一篇文章看懂企业大数据、大数据征信与风控
2020-03-20 来源:壹诺征信
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中国互联网飞速发展的20年,历经PC时代向移动时代的迭代升级。PC时代,推动了门户网站的崛起和电子商务的诞生,也是从那一刻,企业才真正开始意识到流量的价值,固定的场景和单一的流量入口,促使一大批使用百度、360等搜索引擎做竞价排名推广的企业,搭上互联网顺风车,赚的盆满钵满。


2010年之后,随着手机的普及,互联网进入移动时代,有别于PC时代的单一流量,手机APP的出现,轻松提供了多场景不同的流量接口,微信、微博等社交媒体兴起,让每个人都成为传播者,互联网人口红利渐渐消失,企业获客成本增大。用户不再相信广告,传统的营销方式也不再奏效,用户更重视产品质量和服务。混乱中微商异军突围,只不过没有持续多久,便在骂声和争议中偃旗息鼓。


随着人工智能对行业的渗透,以及数据量的剧增,越来越多的企业服务产品正利用人工智能、大数据征信风控等高科技提供更精准的营销服务,大数据作为人工智能模型中的训练"粮食",占据重要位置,如何挖掘和利用企业数据,是做好企业服务的一个重要途径。


企业大数据

来源主要有以下几个方面:


a.企业内部数据化档案

例如人事资料,行政公文、纸质化资料等;

b.企业自产数据

例如企业内部OA、ERP和CRM系统所沉淀下来的客户数据、生产经营数据、办公数据、电商数据、社交数据、支付数据、供应链数据等;

c.企业信用数据

政府公开数据—比如工商的企业信用信息公示数据:失信被执行、被执行数据、税务数据、动产融资数据、裁判文书、开庭公告、法院公告、招投标、司法拍卖、专利商标、行政处罚等数据。互联网公开数据—比如新闻数据、招聘网站数据、财报、上市披露数据。


征信

征信是指专业化的、独立的第三方机构为个人或企业建立信用档案,依法采集、客观记录其信用信息,并依法对外提供信用信息服务的一种活动。征信记录了过去的信用行为, 这些行为将影响其未来的经济活动。


与欧美成熟市场相比,我国现有的征信体系存在三方面的问题:

第一、缺乏充分有效的数据基础。央行的征信数据是来自于商业银行、社会机构等的上报数据,数据来源不够广泛,即使在政府部门内部也缺乏有效的数据共享,导致信息量少、准确率低;


第二、征信体系的覆盖广度和深度有限。以个人征信为例,我国共13亿人口,央行公布的征信数据显示,我国征信系统共有8.4亿人,尚有5亿人不在央行征信系统内,系统内的8.4亿人,有信贷数据的只有3亿多人,剩余的5亿人只有简单的身份信息。


第三、完善的信用管理与相关的法律体系缺失。政府信息公开有待加强,征信法律法规不够完善。


大数据时代,企业征信真正的权威是数据

1.信用评级:根据企业的工商、法务、新闻、经营、债券等多维度数据,对企业进行信用评级,常见的是债券评级.


2.信贷风控:金融的核心是风险管理,目前主要由政府信用公示机构,比如国家企业信用查询网,中国失信被执行网,中国被执行信息网,法院网,信用中国等公开查询数据,为信贷金融机构提供贷前,贷中,贷后的信息查询,信用报告和监控等服务。


3.供应链金融:围绕核心企业,管理上下游中小企业的资金流和物流,并把单个企业的不可控风险转变为供应链企业整体的可控风险,通过立体获取各类信息,将风险控制在最低的金融服务。


4.融资租赁:为融资租赁公司提供融前尽调,融后监控服务,提高工作人员效率,并通过集团化账号系统深入各个业务部门,提升工作质量和效率。


5.其他:比如招聘,商业调研和律所。


综上,笔者认为,在互联网时代和大数据时代的背景下,金融机构想进一步加快转型的步伐、实现诚信社会与普惠金融的愿景、肩负信用风险管理重任,就要在信息使用、贷前调查、贷中监控等风险控制方面借助互联网的优势,拥抱大数据征信,充分利用内外各种信息做好客户征信和增信,进一步提高对风险的控制和管理水平,才能立于不败之地。


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