互聯網金融公司信用評價數據

❶ 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、融資成本居高不下的困境,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。

❷ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些呢

我覺得互聯網金融運營需要關注的數據是非常多的。

需要關注的數據有哪些

用戶信息：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價、用戶分布、互動指標等。
產品信息：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、風險系數、受歡迎度等。
營銷渠道信息：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等。
營銷活動信息：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等。
風控信息：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等。

❸ 互聯網金融風控模型，需要多大的數據

1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控

由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建立對應的風險點及風控策略。
例如：
針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。

2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控

身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。

3、基於第三方平台服務及數據做風控

互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務
IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等
輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等

4、基於傳統行業數據做風控

人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。

5、線下實地盡職調查數據

包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。
雖然貌似與大數據無關，但線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。

❹ 企業信用評價指標有哪些需要哪些資料

信用分計入工程項目評標！西安施行總包企業信用評價管理-工保網

為優化監管循環機制，未來西安市一方面要在信用評價的基礎上形成全市工程項目動態台賬，及時發現問題並採取有效措施，夯實企業主體責任；另一方面可推進信用分級分類監管，根據監管對象信用狀況採取差異化監管措施，為市場主體提供更加精準的服務。

此外，西安市有必要完善失信約束制度，構建失信行為認定、記錄、歸集、共享、公開、懲戒和信用修復循環機制；亦可完善市場主體信用承諾制度，鼓勵市場主體主動向社會作出信用承諾，以此強化事中事後監管和信用管理。

西安市此次構建的總包企業信用評價管理制度，將有力督促失信市場主體及時整改，維護企業合法權益和社會公共利益。通過營造「守信激勵、失信懲戒」建築市場環境，這也將加速企業轉型，助推全市建築工程高質量發展邁上新台階。

❺ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些

互聯網金融公司正常運營要關注的問題（其實也是核心業務模式）：

1、目標用戶是誰，目標用戶的分級體系？
2、提供什麼樣金融產品，金融產品的核心價值？例如收益、風險、流動性等
3、通過什麼渠道找到目標用戶？例如搜索引擎競價、微信、APP、朋友圈、渠道合作夥伴等等
4、舉辦什麼樣的營銷活動來擴大影響力，拓展新用戶、提升老用戶活躍度？
5、合作夥伴是誰？包括擔保公司、保理、信託、銀行、渠道合作等
6、怎樣進行風險控制？包括政策法規風險、項目風險、系統風險、操作風險等
7、用戶通過什麼渠道投融資（支付）？第三方支付、網銀轉賬、線下匯款、移動支付、POS等等
8、怎樣搭建NB的IT支撐平台？用戶體驗要好、系統要安全可靠穩定等等
9、怎樣服務好用戶？客服體系、運營體系等等的搭建
10、怎樣從眾多競爭對手中脫穎而出，建立品牌形象並維系好品牌形象？
針對以上問題，可以總結出對應量化指標體系：
1、用戶指標：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價（平均投資額度）、用戶分布（各等級佔比）、互動指標等等。
2、產品指標：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、流標數、風險系數、熱度（受歡迎度）等等。
3、營銷渠道指標：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、營銷活動指標：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等等
5、合作方指標：合作帶來的項目數、項目通過率、風險系數、成本等等
6、風控指標：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等等
7、支付渠道指標：渠道轉化率、渠道成功率、支付渠道來源、渠道成本等等
8、IT平台指標：用戶體驗指標（包括響應速度等）、可靠性指標、安全性指標等等。這塊與互聯網的指標類似。
9、客服指標：投訴分類、接通率、投訴渠道、響應速度、滿意度等等
10、競爭性指標：競爭對手分析指標、互聯網輿情監控指標等等

