⑴ 美國銀行為什麼追著"鳳姐"發信用卡 零壹財經
鳳姐，大家都知道，7歲父母離異，大專學歷，做過老師，在家樂福做收銀員時因搞笑、搞怪言論成為網紅。在中國，鳳姐就是個典型的屌絲形象，長得一般、沒男友、收入不穩定。前兩年去了美國，還沒拿到「綠卡」，只能偷偷打黑工，給人美甲。
令鳳姐自己都感到意外的是，美國第一資本銀行居然給她寄了一封信——想要給她發信用卡，並給出15個月0費率的優惠！
在中國，鳳姐可能從來沒有受到過這樣的待遇，以至於在她眼裡，銀行只會給「有錢人」發信用卡。而實際上——就是這樣。國內銀行不會給鳳姐這種「資質條件」的人群發信用卡。
我轉發後，很多國內的銀行朋友也在問：為什麼Capital one敢給還沒拿到綠卡的「新移民」發放信用卡？
作為Capital One的前員工，我想解釋幾句：
第一，Capital One 並沒有把鳳姐當成有錢人，而只是把她當成了需要金融服務的人，是潛在客戶；
第二，敢給一個沒有拿到綠卡的「移民」發卡，靠的就是大數據風控，通過大數據模型分析，銀行發現修腳工人、美甲服務員的現金流很好，就認為能給她發卡，並給予一定額度的授信；
第三，15個月零利率在美國是信用卡公司常見的促銷手段，幾乎從90年代末就開始做了，美國金融市場利率市場化十分成熟，融資成本低，這種優惠很是尋常；
第四，我個人建議鳳姐開通這張信用卡，並多用信用卡買單。通過一段時間的信用積累後，就可以申請汽車、房屋貸款，對拿綠卡也很有幫助，這樣她就離美國夢又近了一步。
什麼是「美國夢」？華爾街有句話，「美國夢就是金融夢」。老百姓的夢無非就是「一座house、兩輛車、兩個孩子、一條狗」，這一切基本都建立在美國成熟的金融信貸市場上的。只要你有一定的信用，就可以通過信貸先實現夢想，再靠自己的努力去維持現狀、甚至創造更美好的生活。
今天，我們提「中國夢」，可中國傳統的金融體系能夠提供的支持卻十分有限。相比美國，中國個人信貸市場規模和結構都有很大的潛力，很多藍領工人、學生、農民群體尚未被服務。目前一些大型銀行的信用卡發放仍然主要依靠上萬人的線下團隊，效率低、市場力度不均、道德風險大；風控標准也過於傳統，他們認為，公務員就比自有職業者的信用好，坐辦公室的就比農民有錢，有的大學生25歲了還無法獲得一張信用卡。
一些金融機構坐擁牌照，並把這當成天然的權利，但他們並沒有意識到也是一種義務，國家和人們需要他們推動更多簡化流程、優化風控，推行更多普惠金融產品來實現「中國夢」。
如今，沒有金融牌照的互聯網金融公司一直在做這些事情。趣分期為大學生提供分期付款，P2P為個人提供借款，京東白條、花唄、微貸能夠快速發放幾萬元的信用貸……越來越多的公司開始通過互聯網發掘「消費信貸」的市場黃金。融360在去年就聯合12家互聯網金融平台、服務機構成立了中國首個在線信貸聯盟OLA。OLA的宗旨是推動中國在線信貸市場的發展，並最終惠及小微機構和個人，使他們獲得更加便利、個性化的金融服務。
成立之後，OLA獲得很多機構的申請，其中也包括很多大型金融機構。自發性的市場行為也帶動了傳統金融體系的變化，一些積極的商業銀行已經有所行動，比如某股份制銀行線上發卡量已經佔到整體的4成。一些銀行也開始探索人臉識別、大數據風控等更為先進的風控技術。
美國上世紀80年代中期開始利率市場化，鼓勵金融創新，中國正在經歷類似的時期，中國會迎來消費金融行業的黃金十年，再疊加移動互聯網和大數據趨勢，在線信貸將迎來一個爆發，或在今年超過萬億規模。
