真正有用的征信大数据从哪里来?

大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估,依据评估分数,预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域,大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据,利用数据实施科学风控。

从表面上看,征信大数据主要来自于互联网,大数据征信并没有颠覆传统征信的基本职能,从数据的来源渠道看,大数据征信比传统征信数据来源更加广泛,除了来自金融机构和政府部门,还有基于互联网的交易和社交信息等。数据征信创新主要表现在覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富及信用评估全面四个方面,由此带来征信成本的降低和征信效率的提高。

大数据征信采集的数据覆盖人群广泛。

只要是用户留存在网上的数据信息,都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术抓取并进一步分析,得出专属的信用报告。互联网的开放性也决定了大数据征信的覆盖范围。

其次,大数据征信的信息维度多元,信用评估全面。大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据,还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源,能够多维度地反应一个人的信用状况。

再次,大数据征信的数据来源丰富,动态变化频率高。

大数据征信的数据来源于电商、互联网金融、共享经济等场景,相较于传统征信的数据采集周期长,这些应用场景与生活日常行为关联紧密,使用频率高,数据更新及时。例如,信用评分系统之一的芝麻信用,月月更新。

最后,大数据征信成本低,效率高。

在进行数据处理之前,对业务的理解、对数据的理解非常重要,这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘,在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。

在数据原料方面,越来越多的互联网在线动态大数据被添加进来。例如一个虚假的借款申请人信息就可以通过分析网络行为痕迹被识别出来,一个真实的互联网用户总会在网络上留下蛛丝马迹。对征信有用的数据的时效性也非常关键,通常被征信行业公认的有效的动态数据通常是从现在开始倒推24个月的数据。

将各种各样的信息整合起来,通过创新和技术的力量构建一个有公信力的信用数据库,将会成为传统征信体系的重要补充,并利用数学运算和统计学的模型进行分析,使得互联网金融机构能够从中获得客户的信用评级和风险信号。

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