目錄：

1. 人行二代征信

2. 持牌征信機構數據

3. 司法大數據

4. 航旅大數據

5. 鐵路大數據

6. 稅務大數據

7. 交通大數據

8. 電力大數據

9. 保險大數據

10. 人社大數據

 

 

二代征信指中國人民銀行征信中心面向社會公眾和金融機構提供的第二代新版征信系統。這個相信大家都比較熟悉了，這里就不過多展開，簡單介紹一下其主要的產品服務：

 

 

記錄信貸用戶與金融機構間發生業務關系時相對客觀的信息。主要由報告頭、個人基本信息、信息概要、非信貸交易信息、公共信息及查詢記錄六大核心模塊組成。

 

 

該產品主要起到貸后風險用戶行為提示的功能，利用個人征信系統即時更新的數據，每周一將各機構客戶在其他機構出現重要事項的信息，主動推送給該機構。主動推送的提示信息有以下5種情況：

1）用戶貸款業務“五級分類”中新增“不良”的信息；

2）貸款或信用卡業務新增“當前逾期總額”大于300元的61-90天逾期或90天以上逾期信息；

3）信用卡業務“賬戶狀態”新增“呆賬”

4）提示日期前30天之內在“其他機構”有貸款或信用卡申請的；

5）被法院列為失信被執行人等。

 

 

記錄信貸企業與金融機構間發生業務關系時相對客觀的信息。主要包括報告頭、信息概要、信貸記錄明細、非信貸記錄明細、公共記錄明細、評級信息、聲明及異議標注信息等模塊。

 

 

以企業征信系統中的信貸信息和借款人基本信息為基礎，反映本機構各信貸業務產品余額、發放額、不良率在信貸市場的集中度、份額，以及在同類型機構中所處位置的征信匯總數據。

 

 

挖掘貸款申請人之間、貸款申請人與貸款機構之間、貸款機構之間的經濟或股權關聯關系，采用關聯圖譜的形式。

 

 

利用企業征信系統實時更新的數據，將各機構企業客戶在征信系統出現異常業務（貸款、貿易融資、票據貼現、保理、信用證、銀行承兌匯票、保函七項）的信息，主動推送給該機構。

 

我國持牌征信機構分為個人征信和企業征信兩類，由中國人民銀行征信管理局統一管理。目前個人征信只有百行征信和樸道征信2家獲得牌照，此外錢塘征信目前在申請第3張，還處于備案受理審核階段。已備案企業征信機構目前有134家，還有44家企業征信機構被注銷。

 

以百行征信為例，其有四大類型數據報送機制，分別是申請信息報送、單筆貸款數據報送、循環授信合并賬單報送、循環授信借據逐筆報送，其中后三者包含批核、用款、還款、逾期、展期信息。

 

其主要的產品服務形態也和人行征信類似，主要是以個人信用報告、小微企業信用報告為主。此外，在個人端會輔以多種多樣的增值征信服務產品，如特別關注名單、反欺詐系列產品、多頭申請監測產品、信貸行為標簽產品、百行智繪產品及共債預警產品等；在小微企業端則會輔以風鈴風險類產品（包括企業關聯方探查、人企關聯核驗、空殼企業識別、紅黃綠通道、受益所有人識別、企業模糊匹配、企業關聯方風險信號、企業關聯方綜合畫像、小微企業反欺詐及小微企業多頭檢測10類產品）和經營分析類產品（企業稅票征信產品、企業電力征信產品）。

 

 

中國司法大數據研究院（簡稱“中國法研”）隸屬于最高人民法院信息中心，是最高人民法院信息中心唯一授權的可對外的司法數據服務單位。其匯聚了全國各級人民法院海量審批執行信息，現存案件量已達1.4億件；對接全國3000多家法院，現存數據覆蓋所有法院案件審批流程信息。

 

其數據維度涵蓋：

1）民事相關數據維度

2）民事破產相關數據維度

3）刑事相關數據維度

4）行政相關數據維度

5）執行相關數據維度

6）強制清算數據維度

7）失信被執行人相關數據維度。

 

