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升溫的大數據時代,到底什么是大數據征信?

責任編輯:editor006 |來源:企業網D1Net  2015-07-17 17:05:19 本文摘自:中華網財經

7月12日中央電視臺《新聞聯播》報道,受前段時間股市暴跌影響,央行降準降息等一系列宏觀調控下,新型的民營銀行利差逐步縮小,盈利空間收窄。銀行不得不和大型銀行錯位競爭而進一步開拓中小微企業市場。

據溫州民商銀行行長侯念東介紹,目前溫州民商銀行的貸款以信用貸款為主,大概占比70%以上。怎樣從眾多有資金需求的中小微企業中篩選出真正風險可控的貸款對象,以及貸后管理和風險預警。據悉溫州民商銀行和其他眾多金融機構一樣已經開始創新管控機制,聯合第三方機構運用大數據為企業體檢來確定篩選。

國內信用體系建設現狀及市場規模

目前中國社會信用體系處于起步階段。圍繞征信體系建設的法律法規、業務規則、數據處理模式及方法正逐步完善和加強,與美國等發達國家相比,我國征信工作主要由央行來主導,與之相關的誠信權威信息目前還沒完善,征信體系建設起步較晚。

2013年3月,我國首部征信行業法規《征信管理條例》開始實施;2013年12月,人民銀行制定的《征信機構管理辦法》正式施行;2014年6月,人民銀行征信中心開始對個人查詢本人信用報告實施收費制度;2014年6月,國務院出臺了《社會信用體系建設規劃綱要(2014-2020年)》,明確到2020年,基本建成以信用信息資源共享為基礎的覆蓋全社會的征信系統。

據人民銀行發布的中國首份征信發展報告《中國征信業發展報告(2003-2013)》顯示:據不完全調查,截至2012年年底,中國有各類征信機構150多家,征信行業收入20多億元。此外,人民銀行征信中心網站上的數據顯示,截至2013年11月底,征信系統收錄自然人8.3億以上,收錄企業及其他組織近1940萬戶。而美國三大個人征信公司在2013年的營收規模就達到了512億元人民幣。國內征信既有很大的市場空間,也有很多問題急需解決完善。

大數據征信與傳統征信天然互補

傳統征信方式存在著五點缺陷:1,封閉、數據不夠完善。傳統征信方式是通過固定途徑收集一些可用作評級的信息,由分析人員對各項數據進行分析、評級,最終得到受評對象履約能力和履約意愿的評級。2. 數據容易失真產生偏差。由于人工的介入,必然受到職業素養、道德品質等主觀因素影響,導致對受評對象的評價結果與客觀事實存在一定偏差。3.實時性差、后續難以更正。沒有用戶評價系統,直接用戶無法參與評定,難以后續跟蹤。在數據失真偏差的情況下也難以更正。4.方便性差。征信平臺上傳數據積極性低、更新不及時、接入門檻高、查詢次數受到限制。5.人力資源成本大。隨著未來征信市場快速發展,征信產品種類和數量日益增加。面對巨大而繁雜的業務,人力成本不斷增加對于征信企業來說亦是一個不容忽視的問題,行業人才的稀缺與行業快速發展將不可避免地產生矛盾。

大數據催生的征信體系建設則可以很好的解決傳統征信體系面臨的問題。因為其數據覆蓋面廣,涉及的維度更全面,通過互聯網方便快捷的服務全體商家。

相比傳統的征信方式,大數據信用采用云計算技術,從數據錄入開始到評價結果輸出的整個過程全部由計算機算法完成,避免了主觀判斷的影響,確保評價結果的真實性;即使同時處理多個受評對象,仍然能夠保證快速、準確的高效性。大數據信用的運行成本主要來自知識產權和硬件的投入,相比大規模的人員需求,低成本優勢顯而易見。此外,大數據信用還能夠滿足評價結果與信用信息的同步,也就是說,當受評對象的信用信息發生變化時,能夠對其信用進行快速及時的計算,保證了信用的動態實時性。

老劉認為未來的征信業將以智能數據分析系統為平臺,依靠大數據挖掘技術實現轉型升級。一方面依托大數據的征信體系可以深度挖掘用戶信用信息,防范潛在的信用風險,實現有效的風險控制;另一方面,依托大數據的征信體系可以在數據充分信息化的基礎上實現精細化管理。

