这是一本建设数字中国的实战性著作，讲解了如何从合规数据源获取公共数据、个人数据和企业数据，并将这些数据合规地应用到各种金融风控场景。本书围绕公共数据、企业数据、个人数据的分类分级授权应用场景要点，通过分享公安、运营商、银联、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、铁路、税务、交通、电力、保险等十几种主流数据资源的开放背景、数据能力及现有的数据产品应用逻辑，帮助大数据行业从业者更好地了解数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三类数据产权运行机制。书中凝聚了大量数据流通交易及应用方面的有价值的经验、方法论、规范、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解大数据行业及数据经济产业的发展趋势。通过本书，你将掌握以下内容：?合规数据源的特点?金融机构数据采购评估的要点?各类公共数据、企业数据及个人数据资源的开放背景、产品形态及应用场景?反欺诈及风险防控等十几种主流数据源的深度剖析?消费金融反欺诈路径的设计?车险风险防控的策略?小微企业金融风险防控的逻辑?物流金融风险防控的机制?车联网及工业互联网数据应用情况?数据交易所对金融机构数据采购及应用的影响及合作思路

本书赞誉 前言 **篇 金融风控数据源 合规的重要性 第1章 数据源合规的推动力及效能 3 1.1 数据源合规的五大推动力 3 1.2 金融风控的*大红利—权威 数据领先效能 8 第2章 合规数据源的选择与 采购要点 9 2.1 选择合规数据源的三大要点 9 2.1.1 主体合规 10 2.1.2 类型匹配 11 2.1.3 场景���富 12 2.2 数据采购价值评估四大要点 13 2.2.1 匹配度 14 2.2.2 性能 16 2.2.3 效果 18 2.2.4 计费模式 28 第二篇 权威合规数据来源解密 第3章 四大身份验证数据源 31 3.1 身份证验证数据源 31 3.1.1 全国公民身份证号码查询 服务** 33 3.1.2 中盾安信 35 3.1.3 公民网络身份识别系统 43 3.1.4 银行专属身份验证平台 46 3.1.5 主流身份验证产品 49 3.1.6 实名制与公安体系数据 开放 55 3.1.7 公安体系风险名单 57 3.2 银行卡验证数据源 57 3.2.1 银联 58 3.2.2 实卡制与银联数据开放 60 3.2.3 银联数据标签能力 61 3.3 手机号验证数据源 63 3.3.1 运营商数据平台 64 3.3.2 实名制与运营商数据开放 66 3.3.3 运营商数据服务 66 3.4 企业验证数据源 71 3.4.1 全国组织机构统一社会 信用代码数据服务** 72 3.4.2 **企业信用信息公示 系统 74 第4章 反欺诈及风险防控相关 数据源 77 4.1 央行征信 77 4.1.1 成立背景 77 4.1.2 二代征信的特点 80 4.1.3 个人征信服务 81 4.1.4 企业征信服务 89 4.1.5 服务情况 92 4.2 持牌征信机构数据（以百行 征信为例） 92 4.2.1 数据维度 93 4.2.2 个人征信产品服务 95 4.2.3 小微企业征信产品服务 97 4.2.4 服务情况 99 4.3 司法大数据：中国法研 99 4.3.1 开放背景 100 4.3.2 数据维度 100 4.3.3 产品服务 101 4.4 航旅大数据：中航信 103 4.4.1 成立背景 104 4.4.2 数据维度 105 4.4.3 产品服务 106 4.5 铁路大数据：12306网站 107 4.5.1 开放背景 107 4.5.2 数据维度 108 4.5.3 产品服务 110 4.6 税务大数据：航天信息 114 4.6.1 成立背景 114 4.6.2 数据维度 116 4.6.3 产品服务 117 4.7 交通大数据 119 4.7.1 数据宝 119 4.7.2 中交兴路 125 4.8 电力大数据 128 4.8.1 **电网 128 4.8.2 南方电网 129 4.8.3 数据维度 130 4.8.4 产品服务 130 4.9 保险大数据：中国银保信 135 4.9.1 成立背景 135 4.9.2 数据维度 136 4.9.3 车辆贷款反欺诈产品 服务 141 4.10 人社大数据：金保信 144 4.10.1 成立背景 144 4.10.2 数据维度 144 4.10.3 产品服务 145 4.11 其他渠道可用数据 147 第三篇 金融风控数据应用逻辑 第5章 消费金融风险防控 151 5.1 消费金融欺诈 151 5.2 金融欺诈图谱 152 5.2.1 欺诈主体类型 152 5.2.2 欺诈持续及普遍存在的 主要原因 154 5.2.3 黑产团伙欺诈的主要防控点 155 5.3 反欺诈路径 162 5.3.1 设备反欺诈 162 5.3.2 身份信息验证 164 5.3.3 信息核验 164 5.3.4 历史行为核验 169 5.3.5 反欺诈评分 170 5.3.6 团伙排查 171 5.3.7 人工核查 172 第6章 车险风险防控 173 6.1 4.5吨以下非营业货车车险 防控 174 6.2 货车车险防控 175 6.2.1 轨迹欺诈行为分析 175 6.2.2 挂靠行为分析 176 6.3 理赔反欺诈策略 177 6.3.1 七个基本防范策略 177 6.3.2 六类主要欺诈行为 178 第7章 物流金融风险防控 181 7.1 行业需求及发展难点 181 7.1.1 资金需求及难点 181 7.1.2 小微物流货车司机画像 182 7.2 风险防控逻辑 186 7.2.1 常用数据类型 186 7.2.2 通用数据应用逻辑 187 第8章 小微企业金融风险防控 192 8.1 小微企业定义 192 8.2 准入风险防控 193 8.2.1 禁入强规则 194 8.2.2 准入评分卡六大规则 195 8.3 反欺诈逻辑 197 8.3.1 身份识别 197 8.3.2 黑名单识别 198 8.3.3 空壳企业防控 201 8.4 授信逻辑 204 8.4.1 基本情况 204 8.4.2 行业情况 204 8.4.3 财务情况 205 8.4.4 负债情况 206 第四篇 金融数据要素发展展望 第9章 新数据 211 9.1 车联网数据 211 9.1.1 基础属性类数据 212 9.1.2 车辆工况类数据 213 9.1