❻ 互聯網大數據的信用體系個人綜合評分是怎麼來的

您好，互聯網大數據的信用體系個人綜合評分是每個人的借貸行為、履約情況、消費情況、以及手機運營商情況來綜合評估的。
至於社保，公積金、學歷、銀行流水貸款信用這幾項數據，相對來說銀行流水比較看重一些。
大數據信用報告包含以下信息：
1、近六個月話費和通話次數。能夠反映出通話的穩定性，一定程度上能夠影響到貸款機構的評價。
2、近六個月里與貸款機構、信用卡機構、催收公司的累計通話次數。通話次數越多，就越容易對用戶的評分造成負面影響。
3、通話活躍分析。用戶的通訊錄狀況會影響到貸款機構的評估，提查查的大數據報告運用柱狀圖，顯示通話的活躍天數和活躍地區，以此反映出用戶的通訊錄是否符合社交習慣，以及是否具有穩定性。
4、聯系人深度分析。這個版塊展示了用戶與其聯系人的通話次數、時長、主叫次數和被叫次數。
5、通話風險狀況。該板塊展示用戶與110、120、貸款平台、信用卡中心、催收公司、中介部門、法院等部門近半年的通話次數和通話時長，以及欠費風險度、親情網風險度、號碼沉默度。
6、多頭借貸情況。提供比較具象的手機借款調用平台數和身份證借款調用平台數，借款平台類型，如房地產金融、一般消費分期平台、銀行個人業務、P2P網貸、大型消費金融公司、第三方支付等。
7、逾期行為詳情。包括近期逾期平台數、逾期訂單數、逾期金額、逾期時長等數據。
8、負債情況詳情。負債平台數、負債訂單數、負債訂單已還金額、近半年負債情況一覽表等數據。
9、聯系人存疑信息。用戶主動聯系人數、主動聯系黑號數、主動聯系人中曾為申請人的人數、被動聯系的黑號數等信息。
10、申請行為檢測。3個月內身份證是否關聯其它手機號，以及3個月內，申請信息是否關聯多個身份證。
11、風險信息檢測。這一項內容主要包括：手機號是否命中虛假號碼庫、身份證歸屬地是否有高風險、身份證是否命中犯罪通緝名單、身份證是否命中法院執行名單、身份證對應人是否存在助學貸款欠費歷史、身份證是否命中信貸逾期名單、申請人信息是否命中風險關注名單等。
12、失信情況。該板塊主要提供的是一些法院判決信息。
在微信里查找：提查查官方號。
即可查看到我們的網貸數據報告，網貸申請記錄，網黑指數分以及命中風險提示等重要數據信息。
與2000多家網貸平台合作，查詢出的數據相對來說全面且精準。

用戶可以憑借綜合信用分來判斷自身是否為網貸黑名單用戶。
綜合信用分標准為：0-100分，分數越低，信用越好。

而命中風險提示則可以更好的找到自身的不足，提升網貸的審核通過率。

❼ 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。

❽ 基於互聯網金融的中小企業融資問題研究，應該找哪些數據分析

摘 要：隨著互聯網技術的不斷提升，網路信息化已經成為不可避免的趨勢。而對於企業融資來說，則正逐步進入互聯網金融時代。這種新的趨勢推動，也為中小企業提供了一種全新的融資渠道。基於互聯網金融的發展現狀及其在中小企業融資中所發揮的作用，對黑龍江省中小企業融資所面臨的問題進行闡述，分析問題的成因，並提出相應的對策建議。

關鍵詞：互聯網金融；中小企業融資；政策建議

中圖分類號：f83 文獻標志碼：a 文章編號：1673-291x（2016）17-0101-02

互聯網金融（itfin，即internet finance）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網和信息通用技術實現資金支付、融通、投資和中介服務的新型金融模式。隨著互聯網的成長以及向金融行業的延伸，互聯網金融已經在我國蓬勃發展。目前，我國互聯網金融發展過程中先後出現了大數據金融、貨幣基金、p2p網貸、眾籌、第三方支付以及第三方金融服務等多種模式。其中，貨幣基金就是利用互聯網的特性研發出來的一種高效的理財產品，如現在較為流行的余額寶、理財通等；網路信貸在我國起步相對較早，證監會在2000年頒布的《網上證券委託暫行管理辦法》中進一步完善了網上證券業務，現在該項業務也正逐步延伸到手機網上交易、網上開戶甚至推廣電子券商；p2p網貸又可以稱之為對等聯網，是指有多餘資金並有理財投資想法的個人，通過第三方網路平台相連接，採用信貸的方式將資金貸給有需求的他人。目前，在國內出現的p2p模式有2種：第一種是線上模式（online），第二種是線上到線下模式（online to offline）。眾籌則是有門檻低、種類多、依靠大眾、注重創新等特性，是一種面向群眾募資，以支持發起人或組織的行為。

黑龍江省經濟快速發展中存在的最突出問題就是中小企業融資難問題。而此前發布的哈爾濱市總商會民營企業投融資平台，也恰恰是為了解決中小企業融資渠道單一、信用擔保體制不健全等問題而提出的一個大膽嘗試。

