第五章 大数据时代下的征信创新与发展
本章知识结构图
5 大数据时代下的征信创新与发展
大数据时代
征信业的创新与发展
大数据时代下征信风险控制与监管
大数据时代的跨境数据征信
大数据时代
• 大数据概念
• 互联网金融
• 互联网金融下征信运营模式
大数据概念
• 根据维基百科的定义，大数据是指根据常用软件
工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍
时间的数据集。
大数据的特征
大数据特征
Volume(海量)
Velocity(快速
)Variety(多样
化)
plexity(复杂)
Value(价值性
)
Vitality(灵活)
• 大数据从源到流到汇聚应用，包含数据入口、数
据融合处理、数据应用三个维度和过程。从前到
后看，这三个维度分别对应于数据资产类领域、
数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。
大数据的处理流程
大数据时代金融行业的重构
• 1某省市场的功能将发生质的飞跃
• 2.以银行为主的金融体系必然逐渐过渡到以整个
社会的大联网为平台的大金融模式
• 3.金融架构必将发生重塑
互联网金融
• 以互联网为代表的现代信息科技，特别是某著名
企业支付和第三方支付、大数据、社交网络、搜
索引擎和云计算等，将对人类金融模式产生颠覆
性影响，会出现比传统金融某省市场更先进的互
联网金融。
互联网金融的运行原理
• 1.以某著名企业支付方式为基础。某著名企业支
付是通过某著名企业通信设备、利用无线通信技
术来转移货币价值以清偿债权债务关系。
支付系统根本性特点
• 第一，所有个人和机构都在中央银行的支付中心
开账户（存款和证券登记）
• 第二，证券、现金等金融资产的支付和转移通过
某著名企业互联网进行
• 第三，支付清算完全电子化，基本不再需要现钞
流通，就算有极个别小额现金支付，也不影响此
系统的运转
• 第四，二级商业银行账户体系将不再存在
• 2.通过社交网络、搜索引擎和云计算等方式对金
融信息进行搜集整合
互联网金融的信息处理，核心是大数据替代传统的
风险管理和风险定价，有三个组成部分：
第一，社交网络生成和传播信息，特别是对个人和
机构没有义务披露的信息。
第二，搜索引擎对信息的组织、排序和检索，能缓
解信息超载问题，有针对性地满足信息需求。
第三，云计算保障海量信息高速处理能力。
互联网金融模式下的信用处理主要特点
一、地方信息和私人信息公开化；
二、软信息转化为硬信息，或者说只可意会的信息
显性化；
三、分散信息集中化；
四、基于信息检索和排序产生了类似“充分统计量”
的指标和指数，能凝练、有效地反映汇聚起来的
信息；
五、信息通过社交网络的自愿分享和共享机制进行
传播。最终实现信息在人与人之间的“均等化”。
• 3.脱媒化的资源配置
互联网金融中资源配置的特点是：资金供需信
息直接在网上发布并匹配，供需双方直接联系和
交易，不需要经过银行、证券公司和交金融某省
市场。
互联网金融下征信运营模式
• 目前，互联网征信模式可有三种选择：
• 征信中心为代表的政府主导模式
• 电商征信机构和金融机构征信机构为某省市场主
导模式
• 互联网金融协会信用信息中心为代表的会员制模
式。
互联网金融下征信运营模式
政
府
主
导
模
式
市
场
主
导
模
式
会
员
制
模
式
政府主导型模式
• 央行征信中心采集的金融机构的贷款，信用卡等
记录，有系统技术成熟、规模效应、信息性强等
优势，可逐步接入P2P、众筹等网络贷款平台，
并征集相关信用记录，为互联网金融企业提供服
务同时丰富数据库。
• 互联网金融和人民银行征信系统可互相补充完善、
共同发展。
市场主导型模式
• 电商组建征信机构利用自身用户多交包含的信息
量大、通过大数据、云计算充分挖掘数据信息，
控制信贷风险，并对外提供征信服务。
• 金融机构组建征信机构，通过组建电商平台，并
