美國大數據徵信
㈠ 什麼是徵信大數據
大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。
1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。
以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變數，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面准確，是模型評估性能大大提高。
2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。
3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。
(1)美國大數據徵信擴展閱讀：
從1980年代末至今，徵信行業先後經歷了起步、搭建徵信平台、央行主導統籌等數個階段。 2015年1月5日，人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，要求芝麻信用，騰訊徵信等八家機構做好個人徵信業務的准備工作，擇時發放第一批牌照，但一直不見下文。
最終等來的卻是由中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊徵信等把家徵信機構聯手成立的百行徵信。這意味著徵信這個金融業最關鍵的閥門，最終還是要由政府來監督把控。
截止目前，百行徵信已與120餘家互聯網金融機構和消費金融機構達成了信用信息合作共享協議，與50餘家機構達成了合作意向。
沒有徵信牌照，徵信創業公司無法合法的去獲取核心數據，比如銀行信貸數據或者運營商，公安局的隱私數據；也無法以牌照去融資收購其他徵信公司，資金上毫無優勢。因而，業內人士認為，初創公司很難在徵信領域發展壯大，成為未來的寡頭之一。
㈡ 美國徵信行業格局如何，都有哪些玩家
每一個市場和企業都是應運而生，從零起步，歷經不斷發展，長成參天大樹。
放眼全球徵信行業，美國徵信行業歷經100多年，經歷了機構由分散到集中、服務由基本到多元化、市場由國內走向全球的過程，逐漸形成完整的產業體系和高度發達的市場，擁有全球最大的市場規模，成為美國社會信用體系的關鍵環節，推動社會經濟不斷發展。
他山之石，可以攻玉。
近期，愛分析將推出系列調研報告，以美國徵信市場為標桿，對全球徵信巨頭Experian、Equifax、TransUnion等進行深度研究，挖掘美國徵信市場成為參天大樹的推動力量和成因；同時，對市場中正在興起的創新模式，如Credit Karma、ZestFinance等公司進行調研分析，揭示美國市場的徵信業務創新趨勢。
調研分析美國市場，最終為了更好判斷中國徵信市場。目前，中國徵信市場正處於起步階段，迄今無巨頭出現，仍未形成穩定格局，各種創新機會層出不窮。對於未來可能形成的市場格局，以及創新趨勢，美國徵信市場將成為其最好的對標，並能從中獲得有益借鑒。
本文作為該系列文章的首篇，將重點從美國徵信行業發展歷程、當前市場格局和行業優勢等三個方面，剖析美國徵信行業高度發達的原因和特點。
美國徵信行業發展歷程
美國徵信行業現在已經形成了成熟完備的運作模式、法律體系和監管機制，其發展大體經過了萌芽初創、快速發展、法律完善、兼並整合、穩定發展等五個階段。
萌芽初創期為19世紀末至20世紀20年代末。這一時期為美國資本市場發展初期，大量工業發展吸引眾多投資者，由此產生了對企業徵信的市場需求。1841年，劉易斯·大班注冊了美國首家徵信事務所，並逐漸發展為企業徵信領域中最具影響力的公司——鄧白氏集團。
