互聯網金融數據徵信

1. 你貸款已逾期，於24小時後進行全國公布並上傳徵信黑名單，提交所有材料至當地司法機關調查，這是敲詐嗎

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2. 互聯網金融有哪些相關子行業

眾籌融資：
眾籌其實是一個老概念，早些年，眾籌的一個另外一個詞叫「非法集資」，只不過隨著監管的放寬以及互聯網的興起，眾籌從灰色地帶走向了陽光而已。這個行業目前的成長非常迅速，是繼P2P 借貸後又一重要的互聯網金融分支，我會密切關注這一行業的動向，尤其關注上市公司對於股權眾籌類服務機構的收購，很可能成為未來的一個市場熱點。
電商小貸與網路分期：
從2007年阿里首開小額貸款先河以來，京東、蘇寧、敦煌網、生意寶、慧聰等均已涉足小貸業務，小貸業務已經成為了電商的標配。電商小貸的模式主要是依託電商的平台效應，滿足平台上 B 端、C 端客戶的相關融資需求，這正是傳統銀行業務所滿足不了的。
理財超市：
理財超市是指集合不同理財產品，按照股票、基金、期貨、債券等分類形成一定規模並供投資者參考的平台。看看東方財富(子公司天天基金網)的中報業績，大家就可以看出理財超市的發展速度有多快，當然這也有牛市的原因，但長遠來看，理財超市這種平台業務還有著非常大的發展潛力。
網路銀行：
目前來看只有一家100%純正基因的網路銀行開業-微眾銀行。目前可開設的賬戶屬於弱實名電子賬戶，但已經是互聯網基因的企業在賬戶領域的一個重要進步。別小看第一家網路銀行開業，星星之火，可以燎原。
上面提到的消費端可以看到的互聯網金融形態只不過是此行業投資價值的冰山一角，在水面下，還隱藏著許多子行業，我認為這些行業才是作為投資者的我們需要關注的。金礦旁邊賣水，這個邏輯我喜歡。順著這個邏輯，我們看看有哪些附屬行業、機會、領域。
徵信行業：
任何企業或個人需要借貸，出貸方以及撮合平台首先要考慮借貸方的信用問題。
截止目前：已經有八家民營機構即將獲得徵信牌照：芝麻信用、騰訊徵信、前海徵信、鵬元徵信、中誠信徵信、中智誠徵信、考拉徵信、華道徵信。徵信行業在我國剛剛起步，以前個人徵信這一領域，只有央行徵信徵信系統。隨著互聯網金融的發展，徵信行業也會隨著高速成長。徵信行業的核心在於牌照，這是寬護城河，密切關注哪家上市公司自己擁有牌照或收購了某個有牌照的公司，你會有驚喜。
大數據：
首先大數據應用不僅僅在互聯網金融，而可以說大數據在互聯網金融這個領域上大有用武之地。金融行業本身具有豐富的數據資源，但目前對這些數據的利用率依然很低。未來可以在獲取客戶、徵信、交叉銷售等多方面加強數據應用。另外，互聯網金融利用大數據已經遠遠超出人行徵信的范疇，比如 P2P網貸，它已經覆蓋了個人用戶信息的社交網路痕跡、手機通信記錄等全方位的信息，以降低借貸過程中的不確定性。大數據行業基本由數據提供商、數據服務商和數據應用商組成，圍繞大數據領域，我們可以發現一些行業的隱形冠軍。
雲計算：
雲計算是一種通過運聯網以服務的方式提供動態可伸縮的虛擬化資源的計算模式。目前，電腦、手機等智能終端的普及是雲計算實現的基礎。比如網路雲在2012年推出，僅僅兩個月，其個人用戶量就突破1000萬。到2013年9月上線一年之際，其用戶數量已經超過1億。再比如雙十一對於余額寶結算的挑戰，沒沒用阿里雲與用了阿里雲前後對比，每日清算時間從8小時縮短到了30分鍾。對於金融機構來說，雲計算有助於顯著降低運營成本和創新成本，是互聯網金融產業不可缺少的重要環節。
IT 軟硬體行業：這個行業不用介紹大家都懂，IT 軟硬體是搭建任何互聯網企業的骨骼與血肉，在這個行業里我們可以發現不少因為互聯網金融產業崛起而業績有望暴增的大牛股。
互聯網支付、移動支付：
金融的基礎功能在於支付，互聯網金融也不例外。支付在人類歷史的場合中經過了數次升級，從最初的以物換物，現金支付發展到銀行轉賬再到互聯網第三方支付、移動支付。想想我們現在有多少支付已經在網路以及手機完成，就可以看到這個行業的發展方向。目前支付手段層出不窮，未來像 NFC 、二維碼支付等等新的支付手段必將帶動支付這個子行業的升級發展，涌現出一批軟硬體公司的投資機會。
金融信息服務行業：
任何行業都有配套的服務行業，互聯網金融也不例外，這些行業伴隨互聯網金融行業而生，多數企業有著純正的互聯網基因。比如雪球，我們就可以將其定位為金融信息服務行業的典型代表

