大数据征信

2020/11/81大数据征信征信数据挖掘、加工及应用介绍2020/11/82目录1.大数据征信之个人征信生态系统2.大数据征信如何获取征信数据源3.征信大数据整合加工4.征信大数据产品及应用2020/11/83征信数据市场概况央行征信系统不对市场开放，仍然没有解决，但至少央行的态度明朗，支持互联网金融的发展，并认为互联网金融是传统金融的有益补充。大部分人在央行征信系统外的其它机构、互联网公司自己的数据系统中留下了征信数据。网络信贷公司对于借贷人的信用评级信息需求非常旺盛。市场自发形成了各具特色的风险控制生态系统。大公司通过大数据挖掘，自建信用评级系统；小公司通过信息分享，借助第三方获得信用评级咨询服务。1322020/11/84大数据征信之个人征信生态系统央行的征信系统是通过商业银行、其它社会机构上报的数据，结合身份认证中心的身份审核，提供给银行系统信用查询和提供给个人信用报告。但对于其它征信机构和互联金融公司目前不提供直接查询服务。2006年1月开通运行的央行征信系统，至2013年初，有大概8亿人在其中有档案。在这个8亿人当中，只有不到3亿人有过银行或其他金融机构发生过借贷的记录，其中存在大量没有信贷记录的个人。2020/11/85大数据征信如何获取征信数据来源互联网海量大数据中与风控相关的数据电商大数据进行风控，所有信息汇总后，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级；信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。申请信用卡的年份、是否通过、授信额度、卡片种类；信用卡还款数额、对优惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据；利用社交类网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级，但是却不必公布自己的信用历史；加上淘宝类的水电煤缴费信息、信用卡还款信息、支付和交易信息，已然成为了数据全能选手；小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等；第三方支付类平台支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据；生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息，是信用评级中一类重要的数据类型。2020/11/86征信大数据整合加工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。2020/11/87征信大数据产品及应用信用等级、信用报告、身份验证、欺诈监测。神州融大数据风控平台通过覆盖信贷全生命周期管理的顶尖风控技术，为P2P、小贷、消费金融、电商金融等小微金融机构提供大数据驱动的信贷风控决策支持，帮助小微金融机构挖掘垂直细分的客户市场，应用量化风控手段创新金融产品。2020/11/88