這對金融機構來說，也是一個巨大的機會。在為美國人民「實現夢想」的同時，美國金融機構就曾獲得巨大成功。Capital One一開始只是弗吉尼亞州Signet銀行的信用卡部門，後來不斷地尋求技術創新，並堅持採取多樣化策略，業務范圍涉及信用卡、汽車貸款、家庭貸款、儲蓄、個人信貸、保險等，去年資產規模超過3000億美元，成了500強。Capital One公司首席信息官格里戈爾·拜勒對媒體說，成功應歸功於基於信息的戰略，這一策略使得IT經理可以參與到公司的規劃決策中來。「由於我們所做的任何事情都採用了電子化的方式，這樣一來，技術就成了公司聚焦的中心。」
試想一下，一個農民在田頭需要2000塊錢買種子，他只需要通過智能手機申請一個信用貸款，這個銀行可以基於數據、基於他的政策，基於個性化風控模型可以給2000元的低利息貸款，可能在一天內打到農民的賬上，這就是通過技術的創新，這就是普惠金融的未來。
最令人欣喜的是，監管的思維也在進步。4月15日央行發布了一個新規，所有的信用卡透支或者分期貸款之前都是18%的利息，但現在央行表示金融機構可以自行決定將部分利率降到12%。這是一個進步，市場的決策權利更大了。實際上，在美國，對不對「鳳姐們」發卡、怎麼樣的優惠決定權都在銀行自身，同樣銀行對自己的決策風險自擔。記得《007幽靈黨》里007說他有一張「License to kill」，而另一個人卻說，其實你有的是「License to not kill」。裡面一段對話很有意思。
「十三五」的報告中，關於金融的幾個關鍵詞「金融改革服務實體經濟」、「多層次，多元化，覆蓋廣的金融體系」、「引入民營資本」，這都促進普惠金融發展的舉措。
我也提幾個關鍵詞——「無科技不金融、「無數據不金融」、「無消費不金融」這是行業需要抓住的機會，我有一個預測，十年後金融行業排名前20的公司里，三成以上都會是創業公司。同時，不管是銀行、互聯網金融公司還是科技公司都將面對可能的金融風暴。而對於老百姓而言，「信用」是最大的機會——這是你的權利，也是你在未來金融體系中最大財富。
⑵ 愛有財和零壹財經公司有什麼關系
愛有財網站隸屬於零壹財經公司
⑶ 可貸資金利率決定理論的架構下，為什麼一般而言我們都會忽略可貸資金市場,不對該市場進行分析
今年的《政府工作報告》指出，當前系統性風險總體可控，但對不良資產、債券違約、影子銀行、互聯網金融等累積風險要高度警惕。穩妥推進金融監管體制改革，有序化解處置突出風險點，整頓規範金融秩序，築牢金融風險「防火牆」。
作為互聯網金融領域的一大熱點，P2P(網路借貸平台)風險性事件不斷爆發，讓很多投資者感到不安。日前，備受關注的網貸機構資金存管政策終於落地，銀監會發文要求網貸機構對自有資金、存管資金分開保管、分賬核算，防範網貸資金挪用風險，安全保管客戶交易結算資金。那麼，網貸平台風險有多大？投資者應當注意哪些「陷阱」？本報記者進行了調查采訪。
利率下行成趨勢，P2P投資人更謹慎
「這些平台這一刻看著好好的，下一秒鍾就不知道會怎麼樣，錢放在那兒，心裡很不踏實」
北京某公關公司員工劉麗瑩，是一名P2P網貸平台投資「常客」。P2P剛興起時，她就開始關注，陸續在一些平台上試水，到2015年網貸市場最火的時候，她至少在10個平台上輾轉投資。最近，她明顯感覺到各個P2P平台都在降溫。「P2P火爆時期，行業平均收益率為10%左右，現在收益率普遍下行。年前我投了一個平台，算上春節額外贈送的部分，總的收益率是7%左右。」
說降溫，不僅是指平台上的投資收益率在下降，還包括各個平台似乎都比較「沉靜」，不像以前那樣大打促銷牌、送各種禮品。劉麗瑩曾在一個平台投了一款3個月期的標的，投資額只要到80萬元，可免費得到一部蘋果手機，而現在能這樣豪氣送禮物的比較少見。年前，她在幾個熟悉的平台上「轉悠」，都沒看到送禮品的活動，促銷力度也比以前小了很多。
