基于征信大数据的批发零售业

㈠ 目前在做大数据分析的公司里有没有做零售企业服务的

做零售行业的，像家电、化妆品、食品百货等，适合用决策狗大数据平台分析市场，分析的维度有：1、行业、子行业的市场趋势、品牌格局；2、品类的市场销售趋势、品牌格局、热销型号、消费者洞察；3、对品类进一步细分，分析细分市场的趋势、品牌、产品和人群，让企业了解市场中的蓝海。

㈡ 大数据征信的数据来源和方法是什么

互联网海量大数据中与风控相关的数据

电商类网站大数据：阿里、京东、苏宁等；

信用卡类网站大数据：我爱卡、银率卡等；

社交类网站大数据：新浪微博、腾讯微信等；

小贷类网站大数据：人人贷、信用宝等；

支付类网站大数据：易宝、财付通等；

生活服务类网站大数据：平安一账通等...

在进行数据处理之前，对业务的理解、对数据的理解非常重要，这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘，在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。

在数据原料方面，越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来，一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键，通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。

将各种各样的信息整合起来，通过创新和技术的力量构建一个有公信力的信用数据库，将会成为传统征信体系的重要补充，并利用数学运算和统计学的模型进行分析，使得互联网金融机构能够从中获得客户的信用评级和风险信号。央行放开个人征信市场对于规范发展征信市场，服务实体经济具有积极意义。不过大数据征信模式的难点在于，信息过多引起的数据杂乱，整合多方数据困难，且数据相关性分析需要较长时间和实践来检验，短期内信用评价数据精准性较低。

神州融大数据风控平台率先与众多征信机构对接，整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的3000+维度的鲜活大数据，并通过贷款用户充分授权和合规征信服务流程，及采用全球最优秀的决策引擎工具Experian SMG3，帮助小微金融机构实现全信贷生命周期的风控管理和优化。

相比原有的央行征信系统，大数据的充分运用无疑是一场金融业的技术革命，将深刻影响未来国内金融行业的发展。随着中国民间征信市场的放开，越来越多的机构进入这一领域，大数据重塑金融业的趋势与格局将越来越明显。

㈢ 催天下是基于个人征信系统进行大数据催收的吗

1、目前催天下是以大数据为驱动向债权人提供自助催收和委托催收服务；
2、平台通过其数据覆盖大量商业银行、小额贷款机构、金融租赁、融资租赁、保理、大型互联网金融机构、征信公司、消费金融机构这一优势，实现了被催收人信息向这些机构的实时推送，从而让被催收人在生活中处处受阻、寸步难行，促使其主动联络债权人进行还款。

㈣ 什么是征信大数据

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。

1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。

以美国互联网金融公司ZestFinance为例，它的模型基本会处理3500个数据项，提取近70000个变量，利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析，使评价结果更加全面准确，是模型评估性能大大提高。

2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。

3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。

大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。

(4)基于征信大数据的批发零售业扩展阅读：

从1980年代末至今，征信行业先后经历了起步、搭建征信平台、央行主导统筹等数个阶段。 2015年1月5日，人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求芝麻信用，腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作，择时发放第一批牌照，但一直不见下文。

最终等来的却是由中国互联网金融协会与芝麻信用、腾讯征信等把家征信机构联手成立的百行征信。这意味着征信这个金融业最关键的阀门，最终还是要由政府来监督把控。

截止目前，百行征信已与120余家互联网金融机构和消费金融机构达成了信用信息合作共享协议，与50余家机构达成了合作意向。

没有征信牌照，征信创业公司无法合法的去获取核心数据，比如银行信贷数据或者运营商，公安局的隐私数据；也无法以牌照去融资收购其他征信公司，资金上毫无优势。因而，业内人士认为，初创公司很难在征信领域发展壮大，成为未来的寡头之一。

㈤ 大数据征信是什么

当前，我国的征信体系分为两种，一种是央行征信，另一种就是央行牵头开展的百行征信。
查询央行征信，需要本人携带身份证件前往当地的央行网点，自助打印简版的个人征信报告。
而查询百行征信就要简单的多，并且由于百行征信是央行在民间的征信机构，其数据齐全，应用广泛。日常生活中，小到免押金，大到车贷信用卡等金融服务都是由百行征信提供的。
如果用户的百行征信如果出现了负面记录就会导致以上的服务无法享受。
因此，长期申请网贷应当及时查询自身的百行征信，防止因为盲目申请网贷导致信用受损。
只需要打开微信，搜索：七九数据。点击查询，输入信息即可查询到自己的百行征信数据，该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心，用户可以查询到自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标，查询到自己的个人信用情况，网黑指数分，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。
目前，国家正在构建一张全方位无死角的“信用大网”，联通社会，信息共享，无论是征信报告还是个人信用记录，都是其中的重要组成部分。保护好自己的信用，对每个人来说，信用才是最大的资产与财富。

㈥ 征信大数据行业有哪些意义和价值

立木征信认为：征信在促进信用经济发展和社会信用体系建设中发挥着重要基础作用。
防范信用风险：征信降低了交易中参与各方的信息不对称，避免因信息不对称而带来的交易风险，从而起到风险判断和揭示作用。
提高经济运行效率：通过专业化的信用信息服务，降低了交易中的信息收集成本，缩短了交易时间，拓宽了交易空间，提高了经济主体的运行效率，促进经济社会发展。
扩大信用交易：征信解决了制约信用交易的瓶颈问题，促成金融信用产品和商业信用产品的创新，有效扩大信用交易的范围与方式，带动信用经济规模扩张。
推动社会信用体系建设：征信业是社会信用体系建设的重要组成部分，发展征信业有助于遏制不良信用行为的发生，使守信者利益得到最大的保障，有利于维护良好的经济和社会秩序，促进社会信用体系建设的不断发展完善。

