统的评估方法和数据，评估结果显得较为简单和单一。
未来的金融征信体系需要结合机器学习、深度学习等技术，以更加精准的方式对信用状况进行评估。
互联网金融背景下的个人征信体系建设分析随着互联网金融的快速发展，在信贷风险管理方面，征信系统发挥了至关重要的作用。
然而，传统征信体系具有信息不对称、评估标准不一致、体系框架不完善等诸多问题，利用传统征信打分模型风险控制的效果逐渐降低，特别是在互联网时代，面对大量的互联网用户，传统征信体系面临着难以满足的挑战。
为了解决这一问题，个人征信体系得到了广泛关注和实践。
个人征信体系是指针对个人资信状况进行评估和记录，并提供各类信贷机构及金融机构查询的信息系统。
通过收集、加工、分析和传输个人信用信息，个人征信体系可以为金融机构提供全面、准确的借贷风险评估、信用评价以及贷后监管等服务。
因此，建立互联网金融背景下的个人征信体系已成为一项必然的任务。
在建设个人征信体系时，需要关注以下几个方面的问题：1. 数据来源个人征信体系需要收集、加工和分析海量的个人信用数据，包括个人借贷历史、还款记录、信用卡消费记录、社交网络行为等多种信息。
在数据来源方面，可以从社交网络、金融机构、公共信用平台和个人提交材料等多个渠道获取数据。
此外，为避免信息不准确造成不必要的风险，需要建立完善的数据审核机制。
2. 数据加工在获得数据后，需要对数据进行加工和处理，包括数据清洗、信息提取、数据匹配等工作。
对于数据清洗，需要清理脏数据、重复数据、异常数据等，确保数据的准确性和完整性。
对于信息提取，需要基于大数据技术，运用自然语言处理、机器学习等技术，提取出有用的数据信息。
同时，需要建立数据匹配规则，保证个人征信系统可以将多个来源的数据进行匹配，实现数据的协同性和一致性。
3. 数据分析与建模在数据加工完成后，需要进行数据分析和建模。
数据分析可以通过对各类数据的统计分析、数据挖掘等手段，获得对个人信用状况的全面性分析，为后续的相应业务提供核心决策依据。
特别是在建模环节，需要运用机器学习算法、数据挖掘算法等，建立更为精准、准确的个人信用评估模型。
4. 体系框架在基础数据工作结束后，需要建立完善的个人征信体系框架。
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。
大数据征信在互联网金融中的应用分析摘要：随着近年来数据搜集处理技术和消费需求的快速发展，征信行业从国外的一个小众金融服务子行业发展成为国际，国内的热点话题。
征信作为信息技术和金融交叉融合的一个领域，适逢互联网的兴起和大数据的到来。
关键词：大数据征信；互联网金融；征信业务均是以数据为基础的，所以数据与征信有着天然的联系。
当基于数据的决策和运营使企业获得巨大利润，个人隐私的保护以及产品服务的便利，大数据征信成为主流趋势。
1.大数据征信对互联网金融的重要意义1.1互联网金融的基本含义及特点互联网金融（ITFIN）是指传统金融机构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。
互联网金融的迅速发展，主要源于四个重要特点：1）交易成本相对低廉：借助互联网平台，可以直接进行信息发布，定价，商品匹配，减少了人力、物力的投入，很大程度上降低了交易成本。
2）交易迅速便捷：只需要在网络上进行沟通交流，速度更快，效率更高。
3）数据价值巨大：大数据及电商企业的快速崛起，推动了互联网金融业发展。
人们在享受互联网金融带来的便捷同时，监管部门为了保护消费者权益，要求的实名制网上购物，网上交友等等的一些企业及个人的行为，几乎完全暴露在网络空间中，形成海量数据。
而这些数据无疑就是资源，其中的商业价值是无穷的。
4）迭代更新快，监管难度强，风险系数高。
