互聯網人口紅利區過去了，獲客成本提高了，用戶對產品的要求也提高了。高價值和低成本的服務是當前的趨勢。其中，企業服務致力於為企業在生產、銷售、溝通等環節提高效率、降低成本，受到越來越多資本的青睞。
隨著人工智能對行業的滲透和數據量的急劇增加，越來越多的企業服務產品正在利用人工智能、大數據等相關技術提供更智能的服務。大數據作為人工智能模型中的訓練“糧食”，占據著重要地位。如何挖掘和利用企業數據是做好企業服務的重要途徑。企業大數據的來源主要包括以下幾個方面:
A.企業內部的數字文件，如人事數據、紙質數據等。
B.企業自產數據，如客戶數據、辦公數據、生產經營數據、社交數據、電子商務數據、支付數據、供應鏈數據等。由企業內部OA、ERP、CRM系統沈澱；
C.企業信用數據
政府公共數據——如商貿企業信用信息公示數據、失信被執行人、被執行人數據、裁判文書、法院公告、稅務數據、動產融資數據、招投標、司法拍賣數據、專利商標、行政處罰等數據。互聯網公共數據——如新聞數據、招聘網站數據、房源披露數據。
信用報告概述
1.信用調查的定義
“征信”壹詞源於《左公八年》“君子之言，信而有征，故怨遠大於身”。其中“信而征”是指可以驗證其言之有信，或者可以征集、驗證信用。現代征信是依法收集、整理、保存和處理自然人、法人和其他組織的信用信息，提供信用報告、信用評估、信用信息咨詢等服務，幫助客戶判斷和控制信用風險，進行信用管理的活動。
2.政策/技術/市場環境分析
政策
我國社會逐漸從熟人社會向陌生人社會轉變，信用風險和信用危機也隨之出現，加快信用體系建設迫在眉睫。但在行政過程中“守信激勵、失信懲戒”的機制並沒有完全建立起來。雖然《政府信息公開條例》對政府信息公開做出了具體規定，但在實施過程中，政府信息公開並不全面，部分信用信息的缺失削弱了信用信息的完整性，不利於準確性的形成。
技術
其次，互聯網時代早已被大家認可。企業和個人在互聯網上留下的大量數據為征信帶來了數據基礎，而隨著大數據、雲計算和人工智能的發展，為智能征信提供了技術支持。
市場
此外，我國市場經濟體制建立時間不長，全社會的信用意識和社會信用環境還比較薄弱。為了經濟利益而失信的行為時有發生。這是由於信用意識薄弱，失信成本低。征信作為金融的重要組成部分，是風險控制的核心。隨著互聯網金融的快速發展和對互聯網的適應，大數據征信模式也應運而生，迫切需要建立完善的征信體系，為征信的發展保駕護航。
3.國內外征信模式
中國的征信處於初級階段，目前國際上的征信模式主要有以下幾種。
A.市場導向。在美國，Equifa、Experian和TransUnion按照市場經濟的規律和運行機制為貸款信貸企業提供服務。英國是P2P的發源地，以Zopa為代表的網貸平臺根據風險和利率水平，方便借貸雙方完成交易，讓借貸雙方都從中受益，壹定程度上起到了信用中介的作用。
B.政府主導，中國，德國。以中國為例，中國人民銀行的征信系統主要由政府主導，授權創建、收集、維護和整合全國部分企業和個人的信用信息。目前已覆蓋銀行機構、法院、電信、社保、小額貸款等機構數據，個人和企業數量保持增長勢頭。從2015年4月的8.64億自然人和2068萬企業及其他組織，到2017年5月的9.26億自然人和237100企業及其他組織，中國大陸有近14萬人，企業及其他組織的數量也在不斷增加。征信系統的覆蓋面還有很大的增長空間。
C.行業協會* * *享受，交易會員，共享數據，建立以行業協會為核心的信用* * *共享中心。加入協會的機構可以* * *享受數據，並提供壹定的數據支持，從而擴大協會的數據來源。
D.混合型，以韓國和印度為例，政府和市場混合發展。
4.信貸產品模型
征信行業的產品模式主要包括按商業模式劃分的企業和個人信用信息，按服務對象劃分的信用信息、商業信用信息、就業信用信息和其他信用信息。針對不同服務對象的征信服務，有的是由壹個機構完成，有的是在有上下遊征信機構的獨立企業中完成。按照信用信息的範圍，可以分為區域信用信息、國內信用信息和跨國信用信息。
