大数据金融（中篇共上中下3篇）

DASHUJUJINRONG大数据金融主编：王子晗

曾薇第六章大数据保险1大数据保险概述2大数据在保险业中的应用掌握大数据保险的特征、应用阶段和主要作用。掌握大数据在保险承保定价中的应用。掌握大数据在保险精准营销中的应用。掌握大数据在保险欺诈识别中的应用。学习目标3大数据在保险业风险管理方面的应用1大数据保险概述第一节大数据保险概述一、大数据保险的概念和特征(一)大数据保险的定义大数据保险是指依托大数据技术,通过风险数据的专业挖掘和价值变现,并通过治理端和商业端协同创新,融合优化传统保险服务方式和资源配置,创新保险产品、服务和模式,从而实现保险对客户需求的更好满足和政府治理的更优服务。(二)大数据保险的特征1.数据驱动及创新思维大数据保险是由数据驱动的,这种数据驱动是全方位的,既表现在产品定价和风险模型方面,也表现在前后端承保理赔业务链的各个环节。第一节大数据保险概述一、大数据保险的概念和特征(二)大数据保险的特征2.融合创新和生态系统数据保险具有鲜明的融合创新特征：一方面政府治理、商业力量与大数据技术的协同创新特征极其突出另一方面大数据保险与科技金融、传统金融保险的融合创新成为常态3.运营效能和服务导向通过大数据技术,大数据保险的资金摩擦降到最低,充分优化资源配置流程,从而有效提升运营效能。第一节大数据保险概述二、保险业大数据应用的发展(一)世界保险业的数据应用发展阶段信息技术应用阶段数据匮乏阶段统计数据应用阶段大数据技术应用阶段(二)保险业大数据应用的阶段第一节大数据保险概述三、大数据在保险行业中的作用010203(一)产品和服务的个性化保险公司可以利用分类、聚类、用户画像等技术对普通客户进行更精细的客群划分,在保险产品和服务的设计、营销和推广等环节提供更有针对性、更精细的服务;可利用自然语言识别、文本挖掘、模糊判断等大数据技术,对单一客户在社交平台上留下的大量数据进行挖掘和分析,并了解客户的行为习惯、风险偏好和对保险的态度,从而为其提供个性化的保险服务和精确的风险管理。(三)保险价值链的再创新大数据技术的应用有助于保险公司外部交易成本显著降低,实现保险公司资源的有效整合,促进保险价值链的再创新。保险公司的长期经营过程中沉淀了大量各类的客户数据。保险公司可以利用大数据技术及时对客户进行精细化的风险测度。(二)风险衡量的精准化第一节大数据保险概述四、保险公司在大数据下的数据服务架构2大数据在保险业中的应用第二节大数据在保险业中的应用一、保险业大数据应用现状大数据的应用在保险行业相对滞后,其应用水平目前仍落后于银行业和证券业。这是因为银行业和证券业数据服务平台的建设相对较早,为大数据技术的应用奠定了良好的基础。(一)保险业大数据的总体特点未来大数据技术的应用能力将成为保险公司的核心竞争力。但目前国内保险业的相关数据积累还十分有限,数据资源在总量上较少,主要以结构化数据为主。同时,保险公司目前沉淀的一定量的半结构化数据和非结构化数据的利用效率依然较低。(二)国内保险业大数据应用的特点第二节大数据在保险业中的应用二、承保定价(一)大数据与传统保险定价理论保险作为一种风险管理工具,它是基于社会群体之间的风险救助机制。保险产品的设计主要是以大数法则为基础的,即基于对大量风险发生和损失的历史数据的分析和预测,在重复随机现象中找出具备一定必然性的规律,从而依靠精算技术对产品进行定价并建立合理的成本核算与财务运行机制。1.大数据与大数法则传统的精算理论,精算师通过所掌握的风险暴露数据来进行建模和分析,从中找出该风险发生的规律,在一定的假设条件下,对未来风险发生的可能性以及可能造成的损失程度做出预测,并根据这些预测设计相应的保险产品。2.大数据与传统精算理论第二节大数据在保险业中的应用二、承保定价(二)大数据对承保定价的革新1.丰富风险特征的描述在保险定价的传统方式中,精算师利用的数据仅限于保险行业中的数据,甚至只是保险公司内部风险数据。而在当前的感知更透彻、互联互通更全面、智能化更深入的大数据时代,保险公司可获得更丰富、更多维的数据进行风险特征描述。2.改变风险定价的模式增加更多的辅助定价因素根据客户行为的变化来调整3.助力保险费率的市场化改革目前,我国保险费率的市场化改革进程不断加快,意外险、普通型寿险、万能险等相关领域的费率市场化定价也已经相继放开,商业车险、分红险的费率市场化定价也将放开,更多保险产品的定价权在未来会交给高效的市场,使用大数据技术为保险产品的附加费率进行定价是趋势所在。第二节大数据在保险业中的应用二、承保定价(三)大数据在车险定价中的应用过去无论客户驾驶习惯好坏,车险保费的价格基本相当。而随着大数据技术广泛应用于保险行业,这种优质车主为高风险车主买单的现象将不复存在,根据车主驾驶行为的保费定价模式已经开始逐渐颠覆传统车险的定价模式。车险费率定价,主要参考两类风险因素:第一类是与机动车辆相关的风险因素,包括品牌、购买价格、使用情况等方面。第二类是与车主相关的风险因素,包括车主的年龄、婚姻状况、职业、驾驶行为等方面。(四)大数据在健康险定价中的应用我国所面临的健康和养老问题随着人口老龄化加速越来越严峻。目前虽有基本养老、基本医疗等社会保障制度,但保障水平依然有限。随着人口与经济发展趋势变化,健康和养老服务将成为未来新的经济增长点。商业健康险将会成为我国医疗保障系统中不可或缺的重要组成部分。1.医疗大数据目前我国的商业健康险可分为团体险和个人险两种。第二节大数据在保险业中的应用二、承保定价第二节大数据在保险业中的应用二、承保定价第二节大数据在保险业中的应用二、承保定价(四)大数据在健康险定价中的应用2.大数据与健康险的产品设计健康险产品设计必须兼顾社会伦理和保险成本,通常包括确定所提供的服务和产品定价两个方面的工作。在确定不同的健康状态下,被保险人未来罹患某种疾病的概率,以及各类疾病的平均诊治费用时,保险公司可以利用大数据技术从海量电子病历数据中,计算出各类疾病的平均诊治费用,并且通过跟踪多位患者的病情发展状况,计算出疾病转化的概率。三、核保、理赔与定损(一)大数据在核保中的应用场景1.充分利用全行业大数据

