京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
什么才是真正的大数据征信
随着国家推动社会信用体系建设的步伐不断加快,大数据征信的概念得到广泛传播,已被越来越多的公众所认知。大数据征信代表着未来征信业的发展方向,将深刻改变商业交易模式,成为支撑市场经济健康快速发展的基础性产业。
大数据征信前景广阔,在资本市场、商务合作和终端消费市场,征信产品的需求已经显现出来,金融机构、企业和消费者对通过第三方大数据征信机构在经济活动中考察合作和交易对方的信用状况抱有很大的期待。
目前国内注册成立的征信机构无一例外将发展目标锁定在了大数据征信上。大数据征信首要的工作就是信用信息数据库建设,但目前已建成信用信息数据库的征信机构并不多,这主要是因为我国征信业刚刚起步,发展时间并不长,根据发达国家的经验,建成征信数据库至少需要三到五年的时间。数据库建设滞后导致市场上征信产品和服务并不丰富,这也是我国征信业发展必须要经历的阶段。
然而,一些征信公司在利益的驱使下,在没有建成大数据征信数据库的情况下,却打着大数据征信的幌子,从事信用评估或信用评级的工作,这种行为可谓是欺世盗名,对我国刚刚起步的征信市场也是极大的伤害。
为了杜绝这种欺世盗名行为,就很有必要正本清源。在鱼目混珠的网络世界,多一双辨别真假的慧眼更是很有必要。本文11315征信专员将为你讲解什么是真正的大数据征信,让你对大数据征信有一个充分的认识,轻松识破假冒的大数据征信。
一、大数据征信不仅数据庞大,互联网信息采集技术是关键。
说起大数据征信给人的第一印象就是数据规模庞大。拿11315全国企业征信系统来说,目前为国内 6000余万家信息主体建立了信用档案,录入了包括政府监管信息、行业评价信息、媒体评价信息、金融信贷信息、企业运营信息和市场反馈信息六大方面的信用信息十亿多条。
但这不重要,仅从数据量上来说,传统的信用评级公司经过数据的长年积累也可能做到。关键在于数据的采集上,大数据征信数据库更多地依靠技术能力聚合有关企业或个人有效信用数据,并录入基础数据库,纳入相关企业或个人的信用档案中。
正是通过互联网技术,才能让信用信息数据库迅速汇集、冲洗出鲜活的信用信息,11315所采用的正是这种技术。如果一些征信公司没有数据库,或者数据库里只有一些企业的基本信息,就标榜自己是大数据征信,就值得警惕了,很可能你遇到的就是虚假的大数据征信。
二、数据库及时录入很重要,实现企业信用的动态评估。
除了能够通过互联网技术全面采集企业或个人的信用信息外,大数据的另一个显著特征是,对及时捕捉来的数据进行适时分析,由基础数据库纳入数据评估系统。
比如当前一家企业的信用评级良好,下一刻在质监部门或新闻媒体就有可能发布关于这家企业的负面信息,大数据征信数据征信就要能够实时捕捉到这些信息,并通过系统内置的数据计算模型,对数据进行交互处理,对企业的信用状况进行重新评估更新,让公众能够及时了解到企业最新的信用信息,也就是说在大数据征信机制下,企业或个人的征信状况是动态变化的,比如11315全国企业征信系统通过互联网技术采集企业信用数据,每每分钟就能对系统数据进行一次更新,这就是大数据征信的独特魅力。
传统征信机构的普遍做法是,征信公司向企业发出资料清单,依据企业提交的信息资料、辅以对企业短时间的财务分析,对企业进行信用评估,并标注有效期一年、两年、三年,这和大数据征信机制完全相悖。
还有一些征信机构只要交钱就能给颁发信用评级证书或牌匾,信用评级证书和牌匾也是五花八门,企业需要什么样的证书和牌匾,就给发什么样的证书和牌匾,信用等级能评多高,也很随意,或者完全是企业交多少钱就给什么样的等级。就如前段时间被民政部曝光的山寨协会“中国产品质量协会”就是这么干的,“21315中国产品质量协会贩卖虚假牌匾杂货铺诈骗”也被多家新闻媒体曝光。
三、通过统一数学模型进行信用评级。
传统征信更多地是依靠人为的、主观的因素来评级,通过分析师或信用评估从业者对企业提报的资料经过分析而做出企业的信用评定。而大数据征信面对的是海量的企业或个人的信用数据,依靠人工来分析评级很不现实,大数据征信下的信用评级是通过系统内统一的数学计算模型,对企业或个人的信用信息进行计算,并得出相关企业或个人的信用分值和信用等级。大数据征信所采用统一数学模型的信用评级,更具客观性,效率也大大提高。
四、实时出具信用报告。
通过统一数学模型对企业或个人进行信用评级的同时,征信系统能够实时为企业和个人出具信用报告。比如说,传统征信模式通过调查、资料分析和信用评级,要出一份信用报告,至少需要2周或更长的时间,而大数据征信通过系统广泛采集企业的信用信息,可以做到信用报告直接在线下载打印,这是传统的征信模式所无法比拟的。
如果你对大数据征信还比较陌生的话,通过以上几个特征,对大数据征信就会有一个比较清晰的认识,什么是传统征信,什么是大数据征信,打着大数据征信的幌子来欺世盗名的,就会很容易识破,不至于上当受骗。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、问题:为什么 ID 会"断号" 很多刚接触 MySQL 的同学都会有一个困惑:表里的主键 ID 是自增的,删了中间几行数据之后,ID 变 ...
