前言

在风控过程中，金融机构除了自有数据外，通常也会引入很多三方数据识别客户风险，当前市面上常见的评估个人和企业风险的三方数据源有哪些呢，接下来简单盘点下。

1、身份核验类数据

该类数据主要用于核实个人或企业的身份信息，通常包括活体校验、人像比对、身份证二要素验证、运营商三要素验证、银行卡四要素验证、企业工商信息核验、企业股权信息核验等。

常见的活体校验类数据源有云从、Face++；人像比对（人脸和身份证照片）数据源有敬重科技、云从等；身份证二要素核验类数据源有人行、敬重科技、百行征信、朴道等；运营商三要素核验类数据源有敬重科技、数据宝、中青信用、百行征信、百融、天翼征信、朴道征信等；银行卡四要素核验类数据源有银联、敬众科技、数据宝、中青信用、百行征信、朴道征信等。

常见的企业工商信息及股权结构核验类数据源有鹏元、中数智汇、微风企等。

在实践中具体使用哪个数据源可基于评估结果确定。

2、黑名单数据

黑名单数据主要包括违约、涉诉、逾期、欺诈等不良信用行为的个人或企业名单。通常基于这些黑名单设计HC类规则，直接拒绝黑名单客户的授信申请。

提供针对个人的相关数据源厂商主要有神州融、中青信用、百融、中国法研、法海、银联、天创信用等；提供针对企业的相关数据源厂商主要有中数智汇、中国法研、法海、银联等。

3、运营商数据

运营商数据主要包括针对个人的如通话记录、短信记录、流量使用情况、网页浏览数据、基站类数据等维度，可以反映客户的通信行为和稳定性，相关数据源厂商主要有天翼征信、中国联通等。

4、GPS数据

GPS数据主要用来验证进件客户的地址真实性、工作地、居住地、位置变动等情况，相关数据源厂商有高德、百度、中国联通、天翼等征信。

5、学历数据

识别客户学历的数据源厂商主要有学信网等。

6、社保和保险类数据

客户社保类数据提供商主要有金宝信，保险类数据提供商主要为银宝信，基于此类数据可以推算客户的收入情况为定额提供抓手。

7、房产数据

房产类相关的数据源厂商有估家科技、云房数据等，基于客户房子所在城市、房子价格等可以识别一些优质客户进行提额。

8、行为数据

行为数据主要包括客户的消费行为、App使用行为等维度，基于该类数据可以用于分析客户的消费习惯和App使用情况，预测潜在风险等。

针对个人的消费行为的数据源厂商主要有银联，App使用行为的数据源厂商有友盟、极光等。

9、多头借贷数据

记录个人或企业在多个金融机构的借贷情况，用于识别多头借贷风险。

针对个人的多头借贷识别数据源有百融、度小满、天创信用、大箴、白骑士、腾讯、朴道、二代人行等；针对企业的多头借贷识别数据源有企业征信等。

10、企业经营流水数据

提供企业（更侧重个体工商户）经营流水的数据源厂商主要有数宜信、银联等。

11、企业税票数据

主要可基于微风企、蚂蚁链等数据源查询企业的税票数据。

12、综合评分类数据

在风控过程中，我们更倾向基于客户综合的风险评分来评估其风险，当前市场上基本上大部分数据源厂商都基于自身拥有的数据构建了客户的综合评分并对外输出。

提供针对个人综合评分的数据源厂商有百融、朴道、度小满、TalkingData、FICO、Real AI、阿里云、白骑士、百行征信、避雷针、冰鉴、大箴、度小满、恒智普惠、火山引擎、联洋国融、蚂蚁、朴道、腾讯、天创信用、微言科技、银联等。

提供针对企业主或企业综合评分的数据源厂商有银联、蚂蚁、融慧金科、百融、鹏元等。

需要注意的是，在选择和使用三方数据源时，金融机构需要确保数据的合规性、准确性和时效性，同时也要考虑数据的安全性和隐私保护，通过对这些数据的综合分析和应用，金融机构能够更有效地进行风险管理和控制。