充分利用保险行业数据共享以及使用全行业黑名单。保险公司通过保险行业数据共享可获取被保险人全行业累计风险保额。累计风险保额指被保险人所有已生效的及正在投保的寿险、意外险和重大疾病险保险合同中保险公司可能给付的累计最高金额,它是核保的关键因素。第二节大数据在保险业中的应用三、核保、理赔与定损(一)大数据在核保中的应用场景(2)利用保险相关资产替代财务证明。(3)利用健康险历史理赔数据了解既往病史,推测健康现状,并在一定程度上替代体检。(1)利用征信数据对个人基本信息进行核验。方式3.增加新的核保因素一般来说,核保结论的可信度会随着核保因素的增加而增加,保险大数据技术基于现有核保因素可以帮助引入新的核保因素。4.建设一体化核保中控平台一体化核保中控平台可以利用行业级数据替代企业级数据,为保险公司提供了一种新的数据收集方式,并提供了新的核保因素,以支持保险业务的全流程服务。第二节大数据在保险业中的应用三、核保、理赔与定损(二)理赔与定损中的人工智能理赔与定损是保险公司在接到报案后给出是否赔付以及赔付多少的业务环节。赔付金额对于人寿保险以及健康险中的疾病保险来说,通常容易确定,因为保险公司主要确定是否属于险责任;对于健康险中的医疗保险来说,保险公司则需要根据合同确定所发生的治疗费用中有哪些属于赔付的范围,并基于此给出最终赔付金额;对于财产险来说,保险公司不仅需要确定报案内容是否属于保险责任,还需要根据损失情况对标的做出评估。四、精准营销(一)大数据下的新保险营销方式(1)突破时空限制,营销对象广泛。(2)广告投放精准,且具有针对性。(3)信息传播速度快,营销效率较高。(4)可以对营销推广的效果进行监控。1.搜索引擎营销通过利用大数据技术,保险公司可以有效地获取和了解其在微信平台中的潜在客户,从而向潜在客户进行精准营销。2.微信保险营销保险公司通过其微博服务账号能够及时、直观地向公众发布其保险产品和服务的营销信息,开展多种多样的网络营销活动,并能实时地与其客户进行良好的互动。3.微博保险营销第二节大数据在保险业中的应用四、精准营销(二)大数据下精准营销的实现路径在大数据背景下,保险公司了解和洞察其潜在客户,进而以精细且准确的营销方式对客户营销,客户转化率大幅提高,营销效益上升的同时营销成本下降。一是建立数据库。二是分析差异化需求。营销模式的全面精准化主要涉及开发精准化的产品、制定精准化的价格、进行精准化的营销沟通、建立增值的服务体系。保险公司还应当借助大数据技术对其营销活动的效果进行评估和反馈,以帮助其改进现有营销活动中的不足,从而使其下一阶段的保险营销活动更为精准。01020304营销理念的变革对差异化需求进行分析营销模式的全面精准化营销的效果反馈第二节大数据在保险业中的应用四、精准营销(三)组建垂直平台生态圈许多保险公司正在积极地引入数字化技术以优化客户在其所提供保险服务中的体验,提升其自身的精准营销能力、风险管理能力和客户影响力。保险公司需要对其在价值链与市场中的地位、优势和劣势有充分的认识,进而明确其与其他利益相关者之间的合作模式,即保险公司通过明确本公司能够提供怎样的保险产品和服务、本公司拥有哪些数据、哪些公司需要本公司的数据、本公司需要哪些外部数据来支持产品和服务的优化等一系列问题,对其在生态圈中的合作内容和合作方式进行确定。随着外部数据的成熟和运用,核保和理赔可以实现部分自动化,甚至全部自动化。这会大大提升效率,降低核保和理赔成本。同时,外部增量数据的支撑还可以降低人工成本。(二)提高效率与降低成本大数据也与索赔管理息息相关:运营商希望在索赔期间保存好图像、视频和文本标记。结合受益人、投保人、保险人的汇总信息对非结构化数据的大数据分析也尤为重要。大量的支持信息会作为信息提交的一部分构成保险公司的非结构化数据来源的一种。(三)索赔与理赔管理基于大数据的产品通常具有可定制性、易分类性、融合性和时效性的特点,相比传统产品有很大优势。可定制性是指保险公司针对不同性别、年龄、爱好、消费水平的人群差异化开发产品。(一)保险公司内部运营精细化管理五、产品运营管理第二节大数据在保险业中的应用六、保险业大数据应用的近期突破口核保理赔的优化3保险公司通过利用大数据技术对海量数据进行分析建模,可以使自动化的核保理赔过程得以有效实现。承保范围的扩大1在大数据技术的应用下,过去不可承保的风险也将有可能成为可以承保的风险,更多潜在的保险需求也将被有效激发。个性定价的实现2在大数据应用的背景下,随着保险公司所掌握的数据在数量上日趋庞大、在维度上日趋宽广,其保险定价的精确度也日趋提高。运营效率的提高5保险公司还可以将大数据技术应用到相关运营环节当中,如人力资源管理、财务管理等,从而实现保险公司运营管理水平的有效提升。4风险防控的提升作为经营风险的企业,保险公司在其日常经营过程中面临着诸多风险。这些风险不仅表现为投保人的逆向选择问题和道德风险,也表现为保险公司自身的操作风险、信用风险等相关风险。3大数据在保险业风险管理方面的应用第三节大数据在保险业风险管理方面的应用一、保险业风险管理面临的挑战(一)风险特征的描述被极大丰富在大数据时代,风险特征的描述被极大丰富,数据资源的获取也越发便利,但这也带来了一系列的风险管理挑战。(二)逐利带来的风险行业竞争倒逼核保和理赔速度的提升可能带来质量下降。核保和理赔这两个环节是可以为保险公司屏蔽所有逆向选择和道德风险的,但代价是用大量的人力、物力对每个投保和理赔申请都进行大量的细致调查。(三)信息不对称带来的风险互联网保险的发展增加了风险控制的难度。各种网络保险销售成为保险公司新的保费增长点,甚至客户通过手机微信等软件终端,就可以轻松完成投保或理赔过程。第三节大数据在保险业风险管理方面的应用二、欺诈行为分析(一)医疗保险欺诈与滥用分析医疗保险欺诈与滥用通常可分为两类:一类是非法骗取保险金,即保险欺诈;另一类则是在保额限度内重复就医、浮报理赔金额等,即医疗保险滥用。(二)车险欺诈分析保险公司利用过去的欺诈事件建立预测模型,将理赔申请分级处理,可以在很大程度上解决车险欺诈问题,包括车险理赔申请欺诈侦测、业务员及修车厂勾结欺诈侦测等。(三)寿险欺诈分析高额意外险和重疾险的欺诈损失一直是寿险运营的痛点。高额意外险,在现有的数据基础上,很难找到一个行之有效的数据产品来实现反欺诈,需要更多的数据模型和应用来解释随机和非随机因素。第三节大数据在保险业风险管理方面的应用三、理赔预防与降低在大数据条件下,保险公司有条件从数据库中获取客户的大量相关信息。例如,通过了解客户的就医记录,可以准确推断客户的健康状况;通过查询客户在各家保险公司的既往投保记录,可以分析投保人有无重复投保、短期内大额投保等高风险行为等。(一)核保环节可有条件对客户进行系统性风险扫描借助大数据手段,保险公司可以显著提升反欺诈的准确性和及时性。