利用综合牌照，风险管理能力等优势，将交和传
统资产负债，抵押物等信息综合，充分挖掘银行、
证券、保险、信托、基金等信息，控制信贷风险，
并对外提供征信服务。
行业会员制模式
• 互联网金融协会设立征信机构，通过采集互联网
金融企业信贷、物流信息开展征信活动，并免费
向会员共享，亦可向非会员开展收取金融中介服
务费用。
征信业的创新与发展
• 互联网金融业务创新
• 国外征信业务
• 国内征信业务创新
互联网金融业务创新
业务创新
第三方支付
电商金融P2P 借贷
众筹
P2P 借贷
• P2P 网络借贷指的是个体和个体之间通过网络实
现直接借贷，国内称为“人人贷”。
• P2P 借贷的模式主要表现为个体对个体的信息获
取和资金流向，在债权债务属性关系中脱离了传
统的资金媒介。
• P2P 属于互联网金某著名企业新模式的一个最大
特点是通过互联网技术扩大借贷范围，提高审贷
效率，降低违约风险。
第三方支付
• 第三方支付狭义上讲是指具备一定实力和信誉保
障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全
技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银
行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。
电商金融
• 电商金融凭借电子商务的历史交和其他外部数据
形成大数据，并且利用云计算等先进技术，在风
险可控的条件下，当消费者、供应商资金不足且
有融资需求时，由电商平台提供担保，将资金提
供给需求方。
众筹
• 众筹是融资者借助于互联网上的众筹融资平台为
其项目向广泛的投资者融资，每位投资者通过少
量的投资金额从融资者那里获取实物或股权回报。
• 众筹作为互联网金融模式的创新之处表现在它关
注处于计划期、预孵化期或者孵化期的公司。。
它不需要企业已有一定的实体和经济基础，只需
要一个被网友接受的可行的创意即可。
国外征信业务的创新
• 评分系统
• 2.世界三大个人征信机构利用大数某省市场和营
销产品
国内征信业务的创新
一、专业的征信数据平台的实现
企业大数据服务平台------九次方企业征信大数
据，就是平台利用互联网大数据挖掘技术采集互
联网全部与企业相关的信用指标，比如企业违法
违规信息、行政处罚信息、客户投诉信息等等。
此外，九次方大数据形成了独特的企业综合信用
征集和评价体系，构建了衡量信用的完整指标，
包括信用等级、核心竞争力、投资价值、成长性、
抗风险能力、投资潜力等。
二、互联网企业与金融机构进军征信业
1.电商企业组建的征信机构
2.金融机构成立的征信机构
三、征信技术快速发展
1.全局性的信息采集内容。
2.深层次的信息加工程度。
3.广泛化的信息应用范围。
大数据时代下征信风险控制与监管
• 大数据时代安全风险
• 大数据时代隐私保护
• 大数据时代数据共享
• 大数据时代法规政策
大数据时代安全风险
数据治理
用户权利 责任分担
基础设施
冲突管理
大数据时代的隐私保护
• 当我们在享受大数据发展对于个人生活和产业发
展所带来的跨越性的变革的同时，也需要为这种
进步付出代价。而如何在引领行业发展的同时，
健全个人隐私保护制度，则需要相关法律、企业、
网民、第三方行业组织等的共同努力。个人隐私
安全是一场未完成的战争，随着相关法规的建立
和完善，我们有理由相信我们的隐私保护将会越
来越健全。
大数据时代的数据共享
• 大数据时代，互联网金融最终能否成功最核心的
关键是信用体系的建立和完善，而这一点需要建
立在大数据的分享基础上。
• 互联网企业应该完善目前各自独立的信用体系，
用开放、共享的互联网精神取得合作共赢，只有
这样，互联网金融才会有颠覆性的长足发展。
• 大数据时代发展的主要障碍
数据割据---因为制度、部门保护主义或者小团
体利益等人为的因素造成的数据分散的现象。