作為資深P2P投資人，劉麗瑩選擇平台有自己的標准。「收益率太高的平台不能選。借款人既要支付投資人的收益，還要掏平台收取的服務費。如果利率太高，哪個行業的收益率能覆蓋這個融資成本?感覺像隨時拿了錢要跑路的。」
網貸之家聯合盈燦咨詢發布的月報顯示：今年2月，網貸行業綜合收益率為9.51%，同比下降235個基點，主流綜合收益率區間仍分布在8%—12%，平台佔比為53.16%。
「隨著網貸行業持續整改，P2P網貸平台在信息披露、風控措施和產品創新上逐步完善，吸引了一些新的投資人加入，但借款人數小幅下降，資金供給大於需求，推動網貸行業綜合收益率下行，2016年底網貸行業綜合收益率已跌破10%。未來行業會逐步走向規范，市場化競爭相對充分後，利率水平還會有所下降，但降幅不會太大。」網貸之家聯合創始人石鵬峰說。
雖然收益率下降，但相比其他投資方式，目前P2P網貸平台還有一定的優勢。比如，1年期銀行理財產品的收益率只有5%，P2P平台的收益率不會高太多，但是期限短一些，1—3個月就能贖回。選擇較短期限的產品，也是不少投資者規避風險的一種方式，可以拿到收益就走。
平台風波不斷，也有不少投資人開始「撤離」。
某網路公司文員王寧曾經在幾個排名靠前的平台上投資過幾筆，但從去年底起，她就把資金撤出來了。「這些平台這一刻看著好好的，下一秒鍾就不知道會怎麼樣，而且利率也沒多高，還不如把錢踏踏實實放在銀行里，更省心。現在政府正整治這些互聯網金融平台，等整治好了再看看吧。」王寧的想法代表了不少投資人的心態。
網貸行業開始洗牌，問題平台浮出水面
「歇業停業平台佔比達到35.7%，重大風險事件增多，808信貸、e速貸等平台相繼出事」
監管政策密集出爐，不少網貸平台變得「低調」起來。有網貸平台坦言，現在看不清政策和行業的風向，乾脆「窩著」，靜觀其變。數據顯示：今年2月P2P網貸行業的成交量為2043.41億元，環比降了7.53%，成交量已連續兩個月出現下降。
監管壓力之下，問題平台逐漸浮出水面，行業前期積聚的風險開始爆發。零壹財經發布的報告顯示，2016年新增問題平台多達1106家。風險事件主要呈現兩個明顯特徵：一是歇業停業平台佔比仍然較大，佔35.7%;二是重大風險事件增多，比如808信貸、e速貸、四達投資、國誠金融等平台相繼出事。
「P2P網貸行業存在四大風險，首先是平台欺詐經營的道德風險。其次是流動性風險，如果投資用戶大量提現，很可能導致一些平台運作的資金池被抽光。還有政策風險和借款人不還款帶來的信用風險。」積木盒子首席執行官謝群說。
怎麼才能不「踩雷」，避開風險平台呢?業內人士指出，此前政策已明確網貸平台信息中介的本質，規范的P2P網貸平台不吸收任何存款，也不參加同業市場。篩選時可以看幾個重要標准，比如注冊資本、平台背景、高管團隊等。還要看平台產品和標的真實性，判斷是否具備純線上的大數據風控能力，以及是否觸及網貸監管的12條紅線，即是否自融、是否設立資金池、是否平台本身提供擔保等。
「目前普通投資人還缺乏基本的金融常識和風險管理能力，投資不夠理性，跟風投資的多。通過這次互聯網金融專項整治，那些經得起檢驗的平台會吸引更多投資者;而經營不善的平台也會被大浪淘沙，退出行業。這種變化對投資人來說，是難得的投資教育機會，幫助投資人改變盲目追求高收益的心態，樹立長期投資理念。」中央財經大學金融法研究所所長黃震說。
有銀行資金存管，投資並非進了「保險箱」
「P2P平台要把合適的產品賣給合適的人，不向沒有風險承受能力的投資人銷售不適當的產品」