大数据模型可以自动识别出理赔中可能的欺诈模式、理赔人潜在的欺诈行为以及可能存在的欺诈网络。保险公司可以通过设定关键问题,利用海量数据进行验证,找出可能的答案。(二)理赔环节更可能发现理赔欺诈的线索第三节大数据在保险业风险管理方面的应用四、辅助风险控制的途径近年来,大数据的开发应用不仅得到了实务界的关注,也吸引了理论界进行更为细致的研究,并取得了一定成果。目前这项技术已有了比较完整的理论模型,结合大数据技术本身的发展要求,以及当前保险公司实际运营情况建立了相应的算法体系。未来,完善大数据分析进行风险控制需要满足的条件有以下几点:以数据库建设为基础,在内部数据资源整合的基础上,争取建立全行业共享的大数据平台。保险公司要提升信息技术水平,储备大数据分析的技术力量。大数据分析过程中,需特别注意数据安全和客户信息的保密管理。第三节大数据在保险业风险管理方面的应用五、大数据在保险业风险管理方面的创新应用传统的风险控制主要体现在核保和理赔两个环节,保险公司判断客户是否存在保险欺诈,主要依靠一些固定标准、核保理赔人员积累的经验以及与公安、交通、医院等部门的合作情况。大数据在核保和理赔环节的应用主要包括三个方面。一是建立风险预测模型,结合保险公司内外部数据信息,对客户进行早期异常值检验。二是行业间合作建立反欺诈数据库,整合保险公司的各个部门、第三方平台、网络和通信运营商等平台并构建基于大数据的反欺诈网络。三是保险机构利用大数据技术与汽车修理行业合作构建车后生态圈,以获取每辆汽车的维修、保养情况数据,避免客户从保险中不当得利,防止保险欺诈。THANKSFORWATCHING感谢观看DASHUJUJINRONG大数据金融主编：王子晗

曾薇第七章大数据与供应链金融1供应链金融简介2供应链金融的风险管理掌握供应链金融的概念,了解供应链金融的发展环境;了解供应链金融的目的、特征与功能。掌握供应链金融的主体、流程。掌握供应链金融的类型和运营模式,熟悉供应链金融的应用。了解供应链金融的发展及新趋势。学习目标3大数据对供应链金融的影响4物联网对供应链金融的影响5供应链金融案例1供应链金融简介第一节供应链金融简介一、供应链金融概述(一)供应链金融的内涵供应链是指通过对信息流、物流、资金流的控制,从采购原材料开始,制成中间产品以及最终产品,最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商,直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。供应链管理是指对整个供应链系统进行计划、协调、操作、控制和优化的各种活动和过程。供应链金融是一种独特的商业融资模式,是指以核心客户为依托,在真实贸易的背景下,运用自偿性贸易融资方式,通过应收账款质押登记、货权质押或其他第三方监管/评估等手段,为供应链上下游企业提供标准化或个性化的综合性金融产品与服务。供应链金融的主要职能是填补企业经营循环中的现金缺口。在供应链产品的设计过程中,通常会突出核心企业的参与和作用。供应链金融以核心企业为基准创建“1+N”或“M+1+N”的金融服务模式,关注交易过程,整合物流、信息流和资金流,根据产业特点,跨行业地提供金融服务。第一节供应链金融简介一、供应链金融概述(一)供应链金融的内涵第一节供应链金融简介一、供应链金融概述(二)供应链金融的特点1.还款来源的自偿性供应链金融操作模式的设计中,要求将授信企业的销售收入自动导回授信银行的特定账户,进而归还授信或作为归还授信的保证。2.操作的封闭性要让银行对从发放融资到收回融资的全程进行控制,其间既包括对资金流的控制,也包括对物流的控制,甚至包括对其中的信息流的控制。3.以贷后操作为风险控制的核心同传统业务相比,供应链金融相对降低对企业财务报表的评价权重,在准入控制方面,强调操作模式的自偿性和封闭性评估,注重建立贷后操作的专业化平台,以及实施贷后的全流程控制。4.授信用途的特定化这表现在银行授予企业的融资额度下,企业的每次出账都对应明确的贸易背景,做到金额、时间、交易对手等信息的匹配。在平台化的环境里,大数据的可视化、透明化可以比较彻底地解决这些问题。第一节供应链金融简介一、供应链金融概述(三)供应链金融的产品应收类产品主要应用于核心企业的上游融资,如果销售已经完成,但尚未收妥货款,适用产品为保理或应收账款质押融资。应收类预付类产品则主要用于核心企业的下游融资,即主要为核心企业的销售渠道融资,包含两种主要业务模式:保兑仓业务和先款后货(或先票后货)业务。预付类存货类融资主要分为现货融资和仓单融资两大类,现货质押又分为静态质押和动态质押,仓单融资里又包含普通仓单融资和标准仓单融资。存货类(四)供应链金融服务与传统金融服务的比较服务范围传统金融授信以“良好的资产负债表”为基础,静态分析公司过往财务信息,基于对授信主体的孤立评价做出授信决策。供应链金融是对整个供应链的信用状况进行评估,加强对债务本身的结构控制,在把握企业经营中的商流、物流和信息流的基础上,使资金在供应链中有效流动。第一节供应链金融简介一、供应链金融概述(三)供应链金融的产品融资方式传统金融多需要企业以固定资产(尤其是不动产)作为抵押获得贷款;而供应链金融是在供应链内部封闭授信,将供应链购销过程中所产生的动产或者货权抵押进行贷款,包括应收账款融资、预付款项融资、库存融资、战略关系融资等。还款担保传统金融要求有效第三方担保。供应链金融将上下游企业和银行紧密地联系起来。供应链金融使得整个链条形成了一个闭环模式,银行能够准确地掌握各个环节上企业的信息。管理组织架构传统银行授信参与者一般只有商业银行、中小企业等授信机构,有时还需要第三方担保人参与。供应链金融的参与者较多,不仅有金融机构和融资公司,还有供应链的参与公司、其他服务型公司、第三方或第四方物流公司。第一节供应链金融简介二、供应链金融的主要融资模式物流企业主导供应链融资后,利用自身所掌握的信息优势和客户关系优势,通过掌握抵押货物的精确信息,为面临赊账压力的客户提供短期应收账款融资服务,并收取相应回报。(一)物流企业主导模式01金融机构基于核心企业资信优质向核心企业提供利息较低的融资,核心企业基于产业供需强势地位与预计的还款可靠程度,向供应链上下游中小企业提供资金支持。(二)核心企业主导模式02在企业集团合作模式下,卖方企业为买方提供融资租赁、设备租赁等服务,在替买方垫付货款的同时,也收取融资利息。这样不仅降低了买方一次性付款压力,缩短了买方运营准备时间,同时也提高了卖方的销售额。