
党的十八届三中全会提出,要健全社会征信体系,褒扬诚信、惩戒失信。今年,国务院发布的《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》,进一步明确了我国社会信用体系建设的方向。全社会目前对征信业的重视程度已经上升到一个新的高度。
以互联网技术为基础的大数据征信,使市场化的征信成为破解我国信用缺失困境的利器,有力推动现代信用经济的发展。
11315,建立覆盖全国的征信服务网络
征信业带来的市场机遇,正吸引各类资本争相涌入。尤其是以互联网技术为基础的大数据征信,为征信业的发展开辟了更为广阔的空间,而有丰富数据积累的公司将抢占市场先机,在市场竞争中保持领先优势。如由绿盾征信(北京)有限公司创建的11315全国企业征信系统,在2002年已经进入征信领域,经过十余年的积累,系统内采集了3000多万家企业的信用数据,涉及到政府各职能部门依法公开的数据达十亿多条,这些具有法定意义的权威信息构成了11315信用档案的基础。
绿盾征信(北京)有限公司董事长王端军表示,我们的目标是建立覆盖全国的征信服务网络。从去年3月15日开始,引入连锁商业机制,短短一年多的时间里,11315全国企业征信系统在全国400多个城市建立了分支服务机构。
互联网大数据征信和连锁商业机制在绿盾征信(北京)有限公司的运作下,得到完美的融合,利用市场发展机遇,将11315全国企业征信系统迅速推向了全国,确立了在这个新兴的朝阳行业的领先地位。
各地分支机构的建立,形成了覆盖全国的征信服务网络,能广泛地为全国各地的企业提供征信服务。根据11315全国企业征信系统发展的规划,在全国2000多个城市全部建立分支服务机构,将成为我国征信领域举足轻重的力量。
市场展望:征信如何实现盈利
国家层面大力推动,市场日趋活跃,让从事征信事业和准备从事征信事业的人备受振奋。征信业肩负着社会信用体系建设的重任,同时征信服务机构需要在市场化的道路中获得经济回报,才能使得征信业获得长远的发展。那么,征信业如何实现盈利?市场的空间到底又有多大?自然成为社会关注的焦点。
作为我国首家开创互联网大数据社会征信新模式的11315全国企业征信系统,积极创新思路,推进市场转型,为全国各类企业建立和完善企业信用档案,作为主要赢利点,获得了巨大成功。
目前,11315全国企业征信系统内3000多万家企业覆盖了全国绝大部分企业。11315全国企业征信系统中录入的十亿多条信息包含了企业的基本信息和政府职能部门监管信息。
关于企业的资质、荣誉和知识产权、专利等分散的信用信息,企业亟需完善在信用档案中,以得到充分的展示。
11315全国企业征信系统为企业提供信用信息完善专项服务,并收取一定的服务费用。在信用信息完善后,11315全国企业征信系统根据科学统一的数学模型对录入系统内的信息进行计算,并自动得出企业的信用分值和信用等级,供各种市场主体查询和参考。
据粗略估算,仅此完善信用档案一项,就可以带来数百亿的规模,市场空间非常可观。
征信应用:大数据征信带来的信用价值
在信用经济时代,作为企业的经济身份证,信用档案受到越来越多的企业重视。11315全国企业征信系统这种互联网大数据社会征信模式,做到了对企业信用信息进行充分整合,生成信用分值和信用等级,以及企业唯一的信用代码,更像是企业的电子信用名片,在征信领域独居创新型和先进性。
信用是企业生存和发展的根本。信用好的企业,将完善的信用档案在11315全国企业征信系统平台上充分展示,对品牌树立、市场营销会起到非常大的作用。在互联网时代,人们在采购或签约前,都已习惯上网查询对方的信用状况。如果企业的信用档案良好,会很快赢得企业的信任,促成交易和签约。如果信用档案不良,会导致客户对企业负面扩大的联想,本能地“避凶趋利”,放弃合作。
对融资来说,信用档案良好,会给企业带来更多的融资机会。包括银行、小额贷款公司、P2P网贷平台各类等金融机构在选择贷款企业的时候,企业的信用状况是重要参考。
信用档案信息完整、良好,可使金融机构快速直观的了解企业综合的信用状况,缩短征信周期,提高融资效率,降低双方的交易成本。
此外,根据国家发展改革委、人民银行、中央编办联合发布《关于在行政管理事项中使用信用记录和信用报告的若干意见》的要求,各级政府、各相关部门应结合地方和部门实际,在政府采购、招标投标、行政审批、市场准入、资质审核等行政管理事项中依法要求相关市场主体提供由第三方信用服务机构出具的信用记录或信用报告。第三方信用服务机构出具的信用记录或信用报告将作为行政管理事项中的重要参考,发挥重要作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12