인터넷 인구 배당 지역이 지나갔고, 접대 비용이 오르고, 제품에 대한 사용자 요구도 높아졌다. 높은 가치와 저렴한 서비스가 현재의 추세입니다. 이 가운데 기업 서비스는 기업이 생산, 판매, 커뮤니케이션 등의 측면에서 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있도록 노력하며 점점 더 많은 자본의 주목을 받고 있습니다.
인공지능이 업계에 침투하고 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 점점 더 많은 엔터프라이즈 서비스 제품이 인공지능, 빅데이터 등 관련 기술을 활용하여 보다 지능적인 서비스를 제공하고 있습니다. 빅데이터는 인공지능 모델의 훈련' 식량' 으로 중요한 위치를 차지하고 있다. 기업 데이터를 발굴하고 활용하는 방법은 기업 서비스를 잘 하는 중요한 방법이다. 엔터프라이즈 빅 데이터의 출처는 주로 다음과 같은 측면을 포함합니다.
A. 인사 데이터, 종이 데이터 등과 같은 기업 내 디지털 파일
B. 고객 데이터, 사무실 데이터, 생산 운영 데이터, 소셜 데이터, 전자 상거래 데이터, 지불 데이터, 공급망 데이터 등과 같은 기업 자체 생산 데이터 기업 내부 OA, ERP, CRM 시스템 침전에 의해;
C. 기업 신용 데이터
정부 공공데이터-무역기업 신용정보 공시 데이터, 불신집행인, 집행인 데이터, 심판문서, 법원 공고, 세무데이터, 동산 융자 데이터, 입찰, 사법경매 데이터, 특허 상표, 행정처벌 등의 데이터. 인터넷 공개 데이터-뉴스 데이터, 채용 사이트 데이터, 주택 공개 데이터 등.
신용 보고서 개요
1. 신용 조사의 정의
징신' 이라는 단어는' 좌공 8 년',' 군자의 말',' 신빙성',' 징징' 에서 유래한 것으로, 몸보다 원망이 훨씬 크다. 그 중' 편지 징발' 은 그 말의 편지를 검증할 수 있거나, 신용을 모집하고 검증할 수 있다는 것을 의미한다. 현대 징신은 법에 따라 자연인, 법인 및 기타 조직의 신용 정보를 수집, 정리, 보존 및 처리하고, 신용 보고, 신용 평가, 신용 정보 컨설팅 등의 서비스를 제공하여 고객이 신용 위험을 판단하고 통제하며 신용 관리 활동을 수행하는 데 도움을 줍니다.
2. 정책/기술/시장 환경 분석
정책
우리 사회가 지인 사회에서 낯선 사회로 점차 바뀌면서 신용위험과 신용위기도 함께 나타나 신용체계 건설을 가속화하는 것이 시급하다. 그러나 행정 과정에서' 신용을 지키는 인센티브, 불신징계' 의 메커니즘은 완전히 확립되지 않았다. 정부 정보 공개 조례는 정부 정보 공개에 대한 구체적인 규정을 내렸지만 시행 과정에서 정부 정보 공개가 포괄적이지 않아 일부 신용 정보 누락이 신용 정보의 무결성을 약화시켜 정확성의 형성에 불리하다.
기술
둘째, 인터넷 시대는 이미 공감대였다. 기업과 개인이 인터넷에 남긴 대량의 데이터는 징문에 데이터 기반을 마련해 주고, 빅 데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능이 발달하면서 지능에 대한 기술 지원을 제공한다.
시장
이 밖에 우리나라 시장경제체제가 설립된 지 오래되지 않아 전 사회의 신용의식과 사회신용환경이 아직 약하다. 경제적 이익을 위해 신용을 잃는 행위가 가끔 발생한다. 이는 신용의식이 약하고 부정직 비용이 낮기 때문이다. 징신은 금융의 중요한 구성 요소로서 위험 통제의 핵심이다. 인터넷 금융의 급속한 발전과 인터넷에 대한 적응으로 빅데이터 징신 모델도 생겨났고, 정교한 징신 체계를 구축해 징신의 발전을 호위할 필요가 있다.
국내외 신용 정보 모델
중국의 징신은 초급 단계에 있으며, 현재 국제적 징신 모델은 주로 다음과 같은 종류가 있다.
