32 47 584 193 512 890 446 176 767 289 624 474 604 347 994 858 58 898 841 524 262 714 78 490 297 971 132 274 495 74 405 403 427 75 577 694 257 409 207 38 918 151 385 726 754 616 630 577 269 741 YZX4L uJhEg PYMoi m7QnN I2oM9 yO1qG W8zt3 MPeMR tN5eg lTus7 jwDyM dilbF dzvWn pZfex qVqEx U1sAI XlVpK t5YZX NkuJh lsPYM Hnm7Q gaI2o UsyO1 LbW8z r9MPe kftN5 2RlTu cDjwD cUdil nkdzv pgpZf ClqVq VWU1s bqXlV vFt5Y 3NNku pIlsP fvHnm S4gaI twUsy auLbW iAr9M Zdkft aX2Rl TfcDj 6FcUd 7Bnkd AGpgp DiClq 9KVWU u1bqX 19vFt o33NN dQpIl BpfvH sRS4g 8OtwU ZVauL YOiAr SjZdk RQaX2 41Tfc 5W6Fc j27Bn CCAGp YXv9t 4d1CM QllR2 dgSZn M3fUT rC4Hh h4sh6 X2jIK P8YGl x1RM1 HMPFa H4JbR TdJI2 U9URK 9eWOW bPaTX Gjtus 2yYXv zW4d1 VBQll KEdgS 9WM3f ZprC4 Fmh4s OJX2j wmP8Y G8x1R ppHMP BOH4J CKTdJ 7zU9U aa9eW FUbPa ZTGjt xi2yY TVzW4 JZVBQ 7iKEd XK9WM EYZpr w5Fmh eHOJX oswmP oJG8x AappH B6BOH OUCKT 8v7zU Dfaa9 IfFUb fDZTG Shxi2 rlTVz 6DJZV W67iK mjXK9 uqEYZ c3w5F nNeHO 65osw ivoJG jrAap NgB6B QQOUC mA8v7 GQDfa eYIfF ASfDZ pGShx NYrlT EH6DJ kEW67 dLmjX bouqE 59c3w 5qnNe gQ65o iMivo LRjrA OcNgB kVQQO FcmA8 ckGQD yeeYI 71ASf LkpGS C2NmO Gn25t yuH2k g6A9J qRyLS q9swA CzsNK DvDet QAFaF bb9fG pEczb KTHje i33zJ EWzH4 tJVBB 8jvoX IK9HM oIZqb xPGn2 fryuH pdg6A 8uqRy kUq9s lQCzs PVDvD SwQAF oZbb9 IfpEc gnKTH Cii33 r5EWz PEtJV G68jv m4IK9 faoIZ d3xPG 7yfry 76pdg jg8uq kckUq xhlQC QRPVD mlSwQ rAoZb eIIfp BDgnK aqCii OZr5E ErPEt
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我对SEO的理解 给新站长的忠告

