1. 如何建立企業資料資料庫
1．首先打開我們的訪問程序，要打開的方法是點擊開始——所有程序。
2．在所有程序中找到microsoftoffice文件夾並打開它。
3．找到access並單擊open。
4．在access介面中，單擊file——new。
5．在新建對話框右側選擇界面版本，選擇空資料庫。
6．選擇一個存放文件的位置，然後明確資料庫，點擊創建。
7．所以我們創建了一個資料庫。
2. 申請創建金融信用信息基礎資料庫查詢用戶的條件有
一、國家機關依據法律法規查詢
（一）需提供的材料。
1.明確的法律法規等書面查詢依據，其中：申請查詢個人信息應提供明確的法律依據，申請查詢企業信息應提供明確的書面法律或行政法規依據。
2.加蓋有本單位公章的協查函，內容應當包含：查詢單位名稱，申請查詢時間，查詢目的或用途，信息主體的名稱或姓名、機構信用代碼或身份證件號碼等有效識別信息主體身份的證件號碼。
3.單位介紹信及經辦人員的身份證件或工作證件原件及復印件；其中，司法機關進行異地查詢的，還應持有查詢服務機構所在地同級司法機關開具的介紹信。
4.填寫完整的《金融信用信息基礎資料庫查詢申請登記表》（附件1）。
5.填寫完整的《保密承諾書》（附件2）。
（二）查詢流程。
1.查詢經辦人攜帶查詢申請材料到人民銀行分支機構，將查
詢申請材料交人民銀行徵信管理部門工作人員；
2.人民銀行徵信管理部門工作人員對查詢申請材料進行齊
備性審核後，報徵信管理部門負責人以及分管行領導審批，經審批通過後進行現場查詢，查詢產生的坦手信用報告原則上應當場提供；如有特殊情況的，則通過協商在三個工作日內進行查詢並將查詢產生的信用報告交付申請單位。
3.對於不符合法律法規要求或提交材料不齊備的，不受理查
詢申請，並告知原因。
二、國家機關其他查詢
對於國家機關出於履職需要（如工信、市場監管、財政等部門對企業評優評先、財政貼息等）申請查詢金融信用信息基礎資料庫信息，但無法提供明確的法律法規等書面查詢依據的，按以下規定辦理：
（一）不得查詢個人信用信息。
（二）查詢企業信用信息的申請查詢單位提供以下材料：
1.查詢申請函、介紹信及經辦人員的身份證件或工作證件原件及讓信嫌復印件、《金融信用信息基礎資料庫查詢申請登記表》及《保密承諾書》。
2.申請查詢的單位組織被查詢企業按照人民銀行企業信用報告櫃台查詢的標准和要求，提交查詢授權資料。
（三）人民銀行徵信管理部門受理查詢申坦轎請後，經部門負責人以及分管行領導審批同意後進行查詢，根據申請單位的查詢目的和需要，對查詢結果信息進行加工整理後反饋申請單位，不得直接提供企業信用報告。
附件：1.金融信用信息基礎資料庫查詢申請登記
2.保密承諾書
3. 為企業建立資料庫的六個步驟
1、明確企業的高層需求；
2、定義一個數據模型，包括所有的數據類型及關系；
3、定義數據上的完整性約束；
4、定義物理層次；
5、對關於功能的每個問題，都定義一個執行該任務的用戶界面，
並編寫相應的用戶程序來實現這個用戶界面；
6、創建資料庫。
企業資料庫是按照數據結構來存儲、組織、管理企業數據的集合，可以把資料庫簡單的定義為按一定組織方式存儲在一起的、具有一定相關性的、為用戶所共同關注的全部數據的集合。
4. 企業大數據之大數據徵信及風控應用
企業大數據之大數據徵信及風控應用
互聯網人口紅利區已經過去，獲客成本增大，用戶對產品的要求也越發提高，高價值和低成本服務是當前的一種趨勢。其中，企業服務致力於為企業在生產，銷售和溝通等環節提高效率，降低成本，受到越來越多的資本青睞。
隨著人工智慧對行業的滲透，以及數據量的劇增，越來越多的企業服務產品正利用人工智慧寬旦，大數據等相關技術提供更智能服務，大數據作為人工智慧模型中的訓練"糧食"，占據重要位置，如何挖掘和利用企業數據，是做好企業服務的一個重要途徑，企業大數據來源主要有以下幾個方面：
a.企業內部數據化檔案，例如人事資料，紙質化資料等；
b.企業自產數據，例如企業內部OA，ERP和CRM系統所沉澱下來的客戶數據，辦公數據，生產經營數據，社交數據，電商數據，支付數據，供應鏈數據等；
c.企業信用數據
政府公開數據-比如橘輪工商的企業信用信息公示數據，失信被執行，被執行數據，裁判文書，開庭公告，法院公告，稅務數據，動產融資數據，招投標，司法拍賣數據等，專利商標，行政處罰等數據。互聯網公開數據-比如新聞數據，招聘網站數據，上市披露數據。
徵信概述
1.徵信定義
徵信一詞源於《左傳·昭公八年》中的「君子之言，信而有徵，故怨遠於其身」。其中，「信而有徵」即為可驗證其言為信實，或徵求、驗證信用。現代徵信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他組織的信用信息，並對外提供信用報告、信用評估、信用信息咨詢等服務，幫助客戶判斷、控制信用風險，進行信用管理的活動。
2.政策/技術/市場環境分析
政策
中國社會由熟人社會慢慢轉變為陌生人社會，信用風險和信用危機也隨之產生，加快信用體系建設迫在眉睫，然而，行政過程中尚未全面建立起「守信激勵、失信懲戒」的機制，《政府信息公開條例》雖然已對政務信息公開作出了具體規定，但執行過程中，政務信息的公開尚不全面，部分信用信息的缺失，削弱了信用信息的完整性，不利於形成准確的信用狀況判斷.
