中胜信用可以提供大数据链路层提供的服务服务吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-07 07:54 标签： 大数据信用
水滴信用：覆盖全网的企业大数据，精准获取B端企业信息
当下，随着互联网技术的不断发展，大数据渗透到各行各业，发挥着不可替代的作用。尤其在商业环境中，借助大数据智能查询工具，帮助销售人员获取潜在的B端企业信息，成为目前企业获客的一个重要手段之一。
作为中国企业大数据平台之一的水滴信用，以大数据技术为支撑，全方位解析企业行为，在海量数据中精确查找行业相关企业数据，利用高效的分词技术，提供有效的模糊查询，第一时间给您精准找到相应企业。
通过水滴信用，可以按需找到相应的B端企业信息：
1）工商全量企业数据
全国中小企业名录大全，海量数据，精准实时，涵盖了传统行业以及非传统行业在内的各个领域，并与业内众多企业机构建立了战略合作伙伴关系。
2）快速找到新注册企业收录全国最新新增的中小企业名录，通过大数据技术已解析出的内容包括：中小企业单位名称、负责人、通讯地址、区号、电话、主要产品/ 服务、企业商铺等企业详细信息。
3）精准查找行业客户
水滴信用通过大数据分析，对企业进行有效的四级分类定位，准确率高达99%，可按照用户需求进行有效订制，大大节约B端企业开发成本。
水滴信用：全量企业数据，全维度数据。
目前，水滴信用已汇集了国内市场中的8000个行业，6000个市场以及7200多万家企业数据。通过水滴信用，用户能够实时查询企业工商、风险、知识产权等多维信息，信息包含年报，股东信息，投资人信息，涉诉，失信，拥有商标，知识产权，企业证书，主要人员信息，变更记录等。
截止到2017年9月上旬，水滴信用的企业工商数据已覆盖全国31个省市，覆盖所有行业，并实现更新T+1。
未来，水滴将不断提升大数据采集能力，挖掘企业大数据的应用价值，为用户提供更优质的数据服务产品。
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唯你征信 | 大数据时代下的企业信用评级
我国小微企业融资难已成为制约小微企业健康发展的重要因素。究其原因，首先，小微企业数目众多，良莠不齐;其次，债权人在对其进行投资时，又存在信息披露严重不足等问题。随着大数据、互联网金融平台的出现，给予小微企业提供了更多融资的机会。然而，小微企业发展的特殊性、搜集信息数据量大、信息繁杂等问题，在传统金融机构都难以把控小微企业信用风险的前提下，互联网金融的债权人更难以识别小微企业的信用风险。所以，建立专业的互联网小微企业信用评级体系是互联网金融下亟待解决的问题。互联网金融借助大数据有助于全面、深度地挖掘和分析信用信息，建立小微企业的信用评级体系，推动评级结果动态演进，降低评级成本，完善评级体系，提高评级质量，促进小微企业的健康发展。小微企业的特点随着我国国民经济的发展，小微企业已经成为推动中国经济发展的一股重要力量。伴随着经营业务的不断扩大，企业的发展离不开资金的支持，小微企业资金需求急切、贷款额度小、营运资金周转速度快。但小微企业自身存在信用风险较大的弱性，评级过程中评级成本较高，这些原因导致小微企业较难获得外部融资。小微企业自身信用风险较大。表现在：首先，小微企业的经营风险高。小微企业资产规模较小，自有资金较低，经营具有不稳定性和不确定性，导致其抵御风险能力较弱。其次，小微企业管理风险高。小微企业受限于管理者以及从业人员的知识水平，其对自身的发展战略规划、财务结构、融资管理等信息并不完全了解。并且小微企业一般经营时间短，管理经验不足，部门设置简单，管理制度不完善，企业整体风险把控能力较弱。不可回避地小微企业的违约率和违约损失率会高于大中型企业。在高风险和高违约率下，小微企业往往很难达到传统金融机构的信用评级标准，这注定了小微企业难以成为传统金融机构的主要放贷客户。由于小微企业数据信息繁杂，信息量巨大，传统的评级过程中需要耗费大量精力和成本进行数据信息搜集和整理，这无形中提高了企业评级成本，也提高了企业融资成本。