随着大数据技术的发展，加上金融在经济领域的活跃性，很多产品如雨后春笋的冒出来了，例如支付宝，余额宝，花呗以及网络银行，网络证券等等。
国家当前缺乏对互联网金融的相关监管措施，一些不法分子趁机实施诈骗活动，在没有相关法律制度的约束下，对网络安全造成了威胁。
1.2 互联网金融对征信系统的依赖传统的征信体系，效率低，速度慢，覆盖率低，无法满足现阶段的互联网金融的业务。
大数据技术推动了互联网征信系统不断完善，需对海量数据进行处理、加工、验证，探索和挖潜大数据技术，不仅实现了对数据、图像、音频、文字等结构和非结构化数据快速、高效整合、分析、处理，还建立动态、连续的模型，预测数据的未来趋势走向，这对互联网金融发展，起着决定性的作用。
银行看征信报告，互联网金融看大数据，了解你的信
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转载请注明“作者：发居禾”
银行审批信用卡等业务时，了解申请人信用情况，主要看征信报告。
非银行有权查询征信平台，大数据和征信都会看，综合评估。
不合规平台无权查询征信，仅凭大数据信用审核，远离连大数据都不看的平台。
征信报告只有一份，芝麻信用支付宝独有，评估大数据信用平台有多个，提供给互联网金融平台对接。
其中有的采取100评分制，分数越低越好，0至15分大数据信用很好，70分以上接近网黑。
分数低的，越申请分数越高，越难通过，最后会秒拒。
大数据信用报告还会显示申请记录、注册情况、手机通讯录风险、电商平台风险等。
自查大数据也有影响，每年不宜超过两次，查大数据对征信报告没有影响。
各种链接不能乱点，点一次大数据就会差一次，你的大数据评分是多少？
征信报告部分逾期记录有机会修复，查询和贷后管理记录无法消除，两年后清零。
大数据记录也无法消除，评分无法降低，声称能修复都是假的，或者平台有问题。
支付宝的查询记录可以降低影响，首页点击“我的”，点击“芝麻信用”，点击“信用管理”，点击右上角的3个小点，点击“授权管理”。
里面有各种授权，支付宝官方服务授权不用解除，跟金融无关的也不用解除。
授权影响的是芝麻信用体系，相当于征信报告的查询记录，需要解除银行和第三方互联网金融平台的授权。
互联网金融是“互联网”与“金融”的有机结合，重点在于后者。
金融的本质是资金融通和借贷交易，核心是信用风险管理。
尽管对于金融专业的人来讲是老调常谈，但是对于互联网出身、新进入互联网金融领域的人来说，可能需要对此多一些重视。
互联网金融一样离不开风险识别、判断、评估和
互联网以三种形式服务金融
当今互联网金融的形式有众筹、人人贷（Peer-to-Peer Lending,P2P）、余额宝等，抛开这些形式，从本质上来讲，互联网仍旧是一个工具，金融才是核心内容。
互联网作为一种工具，有三种形式
联网上，互联网成为消费者接触银行服务的一个渠道。
例如，工商银行的业务70%-80%都是通过互联网来完成的。
第二种形式是信息来源。
互联网对人们生产、生活造成重要影响，是因为它记录了不易被记录的信息，互联网成为信贷交易或者是金融交易中重要的信息来源。
最典型的例子就是阿里金融，阿里很容易、很方便地掌握商户或消费者的一部分交易数据，根据这些信息并结合其他手段，就可以比较方便地对贷款人进行风险评估。
如果对这些小微企业，用传统的贷前调查方式逐一去调查，成本就太高了。
第三种形式是中介功能。
互联网在整个互联网金融当中，起着中介的作用，就是把有钱的人和需要钱的人匹配在一起。
最典型例子就是人人贷和众筹模式。
人人贷融资模式风险
互联网金融对中国整个金融体系的发展来说是一个巨大的推动力。
我国现有的金融市场长期处于一种压抑状态，内部突破的动力不足，互联网金融作为新鲜的外部冲击，推动着中国金融体系的变革。
比如，人人贷作为一种新型融资模式，打破金融压抑的格局，受到公众和业界的追捧。