(三)企业集团合作模式03对于中小企业来说,由于缺乏规范的管理和实体资产,导致直接从商业银行融资难,基于此,金融机构主导模式应运而生:银行将整条供应链上的参与企业进行有机整合,不再对供应链上单个企业进行分散授信,而是综合考虑整条供应链的运作机制、发展前景、信用状况来对中小企业进行贷款。(四)金融机构主导模式04第一节供应链金融简介三、供应链金融的发展背景(一)供应链金融产生的宏观背景全球经济一体化趋势加深,具体表现为生产全球化、贸易全球化、金融全球化。生产领域的国际分工开始细化,跨国企业壮大,在全球范围内出现生产—研发—销售一体化的特点,越来越多的中小企业参与到全球分工之中。基于生产链的全球化运作,供应链金融服务的全球化也相应成为大势所趋。(二)供应链金融产生的微观基础由于现代供应链的复杂性,企业支出与收入的资金通常发生在不同时刻,因此产生了巨大的资金缺口,也带来了结构性融资需求。供应链金融可以弥补这种缺口,帮助中小企业维持正常经营运转。目前比较常用的融资方案有三种:应收账款担保融资、存货担保融资、预付款融资。第一节供应链金融简介三、供应链金融的发展背景(三)中国供应链金融发展的四个阶段第一阶段1第一阶段是金融机构推动的供应链金融。第二阶段２第二阶段是产业中核心企业推动的供应链金融。第三阶段３第三阶段是多主体专业在线平台推动的供应链金融。第四阶段４第四阶段是金融科技推动的供应链金融。(四)供应链金融在中国的发展环境当前供应链金融的发展环境主要有:(1)经济增速放缓,产能全面过剩,行业风险过大,上下游企业账期过长,赊欠严重。(2)银行利率市场化,竞争日渐激烈,服务中小型企业的需求增加。(3)互联网与金融科技对于供应链金融的影响加深,推动供应链金融创新发展。(4)传统企业转型动力强,开拓金融业务。(5)融资租赁、保理等金融业态崛起为供应链金融提供新的资金来源。２供应链金融的风险管理第二节供应链金融的风险管理一、供应链金融的风险供应链金融在实际运行操作中主要有以下几类风险:系统性风险宏观经济、政治和法律环境的不确定;经济危机、市场需求萎缩、市场价格变动等。法律风险银行及员工、代理机构实操中在法律上的无效行为,如抵/质押、转让交易未使用规范法律文件;法律的不确定性,相关制度尚不健全;法律的执行效率低,审理程序烦琐、垫付费用等。供应链运行风险借款企业的上下游企业经营不善,如上游供应商供货出现延误,导致借款企业生产经营停顿;下游发出订单企业经营不善、资金紧张,出现销售回款不及时,导致借款企业出现连带的运营困难等。此外,还有物流运作风险、链上信息沟通障碍风险等。企业道德风险物流企业作为中介机构,有可能欺骗、不负责任、虚假上报或监管失误,现实中出现过物流企业与借款企业合作骗取银行贷款资金的案例。第二节供应链金融的风险管理二、对供应链金融的风险管理研究(一)整体供应链金融风险1.信用风险信用风险是指由于信息不对称的问题,资金提供者对企业特别是中小企业的相关信用信息获取不完全。此外,供应链金融的传导可能导致信用风险聚集和放大。2.质押物价格风险与西方国家以应收账款、预付账款等权利质押为主不同,在我国供应链金融领域,存货质押融资模式已得到广泛应用。实践中,大宗商品多用作质押资产。3.其他风险在线供应链金融的后端操作复杂性远高于传统供应链金融业务,刘文丽等人运用盲数理论分析第三方平台下银行业供应链金融运营体系,从多重不确定性并存的角度评估操作风险,为供应链金融操作风险预警与控制的研究提供参考。第二节供应链金融的风险管理二、对供应链金融的风险管理研究(二)风险度量研究在开展供应链金融业务的前置风险控制环节,对融资企业的整体运营情况和融资企业所在的供应链进行信用评级是非常必要的。Leung和Kwow通过构建马尔可夫链研究了关联企业之间的信用风险传染,认为信用风险传染是集群违约的主要原因。Petrone和Latora引入PD动态模型来量化系统风险,结合网络上的信用风险和传染机制,通过多周期蒙特卡罗模拟得到潜在损失段。(三)供应链金融风险评价指标体系这里基于实证分析的视角,以当前国内中小企业供应链金融的银行评级为例,采用逻辑回归的方法,简要介绍当前银行体系对中小企业供应链金融信用风险评级的测度。中小企业供应链金融信用风险评价体系借鉴传统信用业务信用评价的基本框架,根据供应链金融自身业务特点构建评价体系,结合借款人的信用等级,重点关注自身特点清算单个融资业务和贷款人组织交易的能力。第二节供应链金融的风险管理三、供应链金融的风险控制考察重点包括:(1)商品有效性评估。(2)货物的效用监控。(3)每个参与者的信用评估。(4)合同设计的规范有效性。(一)合同签署前在货物监管方面,金融机构、第三方物流公司和第四方仓储场所应形成三方互联互通,而不是仅受第三方物流公司监管。在基于智能终端和信息技术的货物监管手段,如射频识别、物联网等技术的支持下,建立货物托管监管平台和智能仓库,实现多方参与,智能终端实时监控货物,货物进出仓库时需要金融机构和第三方物流公司进行验证。(二)货物监管中在供应链金融生态发展过程中,数据资源平台化、信息公开化已成为趋势,大数据应用平台的建设在快速发展推进中。受托监管的信息和数据将成为金融机构后续判断各主体信用等级、选择优质参与者的重要依据。(三)货物交付后第二节供应链金融的风险管理四、大数据下供应链金融的风险管理及趋势(一)大数据下供应链金融风险管理的因素与原则基于供应链的特点,应用大数据对风险进行管理应围绕“六化”展开,即业务闭合化、交易信息化、收入自偿化、管理垂直化、风险结构化、声誉资产化。业务闭合化指的是供应链运营中价值的设计、价值的实现、价值的传递能形成完整、循环的闭合系统,一旦某一环没有实现有效整合,就有可能产生潜在风险。交易信息化原本指的是将企业内部跨职能以及企业之间跨组织产生的商流、物流、信息流、人力流等各类信息,能及时、有效、完整反映或获取,并且通过一定的技术手段清洗、整合、挖掘数据,以便更好地掌握供应链运营状态,使金融风险得以控制。目前意为能实现信息全生命周期的管理,实现有效的信息治理。收入自偿化是指供应链金融活动中所有可能的费用、风险等能够以确定的供应链收益或者未来收益覆盖,否则一旦丧失了自偿原则,就很容易出现较大的金融风险。管理垂直化意味着职责明确、流程可控。风险结构化是指在开展供应链金融业务的时候,合理地设计业务结构,采取各种有效手段来化解风险。风险结构化一般考虑四个要素:保险、担保、协议和准备金。声誉资产化评估要全面、系统、客观地反映融资对象企业的综合声誉。