本書讚譽
前言
第一篇　金融風控資料來源
閤規的重要性
第1章　資料來源閤規的推動力及效能　3
1.1　資料來源閤規的五大推動力　3
1.2　金融風控的最大紅利—權威
數據領先效能　8
第2章　閤規資料來源的選擇與
採購要點　9
2.1　選擇閤規資料來源的三大要點　9
2.1.1　主體閤規　10
2.1.2　類型匹配　11
2.1.3　場景豐富　12
2.2　資料採購價值評估四大要點　13
2.2.1　匹配度　14
2.2.2　性能　16
2.2.3　效果　18
2.2.4　計費模式　28

第二篇　權威閤規資料來源解密
第3章　四大身份驗證資料來源　31
3.1　身份證驗證資料來源　31
3.1.1　全國公民身份證號碼查詢
服務中心　33
3.1.2　中盾安信　35
3.1.3　公民網路身份識別係統　43
3.1.4　銀行專屬身份驗證平臺　46
3.1.5　主流身份驗證產品　49
3.1.6　實名製與公安體係資料
開放　55
3.1.7　公安體係風險名單　57
3.2　銀行卡驗證資料來源　57
3.2.1　銀聯　58
3.2.2　實卡製與銀聯數據開放　60
3.2.3　銀聯資料標籤能力　61
3.3　手機號驗證資料來源　63
3.3.1　運營商數據平臺　64
3.3.2　實名製與運營商數據開放　66
3.3.3　運營商數據服務　66
3.4　企業驗證資料來源　71
3.4.1　全國組織機構統一社會
信用代碼資料服務中心　72
3.4.2　國傢企業信用資訊公示
係統　74
第4章　反欺詐及風險防控相關
資料來源　77
4.1　央行徵信　77
4.1.1　成立背景　77
4.1.2　二代徵信的特點　80
4.1.3　個人徵信服務　81
4.1.4　企業徵信服務　89
4.1.5　服務情況　92
4.2　持牌徵信機構資料（以百行
徵信為例）　92
4.2.1　數據維度　93
4.2.2　個人徵信產品服務　95
4.2.3　小微企業徵信產品服務　97
4.2.4　服務情況　99
4.3　司法大數據：中國法研　99
4.3.1　開放背景　100
4.3.2　數據維度　100
4.3.3　產品服務　101
4.4　航旅大數據：中航信　103
4.4.1　成立背景　104
4.4.2　數據維度　105
4.4.3　產品服務　106
4.5　鐵路大資料：12306網站　107
4.5.1　開放背景　107
4.5.2　數據維度　108
4.5.3　產品服務　110
4.6　稅務大數據：航太資訊　114
4.6.1　成立背景　114
4.6.2　數據維度　116
4.6.3　產品服務　117
4.7　交通大資料　119
4.7.1　數據寶　119
4.7.2　中交興路　125
4.8　電力大數據　128
4.8.1　國傢電網　128
4.8.2　南方電網　129
4.8.3　數據維度　130
4.8.4　產品服務　130
4.9　保險大資料：中國銀保信　135
4.9.1　成立背景　135
4.9.2　數據維度　136
4.9.3　車輛貸款反欺詐產品
服務　141
4.10　人社大數據：金保信　144
4.10.1　成立背景　144
4.10.2　數據維度　144
4.10.3　產品服務　145
4.11　其他管道可用資料　147

第三篇　金融風控資料應用邏輯
第5章　消費金融風險防控　151
5.1　消費金融欺詐　151
5.2　金融欺詐圖譜　152
5.2.1　欺詐主體類型　152
5.2.2　欺詐持續及普遍存在的
主要原因　154
5.2.3　黑產團夥欺詐的主要防控點　155
5.3　反欺詐路徑　162
5.3.1　設備反欺詐　162
5.3.2　身份資訊驗證　164
5.3.3　信息核驗　164
5.3.4　歷史行為核驗　169
5.3.5　反欺詐評分　170
5.3.6　團夥排查　171
5.3.7　人工核查　172
第6章　車險風險防控　173
6.1　4.5噸以下非營業貨車車險
防控　174
6.2　貨車車險防控　175
6.2.1　軌跡欺詐行為分析　175
6.2.2　掛靠行為分析　176
6.3　理賠反欺詐策略　177
6.3.1　七個基本防範策略　177
6.3.2　六類主要欺詐行為　178
第7章　物流金融風險防控　181
7.1　行業需求及發展難點　181
7.1.1　資金需求及難點　181
7.1.2　小微物流貨車司機畫像　182
7.2　風險防控邏輯　186
7.2.1　常用資料類型　186
7.2.2　通用資料應用邏輯　187
第8章　小微企業金融風險防控　192
8.1　小微企業定義　192
8.2　準入風險防控　193
8.2.1　禁入強規則　194
8.2.2　準入評分卡六大規則　195
8.3　反欺詐邏輯　197
8.3.1　身份識別　197
8.3.2　黑名單識別　198
8.3.3　空殼企業防控　201
8.4　授信邏輯　204
8.4.1　基本情況　204
8.4.2　行業情況　204
8.4.3　財務情況　205
8.4.4　負債情況　206

第四篇　金融資料要素發展展望
第9章　新數據　211
9.1　車聯網資料　211
9.1.1　基礎屬性類資料　212
9.1.2　車輛工況類數據　213
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