當前我國互聯網金融平臺對于征信系統的運用及推動
隨著互聯網的發展，誕生了不少征信企業。它們通過對大數據進行相關整合形成了自己獨立的信用評價體系。對于市面上征信機構的分類五花八門，但是目前我國大數據的運營模式離不開以政府、央行為主、以電商征信機構和金融征信機構為主、以互聯網金融協會的信用信息中心為代表會員制模式為主的三大類別。
我們日常接觸到的電商、金融征信模式，是一個自成一體的過程。以當前某知名金融服務平臺為例，其平臺功能包括支付、融資、理財和保險。在用戶發生金融行為的同時，平臺把數據上傳至云端，通過云計算以及數據模型的管理方式，輸出個人信用信息。
用戶日常電商平臺消費支付數據、借貸平臺之間信息共享以及參考國外先進征信評分體系對于個人的信用進行多維度評估，提升信用準確度。
因此，用戶在互聯網各類電商平臺發生注冊等交易行為、日常購物甚至是社交平臺分享興趣愛好的同時也給征信系統提供了多元化的數據收集來源。各平臺之間為征信系統提供多一個渠道捕捉有效信息。
個人征信與企業征信共同面臨發展挑戰
然而征信公司因為自己的平臺也運用了金融借貸的服務，因此對于個人征信評級來說根本沒辦法保證其公平性。市面上數據采集的維度較多，從用戶的基本信息、注冊信息到興趣偏好等，需要從大量信息中快速整理出準確有用的信息，提高個人隱私安全是當前個人征信所面臨的困境。
同樣的，企業征信雖然起步比個人征信晚，但也面臨著不少難題。
首先，企業征信數據收集難度大。與個人征信數據收集最大的區別在于，企業征信至今沒有產生從支付到融資端收集用戶數據的一體式服務平臺。因此，企業征信依舊需要花費大量時間人力收集信息并且信息的準確性難以保證。
其次，市面上缺少企業征信評級系統。無法通過簡單的數據填寫對企業信用做出基本評分。
圍繞企業征信數據收集與評分系統的搭建，滬上知名理財平臺梧桐理財則有自己的見解。
梧桐理財對于企業征信大數據收集的見解
面對企業數據信息收集難度大以及信息準確度難以校對的問題，梧桐理財選擇與新三板企業合作，他們認為用戶資金安全才是一個理財平臺持續發展的基本動力。
新三板企業自身已經通過多道國家機關審核，信息真實性得到國家的保障。當前的新三板企業共有一萬多家，與梧桐理財合作的企業僅有十幾家，那是因為梧桐理財的風控評分系統并不容易通過。
對于企業數據信息收集，梧桐理財在最早立項申請之后會派遣雙部門進行盡調，其中高成長企業評分表以及企業財務信息評分表是通過數據收集之后制作的評估表，包含信息基本形成企業征信評分的雛形。
高成長企業資產的審核通過信用評分、財務評分、經營評分以及數據報告完成風險部門的評審，最終產品申請上線，風控部門放款審批，發放貸款。
很多用戶了解到的是梧桐理財數據運營的邏輯，實際在數據收集的過程中梧桐理財并不依賴第三方調查公司。立項之初，梧桐會派遣資產、風控兩個部門同時查看企業運營情況，與企業實際控股人面談，收集即期報表、銀行對賬單以及稅單等資料。甚至連同企業工廠每月的水電費單都會仔細核實，從側面調查了解實際訂單的完成情況。
通過數據收集，初步搭建企業征信初評系統。對于風控的把握，梧桐理財風控總監陳長財表示，大數據運營的應用，負責人腦海里必須要有風控的模型，根據企業背景、凈利潤、業內排名信息調查的指標搭建出來的評估模型才有意義。智能化可以實現重復性工作的完成，但是數據的真實性以及信息采集的充分性必須由人去完成。秉承著嚴謹的態度，梧桐理財開始整理過往合作過高成長企業的數據，著手搭建企業征信評分系統。
無論是個人征信還是企業征信，需要讓征信記錄發揮自身作用，選取特色數據并且避免同質化，以便挖掘多維度數據的價值應用。
轉自：中國經營報
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