同樣備受業(yè)界關(guān)注的是京東金融，其也投資了ZestFinance。據(jù)記者了解，盡管京東金融和百度金融都有投資ZestFinance，但兩家思路并不太一樣。

京東金融方面稱，不僅是投資了ZestFinance，同時(shí)還將成立合資公司(名字不是JD-ZestFinanceGaia，不久后將會(huì)披露)。京東金融從成立之初就選擇了以數(shù)據(jù)科技為核心競(jìng)爭(zhēng)力，京東金融已經(jīng)投資了幾家業(yè)內(nèi)頂級(jí)的大數(shù)據(jù)公司，還包括數(shù)庫、聚合數(shù)據(jù)等，目的都是為了訓(xùn)練和提升自身的大數(shù)據(jù)建模能力。

按照京東金融的說法，目前，京東金融本身已經(jīng)是一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)源，加上京東商城的數(shù)據(jù)和投資的一些大數(shù)據(jù)公司及外部公開數(shù)據(jù)，京東金融不斷擴(kuò)充數(shù)據(jù)源，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)作為金融業(yè)務(wù)發(fā)展的前提。

“相信有很多公司都不同程度地掌握大量的數(shù)據(jù)源，但數(shù)據(jù)多和數(shù)據(jù)有用是兩碼事，有用的數(shù)據(jù)要具備大、厚、動(dòng)三個(gè)屬性，更重要的是，這些數(shù)據(jù)只是原材料，要進(jìn)行各種模型的搭建，之后才能運(yùn)用到實(shí)踐中，并形成一整套系統(tǒng)，所以，我們需要有懂得做數(shù)據(jù)‘原材料’加工的高水平‘廚師’團(tuán)隊(duì)?！本〇|金融副總裁許凌指出，京東金融經(jīng)過兩年多時(shí)間，已經(jīng)搭建了一個(gè)專業(yè)的數(shù)據(jù)風(fēng)控團(tuán)隊(duì)。

●路徑：細(xì)分市場(chǎng)靠垂直化構(gòu)建征信體系

除了幾大巨頭，市場(chǎng)上還有為數(shù)眾多的企業(yè)或機(jī)構(gòu)，開始利用既有的數(shù)據(jù)和技術(shù)拓展大數(shù)據(jù)征信業(yè)務(wù)。達(dá)睿咨詢創(chuàng)始人、首席分析師馬繼華指出，未來，一些專業(yè)公司主要在垂直領(lǐng)域發(fā)揮作用，為特定行業(yè)提供服務(wù)。

“維信金科從成立之始，就聚焦在C端的個(gè)人信貸業(yè)務(wù)，雖未正式開展個(gè)人征信業(yè)務(wù)，但具備了根據(jù)個(gè)人多維度信息(人民銀行征信、社保公積金、手機(jī)賬單、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)等)評(píng)估個(gè)人征信情況的能力?！本S信金科創(chuàng)始人和CEO廖世宏告訴《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者，公司構(gòu)建了Robot Lending(智能信貸)模式，依靠自主研發(fā)的蜂鳥云風(fēng)控系統(tǒng)(核心是數(shù)據(jù)采集、反欺詐、攔截、規(guī)則、評(píng)分、決策、機(jī)器學(xué)習(xí)等八大引擎)，實(shí)現(xiàn)針對(duì)個(gè)人智能化的信用評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)量化。

廖世宏稱，“針對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)方面，有一個(gè)大前提，維信堅(jiān)持合法合規(guī)的經(jīng)營(yíng)，任何的數(shù)據(jù)源的使用必須通過客戶授權(quán)或者有資質(zhì)的第三方授權(quán)。以維信與中國電信的合作為例，我們把一個(gè)封裝好的黑盒子放在中國電信端口，獲取一些參數(shù)，最后出結(jié)果客戶接受我們信貸并授權(quán)的時(shí)候，中國電信才會(huì)把這二三十個(gè)重要的參數(shù)，在做過過濾后給到我們?！?/p>

另一個(gè)值得一提的案例是企樂匯，其專注的領(lǐng)域是企業(yè)征信和防欺詐?！耙环矫娣?wù)集團(tuán)內(nèi)部企業(yè)經(jīng)營(yíng)貸，一方面對(duì)外開展場(chǎng)外盡調(diào)、征信數(shù)據(jù)和征信報(bào)告等征信服務(wù)，已經(jīng)上線的信用公示臺(tái)，涵蓋了企業(yè)的基本信息、信用展示、關(guān)聯(lián)圖譜、負(fù)面信息和企業(yè)活力等信用評(píng)價(jià)維度，方便用戶及時(shí)了解目標(biāo)企業(yè)的征信信息。除此之外，積極聚合企業(yè)畫像數(shù)據(jù)，從欺詐、還款意愿和還款能力等幾方面結(jié)合大數(shù)據(jù)交叉檢驗(yàn)的方法評(píng)判企業(yè)信用狀況?！盤INTEC集團(tuán)金融大數(shù)據(jù)研究中心首席科學(xué)家張良貴稱。

至于業(yè)務(wù)開展過程中遇到的問題，廖世宏表示，第一，因?yàn)閿?shù)據(jù)的相關(guān)性問題，大數(shù)據(jù)征信仍然存在一定的局限性，無法真正取代央行征信。對(duì)此，維信針對(duì)征信空白用戶，從小額度開始建立信用，并且逐步完善他們的信貸行為數(shù)據(jù)；第二，由于消費(fèi)金融服務(wù)行業(yè)特殊性(平均貸款周期一般在12個(gè)月～14個(gè)月)，數(shù)據(jù)模型更新需要比較長(zhǎng)的時(shí)間成本。維信一直在做智能化的信貸系統(tǒng)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)引擎，運(yùn)用一些先行指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)模型的實(shí)時(shí)自動(dòng)化更迭；第三，非央行的個(gè)人征信管理比較無序，希望行業(yè)法律能日漸完善。