大数据征信报道：大数据征信到底是一个多大的市场？能过千亿吗？【鹰眼数服吧】_百度贴吧
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大数据征信报道：大数据征信到底是一个多大的市场？能过千亿吗？
在探讨完华道征信、考拉征信这八家大数据征信企业的数据来源、商业模式之后，我们发现整个大数据征信市场存在着多个共性问题。在这里查看相关系列报道:首先，需要讨论的是对这个市场的前景预测：有机构预计未来规模将达千亿，然而中国人民银行征信管理局局长王煜却在今年8月的一次活动上泼了冷水，认为这其中有“忽悠”的成分。大数据征信，到底是一个多大的市场？文/网易科技 温泉“个人征信牌照有可能在12月下发。”国泰君安证券研究所IT行业及互联网+首席分析师符健预计，牌照的发放应该不会拖到明年。今年1月，中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求包括芝麻信用、腾讯征信、前海征信等在内的八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。然而目前，征信牌照却迟迟不见踪影。即将开启的中国征信市场，到底有多大？对未来市场规模的预计，正影响着创业企业和资本进入征信领域的脚步。乐观者：不止千亿网易科技能够查询到的最早的一份关于征信行业市场规模的估算，来自平安证券2014年9月发表的行业专题报告《计算机行业征信市场系列研究》，这份报告预计中国征信行业未来市场规模将达千亿元，其中企业征信市场规模有百亿元，个人征信市场规模有千亿元。这份报告的作者即为符健，这是他之前供职于平安证券时所写。符健认为，企业征信市场和国家经济总量相关程度大。中美经济总量将逐步接近，中国企业征信市场应当与美国企业征信市场相当,有百亿元市场空间。个人征信市场，决定市场空间的主要因素是人口总数和价格水平。美国个人征信中征信报告和评分查询有250亿元市场规模。中国人口总数是美国的4倍，假如征信价格水平能与美国征信价格水平趋同，中国个人征信应当有千亿元的市场空间。中诚信征信执行董事孔令强的估计更为乐观，他认为未来市场空间不可估量，可能不止千亿，有可能超过万亿。其中的逻辑是：传统的征信产品主要是金融机构在使用，但是未来征信产品的应用领域会不断拓展，尤其在消费领域还有很广阔的市场空间，消费金融在中国正在快速增长。除了信用报告查询，征信还可以有许多衍生产品和服务。在美国，衍生产品和服务的市场规模是信用报告的4倍。同时，中国移动互联网用户规模近9亿，4G用户才1.62亿户，还有巨大的增长空间，人们在互联网上的消费才刚刚开始。美国富国银行高级副总裁王强在财新撰文《给中国个人征信市场估值》，观点相对保守，认为中国个人征信市场规模大概只有350亿美元。这个数字，换算成人民币，也超过了2000亿。他采用的估算方法是，先估算出美国征信企业为美国节省的收集信用信息的成本，这个就是征信行业创造的总的价值。进一步，再估算出征信企业能够在其中分得的收益和最终的利润，然后根据一个大致的比例，进一步得出征信企业的整体市值。
应对舆情危机,成为政府部门,企事业单位,新闻发言人,公众人物的一个重要日常课题.而应对舆情危机的核心,在于牢牢掌握主动权.
