① 百融金服是做什么的
百融金服使用线上、线下融合的海量非金融与金融数据进行信用风险建模，通过风险模型识别欺诈风险和信用风险。参照国内外征信服务市场，并立足中国国情，百融金服开发了适合中国市场的征信产品和服务体系。截至目前，百融金服主要的征信产品有关于欺诈和信用风险识别的授信评估系列产品，包括企业征信、个人征信，未来将拓展到金融营销和一些增值服务，覆盖金融客户全生命周期。总体来看，在贷前模块提供营销引流服务、授信评估服务；在贷后模块提供用户增值、风险预警及资产管理服务。
拓展资料：
百融（北京）金融信息服务股份有限公司成立于2014年3月，是一家利用大数据技术为金融行业提供客户全生命周期管理产品和服务的高科技公司。百融金服主要的征信产品有关于欺诈和信用风险识别的授信评估系列产品，包括企业征信、个人征信，未来将拓展到金融营销和一些增值服务，覆盖金融客户全生命周期。
作为首批涉入大数据金融信息服务领域的企业，百融金服凭借线上线下融合的多维度海量实时数据、服务银行等金融机构的行业先入优势、以及超强的大数据处理和建模能力，为信贷行业用户提供包括贷前营销获客、贷中管控以及贷后管理在内的客户全生命周期产品和服务；为保险行业用户提供精准营销、存量客户管理以及个性化产品定制等产品和服务。
凭借卓越的市场表现和巨大发展潜力，百融金服于2016年完成由中国国际金融股份有限公司领投的B+轮融资。目前百融金服的股东包括中国国际金融股份有限公司、华融资产管理有限公司、高瓴资本人民币基金、红杉资本人民币基金、浙报传媒、联动优势、IDG资本人民币基金等。
2014年百融金服成功获得由中国人民银行颁发的企业征信牌照，并于2016年获得公安部颁发的国家信息安全等级保护三级认证，标志着百融金服已经具备媲美大型银行的信息系统安全评级。
百融金服自成立起就一直坚持客观、中立的第三方立场和开放、互补的数据联盟战略，致力于运用新技术、新手段搭建中国金融行业大数据应用的基础设施平台，为推动中国普惠金融健康、快速发展尽一己之力。
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② 百融金服名气大不大
百融(北京)金融信息服务股份有限公司(简称“百融金服”)成立于2014年3月，是一家专业提供大数据金融信息服务的公司。
应答时间：2021-10-28，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
③ 大数据风控在金融科技中的应用和问题
大数据风控在金融科技中的应用和问题
一、为什么要用大数据风控？
不论是银行还是消费金融公司，互联网小贷公司等其他金融机构，金融机构普遍有风控需求，底层业务逻辑几乎完全相同，只是面对客群，金融产品、风险偏好存在差异。
银行等传统机构本质上是风险经营。一方面，监管层对金融机构的风控能力提出很高要求， 另一方面，风控直接会影响金融机构的利润水平。
因此，大数据风控直接解决金融机构的核心需求，价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像，反欺诈，信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力，是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。
二、大数据产业情况介绍
目前大数据行业主要有三类玩家：
以人行征信、鹏元征信、前海征信、银联智策为主的数据机构，他们特点是和传统的银行，公安部，工商局，航空公司，社保局等国家机关合作，提供公民基本身份证信息、银行卡信息、航空出行信息、企业工商信息等，他们的特点是对外提供数据查询，数据丰富有价值，缺点是风控产品偏弱。以蚂蚁金服、腾讯征信、网络金融为主的互联网公司，他们的特点是各自都有一块基于电商、社交、搜索的巨量数据，同时一些外部数据，形成自己的风控产品和数据输出能力，这些互联网公司刚开始只是和自己的战略合作企业合作输出风控，现在也慢慢对外提供2B的风控产品。同盾科技、百融金服、帮盛科技、聚信立、数美科技等创业技术公司，在互联网巨头还没有对外提供风控技术和传统数据机构风控技术还不强的时候，他们的出现弥补了P2P金融和现金贷对风控产品的巨大需求，他们的数据是整合多方数据源，不断的为2B企业提供风控模型和数据，并且获得了一些网贷数据积累。
