什么是大数据征信?
大数据征信就是利用IT技术优势、风险控制模型,将个人在不同信贷机构、消费场景、支离破碎的海量数据整合起来,经过数据清洗、分析、校验等一系列流程后,加工融合成真正有用的信息。
作为征信市场化的标志,大数据征信备受争议。一方面,大数据为传统征信带来了许多意想不到的变革。另一方面,大数据征信的模型标准各异,客观性存在争议。
那么,大数据征信作为新生事物,相比传统征信,究竟有哪些优势?央行的征信和个人大数据征信又有什么区别?
1、覆盖人群广泛性不同
央行征信主要覆盖在持牌金融机构有信用记录的人群。大数据征信通过大数据技术捕获传统征信没有覆盖的人群,利用互联网留痕协助信用的判断,满足P2P网络借贷、第三方支付及互联网保险等互联网金融新业态身份识别、反欺诈、信用评估等多方面征信需求。
2、信息维度多元度不同
在互联网时代,大数据征信的信息数据来源更广泛,种类更多样。大数据征信数据不再局限于金融机构、政府机构以及电信提供的个人基本信息、账单信息、信贷记录、逾期记录等,还引入互联网行为轨迹记录、社交和客户评价等数据。这些数据在一定程度上可以反映信息主体的行为习惯、消费偏好以及社会关系,有利于全面评估信息主体的信用风险。
3、应用场景丰富度不同
大数据征信将不再单纯地用于经济金融活动,还可将应用场景从经济金融领域扩大到日常化、生活化的方方面面,如租房租车、预订酒店、签证、婚恋、求职就业、保险办理等各种需要信用履约的生活场景,在市场营销支持、反欺诈、贷后风险监测与预警和账款催收等方面具有良好的应用表现。
4、信用评估程度不同
大数据征信的数据来源不止包括传统征信的信贷历史数据,还包括个人的消费行为、交易行为、人际关系等半结构化数据。网购消费能力、共享单车租借、社交好友的信用状况、生活缴费都成为了大数据信息采集的来源,能够多维度地反应一个人的信用状况。
优势介绍:
优势一、大数据征信采集的数据覆盖人群广泛。
优势儿、大数据征信成本低,效率高。大数据征信搭建完成数据库系统后,个人征信信息采集难度大幅降低,征信服务的边际成本低。
优势三、大数据征信的信息维度多元,信用评估全面。
优势四、大数据征信的数据来源丰富,动态变化频率高。
大数据征信的数据来源于电商、互联网金融、共享经济等场景,相较于传统征信的数据采集周期长,这些应用场景与生活日常行为关联紧密,使用频率高,数据更新及时。
优势五、查询覆盖面广泛。人法、多头负债、工商、企业车辆等信息,涵盖个人和企业。
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人法信息:如今,国家对失信被执行人监控越来越严,飞机高铁都不能坐。如果你不知道是否已经被列入失信被执行人的名单,现在就可以用万金融进行查询,失信人和被执行人信息通通都有。
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