悲观者：创业公司市场空间不大然而，对这个市场并不那么乐观的观点也同样存在，并且悲观的理由也不少。王煜所指的“忽悠”，亦有来由。他认为，征信市场上的容量是有限的，不容易赚钱，干征信需要资金，资金还不是最重要的，需要技术，需要人才，需要反映信用信息的数据。他批评，有些机构说有几个数据就想干征信的想法。他强调，做好征信工作，需要主体大量的反映信用信息的数据，需要艰苦的努力，需要真抓实干，实干兴邦。所以搞攀比，抢位置，不真心干或者说没有能力干，没有实力干，是不可持续的。考拉征信总裁李广雨认为，只是理论上存在千亿市场的可能性。但是中国的市场环境和美国不同，美国征信机构获取数据是低成本或者无成本的，中国征信机构获取数据的成本比较高，这会造成征信产品的价格较高，从而在整体上影响征信的市场规模。同时，他认为中国的数据质量也存在问题，“很多数据并不真实。真，你就赢了。”李广雨向网易科技表示。不那么乐观的并非李广雨一人。熊猫资本投资经理李豪达并不认为这个市场对创业者来说有很大的空间。熊猫资本创立于今年5月，关注早期项目投资。李豪达专门负责看互联网金融领域的创业项目，他告诉网易科技：“风投的逻辑是‘赌大不赌稳’，大家希望能投出‘独角兽’公司。基于目前的看法，我们是不会投征信企业的。”他的逻辑层层递进：第一，市场规模有限；第二，在有限的规模中，市场机构空间不大；第三，牌照公司激烈竞争，创业公司生存不易。“中国征信市场体系目前是以公办的央行征信中心及地方征信机构为主体，留给市场的空间本来就不大。”李豪达说，他查到的数据是：在央行开放个人征信牌照前，2015年国内征信市场规模预计约60亿元。央行征信中心市场占比接近70%，短期留给市场机构空间大约只有20亿元。李豪达认为，牌照第一批通知8家做准备工作，后续未知。若后续不发牌照了，那别的企业在个人征信市场根本没戏。若后续发放多个牌照，则个人征信市场会加剧现在以牌照融资，跑马圈地收购团队和小型征信公司的局面。未来征信行业将面临数据同质化、产品同质化、价格战的问题，甚至互联网免费的思路，降低行业整体产值。在有限的市场空间当中，他认为留给创业公司的空间也不大：“牌照征信公司依托牌照赋予的融资能力及数据源权利做大，与之相比，纯数据征信的创业公司，无论在融资、独特数据源、团队方面都不占优势，但面临的市场竞争也同样激烈。”因此，他得出结论：“我不认为初创公司能在征信领域发展壮大，成为未来的寡头之一。”也有正准备进入征信市场的创业团队向网易科技表达同样的担忧。他们觉得这个市场的未来有些“看不懂”，尤其看到有关国家或各地政府要建立信用信息共享平台的新闻时，他们会有些迷茫：“那我们这些小公司还有戏吗？”现状：市场开启困难重重多方能够形成共识的是，当下，要开启这个市场的确困难重重。首先，中国企业和个人征信数据条块分割与垄断，就是个大问题。清华大学中国与世界经济研究中心2014年7月发表了《征信系统对中国经济和社会影响研究》报告。其中指出：（以下内容摘自该报告，对部分举例进行了删减）目前，中国企业信用数据主要分布在工商、质检、海关、公安、法院、技术监督、财政、税务、商务、银行等政府和业务部门，少部分数据存在于企业。目前，数据的开放还不完整,远远不能满足企业征信的需要。
而近年来，地府政府热衷于构建当地征信系统的举动更是加剧了企业征信数据的封闭。……地方政府建立企业征信数据库后要么以自收自支的事业单位运作、要么以企业形式运作，无论哪一种形式都具有商业谋利性，这样就更加剧了地方政府对数据的封锁和垄断。中国个人公共征信系统以央行征信中心为主，构建了覆盖全国的个人征信系统,同时许多省/直辖市政府都已经或者正在构建本行政区的征信系统。这就使得同样一个人的信息既出现在央行征信系统,也出现在地方征信系统,但是信息格式却不完全一样。这不仅加大了信息采集成本，也为地方与央行征信系统的对接增加了技术难度。各行政区域间经济往来的密切和人口流动的频繁，又对省际间个人征信系统一体化提出了要求，可是不同的省巿标准不一，而且分别由不同的国家机关领导，这就为省际协调增加了困难。再加上有的是以事业单位的形式运行，有的是以企业的形式运作。这就更加大了省际协调的难度。同时，个人财产申报制度尚未普及，个人及家庭的收支状况不透明，以致消费者进行信用记录的基础数据缺乏，个人信用记录采集困难。在当前中国的社会经济生活中，居民的一部分收入并不在工资单上体现，这部分灰色收入不仅规避了税收的制约，也很难被征信系统所捕获。