隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，誕生了不少征信企業(yè)。它們通過對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)整合形成了自己獨(dú)立的信用評(píng)價(jià)體系。對(duì)于市面上征信機(jī)構(gòu)的分類五花八門，但是目前我國(guó)大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)模式離不開以政府、央行為主、以電商征信機(jī)構(gòu)和金融征信機(jī)構(gòu)為主、以互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)的信用信息中心為代表會(huì)員制模式為主的三大類別。

 

　　我們?nèi)粘＝佑|到的電商、金融征信模式，是一個(gè)自成一體的過程。以當(dāng)前某知名金融服務(wù)平臺(tái)為例，其平臺(tái)功能包括支付、融資、理財(cái)和保險(xiǎn)。在用戶發(fā)生金融行為的同時(shí)，平臺(tái)把數(shù)據(jù)上傳至云端，通過云計(jì)算以及數(shù)據(jù)模型的管理方式，輸出個(gè)人信用信息。

 

　　用戶日常電商平臺(tái)消費(fèi)支付數(shù)據(jù)、借貸平臺(tái)之間信息共享以及參考國(guó)外先進(jìn)征信評(píng)分體系對(duì)于個(gè)人的信用進(jìn)行多維度評(píng)估，提升信用準(zhǔn)確度。

 

　　因此，用戶在互聯(lián)網(wǎng)各類電商平臺(tái)發(fā)生注冊(cè)等交易行為、日常購(gòu)物甚至是社交平臺(tái)分享興趣愛好的同時(shí)也給征信系統(tǒng)提供了多元化的數(shù)據(jù)收集來源。各平臺(tái)之間為征信系統(tǒng)提供多一個(gè)渠道捕捉有效信息。

 

 

　　然而征信公司因?yàn)樽约旱钠脚_(tái)也運(yùn)用了金融借貸的服務(wù)，因此對(duì)于個(gè)人征信評(píng)級(jí)來說根本沒辦法保證其公平性。市面上數(shù)據(jù)采集的維度較多，從用戶的基本信息、注冊(cè)信息到興趣偏好等，需要從大量信息中快速整理出準(zhǔn)確有用的信息，提高個(gè)人隱私安全是當(dāng)前個(gè)人征信所面臨的困境。

 

　　同樣的，企業(yè)征信雖然起步比個(gè)人征信晚，但也面臨著不少難題。

 

　　首先，企業(yè)征信數(shù)據(jù)收集難度大。與個(gè)人征信數(shù)據(jù)收集最大的區(qū)別在于，企業(yè)征信至今沒有產(chǎn)生從支付到融資端收集用戶數(shù)據(jù)的一體式服務(wù)平臺(tái)。因此，企業(yè)征信依舊需要花費(fèi)大量時(shí)間人力收集信息并且信息的準(zhǔn)確性難以保證。

 

　　其次，市面上缺少企業(yè)征信評(píng)級(jí)系統(tǒng)。無法通過簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)填寫對(duì)企業(yè)信用做出基本評(píng)分。

 

　　圍繞企業(yè)征信數(shù)據(jù)收集與評(píng)分系統(tǒng)的搭建，滬上知名理財(cái)平臺(tái)梧桐理財(cái)則有自己的見解。

 

 

　　面對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)信息收集難度大以及信息準(zhǔn)確度難以校對(duì)的問題，梧桐理財(cái)選擇與新三板企業(yè)合作，他們認(rèn)為用戶資金安全才是一個(gè)理財(cái)平臺(tái)持續(xù)發(fā)展的基本動(dòng)力。

 

　　新三板企業(yè)自身已經(jīng)通過多道國(guó)家機(jī)關(guān)審核，信息真實(shí)性得到國(guó)家的保障。當(dāng)前的新三板企業(yè)共有一萬(wàn)多家，與梧桐理財(cái)合作的企業(yè)僅有十幾家，那是因?yàn)槲嗤├碡?cái)?shù)娘L(fēng)控評(píng)分系統(tǒng)并不容易通過。

 

　　對(duì)于企業(yè)數(shù)據(jù)信息收集，梧桐理財(cái)在最早立項(xiàng)申請(qǐng)之后會(huì)派遣雙部門進(jìn)行盡調(diào)，其中高成長(zhǎng)企業(yè)評(píng)分表以及企業(yè)財(cái)務(wù)信息評(píng)分表是通過數(shù)據(jù)收集之后制作的評(píng)估表，包含信息基本形成企業(yè)征信評(píng)分的雛形。

 

　　高成長(zhǎng)企業(yè)資產(chǎn)的審核通過信用評(píng)分、財(cái)務(wù)評(píng)分、經(jīng)營(yíng)評(píng)分以及數(shù)據(jù)報(bào)告完成風(fēng)險(xiǎn)部門的評(píng)審，最終產(chǎn)品申請(qǐng)上線，風(fēng)控部門放款審批，發(fā)放貸款。

 

　　很多用戶了解到的是梧桐理財(cái)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的邏輯，實(shí)際在數(shù)據(jù)收集的過程中梧桐理財(cái)并不依賴第三方調(diào)查公司。立項(xiàng)之初，梧桐會(huì)派遣資產(chǎn)、風(fēng)控兩個(gè)部門同時(shí)查看企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況，與企業(yè)實(shí)際控股人面談，收集即期報(bào)表、銀行對(duì)賬單以及稅單等資料。甚至連同企業(yè)工廠每月的水電費(fèi)單都會(huì)仔細(xì)核實(shí)，從側(cè)面調(diào)查了解實(shí)際訂單的完成情況。

 

　　通過數(shù)據(jù)收集，初步搭建企業(yè)征信初評(píng)系統(tǒng)。對(duì)于風(fēng)控的把握，梧桐理財(cái)風(fēng)控總監(jiān)陳長(zhǎng)財(cái)表示，大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的應(yīng)用，負(fù)責(zé)人腦海里必須要有風(fēng)控的模型，根據(jù)企業(yè)背景、凈利潤(rùn)、業(yè)內(nèi)排名信息調(diào)查的指標(biāo)搭建出來的評(píng)估模型才有意義。智能化可以實(shí)現(xiàn)重復(fù)性工作的完成，但是數(shù)據(jù)的真實(shí)性以及信息采集的充分性必須由人去完成。秉承著嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度，梧桐理財(cái)開始整理過往合作過高成長(zhǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)，著手搭建企業(yè)征信評(píng)分系統(tǒng)。

 

　　無論是個(gè)人征信還是企業(yè)征信，需要讓征信記錄發(fā)揮自身作用，選取特色數(shù)據(jù)并且避免同質(zhì)化，以便挖掘多維度數(shù)據(jù)的價(jià)值應(yīng)用。

　　轉(zhuǎn)自：中國(guó)經(jīng)營(yíng)報(bào)