传统金融征信向数字化征信转型，赋能普惠金融,该文是征信类毕业论文范文与传统金融征信和普惠金融和数字化类论文写作参考范文.
征信论文参考文献：
普惠金融在服务小微企业、服务实体经济、服务农村居民、服务金融弱势人群、精准扶贫中发挥着越来越重要的作用,在国家“十三五”规划和政府工作报告中作为国家战略被提出.同时,作为普惠金融主力军的银行也认识到普惠金融是银行转型与突围的抓手,服务好80% 的“长尾”小微客户才能实现更好、更稳的发展,于是纷纷成立普惠金融部（事业部）专职专营普惠金融.但是,在为小微客户提供信贷服务的过程中,银行遇到了传统金融征信瓶颈,对于海量的缺少金融征信记录的小微客户,无法准确度量其信贷风险,为了对冲信贷风险,普遍运用高风险高收益原则,提高贷款利率,导致融资贵问题.与此同时,小微客户贷款具有金额小、数量多、频率高、单笔收益少、单笔业务成本高等特点,银行以有限的人力无法服务80% 的海量小微客户,使得小微客户处在“大店不服务小客户”的现实尴尬境地,导致小微客户融资难问题.因此,在互联网、物联网时代,传统金融征信需要向数字化征信创新转型,抓住征信这一服务惠普金融的命脉,突破个人征信壁垒,识别小微客户,服务小微客户,以信用为基础探索创新更加灵活的普惠金融服务方式,提升普惠金融服务质效.
一、征信业驶入快车道,迎来发展契机
1. 国家重视, 政策引领,推动征信业发展
2013 年,《征信业管理条例》开始实施,对征信的采集、使用、隐私保护作出了详细规定,解决了征信业发展无法可依的问题.2014 年,《社会信用体系建设规划纲要（2014 ～ 2020 年）》提出加强政务诚信、商务诚信、社会诚信和司法公信建设,建立健全社会征信体系,褒扬诚信,惩戒失信.2015 年,《企业信息公示暂行条例》提出推动政府信息共享,建立统一社会信用代码.2018 年6 月6 日,李克强总理在国务院常务会议上强调：让失信者在全社会寸步难行,让守信者一路畅通.征信业的健康发展已经上升到国家战略高度,我国征信体系不断健全,为征信业发展提供了制度保障和良好的环境.
2. 跨行、跨界大数据,激发征信市场活力
目前,不但支付跨行、跨界,在金融脱媒的背景下,金融跨行、跨界也将成为常态.无论在哪个领域发生金融业务,信用风险都是首要风险,除反欺诈外,信用风险覆盖贷前审查、贷中监控、贷后催收等全流程.在小额贷、消费信贷、信用卡、助学贷款、助农贷、创业贷等针对小微客户的贷款业务中,都需要征信的支撑.特别是在当前共享经济飞速发展的情况下,急需以征信为基础的双方互信.随着移动支付向物联网支付方向发展,自助售货、自助用餐、自助交通缴费等基于场景的物联网自助金融更需要以征信为基础,先享受,后缴费.同样,在这些应用场景中将不断产生新的数据,征信的应用场景将更加广泛.
3. 征信发展的问题与契机同在,挑战与机遇同行
征信业的发展被认为是下一个金融改革创新发展的风口,市场普遍预期较好.全国成立的涉足征信业务的公司有数以百家计,但是持牌和准持牌的仅有百行征信、腾讯征信等九家,市场鱼龙混杂,良莠不齐,更有甚者游走在法律边缘,数据和任意泄露数据,这些都亟待规范.随着移动支付、互联网、电子商务、消费金融的发展,数据量越来越大,维度越来越多,一方面,这些数据有利于征信的发展；但另一方面,信息孤岛、数据的关联度不够、数据噪声多、信息失真、信息缺乏公信力、信息失窃等诸多问题也随之产生,阻碍了征信业的发展.与此同时,人工智能、机器深度学习的发展,为征信评估发展提供了契机,但目前仍处于探索阶段.征信业在发展过程中遇到的问题,既是挑战,更是契机.
二、传统金融征信服务普惠金融,心有余而力不足
1．传统金融征信具有权威性,是银行风险评估的首选传统金融征信指人民银行
征信管理局以各家银行上报的在信贷业务（贷款、房贷、消费贷、信用卡）中产生的征信数据为基础建立的以金融为特征的征信,注重逾期等的信用惩戒,具有权威性,数据准确,是银行进行风险评估的首选.
