大数据征信到底是什么？

国内信用体系建设现状及市场规模

目前，我国社会信用体系正处于起步阶段。围绕征信体系建设的法律法规、业务规则、数据处理模式和方法正在逐步完善和加强。与美国等发达国家相比，我国征信工作主要由央行主导，目前诚信方面的相关权威信息尚不完善，征信体系建设起步较晚。

2013年3月，我国首部征信行业法规《征信管理条例》实施；2013 12、中国人民银行制定的《征信机构管理办法》正式实施；2065438+2004年6月，中国人民银行征信中心开始对个人查询其信用报告实行收费制度；2014年6月，国务院印发《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》，明确到2020年，以享有信用信息资源为基础，基本建立覆盖全社会的信用信息体系。

中国人民银行发布的我国首份征信发展报告《中国征信行业发展报告(2003-2013)》显示，据不完全调查，到2012年底，我国征信机构超过150家，征信行业收入超过20亿元。此外，中国人民银行征信中心网站数据显示，截至2011.03年底，征信系统已采集自然人8.3亿余人，企业和其他组织近1940万人。2013年，美国三大个人征信公司的营收规模达到512亿元。国内征信不仅有较大的市场空间，还有很多亟待解决的问题。

大数据征信和传统征信天然互补。

传统征信方法存在五大缺陷:1、封闭、数据不完善。传统的征信方式是通过固定的渠道收集一些可以作为评级的信息，由分析师对所有数据进行分析和评级，最终得到对被评估对象履约能力和意愿的评级。2.数据容易失真，产生偏差。由于人为干预，必然受到专业素质、道德素质等主观因素的影响，导致被评价对象的评价结果与客观事实存在一定偏差。3.实时性差，后期很难改正。没有用户评价体系，直接用户无法参与评价，也很难跟进。纠正数据失真和偏差也很困难。4.便利性差。征信平台上传数据积极性低，更新不及时，准入门槛高，查询次数有限。5.人力资源成本高。随着未来征信市场的快速发展，征信产品的种类和数量都在增加。面对庞大复杂的业务，不断增加的人力成本也是征信企业不可忽视的问题。行业人才的稀缺和行业的快速发展必然会产生矛盾。

大数据推动的征信体系建设，可以解决传统征信体系面临的问题。由于其数据覆盖面广，维度更全面，通过互联网方便快捷地服务于所有业务。

与传统征信方式相比，大数据征信利用云计算技术，从数据录入到评估结果输出的全过程由计算机算法完成，避免了主观判断的影响，保证了评估结果的真实性；即使在同时处理多个被评估对象时，仍能保证快速、准确、高效。大数据征信的运营成本主要来源于知识产权和硬件的投入。相对于大规模的人员需求，低成本优势明显。此外，大数据信用还可以满足评估结果与信用信息的同步，即当被评估对象的信用信息发生变化时，可以快速及时地计算其信用，保证信用的动态实时性。

老刘认为，未来征信行业将以智能数据分析系统为基础，依托大数据挖掘技术实现转型升级。一方面，依托大数据的征信体系，可以深度挖掘用户信用信息，防范潜在的信用风险，实现有效的风险控制；另一方面，依托大数据的征信体系，可以在数据充分信息化的基础上实现精细化管理。

大数据征信平台助力中小企业融资。

中国中小企业协会副会长、中国联通董事长范在接受央视采访时表示:“大数据不仅可以衡量风险，还可以在一定程度上预测风险。”

大数据征信平台可以对中小企业3至5年甚至更长时间的历史生产经营数据和交易数据进行挖掘、筛选、计算和分析。从而通过数据客观反映企业真实的生产经营状况、成长发展状况。将无形信用量化，形成可以让金融机构向企业发放贷款的信用信息。大数据信用融资改变了传统的通过抵押、质押从金融机构获得贷款的方式，从结构上丰富了国家的金融体系。

中国联通作为首批获得中国人民银行颁发的《企业征信牌照》的第三方企业征信机构，是国内首家拥有自主知识产权的征信云服务平台，也是首家提供第三方信息价值链服务的运营模式。已为中国数千家中小企业提供信用融资服务，累计提供超过60亿元的无抵押物纯信用融资授信。其中，最高融资金额达到6800万元，最低金额98万元，至今没有一笔不良贷款。在贷后风险监管方面，中国联通还为国家开发银行、广发银行等金融机构提供了近300亿的监管服务。预计年内监管金额将超过6543.8+0000亿元。

据悉，上周央行对第一批入围个人征信牌照的机构再次进行了调研，并对第一批马征信、考拉征信、腾讯征信进行了最终验收。据知情人士透露，首批个人征信牌照预计将于本月底发放。老刘认为，未来大数据信用平台将建立更加客观的信用评估体系，从中小企业融资入手，打破固有的以财务信息为核心的信用评估思维，改变传统的以抵押担保为主的信用方式。打造低成本、大规模、高效率、风险完全可控的纯信用贷款管理模式。解决中国中小企业多年的信贷融资难题，并不断向金融资本和社会信用市场延伸，形成客观的信用理论和评价体系，以“数据约束”解决“信用悖论”，开创中国信用服务的大数据时代。

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