在清华五道口金融学院11月7日的“互联网金融系列沙龙”上，国家开发银行研究院副院长曹红辉也提及该问题。他说：“十几年前也讨论过这个问题，但是个人资产信息收集难度非常之大。”数据条块分割与垄断之外，相关法律的不完善也制约了征信市场的发展。上述报告指出，中国目前尚没有一部法律为个人金融信息提供直接的法律保护。这一方面是个人隐私得不到保护，另一方面是个人信用机构由于面临侵犯个人隐私的指责而难于全面开展工作，这就直接制约了个人信用体系的建立和发展。在中国征信业50人论坛秘书长刘军看来，在数据来源、法律规定两方面的制约条件之外，市场的开启还面临技术限制。截至今年9月，央行征信系统已经收录8.7亿自然人，其中有信贷记录的为3.7亿人。其余5亿人没有信贷记录，如果要通过这些人在第三方商业征信机构的数据来进行信用分析，等于是用非金融数据分析金融风险，这个目前难度非常大，需要经历漫长的过程。“比如宜信的体系花了9年才慢慢建立起来，没办法，必须这样。”刘军向网易科技表示。刘军认为，以后商业征信机构恐怕要从产业切入，向垂直化、纵深化的方向发展。要深入每个产业，建立科学的模型，依然需要时间和资本的投入。因此，他的判断是：“未来三到五年之内，征信机构应该不会全面盈利。”未来：已看到大数据巨大作用某知名汽车金融平台人士告诉网易科技，今年他们接入了“接到央行做好个人征信准备工作通知的八家机构”当中的四家，试了一段时间发现，几乎起不到什么作用。最后还是通过和一家银行合作，间接获得央行征信中心的数据查询结果。不过，巨大的市场空间是看得见的。这位人士告诉网易科技，他们的客户当中，10个当中有6个，在央行征信中心是查不到征信记录的。在能够查到征信记录的客户当中，5%的客户他们会直接发放贷款，5%的客户会直接拒绝发放贷款，其余90%的客户都要人工进行信用调查。这是因为央行征信中心的收录的信息种类还不多。而央行征信中心的查询次数目前已经非常可观。在清华五道口金融学院11月7日的“互联网金融系列沙龙”上，中国人民银行征信中心研究发展部总经理李连三透露，现在央行征信中心的企业信用信息大约每天被查询24.6万次，个人信用信息每天被查询164万次。今年前三个季度，企业信用信息累计已被查询6000多万次，个人信用信息累计已被查询4亿次。剩下的问题是，这个市场到底是谁的？符健认为，征信业市场化方向是在当前需求倒逼征信改革的情形下确立的，一旦确定将长期贯彻，这个趋势是不会逆转的。“中国并非没有探索过以公立机构为主的征信模式，但是实践证明，这样的模式下，数据报送没有动力，数据的质量和维度也不够，因此才开始走市场化的道路。”他解释说。目前在国家和各地层面上正在建立的各个信用信息共享平台，会否挤占市场空间？广东省佛山市顺德区的“顺德区公共信用信息系统”即由广东顺德德信行信用管理有限公司（以下简称“德信行”）承建。德信行总经理向远望告诉网易科技，目前他没有看到这样的情况发生。他向网易科技解释，地方政府建立信用信息共享平台，是一种基础设施，其目的是为了推动数据开放。如果各个地方部门的数据都需要企业一一去对接将非常困难，因此政府主导来打通各地政府公共部门和公用事业单位的数据。他列举了信用信息共享平台的三类作用：第一，用于政府部门的监管，比如对招标项目的监管。这些数据政府自己用，不收费；第二，公益性的应用，对于一些可以向公众开放的数据，可以在互联网上免费查询；第三，对于不能让所有人公开免费查询的信息，政府希望开放给有资质查询的机构，比如一些征信公司和信用评级公司，目前并没有看到任何一个平台向企业直接提供收费服务。他以德信行自身为例，德信行与顺德区政府的合作方式是，政府向德信行采购服务，是政府向德信行付费，企业这个系统上查询数据并不需要付费。同时，德信行也有对外提供的企业征信产品，但是所用数据并非只有顺德区政府的数据，还有许多德信行通过其他渠道整合的信息。对于德信行是否由于为政府提供服务的原因，而在市场中占有一定的优势，向远望并不认为有太多的优势。他向网易科技解释，做征信企业有两个方向，要不就做大而全的公共平台，要不就做垂直细分的行业。公共信用信息共享平台，原则上是不盈利的。德信行的思路是做垂直细分行业的征信，基于地域优势，目前在做木材和家居两个行业。要做垂直细分行业的征信，就要深入到行业的供应链当中去。企业征信数据分四块：金融数据、政府公共数据、业务数据、其他数据。