三、大数据风控的覆盖流程
大数据覆盖信贷领域各个流程，重点是获客、身份验证和授信环节，贷中后环节。
获客环节建立用户画像，跟踪用户完整生命周期；身份验证环节，通过身份验证，活体识别等技术解决申请人是否本人的问题，关联分析则是利用图关联技术，找出欺诈团伙；授信环节汇聚多方数据源，通过建模进行风险定价，金融科技服务商输出信用评分给机构使用；贷中后环节，主要是排查异常客户，及时报警，以及逾期客户失联修复等。
大数据在信贷过程中的应用
四、大数据风控的价值点分析
1.数据
大数据风控中什么是最重要的？
答案是：数据。
数据的大数据风控中的核心中的核心，没有什么比数据直接告诉金融机构某个目标客户是黑名单客户，逾期严重客户更简单和高效的事情了。
数据最好能有海量数据，覆盖足够多的用户；用户数据价值密度高、噪音少，数据清洗容易；用户数据维度多，能够形成丰富的用户画像；自身业务场景能够获取有价值数据 。
2.技术
对于有些金融机构来讲，如果风控标准很严格，其实排查不能准入的客户其实是不难的，但是对于大部分金融机构来讲，风控和业务是互斥的，为了提高业务量，就必须降低准入标准，但是又要防范风险，这就需要借助技术手段，通过反欺诈建模和信用建模方式，对一下白户进行评估，以及评估客户信用水平，以决定是否准入。
技术要求有强大的底层技术架构能力，良好的企业级产品输出能力和大数据清洗和建模能力，未来还需要结合Al等技术，形成智能的风控和反欺诈平台。
3.场景
理财，保险，汽车金融，现金贷等金融服务，对应的场景不同，对建模的要求也不同，建模能力要求对客户的业务场景非常理解，模型才能适合行业特征。需要经验丰富的建模团队和行业专家队伍；服务过行业标杆客户，了解客户的业务场景；深度理解业务需求。
五、大数据风控的在信贷中应用
我们以百融系统为例，介绍大数据风控在信贷过程中的流程：
百融大数据风控应用贷款流程
当前的信贷审批流程主要分为人工审核和自动审核，对于客户资质好，信用好的客户，只要能通过负面信息，欺诈信息，信用评估，那么系统自 动审批通过。对负面信息和欺诈风险没有通过的客户，系统可以自动拒绝或者申请人工复核，对于信用评分不高的客户，需要人工介入审核。
六、常用的大数据行业数据
央行征信报告：一般持牌金融机构有央行征信介入权限，包括个人的执业资格记录、行政奖励和处罚记录、法院诉讼和强制执行记录、欠税记录等。司法信息：最高法以及省市各级法院的最新公布名单，包括执行法院、立案时间、执行案号、执行标的、案件状态、执行依据、执行机构、生效法律文书确定的义务、被执行人的履行情况、失信被执行人的行为等信息。公安信息：覆盖公安系统涉案、在逃和有案底人员信息，包括案发时间、案件详情如诈骗案/生产、销售假药案等信息。信用卡信息：银行储蓄卡/信用卡支出、收入、 逾期等信息。航旅信息：包含过去一年中，每个季度的飞行城市、飞行次数、座位层次等数据。社交信息：包含社交账号匹配类型、社交账号性别、社交账号粉丝数等。运营商信息：核查运营商账户在网时长、在网状态、消费档次等信息。网贷黑名单：根据个人姓名和身份证号码验证是否有网贷逾期，黑名单信息。还有驾驶证状态，租车黑名单，电商消费记录等等。
七、大数据行业存在的问题
目前整个大数据行业面临的问题主要是客户隐私泄露问题，像公安，法院等信息由于信息敏感，其实是游走在法律监管空白地带。
在百行征信成立之前，各家数据机构的数据其实没有打通，数据的有效性会打折扣，预计百行征信数据出来之后，因为结合了各家数据之长，数据连贯性会好一些。
各个大数据公司在数据收集和清洗方式不同，会造成数据污染，这样输出的数据会有一定的不准确性。
目前公民数据主要来自于线下收集和网络行为记录，数据的存在一定的滞后性，单纯线下收集的数据存在一定的延迟性。
大数据还处于发展初期，目前比较大的问题还是数据量不够大，不够全，以及如何协调数据开放和公民隐私之间的矛盾，未来还需要结合人工智能和区块链，物联网等技术，实现数据的不可篡改，数据收集及时等能力，从而更好为金融服务。