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洞察|把社交大数据作个人信贷的风控评估“靠谱”吗?

“你的朋友圈决定你能借到多少钱”,尽管这种基于大数据技术的智能信贷决策,能让投资者更高效、更快速地拿到钱,但包含了大量个人隐私信息的社交大数据一旦被第三方利用,其存在的信息泄露风险也受到了质疑。 那么,对于普通投资者来说,社交大数据的运用能为个人的金融生活带来哪些改变呢?又有哪些隐藏的风险值得注意?本期投资有道请来了三位金融大咖为大家解答。 1、把社交数据用作个人信贷的风控评估“靠谱”吗? 董希淼:把社交数据引入个人信贷评估标准中,其真实性、有效性、滞后性等问题值得商榷。 蒋燕青:信贷风控主要是防范两类风险,即信用风险和欺诈风险,目前业内对于社交数据的应用主要在反欺诈方面。 蒋燕青:大数据风控水平的提高,避免了传统贷款模式中需要准备工资证明、工作证明、房产证明等资料的繁琐过程,同时,大量的数据通过风控引擎可以快速地完成处理,用户能在较短的时间内获知审批结果,拿到贷款,这让个人信贷产品的体验更佳

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信贷风控模型开发—-模型简介

第一章 风控模型简介 1.1 为什么要建模 1.2 什么是信用评分 1.3 常用的模型 1.4 概念解析:M0,M1,M2的定义 下一章预告 参考文献 第一章 风控模型简介 本系列文章为笔者对信贷风控领域建模的一些学习研究心得汇总 ,以及一些代码示例,尽量会将信贷风控领域的一些基本概念阐述明白。 所以,大家在申请个人信用卡或者是小额贷款的时候,都需要填写一些个人信息,例如年龄、工作、收入、学历等,银行和贷款机构将会对这些信息进行审核,然后决定放不放款。 说简单点,就是一个分数,由你填写的个人信息以及一些第三方数据计算得来的,例如支付宝的芝麻信用、腾讯的腾讯信用、美国的FICO评分等。这些评分就可以决定你的信用等级,从而让贷款机构决定放不放款。 毕竟贷后催收,是需要人力、物力成本的,如果一个人简单催一催,例如发个短信,打个电话就还了,何必动用戴金链子的老铁们上门,出于平衡成本的需要,制定不同的催收套路,这个模型就可以起作用了。

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    Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|数据分享

    p=26184 在此数据集(查看文末了解数据获取方式)中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量的类别,拖欠还款的概率如何变化? 数据获取 在下面公众号后台回复“信贷数据”,可获取完整数据。 本文摘选《Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付》。

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    SAP 客户信贷重建一则

    前段时间接到业务的一个需求,需要将标准和定制业务的信贷分开。原来目前公司是将标准和定制的客户信贷金额整在一起,共用一个信贷范围。 查看销售订单的信贷范围可以通过VA03查看“环境——合作伙伴——显示信贷科目”可以知道相关销售订单的信贷范围以及信贷余额。 更新所有销售订单的信贷范围以及重组信贷,需要通过事务代码F.28来实现: ? 整个信贷重建的业务,需要注意以下几点: 1、销售订单的信贷账户取决于销售订单合作伙伴里的付款方,同时付款方也会有相关的信贷账户; 2、重组信贷之后,原来订单的信贷信息会从原来的信贷账户转移到新的信贷账户 ,会提示交货冻结;此时要么加信贷余额并F.28重建,要么就是交货单删掉,加信贷再新建交货单,要么通过VKM5进行信贷释放; 6、ECC版本是通过F.28进行重建,S4版本重建信贷是通过SE38执行以下两个程序

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    Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

    p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子? ---- 本文摘选 《 Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付 》

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    AkShare-宏观数据-新增信贷数据

    作者寄语 更新 中国-新增信贷数据 接口,通过本接口可以获取中国新增信贷数据接口,该数据从 200801 至今所有数据。 重要性:高:“信贷”即信用贷款,是指以借款人的信誉发放的贷款,借款人不需要提供担保。其特征就是债务人无需提供抵押品或第三方担保仅凭自己的信誉就能取得贷款,并引以借款人信用程度作为还款保证的。 更新接口 "macro_china_new_financial_credit" # 中国-新增信贷数据 新增信贷数据 接口: macro_china_new_financial_credit 目标地址 : http://data.eastmoney.com/cjsj/xzxd.html 描述: 获取中国新增信贷数据数据, 数据区间从 200801 至今, 月度数据 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数