其中，业务数据就分布在行业供应链的上下游企业，比如物流、库存等数据，这些数据量非常大，需要对行业的深耕才能获取和准确处理，业务数据的量级远超政府公共信息。未来数据的体量对比有可能会发生变化，这在网易科技接触到的多位受访者当中都有共识。符健认为，现在央行和各地政府的数据比较关键，但是这些数据频率低、维度少，未来大数据的积累频率和体量会远远超过目前大家所认为的关键数据。清华大学经济管理学院金融系副教授刘淳是《征信系统对中国经济和社会影响研究》报告的课题负责人之一，他向网易科技表示：“未来数据的核心会发生变化，谁也没法垄断数据。”在本次采访中，有企业向网易科技透露，已经看到了大数据的巨大作用，并非市场上所认为的“虽然多却无用”。该人士表示：“目前，逻辑和方法论都已经比较清晰了，我们还需要进一步把模型等细节做好。等成熟了我们再对外公布。”同时他认为，互联网大数据未来是商业征信公司的“命根子”，他说：“做征信，就是两个方法：专家法和数据法。以前做征信，很多靠专家经验判断，因为数据并不多；以后可以靠数据，有可能不用受专家资源的限制了。”同时，已经有做得不错的企业开始崭露头角。今年8月，北京信用协会大数据征信专委会成立，专委会的发起人是天创信用服务有限公司副总经理王卫东。成立3个月来，王卫东接触了许多企业，他已经发现有一些做得比较好的、获得较好收益的企业，比如聚信立和同盾科技等。他向网易科技透露，他所在的天创信用成立一年以来也已经有2000万的收入。符健向网易科技表示，以后还会持续关注这个市场，他预计个人征信牌照不会只发给8家企业，“因为这样竞争不够”，还有一些手中握有大量数据的企业并没有获得牌照。他认为任何一个行业都是如此，都要经历一个市场培育、激烈竞争的阶段，最后形成一定的行业格局。“现在看来，一切都在慢慢步入正轨。”他说。
日人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》要求芝麻信用，腾讯征信等八家机构做好个人征信业务的准备工作，择时发放第一批牌照。至今，除央行主导的企业和个人征信系统外，还有50多家社会征信机构和80家信用评级机构。在央行开放个人征信牌照前，2015年国内征信市场规模预计约60亿元。央行征信中心市场占比接近70%，短期留给市场机构空间十分狭小，20亿元空间。美国征信市场从1980经历信息化到2010年寡头垄断市场格局稳定，收入进入百亿美元规模，历近30年。算上技术加速的因素，假设年均增长22％，可以合理预期中国也需要15年才达市场千亿的阶段。第三重门：牌照公司激烈竞争，创业公司生存不易。牌照征信公司依托牌照赋予的融资能力及数据源权利做大，但做大的空间取决于央行征信中心的开放程度，而初创纯数据征信公司没有做大的空间。假设未来市场机构能占比30%的市场份额，2020年前新增百亿的市场给新增的牌照公司争夺。但如果央行不将数据与牌照公司共享，后者将无法低成本最核心的全银行信贷数据，只能从央行购买，且无法在短时间内推出比央行征信中心更有效的征信产品，只能做辅助作用。牌照第一批发放8家，后续未知。若后续继续发放多个牌照，则个人征信市场会加剧现在以牌照融资，跑马圈地收购团队和小型征信公司的局面。未来征信行业将面临数据同质化、产品同质化、价格战的问题，甚至互联网免费的思路，降低行业整体产值。与之相比，纯数据征信的创业公司，无论在融资、独特数据源、团队方面都不占优势，但面临的市场竞争也同样激烈。而且，因为没有征信牌照，征信创业公司无法合法的去获取核心数据，比如银行信贷数据或者运营商，公安局的隐私数据；也无法以牌照去融资收购其他征信公司，资金上毫无优势。因而，我不认为初创公司能在征信领域发展壮大，成为未来的寡头之一。征信行业未来的机会在哪里？如果纯征信市场已经没有机会给创业公司了，那么征信行业初创公司的机会会在哪？在此逐一探讨数据公司、风控模型、风控信息化系统、反欺诈、资产处置、贷款业务、资产证券化的各个方向可能性和市场空间。第一，数据公司。这可能是大部分征信公司的最终形态。借鉴美国、日本征信公司的发展进程，初始阶段都会出现上千家的征信企业，然后小征信公司被并购或者专业化成为细分领域的数据公司，最后剩下2到3家征信巨头，小征信公司则靠卖数据给各家巨头为生。同样的趋势也可能适用于中国。初创公司可以深挖非同质化的数据源或非结构化的数据源，例如舆论数据，社交网络数据等。我接触过一家深挖地方法院数据的创业公司。