作為一個新興行業，互聯網金融對黑龍江省的經濟發展起到了巨大的作用。當前黑龍江省的經濟發展正在面臨一個新常態，在這種新的發展需求下，過去陳舊的發展模式已經不再適用。企業需要轉型升級，需要資金，需要擴大自身的發展。在新的局勢面前，我們要尋找創新型的管理模式，這就需要金融的支持。盡管黑龍江的經濟發展相對於全國其他地區較為落後，但後發展地區也有其獨特發展優勢，如資源優勢。我們可以先了解其他地區的發展模式，然後將其優秀的發展模式引入黑龍江省，並結合本省的省情進一步將優勢擴大，從而降低黑龍江省的資源成本。同時，結合互聯網的優勢，通過互聯網金融、投融資聯盟，為企業和金融服務機構提供平台，推動黑龍江省互聯網金融的發展。互聯網金融不只是一個網路平台的革命，而且未來還會帶來「客戶革命」。簡單來說，政府認為互聯網金融屬於服務性的輔助功能，是處理大金融機構暫且處理不了的問題。當客戶了解、熟悉並認可互聯網金融能夠解決交易成本及便利性問題時，那麼就會產生蝴蝶效應，使更多的客戶通過互聯網金融來獲得資金。

互聯網金融能夠有效解決信息不對等的問題，能夠對中小企業融資起到快速的推動作用。同時它還能解決買賣雙方的信息不對等和借款方融資條件等問題。互聯網金融正逐步向我們靠近，甚至在我們生活中的部分領域已經起到了主導作用。

中小企業利用自身的經營優勢保證了其在經濟上的快速成長，為社會發展創造了巨大的經濟效益和社會效益。盡管在發展的過程中中小企業也面臨著傳統金融的約束，存在融資難、融資貴等問題，但目前我國的中小企業正不斷壯大，正日益成為我國經濟發展的主力軍，互聯網金融的產生也恰好能夠適當解決這些問題。

（一）黑龍江省中小企業融資存在的問題

1.抵禦外來風險的能力較差

黑龍江省中小企業起步相對較晚，企業原始積累時間短、資金少，經常會出現營運能力

較低、償債能力不足、資金周轉困難等問題，一些企業甚至面臨破產；還有一些企業還未完成原始資本積累，更不具備對外融資資格。因此，當外部市場產生一些不可預測的影響時，對這些企業的經營能力就直接構成了致命的威脅。

2.中小企業融資渠道過於單一

針對2014年黑龍江省中小企業資金來源的調查顯示，固定資產融資情況為：內源融資佔72.5%，親友借款佔9.8%，銀行貸款佔8.8%，商業信用佔3.3%，其他佔2.1%，股權佔1.8%，創業基金佔1.1%，融資租賃佔0.6%；流動資金融資情況是：內源融資佔75.3%，銀行貸款佔9.7%，親友借款佔6.3%，商業信用佔6.4%，其他佔2.3%。從上面數據可以看出，在中小企業的融資結構中，內源融資佔比最高；在外源融資中，銀行貸款佔比較高。但由於中小企業經營規模小、資信等級低、融資成本過高等原因，難以得到銀行長期資金支持，影響了企業的擴大再生產，制約了企業的成長。

3.借貸成本過高，擔保能力有限

由於黑龍江省中小企業技術和經營管理水平較低、不穩定因素較多、盈利能力較低，同時，由於企業的資金補償機制不完善、擔保機構的效率低下，所以，銀行做貸款風險評估時，這樣的企業往往會被評為風險過大，不太願意向其提供相應的貸款，即使提供貸款，其所負擔的貸款利率也都高於央行所公布的貸款基準利率。根據黑龍江省政府金融辦公室公布的數據顯示，在2014年黑龍江省金融機構發放給中小企業的貸款中，其貸款利率絕大多數超過了貸款基準利率，平均超過貸款基準利率19.3%，大幅增加了中小企業的融資成本。

4.企業社會信用環境較差

目前，正是黑龍江省中小企業改革發展的快速時期，但有些企業改革只注重形式，注重短期獲利行為，經常出現逃避銀行債務現象。一些黑龍江省中小企業在日益激烈的市場競爭中逐步顯露出了自身的缺點，有些甚至為了獲得銀行貸款製造虛假的交易合同，並利用一些不規范的手段來逃避銀行債務。這些現象都給銀行帶來了巨大的損失，嚴重破壞了社會信用環境，導致各商業銀行不願輕易對中小企業發放貸款。

（二）黑龍江省中小企業融資難的成因

1.地理位置決定了企業發展緩慢

黑龍江省的地理位置決定了黑龍江省中小企業與南方企業在地理、氣候等多方面所處的劣勢。冬季氣溫較低，沒有先天的海港條件，沿海貿易發展較為困難，導致中小企業的成長性變弱，許多金融機構不願為中小企業融資提供便利。

2.由於金融的制約，對中小企業融資產生了抑製作用

長期以來，我國更注重於大中型企業的發展而忽視了中小企業，導致中小企業被邊緣化。中小企業在規模、結構和管理方面都與大型企業存在著明顯的不同，但商業銀行所建立的信用評價和信貸管理體系更適用於大型企業，使得中小企業不能更好適應這種評價體系。政策的缺陷嚴重製約了黑龍江省中小企業的進一步發展。金融越不發達，融資成本就越高。由於金融長期的制約，出現了資金不流暢的現象，這就對整個社會的融資，特別是中小企業的融資產生了抑製作用。