專項整治結束後，監管並未放鬆。廈門、廣東、上海等地日前相繼出台了網貸備案登記管理暫行辦法，備受關注的網貸機構資金存管政策也已「落靴」。
存管政策出台前，投資人投入平台的錢直接進企業賬戶，和企業的自有資金混在一起，而每次選擇投向具體項目時，投資人其實並不知道錢到底有沒有進借款人賬戶。不少問題平台就是利用這一點玩起自融的把戲，設定一個虛假的借款標的，說是投資者的錢借給了某家企業或個人，實際上還是在平台自己的腰包里，並沒有投向具體項目。比如之前出事的快鹿集團、「中晉系」就是這種情況。
存管政策出台後，每個投資人會在銀行有自己的專屬賬戶，每筆資金的去向都要得到本人確認、授權，類似股票賬戶的資金劃轉，銀行和網貸平台每天還要核對投資人的賬戶，保證每筆資金有跡可循。這就相當於銀行給投資人的資金上了一道保險，能杜絕資金被挪用的風險。
⑷ 人工智慧是如何應用於金融反欺/詐領/域的具體技/術和場景如何
一、什麼是消費金融行業的反欺詐？
說起「反欺詐」，放在三年前提起或許還有很多人感到陌生，這種主要面向企業級的應用，通常深藏在銀行、保險等金融行業的內部系統中，亦或者是各大互聯網公司安全系統中，說起來總帶著幾分神秘感。
近些年，隨著「互聯網 金融」的迅速壯大，誕生出不少第三方公司，專門為金融機構提供風控和反欺詐服務， 「反欺詐系統」這才在金融科技圈流傳開來。
其實縱觀整個金融服務業，尤其是借貸業，大家都面臨著兩種相同的風險：欺詐風險和信用風險。欺詐風險，主要指的是借貸申請人沒有還款意願；信用風險，主要指的是借貸申請人沒有還款能力。在我國，放貸機構所承受的欺詐風險遠超過信用風險。
對於這種情況，Maxent（猛獁反欺詐）的創始人張克曾說過："金融是一個'刀口舔血'的行業，風控是生命線。沒有好的風控，金融機構很難生存下去。所以，金融業反欺詐的風控需求一直很強勁。"
二、數據 技術能否滿足反欺詐系統？
面對形形色色的欺詐份子和欺詐手段，如何解決欺詐風險，成為眾多借貸公司的頭號問題。反欺詐作為一個業務，流程包括三個步驟：
1、檢測（Detect）。 從技術層面來看，利用演算法，自動檢測異常，從數據層面來看，建立黑名單，及時發現風險；
2、響應（Response）。對異常行為採取阻斷一次交易、拉黑或者其他方式；
3、預防（Prevention）。將異常行為收錄入黑名單等，固化成規則，如果下次再有行為觸碰到規則，系統會進行預設的響應。
舉一個例子，銀行的反欺詐方法是建立基於專家經驗的規則體系，其運作模式是：將遇到的每一次欺詐的行為特點記錄下來形成「規則」，下次再遇到此類行為規則體系會自動做出人工介入或拉黑的響應。
但是，通過黑名單進行反欺詐檢測會隨著時間的推移失效，失效的速度可能會很快。因為黑名單的記錄是基於之前發生的欺詐行為數據，欺詐份子的手段和技術不斷迭代更新時，並沒有一種有效的途徑去預測或預防下一次將會發生怎樣的欺詐行為。
消費信貸的普遍特點是小額、分散，互聯網消費信貸還具有高並發特點，單單使用傳統的專家規則體系是很難對抗互聯網消費信貸中的欺詐的，整個行業都在等待一種新的技術跟專家規則體系協同作戰，這時，有人提到了人工智慧。
三、人工智慧與反欺詐
說起人工智慧，美國政府曾發布過一份報告（美國總統行政辦公室和白宮科技政策辦公室，《為人工智慧的未來做好准備（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解釋，「一些人將人工智慧寬泛地定義為一種先進的計算機化系統，能夠表現出普遍認為需要智能才能有的行為。其他人則將人工智慧定義為一個不管在真實環境下遭遇何種情況，都能合理解決復雜問題或者採取合理行動以達成目標的系統。」簡單來說，人工智慧讓機器更加智能，使機器能夠最大化自身的價值。