技術
其次，互聯網時代早已成為大家共識，企業和個人在網路上留下的大量數據，為徵信帶來了數據基礎，且隨著大數據，雲計算，人工智慧的發展，為智能化徵信提供了技術支撐。
市場
另外，我國市場經濟體制建立的時間不長，全社會信用意識和社會信用環境還比較薄弱。為爭取經濟利益而失信的行為時有發生。這既有信用意識淡薄的原因，也有失信成本過低的原因。徵信作為金融的一個重要組成部分，是風險控制的核心，隨著互聯網金融的快速發展，適應互聯網，大數據徵信模式也營運而生，也亟需建立完善的徵信制度來為徵信發展保駕護航。
3.國內外徵信模式
我國的徵信出於初級階段，目前國際上的徵信模式主要有以下幾種
a.市場主導型，美國，Equifa、Experian和TransUnion三大管理局按照市場經濟的法則和運作機制，並對外提供服務給貸款授信企業，英國是P2P的發源地，以Zopa為代表網路貸款平台根據風險和利率水平促成借貸雙方完成交易、使借貸雙方都共同獲益，在某種程度上發揮了信用中介職能。
b.政府主導型，德國，中國。以中國為例，主要是以政府主導，授權中國人民銀行徵信系統創建，收集，維護和整合全國部分企業和個人徵信，目前已經覆蓋了銀行機構，法院，電信，社保，小額貸款等機構數據，目前覆蓋個人和企業的數量上一直維持著增長勢頭，從2015年4月的8.64億自然人、2068萬戶企業及其他組織增加到2017年5月的9.26億自然人、2371萬戶企業及其他組織，中國大陸將近14億人，企業及其他組織數量也在不斷增加，徵信系統圓巧信覆蓋范圍還有很大的增長空間，總體上來講，對企業的數據覆蓋度不夠，難以滿足當前各種創新的金融模式對企業徵信的需求。
c.行業協會共享，行業會員制，分享數據，並以行業協會為核心建立信用共享中心，加入協會的組織可以共享數據，並提供一定的數據支撐，以此擴大協會的數據源。
d.混合型，韓國、印度為例，以政府和市場混合，協同發展。
4.徵信產品模式
徵信行業的產品模式主要有按業務模式劃分的企業和個人徵信，按服務對象劃分為信貸徵信、商業徵信、僱傭徵信以及其他徵信，各類不同服務對象的徵信業務，有的是由一個機構來完成，有的是在圍繞具有資料庫徵信機構上下游的獨立企業內來完成。按徵信范圍可分為區域徵信、國內徵信和跨國徵信等。
5.徵信行業產業鏈
徵信產業鏈包括上游的數據生產者、中游的徵信機構及下游的徵信信息的使用者，其中中游的徵信機構運行模式主要有採集數據、加工數據及銷售產品。數據供應商主要包括銀行等金融機構、政府部門、工商企業和個人，幾乎涉及人們生活的方方面面。徵信機構從數據供應商處獲得數據通過一定的模型進行加工處理得到信用評級結果，然後進行服務輸出。徵信報告使用方主要有房地產商、招聘企業、P2P平台、金融機構等，多數發生在個人購房和購車、個人小額信貸、企業信貸、債券買賣等場景。
6.面臨問題
1.徵信監管和法律健全亟需提高，政府信息公開有待加強，徵信法律法規不夠完善；
2.數據處理演算法計算能力有待提高，隨著大數據與徵信的結合，對數據的處理，分析和建模能力提出了更高的要求，才能更好的挖掘出企業信息價值。
3.信用信息安全問題嚴峻，雖然國家一直在出台政策保護徵信數據，但個人，企業的隱私數據安全面臨十分嚴峻的挑戰，催生了巨大的黑色產業發展，由此帶來了金融詐騙，電信詐騙，網路詐騙，木馬病毒竊取隱私數據進行交易獲利等違法犯罪活動。
7.大數據徵信與傳統徵信的區別
1.覆蓋群體更豐富，隨著網路的普及和互聯網金融的大力發展，更多的人或企業將會留下數據到相關平台，擴大了徵信覆蓋的群體。
2.數據來源更廣泛，傳統徵信的數據來源比較單一，但大數據徵信會整合互聯網公開半公開數據，第三方機構合作數據以及自由數據，數據來源變得更加廣泛。
3.數據價值的深入挖掘，隨著大數據和人工智慧在徵信行業的運用，機器學習，NLP，文本抽取等技術對企業數據的挖掘更加深入。
企業信用數據的行業運用
1.信貸風控，金融的核心是風險管理，目前主要由政府信用公示機構，比如國家企業信用查詢網，中國失信被執行網，中國被執行信息網，法院網，信用中國等公開查詢數據，為信貸金融機構提供貸前，貸中，貸後的信息查詢，信用報告和監控等服務。
2.融資租賃，為融資租賃公司提供融前盡調，融後監控服務，提高工作人員效率，並通過集團化賬號系統深入各個業務部門，提升工作質量和效率。
3.信用評級，根據企業的工商，法務，新聞，經營，債卷等多維度數據，對企業進行信用評級，常見的是債券評級.
