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立木征信树立个人征信数据服务新标杆
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发布者：liuyue&&&&&来源：网络转载
　　传统的银行征信系统一般只针对办理过信用卡和贷款的人群，所以覆盖面很窄，今年将上线8家民间征信机构，那么他们是通过什么产品来审核用户的信用情况的呢？　　蚂蚁金服旗下的芝麻信用早在今年一月便首推了自己的芝麻信用分，直观地呈现用户的信用水平。这也是中国首个个人信用评分。芝麻信用采用了国际上通行的信用分——芝麻分来直观表现信用水平高低，还开发了多元化征信产品，与互联网金融公司开展广泛合作，与北京银行携手打造“全能智慧信用卡”。　　在征信产品落地方面，腾讯显然要落后阿里系一步。据悉，腾讯征信产品主要分两大类：一是反欺诈产品，二是信用评级产品。欺诈测评是对客户的欺诈风险提供一个等级评估，等级越高提示欺诈风险越大。信用评级目前可以提供应用的信用评分和信用报告。广发银行信用卡中心曾出席腾讯征信相关活动，好像在测试中。但市场尚无消息提到腾讯征信产品的落地应用。　　除了两大巨无霸企业，拉卡拉基于征信产品“考拉分”推出了个人短期信贷产品“替你还”；另外，华道征信日前公开了首个针对房屋租赁行业的个人征信产品“猪猪分”。前海征信推出“好信度”；鹏元有&鹏元800&个人信用综合评分；中诚信有“万象分”；中智诚主推“反欺诈征信”。　　对于个人征信企业来说，产品的创新和研发，是一个重要的考验。美国三大征信巨头益百利、艾可菲和全联公司都十分注重产品创新和多元化应用。　　拓展阅读：　　　　　　更多银行信用卡相关信息，请实时关注希财网。希财网理财产品平台（）是国内知名的第三方理财产品导购平台，网站汇聚了海量的银行信用卡资讯，欢迎您的分享讨论。
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微信公众号八家征信机构的征信产品的应用场景在哪
作者: 钛媒体来源: 新浪科技 15:32:10
8家民营征信公司终于结束了央行布置的大考。这意味着个人征信牌照将在近日颁发。一旦牌照正式颁发，就将打破央行征信中心一家独大的格局，我国征信行业也将呈现“百花齐放”，而各大征信机构推出的个人征信产品势必成为大众关注的新焦点。截至目前，阿里旗下的芝麻信用分、腾讯信用分、拉卡拉的“考拉分”、中诚信征信的“万象分”、华道征信的“猪猪分”、前海征信的“好信度”等都已陆续上线或开始内测，并且开始尝试与机构合作测试。百家争鸣的征信行业是否能长驱直入，大步迈进，其应用市场前景如何？新的评分维度和新的场景金融数据金融市场的大小不仅取决于人口市场规模的大小，也受消费者信用引起的金融系统风险的大小影响，而征信体系则是金融业的根基和保障。曾经一家独大的央行中心已表现出明显的不足：采集的征信信息在用户多样性、场景碎片化的当下越来越狭窄变得不合时宜。以芝麻信用分为首的个人信用评分，开始成为征信机构市场化运作的先驱，随后其他民营征信机构纷纷推出自己的征信产品和评分制度，他们都是通过对海量信息数据的综合处理和评估为客户评分或评级从而直观呈现用户信用水平，其中评判的标准和维度大同小异。以芝麻信用为例，构成芝麻分的五个维度是：信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系。这显然同传统征信数据主要来源于借贷领域有所不同，脱胎于互联网背景的民营征信体系数据资源更加丰富征信数据来源更加广泛，各家除了基础的个人基本信息、贷款信息、信用卡信息、信贷领域以外的信用信息等金融数据外，也在收集来自生活、电商等其他数据，甚至有人猜测，淘宝差评记录、滴滴打车爽约、骗取保费时伪造个人信息等都将成为个人征信报告中的“污点”。另外，数据采集也从线下转移到线上，用户信息呈现立体化、多元化、碎片化趋势，当然个人线上生活痕迹更容易被记录，因为这背后刚好是集社交、购物大成者的腾讯、阿里等在支撑。再者民营征信机构产品线更加丰富，比如还有评分体系，更深层次的模型、精准营销以及大数据的服务等。总之，我国征信评分体系开始用丰富多样的“社交数据”或“电商数据”等场景数据去融合“金融数据”从而全面展示用户信用数据降低风险，这恰好移动互联大数据下的场景数据对金融数据的补充和完善。但这是否就代表更加科学更加优质的征信体系和行业生态？作为用户，我们如何去评判这种变化是进步还是陷阱，是该积极拥抱还是消极旁观，征信产品的价值到底在哪？在此基础衍生出来的应用场景又将呈现怎样的面貌？征信产品的应用场景在哪里？回答这些问题的前提是先确定评判的标准。