人工智慧最重要的技術手段之一，就是機器學習。我們很容易聯想到前段時間谷歌AlphaGo大勝圍棋名家李世石的事情，這件事充分展現了大數據雲時代機器學習的強大實力，機器學習也是人工智慧近期取得的很多進展和商業應用的基礎。
機器學習在反欺詐運用上同樣十分流行，Forrester在其2015年的欺騙報告中曾指出，機器學習是一項阻止欺騙的發生，同時能保證快速決定的機制。如果說專家系統旨在模仿人類專家遵循的規則，識別拉黑曾經發生過欺詐行為，那麼人工智慧中的機器學習則依靠統計學方式自行尋找能夠在實踐中發揮功效的決策流程，分析大數據，進而預測用戶行為。
國外已有科技人士對人工智慧領域表示了高度關注，谷歌CEO桑達爾·皮查伊表示：「機器學習是一項顛覆性的核心技術，它促使我們重新思考我們做一切事情的方式。我們將這項技術應用於我們的所有產品，包括搜索、廣告、YouTube或者Google Play。我們還處於發展初期，但你們終會看到我們將機器學習系統應用到所有領域。」
國內，金融科技公司京東金融也在投身於這場科技浪潮，以它為例，來看看人工智慧在消費金融領域是如何實現反欺詐的。
四、從京東金融看人工智慧的反欺詐實踐
京東消費金融目前有兩大核心模型體系，既有專家規則體系，又應用了人工智慧，兩大模型體系中與反欺詐直接相關的是「司南」和「天盾系統」：
1、數據驅動的模型體系——「四大發明」
2、技術驅動的風控體系——「四重天」
△來源：零壹財經
天盾系統應用了人工智慧，是白條賬戶的風控安全大腦。主要用途是預測用戶是否有欺詐風險，對賬戶進行分析來給予不同等級的防範處理。
天盾系統借鑒了交易監控系統的經驗，針對注冊、登錄、激活、支付、修改信息等全流程，基於賬戶歷史行為模式、賬戶關系網路、當前操作行為和設備環境，評估賬戶安全等級、環境安全等級、行為安全等級，防範賬戶被盜、撞庫（指黑客通過收集互聯網已泄露的用戶和密碼信息，生成對應的字典表，嘗試批量登陸其他網站後，得到一系列可以登錄的用戶賬戶）、惡意攻擊等風險，實現全流程風險監控，形成反欺詐網路，極大地增加了惡意用戶作案成本。
京東金融既有內部生態體系產生的數據，也有不斷擴充的外部數據，覆蓋面廣、維度多、實時更新，這為人工智慧反欺詐奠定了強有力的基礎。通過自動化風控系統，實現全流程風險監控，欺詐惡意份子作案成本不斷提高。目前，京東金融風控系統累計攔截疑似欺詐申請數十萬起，攔截高風險訂單數億元。
五、人工智慧反欺詐的未來
人工智慧將不斷加強金融領域的智能化和反欺詐，通過人工智慧技術反欺詐，將是未來發展的大趨勢：
首先，欺詐者的行為在某些維度上與非欺詐者一定是有差異的，一個人如果偽造一部分信息，尚且比較容易，但是要偽造全部信息，一來十分非常困難，二來成本非常高。通過技術，將這種異樣捕捉起來，進而識別用戶的真正意圖；
其次，商業市場變化很大，銀行等大型機構僅僅利用自身的反欺詐團隊人手和技術，專業水平有限，很難跟上外部變化，必定需要專業的第三方服務；
最後，反欺詐並不是單一的技術，它具有多元化的特點，市場上很難出現一家機構能將所有技術都做得很精，舉一個例子：美國一家大型銀行平均會使用30家反欺詐機構的技術，而電商平均會採用7家反欺詐機構的技術。大量的市場需求，促進反欺詐更進一步的發展。
可以大膽預測，未來，會有更多的金融科技公司將把在消費金融服務的數據、機器學習等實踐經驗對外輸出，促進人工智慧在反欺詐領域的應用。而這，就是檸檬一直在做的事，致力於提供消費金融領域大數據風控技術和綜合解決方案，為金融企業提供個性化和產品化的大數據風控解決方案，通過資源整合，讓金融機構提升風控效率、降低風控成本。
