京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
网贷缺依据,大数据征信如何做_数据分析师
可供银行挖掘的信用数据包括内部、外部两大部分,内部数据包括客户信用卡、存款、理财、网银、个贷、小企业贷等信息,外部数据包括专业市场数据库、社区居民数据库、各商会和产业链数据库等,以及央行征信系统信息。
目前数据的来源、精准性、应用场景等已成为商业银行发展网贷亟需面对的问题
从线下到线上的渠道转换,正在为银行信贷业务注入“互联网基因”。日前,招商银行的移动互联网贷款产品“闪电贷”已完成前期的定向邀约测试,将于近期在全国大范围推广。此外,广东已有多家商业银行已率先针对小微、个人消费贷等零售信贷领域布局网络贷款,并不断向手机等移动端拓展。
问题也随之而来:少了线下审贷环节,网贷发放的依据——大数据征信如何做?其中,数据的来源、精准性、应用场景等,均成为商业银行发展网贷亟需面对的问题。
外部数据从哪儿来?
目前,各家商业银行的征信数据来源包括外源型和内源型两部分。
多家商业银行负责人表示,外部数据主要来自央行征信系统、工商总局和专业的第三方数据机构及部分互联网企业;内部数据则包括客户在银行已有的资产、负债、交易等信息,银行会对内部数据实时动态更新,以保证其有效性。
“外部基础数据来源还是央行的征信系统。”微众银行行长曹彤表示,贷款企业同意后,会授权银行去抽取数据。据央行统计,截至2013年底,其征信系统收录自然人8.3亿,收录企业及其他组织近2000万户。在8.3亿自然人中,有财务信息的约5亿人,有贷款信用记录的约3.2亿人。
“对于在央行征信系统里没有贷款信用记录的人,银行也能够授信。”广发银行首席信贷官林亚臣表示,比如银行与商会、专业的第三方机构签订协议共享部分数据,或者用内部积累数据进行补充。
“市场上已有很多机构,专门归集企业商务行为中各个节点的数据,然后对其整理、分析,做出模型,辅助银行对授信企业做贷前决策和贷后管理。”平安银行网络金融事业部副总裁梁超杰说,有些机构专门做企业上下游交易数据,比如通过订单数据、运单数据、支付结算数据,分别判断企业的商流、物流、资金流,形成了很多模型。
此外,自央行放行民营机构涉足征信行业以来,芝麻信用、腾讯征信等8家民营机构已获批开展准备工作。1月28日,阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用已开始在支付宝钱包中公测。
招商银行小微企业业务室高级经理公立认为,个人征信机构牌照逐步放开是社会分工专业化的结果,商业银行今后的外部数据来源会更加丰富。“招行不排斥与其合作,但目前还没有开展。”
内部数据如何深挖?
“银行拥有海量数据,但挖掘远远不够。”公立表示,风控体系是传统商业银行经营多年积累的优势,如果对内部既有的客户信息、交易行为信息深挖,就有能力构建出一套较完整的信用评价体系。
招行的“闪电贷”首先选择了零售业务的存量客户。具体来看,对于已开通招行一卡通个人账户的存量客户,招行首先分析其存留在该行的负债、资产、资金交易等业务数据,根据信用情况确定1000元至50万元的授信额度。“下一步,招行将在此基础上进一步深入挖掘大数据的价值。”公立说。
由于发放网络贷款需依靠精准、动态的实时数据,因此,在内部评价体系的基础上,各家银行还尝试建立“全景式”的即刻数据搜索平台。
广发银行行长利明献介绍说,该行大数据零售商业智能决策平台已上线半年,可划分为3部分:该平台首先整合了银行内部数据,将客户信用卡、存款、理财、网银、个贷、小企业贷等信息进行归集;同时自建外部信息数据库,包括专业市场数据库、社区居民数据库、各商会和产业链数据库等;在两者基础上,整合央行征信系统,并与工商总局个体户等小微企业信息联网。
“由于企业运转处在动态变化中,为保证实时监测效果,平台十分注重非财务性指标的评价体系。”利明献说,非财务性指标具体包括客户的纳税、结算、水电缴费、代发工资等,这些数据更能反映企业现金流的运作情况。
场景入口将成新战场
作为众多商业银行战略创新的主要抓手,大数据征信对银行线上业务的重要性毋庸置疑。但值得注意的是,真正有效的是落在场景上的数据。此外,银行自身并不缺数据。缺少的是对数据维度和关联度的挖掘。有关专家表示,在银行授信评估中,最核心的金融智慧是通过数据和算法模型,在客户与风险中建立一个量化关系。较之宽泛数据,落在场景上的数据更加“有效果”和“有效率”。
因此,业内人士预计,场景入口将会是大数据的下一个争夺战场。通过特定场景,平台能够从企业的经营过程推测经营结果,从个人的交易过程推测资信状况。商业银行之所以搭建B2B电商平台、发力供应链金融,大多是希望获取平台企业的经营轨迹、交易数据、账户资金进出沉淀等情况,进而为企业提供交易、支付、融资等综合金融服务。
“芝麻分”是怎么算出来的?
阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用管理有限公司(下称“芝麻信用”),日前开始在支付宝定向公测,对用户的信用状况打出“芝麻分”,分值范围从350到950。其中,350至550属于较差,550至600属于中等,600至650属于良好,650至700属于优秀,700至950则被列入极好等级。
目前,支付宝实名用户凭借600以上的芝麻分,就可以享受“信用住”,即入住芝麻信用合作酒店可以不再交付押金。蚂蚁金服表示,目前,芝麻信用已和租车、租房、婚恋、签证等多个领域的合作伙伴谈定合作,将很快试验性地对外提供服务。
“芝麻分”是怎么算出来的?芝麻信用内部资料显示,信用评级根据身份特质、信用历史、行为偏好、履约能力、人脉关系5个维度综合计算,前4个维度权重占95%,人脉关系这一社交维度仅占5%。
从数据来源看,芝麻信用的电商数据来自阿里巴巴,互联网金融数据来自蚂蚁金服,此外,还和多方公共机构合作,同时开辟各类渠道,允许用户主动提交各类信用相关信息,涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27