近几年，社会信用体系建设，已成为各级政府和各行各业的高频词。
从2014年国务院印发《社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)》开始，国家就计划逐步建立与完善公共信用体系、企业信用体系和个人信用体系。
市场经济实质就是信用经济。经济要向转向高质量发展，前提必须要加快社会信用基础的建设。无形的信用，却具有大能量，它不仅是人最大的资本，也是社会最大的资本。
作为经济核心的金融，信用的重要性更加不言而喻，因为金融的本质之一就是信用。也因此，金融信用建设，成为国家社会信用建设极其重要的一部分。
那么，在信息化时代，金融行业该采用什么手段助推信用建设呢?
一言以蔽之：金融科技。
金融信用建设关键词之一：数据
数据是社会信用体系建设的基础。没有数据信息，信用无从了解，更遑论信用体系的建立。尤其是在大数据时代，没有数据、缺乏数据，无异于盲人摸象、瞎子摸鱼。
传统金融体制，信用数据相对匮乏，已成为制约新时代信用社会建设的瓶颈;而面对数据信息海量化、复杂化的新环境，金融机构适应不良的现象，暴露得越发普遍、明显，数据单一、数据壁垒、数据维度较少、数据共享度低等问题，制约着传统金融的转型。
技术的问题，终归要交给技术解决。近几年，大数据、人工智能等金融科技在推动社会信用信息互联互通与共享互用上的显著效果，得到了从政府到行业的一致认可，被视为解决传统金融旧有数据难题的重要手段。
目前，中国的信用体系建设采用“政府+市场”双轮驱动的发展模式。政府的作用，主要体现在人民银行征信中心负责的国家信用信息基础数据库等方面;而市场驱动层面，金融机构则根据自身实际需求，利用新兴的大数据、人工智能等技术解决数据问题。
对于金融机构而言，数据问题的解决，主要围绕平台建设、数据采集、数据处理、数据分析、数据服务等环节进行，形成一个从采集、挖掘、分析、共享、公示、应用的数据闭环。
具体而言，可分为两个层面：一是建立大数据平台，用于整合数据，例如排列科技提供的TDH、CDH、HDP等分布式大数据平台;二是运用大数据技术进行数据处理与分析，包括数据清洗、特征提取、指标管理、数据查询、数据报告输出等，并且可以根据业务需求开发应用。
(金融大数据平台系统)
完善金融信用，需要对个人与企业征信等各类数据进行深度采集、挖掘和分析。普惠金融的发展，更亟需解决当前数据端存在的信息不对称、风险数据维度少等诸多问题，以降低普惠人群和小微企业信用信息服务门槛，为其提供适当的、多层次的、专业化的金融服务与产品。
因此，运用大数据技术为信用社会体系建设打造底层数据支持，可谓切中时需。
金融信用建设关键词之一：风险
一个无法奖善惩劣的社会，终会劣币驱逐良币。
风控的意义，就在于力图避免这种情况。
风控是金融的核心，是金融行业的主线，贯穿业务的始终，也是衡量一家金融机构能否长期良性发展的关键因素。
当前，金融机构存在的诸如信用风险、欺诈风险和操作风险等问题，掣肘着金融服务的质量与升级，尤其在普惠金融领域，信息更不对称，信用更不健全，风险局面和壁垒更错综复杂。
要发展数字普惠金融，就要健全信用体系，而健全信用则先要解决风险问题。
如何抓好“风控”这一命门。杭州排列科技首席科学家陈薇博士认为，目前技术条件下，主要是采用“大数据技术”和“智能风控”来提升风控水平和风险定价能力，以数据来驱动风险控制与运营优化。
前一节所说的数据整合，目的与好处之一，正是通过丰富数据维度，为风控实施夯实基础。但这只是第一步。第二步则是通过智能风控这一手段，从数据中尽早洞察个人与小微信贷的潜在风险，发现风险的某些特征与规律，提前做好防范。
(全流程信贷风控系统)
从行业实践看，基于人工智能、大数据、云计算等技术的智能风控，会在打通海量数据的基础上，进行信用风险评估、用户画像、信贷审批、贷款定价、贷后监测与管理等工作。
这实质上是一种精益风险管理思维。用金融科技来降低信用风险、欺诈风险、操作风险和风险管理成本，提升客户服务体验，从而推动信用评估的智能化和信用价值扩大化。
“所谓人在做、天在看、云在算，授不授信大数据说了算。大数据不会撒谎，人工智能不知疲劳，通过大数据智能风控，褒奖诚信、联惩失信，最终实现良币驱逐劣币。”陈薇说道。
说到底，风控对于信用建设的最直接效果，是让失信者寸步难行、让守信者受益获敬。
以金融科技赋能信用社会建设为重要方法，依法合规推动信用信息互联互通与共享共用，满足经济社会发展多层次、专业化的信用服务需求，推动信用经济的发展和信用社会的建设。这既是国家政策的指向，也是行业发展的趋势，更是技术公司的责任所在。
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