当前，统计数据行业进入全面整顿，特别是牵涉到对隐私查阅的项目全数下线在断洛佐韦以及对隐私安全法相继出台后，对金融科技、现金贷等行业造成极大影响目前，只有校正类或没有牵涉对隐私隐私的可以查阅，如信用卡验、身分证验、电话号码验、互金白名单查阅、反诈欺查阅等。
我们剖析了下在民营企业类风险控制和对个人信贷投放类商品中，重要信息验的层次，整理了几大比较重要的层次验，详情如下：（PS：有些重要信息或有滞后，欢迎反馈更正）一.民营企业类风险控制的五大层次民营企业统计数据分销商5大类：经济基本面、经营方式类、信用记录类、关连类、私营民营企业
①经济基本面预测根据民营企业经济基本面重要信息，主要包括注册资本、注册时间、变更情形、与否被继续执行、不良行为被继续执行、诉讼等主体，评价融资民营企业的信用风险经济基本面：工商、司法类别卢瓦松、企比比、GW2查、企信宝②经营方式预测预测相同类别民营企业的相同类别经营方式犯罪行为的平均值金额、平均值交易间隔、交易规模、服务文本、应收账款确认情形，推论经营方式信用风险。
经营方式类：税务、票据类别浙商银行粮税、航天、杭州微风企、百翠竹路、网络营销、东方粮税③信用记录信用风险预测民营企业的最近诚信状况，主要包括民营企业与私营民营企业的人行信用记录信用记录类：二代信用记录④关连信用风险预测民营企业的对内股权投资亲密关系，私营民营企业的对内股权投资与任职亲密关系，推论民营企业的关连信用风险。
关连类：上下游、对内股权投资、质权人/民营企业卢瓦松、企比比、GW2查、企信宝⑤私营民营企业信用风险推论私营民营企业的资产情形、借贷犯罪行为、与否牵涉白名单、消费犯罪行为等统计数据，推论私营民营企业信用风险私营民营企业：质权人/股东/法人的正面 负面统计数据各大对个人类文明分销商。
以上民营企业约莫约莫有这5点文本，那在对个人零售类的统计数据又有哪些相同的层次？请看以下文本二.对个人类文明的七大统计数据层次对个人信贷投放如果偏向线上商品的，整体的风险控制倾向去校正与否本人申请，与否团伙中介，有没有集中诈欺，信用风险把控中线上诈欺是最重要的防控，其次便是信用信用风险防范。
剖析了约莫有五类别的重要信息校正需要，分别是：①身分验类体外、身分证、信用卡、工作真实性等②电信公司类电信公司二律背反、在网时数/状态、电信公司标签③空头白名单类空头、共债、白名单、高等法院等④信用统计数据类收入、消费、社交亲密关系、稳定性等
⑤打分商品类营销、反诈欺、信用、B卡、C卡等⑥联合可视化类逻辑打分、XGB/LGB、随机森林等在上述的文本中，全数进行文本非常多，以①②③④为例进行剖析，详细①身分验商品系列商品类别：人脸识别、身分证、信用卡、公安部门、高等法院
后台资源：权威统计数据库更新频率：按周/月人脸识别•代表者：奥蒙、周武王身分识别•代表者：各家均有信用卡•代表者：中国银联公安部门•代表者：一所、三所高等法院•代表者：唐僧、汇法在以上对隐私验中以信用卡跟身分证类校正为例，主要文本有：
a、信用卡类1.信用卡二基本要素验：校正信用卡和联系电话2.信用卡二律背反验：校正信用卡号、联系电话和身分证号3.信用卡二律背反准确校正：校正信用卡号、联系电话和身分证号，提示信息具体内容的严重错误项4.信用卡四基本要素验：校正信用卡号、联系电话、身分证号和电话号码
5.信用卡四基本要素准确校正：校正信用卡号、联系电话、身分证号和电话号码，提示信息具体内容的严重错误项b、身分证类1.身分证二基本要素实名认证：校正联系电话和身分证号2.人像比对技术服务：支持体外检测，与身分证上图像进行比对3.体外识别验：动作版：张张嘴，摇摇头，眨眨眼
②电信公司商品系列商品类别：二律背反验、在网时数、在网状态、携号转网标签、手机偏好、地址、号码标签等后台资源：三大电信公司更新频率：按周/月校正类•关注：底层统计数据源、价格、与否支持携号转网（如支持价格差异度）
信用类•常用变量：APP应用偏好、通话号码标签、GPS稳定性以电话号码验为例，其验详情有：1.电话号码二律背反验：校正联系电话、身分证号和电话号码2.电话号码在网状态一基本要素查阅：通过电话号码查阅，返回电话号码在网状态
3.电话号码在网时数一基本要素查阅：通过电话号码查阅，返回电话号码在网时数区间4.电话号码近三个月消费均值查阅：通过联系电话、身分证号和电话号码查阅，返回话费消费区间5.电话号码码平均值流量查阅：通过联系电话、身分证号和电话号码查阅，返回流量消费区间
电话号码类主要是用来检测查阅的电话号码与否为当前本人使用、并且推论这个电话号码与否能正常使用、与否为新号。
统计数据代表者厂商：联洋国融、电话邦
③空头白名单商品系列空头的统计数据大家比较熟悉，指的是负债的机构统计数据情形，各位风险控制同学用得也相对多一些，直接看这份文本可以清晰些，就不过多介绍。
④信用统计数据商品系列商品类别：消费、工作、收入、家庭、位置、社交、亲密关系网络、稳定性、还款习惯等；后台资源：分销商自生态积累统计数据；更新频率：按天/周/月（各类统计数据商品均不相同）a.对个人偏好基于用户消费、资产、职业等重要信息，对用户消费等级、消费偏好、收入稳定性、职业稳定性等重要信息进行评估。
b.收入能力基于资产、信用卡流水统计数据、公积金统计数据给出收入评估c.社会亲密关系配偶、家庭人数、亲密联系人的收入及信用风险情形d.负面重要信息往期履约犯罪行为、共债情形、偿债压力等推论客户还款能力当在我们有了一定的统计数据后，便可以利用外部统计数据做一些简单些的策略检验的重要信息，简单的流程如：。
以上我们总结了现有的民营企业跟对个人的统计数据的层次在新的对隐私保护的法律框架之下，金融机构对于统计数据的应用和保护将产生什么变化？未来金融行业统计数据应用结构将有怎样的调整？合规合法也将是趋势，那在这样的框架下，作为统计数据行业的同学应该怎么选择合适自己的统计数据源。
怎么去做好统计数据的测试文本以上文本，关于更详尽的三方统计数据的文本仍未全面进行，更详尽文本，敬请关注：
~原创文章..end
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