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河南譽泰認證服務有限公司帶你了解關于鄭州AAA信用評估報告申請的信息,據(jù)不完全統(tǒng)計，在我省從事信用服務的機構共45家（不含芝麻信用、分支機構）。其中，以信用評級為主要業(yè)務的傳統(tǒng)信用服務機構36家，以運用互聯(lián)網技術開展信用服務為主要業(yè)務的新興互聯(lián)網信用服務機構9家，主要分布在杭州、寧波等信用需求較旺盛的地區(qū)。總體呈現(xiàn)三大特點年提出“信用浙江”建設戰(zhàn)略，信用服務業(yè)迎來第一個發(fā)展機遇期。年省建設工程招投標領域應用企業(yè)信用報告制度、年全省小微企業(yè)信用評級“三年三萬家推進計劃”政策陸續(xù)推出，信用服務機構數(shù)量呈現(xiàn)第二波快速增長態(tài)勢。年招投標領域應用信用報告文件廢止導致部分傳統(tǒng)評級機構退出市場，但隨著《浙江省公共信用信息管理條例》的及數(shù)字化轉型信用“X”工程建設的推進，新興互聯(lián)網信用服務機構發(fā)展勢頭日益強勁，信用服務市場企穩(wěn)回暖，第三波發(fā)展高峰呼之欲來。一是企業(yè)數(shù)量少。從全國看，在獲得企業(yè)征信備案資質的家機構中，浙江僅占6席，遠遠少于北京（38家）、上海（35家）。發(fā)展改革委公布的27家綜合信用服務機構試點名單中沒有一家浙江企業(yè)。

鄭州AAA信用評估報告申請,其中，ZestFinance開發(fā)了10個基于機器學習的分析模型，對每位信貸申請人的超過1萬條數(shù)據(jù)信息進行分析，并得出超過7萬個可對其行為做出測量的指標，在5秒鐘內就能全部完成。這10個模型以如下的方式進行讓你聰明的10個朋友坐在一張桌子旁，然后詢他們對某一件事情的意見。這種機制的決策性能遠遠好于業(yè)界的平均水平。 近年來，這種基于大數(shù)據(jù)的信用風險評估框架（遠不能稱為主流的信用評估方法）被國內外多家互聯(lián)網金融機構采用，如德國的Kreditech、美國的Kabbage，以及國內近獲得IDG公司A首輪萬元投資的閃銀（Wecash）等，對傳統(tǒng)的信用體系形成了沖擊。如表2所示，將這種將基于大數(shù)據(jù)技術的信用評估體系和傳統(tǒng)信用評估（以美國的征信體系為例）相比，發(fā)現(xiàn)主要的區(qū)別有以下幾個方面。

互聯(lián)網上的海量信息可以成為征信體系的新數(shù)據(jù)源。ZestFinance的大數(shù)據(jù)實踐的重要方面就是大量地利用互聯(lián)網上的數(shù)據(jù)作為征信的數(shù)據(jù)源。中國目前是世界上互聯(lián)網人口的，截至年12月，中國網民規(guī)模達18億人，互聯(lián)網普及率為8%，其中手機網民規(guī)模達5億人，繼續(xù)穩(wěn)定增長。年中國網絡購物用戶規(guī)模達02億人，網絡使用率達到9%。截至年12月，我國使用網上支付的用戶規(guī)模達到6億人。這些海量而且豐富的互聯(lián)網數(shù)據(jù)資源可以被國內征信體系建設很好地利用，通過分析互聯(lián)網上這些信用主體的基本信息、交易行為信息和金融或經濟關系信息，同樣可以挖掘出這些信用主體的信用模式。商務部研究院信用評級與認證中心通過多方合作，在信息、技術、知識產權、對外宣傳等各方面資源共享，共同為投資、金融和企業(yè)提供服務。自年Themis純定量異常值評級模型在上發(fā)明以來，經過對數(shù)十萬家企業(yè)評級驗證，是目前上預警準確率評級模型之一。

ZestFinance的大數(shù)據(jù)分析模型也給信用風險管理帶來復雜性的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于FICO的信用評估方法，處理的變量比較少，對每一個變量進行細致地處理，并且可以給出合適的解釋，模型的透明性可以方便地在銀行的不同部門之間進行溝通，而且便于個人消費者對分數(shù)的理解。ZestFinance的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)以千計的變量規(guī)模和多模型使得數(shù)據(jù)的處理和模型的解釋變得比較復雜，在實際應用中會帶來許多麻煩。大數(shù)據(jù)的應用要注意個人的隱私保護。ZestFinance在利用個人消費者的大數(shù)據(jù)進行信用評估時，很多數(shù)據(jù)會涉及個人隱私，如對于個人社交網絡的數(shù)據(jù)（微信朋友圈）和電商交易的數(shù)據(jù)、通話記錄、微的數(shù)據(jù)等應用，美國對個人隱私的保護是有明確的邊界的。而國內關于個人隱私方面的保護目前處于空白，已經出現(xiàn)國內一些互聯(lián)網金融公司為了進行信用評估，忽視個人消費者的知情權和隱私保護。因此在利用大數(shù)據(jù)進行信用評估的時候，要考慮使用個人隱私的合規(guī)性前提。