企业大数据之大数据征信及风控应用

企业大数据之大数据征信及风控应用
互联网人口红利区已经过去，获客成本增大，用户对产品的要求也越发提高，高价值和低成本服务是当前的一种趋势。其中，企业服务致力于为企业在生产，销售和沟通等环节提高效率，降低成本，受到越来越多的资本青睐。
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，大数据等相关技术提供更智能服务，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，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，办公数据，生产经营数据，社交数据，电商数据，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，裁判文书，开庭公告，法院公告，税务数据，动产融资数据，招投标，司法拍卖数据等，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，上市披露数据。
征信概述
1.征信定义
征信一词源于《左传·昭公八年》中的“君子之言，信而有征，故怨远于其身”。其中，“信而有征”即为可验证其言为信实，或征求、验证信用。现代征信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。
2.政策/技术/市场环境分析
政策
社会由熟人社会慢慢转变为陌生人社会，信用风险和信用危机也随之产生，加快信用体系建设迫在眉睫，然而，行政过程中尚未全面建立起“守信激励、失信惩戒”的机制，《政府信息公开条例》虽然已对政务信息公开作出了具体规定，但执行过程中，政务信息的公开尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利于形成准确的信用状况判断.
技术
其次，互联网时代早已成为大家共识，企业和个人在网络上留下的大量数据，为征信带来了数据基础，且随着大数据，云计算，人工智能的发展，为智能化征信提供了技术支撑。
市场
另外，我国市场经济体制建立的时间不长，全社会信用意识和社会信用环境还比较薄弱。为争取经济利益而失信的行为时有发生。这既有信用意识淡薄的原因，也有失信成本过低的原因。征信作为金融的一个重要组成部分，是风险控制的核心，随着互联网金融的快速发展，适应互联网，大数据征信模式也营运而生，也亟需建立完善的征信制度来为征信发展保驾护航。
3.国内外征信模式
我国的征信出于初级阶段，目前国际上的征信模式主要有以下几种
a.市场主导型，美国，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市场经济的法则和运作机制，并对外提供服务给贷款授信企业，英国是P2P的发源地，以Zopa为代表网络贷款平台根据风险和利率水平促成借贷双方完成交易、使借贷双方都共同获益，在某种程度上发挥了信用中介职能。
b.政府主导型，德国， 。以 为例，主要是以政府主导，授权 人民银行征信系统创建，收集，维护和整合全国部分企业和个人征信，目前已经覆盖了银行机构，法院，电信，社保，小额贷款等机构数据，目前覆盖个人和企业的数量上一直维持着增长势头，从2015年4月的8.64亿自然人、2068万户企业及其他组织增加到2017年5月的9.26亿自然人、2371万户企业及其他组织， 大陆将近14亿人，企业及其他组织数量也在不断增加，征信系统覆盖范围还有很大的增长空间，总体上来讲，对企业的数据覆盖度不够，难以满足当前各种创新的金融模式对企业征信的需求。
c.行业协会共享，行业会员制，分享数据，并以行业协会为核心建立信用共享中心，加入协会的组织可以共享数据，并提供一定的数据支撑，以此扩大协会的数据源。
d.混合型，韩国、印度为例，以政府和市场混合，协同发展。
4.征信产品模式
征信行业的产品模式主要有按业务模式划分的企业和个人征信，按服务对象划分为信贷征信、商业征信、雇佣征信以及其他征信，各类不同服务对象的征信业务，有的是由一个机构来完成，有的是在围绕具有数据库征信机构上下游的独立企业内来完成。按征信范围可分为区域征信、国内征信和跨国征信等。
5.征信行业产业链
征信产业链包括上游的数据生产者、中游的征信机构及下游的征信信息的使用者，其中中游的征信机构运行模式主要有采集数据、加工数据及销售产品。数据供应商主要包括银行等金融机构、政府部门、工商企业和个人，几乎涉及人们生活的方方面面。征信机构从数据供应商处获得数据通过一定的模型进行加工处理得到信用评级结果，然后进行服务输出。征信报告使用方主要有房地产商、招聘企业、P2P平台、金融机构等，多数发生在个人购房和购车、个人小额信贷、企业信贷、债券买卖等场景。

6.面临问题
1.征信监管和法律健全亟需提高，政府信息公开有待加强，征信法律法规不够完善；
2.数据处理算法计算能力有待提高，随着大数据与征信的结合，对数据的处理，分析和建模能力提出了更高的要求，才能更好的挖掘出企业信息价值。
3.信用信息安全问题严峻，虽然国家一直在出台政策保护征信数据，但个人，企业的隐私数据安全面临十分严峻的挑战，催生了巨大的黑色产业发展，由此带来了金融诈骗，电信诈骗，网络诈骗，木马病毒窃取隐私数据进行交易获利等违法犯罪活动。
7.大数据征信与传统征信的区别
1.覆盖群体更丰富，随着网络的普及和互联网金融的大力发展，更多的人或企业将会留下数据到相关平台，扩大了征信覆盖的群体。
2.数据来源更广泛，传统征信的数据来源比较单一，但大数据征信会整合互联网公开半公开数据，第三方机构合作数据以及自由数据，数据来源变得更加广泛。
3.数据价值的深入挖掘，随着大数据和人工智能在征信行业的运用，机器学习，NLP，文本抽取等技术对企业数据的挖掘更加深入。
企业信用数据的行业运用
1.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， 失信被执行网， 被执行信息网，法院网，信用 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。
2.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。
3.信用评级，根据企业的工商，法务，新闻，经营，债卷等多维度数据，对企业进行信用评级，常见的是债券评级.
4.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。
5.其他，比如招聘，商业调研和律所。
企业征信的未来展望
1.数据共享
数据作为征信和风控行业的核心资产，也是构建信用社会的基石，过分孤立或过分共享都不利于行业发展。所以，如何在实现共赢，保护隐私的基础上做到数据共享，打破数据孤岛，打通各个平台的数据通道，让不同的数据汇集在一起，共同打造征信体系，是未来的发展趋势。
2.挖掘数据价值
随着大数据征信技术的不断发展，征信产品将从信息的初次挖掘向深层次挖掘发展。初次挖掘是指围绕企业相关数据，通过自身爬取入库，第三方API接口或数据合作等方法整合并进行数据汇总分类，并以信息报告，图片等方式简单罗列呈现。深层次挖掘是将收集到的数据与征信专业知识相结合，构建风险识别与量化，规则引擎，企业关联图谱，数据可视化等产品，对数据进深度挖掘，从而深化征信产品与服务，提高征信产品的专业性。例如利用企业工商信息，建立企业关联网络，当网络上某一企业出现负面信息时，能够迅速识别风险并预警其他企业，并根据风险情况量化预警等级。
3.提供垂直，细分领域服务
随着征信市场规模的不断扩大，部分征信机构基于自身特点及优势，开始出现专注于某一细分领域或某一业务环节提供具有针对性、定制化的征信产品服务的趋势。例如提供爬虫技术，一站式爬取，清洗，整合和入库；针对新闻的舆情监控服务；提供企业获客服务，为金融机构筛选优势客户，实现精准营销；提供企业金融服务，比如理财，融资，支付和信贷；提供C2B，B2B的股权投资撮合平台等。