互联网大数据征信模式及存在问题研究(2)
一、互联网大数据征信的相关概念
（一）大数据的定义
最近几年，随着信息技术的发展，大数据引起了产业界、科技界和政府部门的高度重视大数据被视为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，大数据是现有产业升级和新产业诞生的重要推动力力量。出于大数据的重要地位，各产业界纷纷展开对大数据的应用的研究。然而，对“大数据”的概念，大家却持不同的观点。在文基百科给出的定义中，大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息。而大数据技术就是指能在海洋般的数据中快速取得有价值的数据的技术。也就是说，大数据是不通过诸如抽样调查等的捷径，而是运用大数据技术对所有有价值的数据进行清洗、归档、加工。
总而言之，大数据并不是简单的数据沉淀，而是一组可以产生经济价值的数据，其可以运用于科学研究、疾病防御、社会学、公共部门、市场分析等。大数据本身就是资产，这在业界已经形成共识。而如何盘活大数据资产，使其产生价值，则是大数据的核心议题，也是大数据的研究方向。
（二）征信的概念
征信指依法采集、整理、存储、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理的活动。
征信按被征信主体的不同，可以分为企业征信和个人征信。企业征信是对企业、金融机构等市场参与主体的财务状况、经营水平、信用记录、所处外部环境等诸因素进行研究分析的基础上，对其信用能力（履约意愿和履约能力）作综合评价。个人征信是相对于企业征信而言的，它以个人为征信对象，通过合法的渠道和手续采集个人的基本信息、财务状况和信贷记录等信息，通过整合分析，评估得出个人的信用状况，最后根据客户的要求，为客户提供个人信用信息查询和评估服务，以帮助客户管理、控制信用风险。
（三）大数据征信的概念
数据是征信活动开展的基础，征信活动就是围绕数据进行采集、管理、存储、加工，最终向信息使用者提供。进入大数据时代，数据得到沉淀、积累，我们开始使用数据统计模型来测算和评估信用。大数据征信可以简单地理解为将大数据技术嵌入传统征信的三个基本环节中：对海量信用相关数据进行采集和分布式存储；对这些数据进行深入的处理和挖掘；提供更加个性化、更加客户体验的征信服务。大数据改变了征信产品的设计和生产理念，极大地推动了征信业快速向前发展。
二、大数据征信模式分析
（一）芝麻信用
芝麻信用数据库采集数据主要来自四种渠道：一是阿里巴巴的电商平台交易数据。淘宝、天猫等电商平台拥有3亿多的个人实名注册用户信息和3700多万户小微企业的交易信息。二是蚂蚁金服集团通过互联网采集的金融数据。包括支付宝、余额宝和蚂蚁微贷采集的个人信用信息数据。这两种渠道是芝麻信用采集信息的主渠道。三是与阿里合作的外部机构提供的数据。例如公安网等公共机构向阿里提供的政府公开信息、公安、交通、法院、工商等信息。或者与芝麻信用达成互换协议，为芝麻信用提供自身网贷数据，如银湖网和芝麻信用的互换协议。四是由用户自己提供的信用数据。芝麻信用运用已掌握的大数据技术，再对这些数据进行整理、保存和加工，形成“芝麻信用分”，用户可以通过查询芝麻分得知自己的个人信用。 “芝麻信用分”参考国际上通用的评分模式，其评分特点如下：第一，参考国际主流评分模式设置评分区间。分值范围是350到950，分值越高代表信用水平越好，违约的可能性越低。第二，按芝麻信用分从低到高划分为五个信用等级。350-550分为信用较差，550-600分为信用中等，600-650分为信用良好，650-700分为信用优秀，700-950分为信用极好。第三，综合考虑五个文度的信息，没有任何一个单项能完全确定个人的芝麻分。五个文度的信息即信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系，个人信用分的评估需要对这五个文度的信息进行加工，综合考量，哪个文度的得分过高或过低都会影响最后的综合得分。作为个人用户，较高的芝麻分可以帮助你获得更快、更好的生活服务和金融服务体验。比如可以提升花呗的额度、快速申请出国签证、酒店先住后付以及在一些金融机构快速获得放贷。