基於徵信大數據的批發零售業

㈠ 目前在做大數據分析的公司里有沒有做零售企業服務的

做零售行業的，像家電、化妝品、食品百貨等，適合用決策狗大數據平台分析市場，分析的維度有：1、行業、子行業的市場趨勢、品牌格局；2、品類的市場銷售趨勢、品牌格局、熱銷型號、消費者洞察；3、對品類進一步細分，分析細分市場的趨勢、品牌、產品和人群，讓企業了解市場中的藍海。

㈡ 大數據徵信的數據來源和方法是什麼

互聯網海量大數據中與風控相關的數據

電商類網站大數據：阿里、京東、蘇寧等；

信用卡類網站大數據：我愛卡、銀率卡等；

社交類網站大數據：新浪微博、騰訊微信等；

小貸類網站大數據：人人貸、信用寶等；

支付類網站大數據：易寶、財付通等；

生活服務類網站大數據：平安一賬通等...

在進行數據處理之前，對業務的理解、對數據的理解非常重要，這決定了要選取哪些數據原料進行數據挖掘，在進入「數據工廠」之前的工作量通常要佔到整個過程的60%以上。

在數據原料方面，越來越多的互聯網在線動態大數據被添加進來。例如一個虛假的借款申請人信息就可以通過分析網路行為痕跡被識別出來，一個真實的互聯網用戶總會在網路上留下蛛絲馬跡。對徵信有用的數據的時效性也非常關鍵，通常被徵信行業公認的有效的動態數據通常是從現在開始倒推24個月的數據。

將各種各樣的信息整合起來，通過創新和技術的力量構建一個有公信力的信用資料庫，將會成為傳統徵信體系的重要補充，並利用數學運算和統計學的模型進行分析，使得互聯網金融機構能夠從中獲得客戶的信用評級和風險信號。央行放開個人徵信市場對於規范發展徵信市場，服務實體經濟具有積極意義。不過大數據徵信模式的難點在於，信息過多引起的數據雜亂，整合多方數據困難，且數據相關性分析需要較長時間和實踐來檢驗，短期內信用評價數據精準性較低。

神州融大數據風控平台率先與眾多徵信機構對接，整合了國內權威的第三方徵信機構和電商平台等信貸應用場景的3000+維度的鮮活大數據，並通過貸款用戶充分授權和合規徵信服務流程，及採用全球最優秀的決策引擎工具Experian SMG3，幫助小微金融機構實現全信貸生命周期的風控管理和優化。

相比原有的央行徵信系統，大數據的充分運用無疑是一場金融業的技術革命，將深刻影響未來國內金融行業的發展。隨著中國民間徵信市場的放開，越來越多的機構進入這一領域，大數據重塑金融業的趨勢與格局將越來越明顯。

㈢ 催天下是基於個人徵信系統進行大數據催收的嗎

1、目前催天下是以大數據為驅動向債權人提供自助催收和委託催收服務；
2、平台通過其數據覆蓋大量商業銀行、小額貸款機構、金融租賃、融資租賃、保理、大型互聯網金融機構、徵信公司、消費金融機構這一優勢，實現了被催收人信息向這些機構的實時推送，從而讓被催收人在生活中處處受阻、寸步難行，促使其主動聯絡債權人進行還款。

㈣ 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。

(4)基於徵信大數據的批發零售業擴展閱讀：

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。

㈤ 大數據徵信是什麼

當前，我國的徵信體系分為兩種，一種是央行徵信，另一種就是央行牽頭開展的百行徵信。
查詢央行徵信，需要本人攜帶身份證件前往當地的央行網點，自助列印簡版的個人徵信報告。
而查詢百行徵信就要簡單的多，並且由於百行徵信是央行在民間的徵信機構，其數據齊全，應用廣泛。日常生活中，小到免押金，大到車貸信用卡等金融服務都是由百行徵信提供的。
如果用戶的百行徵信如果出現了負面記錄就會導致以上的服務無法享受。
因此，長期申請網貸應當及時查詢自身的百行徵信，防止因為盲目申請網貸導致信用受損。
只需要打開微信，搜索：七九數據。點擊查詢，輸入信息即可查詢到自己的百行徵信數據，該數據源自全國2000多家網貸平台和銀聯中心，用戶可以查詢到自身的大數據與信用情況，可以獲取各類指標，查詢到自己的個人信用情況，網黑指數分，黑名單情況，網貸申請記錄，申請平台類型，是否逾期，逾期金額，信用卡與網貸授信預估額度等重要數據信息等。
目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。

㈥ 徵信大數據行業有哪些意義和價值

立木徵信認為：徵信在促進信用經濟發展和社會信用體系建設中發揮著重要基礎作用。
防範信用風險：徵信降低了交易中參與各方的信息不對稱，避免因信息不對稱而帶來的交易風險，從而起到風險判斷和揭示作用。
提高經濟運行效率：通過專業化的信用信息服務，降低了交易中的信息收集成本，縮短了交易時間，拓寬了交易空間，提高了經濟主體的運行效率，促進經濟社會發展。
擴大信用交易：徵信解決了制約信用交易的瓶頸問題，促成金融信用產品和商業信用產品的創新，有效擴大信用交易的范圍與方式，帶動信用經濟規模擴張。
推動社會信用體系建設：徵信業是社會信用體系建設的重要組成部分，發展徵信業有助於遏制不良信用行為的發生，使守信者利益得到最大的保障，有利於維護良好的經濟和社會秩序，促進社會信用體系建設的不斷發展完善。