大部分地方法院案例的执行信息或者和解案例信息是没有联网的，但里面企业或个人的履约信息却对判断个体的履约风险十分有价值，此公司就专门到各个地方法院收集和整理相关信息，再卖给其他征信公司。这类有一定门槛的细分领域数据提供商是有一定价值的，可以被收购或卖数据为生，公司数量比较多，估计大部分公司价值会在几百万到亿的量级。第二，风控模型公司。在各个征信市场，只有美国FICO一家风控模型公司做大。FICO现今26亿美金市值，2014年营收7.9亿美元，净利润9200万美元。但我认为，在中国不会出现像FICO那样独立的风控模型公司，原因有几点：首先，现今国内各大银行使用的风控模型基本属于一次性买断或自建模型团队，现行市场并没有空间给独立风控模型公司做大。其次，传统FICO模型不能满足在互联网时代多纬度数据建模的需要。FICO模型的统一建立在过往有限的数据纬度上，比如信用偿还历史，账户数，信用年限，使用信用类型级，新开里信用账户五个纬度；但中国在征信初建，数据纬度剧增的情况下，需要的是新型模型。最后，细分领域风控模型的专业化，随时信贷行业的细分化及专业化，通用模型已无法满足风控需求，大部分团队会以自身过往的信贷违约数据，自我研发该领域的风控模型，比如拍拍贷的纯线上P2P网络风控系统或者点融网线下贷款的风控系统。第三，风控信息化系统。这是指给信贷机构提供贷前、贷中、贷后管理的信息化管理系统，现在更多被称之为风控SAAS服务等。这方面的需求在全国8000多家小额贷款公司，2000多家P2P和其他民间贷款机构需求比较强烈。现今中小贷款机构在项目的风控环节主要还是靠人力审查，纸质材料传递，外加灰色渠道查央行征信。贷前黑名单扫描及贷后管理跟踪基本为空白。整体风控的效率非常低下，以及流程容易受人为因素干扰出错等。可以想像未来完整的风控SAAS系统应该可以提供贷前调用黑名单扫描，舆论扫描；之后贷中可以直接查询征信牌照公司或央行征信的征信报告，并选择评分模型；贷后，可以接入多个不同的借款人监控服务，包括手机监控，企业信息监控，资产监控等等。如果违约，系统还可以直接推荐相应的资产处置或催债服务方。在这个方向，国内有不少创业公司从P2P系统，贷后服务等各个角度开始切。但因为市场比较割裂，同质化竞争严重。但如果能垄断具体一个细分领域，未来还是有做资产证券化或P2P二级市场的想像空间。第四，反欺诈。反欺诈领域在国内是个刚需，尤其是企业端需求反欺诈服务去防止用户造假和刷单等行为，在信贷领域直接的应用是防止用户重复申请，非本人申请，虚假信息借贷以及黑名单用户查询等。2B的反欺诈服务核心在于商业模式的设计以及抢占龙头地位形成网络效应自然做大。国内的例子是同盾科技，通过收集和整理全网大规模的网络黑名单信息，给银行，第三方支付，信贷，电商，游戏等企业提供云端风险管控和反欺诈服务，免却单家企业黑名单信息不全，自建成本高的问题。在服务的同时，也要求客户企业继续上载新的黑名单信息，继续扩大同盾的黑名单规模，有了一个正向循环，形成网络效应，黑名单库越多企业使用覆盖面越完整。2C端的反欺诈，美国有创建于2005年，并于2012年IPO的Lifelock。目前拥有360万的付费C端用户，14年产生收入4.49亿美元，远超过To B端2600万美元的收入。C端收入2014年同比增长32.1%，发展迅速。我认为这块空间还很大，初创公司在设计战略时，尤其需要考虑如何面临同类初创公司如同盾和安全巨头的竞争。第五，资产处置。资产处置是信贷机构贷后管理的一个核心环节。根据人民银行2015年2季度的数据，社会融资规模存量在131.58万亿，增速为11.9%，年增长规模在10万亿以上。假设需要进行资产处置的资产为5%，则市场规模达6.57万亿，空间是极大的，有孕育千亿公司的空间。现今国内初创公司切入资产处置的方向有以下几个方向：一是信息对接平台，比如资产360，信贷机构在平台上对接催债公司。二是专业化服务公司，例如专业电话催收服务公司。三是细分领域资产处置公司，比如专业房产处置流通公司，抵押车处置公司等。我认为专业化及信息化的资产处置市场才刚开始启动，整个行业还有极大的效率提升空间，有着极大的空间给初创公司尝试。第六，资产证券化。资产证券化也是一个万亿级的市场，但各路金融机构都在关注。我认为资产证券化核心能力有亮点：一是有能力判断资产的质量并定价。比如一个信贷公司，比如P2P公司出让一个资产包，如何判断里面具体资产的质量，总体风险？