主要的產品形態包含七大類數據畫像產品：

1）執行公開信息

2）失信老賴名單

3）限制高消費名單

4）限制出入境名單

5）民商事裁判文書

6）民商事審批流程

7）罪犯及嫌疑人名單

適用于反欺詐、信貸風控、票據查驗、資產追溯、企業法律風險評估等業務場景。

 

 

中國民航信息網絡（簡稱“中航信”）是隸屬于國務院國資委的中央企業，其掌握了除春秋航空外的國內95%以上的航旅用戶數據，包括乘客的每次票務購買、值機、登機、到達等所有信息。

 

其數據主要來自于目前中航信航班控制系統（ICS）、計算機分銷系統（CRS）和離港系統（DCS），常用的數據維度有：

 

1. 收益數據、SCH數據、航班數據

2. PNR數據（銷售）

3. PNR數據（成行）

4. CKI數據（詳細）/CKI數據（匯總）、LDP數據

5. BIDT數據

6. MIDT數據

 

其主要的產品形態包括基礎標簽類產品（優質客戶標簽、民航風險人員名單等）和航旅分（航旅人群評分系統，由消費能力、品牌認知度、價格敏感度、成長值4個細分維度和“航旅分”共同組成）。

 

 

中國鐵路客戶服務中心（簡稱“12306網站”）是鐵路服務客戶的重要窗口，集成了全路客貨運輸信息，為客戶提供客貨運輸業務和公共信息查詢服務。

 

12306網站現有一套完整的鐵路客運用戶畫像體系，包含以下10套系統與數據來源：

1. 鐵路客票發售和預訂系統

2. 鐵路12306互聯網售票系統

3. 鐵路旅客運輸管理信息系統

4. 鐵路旅客運輸清算系統

5. 12306客戶服務系統

6. 鐵路財產保險信息系統

7. 短信平臺

8. 電子支付平臺

9. 延伸服務系統（互聯網訂餐、廣告和站車Wi-Fi運營服務等）

10. 外部系統

     

其主要的產品服務形態可以分為：

1. 身份核驗服務：目前鐵路互聯網售票系統注冊用戶近6億，全部旅客信息都是通過實名制核驗的。用戶數據真實可靠，可以打包成產品對第三方服務平臺提供核驗服務。

    

2. 用戶資質核驗服務：支持驗證用戶性別、是否學生身份、是否社會新人、是否高端商旅人士、常住地是否二線城市或三線城市、是否旅游達人等。

    

3. 標簽類服務：

• 賬戶屬性：年齡層、關聯身份證個數、關聯手機號個數

• 乘車決策數據統計：作為乘車人購票總次數、作為乘車人退票總次數、作為乘車人改簽總次數、行程變化比例、車票掛失次數、車票掛失比例、乘車總次數等

• 乘車時間數據統計：總旅行時長、工作日乘車比例、最近出發時間段、最近到達時間段

• 乘車消費數據統計：乘車消費總金額、GDC列車消費總金額、普通列車消費總金額

• 乘車等級、席別數據統計：GDC等級列車乘車比例、普通列車乘車比例、高端席別（軟臥、高級軟臥、特等軟座、商務座）乘車次數、普通席別乘車數量、高端席別（軟臥、高級軟臥、特等軟座、商務座）乘車比例、普通席別乘車比例

• 購票行為數據統計：線下購票比例、互聯網購票比例、手機購票比例、提前0~24小時購票比例、提前24~48小時購票比例

• 訂單交易數據統計：交易未支付總張數、作為購票人的退票數量、作為購票人的改簽數量、孩票數量、殘軍票數量、孩票比例、殘軍票比例

 

由于篇幅限制，關于稅務大數據、交通大數據、電力大數據、保險大數據、人社大數據相關的信息會放到下篇，歡迎感興趣的朋友持續關注后續的文章。

 

本文內容整合自李可順老師《金融數據風控：數據合規與應用邏輯》以及互聯網公開資料，版權歸原作者所有。本文會分上、下兩篇，介紹各種風控與反欺詐相關的數據來源，包括其主要的數據維度和產品服務形態。

