
大数据征信,解决小微金融征信之痛
互联网技术的发展和大数据的广泛应用,使得相关互联网企业在进入民间征信行业时具有较大的优势。在已获得个人征信牌照的八家机构中,芝麻信用和腾讯征信无疑走在前列。就在央行下发征信牌照后不久,芝麻信用便推出了芝麻信用分数,从个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系五个维度,对个人信用予以评价。作为蚂蚁金服旗下公司,芝麻信用拥有阿里巴巴的电商交易数据和支付宝的互联网金融数据,再加上公安网提供的公共数据,三大数据来源、五个维度构成了用户基本的信用评分。在此基础上,阿里还陆续推出了“借呗”、“花呗”等信用产品,并与招联金融旗下“好期贷”达成合作,接入消费信贷场景,进一步完善个人征信的生态系统。
“作为国内个人征信市场的第一个产品,芝麻信用会向全社会正规的机构开放,不断进入各种生活消费场景,成为全社会诚信系的基础设施。芝麻信用也可以为金融机构提供底层的信用数据和风险控制服务。”芝麻信用相关负责人表示,未来还会有更多的第三方金融机构接入芝麻信用,推出相应的金融创新产品。
与央行依靠从银行网点采集的个人征信记录不同,民间机构尤其是来自互联网企业的民间机构广泛应用大数据分析,另辟蹊径推动征信技术的发展。但需要指出的是,对于征信数据本就不完善的国内数据市场来说,国内小微金融机构对征信数据源的商务合作筛选、技术对接和测试、付费使用门槛、有效性、稳定性等方面均难以承担,更无能力实现征信大数据的大规模接入,而没有外部数据的交叉验证,风控只能凭经验,靠天吃饭。另一方面,大部分小微金融机构从未用过评分卡,既没有承载的系统和工具方法,也难以便利的结合自身产品业务特点度身定造评分卡。外部的评分卡多是专家模型,往往过于粗糙,难以使用。评分建模全行业基本还是一种咨询定制外包服务。
针对行业征信的痛点,神州融大数据风控平台基于“一站式征信接入”的理念,已率先与芝麻信用、中诚信、中智诚、拉卡拉等多家央行批准的征信机构对接,整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的3000 维度的鲜活大数据,满足了小微金融机构对征信数据的迫切需求,通过贷款用户充分授权和合规征信服务流程,及采用全球最优秀的决策引擎工具Experian SMG3,帮助P2P、小贷、消费金融、电商金融等小微金融机构实现全信贷生命周期的风控管理和优化。
相比原有的央行征信系统,互联网大数据的充分运用无疑是一场金融业的技术革命,将深刻影响未来国内金融行业的发展。随着中国民间征信市场的放开,越来越多的机构进入这一领域,大数据重塑金融业的趋势与格局将越来越明显。芝麻信用、腾讯征信以及类似神州融这样的大数据征信机构将逐步取代商业银行,民间征信有可能点燃金融业的大数据应用变革,成为信用社会经济金融运行的基石,进而推动金融业尤其是小微金融的发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30