第二节供应链金融的风险管理四、大数据下供应链金融的风险管理及趋势(二)区块链在供应链金融风险管理中的作用区块链技术采用多方维护、共同写入的分布式账本技术将供应链上的合同、单据、发票等多种信息分享给具有权限企业,利用网络将核心企业及上下游企业、金融机构等连在一起,解决了供应链金融信息无法传递、数据无法存证鉴权问题。对于供应链金融的多方参与者,基于区块链技术的任意币种实时支付清算与数字票据转让,由交易双方直接进行,高效便捷的同时,可有效降低跨境支付的成本、票据市场的风险和监管成本,有效规范市场秩序。(三)在金融科技支撑的创新模式下,供应链金融的风险管理要点加深对行业的理解,尤其对垂直行业的影响因素有比较全面的认识,包括产业政策、行业格局、风险因素等。数据为王。线上、线下相结合。增信手段的应用。3大数据对供应链金融的影响第三节大数据对供应链金融的影响一、大数据对传统供应链的影响(六)变革思维方式(五)供应链协同管理(四)风险预警(三)准确地预测需求(二)运输路线优化(一)改变车辆和货物匹配大数据对传统供应链的影响第三节大数据对供应链金融的影响二、大数据时代下供应链金融的改变(一)互联网对供应链金融的影响首先,银行不再是供应链金融产品与服务提供的绝对主体,更多的是市场主体参与供应链金融产品与服务的提供。其次,在供应链金融的链条架构上,模式由“1+1+N”变为“N+1+N”。再次,提供供应链金融产品和服务的方式从线下向线上迁移。最后,互联网和大数据使得供应链金融覆盖众多小企业成为可能,在供应链金融服务对象多样性方面,原来的供应链金融只是针对核心企业,并通过核心企业为其上下游企业提供金融产品或者服务。1.互联网为供应链金融发展提供助力发展互联网供应链金融还需要具备以下几种因素:(1)积累足够的信息优势。(2)有数据的整理和分析运用能力。(3)整体业务生态圈的构建。(4)资金端足够的支撑。(5)公司战略的支持。2.发展互联网供应链金融的必备因素第三节大数据对供应链金融的影响二、大数据时代下供应链金融的改变(二)区块链对供应链金融的影响区块链的这些特性显示出解决供应链金融现有问题的潜力。(1)建立P2P的强信任关系。(2)建立透明的供应链。(3)金融级加密安全。(4)个性化服务。(5)可审计性。1.区块链重塑供应链金融模式区块链在供应链金融中的应用有以下四个角度:(1)提高整个行业的透明度。(2)降低整体供应链金融交易成本。(3)催生新的商业模式。(4)简化交易过程,提升客户体验。2.区块链在供应链金融领域的应用第三节大数据对供应链金融的影响二、大数据时代下供应链金融的改变(三)金融科技(Fintech)对供应链金融的影响供应链金融的难点在于防范中小企业融资难所带来的金融风险,而金融科技可以帮助改善这种状况。金融科技对供应链金融的改变主要体现在以下三个本质层面:１３２交易征信和自动贷后解决中小企业的贸易真实性、自偿性和中小企业评价问题;区块链解决陌生人的非信任关系问题。大数据解决核心企业与贸易伙伴的关系,供应链金融的开放性问题;第三节大数据对供应链金融的影响二、大数据时代下供应链金融的改变(四)大数据对供应链金融管理的重要性随着大数据在供应链金融中的不断应用,推动了供应链运营的变革。大数据是传统软件工具在一定时间范围内无法获取、管理、处理和解释的数据集合。新处理模式的引入,使海量、高增长率、多样化的信息资产具有更强的决策力、洞察力、发现力和流程优化能力。大数据在供应链金融中的重要作用体现在:首先,大数据的应用可以为供应链财务管理提供更全面的信息支持。其次,大数据的应用可以降低供应链财务管理的成本。最后,大数据的应用还可以通过引入客户行为数据,帮助金融机构提高客户选择和精准营销能力。第三节大数据对供应链金融的影响二、大数据时代下供应链金融的改变(五)供应链金融管理中的大数据类型和目标结构数据结构数据是在电子表格或关系型数据库中的数据;非结构数据非结构数据主要是库存数据、社会化数据、渠道数据和客户服务数据等;传感器数据传感器数据主要包括RFID数据、温度数据、QR码以及位置数据等;新类型数据新类型数据主要有地图数据、视频数据、影像数据及声音数据等。4物联网对供应链金融的影响第四节物联网对供应链金融的影响一、提升风控能力,拓宽业务范围物联网与金融业务流程的融合,可以帮助银行低成本、大规模地提升企业贷前/贷中/贷后风控能力。通过物联网技术的应用,金融机构可以更准确地了解企业的生产经营情况,从而降低对抵押品、核心企业底线或第三方担保的要求。二、实现数据打通,增强分析能力通过物联网技术,金融机构可建立动态风险控制体系及企业信用信息的共享机制。银行对企业信用数据能够进行实时评估,增强企业信用可信度。三、降低业务成本,提升管理效能物联网可以彻底打通产业与金融之间的信息壁垒,形成信息流、商流、物流、资金流“四位一体”的业务体系。在供应链金融的各种场景下,物联网技术可以监控供应链中各种商品的流向,实时监控产品的数量和质量,实现对产品全生命周期的监控和定位,从而保障整个供应链的融资安全。5第五节供应链金融案例第五节供应链金融案例一、基于电商平台的供应链金融国内电商门户网站如焦点科技、网盛、慧聪网、敦煌网等,B2B电商交易平台如上海钢联、找钢网等,都在瞄准供应链金融,往金融化方向挺进。B2C电商交易平台,如淘宝、天猫、京东、苏宁、唯品会等都沉淀了商家的基本信息和历史信息等优质精准数据,它们依据大数据向信用良好的商家提供供应链金融服务。二、基于数据服务公司的大数据信用模式(一)基于企业资源计划(ERP)的供应链金融

ERP是将企业的财务、采购、生产、销售、库存和其他业务功能整合到一个信息管理平台上,从而实现企业信息数据标准化、系统运行集成化、业务流程合理化、绩效监控动态化和管理改善持续化的系统。其针对物资资源管理(物流)、人力资源管理(人力流)、财务资源管理(财务流)、信息资源管理(信息流)实施集成一体化的企业管理。(二)基于SaaS模式的行业解决方案供应链金融细分行业的信息管理系统服务提供商,通过SaaS平台的数据信息来开展供应链金融业务,如国内零售行业的富基标商、合力中税;进销存管理的金蝶智慧记、平安银行橙e网生意管家;物流行业的宁波大掌柜、深圳的易流e-TMS等。第五节供应链金融案例三、银行主导的供应链金融在银行主导的供应链金融中,银行是主要风控主体,由此导致在选择供应链企业时,规模较大、资金数据全的企业成为银行的优先偏好。此供应链金融模式下链条企业所承担的资金成本较低,风控能力强。此模式的供应链金融体现出了明显的安全边际,在贷款、授信、质押中强调各类凭证的有效性和真实性。同时银行也凭借其金融系统职能,帮助供应链企业做好中间环节服务,如资信调查、汇兑等。THANKSFORWATCHING感谢观看DASHUJUJINRONG大数据金融主编：王子晗