网络时代，数据就是信用，信用就是财富，而征信产品的价值大小取决于以下3条：1、客观事实呈现各家征信企业个人征信数据是否全面完整体现个人信用状况，来源渠道是否有效？民营企业的征信报告是否能和央行报告结合，互相参考、印证？评分系统从大量数据中提炼出来的预测信息和行为模式是否符合客户信用表现的普遍性规律？2、评估标准一致实施过程中是否受审批人员的主观感受、个人偏见、喜好和情绪等影响？审批人员人工经验是否会加大审批的随意性和不合理性？场景用户不同的情况下，其评估和决策的标准是否相同？3、评价准确监管公平依托于大数据、运用统计技术科学是否能准确预测客户各方面表现的概率？是否能让金融机构准确地衡量风险、收益等各方面的交换关系，找出适合自身的风险偏好和收益的最佳平衡点？民营征信企业中，个别企业之间还存有多种业务交叉点，这种竞合关系是否会影响最终评价的准确性，以及如何规避篡改个人数据等不正当竞争？个别监管征信公司既做基础数据，又出个人评级报告，即是裁判又是选手，他们的信用如何监管？既然标准确定，那又该如何使得征信评分系统更加科学优质呢？曾在Equifax多年任职首席统计学家现任国内首家互联网消费金融公司马上消费金融首席数据官的George恰好提供了部分答案：模型的实质是靠找到人的本质特征来预测行为，我们在美国做的所有案例都表明金额征信数据是最能代表人的本质特征，别的数据达不到这样的效果。只有算法而没有适合建模的数据，由此得到的模型预测效果不理想。因此，价值评判的难点就落在找到适合建模的数据上。正如George从技术角度的解释：“评价模型效果的指标可以参考KS(Komolgorov-Smirnov)和Lift Chart。模型的好坏和KS(Komolgorov-Smirnov)指数不是线性关系，KS在25以下基本是随机模型，KS在70以上实际中基本达不到，FICO在美国的模型差不多在50左右。这样看来，8家民营征信机构给我国带来的“社交数据”或“电商数据”至少算是金融征信体系的新鲜血液，为评价模型提供了新的数据来源。尽管“电商数据”“社交数据”在金融风控中是否有效还需等待验证，但这在事实上增加了数据资源，一是金融数据资源，二是社交等场景数据资源，这样只要对泛场景大数据的充分挖掘就可能催生出更加科学的评价体系和更安全的金融消费环境，同时对使用场景的开发也有极大的促进作用。目前，腾讯征信、阿里征信以及前海征信已经为P2P、小贷公司、消费金融以及中小银行提供相关的风控管理。传统的征信机构鹏元征信、上海资信等也将网贷、小贷、消费金融公司作为目标市场。其中消费金融、网贷成为首当其冲的“主战场”。近年，得益于消费金融行业潜力大、政策利好、国民信贷需求旺盛等因素，互联网消费金融成为金融业的“新贵”，2017年，互联网消费金融整体市场规模更将突破千亿元大关。但目前我国的消费金融业仍处于初期，渗透率较低、基数较小，消费信贷理念正逐步扩散，征信与评级更是消费金融产业链上缺失的环节，独立的第三方催收服务也未成型。一旦阿里、腾讯为背景的征信机构顺势借助电商、社交为基础的生态系统来开发上下游的消费金融需求并提供风险控制服务就可解决目前消费金融行业个人信用数据不开放、信用信息分散和相互屏蔽等状况，并大大降低风控成本。正如George所言，个人消费金融企业成功的关键在于其风控系统，尤其是信用风险模型的精准度。而消费金融领域的风险主要为两类，第一类是欺诈风险，这是主官预谋的，是犯罪行为，这种风险的防范要靠事前模式识别和事后的信息共享以及执法；第二类是信用风险，这是由人的行为模式决定，模式的改变需要有主观的认识和有意识的纠正。尤其是我国个人征信起步不久，个人信贷不够普遍，需要正确的引导和教育来让消费者意识到信用的价值，改正一些行为模式以增加和维护信用。除此之外，信用风险的管理关键在于识别风险和找到对应措施。识别风险的最佳方式莫过于精确量化每一个消费者的信用风险，而措施则在于对消费者有一个全面了解，了解他们的行为，了解他们对消费金融的价值，然后有一个量化的价值和风险的平衡。这就需要各征信机构建立公开平台分享场景金融数据，甚至分享有知识产权的数据产品。同时金融机构也可如鹏元、马上消费金融一样积极自主开发信用风险模型，建立完善的信用收集、分析、评估和监督体系。作为消费金融公司，也应发挥自身优势，利用互联网和大数据，加强与互联网消费金融平台的合作，积极探索，挖掘内部交易数据信息，审核落实客户信息真实性，准确识别客户信用风险。除了消费金融，网贷也已成为征信机构开拓业务的主要市场之一。征信公司主要为金融机构的借贷业务提供风控服务。但目前，征信机构提供的产品与国内网贷平台的业务需求仍未完全契合，尤其是P2B(企业和企业主)的需求，模型也有限。腾讯征信等互联网背景的公司提供的更多是个人征信，而传统征信公司则受地域限制，如鹏元、上海资信等作为地方性征信平台，数据主要集中在各自所在的区域，但网贷平台业务却分布在全国。征信机构还需适应网贷平台的业务多元性，毕竟除了人人贷、拍拍贷等少量P2P平台外，更多平台都涉及企业经营借贷业务。要知道就连消费贷和经营贷这两种业务所需的征信模型都不一样，网贷细分市场还需区别对待，征信产品决不可有“一招鲜、吃遍天”的妄想，网贷正在等待更加个性化针对性的征信体系。总而言之，征信行业的健康发展不是一家独大，也不是标准化模板化的生搬硬套或“一刀切”。应用场景中期待在竞合之中找到平衡点，并提高征信准确性增强用户体验的征信产品。