目錄：

1. 人行二代征信

2. 持牌征信機構數據

3. 司法大數據

4. 航旅大數據

5. 鐵路大數據

6. 稅務大數據

7. 交通大數據

8. 電力大數據

9. 保險大數據

10. 人社大數據

 

 

二代征信指中國人民銀行征信中心面向社會公眾和金融機構提供的第二代新版征信系統。這個相信大家都比較熟悉了，這里就不過多展開，簡單介紹一下其主要的產品服務：

 

 

記錄信貸用戶與金融機構間發生業務關系時相對客觀的信息。主要由報告頭、個人基本信息、信息概要、非信貸交易信息、公共信息及查詢記錄六大核心模塊組成。

 

 

該產品主要起到貸后風險用戶行為提示的功能，利用個人征信系統即時更新的數據，每周一將各機構客戶在其他機構出現重要事項的信息，主動推送給該機構。主動推送的提示信息有以下5種情況：

1）用戶貸款業務“五級分類”中新增“不良”的信息；

2）貸款或信用卡業務新增“當前逾期總額”大于300元的61-90天逾期或90天以上逾期信息；

3）信用卡業務“賬戶狀態”新增“呆賬”

4）提示日期前30天之內在“其他機構”有貸款或信用卡申請的；

5）被法院列為失信被執行人等。

 

 

記錄信貸企業與金融機構間發生業務關系時相對客觀的信息。主要包括報告頭、信息概要、信貸記錄明細、非信貸記錄明細、公共記錄明細、評級信息、聲明及異議標注信息等模塊。

 

 

以企業征信系統中的信貸信息和借款人基本信息為基礎，反映本機構各信貸業務產品余額、發放額、不良率在信貸市場的集中度、份額，以及在同類型機構中所處位置的征信匯總數據。

 

 

挖掘貸款申請人之間、貸款申請人與貸款機構之間、貸款機構之間的經濟或股權關聯關系，采用關聯圖譜的形式。

 

 

利用企業征信系統實時更新的數據，將各機構企業客戶在征信系統出現異常業務（貸款、貿易融資、票據貼現、保理、信用證、銀行承兌匯票、保函七項）的信息，主動推送給該機構。

 

我國持牌征信機構分為個人征信和企業征信兩類，由中國人民銀行征信管理局統一管理。目前個人征信只有百行征信和樸道征信2家獲得牌照，此外錢塘征信目前在申請第3張，還處于備案受理審核階段。已備案企業征信機構目前有134家，還有44家企業征信機構被注銷。

 

以百行征信為例，其有四大類型數據報送機制，分別是申請信息報送、單筆貸款數據報送、循環授信合并賬單報送、循環授信借據逐筆報送，其中后三者包含批核、用款、還款、逾期、展期信息。

 

其主要的產品服務形態也和人行征信類似，主要是以個人信用報告、小微企業信用報告為主。此外，在個人端會輔以多種多樣的增值征信服務產品，如特別關注名單、反欺詐系列產品、多頭申請監測產品、信貸行為標簽產品、百行智繪產品及共債預警產品等；在小微企業端則會輔以風鈴風險類產品（包括企業關聯方探查、人企關聯核驗、空殼企業識別、紅黃綠通道、受益所有人識別、企業模糊匹配、企業關聯方風險信號、企業關聯方綜合畫像、小微企業反欺詐及小微企業多頭檢測10類產品）和經營分析類產品（企業稅票征信產品、企業電力征信產品）。

 

 

中國司法大數據研究院（簡稱“中國法研”）隸屬于最高人民法院信息中心，是最高人民法院信息中心唯一授權的可對外的司法數據服務單位。其匯聚了全國各級人民法院海量審批執行信息，現存案件量已達1.4億件；對接全國3000多家法院，現存數據覆蓋所有法院案件審批流程信息。

 

其數據維度涵蓋：

1）民事相關數據維度

2）民事破產相關數據維度

3）刑事相關數據維度

4）行政相關數據維度

5）執行相關數據維度

6）強制清算數據維度

7）失信被執行人相關數據維度。

 