曾薇第八章其他大数据金融机构与产品创新1信托业大数据金融2融资租赁业大数据金融了解信托、融资租赁、第三方支付、众筹等金融机构与产品的概念与特征。了解大数据在信托、融资租赁、第三方支付、众筹这些不同金融业态运营中的应用。了解大数据指数的概念以及它的应用。学习目标3第三方支付大数据金融4众筹大数据金融5大数据指数1信托业大数据金融第一节信托业大数据金融一、信托相关概念界定(一)信托信托通常是指作为法律制度结构存在的法律关系。作为一种财产转移、管理的法律制度,信托是英国衡平法环境下不断发展沿革的产物,之后在美国和大陆法系的日、韩进行了移植和传播,尽管各国均结合自身情况将信托制度进行了创造性的发展,但均继承了信托的基本法理并以此为前提,表现在:１２３４二是信托财产具有独立性;四是信托管理具有连续性。一是所有权同受益权相分离;三是具有有限责任特性;第一节信托业大数据金融一、信托相关概念界定(二)信托业目前我国信托业更多的时候被理解为信托公司,并与银行业、证券业、保险业并称金融业的四大支柱。信托作为一种财产环境下不断发展沿革的产物,是一种财产转让和管理的法律制度,自1979年我国第一家信托公司成立以来,现代信托业已经快速发展了40多年。随着中国居民财富的不断增加,高净值人士增多,对于资产管理和财富管理的需求越来越多,因此金融行业的竞争也越来越激烈,各行业纷纷加大对信息化的建设以抢占市场资源。第一节信托业大数据金融二、大数据在信托业的应用信托公司的业务领域较广,产品类型丰富,不同类产品之间组合众多。通过大数据技术,可以在以下几个方面提高信托业的产品研发:第一个方面是在信托业的传统业务上的专业化。第二个方面是提高资本市场的业务能力。第三个方面是进行产品创新。(一)产品研发大数据风控指的是通过运用大数据监控建模的方法进行有效的风险控制以及风险预警。在大数据风控刚出来的一段时间内,有人质疑过大数据风控相较于人工风控的准确性会不会没有那么高,于是就有研究人员从中国互联网金融发展的实际情况入手,将互联网金融风控模型与传统的人工统计评分卡模型进行了对比试验。(二)风险管理在信托行业,大数据应用于财富管理主要体现在以下几个方面:第一,发展以平台为基础的业务,以信托系统为平台和接口,为用户提供全面的金融服务,充分利用科技设计更全面的个人金融服务方案。第二,在智能投资咨询模式中,基于用户的家庭状况、年龄、经验、资产状况等因素,利用大数据分析、投资组合理论和风险偏好结合算法模型获得的客户概况,定制个性化资产配置方案,并通过互联网实时跟踪,以动态了解客户的需求,最终提供更高效、更具成本效益的全景式个人财富管理服务。第三,基于场景的营销模式是拓展线上精准营销的重要渠道。(三)财富管理２融资租赁业大数据金融第二节融资租赁业大数据金融一、融资租赁概述(一)融资租赁的概念融资租赁(FinancialLeasing),又称金融租赁,产生于20世纪50年代,起源于美国和英国,是国际上最普遍、最基本的非银行金融形式。融资租赁是指出租人根据承租人对租赁物件的特定要求和对供货人的选择,出资向供货人购买租赁物件,并租给承租人使用,承租人则分期向出租人支付租金,在租赁期内租赁物件的所有权属于出租人,承租人拥有租赁物件的使用权,并负责维修和保养租赁物件。租期届满,租金文付完毕并且承租人根据融资租赁合同的规(二)我国融资租赁业中存在的问题2020年底,我国融资租赁合同余额约为65040亿元人民币。总体而言,我国融资租赁行业普遍存在的问题主要表现在三个方面:第一,市场渗透率低。第二,中国融资租赁行业整体运作并不规范。第三,产品价格机制不合理、不规范。第二节融资租赁业大数据金融二、大数据在融资租赁业的应用(一)风险管理风险管理在融资租赁业中有着重要的地位,据《世界租赁年报》统计,融资租赁在全球已成为仅次于银行信贷的第二大融资方式。大数据风控在融资租赁风险管理的全流程中可以发挥非常重要的作用。首先,在申请阶段,可以利用大数据风控技术对申请客户的企业征信和主要股东的个人征信信息进行查询,确保申请人信用状况良好。其次,在申请阶段还可以利用大数据风控进行反欺诈分析,识别申请人是否存在欺诈行为。再次,在授信审批阶段,可以利用大数据风控技术进行关联分析,掌握申请企业的财务、诉讼等方面的信息,提高尽职调查的效率和调查报告的准确性。最后,在租后管理中大数据风控技术也发挥着非常重要的作用。第二节融资租赁业大数据金融二、大数据在融资租赁业的应用(二)征信体系建设从2010年起,一些金融租赁公司开始接入征信系统,融资租赁公司紧随其后。我国融资租赁公司往往自行组建风险管控团队,采用人工手段开展信用调研分析,通过经验判断进行风险评估和风险管控,但传统信用风险评价和风险管控的方法、效率和准确性较低。目前,融资租赁业面临日益复杂的经济形势和业态,征信体系改革也正处于良好的发展机遇期,并且大数据技术已实现对多维度、海量数据的智能化处理。３第三方支付大数据金融第三节第三方支付大数据金融一、第三方支付相关概念第三方支付机构是通过与产品所在国家以及各大银行签约,由具备一定实力和信誉保障的第三方独立机构提供的交易支持平台。通过第三方支付平台的交易支付购买商品后,买家使用第三方支付平台提供的账户进行货款支付,由第三方通知卖家货款到达,进行发货,买家检验物品确认收货之后,就通知付款给卖家,第三方支付平台再将款项转至卖家账户。第三方支付的狭义概念是指独立于银行体系的支付机构,通过互联网、移动设备等渠道提供支付服务,连接商家和消费者,实现资金的安全、便捷和快速转移。第三方支付业务类型众多,具体可以划分为银行卡收单、网络支付、预付卡发行与受理。第三节第三方支付大数据金融二、第三方支付领域大数据技术应用消费环节的应用(一)第三方支付行业的后续发展将与大数据密不可分:源自大数据的二次挖掘和精准营销将成为第三方支付的下一个增长力量。通过对消费群体进行分类,如对所有年龄段的消费群体进行划分,我们可以比较和分析他们在消费数量和支付方式方面的偏好。征信数据的应用(二)大数据可以帮助第三方支付平台更好地了解用户的消费习惯和潜在需求,从而科学推出更个性化的服务,显著提升金融服务水平。