但是，人人贷融资模式的风险也值得关注，这可以从宏观和微观两方面来看。
从宏观层面来讲，人人贷确实存在法律风险和政策风险。
比如说，非法吸储和挪用客户资金，媒体一直都在报道人人贷机构携款“跑路”等相关现象，这与人人贷业务流程中资金流转路线有很大关系。
在资金流转过程中，第三方监管的缺位，使得人人贷平台运营者和操作者享有客户资金的实际控制权，存在着较高的道德风险，这与我国股票市场早期出现的券商挪用客户保证金的现象非常类似。
解决的思路，就是把“资金托管”的概念和理念有效地运用到人人贷业务中来，避免让人人贷平台的运行者和操作者对客户的资金有实际的控制权。
目前一些人人贷业务平台，仅依靠运行者个人道德来做信用支撑是走不远的。
对于新兴业务或新生事物来说，未来要成为一种成熟的金融模式，仅依靠建立在个人道德基础上的信用是不牢固的。
所以，从宏观角度来讲，希望业内能够尽快找到一种有效的方法，从制度层面，特别是技术的层面，解决人人贷业务中存在的宏观风险。
从微观层面来讲，金融的本质、核心还是信用风险管理。
借贷永恒的问题是“借款人是谁，人怎
么样，会不会还款？”.对于纯粹的“线上”人人贷模式，能否彻底解决这些问题？在信用风险管理方面与传统银行的优势何在？当了解“现下”模式以后，从一定程度上讲，我们认为目前的“线下”模式还是比较靠谱。
仅依靠“线上”模式很难彻底了解借款人的真实情况，所以，稍有风险意识的管理者都会寻求与一些小额贷款公司或担保公司合作，通过小额贷款公司或担保公司对小范围区域内市场的了解，帮助“线上”的人人贷公司解决风险控制的问题。
例如，京东商城的供应链融资也需要与金融机构合作，用
所谓“线下”的方式进行信用风险管理。
（搜索微信公众号“投黑马”专注于股权众筹的O2O平台）
个人隐私须立法保护
互联网金融发展日新月异，记录了很多以前不可能被记录的信息，它几乎使得每一个人都成为“透明人”.在这个过程当中，个人隐私保护是一个非常关键的问题。
在互联网上留下来的信息，哪些信息是可以用的，需要怎么来用，哪些不可以用于商业目的，这一系列问题都是需要回答，都需要有规则。
个人数据必须得到保护，是国际上普遍接受并认可的原则。
在数据保护方面，欧洲国家曾经有过惨痛的教训，所以目前欧洲人普遍具有较好的个人隐私保护意识，欧洲各国的个人数据保护工作也走在世界前列。
如果确实需要使用个人信息和数据，需要有一定的原则。
首先，要有目的性。
比如，建立征信系统的目的，就是为了帮助放贷机构来评估借款人的风险。
其次，采集数据还要有适当性原则。
适当性原则就是说为了达到这个目的，这些信息确确实实是必要的。
此外，个人放弃隐私总要得到一些回报。
拿征信系统来说，放弃隐私换回的是和金融机构发生信贷交易关系的可能性、便捷性，换回来的是更多的融资机会和较低的融资成本。
从这个意义上讲，要尽快出台个人数据保护法，唤醒社会公众的数据保护意识。
只有消费者个人有了数据和隐私保护的意识，并在社会上达成共识后，才能推动其成为一个法律。
互联网金融与征信体系互为补充
首先澄清一个概念，什么是“征信”?征信并非银行或金融机构所做的资信调查，征信的本质是放贷机构之间的信息共享。
那么，共享是什么？假如有一样东西，本质上一致的东西，你也有，我也有，但是每个人所拥有的都不全面，当把所有信息凑起来的时候，才是一个比较全面的信息，我们把这个过程或行为叫做“共享”.
举一个信贷信息共享的例子。
比如说，一个人在工商银行有贷款，招商银行也有贷款。
工商银行与招商银行是竞争关系，那么，永远不要期望他们之间能够对话，或者去点对点互通信息。
工商银行只了解他的一部分负债，招商银行也只了解他的部分负债。
两家银行能对他的负债状况进行评估的信息都不全面，从而很难判断授信风险系数和额度。
如果两家银行能够把信息分享，就能够更加全面地了解客户的情况。
在这样一个共享的过程中，要求信息具有同质性。