⑸ 徵信系統的建設背景是什麼
現代金融體系的運轉，離不開信用生態的支撐。徵信作為信用生態體系中的重要環節，在數據與應用之間發揮著橋梁紐帶作用。
我國的徵信體系建設，可以追溯到上世紀30年代初。1932年6月6日，我國第一家信用調查機構———中國徵信所，在上海宣布成立，標志著中國徵信業的開端。這家機構由當時的浙江實業銀行等五家銀行發起設立，收集的信息比較簡單，主要為當時的企業服務。據說該機構目前仍然在台灣經營。
自我國出現最早的一家徵信機構到現在，已經有了八十多年的歷史。但從改革開放開始，中國徵信業才進入了真正的發展階段。縱觀行業歷程，大體可將我國徵信行業的發展分為以下四個階段：
一、探索階段：20 世紀80 年代後期—1995年
20世紀80年代後期，為適應企業債券發行和管理，中國第一家信用評級公司——上海遠東資信評估有限公司於1988年成立；同時，為滿足涉外商貿往來中的企業徵信信息需求，對外經濟貿易部計算中心和國際企業徵信機構鄧白氏公司合作，相互提供中國和外國企業的信用報告。
我國第一家社會化專業資信評估機構——中誠信國際信用評級有限公司於1992年成立，在至今的十餘年間創新開發了數十項信用評級業務，包括企業債券評級、短期融資券評級、中期票據評級、可轉換債券評級、信貸企業評級、保險公司評級、信託產品評級、貨幣市場基金評級、資產證券化評級、公司治理評級等，為其後來開展徵信業務積累了大量數據和經驗。此後，一批專業信用調查中介機構隨之相繼出現，企業徵信的雛形在這一階段開始顯現。
二、起步階段：1996年—2002年
這一時期，隨著中國經濟的快速發展和商品「買方市場」的初步形成，銀行信用和商業信用規模都在不斷擴大，客觀上對信用調查的市場需求也在增加，從而加速了我國徵信行業的發展。在此階段，人民銀行及政府機構在徵信領域進行了大規模的布局。
1997年，人民銀行開始籌建銀行信貸登記咨詢系統。銀行將企業貸款情況報給人民銀行，錄入信貸登記咨詢系統。當企業向其他銀行貸款的時候，銀行可以到人民銀行系統去查詢以此來防止多頭借貸、防範欺詐等行為。這一系統被業內視為企業徵信系統的前身。
1999年，上海資信公司建立了中國的第一個個人信用徵信系統——上海個人信用聯合徵信系統。
大事件
1996
人民銀行在全國推行企業貸款證制度。
1997
上海開展企業信貸資信評級，經中國人民銀行批准上海市進行個人徵信試點。
1999
社會信用體系概念在我國首次被提出。
7月，中國人民銀行批准成立了上海資信有限公司，開始從事個人徵信與企業徵信服務。
銀行信貸登記咨詢系統上線運行。
2001
深圳市政府正式頒布了《深圳市個人信用徵信及信用評級管理辦法》，是國內首次以政府令形式發布的並首次為個人信用徵信定規的政府規章。
2002
銀行信貸登記咨詢系統建成地、省、總行三級資料庫，實現全國聯網查詢。
數據來源：中國人民銀行徵信中心官網等 零壹財經整理
三、規范階段：2003年—2014年
2003 年，國務院賦予中國人民銀行「管理信貸徵信業，推動建立社會信用體系」職責，中國人民銀行徵信管理局正式成立，標志著中國徵信事業邁出了前進的大步。
同年，上海、北京、廣東等地率先啟動區域社會徵信業發展試點，一批地方性徵信機構設立並得到迅速發展，國際知名信用評級機構也先後進入中國市場。
2008年5月，中國人民銀行徵信中心正式在上海掛牌成立。從目前情況看，我國的央行徵信中心已建成世界上迄今為止規模最大的徵信系統。截至2015年末，央行徵信中心有效覆蓋8.8億人信息，其中3.8億人有信貸記錄。