3. 企業應該如何構建互聯網金融大數據徵信系統

互聯網金融近幾年快速發展，大數據技術也滲透到互聯網金融，通過多維回度進行數據維答護，91徵信採用「去中心化」介面技術，放棄傳統的「中央資料庫」模式。通過91徵信介面技術，創建專用技術通道，採用「信息流+證書驗證」雙加密方式，連接各個p2p公司資料庫，實現數據互聯。p2p公司將不再需要向任何中央資料庫報送數據，不必擔心數據流失，可自由發送和反饋查詢。

4. 網路金融徵信資料庫有不良數據怎麼辦

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內聯網金融的數據平容台無法對接，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。

5. 互聯網金融機構怎麼獲得徵信大數據

可以通過第三方來獲得，目前國內有八家獲牌照的徵信公司，他們分別是1.華道徵信2.芝麻信用3.考拉徵信4.前海徵信5.中誠信徵信6.騰訊信用7.中智誠徵信8.鵬元信用。

6. 如何構建互聯網金融下的大數據徵信體系

我國銀行存款高達120萬億,相當於GDP的兩倍,但實體經濟的企業卻面臨融資難、融資成專本居高屬不下的困境,這可以用銀行業對信用信息的壟斷地位來解釋。

大數據徵信突破了從財務報表、抵押資產和擔保信息評價企業信用的傳統思維,通過企業經營行為得到信用信息,能解決中小企業信用缺失的問題。

通過對已經獲得徵信牌照的八家徵信機構其中四家的信用評分模型的分析可見,目前各徵信機構數據來源、統計口徑、評分模型、評分標准等各方面都存在巨大差異,缺乏統一的介面、規范和公約,所生產的信用產品尚未在互聯網金融平台中得到廣泛應用。

要建立全面的徵信體系,必須鼓勵數據信用信息的標准化和跨行業、跨平台的分享,並且完善消費者個人隱私和信用法規建設。

7. 如何利用互聯網大數據這桶萬金油

如何利用互聯網大數據這桶萬金油

互聯網金融在中國的噴發式成長帶動了個人信用徵信的強大需求，新型徵信市場體系的建立又帶動了大數據產業的發展，在這條邏輯嚴密的互聯網金融生態鏈條上，如何充分合規利用大數據成為扼頸之虞。

中國互聯網金融行業協會的最新統計數據顯示，2014年底中國的互聯網金融規模已突破10萬億。而中國擁有40億銀行卡用戶，其中僅4億信用卡，4億銀行卡中，還有大約2億為沉睡的僵屍卡，相對6億智能手機用戶，互聯網金融的未來市場潛力依然十分巨大。

在日前由新浪財經及新浪戰略合作部主辦的「當大數據愛上金融」閉門沙龍上，我愛卡信用寶創始人兼CEO塗志雲認為，如果從時間維度來衡量，中國互聯網金融行業發展基本與美國同步，但金融信貸水平與美國相差20十年，飛步向前的行業和徵信體系的滯緩，很有可能成為互聯網金融產業發展路上的一個大坑。

產業界的一個長期主流觀點認為，互聯網大數據是繞開徵信體系監管和政策門檻的一桶萬金油，來自用戶非結構性行為的互聯網大數據可以對用戶靜態特徵和動態特徵的描述和預測，不同數據的跨界碰撞和融合拼接。是互聯網金融徵信體系的一桶萬金油。

隨著互聯網擁有海量的大數據信息以及雲計算等數據處理技術的不斷進步，可以提供互聯網金融徵信產品的機構已不僅僅限於傳統的專業徵信中心或徵信公司，在強大的市場需求刺激下，一批專門針對P2P網貸、網路微貸的互聯網金融專業徵信機構或「准徵信機構」開始出現並迅速發展。

但這可以幫助中國徵信體系快速超越20年差距，趕上互聯網金融產業的步伐嗎？

互聯網金融的本質仍然是金融，必須按照金融的發展規律運行。五道口金融學院金融大數據研究室總監楊威認為，大數據並不局限於互聯網數據，僅憑互聯網數據，並不能解決所有問題，需要避免互聯網數據萬能論，用傳統結合創新，從數據走向業務，或是一條可行的道路。

例如，塗志雲曾參與全球的五家國家級別的徵信機構開發基礎上國家標準的個人信用評分模型的建立。他認為，中國現有的信用評分是個人行為的概括，真正的信用評分不是一個對過去的總結和概括，而是對未來信用行為和違約行為的一個預測。所以，無論是央行還是民營徵信公司，都可以利用互聯網大數據建立一套可落地參考的徵信體系：所有的分數給一個對應的違約率或壞賬率。