此外，消費信用也悄然興起，1860年，美國第一家個人信用局在美國紐約布魯克林成立。這一時期美國徵信行業的特點是非盈利，信貸主體以零售商為主。
快速發展期為20世紀30年代至60年代末。20世紀30年代，第一次世界經濟危機大規模爆發，信用違約率不斷上升，美國政府為控制信用風險，制定一系列政策進行引導，促使徵信機構不斷涌現。
二戰後，美國經濟持續快速增長，居民消費水平提升，信貸需求增長，零售服務信用迅速發展，消費信用開始走進千家萬戶，這些因素疊加起來，驅動著徵信市場的快速發展。在這個階段，徵信機構開始收費，但從市場范圍來講，大多數仍為區域性公司。
法律完善期為20世紀70年代至80年代初。這一時期是美國徵信行業最為重要的時期，相繼出台17部法律，對徵信需求方、授信方、消費者和行業自身進行了全方位立法，形成以《公平信用報告法》為核心的法律體系，為徵信市場的健康發展奠定了堅實基礎。
同時，由於信用卡不斷發展，VISA、MasterCard等銀行卡聯盟相繼誕生，逐漸出現全國性金融機構，促進了消費信貸的發展，並對個人信息甄選產生巨大需求，為徵信行業爆發性成長注入強大動力。
兼並整合期為20世紀80年代至世紀末。20世紀60年代末，美國徵信公司數量達到2,200家。之後受到互聯網信息技術興起、全國性銀行大規模整合等外力驅動，徵信行業進入殘酷的洗牌和整合期，小規模或區域性的公司成為被並購的對象，數量逐漸減少為目前的400家左右，45年的時間數量減少82%，並逐漸出現全國性的徵信巨頭。
以Trans Union（全聯）公司為典型代表，其於1988年開始提供個人徵信服務，在並購40家地方徵信局後，逐漸成為美國三大徵信巨頭之一。據1997年美國《服務業普查》數據顯示，規模前四位徵信局的收入總和佔比整個行業總收入的50%以上。
穩定發展期為21世紀初至今。美國個人徵信市場已經形成Experian（益博睿）、Equifax（艾可菲）、Trans Union（全聯）三足鼎立的穩定格局，各地小型徵信機構則依附於三家巨頭開展業務，而企業徵信市場則被Dun&Bradstreet（鄧白氏）完全掌控。
在這一時期，美國徵信行業的特點便是專業化和全球化，在業務上不斷擴展，不再是僅僅依靠提供徵信查詢服務獲取收入，而是創新產品，豐富產品線，提供多樣化增值服務，開放更多元的徵信應用。同時，加快拓展海外市場，積極進行海外布局，並逐漸在全球徵信領域中占據重要地位。
縱觀美國徵信行業100多年的發展歷史，信息技術的發展、消費信貸需求、信用卡的出現、金融機構大型化、法律完善等多重因素推動了美國徵信市場的迅猛發展。同時，可以看出其發展模式完全是自下而上的，由徵信機構自由成長、層出不窮到兼並整合、巨頭逐漸突顯，整個過程是純市場化運作，政府不參與其中，只是進行市場協調、立法執法活動。
美國徵信行業市場格局
美國徵信行業集中度較高，並已建立了成熟完備、專業細分的徵信體系，誕生了在全球市場中占據重點地位的巨頭公司。美國徵信體系分為機構徵信和個人徵信。機構徵信還包括資本市場信用和普通企業信用，資本市場信用機構有Standard and Poor』s（標准普爾）、Moody』s（穆迪）、Fitch（惠譽），普通企業信用機構有Dun&Bradstreet（鄧白氏）。
而在個人徵信行業，則以Experian（益博睿）、Equifax（艾可菲）、Trans Union（全聯）為核心，三大徵信機構之間既相互合作又憑借各自的產品差異形成競爭，其餘400多家區域性或專業性機構都是依附於這些機構，或者向其提供數據。1980年前後，這三大個人徵信巨頭已經完成了美國成年人口的全覆蓋。