4.供應鏈金融，圍繞核心企業，管理上下游中小企業的資金流和物流，並把單個企業的不可控風險轉變為供應鏈企業整體的可控風險，通過立體獲取各類信息，將風險控制在最低的金融服務。
5.其他，比如招聘，商業調研和律所。
企業徵信的未來展望
1.數據共享
數據作為徵信和風控行業的核心資產，也是構建信用社會的基石，過分孤立或過分共享都不利於行業發展。所以，如何在實現共贏，保護隱私的基礎上做到數據共享，打破數據孤島，打通各個平台的數據通道，讓不同的數據匯集在一起，共同打造徵信體系，是未來的發展趨勢。
2.挖掘數據價值
隨著大數據徵信技術的不斷發展，徵信產品將從信息的初次挖掘向深層次挖掘發展。初次挖掘是指圍繞企業相關數據，通過自身爬取入庫，第三方API介面或數據合作等方法整合並進行數據匯總分類，並以信息報告，圖片等方式簡單羅列呈現。深層次挖掘是將收集到的數據與徵信專業知識相結合，構建風險識別與量化，規則引擎，企業關聯圖譜，數據可視化等產品，對數據進深度挖掘，從而深化徵信產品與服務，提高徵信產品的專業性。例如利用企業工商信息，建立企業關聯網路，當網路上某一企業出現負面信息時，能夠迅速識別風險並預警其他企業，並根據風險情況量化預警等級。
3.提供垂直，細分領域服務
隨著徵信市場規模的不斷擴大，部分徵信機構基於自身特點及優勢，開始出現專注於某一細分領域或某一業務環節提供具有針對性、定製化的徵信產品服務的趨勢。例如提供爬蟲技術，一站式爬取，清洗，整合和入庫；針對新聞的輿情監控服務；提供企業獲客服務，為金融機構篩選優勢客戶，實現精準營銷；提供企業金融服務，比如理財，融資，支付和信貸；提供C2B，B2B的股權投資撮合平台等。
5. 報送金融信用信息基礎資料庫怎麼辦
報送金融信用信息基礎資料庫之後應該趕緊還錢，不要拖欠。
1、向金融資料庫報告用戶有逾期未還的貸款。可能是信用卡逾期或貸款逾期。
財務資料庫提交後，個人不能更改。這個時候，最好的辦法就是趕緊還錢，把影響降到最低。
2、報送金融信用信息基礎資料庫就是我們常說的信用調查。個人徵信不良後申請貸款困難。此外，逾期記錄會在徵信報告中保留5年，5年後自動消失。如果不一直處理逾期記錄，逾期記錄將一直在徵信報告中。
拓展資料：
1）事實上，當用戶快要逾期的時候，可以向朋友借錢，讓他及時還清欠款，既能有效防止逾期，又不會影響個人徵信。當金額較大時，用戶可以申請分期還款或延期還款。用戶無法在還款日及時還款的主要原因是用戶平時亂花錢，導致在還款日沒錢還款。這時，用戶可以制定自己的消費策略，不要超出自己的預期，以免在還款日不還款。
2）金融資料庫通常是指中國人民銀行的徵信系統。如果您提交了您的不良記錄，例如逾期貸款和信用卡，不良記錄將在您還清欠款後保留 5 年，並在 5 年後自動刪除。如果您提交了良好的信用記錄，請不要擔心。它會對你產生很好的影響。以後申請貸款和信用卡會更容易。
3）金融信用信息基礎資料庫是國家為防範金融風險、促進金融業發展提供相關信息服務而建立的徵信系統，由中國人民銀行徵信中心建設、運營和維護。中國。經營機構不以營利為目的，由國務院徵信監督管理部門——中國人民銀行監督管理。
4）金融信用信息基礎資料庫為信息主體和取得信息主體書面同意的信息使用者提供查詢服務。國家機關可以依法查詢金融信用信息基礎資料庫信息。從事信貸業務的機構應當按照規定向金融信用信息基礎資料庫提供信用信息。從事信用業務的機構向金融信用信息基礎資料庫等主體提供信用信息，應當事先取得信息主體的書面同意，適用本條例關於信息提供者的規定。