2．在互联网时代,传统金融征信服务普惠金融凸显不足
由于60% 左右的个人客户和大量小微客户无法从信贷机构获得贷款,导致人民银行征信系统覆盖的人群和企业非常有限,这些小微客户在银行的征信记录中是空白的,银行无法准确判断其信用风险.即使有小微客户与银行发生过金融业务,传统金融征信的风险评估数据也仅为金融数据,仅凭人民银行征信和银行自身所积累的交易、资产等数据凸显出信息孤岛、互联网电商数据缺失、政府公共数据缺失、外部数据获取困难等诸多亟待解决的问题.银行仅仅依靠自身所积累的数据已无法真实描绘和感知小微客户的需要,更不能准确评价小微客户的风险,因此,银行在为那些缺少信用记录的小微客户服务时显得心有余而力不足,这体现出整个金融市场服务的不完善和金融信贷服务供给的不足.
三、传统金融征信向数字化征信转型,小微企业融资难、融资贵难题
1. 金融征信、政府公共征信、市场征信“三驾马车”齐头并进,互为补充
以人民银行征信、银行自有数据为代表的金融征信,以司法（涉诉、“老懒”）、（违法犯罪）、纳税（纳税等级、行政处罚）、安全生产、质量监管、专利、工商、房产、社保、公积金、水电煤、交通出行、学历等为代表的政府公共征信,以互联网金融、移动支付、互联网消费金融、社交数据、小额贷、P2P 等为代表的市场征信,“三驾马车”需要齐头并进,互为补充,实现数字化转型.目前,金融征信发展已经非常成熟,国务院发布的《社会信用体系建设规划纲要（2014～ 2020 年）》规定,依据《政府信息公开条例》整合全国各级工商、质检、、法院、司法、税务、安监、纪监、审计、教育、文化等部门的公共信息资源,建立起“全国社会公共信用信息公示系统”,把公共诚信建设摆在突出位置,抓紧建立健全覆盖全社会的征信系统,加快信息归集,实现数字化共享,实行守信联合激励和失信联合惩戒.而以百行征信为代表的市场化征信作为前两者权威征信的有效补充,更多侧重于人们的日常消费、小额信贷、社交等生活化的场景征信.三种征信需要数字化互通、共享,同时发力、共建共享.
2. 多角度、多维度的大数据是数字化征信的核心资产
多角度、多维度的大数据是指征信覆盖的客户群广而多,采集的数据真实、可靠,信用评估全面,有效打通多而分散的金融数据,日常经营数据,日常生活工作、交际、客户评价等数据,打破信息孤岛的囚徒困境,建立起具有足够公信力的数据共享机制,确保数据的有效性、合规性、准确性、安全性,特别是深挖数据之间的关联性,形成信用链（比如基于企业控股投资关系的信用链、基于个人交际的信用链）.应该更多关注那些传统金融征信无法覆盖的没有信贷记录（企业贷、房贷、车贷、信用卡等这些信贷记录）的中低社会阶层,无论是政府公共征信还是市场征信,都要积极为“长尾”群体补充征信,使信用成为那些缺少抵押资产的人的宝贵财富.征信的所有业务都围绕着数据多样性展开,多维度、多角度的大数据将是征信的核心资产.
3. 人工智能、机器深度学习是数字化征信的核心竞争力
如果说大数据是征信的核心资产,那么人工智能、机器深度学习就是征信业的核心竞争力.通过深度挖掘、关联关系挖掘,在海量数据的支撑下,在反欺诈方面,银行能够有效识别客户身份,借助生物特征（刷脸、刷静脉、刷虹膜等）验证比验证更有安全性.在信用评估与预测方面,通过复杂的深度学习,能够给出相对客观有效的信用评估,量化信用额度.在处理效率方面,能够实时应对海量、高频、低收益的海量小微客户识别.同时,借助于AI 技术,无论是先消费后支付、反欺诈、黑名单、信用评分,还是创业办厂贷款,有了真实的信用,在普惠金融中,再小的金融需求都可以被轻松满足,征信数字化转型为普惠金融的发展提供了无限可能和破题机会.
4. 数字化征信识别客户,突破普惠金融壁垒
通过大数据、人工智能、深度学习等技术,数字化征信能够帮助银行全方位、多角度、多维度地识别客户,对海量的小微客户进行线上全自动评估、反欺诈,去伪存真,沙里淘金,筛选出诚实守信的小微客户,给予普惠金融的支持；反之,失信的小微客户则在社会经济活动中寸步难行,代价沉重.当全社会这张信用的大网织得越来越细致时,没有人敢轻易透支信用,透支信用就是透支财富.因此,数字化征信能够突破普惠金融风险的壁垒.
“人无信不立,业无信难兴.”全力促进征信业的发展,建立起覆盖全社会的征信体系,依托多维度、多角度的征信大数据,借助于人工智能、机器学习等技术,有效、准确地识别小微客户的诚信度,授予其与风险相匹配的授信额度,确定贷款利率.传统金融征信正在向以大数据和人工智能为代表的数字化征信转型,赋能普惠金融,普惠金融的融资难、融资贵难题.
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