在這三大個人徵信巨頭中：
市場規模上，Experian的營收規模最大、覆蓋范圍最廣；
信息來源上，Equifax的信息來源最為廣泛，不僅包括金融機構，還包括抵押貸款、消費者和僱傭者；
業務布局上，Experian和TransUnion已經開始布局海外業務，並且國內國外的業務幾乎平分秋色，而Equifax則還是集中在美國本土；
業務優勢上，Experian更擅長數據處理和分析，Equifax產品更加豐富，並且可以對無信用消費者進行信用評估，而TransUnion則是在風險管理上存在優勢。
美國徵信成熟的徵信體系，不僅保障了整個社會經濟的健康發展，還貢獻了巨大的經濟收入規模。Experian、Equifax、TransUnion、Dun&Bradstree四家公司營業收入佔比美國徵信市場的70%，結合這四家公司2015年財報，2015年四家來自美國國內的總收入約為400億元，可以測算出美國國內徵信市場規模約為600億元。
除巨頭公司以外，近幾年，互聯網創業公司也如雨後春筍般不斷興起，他們以專業化的定位，逐漸在高度集中化的市場中嶄露頭角。其中，以Credit Karma和ZestFinance兩家公司為典型代表。
Credit Karma成立於2008年。不同於三大巨頭公司向用戶收取費用的查詢方式，該公司向用戶提供免費信用報告和在線查詢信用積分服務，同時幫助用戶尋找信價比最高的金融產品，例如辦理信用卡、一般貸款等，並通過金融機構的分成來獲取利潤。
該公司目前大約有3,200萬用戶，並在自2009年至2014年5年間，實現了40倍營收增長。同時，其於2014年獲得由Google Capital領投的8,500萬美元C輪融資，總融資額達到1.17億美元。
ZestFinance原名ZestCash，成立於2009年。該公司的核心競爭力在於數據挖掘能力和模型開發能力，其擅長利用10個預測分析模型，對上萬條原始信息數據快速進行分析，並得到最終消費者信用評分。目前該公司僅為10萬提供服務，體量並不大，實際效果還難下定論。
2013年7月，ZestFinance 獲得Peter Thiel領投的2,000萬美元C輪融資，總融資額達到1.12億美元。同時，2015年獲得京東投資，雙方成立名為JD-ZestFinanceGaia 的合資公司，其信用模型將應用於京東金融的消費金融體系。
美國徵信行業產業鏈
美國徵信行業產業鏈也已經發展到完善的階段，主要包括數據收集、數據處理、形成產品和產品應用四個環節，其中，數據處理和形成產品是關鍵環節。
數據收集環節，數據來源主要有四方面：金融和零售等機構免費提供；公共部門的數據交由第三方數據處理公司簡單處理後，收取一定費用；徵信公司之間進行信息共享，並收取費用；主動到相關企業或個人工作地調查收集，自身承擔相應費用。
數據處理環節，通過採取個人數據配對處理、特徵變數和資料庫技術，對數據進行篩選、轉化、加工和清洗。同時，美國信用局協會制定了用於個人徵信業務的統一標准數據報告和採集格式——Metro1和Metro2，規定任何企業都要使用統一規范的格式提供信息。
形成產品環節，在數據處理的基礎上，建立評分模型，形成信用評分產品、信用調查報告等產品，例如，Experian每天約生產50萬份信貸決策。
產品應用環節，便是將數據和產品運用到各種場景中，比如辦理貸款業務、租房等，主要客戶包括金融機構、授信機構、公共機構、僱主企業、個人等。
美國徵信行業高度市場化
