未来十年，信用大数据成为新趋势

2018年2月7日  浏览:110

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2003年，中共十六大明确了社会信用体系建设的方向和目标，拉开了中国社会信用体系建设的帷幕。十年间，社会信用体系历经变革，社会信用产品也不断推陈出新，实现了从信用数据归集到信用数据应用的演变。

进入21世纪，信息量成几何倍数增长，大数据成为了社会的常态。7月23日，国务院总理李克强在主持国务院常务会议时强调：“我们构建企业信用信息公示系统，包括国家社会信用信息平台，都要融入‘大数据’的思维理念。”借助大数据、云计算等高科技手段，成为我国的信用体系建设在当前形势下的新趋势，社会信用体系建设开始进入到信用大数据的新阶段。

过去十年：从数据归集到数据应用

随着社会信用体系建设的不断发展，社会信用产品核心方向已经从过去的信用数据归集转变为信用数据应用。以社会信用体系建设中领先的服务供应商金电智诚为例，近十年间，金电智诚实现了从“一网两库一平台”到“一网三库一平台多应用”的转变，通过诚信无锡、信用基准评价系统、行政许可和行政处罚双公示系统、数据交换平台的应用，解决了社会信用体系建设中信息不对称的问题，让数据采集更加便捷，数据应用更加灵活。

未来，信用产品将逐渐向信用大数据方向转变。
未来十年：信用大数据成为新趋势

信息大数据时代的来临，为我国社会信用体系建设提出了新课题。顺应信息大数据时代趋势，构建全国统一的信用信息数据平台成为了社会信用体系建设的必然趋势，信用大数据已然开启……

什么是信用大数据?

信用大数据是指通过大数据技术对信用数据进行采集、处理、管理、监控分析，最终实现智能分析、决策管理、预测分析等应用，系统结构如下图所示：

信用大数据特点

不同于以往的信用数据归集与应用，信用大数据具有指标存储、自动关联、即席查询、多元化应用等特点。

指标存储、虚拟库、虚拟数据集

将数据集内容转变为指标体系，通过在数据存储过程中构建虚拟库、虚拟数据集，赋予所有指标固定的编码，通过固定编码获取相应的指标，使得管理数据(集)表更加灵活。

多源汇集，清洗比对，自动关联

在数据采集与关联方面，通过前置机、人工录入、文本导入、自动抓取等方式多元采集数据，由系统建立清洗比对规则对数据进行清洗，将每一条进入系统的数据通过对主体的归集进行自动关联。

即席查询，灵活共享

在数据自动关联的基础上，即席查询通过形成数据共享平台，使用接口或导出数据的方式来满足任意的查询需求。

多样主题库，提供多元化应用，应用结果数据回流

将每一个应用在一个主题库上对应一个虚拟库，在运行完成后将应用结果数据回流，供之后数据使用。同样也可灵活定义出各种各样的主题库，提供给各个应用来使用。

信用大数据应用

目前，信用大数据正被广泛应用在金融、征信、社会管理等各个领域……

大数据金融

长期以来，中小微企业“融资难、融资贵”一直是摆在国家和政府面前的难题。信用大数据通过大数据技术挖掘企业信用信息，计算企业信用，联合金融机构为长期缺乏抵质押物的中小微企业提供无抵押无担保的纯信用贷款融资。同时，信用大数据还通过大数据技术对风险进行量化管理，使风险可计算、可度量，帮助金融机构增强服务中小微企业的信心。信用大数据转变了银行与企业之间长期存在的信息不对称问题，从根本上破解了金融领域长期存在的难题。

大数据征信

相比传统的征信方式，大数据信用采用云计算技术，从数据录入开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成，避免了主观判断的影响，确保评价结果的真实性;即使同时处理多个受评对象，仍然能够保证快速、准确的高效性。大数据信用的运行成本主要来自知识产权和硬件的投入，相比大规模的人员需求，低成本优势显而易见。此外，大数据信用还能够满足评价结果与信用信息的同步，也就是说，当受评对象的信用信息发生变化时，能够对其信用进行快速及时的计算，保证了信用的实时性。

大数据社会治理

对于政府社会治理来说，无论是面对当下还是放眼未来，掌握和了解区域内各行业的变化是进行科学决策的重要依据。结合大数据和认知科技两大前沿技术，信用大数据基于各地方经济开放区或产业园区内企业的行业分类，从纳税视角进行数据挖掘、分析，评估不同行业纳税贡献，结合园区行业特点从基本面进行分析，形成区域认知报告，为当地政府在招商管理、经济环境治理等方面提供客观参考。

信用大数据以破解中小微企业融资难题为切入点，逐步实现了为金融机构提供贷后监管，为政府提供社会管理等多种类、多层次的信用服务，用创新技术丰富了我国征信市场，创造了具有中国特色的信用体系发展道路。随着我国信用体系不断发展和完善，信用大数据的未来大有可为。

（来源：中国大数据）