主要的產品形態包含七大類數據畫像產品：

1）執行公開信息

2）失信老賴名單

3）限制高消費名單

4）限制出入境名單

5）民商事裁判文書

6）民商事審批流程

7）罪犯及嫌疑人名單

適用于反欺詐、信貸風控、票據查驗、資產追溯、企業法律風險評估等業務場景。

 

 

中國民航信息網絡（簡稱“中航信”）是隸屬于國務院國資委的中央企業，其掌握了除春秋航空外的國內95%以上的航旅用戶數據，包括乘客的每次票務購買、值機、登機、到達等所有信息。

 

其數據主要來自于目前中航信航班控制系統（ICS）、計算機分銷系統（CRS）和離港系統（DCS），常用的數據維度有：

 

1. 收益數據、SCH數據、航班數據

2. PNR數據（銷售）

3. PNR數據（成行）

4. CKI數據（詳細）/CKI數據（匯總）、LDP數據

5. BIDT數據

6. MIDT數據

 

其主要的產品形態包括基礎標簽類產品（優質客戶標簽、民航風險人員名單等）和航旅分（航旅人群評分系統，由消費能力、品牌認知度、價格敏感度、成長值4個細分維度和“航旅分”共同組成）。

 

 

中國鐵路客戶服務中心（簡稱“12306網站”）是鐵路服務客戶的重要窗口，集成了全路客貨運輸信息，為客戶提供客貨運輸業務和公共信息查詢服務。

 

12306網站現有一套完整的鐵路客運用戶畫像體系，包含以下10套系統與數據來源：

1. 鐵路客票發售和預訂系統

2. 鐵路12306互聯網售票系統

3. 鐵路旅客運輸管理信息系統

4. 鐵路旅客運輸清算系統

5. 12306客戶服務系統

6. 鐵路財產保險信息系統

7. 短信平臺

8. 電子支付平臺

9. 延伸服務系統（互聯網訂餐、廣告和站車Wi-Fi運營服務等）

10. 外部系統

     

其主要的產品服務形態可以分為：

1. 身份核驗服務：目前鐵路互聯網售票系統注冊用戶近6億，全部旅客信息都是通過實名制核驗的。用戶數據真實可靠，可以打包成產品對第三方服務平臺提供核驗服務。

    

2. 用戶資質核驗服務：支持驗證用戶性別、是否學生身份、是否社會新人、是否高端商旅人士、常住地是否二線城市或三線城市、是否旅游達人等。

    

3. 標簽類服務：

• 賬戶屬性：年齡層、關聯身份證個數、關聯手機號個數

• 乘車決策數據統計：作為乘車人購票總次數、作為乘車人退票總次數、作為乘車人改簽總次數、行程變化比例、車票掛失次數、車票掛失比例、乘車總次數等

• 乘車時間數據統計：總旅行時長、工作日乘車比例、最近出發時間段、最近到達時間段

• 乘車消費數據統計：乘車消費總金額、GDC列車消費總金額、普通列車消費總金額

• 乘車等級、席別數據統計：GDC等級列車乘車比例、普通列車乘車比例、高端席別（軟臥、高級軟臥、特等軟座、商務座）乘車次數、普通席別乘車數量、高端席別（軟臥、高級軟臥、特等軟座、商務座）乘車比例、普通席別乘車比例

• 購票行為數據統計：線下購票比例、互聯網購票比例、手機購票比例、提前0~24小時購票比例、提前24~48小時購票比例

• 訂單交易數據統計：交易未支付總張數、作為購票人的退票數量、作為購票人的改簽數量、孩票數量、殘軍票數量、孩票比例、殘軍票比例

 

由于篇幅限制，關于稅務大數據、交通大數據、電力大數據、保險大數據、人社大數據相關的信息會放到下篇，歡迎感興趣的朋友持續關注后續的文章。

 

本文內容整合自李可順老師《金融數據風控：數據合規與應用邏輯》以及互聯網公開資料，版權歸原作者所有。