数据征信是征信技术发展的方向

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说到互联网金融，一般的理解是金融结合了互联网的运作模式。基于这种认识，网络金融充当了传统金融的渠道。 然而，互联网金融正如火如荼地满足各种投资者的需求，不仅依赖于这一渠道，还依赖于海量数据的积累和准确的挖掘与分析，被称为数据信用。为了发放贷款，银行需要对借款人进行信用审查，而互联网金融使用大数据进行信用评估。 与传统金融业相比，互联网公司，尤其是电子商务平台，具有支付渠道和海量数据积累的核心优势，活跃度高，变化频繁，可以对借款人的资本信用进行即时快速的评估，并进入贷款操作流程。因此，互联网金融的特殊性在于能够基于互联网的海量数据完成信用报告。 具有第三方支付的电子商务金融可以依靠电子商务平台开展内部商户信贷业务，通过频繁的资产交易进行大规模交易，主要是因为这些第三方支付电子商务用户的交易数据，从而保证平台的不良信用率可以控制在1%以下。 例如，阿里金融通过数据平台进行信用信息操作，将商户的信用风险控制在较低的水平，实现了日均100万左右的利息收入。其他电子商务，如苏宁、腾讯、JD.com等。无论是开展自己的小额贷款业务，还是与银行合作开发信贷产品，他们所使用的都是自己电子商务平台上的客户数据。 此外，作为互联网金融的一个重要类型，p2p公司(也称为人人网贷款，即陌生人之间的网上贷款)也需要使用互联网数据进行信用分析，而贷款人需要使用数据分析来完成对借款人的信用评估。 除了电子商务金融和p2p公司，数据信用报告也可以成为一项独立的业务，并且有外国公司专门提供数据信用报告服务。这些公司收集数据来源，挖掘数据，形成分析结果，并将其出售给需要这些信用数据的公司。 一般来说，银行和互联网的信用信息系统是完全不同的，有很多不同之处。阿里巴巴与建行合作开发信贷产品时，正是由于银行信贷审查机制与阿里自身数据审查的差异，导致了业务上的差距和冲突，阿里巴巴不得不放弃与银行的合作，开发自己的阿里小额贷款产品。 从特征上看，银行的信用信息注重实物资产和负债水平，而互联网的信用信息注重消费数据、频率和状况。 从银行的数据结构来看，在电子商务平台等互联网金融成熟之前，大部分交易数据都是通过银行渠道进行的，但是银行内部的it后台系统并没有匹配、分析和挖掘这部分数据。开展信贷业务时，通常采用相对简单的信贷审计方法:检查资产、债务、现金流等。，而大部分交易数据则存放在银行并“休眠”。 基于电子商务平台的数据平台兴起后，银行的资金流和数据流开始分流，大部分商品的交易信息流开始向电子商务转移，银行逐渐成为“后台”，成为简单的资金提供者和交易方，失去了对一些数据的掌握。因此，当银行开展小额信贷和消费信贷等需要交易数据作为信贷支持的业务时，它们就不像电子商务那样方便了。银行有一定的条件进行数据信用调查，但它们是无用的。随着时间的推移，这种能力消失了。 近日，民生银行相关股东(报价、咨询)成立了民生电子商务，将民生银行的业务与电子商务平台相结合。或许其逻辑就在于此:利用电子商务使银行能够获得前端数据，使银行能够获得这种数据的信用报告能力，并通过结合传统的评估资产、负债和抵押品的信用报告方法，共同促进银行业务的发展。 从这个角度来看，基于互联网数据思维的大数据信用报告具有更持久的生命力，更符合企业对经营状况的实时了解。网络金融中的数据信用是未来信用技术的发展方向。 金融业的发展趋势之一是业务的网络化和电子化:例如，从网上银行、手机银行到微信银行。随着网络化和电子化的加速，网上平台交易中积累的数据和信用可以为这些金融机构建立数据信用的基础。做一个大胆的预测:在未来，数据信用调查不仅是最好的互联网金融技能，而且传统金融机构可以从中受益匪浅！

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