目前,财付通、支付宝等第三方支付平台已开通信用支付功能。用户无须提前绑定银行卡或登录网上银行,支付平台通过实名认证和提前分析个人消费余额,给予用户一定的消费信用额度。反洗钱(三)基于电子商务、社交网络等平台及其生态系统,第三方支付平台每天生成大量数据,包括交易信息、物流信息、视频等半结构化数据,用于业务处理过程中的操作和授权,客户访问、客户投诉评估和其他互动。４众筹大数据金融第四节众筹大数据金融一、众筹相关概念众筹是指一种向大众募资,以支持发起人发起的项目的经济行为,具有低门槛、多样性、依靠大众力量、注重创意的特点。股权众筹指发起人在众筹平台中公布他们发起的项目的具体情况和投资回报;项目一般通过了众筹平台初步核实真实性的初审;投资者投资他们看中的项目,会得到项目一定比例的股权,并通过股权升值获得收益。二、利用大数据分析众筹项目小企业面临着想创业,但没有钱的困境,只能向社会公众筹集资金。由于众筹项目拥有广泛的投资者,详细的数据分析将有助于剖析投资者和现有项目,成功定位和启动新项目,降低测试和错误成本。大数据分析结果将降低传统众筹项目的估计误差,并有助于提供更好的预期和想法。５大数据指数第五节大数据指数一、大数据指数的定义一般而言,大数据指数是指综合反映某特定领域发展变化的一般规律和研究趋势的综合指数,是利用行业或专业数据创建的,用于工农业生产、科学实验、在线交易、商业活动、社交媒体等应用领域,包括所有经济和社会活动或其中的特定类别。与传统的统计调查指数相比,大数据指数在四个方面有所不同。首先,数据对象是不同的。其次,数据类型不同。再次,数据来源不同。最后,数据采集方法不同。第五节大数据指数二、两类重要的大数据指数(一)基于网络交易和交互数据编制的大数据指数为了更好地反映互联网电商交易中的价格变化,阿里巴巴利用零售交易平台的交易数据编制了阿里巴巴的网购价格系列指数。主要有ASPI核心指数和ASPI指数,它们由十类指数组成,分为近500个基本分类价格指数。ASPI核心指数是阿里巴巴采购价格指数(核心商品)的缩写,该指数基于固定篮子理论构建,以反映在线采购的核心商品的价格变化水平。ASPI指数是阿里巴巴网购(全网)价格指数的简称,用来刻画在阿里巴巴交易平台上发生的消费和服务的总体支出价格的变化趋势。第五节大数据指数二、两类重要的大数据指数(二)基于网络交易和交互数据虚拟的大数据指数CPI(ConsumerPriceIndex)是消费者价格指数,它用于反映特定时期内城乡居民购买的消费品和服务的价格趋势和程度。CPI是衡量通货膨胀的重要指标,也是宏观经济分析和决策、价格调节和国民经济核算的重要指标。1.基于互联网搜索数据的虚拟CPI编制简言之,互联网搜索数据是以文本形式发布在社交平台和其他媒体上的大量搜索信息,包括微博、论坛、贴吧、电视报道和互联网媒体。2.基于互联网交易数据的虚拟CPI编制互联网交易数据是指互联网用户通过网络爬虫或文本挖掘等专门技术获取的商品价格数据。3.基于扫描数据的虚拟CPI编制20世纪70年代,柜台条形码扫描器的出现(第一台条形码扫描器于1974年在美国推出)标志着商店处理商品付款的方式发生了重大变化。THANKSFORWATCHING感谢观看DASHUJUJINRONG大数据金融主编：王子晗

曾薇第九章大数据与征信1征信2大数据征信掌握传统信用分析理论。掌握征信的原则、作用。了解征信体系、征信格局、征信分类和征信产业。掌握企业征信产品、个人征信产品、个人信用报告。掌握大数据征信的特征与优势。了解大数据征信企业案例。学习目标3大数据征信典型企业1征信第一节征信一、传统信用分析理论信用意指在经济交易的一方承诺未来偿还或未来履约的前提下,另外一方相信承诺并向其提供资源的行为。信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致损失的可能性,以及由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化(如债券评级下调),而导致其债务的市场价值变动而引起的损失的可能性。传统信用分析技术又称古典信用分析技术(ClassicCreditAnalysis),其核心内容是依靠信贷主管的个人经验和能力,分析判断借款人的还款意愿和还款能力,并要求借款人提供银行信贷部门认可的抵押品或第三者信用担保。这里提到的还款能力和还款意愿就是所谓的信。3C是指客户的品格、能力和资本,4C是增加了担保,5C另加经营环境条件。(5)经营环境条件是指借款人所处的外部经营环境。(1)品格是指借款人的信誉,即借款人履行其付款等承诺的主观意愿和可能性。(5)经营环境条件是指借款人所处的外部经营环境(3)资本是指客户的可支配资产,包括净资产和无形资产。(4)担保是指借款人所能提供的用于贷款抵押的担保品。第一节征信一、传统信用分析理论(5)经营环境条件是指借款人所处的外部经营环境法律能力是指借款人的民事能力,包括:①民事权利能力,即借款人的经营活动是否在规定的经营范围之内;②民事行为能力,即借款人进行经营的合法资格以及对违法行为承担民事责任的能力。第一节征信二、征信的发展历程征信在我国主要是以中国人民银行征信系统为代表,是目前我国乃至全球范围内普遍存在的征信业态。飞速发展的互联网金融的风控需求,激发了大数据征信的需求。随着数字经济的快速发展,互联网和大数据等新技术在征信领域广泛应用,大量有效“替代数据”被采集、分析和应用于判断企业和个人信用状况,征信已突破传统借贷信息共享的范围。《征信业务管理办法》以信用信息的采集、整理、保存、加工、提供、信息安全等全流程合规管理为主线,以明确征信业务边界、加强信息主体权益保护为重点。一是明确信用信息的定义及征信管理的边界。二是规范征信业务全流程,对信用信息采集、整理、保存、加工、提供和使用等征信业务的各个环节进行了明确规定。三是强调信用信息安全和依法合规跨境使用。四是提高征信业务公开透明度。第一节征信三、征信概述(一)征信的含义征信是指征信机构作为信用交易双方之外的独立第三方,依法收集、整理、保存、加工个人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,以在一定程度上揭示信息主体的信用风险状况,协助信息使用者判断、控制信用风险,进行信用管理的一种活动。(二)征信的原则征信的原则是征信业在长期发展过程中逐渐形成的,通常归纳为真实性原则、全面性原则、及时性原则以及隐私和商业秘密保护原则。