征信机构分析报告——来源知乎
63家征信机构的征信方法、对象和应用场景分析
从征信对象来看，把63家征信机构征信对象和服务对象分为五类：个人、企业、金融或类金融机构、电商支付和政府。这些企业征信机构服务对象主要以企业跟金融机构客户为主，而且大多数机构有多个服务对象。
从征信场景来看，这些征信机构的场景应用主要集中在信贷金融及政府方面的应用。随着互联网的兴起，新的征信机构随着衍生而出，其场景主要应用在生活方面，如芝麻信用。
从征信方法来看，不同的征信机构针对各自场景反馈回来的数据以及企业自家的数据所采用的征信方法、模型是不一样的，主要分为风险监控、关联图、信用分这三方面进行比较分析。虽然企业用的都是用关联图来监控风险，但是各个企业所用的关联方法均不一样，企业都尽可能的将这种方法使风险最小化。企业信用分的维度中基本都包含企业身份信息、信用履约这两个维度；个人信用分当中，身份属性、信用记录是共有的维度。
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表1征信机构对象分类表![]()
表2![]()
征信机构特色服务对象表
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表3应用场景的分类表
主要征信机构及特色应用场景
征信方法比较
征信方法分类比较分析（风险监控、关联图、信用分及其他）
一、风险监控方面：
考拉征信针对信贷（贷前、贷中、贷后）运用了先进的数据挖掘技术和机器学习方法，帮助客户在信贷过程中监控风险、防范欺诈、降低风险。
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百融金服在反欺诈、货前信审等风控管理环节也拥有了更为敏锐的洞察力。风险罗盘是百融风控类产品的一站式服务平台，全面支持反欺诈和信用风险评估两大类产品。
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宜信至诚信用的致诚阿福在风控智能决策系统上，共享平台结合人工智能、云计算、知识图谱、深度学习等科技手段，借助多年风控的丰富经验，向行业输出高效、便捷、可持续优化的风控科技产品与服务。致诚阿福反欺诈决策引擎
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凭安征信，在金融反欺诈方面，通过大规模集群运算，用机器学习的技术自动分析、处理、加工海量短文本内容，自动识别内容之间的关联模式。
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万达征信，利用先进的大数据挖掘和分析技术对海量经营消费数据科学分析和运用，形成精准的公司及消费信用评估；其身份信息通过多维度数据进行交叉验证，将风险最小化。
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外滩征信，在贷前通过简单的身份信息验证，接着到审核环节，链接多维度数据进行验证身份信息，以及对客户评分、预测的贷款额度，在贷款结束后，需要对他们进行风险监控，对于欠款者提供催收服务。
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微众税银按照被监控企业收入大幅下降，周转率下降、盈利能力下降等单一指标或者多指标组合对预警信号分级。
二、关联图方面：
征信在信贷中采用单点关联、多点关联以及族群探索方法，展示企业与目标企业关联，及时监控、防范风险。
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对股东之间采用关联法，形成一个企业关联图谱，更好的预防风险
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创新性地引入传染病传播模型研发了风险关联云图，通过挖掘投资、经营、债务等关系揭示企业之间的关联, 基于风险种子的风险传播，评估企业、个人、企业群、行业、地域、产业链等多维度的关联风险，揭示错综复杂的企业关联关系及风险。
三、信用分方面
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采用国际领先的信用评定标准,根据其信息进行加工、处理后得出的信用评分。将借款企业信用等级分三等九级,即：AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C。
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维氏盾征信，依据企业经营过程中多维度数据源，结合大数据技术深入挖掘及云计算技术客观分析，直接反映每个企业的信用情况，分值在350分~800分。
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数联铭品科技，基于关联方风险传导的评分体系，为企业评定阿拉丁分，分值在0~1000分，分层次描述企业信用等级。采用企业5维度信息，运用科学的算法，根据“近朱者赤近墨者黑”及风险传播的原理，用于客观预测观测目标企业的违约概率，构画企业真实信用画像。
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陕西融信信用，通过现场调查研究，对评估客户提供的资料进行阅读分析，围绕信用评价指标体系进行量化，给予相应的权重，得出企业的综合信用分及相应的等级，如下表所示：
中企评协企业征信通过量化方法、计量经济学模型进行多元统计分析，得到用户对某一特定产品或服务以及某一特定企业的满意度分析报告。
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芝麻信用的芝麻分，在用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度客观呈现个人信用状况的综合分值。企业征信则是基于企业基本信息、经营行为、履约历史、关联关系和法定代表人五个维度呈现企业信用状况。
企业及个人![]()
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信用分维度
其他方面
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延安鼎业征信依托大数据分析能力开启征信新模式，分析系统利用大数据挖掘、分析、智能模型运算等技术。为用户提供了海量信息计算、分析和可视化处理能力；评估系统则采用了定性和定量分析，对企业的财务状况及未来经营绩效进行评价和预测。
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企业信用分维度及分值范围等级
融信信用信用分等级表
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个人信用分维度及分值范围
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/cb8ff1b2c4da50e2524de518964bcf84b8d52dd7.html