5.征信業產業鏈
信用產業鏈包括上遊的數據生產者、中遊的征信機構和下遊的征信信息使用者，其中中遊的征信機構的運營模式主要包括采集數據、加工數據和銷售產品。數據提供者主要包括銀行等金融機構、政府部門、工商企業和個人，幾乎涉及人們生活的方方面面。征信機構從數據供應商那裏獲取的數據，經過壹定的模型處理，得到信用評級結果，然後輸出服務。征信報告的用戶主要包括房地產開發商、招聘企業、P2P平臺、金融機構等。，且大多發生在個人購房購車、個人小額貸款、公司信貸、債券交易等場景。
面對問題
1.信用監管和法律完善有待提高，政府信息公開有待加強，信用法律法規不健全；
2.數據處理算法的計算能力有待提高。隨著大數據與征信的結合，對數據處理、分析、建模提出了更高的要求，從而更好地挖掘企業的信息價值。
3.信用信息安全問題嚴峻。雖然國家壹直在出臺保護信用數據的政策，但個人和企業的隱私數據安全面臨著非常嚴峻的挑戰，催生了壹個龐大的黑色產業的發展，帶來了金融詐騙、電信詐騙、網絡詐騙、特洛伊馬病毒竊取隱私數據進行交易牟利等違法犯罪活動。
7.大數據征信和傳統征信的區別
1.覆蓋群體更豐富。隨著互聯網的普及和互聯網金融的蓬勃發展，會有更多的人或企業在相關平臺留下數據，擴大征信覆蓋的群體。
2.數據來源更加廣泛，傳統征信的數據來源相對單壹，但大數據征信將整合來自互聯網的公開和半公開數據、來自第三方的合作數據和免費數據，數據來源將變得更加廣泛。
3.深入挖掘數據價值，隨著大數據和人工智能在征信行業的應用，機器學習、NLP、文本抽取等技術加深了對企業數據的挖掘。
企業信用數據的行業應用
1.信用風險控制，金融的核心是風險管理。目前，政府信用公示機構，如全國企業信用查詢網、中國信用執法網、中國信用執法信息網、法院網、信用中國等公開查詢數據，為信貸金融機構提供貸前、貸中、貸後的信息查詢、信用報告和監測服務。
2.融資租賃，為融資租賃公司提供融資前後的監控服務，提高工作人員效率，通過集團賬戶體系深入各個業務部門，提高工作質量和效率。
3.信用評級，根據業務、法務、新聞、管理、債量等多維度數據。，企業的信用評級是普遍的。
4.供應鏈金融，圍繞核心企業，管理上下遊中小企業的資金流和物流，將單個企業的不可控風險轉化為整個供應鏈企業的可控風險，通過立體化獲取各類信息，將風險控制在最低的金融服務。
5.其他的，比如招聘，商業研究，律師事務所。
企業征信的未來展望
1.享受數據* * *
數據作為征信風控行業的核心資產，也是構建信用社會的基石。過度孤立或者過度享受都不利於行業的發展。所以，如何在數據* * *享受的基礎上實現* * *共贏和保護隱私，打破數據孤島，打通各個平臺的數據通道，讓不同的數據走到壹起，共同打造征信體系，才是未來的發展趨勢。
2.挖掘數據值
隨著大數據征信技術的不斷發展，征信產品將從最初的信息挖掘向深度挖掘發展。第壹種挖掘是指通過抓取入庫、第三方API接口或數據合作等方式，將企業周邊的相關數據進行整合分類，並簡單地以信息報表和圖片的形式羅列呈現。深度挖掘是將收集到的數據與征信專業知識相結合，構建風險識別與量化、規則引擎、企業關聯圖、數據可視化等產品。，並對數據進行深度挖掘，從而深化征信產品和服務，提高征信產品的專業性。比如利用企業的經營信息建立企業相關網絡，當某個企業在網絡上出現負面信息時，可以快速識別風險並對其他企業進行預警，並根據風險情況量化預警等級。
3.提供垂直和子領域服務
隨著征信市場的不斷擴大，壹些征信機構基於自身的特點和優勢，開始專註於某壹細分領域或某壹業務環節，提供有針對性和定制化的征信產品和服務。比如提供爬蟲技術，壹站式抓取、清洗、整合、入庫；新聞輿論監測服務；提供企業客服，為金融機構篩選優勢客戶，實現精準營銷；提供企業金融服務，如理財、融資、支付、信貸等；提供C2B、B2B股權投資撮合平臺等。