可供银行挖掘的信用数据包括内部、外部两大部分，内部数据包括客户信用卡、存款、理财、网银、个贷、小企业贷等信息，外部数据包括专业市场数据库、社区居民数据库、各商会和产业链数据库等，以及央行征信系统信息。

    可供银行挖掘的信用数据包括内部、外部两大部分，内部数据包括客户信用卡、存款、理财、网银、个贷、小企业贷等信息，外部数据包括专业市场数据库、社区居民数据库、各商会和产业链数据库等，以及央行征信系统信息。

    目前数据的来源、精准性、应用场景等已成为商业银行发展网贷亟需面对的问题

    从线下到线上的渠道转换，正在为银行信贷业务注入“互联网基因”。日前，招商银行的移动互联网贷款产品“闪电贷”已完成前期的定向邀约测试，将于近期在全国大范围推广。此外，广东已有多家商业银行已率先针对小微、个人消费贷等零售信贷领域布局网络贷款，并不断向手机等移动端拓展。

    问题也随之而来：少了线下审贷环节，网贷发放的依据—大数据征信如何做？其中，数据的来源、精准性、应用场景等，均成为商业银行发展网贷亟需面对的问题。

    外部数据从哪儿来？

    目前，各家商业银行的征信数据来源包括外源型和内源型两部分。

    多家商业银行负责人表示，外部数据主要来自央行征信系统、工商总局和专业的第三方数据机构及部分互联网企业；内部数据则包括客户在银行已有的资产、负债、交易等信息，银行会对内部数据实时动态更新，以保证其有效性。

    “外部基础数据来源还是央行的征信系统。”微众银行行长曹彤表示，贷款企业同意后，会授权银行去抽取数据。据央行统计，截至2013年底，其征信系统收录自然人8.3亿，收录企业及其他组织近2000万户。在8.3亿自然人中，有财务信息的约5亿人，有贷款信用记录的约3.2亿人。

    “对于在央行征信系统里没有贷款信用记录的人，银行也能够授信。”广发银行首席信贷官林亚臣表示，比如银行与商会、专业的第三方机构签订协议共享部分数据，或者用内部积累数据进行补充。

    “市场上已有很多机构，专门归集企业商务行为中各个节点的数据，然后对其整理、分析，做出模型，辅助银行对授信企业做贷前决策和贷后管理。”平安银行网络金融事业部副总裁梁超杰说，有些机构专门做企业上下游交易数据，比如通过订单数据、运单数据、支付结算数据，分别判断企业的商流、物流、资金流，形成了很多模型。

    此外，自央行放行民营机构涉足征信行业以来，芝麻信用、腾讯征信等8家民营机构已获批开展准备工作。1月28日，阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用已开始在支付宝钱包中公测。

    招商银行小微企业业务室**经理公立认为，个人征信机构牌照逐步放开是社会分工专业化的结果，商业银行今后的外部数据来源会更加丰富。“招行不排斥与其合作，但目前还没有开展。”

    内部数据如何深挖？

    “银行拥有海量数据，但挖掘远远不够。”公立表示，风控体系是传统商业银行经营多年积累的优势，如果对内部既有的客户信息、交易行为信息深挖，就有能力构建出一套较完整的信用评价体系。

    招行的“闪电贷”首先选择了零售业务的存量客户。具体来看，对于已开通招行一卡通个人账户的存量客户，招行首先分析其存留在该行的负债、资产、 资金交易等业务数据，根据信用情况确定1000元至50万元的授信额度。“下一步，招行将在此基础上进一步深入挖掘大数据的价值。”公立说。

    由于发放网络贷款需依靠精准、动态的实时数据，因此，在内部评价体系的基础上，各家银行还尝试建立“全景式”的即刻数据搜索平台。

    广发银行行长利明献介 绍说，该行大数据零售商业智能决策平台已上线半年，可划分为3部分：该平台首先整合了银行内部数据，将客户信用卡、存款、理财、网银、个贷、小企业贷等信 息进行归集；同时自建外部信息数据库，包括专业市场数据库、社区居民数据库、各商会和产业链数据库等；在两者基础上，整合央行征信系统，并与工商总局个体 户等小微企业信息联网。

    “由于企业运转处在动态变化中，为保证实时监测效果，平台十分注重非财务性指标的评价体系。”利明献说，非财务性指标具体包括客户的纳税、结算、水电缴费、代发工资等，这些数据更能反映企业现金流的运作情况。

    场景入口将成新战场

    作为众多商业银行战略创新的主要抓手，大数据征信对银行线上业务的重要性毋庸置疑。但值得注意的是，真正有效的是落在场景上的数据。此外，银行自身并不缺数据。缺少的是对数据维度和关联度的挖掘。有关专家表示，在银行授信评估中，*核心的金融智慧是通过数据和算法模型，在客户与风险中建立一个量 化关系。较之宽泛数据，落在场景上的数据更加“有效果”和“有效率”。

    因此，业内人士预计，场景入口将会是大数据的下一个争夺战场。通过特定场景，平台能够从企业的经营过程推测经营结果，从个人的交易过程推测资信 状况。商业银行之所以搭建B2B电商平台、发力供应链金融，大多是希望获取平台企业的经营轨迹、交易数据、账户资金进出沉淀等情况，进而为企业提供交易、 支付、融资等综合金融服务。（经济日报记者 郭子源）

    “芝麻分”是怎么算出来的？

    阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用管理有限公司（下称“芝麻信用”），日前开始在支付宝定向公测，对用户的信用状况打出“芝麻分”，分值范围从 350到950。其中，350至550属于较差，550至600属于中等，600至650属于良好，650至700属于**，700至950则被列入极好 等级。

    目前，支付宝实名用户凭借600以上的芝麻分，就可以享受“信用住”，即入住芝麻信用合作酒店可以不再交付押金。蚂蚁金服表示，目前，芝麻信用已和租车、租房、婚恋、签证等多个领域的合作伙伴谈定合作，将很快试验性地对外提供服务。

    “芝麻分”是怎么算出来的？芝麻信用内部资料显示，信用评级根据身份特质、信用历史、行为偏好、履约能力、人脉关系5个维度综合计算，前4个维度权重占95%，人脉关系这一社交维度仅占5%。

    从数据来源看，芝麻信用的电商数据来自阿里巴巴，互联网金融数据来自蚂蚁金服，此外，还和多方公共机构合作，同时开辟各类渠道，允许用户主动提交各类信用相关信息，涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等。