2026-10-22一、问题场景:为什么会重复 JOIN 同一个子查询 在写复杂 SQL 时,经常遇到这种需求:同一张表或同一个聚合子查询,要和主表关联 ...
2026-10-22人力资源专员是HR体系的执行入口。招聘信息发布、简历初筛、面试安排、考勤汇总、入离职手续、劳动合同与档案管理,大多由这个岗 ...
2026-10-22人力资源经理问“必学技巧”,真正要解决的不是知识清单不够长,而是时间有限、业务催得紧,学完却用不上。更有效的路径是:先用 ...
2026-10-22内容营销岗位的核心任务,不是“把文案写得更漂亮”,而是围绕目标受众,用持续的内容供给影响认知、推动转化并沉淀复购。它至少 ...
2026-10-22理财经理培训课程很多,难的是判断“先学什么、后学什么、学完能做什么”。与其按课程名称罗列,不如先看岗位任务:客户分层与维 ...
2026-10-22理财经理的知识结构,可以先用一句话概括:合规与产品知识决定“不出错”,客户经营与资产配置决定“够不够专业”,市场研判与数 ...
2026-10-22经济学背景做数据分析,优势不在工具,而在问题意识:供需如何相互作用、成本与收益如何权衡、变量之间是相关还是因果。真正的缺 ...
2026-10-22需要,但要把“需要”理解准确。经济学本身就在处理数据:GDP、物价、就业、企业营收、问卷调研,都是经济分析的原料。真正的区 ...
2026-10-22经济学分析能力不是单一技能,它至少由三层构成:把现实问题转成可检验假设的理论框架能力、用数据与统计方法验证假设的工具能力 ...
2026-10-22金融分析师的知识提升,先补的不是更多模型,而是让结论可复核的底层能力。按任务顺序,大致是四层:财务与业务理解、指标口径管 ...
2026-10-22金融分析师的“通用技能”,指换到不同机构、不同行业组仍用得上的底层能力,而非某家公司内部系统的操作经验。按任务拆,日常要 ...
2026-10-22先给结论:数据分析证书不是金融分析师的准入条件,招聘方也不会因为一张证书就直接判断你能做分析。要不要考,取决于你当前任务 ...
2026-10-22金融分析师的核心技能,不是“会看K线”或“会讲宏观”,而是能把一家公司、一个行业或一类资产,转化为可核查的数据判断与书面 ...
2026-10-22产品经理的知识提升,不是把需求文档、原型、SQL、数据分析、项目管理都学一遍,而是先对准目标岗位的真实任务,找出自己最缺的 ...
2026-10-22产品专员提升工作知识,最有效的方式不是先囤课程,而是围绕日常交付的四件事来补:需求调研与优先级判断、原型与PRD表达、竞品 ...
2026-10-22产品运营专员提升个人能力,常见误区是先把Excel、SQL、Python列成一张学习清单,然后从第一个工具开始学。更有效的做法是先回答 ...
2026-10-22产品运营的能力提升,最怕从“课程目录”出发:今天学增长模型,明天背SQL语法,学完却说不清自己负责的功能为什么激活率低。更 ...
2026-10-22产品经理的技能和影响力不是两条分开的赛道。技能决定你能不能把问题分析清楚、把方案设计对;影响力决定你的判断能否被团队接受 ...
2026-10-22产品经理要学的数据分析能力,不是“会写SQL”或“会用BI工具”这么简单。更准确地说,是围绕需求评估、功能迭代、指标监控、实 ...
2026-10-22