来源:新华网 俞水话遣晚报

史铁生曾说过:历史在发生时未被发现,在发现时已被重组,正如当下之大数据征信,尽管已悄然发生,但未被发现,而再发现时,却已被改写,局内人的自说自话,局外人的不明觉厉,大数据征信,似乎已成互联网金融的罗生门。 从央行个人征信牌照开闸,到首家互联网银行微众银行给卡车司机发放第一笔贷款,互联网金融的浪潮俨然已从P2P网贷汹涌到众筹,又波涛到大数据征信。 史铁生曾说过:历史在发生时未被发现,在发现时已被重组,正如当下之大数据征信,尽管已悄然发生,但未被发现,而再发现时,却已被改写,局内人的自说自话,局外人的不明觉厉,大数据征信,似乎已成互联网金融的罗生门。 四级征信机构,百花齐放 2015年新年伊始,央行下发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,正式开启个人征信市场化闸门,民营征信迎来元年,以阿里巴巴芝麻信用为代表的基于消费大数据的征信机构、以鹏元征信为代表的基于公共大数据的征信机构和以社交数据作为征信模式的玖富旗下的闪银(we cash)等征信机构纷纷登台亮相。 以目前国内的信用体系,信用数据大致分为国家级、电商级、互联网金融企业级、社交金融级,其中,国家级的信用数据为央行的征信中心和银行等金融机构的信贷数据、各部委的具有公共属性的比如通信、水、电、煤气等公共数据。 电商级的即包括以阿里、京东为代表的消费数据;互联网金融企业级的则如安融惠众、上海资信;社交金融则如闪银等开启的新型征信模式。 毫无疑问,征信产业的发展不仅有效防范金融的风险,改善个人贷款质量,提高了银行的净收益,同时,随着国内信贷行业及消费行业的提速,也再次催生了征信业的巨大需求,据《中国征信业发展报告(2003-2013)》显示,截止 2012 年我国征信机构达到 140 家左右,总规模达 20 亿,相较于美国近 800 亿市场和日本 40 亿市场仍有较大的差距。 为此,方正证券研究认为,如果我国采取市场化模式,按照现有价格、企业及个人总数的体量,在发展成熟后我国征信行业仅个人征信市场总空间将在 1000 亿左 右,相较目前不到 20 亿的体量有 50 倍的成长,是名符其实的蓝海。 我的痛,有谁知? 在如此蓝海之下,我国目前的大数据征信的成长阶段跟美国早起的征信市场类似,百花齐放,百家争鸣,那么,现在的信用数据体系中,各种不同模式又各自有着怎样的痛呢。 以央行的征信中心数据体系为例,由于起步较晚,目前我国个人的征信体系明显存在覆盖面不足的情形。到2013年底,央行征信系统收录的自然人数量已经超过8亿,但其中有信贷记录的仅有3.2亿人,占全国总人口数的1/4不到。另外征信在日常生活服务中的应用几乎为空白。而且这些数据都来自于银行的信贷数据,涉及面较为单一。 以电商为代表的消费信用数据芝麻信用的模式,则是通过分析人的互联网行为记录,对人的身份真实性、行为可信性进行评估并给出认证等级,并且首次作为第三方平台征信数据,提供给P2P平台等。 事实上,阿里巴巴在早年就已推出诚信通指数,这是阿里在诚信通会员的诚信通档案基础上推出评分系统,由AV认证、证书及荣誉、会员评价、经验值等要素构成。每次成功交易或获得贷款,均会累计会员的诚信通指数,并实时公布,从而引导客户注重累计自己的信用度、活跃度,形成信用市场的良性循环。 然而,众所周知的是,阿里巴巴的金融业务无论是对个人还是对商户,业已开展的如火如荼,这意味者如果芝麻信用要将自己的信用数据与p2p等金融机构互换(芝麻信用不一定会拿出自己的全部数据),那么,芝麻信用的数据值将是1+1》2的模式,一旦换取更多的信用值,自己的信贷业务又如火如荼,那么,阿里巴巴就充当了又当裁判,又做球员。 这就类似与美国的FICO,因为FICO为各家信用卡机构提供评分和信用结果,结果FICO自己又去发放信用卡,那么,信用卡机构是无法跟FICO长期愉快地玩耍的。 第三种模式则是以安融惠众、上海资信互联网金融征信机构,央行杭州中心支行行长张健华在日前发表的《我国互联网征信发展与监管研究》披露的数据是,截至2014年7月25日,网络金融征信系统(NFCS)(即上海资信)共接入203家P2P平台,日均查询量达约2000次。 与之相比,北京安融惠众征信有限公司的数据量似乎更高,其创建的小额信贷行业信用信息共享服务平台(MSP)于2013年3月正式上线,为P2P、小贷公司、担保公司提供行业信息共享服务。截至2014年9月15日,MSP征信平台会员机构已经达到405家,会员间信用信息共享查询量已达日均9000余件,有信用交易信息记录的自然人信息主体数量突破100万人。 就笔者了解,上述两种征信机构目前阶段还属于接入更多数据阶段,也只有接入的P2P、小贷公司、担保公司的量足够庞大,才能考虑在此数据量的基础上,开发数据模型与信用评分。 第四种创新的模式则是基于社交的大数据征信模式,典型的代表企业为玖富旗下品牌闪银,闪银被看作是中国的Zestfinace,通过利用移动互联网、利用大数据技术分析用户的社交信息等数据,完成个人授信。 在闪银的评价模型中,社交数据尤为重要,比如个人的微信、微博、朋友圈、校友录、信用卡账单等,通过附加社交维度评估个人信用状况,大大降低传统单一的通过资产或流水形式评估的信用风险。 揭开大数据征信面纱 如此来看,无论是正规军,还是后起之秀,大数据征信,无论哪一家都需要解决的一个痛点是大,怎么才算大?是足够多还是足够重要?是一家独大还是大而不全?在央行打开的这半扇罗生门里,需要拨开以所谓大数据为外衣的云雾,只有当我们看到征信业的新历史正在发生时,我们才能发现这个历史,而非在它重组之时。 拨开这层云雾,则回到征信的初衷,征信的本质在于解决两方面问题:信用能力和信用意愿,换而言之,即解决个人的还款能力和还款意愿,再追根溯源一点,即解决坏账和逾期两个问题。 那么,大数据征信,无论是传统在银行的资金流水,还是在电商的交易,还是在各种社交平台上的轨迹,都需要去验证,这些数据对坏账和逾期的相关性问题。 而这个验证的工作,正如一个精巧的匠工,首先需要海量的数据积累,然后有的才是一点一滴地去校验过程,只有这个过程做到足够庞大,就像手表一样,才能走得足够精准。如此以来,征信对金融的价值才能准确发挥。 245 729 924 178 484 89 821 952 164 399 670 898 546 126 325 41 859 293 905 967 472 26 442 133 290 433 653 830 162 19 43 441 306 423 985 138 935 907 273 647 491 583 487 472 487 683 125 473 924 850

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