乘大数据之舰，让征信变得更加简单
中国网 | 2016-07-21 09:50
【数据猿导读】 传统信用评估模型是根据一个人的借贷历史和还款表现，通过逻辑回归的方式来判断这个人的信用情况。而大数据征信的数据源则十分广泛，包括电子商务、社交网络和搜索行为等都产生了大量的数据
征信的本质就是采集和记录信用信息并在整理加工后提供给决策者。如今，中投锐科公司利用大数据、云计算、人脸识别、深度算法等技术，使征信有了更广泛的意义和用途。
任何信息都可以成为信用数据，经过分析后，用于证明一个人或企业的信用状况。因为数据覆盖广、维度多，因此形成了广义的征信，也就是大数据征信。要想成为有价值的大数据，有三个必备要素：第一，覆盖面要足够广，用户要足够多。例如银联、电信的数据;第二，维度要有效，能够有效转为结构化的数据。例如电商的数据;第三，信息要稳定。
对于快速发展的互联网金融行业而言，利用大数据来帮助判定风险，开拓业务已是必然的选择。目前大数据征信已从金融业务向生活服务蔓延。其中，最核心的两个价值就是：防范欺诈风险和信用风险。
从某种意义而言，很多公司虽然都说在做大数据，但其实他们只能说是‘多数据’。比如银行和电商，银行的数据主要是在存贷、中间业务、汇兑等等;电商主要是买卖、支付。他们的数据量超级大，但数据类型少。如果只是知道一个人每月消费多少，收入多少，其实并不能准确描述一个人。同样的，如果只是知道这个ID的搜索记录，地图定位，也不能准确判断‘他是他’。而中投锐科(Sino Rico)征信的数据不仅数量大，而且类型广泛，将多种技术结合，准确判断“他是他”。
信用需要被大众了解，信用需要被大众接受，消费金融的火爆竞争与增长，正在倒推整个金融市场变革，令个人征信业务成为下一个十年内爆发的需求，这不止是商业行为，更重要的是带来社会观念的转变。当数据成为了一切的信用的基础，一切能被数据化的皆可为信用，数据即信用，信用即货币，货币即财富。在中投锐科专家团队的帮助下，乘大数据之舰，让征信变得更加简单。
来源：中国网
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