美國徵信行業里，無論是個人徵信，還是企業徵信，都採用市場化運作模式，政府只負責依法監管。正是基於此模式，美國徵信行業極具活力，形成成熟的徵信體系，擁有全球最大的市場規模。
美國徵信市場完全依照市場化原則運作。美國的徵信公司都是由私營部門創立，直接參與市場競爭並以營利為目的。因此，美國徵信機構獲取信息需要向信息提供者支付費用，而信息使用者使用信息則需要向徵信機構付費。
以Experian為例，2015年其全球總收入達到48.1億美元，凈利潤約13.06億美元。日均生產380萬份信用報告，則全年提供報告數量約為13.8億份，按照每份報告約17美元的方式收費，那麼信用服務方面全年收入約為23.5億美元，占據總收入約一半的比例。
美國徵信服務覆蓋各行各業。美國徵信機構注重產品的多元化和豐富性，並且廣泛開拓客戶領域，已經不再只局限於金融行業。具體說來，不僅向金融行業提供信用報告、信用評分等基礎徵信服務，還向政府、教育、醫療、保險、電信等其他行業提供市場營銷、決策分析、人力資源、商業信息平台等信用衍生服務。
目前，美國徵信機構來自傳統金融行業的收入佔比已不足50%，據Experian2015年年報顯示，金融機構為其貢獻14.4億美元的收入，在其全年總收入中佔比30%。同時，其收入結構中，基礎徵信服務收入佔比49%，信用衍生服務收入佔比51%，二者基本相當。
而在國內，現階段大多數徵信機構的客戶仍然全部或者絕大多數來自於金融行業，所提供的服務也集中在基礎徵信服務方面，未來還可以在進一步豐富大數據徵信場景。
美國利用FICO評分系統建立個人信用統一量化標准。FICO評分系統是由Fair Isaac公司發明的，目前美國三大徵信機構都採用FICO評分系統來量化個人信用質量和風險。
FICO模型由五部分組成，包括用戶付款記錄、信用賬戶數、信用歷史期限、新開賬戶和已用信用產品，各部分在計算評分中分別佔比35%、30%、15%、10%、10%。FICO得出的信用分數范圍為300-850，分數越高，代表用戶信用風險越小。
保護個人隱私與徵信服務相平衡。1970年通過的《公平信用報告法》是規范美國個人徵信活動和核心法規，其不僅規定了徵信機構可以合法獲取信息，也最大限度地保護消費者的隱私權。另外，信用報告的使用者，如信用貸款機構、保險機構或僱主，在依據信用報告對當事人進行否定和拒絕的時候，必須通知當事人及此信用報告的來源，以便消費者對報告中不正確和不完整部分提出申訴。
總之，美國徵信行業歷經100多年的發展，已成長為徵信行業中的一棵參天大樹。下一期，愛分析將深度解析全球徵信巨頭Experian的商業模式。最後一期，我們將提供完整整合報告的下載鏈接。敬請讀者朋友關注。
㈢ 現在很熱門的大數據徵信，他的數據來源是什麼方法是什麼
目前這類平台很多，大部分是採取搜集互聯網的社交數據，其中也有些是採用分布式的數據處理技術，通過互聯網介面方式，將P2P公司系統進行對接
㈣ 大數據徵信與「大忽悠」徵信的距離有多遠
有不少人心存疑慮，質疑大數據徵信的含金量和可靠性：
1、 數據整合難：央行徵信系統並未開放，徵信機構無法獲取珍貴的信貸數據，而央行對企業在小貸、租賃金融的信貸行為也難以全面掌握；公共數據廣泛分散在工商、質檢、海關、稅務等政府和業務管理部門，雖然建設統一信用信息平台已提上日程，但數據孤島的問題仍難解；芝麻信用、騰訊徵信等所背靠的集團，以及各類P2P平台自建的徵信公司本身存在業務交叉和競爭關系，共享「黑名單」易，共享「白名單」難。
