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浅谈“大数据征信”

2016-8-10 09:17| 发布者: admin| 查看: 794| 评论: 0
摘要: 说到征信,不得不提一下征信的鼻祖。在美国,信用记录由一类名叫征信局(CreditBureau)的商业机构负责收集与整理,其中三家最大的机构分别叫做Experian、TransUnion和Equifax,他们几乎垄断了全美所有的个人信用记 ...
       首先界定一下,今天我们只谈个人征信,不说企业征信。

       为什么要加工成标准的分值呢?打个比方,假设一个小岛上面住着三个渔夫小E、小T和小Q,他们每天都打上来很多的鱼,这个小岛上想吃鱼的人也很多,可是要卖出去,他们还需要什么呢?当然是需要一把称!

      FICO公司就是典型的信用评分公司。他们利用一套标准的加工程序,把每个人的信用记录转化为一个标准的分值,不同人对应的分值是不一样的,分值越低,这个人不还钱的概率就越大!就像小岛上来了一个商贩小F,他带来了一把称,把小E小T小Q手上所有的鱼都称了一遍,然后贴上标签,标签上写着“2斤新鲜东海大黄鱼,建议售价58元”、“5斤深海龙趸,但是快要坏了,建议折价出售”……

因为美国社会的信用历史较为完善,鱼的样子长得都差不多,所以商贩小F一直在优哉游哉地做着生意。然后有一天他来到了中国……

       首先他发现,这里没有渔夫,只有一位名叫“央妈”的老板娘,掌管着所有银行上报的信用记录。其次,在中国13.68亿人口中,只有不到4亿人有过真正意义上的信用记录!没有信用记录的人叫做什么?我们管他们叫做“白户”,小F看他们就是一群奇怪的海洋生物,束手无策。

这就是大数据征信所觊觎的市场机会。

      传统的信用评分模型是根据一个人的借款历史和还款表现,按照线性或非线性的加工算法计算出这个人的违约概率,而大数据的含义十分广泛,一些信息,不论是一个人在电子商务平台的购买行为,还是他在社交网络上的活跃程度,甚至仅仅是他网站时留下的“脚印”,只要对这个人的客户特征和风险预判有作用,就可以称之为征信,所有形成了“大数据征信”。

      在互联网金融的汹涌浪潮中,虽然不乏死在沙滩上的先驱,也涌现出一批做得有声有色的新时代渔夫和商贩来。小编所在集团下辖的考拉征信也是其中一例。

       大数据征信可以通过我们在互联网上留下的各种痕迹清晰地描绘出一个人,但所产生的人物“肖像”与个人信用究竟有多大的关联度,目前任存有争议。在关于大数据征信的文章中,我们不难看到这样的案例:经常在工作日上午在网上闲逛的人可能被认为没有稳定的工作而降低信用评分,上下班高峰期常常打车出没于CBD的人则可能是高端商旅人士……不无道理。但这些考量因素,在文章中被过度地放大了,也许这只是用户个人习惯而已。

       与传统的信用评估模型不同,大数据征信的核心并不是对某方面的信息极其依赖,而是把很多个可能只有微小影响的维度通过非线性的算法整合在一起。而正是因为新时代的商贩们,小Z小X小K们,都在埋头研究自家的整合算法,所以大数据征信与个人真实信用情况的相关到底多大?目前行业上还没有通用的共识。

谁对谁错?时间证明。

没有对比就没有伤害。

      拉卡拉金融目前唯一一家既接入央妈,又依托互联网大数据征信进行信用评估的小贷公司。拉卡拉易分期,结合央行征信,同时根据客户在信用卡还款、支付、转账、公共事业缴费等方面的行为特征,真实、客观评价客户资金情况与还款能力,公平对待每一位借款客户。不论你是何等海洋生物,统统拿下!

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