最终如何定价？二是有能力将打包后的资产包销售掉。如果资产包被定价并且打包好后，对接什么销售渠道？二级市场，机构市场还是公众市场，如何有让买方有信心买下资产包？这两个核心能力都是任何涉足资产证券化企业需要考虑的问题。第七，贷款业务。征信初创公司转型直接做贷款业务可能性是比较大的。理由如下两点：一，市场空间极大，增量万亿级，足以容纳多家公司。中国社会融资规模存量在131.58万亿，15年2季度增速为11.9%，年增长规模在10万亿以上。以特点细分领域而言，中国消费金融2014年达15.37万亿元，同比增长18.5%，年增长了2.4万亿元。消费贷款中国人均1.12万元。同期美国消费贷规模3.32万亿美元，人均6.5万人民币；中国消费金融应当还有2-4倍的增长空间，十万亿以上的增量。假设每家贷款机构平均放贷1000亿，十万亿的增量也需100家新机构来满足。第二征信初创公司数据往往覆盖具体细分人群，有特定人群的充足数据量后，建立风控模型后，有机会直接转为该人群的放贷机构。美国Zestfinance就是依照类似思路，用大数据征信及风控给美国没有信用记录或信用评分较低的人群放贷。
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保存至快速回贴2017中国朗迪峰会：大数据征信比传统征信更有效
7月15日，全球规模最大、规格最高的金融科技盛会&&LendIt(朗迪)峰会在上海浦东盛大开幕。据了解，这是朗迪峰会二度走进中国，相比于去年2000+人参与的规模，本届峰会报名人数已超过3000+，汇聚全球顶级企业机构500余家。本届峰会聚焦科技，从金融科技最前沿、数字普惠金融、区块链、风险控制与法律、人工智能、中国互金资产生态、投资人视角等七大热门议题切入并展开讨论。从近几届峰会关注焦点来看，对于中国金融科技全球化融合趋势的探讨，已成为这一全球最具影响力的金融科技行业盛会不断加大权重的重要环节。近几年来，大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术的爆发将金融科技推上风口，尤其在征信领域，大数据为传统征信带来许多意想不到的变革，而如何用好大数据，让其在各个领域发挥更大的效用已成为时下最热门的话题之一。15日下午，快牛金科CTO胡亮就《大数据在中国的运用》，与来自消费金融、供应链金融、互联网保险等金融科技行业知名领袖精英进行了深入交流与研讨。据介绍，快牛金科是一家专注于以大数据资源和人工智能技术为人进行个人授信的金融科技公司，它主要面向传统授信方式没有办法服务到的年轻征信白户，通过以大数据和人工智能相结合的方式，从海量互联网弱特征数据信息中进行特征工程的构建与提取，再进行个人用户画像的建立，从而为用户综合评估信用。(右二为快牛金科CTO胡亮)圆桌会议中，胡亮表示：&征信评估的本质是对人做一个全身上下的综合评估，看他的稳定性怎么样，资产状况怎么样，欺诈性怎么样，而传统征信的评估方式主要是通过征信报告和一些强因果数据信息对人进行综合判断，但是在我国14亿庞大人口群体中，很大部分人没有征信报告，甚至可能连信用卡都没办过，对他们来说，传统征信显然并不适用。&胡亮还说：&刚刚蚂蚁金服盛总提到&现在的社会，你可以出门不用带钱包，一个支付宝就可以让你生活得很好&，这说明如今只要一部手机，我们就可以做成许多事情，手机成了人们日常生活的重要载体，也积累了很多数据信息，这些数据能够很好的反应一个人的综合情况。所以，通过利用手机中的大数据来进行征信评估，可以做得比传统征信更好更全面，更能准确的反应一个人的信用状况和欺诈可能。&同时，胡亮透露，快牛金科依靠大数据与机器学习技术打造的元方智能云风控系统目前已累计为1000多万用户提供个人授信服务，日均风控评估数十万次。而快牛金科优秀的建模能力和科技基因也使其获得多个领域的认可，成为全国独家同时拥有BATJ全数据源的金融科技公司。据了解，作为国内独家接入BATJ全数据源的金融科技公司，快牛金科拥有200多个维度、500多个数据标签的信息，而因其极强的科技能力和建模技术，使其吸引百余家数据机构与之达成深度战略合作，共享数据源信息，并受邀成为国内多家顶级数据机构的联合建模伙伴，共同探索大数据在金融领域的高效运用秘诀。&&
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