2、 數據標准缺失：到底哪些信息需要列入徵信評估范疇還沒一個統一的界定，越來越多的信息被納入徵信范疇，交通違章、地鐵逃票等似乎什麼都可以往裡裝，這些都可能構成個人不良徵信記錄影響個人信貸。
3、 公信力遭質疑：「徵信採集者與使用者沒有任何關系」的獨立第三方原則被模糊，首批入圍的民營徵信機構數據的採集和使用都與自身有著千絲萬縷的聯系，這就決定了現在市場中的很多模型只能適用於自己的小生態，同時民營徵信機構既做裁判又做選手，最終評價的公正性或在市場份額爭搶中失衡。
4、 評級模型五花八門：中國並不缺數據，但缺乏可以數據通用的評估模型。國內個人徵信大多模仿了美國FICO的模型，但在評估維度上五花八門，加上採集的數據差異，這就造成同一個人在不同平台得到的評分可能會千差萬別。而企業徵信的評級模型，以及債券評級模型的嚴謹性、科學性在國際上並無強公信力。
業內專家指出，只根據數據分析出的規律並不全面，如果僅據此進行風控審核，難免會出現疏漏或偏差。大數據只能作為輔助手段，不能作為風控的決策依據。
日前，有媒體報道，商務部正在醞釀制定《互聯網金融機構信用評級與認證標准》。中國互聯網金融信息查詢系統主任、《標准》制定課題組副組長徐洲指出，只有獨立的第三方才能避免為利益左右，才能把促進行業規范發展放在第一位，做到客觀、公正、及時的信息披露。
某金融研究機構人士分析認為，一個從各處收集數據並完成大數據徵信的機構，不能是數據來源方，也不能是金融服務的提供方，這樣才能避免數據打架的現象。徵信行業要真正興起，發揮應有的作用，還是需要發揮出商安信、中誠信等獨立第三方徵信機構的力量。
㈤ 怎麼查大數據徵信
您好，目前查詢大數據徵信的方法有兩種。
1、如果是查詢徵信的話，直接通過微信人民銀行徵信中心查詢即可。
2、如果是查詢大數據徵信的話，微信上提查查官方號就可以查個人大數據徵信了。
但建議最好不要經常查，頻繁查詢會影響個人信用。
㈥ 大數據徵信,和徵信報告被他知道後會發生危險嗎
正常來說不會。但是徵信報告書上有你的詳細個人記錄，包括身份證號碼，手機號碼，居住地址等。落入一些不法之徒，可能會利用你的信息申請網路貸款，詐騙行為等。還是立刻收回處理。
㈦ 怎麼查詢大數據徵信
應去當地徵信機構查詢。
《徵信業管理條例》對其有相應的規定：
第十七條信息主體可以向內徵信容機構查詢自身信息。個人信息主體有權每年兩次免費獲取本人的信用報告。向徵信機構查詢個人信息的，應當取得信息主體本人的書面同意並約定用途。
徵信機構或者信息提供者、信息使用者採用格式合同條款取得個人信息主體同意的，應當在合同中作出足以引起信息主體注意的提示，並按照信息主體的要求作出明確說明。
(7)美國大數據徵信擴展閱讀：
《徵信業管理條例》相關法條：
第三十五條省級公共信用信息提供單位應當按照省公共信用信息目錄及時、准確、完整地歸集本行業、領域公共信用信息，並向省公共數據工作機構報送。
公共信用信息提供單位對報送的公共信用信息的真實性、完整性負責。公共信用信息歸集、報送的具體辦法按照省政府有關公共數據和電子政務管理的規定執行。
第三十六條 省公共數據工作機構應當將歸集的公共信用信息提供給省公共信用工作機構。不良信息保存和披露期限屆滿後，應當在信用檔案中及時刪除該信息。法律、法規另有規定的除外。
㈧ 在哪裡可以查詢大數據徵信報告
在中國人民銀行徵信中心可以查詢徵信報告。
具體步驟如下：
1、網路搜索「徵信報告」，搜索後找到中國人民銀行徵信中心網站，然後點擊進入。
㈨ 什麼是大數據徵信
大數據和徵信是兩種數據，大數據又稱：網貸大數據。
網貸大數據一般為一個用戶在網貸平台借款時提交的信息，從放款到還款或者逾期，這些數據都會由網貸公司進行上傳至資料庫。作為其他網貸平台借款時的審核依據，所以如果網貸逾期了，共享這個資料庫的平台就會拒絕這個逾期用戶的借款申請。