A. 시장 지향. 미국에서는 Equifa, Experian 및 TransUnion 이 시장 경제의 규칙과 운영 메커니즘에 따라 대출 신용 기업에 서비스를 제공합니다. 영국은 P2P 의 발원지로, Zopa 로 대표되는 인터넷 대출 플랫폼으로 대출 양측이 위험과 금리 수준에 따라 거래를 성사시켜 차용 양측이 공동으로 이익을 얻을 수 있도록 하는 데 어느 정도 신용중개의 역할을 했다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 영국명언)
B. 정부 주도, 중국, 독일. 중국을 예로 들자면, 중국 인민은행의 징신 시스템은 주로 정부가 주도하며 전국 일부 기업과 개인의 신용 정보를 생성, 수집, 유지 및 통합할 수 있는 권한을 부여한다. 현재 은행기관, 법원, 통신, 사회보장, 소액 대출 등의 기관 데이터를 포괄하고 있으며 개인과 기업의 수는 성장세를 유지하고 있다. 20 15 년 4 월 8 억 6400 만 자연인과 2068 만 기업 및 기타 조직부터 20 17 년 5 월 9 억 2600 만 자연인과 237 100 기업 및 기타 조직에 이르기까지 중국 대륙은 가깝다 신용 정보 시스템의 적용 범위는 여전히 큰 성장 공간을 가지고 있습니다.
C. 산업협회 공유, 산업회원, 데이터 공유, 산업협회를 핵심으로 하는 신용공유 센터 설립, 협회에 가입한 기관은 데이터를 공유하고 일정한 데이터 지원을 제공하여 협회의 데이터 출처를 확대할 수 있다.
D. 혼합형, 한국과 인도를 예로 들어 정부와 시장의 혼합발전.
4. 신용 제품 모델
신용 정보 산업의 제품 모델은 주로 비즈니스 모델별 기업 및 개인 신용 정보, 서비스 대상별 신용 정보, 상업 신용 정보, 고용 신용 정보 및 기타 신용 정보를 포함합니다. 서로 다른 서비스 대상에 대한 신용 정보 서비스는 한 기관에 의해 이루어지거나, 상류 및 하류 신용 정보 기관이 있는 독립 기업에서 이루어진다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스, 서비스) 신용 정보의 범위에 따라 지역 신용 정보, 국내 신용 정보 및 다국적 신용 정보로 나눌 수 있습니다.
신용 정보 산업 체인
신용 산업 체인에는 상류의 데이터 생산자, 중류의 신용 정보 기관, 하류의 신용 정보 사용자가 포함되며, 그 중 중류의 신용 정보 기관의 운영 모델은 주로 데이터 수집, 가공 데이터 및 판매 상품을 포함한다. 데이터 제공자는 주로 은행 등 금융기관, 정부 부문, 상공업, 개인을 포함하며, 사람들의 생활의 거의 모든 측면을 다루고 있다. 신용 정보 기관이 데이터 공급업체로부터 얻은 데이터는 특정 모델을 통해 처리되고 신용 등급 결과를 얻은 다음 서비스를 출력합니다. 징신 보고 사용자는 주로 부동산 개발자, 채용 기업, P2P 플랫폼, 금융기관 등을 포함한다. 그리고 대부분 개인구매차, 개인소액대출, 회사신용, 채권거래 등에서 발생했다.
문제에 직면하다
1. 신용규제와 법률보완이 개선되어야 하고, 정부 정보 공개가 강화되어야 하며, 신용법규가 건전하지 않다.
데이터 처리 알고리즘의 계산 능력을 향상시켜야합니다. 빅데이터와 징신이 결합됨에 따라 데이터 처리, 분석, 모델링에 대한 요구가 높아져 기업의 정보 가치를 더 잘 활용할 수 있게 되었습니다.
신용 정보 보안 문제는 심각합니다. 국가가 신용데이터 보호 정책을 내놓고 있지만 개인과 기업의 프라이버시 데이터 보안은 심각한 도전에 직면해 거대한 블랙산업의 발전을 거듭해 금융사기, 통신사기, 인터넷 사기, 트로이마 바이러스, 프라이버시 데이터 도용, 거래 이익 등 위법 범죄 활동을 벌이고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 트로이, 트로이, 트로이, 트로이, 트로이, 트로이, 트로이, 트로이, 트로이)
7. 빅 데이터 신용 정보와 전통적인 신용 정보의 차이점
1. 적용 그룹이 더 풍부합니다. 인터넷의 보급과 인터넷 금융의 왕성한 발전에 따라 더 많은 사람이나 기업이 관련 플랫폼에 데이터를 남기고 징신 적용 범위를 넓힐 것이다.