3.由於銀行激勵機制不健全，導致中小企業融資難

在我國的銀行改革和發展過程中，商業銀行僅對信用風險約束機制進行了強化，卻沒有建立與之相對應的激勵機制，在風險控制方面，客戶經理所承擔的責任與其收入出現了嚴重不對稱，使得客戶經理在向企業貸款的時候產生了「惜貸」的心理。不僅如此，銀行對企業貸款之後需要持續跟蹤企業情況，但由於運營成本過高，加上缺少對客戶經理有效的激勵來控制貸款風險，因此，一些存在高風險貸款的企業項目未能被及時的排查，導致中小企業貸款的整體違約率較高，銀行在對中小企業房貸時就產生「易違約」的不良印象，再加上「檸檬市場」條件下可能出現的逆向選擇與道德風險問題，使得銀行會選擇收緊針對中小企業融

資需求的信貸供給，這也正是造成中小企業融資難的另一個關鍵原因。

（一）開拓黑龍江省中小企業融資的新途徑

中小企業所遇到的融資問題嚴重影響著黑龍江省中小企業的可持續發展。解決目前中小企業存在的融資問題是一項復雜的工程，要堅持開拓創新的精神，完善符合黑龍江省省情的各種規章制度，全面系統地解決中小企業融資困難問題，逐步優化中小企業資本結構。

（二）建立現代企業制度，提高企業素質

中小企業要站在戰略發展、全面優化的角度，運用科學發展觀，建立現代企業制度，明晰產權關系，優化產權結構，實現企業治理結構的合理化和科學化，建立規范的信用管理制度，提升信用水平；同時，促進與大型企業的積聚和融合，吸取優勢，降低風險。創造高效的企業發展模式，擴大企業對社會的影響，提升企業在同行業中的競爭力，增強外部融資能力，改善企業融資環境。

（三）鼓勵各類型互聯網金融平台建設

利用黑龍江省長期所積累信息技術優勢，促進互聯網金融相關企業的合作與交流，鼓勵省內p2p、眾籌、第三方支付、大數據等網落平台的設立，鼓勵傳統中小企業和金融公司設立互聯網金融部門以及相關產品開發部門，並提供相應的技術支持。

（四）拓寬互聯網金融對企業的融資渠道

增加財政資金作為政策引導資金，並且吸引和鼓勵社會資金的參與。鼓勵省內滿足條件的互聯網金融企業在新三板上市。對於支持中小企業融資的互聯網金融機構，黑龍江省應根據其對中小企業提供的融資規模給予相應的補貼。可以通過互聯網金融來實現中小企業的融資，通過p2p、眾籌、第三方支付、大數據金融等方式來實現融資，轉變中小企業過度依賴銀行的局面。

❾ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

由於互聯網金融概念較為寬泛，支付、投資理財、信貸、徵信、虛擬貨幣發行（比特幣等）、金融產品搜索等不同領域所關注的核心指標並不相同；即便是相同領域 的公司，由於核心業務模式的差異導致大家所關注指標也不相同。因此從運營角度來看，最靠譜的是結合公司的核心業務模式來歸納運營指標。 互聯網金融公司的金融屬性，從經營風險的角度來看，風險貫穿互聯網金融公司的企業日常運營、IT平台運營等過程，這與普通互聯網公司的運營主要關注產品運 營有極大不同，因此以下所指的運營並不單純指普通互聯網公司的運營部門的運營，而是從整個互聯網公司企業運營角度來說的。 根據互聯網共性可以總結出對應量化指標體系： 1、用戶指標：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價（平均投資額度）、用戶分布（各等級佔比）、互動指標等等。 2、產品指標：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、流標數、風險系數、熱度（受歡迎度）等等。 3、營銷渠道指標：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等等 4、營銷活動指標：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等等 5、合作方指標：合作帶來的項目數、項目通過率、風險系數、成本等等 6、風控指標：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等等 7、支付渠道指標：渠道轉化率、渠道成功率、支付渠道來源、渠道成本等等 8、IT平台指標：用戶體驗指標（包括響應速度等）、可靠性指標、安全性指標等等。這塊與互聯網的指標類似。 9、客服指標：投訴分類、接通率、投訴渠道、響應速度、滿意度等等 10、競爭性指標：競爭對手分析指標、互聯網輿情監控指標等等 運營不要只關注那些數據，數據是外在的，是基礎，而產品和平台核心競爭力才是發展的王道，數據+產品，找到平台最優的發展平衡點，才是運營下的這盤棋的目的。