對於大數據有疑問的，可以在支付寶首頁搜索：知否數據。
自行查詢大數據報告，如果有違約信息或者法院失信等信息一樣會顯示出來。
徵信統稱為：央行徵信。央行徵信記錄的都是銀行或者一些持牌機構的數據，為一個人的終身數據，對於用戶來說非常重要，房貸和車貸都非常注重一個人的徵信資質，如果有未還的貸款，在申請房貸時會被拒絕。
(9)美國大數據徵信擴展閱讀：
徵信資料庫
1、企業信用信息資料庫
經幾百家分支機構歷經10年的採集、加工、錄入，日常數百名工作人員的優化、維護等辛勤工作，已經擁有了2000多萬家中國區域的企業資料庫，涉及有價值企業信用信息達億條，信用信息最遠追溯可達8年，建立起了中國最龐大的企業信用信息資料庫。
2、企業信用信息分六大類
分別為政府監管信息、銀行信貸信息、行業評價信息、媒體評價信息、企業運營信息、市場反饋信息 。
其中政府監管信息包括企業基本資質、質量檢查信息、行政許可/認定、行政獎罰信息、商標/專利/著作權信息、人民法院判決；銀行信貸信息包括中國人民銀行信貸評價信息、商業銀行信貸評價信息、小額貸款公司及民間借貸評價信息。
行業評價信息包括行業協會（社團組織）評價信息、水、電、氣、通訊等公共事業單位評價信息；企業運營信息包括企業財務信息、企業管理體系評估信息；市場反饋信息（包括消費者、交易對方、合作夥伴、員工等不同身份的實名評價信息）。
㈩ 央行徵信和大數據徵信的不同之處
沒有完善的徵信體系，就沒有真正的互聯網金融。由於人民銀行的徵信系統與互聯網金融的數據平台無法對接，信息無法共享，P2P網貸平台與眾籌等不得不通過線下調查客戶信用和調取央行徵信報告，各自組建線下徵信風控團隊，這樣的網貸與小額貸款公司其實並無實質區別。
支付和徵信是互聯網金融發展的基礎，信用就是公民的「第二張身份證」。P2P投資理財平台最先興起的英國、美國等國家擁有完善的徵信體系，P2P理財機構能夠與之相連，能夠在線上快速完成交易。目前，美國最大的P2P平台LendingClub基本只做線上交易，而將LendingClub模式引入中國的P2P公司，盡管擁有最新的分析技術，但依然有80%的審核業務需要在線下完成。
在國內，由於徵信體系不健全，央行徵信系統相對互聯網金融是閉環的，線上交易受到很大局限。現在銀行只在全國7000多家小貸公司中挑選一部分獲得央行的徵信信息和徵信報告，P2P公司由於沒有明確的法律地位，難以進入銀行的徵信系統。
徵信體系不健全導致P2P在中國舉步維艱，這成為中國互聯網金融行業發展的最大瓶頸。惡意圈錢跑路不斷，虛構注冊地址等，都是因為互聯網金融企業的資質不公開，投資人無法查詢相關信息，而網上活躍的一批惡意借款人也讓眾多網貸公司頭疼。沒有方便快捷的徵信系統，互聯網金融的發展就如「盲人摸象」，借貸雙方互不知底。投資者對P2P公司的投資也變成了高利誘惑下的拼手氣。
央行的徵信中心是國內最大的金融資料庫，共收錄法人1940萬戶，自然人8.5億人。但其部分數據可能沒有互聯網金融活躍，互聯網金融在典當、借貸活動中，貯存了大量時效性強的活躍信息。同時，互聯網企業通過擁有大量電商活動建立了寶貴的信用資源，從電商、微博等平台獲取客戶網路痕跡，從中判斷借款人的信用等級，形成整體風險導向，完善大數據的積累。但互聯網金融企業實力和技術參差不齊，一些報告的合規性和規范性、安全性以及客戶隱私保護都難以達到央行徵信系統的要求。如果在互聯網金融數據規范基礎上實現二者聯網，互聯網金融完全可以反哺央行的徵信中心。