第一节征信三、征信概述(三)征信的分类第一节征信三、征信概述(四)征信的特征征信采集的主要是能反映主体信用状况的信用信息,包括身份识别信息、银行信贷交易信息和非银行信用信息。征信需要建立个人和企业的信息账户,将个人或企业作为信用主体建档,把主体在各行各业同其他市场主体的信用交易活动中产生的信用记录整合录入档案,并及时更新信息。征信是一个行业,是一种信息分享机制,是解决信息不对称的专业化服务,其主要服务对象是授信机构。征信服务由独立于信用交易当事人的权威第三方提供,揭示信息主体的信用状况,要求保持很高的公信力。征信服务主要是一种微观的信息中介服务。传统征信采集的数据一般是金融机构信贷报送客户的借贷历史数据,查询成本高,接入门槛高,覆盖范围窄(当你有信贷交易时才会“征信”),信用评估不全面,更新速度慢,效率较低,已经不能满足互联网金融对征信系统的要求。发展征信行业应依赖于法律法规,在符合社会文化风俗下,更多地使用市场机制。第一节征信三、征信概述(五)征信的作用提高经济运行效率。专业化的信用信息服务,降低了交易中的信息收集成本,缩短了交易时间,提高了经济主体的运行效率。有效揭示风险,为市场参与各方提供决策依据,推动社会信用体系建设。0304服务其他授信市场,提高履约水平。防范信用风险,促进信贷市场发展。0102添加项标题第一节征信四、征信的基本流程

一类是征信机构主动调查被征信人的信用状况另一类是依靠其他机构定期批量报送被征信人的信用状况0102第一节征信四、征信的基本流程征信机构收集的原始数据,需要经过查证分析,才能成为有参考价值的信息。数据查证是保证征信产品真实性的关键步骤。二是数据的可信度。三是缺失的数据。四是被征信人自查,即异议处理。一是数据的真实性。02030104五、征信产业(一)征信体系征信体系是指采集、加工、分析和对外提供信用服务,包括与征信活动相关的法律规章、组织机构、市场管理、宣传教育、技术标准等共同构成的一个体系,其核心是借款人信息数据库以及支持征信体系有效运转的相关制度、技术和法律框架。第一节征信五、征信产业(二)征信行业产业链第一节征信六、征信产品企业信用报告是全面记录企业各类经济活动,反映企业信用状况的文书,是企业征信系统的基础产品。企业信用报告主要包括四部分内容:基本信息、信贷信息、公共信息和声明信息。根据服务对象需求不同,央行先后推出了一系列关联企业查询、企业征信汇总数据、对公业务重要信息提示、征信系统信贷资产结构分析、历史违约率等增值产品。企业征信机构的信用评估、信用评分是可以批量化、自动化实现的,这与信用评级公司需要人工操作和专家经验的对单个企业的信用评级业务不同。1.企业征信产品征信系统提供的基础产品有个人信用报告、个人信用提示、个人信用信息概要。个人信用报告中的信息主要有六个方面:公安部身份信息核查结果、个人基本信息、银行信贷交易信息、非银行信用信息、本人声明及异议标注和查询历史信息。根据征信主管部门的规定,查询征信必须要得到查询主体的书面授权书,不可以私自查询。未经他人允许查看他人征信,是一种违法违规行为。信用评分模型会根据消费者的个人信用报告以数字形式对信用进行度量,模型规则透明、标准、统一。2.个人征信产品２大数据征信第二节大数据征信一、大数据征信概述(一)大数据征信的概念大数据征信本质上仍然是一种征信活动,只是在处理数据方面使用了大数据的技术。大数据不同于传统数据主要体现在三个方面:１一是体量大,体现在规模和传输量上;２二是流动速度快,数据实时或接近实时获取和传输;３三是种类多,数据结构形式多样。大数据征信数据来源渠道主要有:网络上的公开数据、用户授权采集与使用数据、第三方合作机构定期报送数据、政府机构的数据。具体分为:一是个人产生的数据,如社交网络信息、产品评价、互联网搜索记录、购物喜好、网上娱乐、旅游、论坛、微博等;二是商业过程数据,如物流数据、支付数据等,也有数据公司采集的传统商业数据,如大型百货公司客流量、大型游乐场客流量等数据;三是来自智能手机、GPS、车辆轨迹和个人穿戴设备的数据。第二节大数据征信一、大数据征信概述(一)大数据征信的概念当前大数据+人工智能推动征信技术体系快速发展。依托于新兴技术,征信数据在规模、维度和模型的迭代优化等方面有较大进步,在信用评估分析中融合多源数据,引入机器学习的预测模型和集成学习的策略,优化算法和模型体系。第二节大数据征信一、大数据征信概述(二)大数据征信与传统征信的区别大数据征信一般通过对交易行为数据、社交网络数据、其他实时数据进行挖掘和分析,从而产生有用的信用信息并服务于信用管理活动。第二节大数据征信一、大数据征信概述(三)大数据征信的特点大数据征信数据不再局限于金融机构、政府机构以及电信部门提供的个人基本信息、账单信息、信贷记录、逾期记录等,还引入互联网行为轨迹记录、社交和客户评价等数据。2.信息维度多元传统征信主要覆盖持牌金融机构有信用记录的人群。大数据征信通过大数据技术捕获传统征信没有覆盖的人群,利用互联网留痕协助信用的判断,满足第三方支付及互联网保险等互联网金融新业态身份识别、反欺诈、信用评估等多方面征信需求。3.覆盖人群广泛大数据征信的信用评估模型不仅关注信用主体历史信息的深度挖掘,更看重信用主体实时、动态、交互的信息,以信用主体行为轨迹的研究为基础,在一定程度上可以精准预测其履约意愿、履约能力和履约稳定性。4.信用评估全面大数据征信将不再单纯地用于经济金融活动,还可将应用场景从经济金融领域扩大到日常化、生活化的方方面面。1.应用场景丰富第二节大数据征信一、大数据征信概述(四)大数据征信数据的优势人性化思路,适用多场景。05多元变量、数据全面且评价准确。04横向时间展开,实现数据实时性。03获取广谱数据,多方渗透。02依托互联网,数据覆盖面广。01第二节大数据征信一、大数据征信概述(五)大数据征信的技术驱动第二节大数据征信二、大数据征信的业务流程征信机构的基本作用就是将分散在不同授信机构的碎片化局部信息加工融合成为具有完整视图效果的全局信息,从中挖掘出风险信息,解决交易中的信息不对称问题,降低风险和交易成本,帮助商业机构更有效地决策。征信机构的业务流程可以理解为将征信数据提炼为信用信息的过程,包括数据采集、数据处理、数据分析和挖掘以及数据服务。数据采集可分以下三种:数据抓取,用网络爬虫技术在互联网中进行资料采集。从预先指定的数据源中导入数据。用传感器技术采集实时数据。三、大数据征信的应用场景(一)征信大数据的微观运用除了个人