数据孤岛----因为技术差距和遗留问题等形式的
数据分散与无法集中共联的现象。
数据质量---主要包括数据的真实性、完整性和
一致性。数据质量的好坏直接影响着“数据资产”的
价值。
• 大数据并不是存在于某一个部门之中，它发挥作
用也不是某一个单独的部门可以实现的，因此需
要政府从横向和纵向开放共享数据。同时解决数
据割裂和信息孤岛问题，提升系统建设的能力和
规划。
大数据时代的法规政策
• 消费者保护的法规
• 大数据时代信息安全法规
• 大数据的发展是一个全球趋势，也是一个长期过
程。
• 国际上对于大数据涉及的一些法律问题也还没有
定论，仓促立法不可行。
• 我国目前已经初步建立了有关个人信息和隐私权
保护的法律体系，包括刑事、民事和行政法律体
系，目前还缺乏全面系统的专门性立法，也就是
个人信息保护法来平衡信息自由流动和个人信息
保护。
大数据时代的跨境数据征信
• 跨境数据流动概述
• 发达国家征信跨境数据流动立法
• 数据跨境流动机制建设
跨境数据流动概述
• 信息技术为大数据的跨境转移提供可能，改变了
既有的信息处理方式。全球信息流通规模向持续
性、多点方式转变，体现了网络化信息处理的趋
势。
• 数据跨境流动（以下简称 TDF）这一概念由经合
组织在 20 世纪 70 年代提出，指的是跨越国家和
疆界的信息数据流动。
征信数据跨境流动的影响
• 1．征信数据跨境流动的积极影响
一是信息共享，发挥激励惩戒机制作用。
二是促进商业合作和国际贸化。征信数据跨境
流动满足了全球一体化过程中的信息需求，有利
于促进各项跨境活动的顺利开展。
• 2．征信数据跨境流动带来的挑战。
一是加大了信息富有国与信息匮乏国之间的差
距。
二是加大了对数据主体的侵权威胁。
三是加重了数据使用者的责任和负担。
发达国家征信跨境数据流动立法
• 美国立法
• 英国立法
• 德国立法
• 其他欧洲国家立法情况
• 由于各国的法律不同，使得数据跨境流动成为一
个非常棘手的问题。一方面，在对比不同法律时
需要考虑到底哪个国家的法律更为完善，另一方
面，数据跨境流动要同时遵守两个国家的法律十
分困难。因此，国际社会需要达成相关协作机制
来促进数据流动。
数据跨境流动的国际协作机制
• 1．欧盟数据保护指令
• 2．欧美安全港框架协议制度
• 3． APEC 隐私框架
数据跨境流动机制的建立
• 建立和完善本国的数据保护法律制度
• 建立以数据输出机构为中心的责任追究机制
• 坚持对等原则
• 加强国际合作
小结
• 大数据是指根据常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时
间的数据集。大数据从源到流到汇聚应用，包含数据入口、数据融合处理、
数据应用三个维度和过程。从前到后看，这三个维度分别对应于数据资产类
领域、数据融合与处理相关领域、数据应用相关领域。
• 金融机构快速地嫁接互联网，同时引进大数据技术，对网络平台产生的大数
据进行深入分析，提供更个性化和精准化的服务。
• 互联网征信模式可有三种选择：征信中心为代表的政府主导模式、电商征信
机构和金融机构征信机构为某省市场主导模式、互联网金融协会信用信息中
心为代表的会员制模式。大数据时代，除目前的征信机构，互联网企业和金
融机构也将进军征信业，建立新型的征信机构。一种是电商企业组建的征信
机构。另一种是金融机构成立的征信机构。
• 数据跨境流动指的是跨越国家和疆界的信息数据流动。随着计算机和网络技
术的进步，世界范围内的因特网发展，以征信数据为主的数据跨境流动地域
越来越广，包含内容越来越丰富，传递也更为快捷方便，给各国社会经济发
展带来了广泛深远的影响。
思考题
• 1.大数据对金融产业有怎样影响？
• 2.互联网金融运行原理是什么？
• 3.大数据时代的征信模式有哪些？
• 4.结合实际，谈谈大数据如何改变征信？
• 5.跨境数据流动特征有哪些？
• 6.如何构建数据跨境流动机制？
The end
Thanks