大數據征信平臺助力中小微企業融資

  中國中小企業協會副會長、金電聯行董事長范曉忻接受央視采訪

中國中小企業協會副會長、金電聯行董事長范曉忻在接收央視采訪時表示:“大數據不僅能夠對風險進行度量,而且能夠做到一定程度的預判”。

大數據征信平臺可以通過對中小微企業3到5年,甚至是更長時間的歷史生產經營數據以及交易數據進行挖掘、篩選、計算、分析。使企業真實的生產經營狀況、成長發展狀態,通過數據真實客觀的反應出來。將無形的信用進行量化,形成可以讓金融機構為企業發放貸款的信用信息。大數據信用融資改變了通過抵質押從金融機構獲取貸款的傳統方式,從結構上豐富了國家的金融體系。

金電聯行作為首批獲得中國人民銀行頒發企業征信牌照的第三方企業征信機構,中國第一家擁有具有自主知識產權的信用信息云服務平臺,第一個提供第三方信息價值鏈服務的運營模式。已經為中國上千家的中小微企業提供了信用融資服務,累計提供了60多億元非抵質押的純信用融資授信。其中融資額度最高達到了6800萬元,最低一筆為98萬元,而且迄今為止從未發生過一筆不良貸款。在貸后風險監管方面,金電聯行也已經為國家開發銀行、廣發銀行等多家金融機構提供將近300億的監管服務。預計年內,監管金額將超過1000億元人民幣。

據悉,央行上周對首批入圍個人征信牌照的機構再次進行調研,對首批入圍芝的麻信用、考拉征信、騰訊征信等要做最后驗收。一位知情人士透露,首批個人征信牌照有望在本月底發放。老劉相信,未來大數據征信平臺將會建立更客觀的信用評價體系,從中小微企業融資入手,打破以財務信息為核心的固有信用評價思維,改變以抵押擔保為主的傳統信貸方式。創建一個低成本、大批量、高效能、全風控的純信用貸款管理模式。破解我國多年的中小微企業信用融資的難題,并不斷向金融資本和社會信用市場延伸,形成以“數據約束”解決“信用悖論”的客觀信用理論與評價體系,開創我國信用服務的大數據時代。

關鍵字:金電征信體系建設征信產品

本文摘自:中華網財經

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升溫的大數據時代,到底什么是大數據征信?

責任編輯:editor006 |來源:企業網D1Net  2015-07-17 17:05:19 本文摘自:中華網財經

7月12日中央電視臺《新聞聯播》報道,受前段時間股市暴跌影響,央行降準降息等一系列宏觀調控下,新型的民營銀行利差逐步縮小,盈利空間收窄。銀行不得不和大型銀行錯位競爭而進一步開拓中小微企業市場。

據溫州民商銀行行長侯念東介紹,目前溫州民商銀行的貸款以信用貸款為主,大概占比70%以上。怎樣從眾多有資金需求的中小微企業中篩選出真正風險可控的貸款對象,以及貸后管理和風險預警。據悉溫州民商銀行和其他眾多金融機構一樣已經開始創新管控機制,聯合第三方機構運用大數據為企業體檢來確定篩選。

國內信用體系建設現狀及市場規模

目前中國社會信用體系處于起步階段。圍繞征信體系建設的法律法規、業務規則、數據處理模式及方法正逐步完善和加強,與美國等發達國家相比,我國征信工作主要由央行來主導,與之相關的誠信權威信息目前還沒完善,征信體系建設起步較晚。

2013年3月,我國首部征信行業法規《征信管理條例》開始實施;2013年12月,人民銀行制定的《征信機構管理辦法》正式施行;2014年6月,人民銀行征信中心開始對個人查詢本人信用報告實施收費制度;2014年6月,國務院出臺了《社會信用體系建設規劃綱要(2014-2020年)》,明確到2020年,基本建成以信用信息資源共享為基礎的覆蓋全社會的征信系統。

據人民銀行發布的中國首份征信發展報告《中國征信業發展報告(2003-2013)》顯示:據不完全調查,截至2012年年底,中國有各類征信機構150多家,征信行業收入20多億元。此外,人民銀行征信中心網站上的數據顯示,截至2013年11月底,征信系統收錄自然人8.3億以上,收錄企業及其他組織近1940萬戶。而美國三大個人征信公司在2013年的營收規模就達到了512億元人民幣。國內征信既有很大的市場空間,也有很多問題急需解決完善。