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抢购最新的iPhone7,注册立木征信，解决信用问题
想象这样一个场景，你最崇拜的偶像是乔布斯，你最爱的手机是iPhone，现在苹果公司如期进行iPhone7的发布，可是碰巧你上个月买了一台笔记本电脑，工资卡余额所剩无几。但是你很想抢购最新的iPhone7，于是某家运营商给了你二个选择：1，等发工资了再买iPhone7。2，只要你能向运营商证明自己信用良好，运营商便可以先把iPhone7给你，等你有钱再收费。面对这样的选择，相信你肯定不愿意干巴巴地看到别人手里拿的都是iPhone7，但是如何证明自己的信用呢？
注册立木征信，解决信用问题&
随着中国经济迅速发展，市场对企业和个人征信有了更加迫切的需求，企业贷款融资，个人贷款买房买车都需要向金融机构提供信用报告，目前全世界采用的征信体系主要是社会征信和公共征信两种，在中国，央行个人和企业征信系统基本覆盖了全国传统信贷市场。日，中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，一时间，个人征信潮流涌动，以互联网嫁接的个人征信和第三方数据服务商发展迅速,迎来了行业红利时期。
目前国内个人征信体系覆盖率仅为28%，而美国个人征信市场的覆盖率为92%，其中信贷数据是最为能够体现用户信用的数据维度，但在信贷记录数据偏少的情况下，则需要通过其他数据唯独对用户信用情况进行佐证，但是仅有17%的数据是非信贷和非信用数据，因此无法对长尾用户进行信贷数据之外的其他维度数据的有效验佐，所以面对主要服务长尾用户的互联网金融，其征信需求还未得到有效满足。
面对强烈的个人征信需求和市场机遇，立木征信应运而生。作为一家金融科技公司，立木征信为银行，P2P，小贷，消费金融，保理等企业提供信用评估及信用解决档案，其中创始团队成员主要来自花旗银行，星展银行，中国民生银行，网易，携程，你我贷等金融机构和互联网公司。
为了顺利拿到iPhone7，你又要发愁了，如何证明自己的信用。难道要在大热天跑到银行打流水，去社保局开社保证明，还是去税务局开税单。要知道，就算向银行贷款，也需要提供各种信用信息，处理上述证明外，甚至还会出现“如何证明你就是你”，这样一来，还不如等到下个月发工资后再买iPhone7，有更好的办法吗？
相较于其他互联网个人征信平台，立木征信的优势主要体现在三个方面：
一、 全方位。立木征信提供的个人征信数据是从多个维度出发，从个人生活、工作、学习等多方位进行信用数据采集和分析，获取海量个人信用数据。目前可获取的数据包括社保公积金、运营商、央行征信、黑名单、电商等数据源。
二、 多维度。如何利用海量大数据？立木征信可以针对单一信用行为，进行多维度数据的征集与分析，通过大数据建模和分析咨询服务，可以客观评估个人信用行为。
三、 场景化。立木征信可以依据不同的消费场景提供不同的信用解决方案。对个人来说，立木征信提供定制化个人信用产品；对企业而言，立木征信提供精准营销，决策支持，风险评估等信用方案，包括消费后付服务、租车信用服务方案等。
对于立木征信来说，在大数据海量的基础上，立木征信将发布立木分。立木分是借鉴美国FICO信用评分模式，采用国际通行的信用分评价系统，从个人信用记录，履约能力，身份属性，社交分析，交易活动五个方面，对信息数据进行综合处理和评估，并设置不同信用程度的信用分，极大方便了个人和企业的信用评估，减少认证环节，降低商务成本。
因此，回到我们最初的场景，为了不错过iPhone7的发布，你可以选择立木征信，通过注册用户和个人信息，立木征信可以为您提供一个类似信用分的立木分数，如果立木分数在优秀的范围内，那你还用得着担心钱的问题吗？
未来，消费场景不仅仅发生在商场，也可以是酒店，租房，出行，甚至是旅游，婚恋等，个人征信已经成为生活的一部分，信用生活已然成为常态。
在大数据时代，如何更有效地利用碎片化信息至关重要，立木征信让企业和个人更有效地获取征信信息，通过多维度海量征信数据对接，为客户提供客观全面的个人信息数据服务。
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