㈦ 征信和大数据都花了，急需点钱，怎么办。

征信，大数据花了，在借贷平台是借不到钱的。要借钱只能向私人借，或者熟人，朋友之类的。贷款要求个人征信良好，具体要看征信情况，符合条件可以找贷款公司申请。

贷款业务的条件：

1、年龄在18到65周岁的自然人。

2、借款人的实际年龄加贷款申请期限不应超过70岁。

3、具有稳定职业、稳定收入,按期偿付贷款本息的能力

4、征信良好,无不良记录，贷款用途合法。

(7)基于征信大数据的批发零售业扩展阅读

中国已建立全球规模最大的征信系统，在防范金融风险、维护金融稳定、促进金融业发展等方面发挥了不可替代的重要作用，在改善营商环境方面赢得了国内外的广泛认可。

目前，征信系统累计收录9.9亿自然人、2591万户企业和其他组织的有关信息，个人和企业信用报告日均查询量分别达550万次和30万次。

在促进金融服务实体经济发展方面，征信系统通过广泛的信息共享，有效缓解金融市场中的信息不对称难题，提升了小微与民营企业融资的便利程度。中国人民银行征信中心企业征信系统中53%为小微企业，其建立的动产融资登记公示系统和应收账款融资服务平台，也主要是为小微与民营企业融资提供服务。

㈧ 征信大数据主要有哪方面的数据

现在很多公司开启了大数据征信业务，因为各公司自身的数据来源不同，导致各大数据征信产品使用的数据并不是相同的。我们来看看各公司都是用了哪些数据。
阿里巴巴
：代表产品芝麻征信，主要使用的数据包括淘宝的
电商交易数据、蚂蚁金服的金融数据、
公共机构数据、合作伙伴数据、个人提交数据，基本涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、社交关系等。
阿里巴巴
电商交易数据、蚂蚁金服的金融数据、
公共机构数据、合作伙伴数据、个人提交数据，基本涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、社交关系等。
腾讯：
代表产品
腾讯信用，主要使用数据包括
社交网络数据，游戏数据，比如在线、财产、消费、社交等数据。
腾讯：
腾讯信用，主要使用数据包括
社交网络数据，游戏数据，比如在线、财产、消费、社交等数据。
传统金融机构
：如鹏元、中诚信等公司，主要还是基于自身的金融数据，如交易数据，转账数据，等
传统金融机构
：如鹏元、中诚信等公司，主要还是基于自身的金融数据，如交易数据，转账数据，等
传统金融机构
新型大数据公司
：如集奥，他们本身并不生产数据，通过与外部合作，接入了包括微博社交数据、运营商数据，金融数据等相关数据；
新型大数据公司
：如集奥，他们本身并不生产数据，通过与外部合作，接入了包括微博社交数据、运营商数据，金融数据等相关数据；
新型大数据公司
另外，还要
运营商
：他们数据包括个人身份数据、消费数据、社交数据、终端数据、通话数据、上网数据，位置数据等等，相对比较全面，但利用比较低。详细了解可见前期写的文章《极简了解电信运营商的数据资产》
另外，还要
运营商
：他们数据包括个人身份数据、消费数据、社交数据、终端数据、通话数据、上网数据，位置数据等等，相对比较全面，但利用比较低。详细了解可见前期写的文章《极简了解电信运营商的数据资产》
运营商
谢谢。
谢谢。

㈨ 园区怎么推动大数据+征信产业的发展

互联网信息时代，数据几乎每时每刻都在产生，且是以指数规模在疯涨。数据海量累计后，对数据的开发需求与日俱增，数据资产重要性凸显。据《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告前瞻》显示，2013-2015年间，大数据产业市场规模年增速均在100%以上。
2015年，大数据相关产品和服务业务收入达到2800亿元，对经济拉动效应十分明显。随着与各行各业持续深入融合，大数据产业价值将得到进一步挖掘与体现。不过，要实现上述规划目标，还需要克服种种阻碍。例如，数据垄断难题、数据安全隐患、数据孤岛现象等。这些阻碍制约着大数据产业发展，不利于行业规模壮大。
总体来说，在政策大力推动下，大数据产业将延续高速增长，前景一片大好。未来会加速与金融、电信、制造业等深度融合，从而发挥出更大的作用。
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㈩ 征信大数据是什么意思

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。

目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。

1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。

2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。

3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。

(10)基于征信大数据的批发零售业扩展阅读

大数据出现不良信用记录的原因

征信大数据黑了，就是出现了不良信用记录，当出现不良信用记录，只能继续保持良好的信用，使用5年以后就不会再展示了。不能停用，停用后信息就不再更新了。

根据《征信业管理条例》的规定，不良信息自不良行为或者事件终止之日起展示5年。

对于账户处于正常开立期间的信贷业务，征信中心每个月都会进行更新。但是，信贷业务在销户或结清后，其信息就不会再更新了。