小微企业信用评级面临的问题由于小微企业自身信用风险较大，传统的金融机构又很难把控其风险，不能准确地对其进行信用评级，导致“慎贷”情况屡见不鲜。在传统金融机构评级体系中，评级信息失真、滞后和评级模型的不完善，都导致评级结果不能揭示其信用风险。如何有效甄别小微企业的信用风险，给出恰当的信用评级，是解决小微企业“融资难”的关键。1企业信息披露不足小微企业的信息披露机制不健全、企业财务信息可信度低，其企业征信和个人征信数据不乐观。导致金融机构增加了获取信息的成本，并且不能完全识别企业真实财务经营状况。2企业财务数据造假小微企业由于财务制度不完善，资金管理方面薄弱。部分企业仍采用家庭式生产管理，很难要求小微企业像大中型企业一样建立成套的严格的财务管理体系，其递交的各类财务资料不完备并且可信度较低。为了获得资金支持，小微企业往往掩盖不利于获得贷款的数据信息，甚至存在编制虚假财务数据以骗取银行贷款的行为。3企业评级模型不完善目前我国企业融资仍是主要依靠银行贷款，由于小微企业客户的信息采集困难、企业管理不规范、征信体系不完整，国内银行缺乏一套针对小微企业并能真实反映其综合实力的信用评级标准体系。4企业评级结果滞后&传统的评级机构对企业的评级仍然是静态评估层面，跟踪评级时间间隔较长。大数据下的小微企业信用评级&传统的金融机构与小微企业存在“信息不对称”的问题，金融机构处于信息劣势，难以准确地考察小微企业的经营状况以及未来发展前景。互联网金融融资模式的出现可以大大降低融资市场上的信息不对称情况。在当今互联网信息时代，每个独立个人或多或少都会在互联网留下自己的痕迹与信息，这就形成了结构化和非结构化数据，静态与动态数据。海量数据背后是一个复杂的关系网络，通过对这一网络关系的相关分析，挖掘出隐藏在数据中的信用资源，这是大数据下互联网金融的核心所在，也是现代信用评级业重构的关键所在。信用评级机构要主动适应大数据时代带来的冲击，用大数据思维和技术做信用评级。通过挖掘客户交易信息，建立了信用评级体系和信用数据库。大数据的发展为小微企业信用评级带来了机遇。1大数据改善小微企业信息披露状况大数据的获取公开透明、数据来源广泛。伴随着社会经济和互联网技术的发展，庞大的用户群体在互联网上进行交易行为，产生海量数据信息。大数据技术通过对数据关系网地深刻分析，挖掘出隐藏在数据背后的信息资源，有效地缓解了小微企业信息披露机制不健全，资料信息公开程度低的问题。2大数据降低小微企业评级成本小微企业的评级指标需要结合结构化与非结构化数据。利用大数据技术，可以将各类分散的信息重新进行检索、整合、归类和管理，并通过价值挖掘手段进一步得到评级机构所需的企业有效数据。这一方式使得各机构可以快速、有效地在市场上获取相关信息，大幅度地降低了对小微企业的信用评级成本。3大数据有助于防范企业财务数据造假大数据技术有效的防范企业造假行为。企业的财务数据是由宏观市场经济环境、上游供应商、下游客户、渠道分销商等多方面影响，不是单一的数据项。由于拥有海量数据信息库的优势，大数据技术从整个产业链入手进行分析，全面考察企业信息，将企业不真实的财务内容剔除，大幅度降低企业财务造假的可能性。这也将提高对小微企业财务数据分析的可靠性和效率性，提高评级质量。4大数据有助于推动评级结果动态演进企业的发展不是一成不变的，在现代快速经济的潮流下，企业的发展变化日新月异。大数据技术可以利用爬虫技术，实时更新各类信息，输出结果及时进行变化，实现了企业发展运动状态动态调整，为动态调整小微企业评级结果提供可能性。大数据时代下的互联网金融的出现，为小微企业提供更多的融资机会。大数据已经成为当前热门的信息处理技术之一，如果能够对大数据进行有效利用，一方面可以帮助金融机构解决小微企业信息获取难、信息不真实的问题；另一方面帮助小微企业降低信用评级成本、解决融资难题，获得稳定可靠的资金支持。因此，利用大数据技术促进小微企业信用评级有着强烈的经济意义和社会价值，对金融机构、小微企业和国民经济的发展都将产生深远影响。
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