『壹』 大數據時代 如何保障徵信信息合規使用
大數據時代 如何保障徵信信息合規使用
在大數據時代，匯聚了個人當前信用價值的各項信息越來越受到各行業的重視，其背後的價值不可估量。目前商業銀行及各類金融機構越來越多地將業務延伸至互聯網，相比於傳統的線下與客戶面對面溝通的場景，商業銀行及各類金融機構現在更多採用徵信、大數據服務機構提供的數據產品來協助設計並開展互聯網創新業務。例如通過個人的社交、消費、行為類數據對個人進行身份畫像、信用評估等。但無論是個人信用信息還是報告類產品，由於涉及個人隱私，根據《徵信業管理條例》要求：除依法公開的個人信息外，採集個人信息應當經信息主體本人同意，未經同意不得採集；除法律另有規定外，他人向徵信機構查詢個人信息的，應當取得信息主體本人的書面同意並約定用途，徵信機構不得違反規定提供個人信息。因此，如金融、徵信機構需要採集、查看個人信用數據，就必須得到由金融消費者本人簽署的授權書。但在現實中，徵信授權卻存在不少問題，例如：一些金融機構設計的授權條款含糊不清，沒有界定授權范圍和時效，存在一次授權，多次使用、無限使用的情況；在線上簽署授權書時，由於多數人對授權缺乏了解，所以經常在未詳細查看授權內容的情況下就點擊「同意協議」；發生糾紛時，監管機構、公安機關如要對授權書進行鑒別，缺乏有效的鑒別手段確認授權書是否由金融消費者本人在業務發生時間簽署。目前，國家對個人信息的保護力度在不斷加大，特別是隨著《網路安全法》的實施，金融、徵信、數據服務機構如果在個人數據採集、使用的過程中未能保障用戶的知情權、同意權等權益，則很有可能擔負法律責任。如何在享受大數據時代紅利的前提下，有效保障個人信息安全，合法合規採集並使用相關信息，已成為從業機構急需解決的問題。針對目前個人數據授權、採集方式的粗放化弊端，引入金融科技助其走向合規化不失為一條良策。就在近期，一款由第三方電子認證機構中國金融認證中心（CFCA）研發的數據信息主體電子授權產品——「安心授權」即將上線，該產品可為相關機構在獲取用戶信用查詢授權、合法合規使用用戶信息時提供以下幫助：產品基於電子認證、FIDO生物識別等技術，實現對用戶身份的認證和對授權書的電子簽名，起到抗抵賴、防篡改、防偽造，保障授權書內容的真實性、完整性、機密性，並符合我國《合同法》、《電子簽名法》、《網路安全法》和《徵信業管理條例》等法律規范，所簽署的電子授權書與傳統的紙質授權書具有同等法律效力，為電子授權書的簽署方和使用方提供完善司法保障。
「安心授權」電子授權書可對用戶簽名真實有效性進行驗證
採取「一事一授權」原則，即針對特定用途，在特定時間獲得專有授權，並通過簽發場景證書或加蓋電子時間戳確認授權時間，避免出現單次授權，卻被反復、多次、無限使用的情況。對個人用戶來說，如果相關機構使用「安心授權」平台讓其簽署電子授權書，用戶在簽署前會收到手機驗證碼的提示，保障了其知情權。而一旦在事後出現授權糾紛，「安心授權」還可出具《數字簽名驗證報告》等電子證據供當事方作為司法證據使用。「安心授權」採用的這種電子授權形式符合大數據時代的應用及監管需求，可廣泛運用於大數據信息查詢場景。長期來看，除金融、徵信機構外，所有與數據服務使用相關的行業均可採取該方式確保個人信息的規范化查詢、採集和使用。
『貳』 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控
金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。
『叄』 2012年的"金融機構各項貸款總額"和"金融機構農業貸款"這兩個數據如何獲得
這是兩個常規金融統計指標，當地統計局和人民銀行統計部門都可以取得。
『肆』 金融機構查詢數據時滯後嗎
不會的，金融機構會根據你的徵信及大數據來判斷你的資質和信用。
『伍』 互聯網金融機構怎麼獲得徵信大數據
可以通過第三方來獲得，目前國內有八家獲牌照的徵信公司，他們分別是1.華道徵信2.芝麻信用3.考拉徵信4.前海徵信5.中誠信徵信6.騰訊信用7.中智誠徵信8.鵬元信用。
『陸』 怎樣查找金融機構存款余額數據
哇！！！！這個有點復雜，這些東西也許只有地方財政網站才有的，但是估計不會公開的吧，我除了大街上偶爾的看到一些條幅將祝賀某某銀行存款超過xx億外沒有接觸過這些東西了！ 多多努力吧！
『柒』 金融機構貸款余額的數據哪裡可以查到。 急需啊，要月度數據。
金融機構的貸款余額只有上市公司的金融機構才能找到。例如：寧波銀行主頁，或者各大股票上的公開披露信息都會有，只不過不是最新的罷了。