但現實情況是，目前沒有一個中國機構具備這個能力。據了解，央行正在開發類似這樣的評分體系，現在為止還沒有正式推向市場。

這恰恰是民營互聯網徵信公司的機會，也是挑戰所在。

互聯網徵信公司百融金服副總裁馮宗欣認為，民營機構在互聯網金融徵信市場的機會很大。人民銀行徵信中心有3億人的信用記錄，佔中國總人口的25%，仍有75%的人沒有有效的信用記錄，這將導致大多數人的融資需求很難得到滿足。

這家公司從六年前成立開始，探索金融大數據結構的腳步從互聯網逐步延伸到了金融機構、來自於線下零售，包括社交，包括媒體，包括航空、教育、運營商、品牌商等多個維度。

「單維度的數據叫數據，不叫大數據。」馮宗欣強調。和其他徵信機構的步伐一致，百服金融的徵信業務步伐正在向欺詐評分、催收評分等領域拓展。

這顯然是大勢所趨。優勢在於融合線上線下、結構性和非結構性、過去和未來等多維度的數據，形成一個動態的大數據分析庫。挑戰在於包括央行和銀行金融體系亦在銀行傳統之外，研究來自感測器、媒體、其他行業數據的結合，這個市場跑馬圈地之勢剛剛開始，誰能最後留下取決於多方面因素。

互聯網金融熱潮之下，中國強大的市場需求和落後的徵信體系形成巨大反差反差，但這也成就了中國互聯網金融創業者利用科技、利用大數據在徵信領域裡面做一次真正的創新和變革的巨大機會，逼迫中國在未來10年的時間走完美國過去30年的路。

互聯網重構了金融，大數據重塑了信用。但這條路依然很長。

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8. 在當今互聯網金融時代，我國信用體系的建設和完善具有什麼樣的意義

互聯網大數據是建立大量數據的基礎之上，在信用體繫上，只要有信息錄入，並且存儲在伺服器上，要查詢一個人或公司的信用時，只在大數據上查詢就可以了。大數據可以為我們信用體系建設提供便利，進行信息化管理。

9. 大數據徵信的數據來源和方法是什麼

大數據徵信的數據的來源是信息的挖掘和數據集合。
大數據與傳統徵信的區別從本質上來看，大數據徵信就是將大數據技術應用到徵信活動中，大數據徵信，簡單地說就是運用這些海量數據集合，經挖掘分析後用於證明一個人或企業的信用狀況。
1、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。
2、傳統得徵信公司採用的是同業信息分享模式，即客戶查詢一條信息需要先共享一條相應的信息；而互聯網公司則是利用自身的海量數據優勢和用戶信息，從財富、安全、守約、消費、社交等幾個緯度來評判，為用戶建立信用報告，形成以大數據為基礎的海量資料庫。
3、資料庫系統形成以後，單個主體的徵信信息採集將非常容易，徵信服務的邊際成本低，速度快，直接帶來的好處就是徵信服務的費用降低，且服務量很大。而且，資料庫形成後，徵信機構的運行成本更多的是來自知識產權和硬體的投入，相比大規模的人員需求，低成本優勢顯而易見。

10. 信貸大數據怎麼查

信貸大數據的查詢有以下幾種方法：

1、查央行徵信
現在接入央行徵信系統的網貸也在增多，接入央行的網貸，一般都比較正規具有較為雄厚的資金實力。如果你所借網貸屬於這個類型的，那麼想搞清楚名下網貸以及銀行貸款狀況，那麼可以直接去往當地人民銀行列印徵信也可以在人民銀行徵信中心官網查詢檢測。

2、查網貸大數據
國內大部分網貸，無論是上徵信還是未上徵信的，都會接入網貸大數據系統之中，如果對自己的網貸大數據有不清楚的地方，可以選擇去查一下。

3、查手機簡訊
網貸機構一般都會設置簡訊提醒，在貸款還款日臨近的時候，會以發簡訊的形式對借貸人進行催收。借貸之後，如果貸後管理沒有做好，可以多關注一下簡訊。但是也要謹慎，因為不排除有不法分子獲取個人信息的可能。

互聯網金融時代，雖然貸款很方便，一定要理性消費，理性借貸，理性借貸。注意按時還款，維護良好的信用記錄。如果對自己的網貸數據有擔心的朋友可以在微信里的首頁搜索：米米數據。自行查詢網貸數據報告，該數據平台對接了2000多家網貸資料庫，數據查詢的較為准確。無論是網貸申請記錄，網貸數據報告，網黑指數分，命中風險提示，逾期信息，起訴或者仲裁案件等數據都能夠一一顯示出來。

相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像米米數據、芝麻信用分、騰訊信用分、百行徵信等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。

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。