大數據征信與傳統征信天然互補

傳統征信方式存在著五點缺陷:1,封閉、數據不夠完善。傳統征信方式是通過固定途徑收集一些可用作評級的信息,由分析人員對各項數據進行分析、評級,最終得到受評對象履約能力和履約意愿的評級。2. 數據容易失真產生偏差。由于人工的介入,必然受到職業素養、道德品質等主觀因素影響,導致對受評對象的評價結果與客觀事實存在一定偏差。3.實時性差、后續難以更正。沒有用戶評價系統,直接用戶無法參與評定,難以后續跟蹤。在數據失真偏差的情況下也難以更正。4.方便性差。征信平臺上傳數據積極性低、更新不及時、接入門檻高、查詢次數受到限制。5.人力資源成本大。隨著未來征信市場快速發展,征信產品種類和數量日益增加。面對巨大而繁雜的業務,人力成本不斷增加對于征信企業來說亦是一個不容忽視的問題,行業人才的稀缺與行業快速發展將不可避免地產生矛盾。

大數據催生的征信體系建設則可以很好的解決傳統征信體系面臨的問題。因為其數據覆蓋面廣,涉及的維度更全面,通過互聯網方便快捷的服務全體商家。

相比傳統的征信方式,大數據信用采用云計算技術,從數據錄入開始到評價結果輸出的整個過程全部由計算機算法完成,避免了主觀判斷的影響,確保評價結果的真實性;即使同時處理多個受評對象,仍然能夠保證快速、準確的高效性。大數據信用的運行成本主要來自知識產權和硬件的投入,相比大規模的人員需求,低成本優勢顯而易見。此外,大數據信用還能夠滿足評價結果與信用信息的同步,也就是說,當受評對象的信用信息發生變化時,能夠對其信用進行快速及時的計算,保證了信用的動態實時性。

老劉認為未來的征信業將以智能數據分析系統為平臺,依靠大數據挖掘技術實現轉型升級。一方面依托大數據的征信體系可以深度挖掘用戶信用信息,防范潛在的信用風險,實現有效的風險控制;另一方面,依托大數據的征信體系可以在數據充分信息化的基礎上實現精細化管理。

大數據征信平臺助力中小微企業融資

  中國中小企業協會副會長、金電聯行董事長范曉忻接受央視采訪

中國中小企業協會副會長、金電聯行董事長范曉忻在接收央視采訪時表示:“大數據不僅能夠對風險進行度量,而且能夠做到一定程度的預判”。

大數據征信平臺可以通過對中小微企業3到5年,甚至是更長時間的歷史生產經營數據以及交易數據進行挖掘、篩選、計算、分析。使企業真實的生產經營狀況、成長發展狀態,通過數據真實客觀的反應出來。將無形的信用進行量化,形成可以讓金融機構為企業發放貸款的信用信息。大數據信用融資改變了通過抵質押從金融機構獲取貸款的傳統方式,從結構上豐富了國家的金融體系。

金電聯行作為首批獲得中國人民銀行頒發企業征信牌照的第三方企業征信機構,中國第一家擁有具有自主知識產權的信用信息云服務平臺,第一個提供第三方信息價值鏈服務的運營模式。已經為中國上千家的中小微企業提供了信用融資服務,累計提供了60多億元非抵質押的純信用融資授信。其中融資額度最高達到了6800萬元,最低一筆為98萬元,而且迄今為止從未發生過一筆不良貸款。在貸后風險監管方面,金電聯行也已經為國家開發銀行、廣發銀行等多家金融機構提供將近300億的監管服務。預計年內,監管金額將超過1000億元人民幣。

據悉,央行上周對首批入圍個人征信牌照的機構再次進行調研,對首批入圍芝的麻信用、考拉征信、騰訊征信等要做最后驗收。一位知情人士透露,首批個人征信牌照有望在本月底發放。老劉相信,未來大數據征信平臺將會建立更客觀的信用評價體系,從中小微企業融資入手,打破以財務信息為核心的固有信用評價思維,改變以抵押擔保為主的傳統信貸方式。創建一個低成本、大批量、高效能、全風控的純信用貸款管理模式。破解我國多年的中小微企業信用融資的難題,并不斷向金融資本和社會信用市場延伸,形成以“數據約束”解決“信用悖論”的客觀信用理論與評價體系,開創我國信用服務的大數據時代。

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本文摘自:中華網財經

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