2. 데이터 소스는 더 광범위하고, 전통적인 정보 출처는 비교적 단일하지만, 큰 데이터 징신은 인터넷의 공개 및 반공개 데이터, 제 3 자의 협력 데이터, 무료 데이터를 통합할 것이며, 데이터 출처는 더욱 넓어질 것이다.
3. 데이터 가치를 심도 있게 발굴하고, 빅데이터와 인공지능이 신용업계에 적용됨에 따라 기계학습, NLP, 텍스트추출 등의 기술이 기업 데이터의 발굴을 심화시켰다.
기업 신용 데이터의 산업 응용
1. 신용 위험 통제, 금융의 핵심은 위험 관리입니다. 현재, 국가 기업 신용 조회 네트워크, 중국 신용 법 집행 네트워크, 중국 신용 법 집행 정보 네트워크, 법원 네트워크, 신용 중국과 같은 정부 신용 공시 기관은 신용 금융 기관에 대출 전, 대출 중, 대출 후 정보 조회, 신용 보고 및 모니터링 서비스를 제공합니다.
2. 금융리스, 금융리스 회사에 융자 전후 모니터링 서비스 제공, 직원 효율성 향상, 그룹 계좌 체계를 통해 각 업무 부서에 깊이 들어가 업무 품질과 효율성을 높인다.
3. 비즈니스, 법의학, 뉴스, 관리, 부채 및 기타 다차원 데이터를 기반으로 한 신용 등급. , 기업의 신용 등급은 보편적이다.
4. 공급망 금융, 핵심 기업을 중심으로 상류 및 하류 중소기업의 자금 흐름 및 물류를 관리하고, 단일 기업의 통제할 수 없는 위험을 전체 공급망 기업의 통제 가능한 위험으로 변환하고, 입체화를 통해 다양한 정보를 입수하며, 위험을 가장 낮은 금융 서비스로 통제한다.
기타 (예: 채용, 비즈니스 연구, 로펌).
기업 징신의 미래 전망
1. 데이터 공유
데이터는 징신풍통제업계의 핵심 자산이자 신용사회 구축의 초석이다. 과도한 고립이나 공유는 모두 업계의 발전에 불리하다. 따라서 어떻게 데이터를 공유하고, 고립된 데이터를 깨고, 각 플랫폼의 데이터 채널을 열고, 서로 다른 데이터를 하나로 모으고, 공승과 프라이버시 보호를 바탕으로 함께 정보 체계를 구축하는 것이 미래의 추세다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 자기관리명언)
2. 데이터 값 마이닝
빅 데이터 신용 정보 기술의 지속적인 발전과 함께, 신용 정보 제품은 초기 정보 마이닝에서 심층 마이닝으로 발전 할 것입니다. 첫 번째 마이닝은 저장, 타사 API 인터페이스 또는 데이터 협력 등을 캡처하여 기업 주변의 관련 데이터를 통합 분류하고 정보 보고서와 그림으로 간단하게 나열하는 것을 말합니다. 심층 마이닝은 수집된 데이터와 신용 전문 지식을 결합하여 위험 식별 및 정량화, 규칙 엔진, 엔터프라이즈 상관 관계 다이어그램, 데이터 시각화 등의 제품을 구축하는 것입니다. , 그리고 데이터를 깊이 발굴하여 신용 정보 제품과 서비스를 심화시키고 신용 정보 제품의 전문성을 향상시킵니다. 예를 들어, 기업의 경영 정보를 이용하여 기업 관련 네트워크를 구축하는 경우, 한 기업이 네트워크에 부정적인 정보가 있을 경우 신속하게 위험을 식별하고 다른 기업에 대해 경보를 할 수 있으며, 위험 상황에 따라 경보 등급을 수량화할 수 있습니다.
3. 수직 및 하위 영역 서비스 제공
신용 정보 시장이 지속적으로 확대됨에 따라 일부 신용 정보 기관은 자체 특성과 장점을 바탕으로 특정 부문 또는 비즈니스 링크에 집중하여 목표 및 맞춤형 신용 정보 제품 및 서비스를 제공하기 시작했습니다. 파충류 기술 제공, 원스톱 캡처, 청소, 통합, 입고, 뉴스 여론 모니터링 서비스; 기업 고객 서비스를 제공하고, 금융 기관을 위해 우세한 고객을 선별하여 정밀 마케팅을 실현하다. 재테크, 융자, 지불, 신용 등과 같은 기업 금융 서비스를 제공합니다. C2B, B2B 지분 투자 중매 플랫폼 등을 제공합니다.