2014年，根據《徵信業管理條例》、《徵信機構管理辦法》及有關法律法規，中國人民銀行各分支機構開展的企業徵信機構備案工作正式開始。我國徵信史上第一家拿到企業徵信備案資質的機構是中誠信徵信（備案號10001），至此企業徵信開始走上規范化發展的道路。據源點信用方面統計數據顯示，截至目前國內完成備案的企業徵信機構已超過135家，較去年年中的70多家增加了近一倍。
四、市場化發展階段：2015年—至今
隨著監管和立法機構對徵信行業重視程度的提高，相關政策法規的不斷出台，我國徵信行業逐漸走上規范化的道路，進入了快速發展期。
今年6月，央行徵信管理局日前向各大徵信機構下發了《徵信業務管理辦法（草稿）》（以下簡稱《草稿》）。《草案》對徵信機構的信息採集、整理、保存、加工、對外提供、徵信產品、異議和投訴以及信息安全等徵信業務的各個環節做出了規范。
而剛剛過去的2015年更是被稱為「中國個人徵信市場化元年」。這一年裡，人民銀行、國務院等相繼發布了多份指導意見或監指引，首次對個人徵信機構的要求進行了細化，為中國徵信行業的發展壯大提供製度保障。
2015年1月5日，央行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，公布了首批獲得個人徵信試點機構資格的8家機構名單。此舉標志著中國個人徵信業向市場化、商業化發展邁出了堅實的第一步。
在這將近一年半的時間內，以芝麻徵信、中誠信徵信為首的個人徵信機構動作頻頻，各類個人徵信產品層出不窮，包括芝麻分、萬象分等個人信用評分，已經廣泛的應用到了我們的日常生活場景中。
相對於新創生態聚合類徵信機構（如芝麻信用），以中誠信為代表的三家老牌徵信機構通過徵集傳統徵信數據及部分特色行業或區域數據，一方面採用較為系統、成熟的徵信模型和技術，深耕金融服務領域；另一方面，對多元大數據的使用以及創新互聯網技術的研究探索，老牌機構們都在以積極開放的態度進行著。
以中誠信徵信的萬象分為例，據中誠信徵信方面介紹，萬象分是基於公司10多年為銀行提供個人信用評分的實踐，結合互聯網大數據技術優化升級的個人評分，從身份屬性、信用記錄、履約能力、行為特質、社交影響等五個維度綜合考量個人信用，是300-900分區間內的綜合信用評分。目前萬象分大約能覆蓋全國3億用戶。而之所以能夠做到大范圍覆蓋和較為精準的評分，主要得益於中誠信徵信在數據方面的先天優勢。早在2002年，中誠信徵信就已經開始以部門形式存在並著手開展徵信業務。可以說，中誠信徵信在起步上遠早於目前市場上的大部分徵信機構。而中誠信集團始創於1992年10月8日，是中國第一家全國性的從事信用評級、金融證券咨詢和信息服務、徵信服務、市場調研等業務的股份制非銀行金融機構，至今已有十餘年歷史，無論是信用數據的積累還是行業經驗的沉澱，都給中誠信徵信公司在徵信行業的發展提供了有力的支持。
隨著政策法規的出台，徵信業未來將會向著更加規范化的方向發展。數據顯示，2015年我國消費金融市場已超9萬億元，預計2019年中國消費信貸規模將超過37萬億元。目前國內有630家銀行，近9000家小貸公司，近20家持牌消費金融公司，以及螞蟻金服、網路金融等互聯網巨頭。
根據波士頓咨詢中國個人金融市場模型預測，未來五年我國的個人信貸余額將以年均復合增長率14%左右的速度拓展至約55萬億，由此可見，未來幾年徵信市場將會有巨大的發展空間。各家徵信機構如何在各自發展的同時共同塑造行業的整體健康發展，找到競合的平衡，將是一個值得深思的問題。
⑹ 零壹財經金融信息服務武漢有限公司怎麼樣
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