㈦ 徵信和大數據都花了，急需點錢，怎麼辦。

徵信，大數據花了，在借貸平台是借不到錢的。要借錢只能向私人借，或者熟人，朋友之類的。貸款要求個人徵信良好，具體要看徵信情況，符合條件可以找貸款公司申請。

貸款業務的條件：

1、年齡在18到65周歲的自然人。

2、借款人的實際年齡加貸款申請期限不應超過70歲。

3、具有穩定職業、穩定收入,按期償付貸款本息的能力

4、徵信良好,無不良記錄，貸款用途合法。

(7)基於徵信大數據的批發零售業擴展閱讀

中國已建立全球規模最大的徵信系統，在防範金融風險、維護金融穩定、促進金融業發展等方面發揮了不可替代的重要作用，在改善營商環境方面贏得了國內外的廣泛認可。

目前，徵信系統累計收錄9.9億自然人、2591萬戶企業和其他組織的有關信息，個人和企業信用報告日均查詢量分別達550萬次和30萬次。

在促進金融服務實體經濟發展方面，徵信系統通過廣泛的信息共享，有效緩解金融市場中的信息不對稱難題，提升了小微與民營企業融資的便利程度。中國人民銀行徵信中心企業徵信系統中53%為小微企業，其建立的動產融資登記公示系統和應收賬款融資服務平台，也主要是為小微與民營企業融資提供服務。

㈧ 徵信大數據主要有哪方面的數據

現在很多公司開啟了大數據徵信業務，因為各公司自身的數據來源不同，導致各大數據徵信產品使用的數據並不是相同的。我們來看看各公司都是用了哪些數據。
阿里巴巴
：代表產品芝麻徵信，主要使用的數據包括淘寶的
電商交易數據、螞蟻金服的金融數據、
公共機構數據、合作夥伴數據、個人提交數據，基本涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、社交關系等。
阿里巴巴
電商交易數據、螞蟻金服的金融數據、
公共機構數據、合作夥伴數據、個人提交數據，基本涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、社交關系等。
騰訊：
代表產品
騰訊信用，主要使用數據包括
社交網路數據，游戲數據，比如在線、財產、消費、社交等數據。
騰訊：
騰訊信用，主要使用數據包括
社交網路數據，游戲數據，比如在線、財產、消費、社交等數據。
傳統金融機構
：如鵬元、中誠信等公司，主要還是基於自身的金融數據，如交易數據，轉賬數據，等
傳統金融機構
：如鵬元、中誠信等公司，主要還是基於自身的金融數據，如交易數據，轉賬數據，等
傳統金融機構
新型大數據公司
：如集奧，他們本身並不生產數據，通過與外部合作，接入了包括微博社交數據、運營商數據，金融數據等相關數據；
新型大數據公司
：如集奧，他們本身並不生產數據，通過與外部合作，接入了包括微博社交數據、運營商數據，金融數據等相關數據；
新型大數據公司
另外，還要
運營商
：他們數據包括個人身份數據、消費數據、社交數據、終端數據、通話數據、上網數據，位置數據等等，相對比較全面，但利用比較低。詳細了解可見前期寫的文章《極簡了解電信運營商的數據資產》
另外，還要
運營商
：他們數據包括個人身份數據、消費數據、社交數據、終端數據、通話數據、上網數據，位置數據等等，相對比較全面，但利用比較低。詳細了解可見前期寫的文章《極簡了解電信運營商的數據資產》
運營商
謝謝。
謝謝。

㈨ 園區怎麼推動大數據+徵信產業的發展

互聯網信息時代，數據幾乎每時每刻都在產生，且是以指數規模在瘋漲。數據海量累計後，對數據的開發需求與日俱增，數據資產重要性凸顯。據《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告前瞻》顯示，2013-2015年間，大數據產業市場規模年增速均在100%以上。
2015年，大數據相關產品和服務業務收入達到2800億元，對經濟拉動效應十分明顯。隨著與各行各業持續深入融合，大數據產業價值將得到進一步挖掘與體現。不過，要實現上述規劃目標，還需要克服種種阻礙。例如，數據壟斷難題、數據安全隱患、數據孤島現象等。這些阻礙制約著大數據產業發展，不利於行業規模壯大。
總體來說，在政策大力推動下，大數據產業將延續高速增長，前景一片大好。未來會加速與金融、電信、製造業等深度融合，從而發揮出更大的作用。
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㈩ 徵信大數據是什麼意思

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。

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。

(10)基於徵信大數據的批發零售業擴展閱讀

大數據出現不良信用記錄的原因

徵信大數據黑了，就是出現了不良信用記錄，當出現不良信用記錄，只能繼續保持良好的信用，使用5年以後就不會再展示了。不能停用，停用後信息就不再更新了。

根據《徵信業管理條例》的規定，不良信息自不良行為或者事件終止之日起展示5年。

對於賬戶處於正常開立期間的信貸業務，徵信中心每個月都會進行更新。但是，信貸業務在銷戶或結清後，其信息就不會再更新了。