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    SAP SD 解除订单信贷冻结处理

    销售订单超出信贷额度后被冻结,不能再用于发货,需解除订单的信贷冻结才能继续执行相关业务。 说明:信贷账号即启用信贷控制的客户代码;单据分布中勾选销售凭证还是交货,依据客户的信贷“风险类别”而定。 3.释放被冻结的订单 ? ? 单据状态发生变化后,点击保存即可。 4.查看订单的信贷额度使用情况 ? 在创建订单时,通过以上路径可查看客户的信贷信用情况。 ? 在创建订单时,如果剩余的信贷额度(信贷限额-信贷风险总额)小于本订单的金额合计,则订单在保存时将依据风险类别予以警告或冻结订单/交货单;如果客户的风险类别为001-冻结订单,订单在保存后被信贷冻结,则被冻结订单的销售金额不计入信贷风险总额 订单被信贷冻结以及被信贷管理员解除冻结,则其(信用状态)的值会发生变化,被冻结的订单状态为“不批准”,已释放冻结的订单状态为“核准的”,审批完成后即可创建后续的单据了。

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    又有程序员坐牢啦!技术总监被判 3 年、一程序员被判 18 个月:爬虫软件对政府服务器进行自动化程序攻击,造成服务器阻塞

    2018年1月,杨某某授权公司员工张某某开发一款名为“快鸽信贷系统”的软件,该软件内的“网络爬虫”功能能与深圳市居住证网站链接,可以在深圳市居住证网站上查询到房产地址、房屋编码等对应的资料,该软件对深圳市居住证网站访问量能达到每小时数十万次 2018年3月份起,张某某等人利用改良后的“快鸽信贷系统”内的“网络爬虫”功能在深圳市居住证系统查询房屋信息。 我们查询的这些数据信息没有房地产人或个人信息,个人信息只有客户提供给我们的我们才会有,我们从网上查询和下载的没有个人信息,只有房屋的地址、房屋编码等。 我们公司并无任何恶意去攻击深圳市居住证网站和系统,只是为了提高效率查询网站的公开信息。我们没有通过查询深圳市居住证网站信息获利,我们只是为了方便今后做信贷客户的风险评估。 我们查询的这些数据没有房产人或个人的信息,我们查的和下载都是网上公开的信息。

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    大数据时代助力个人征信服务的发展

    2006年1月个人征信系统在全国正式运行。截止2013年11月底,个人征信系统收录自然人数约8.37亿人,其中近3.17亿人有信贷记录。 征信系统收集的信息,以银行信贷信息为核心,还包括个人在社会经济生活中产生的、反映其信用状况的其他信息,如遵纪守法信息等。 收集的银行信贷信息覆盖了所有银行类金融机构的信贷信息,包括贷款、信用卡、担保、票据承兑转让、保理等。 此外,为全面反映个人信用状况,帮助更多的个人与商业银行建立信贷关系,还广泛整合个人身份、非金融领域负债以及遵纪守法等方面的信息,如个人的社保信息、住房公积金信息、法院判决和强制执行信息以及行政许可和处罚信息等公共信息 首批个人征信业务牌照或可在7月底时出炉。上文提到的深圳鹏元、安融惠众均已递交征信牌照申请。 随着个人征信牌照的下发,市场化征信机构将成为对央行征信系统的有效补充。

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    技术总监被判 3 年、一程序员被判 18 个月:爬虫软件对服务器进行自动化程序攻击,造成服务器阻塞,系统不能正常运行

    2018年1月,杨某某授权公司员工张某某开发一款名为“快鸽信贷系统”的软件,该软件内的“网络爬虫”功能能与深圳市居住证网站链接,可以在深圳市居住证网站上查询到房产地址、房屋编码等对应的资料,该软件对深圳市居住证网站访问量能达到每小时数十万次 2018年3月份起,张某某等人利用改良后的“快鸽信贷系统”内的“网络爬虫”功能在深圳市居住证系统查询房屋信息。 我们查询的这些数据信息没有房地产人或个人信息,个人信息只有客户提供给我们的我们才会有,我们从网上查询和下载的没有个人信息,只有房屋的地址、房屋编码等。 我们公司并无任何恶意去攻击深圳市居住证网站和系统,只是为了提高效率查询网站的公开信息。我们没有通过查询深圳市居住证网站信息获利,我们只是为了方便今后做信贷客户的风险评估。 我们查询的这些数据没有房产人或个人的信息,我们查的和下载都是网上公开的信息。

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    瑞士信贷:半导体产业“超级景气循环”终结

    9月7日消息,瑞士信贷于昨日举行第23届瑞信亚洲科技论坛(ATC),瑞士信贷亚洲半导体证券研究和台湾证券研究主管艾蓝迪(Randy Abrams)在论坛上表示,未来全球晶圆厂将遍地开花,半导体产业“超级景气循环 由于客户库存升高,消费、个人电脑和主流智能手机发展速度放缓,目前DRAM与NAND Flash价格正在修正,预期修正将持续至2022年底。

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