大數據徵信監管
Ⅰ 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)大數據徵信監管擴展閱讀：
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。
Ⅱ 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。
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。
(2)大數據徵信監管擴展閱讀：
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）。
Ⅲ 徵信大資料庫是哪個部門管理
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據內集合，是需要新容處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）,平台有hadoop
Ⅳ 大數據時代 如何保障徵信信息合規使用
大數據時代 如何保障徵信信息合規使用
在大數據時代，匯聚了個人當前信用價值的各項信息越來越受到各行業的重視，其背後的價值不可估量。目前商業銀行及各類金融機構越來越多地將業務延伸至互聯網，相比於傳統的線下與客戶面對面溝通的場景，商業銀行及各類金融機構現在更多採用徵信、大數據服務機構提供的數據產品來協助設計並開展互聯網創新業務。例如通過個人的社交、消費、行為類數據對個人進行身份畫像、信用評估等。但無論是個人信用信息還是報告類產品，由於涉及個人隱私，根據《徵信業管理條例》要求：除依法公開的個人信息外，採集個人信息應當經信息主體本人同意，未經同意不得採集；除法律另有規定外，他人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，徵信機構不得違反規定提供個人信息。因此，如金融、徵信機構需要採集、查看個人信用數據，就必須得到由金融消費者本人簽署的授權書。但在現實中，徵信授權卻存在不少問題，例如：一些金融機構設計的授權條款含糊不清，沒有界定授權范圍和時效，存在一次授權，多次使用、無限使用的情況；在線上簽署授權書時，由於多數人對授權缺乏了解，所以經常在未詳細查看授權內容的情況下就點擊「同意協議」；發生糾紛時，監管機構、公安機關如要對授權書進行鑒別，缺乏有效的鑒別手段確認授權書是否由金融消費者本人在業務發生時間簽署。目前，國家對個人信息的保護力度在不斷加大，特別是隨著《網路安全法》的實施，金融、徵信、數據服務機構如果在個人數據採集、使用的過程中未能保障用戶的知情權、同意權等權益，則很有可能擔負法律責任。如何在享受大數據時代紅利的前提下，有效保障個人信息安全，合法合規採集並使用相關信息，已成為從業機構急需解決的問題。針對目前個人數據授權、採集方式的粗放化弊端，引入金融科技助其走向合規化不失為一條良策。就在近期，一款由第三方電子認證機構中國金融認證中心（CFCA）研發的數據信息主體電子授權產品——「安心授權」即將上線，該產品可為相關機構在獲取用戶信用查詢授權、合法合規使用用戶信息時提供以下幫助：產品基於電子認證、FIDO生物識別等技術，實現對用戶身份的認證和對授權書的電子簽名，起到抗抵賴、防篡改、防偽造，保障授權書內容的真實性、完整性、機密性，並符合我國《合同法》、《電子簽名法》、《網路安全法》和《徵信業管理條例》等法律規范，所簽署的電子授權書與傳統的紙質授權書具有同等法律效力，為電子授權書的簽署方和使用方提供完善司法保障。
「安心授權」電子授權書可對用戶簽名真實有效性進行驗證
採取「一事一授權」原則，即針對特定用途，在特定時間獲得專有授權，並通過簽發場景證書或加蓋電子時間戳確認授權時間，避免出現單次授權，卻被反復、多次、無限使用的情況。對個人用戶來說，如果相關機構使用「安心授權」平台讓其簽署電子授權書，用戶在簽署前會收到手機驗證碼的提示，保障了其知情權。而一旦在事後出現授權糾紛，「安心授權」還可出具《數字簽名驗證報告》等電子證據供當事方作為司法證據使用。「安心授權」採用的這種電子授權形式符合大數據時代的應用及監管需求，可廣泛運用於大數據信息查詢場景。長期來看，除金融、徵信機構外，所有與數據服務使用相關的行業均可採取該方式確保個人信息的規范化查詢、採集和使用。
Ⅳ 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。
Ⅵ 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。