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51网贷信用查询:个人信用信息创新助力信用卡数字化转型

  2。有效拓宽个人信用数据的范围

  个人信贷市场的加速开放和大数据信息技术的迅猛发展,使个人信用数据显示几何增长,为建立和完善“大数据信用调查模型”提供了前提条件。中国人民银行的信用报告是信用审批的主要乃至唯一依据。数据主要来自传统金融机构的p2p网贷查询平台强制性信用数据收集。尽管该报告还包含一些补充信息,例如其他信用机构的信用信息, 一些公用事业的付款信息, 还有一些公共司法信息, 等等然而, 它受到相关行业信息化程度较低和数据结构程度较低的限制。此信息的整体应用价值非常有限, 而“大数据信用调查模型”在数据收集的广度和深度以及数据处理效率方面具有更多优势。几乎可以触及人们日常生活的各个方面,有关财务行为的数据, 消费者喜好, 个人兴趣, 社交网络, 活动范围, 出行方式 等等,都在收集范围内与传统的信用报告相比, 它涵盖了更广泛的人群,它是对中国人民银行信用报告的有益补充。 收集“大量”数据后,应用大数据技术进行清理, 分类, 比赛, 及时整合和更新它们,终于实现了结构化, 数据标记和建模大大提高了个人信用评估的准确性和有效性,它为信用卡“数字风险控制”提供了有利条件。

  3。人工智能模型的发展正在成熟

  有了市场环境和数据基础,下一步是查看它是否具有匹配的数据处理和应用程序功能,那是, 高效的建模工具。 早期的数据应用依靠专家经验,在数据稀缺和工具稀缺的时代,“打耳光”规则制定是行业中的普遍做法。 在信息技术发展的初期,数据采集能力相对有限网贷贷款怎么查询,无法保证数据规模和数据质量,只能通过在有限的样本中建立相对简单的统计模型来进行数据处理,相关算法主要包括线性回归, 逻辑回归 等等,由于样本的限制,整个模型的预测效果已经受到一定程度的影响。 在大数据时代数据的广度和深度得到充分保证,数据专家可以使用几乎所有大数据样本开发模型,诸如人工智能和机器学习之类的更高级的模型工具层出不穷。反映出更准确的预测能力。 例如, 神经网络模型模拟人脑的神经网络,形成多个变量的互动影响,并可以根据结果自动调整模型参数; 随机森林模型通过随机选择样本和变量来生成数千个决策树模型,然后通过收集过程确定最终结果。 人工智能模型的主要优点之一是,随着数据量的累积,它们可以不断改进自己的算法。然后提高准确性。怎么查询网贷信用 这也为提高信用卡数字管理能力奠定了坚实的基础。

  2。 挑战性

  1。 非信贷数据应用程序性能仍然不足

  随着个人信用调查市场的逐步开放,技术创新带来了广泛的数字趋势,除了主要金融机构熟练使用的传统“信用数据”之外,国内信贷机构也赞成使用“非信贷数据”进行信贷风险评估。 尽管整个社会的基本数据信息收集和共享环境有所改善,进入人们视野的“非信用数据”类型变得越来越完整,但是从数据标准化和应用场景的角度来看,仍不足以支持全面的大数据信用调查。 一方面,以水和电为代表的基本信息,其他行业数据,包括社会保障, 公积金, 纳税, 住房, 教育, 正义, 等等 尚未完全联网。基础数据缺乏全面的应用条件,如果要使用它 您需要分别访问多个点。数据标准目前还不统一,数据访问以及清理和挖掘的工作量非常大,需要明确应用场景和大规模应用效果。 另一方面,各个数据控制器之间的信息是零散的,例如, 大型电子商务公司拥有大量的行为数据和交易数据。他们都希望凭借其独特的数据优势形成一个“闭环”,成为行业领导者,结果是, 在某些数据类型中,信息孤岛的状况仍然更加严重,数据共享和共建存在障碍。 此外,公安身份信息, 作为基本社会数据,学术记录信息和其他公共数据共享仍然不足。仍然需要通过行业购买从行业监管网贷征信查询系统机构那里获得,数据使用成本通常很高,这不利于整体社会信用体系的建设。

  2。 信用评估实践仍需改进

  信用评分是当前市场上较主流的信用产品形式。中国人民银行征信中心和各种第三方征信机构已经发布了自己的个人信用评分。然而, 就数据基础而言,评分与评分之间存在很大差异, 模型算法 变量选择 适用场景 和实际应用效果。即使是同一个人的信用评估也有不同的结果,总体信用评估的可靠性需要进一步探索和测试。 信用评估模型的准确性改进必须基于有效, 充分捕获和处理大数据。由于应用时间短,需要不断的反馈和反复的更正,缺乏历史数据参考,当前的大数据模型仍基于规则。有很多传统的信用调查规则,是大数据和传统算法之间的一种中间形式,无法充分反映大数据信用调查的优势。 此外,大多数大数据信用信息来自互联网,事实上, 它排除了很少使用或从未使用过Internet服务的用户。如偏远地区的人和老年人。 对于以上几组的信用评估,现在, 我们只能依靠现场访问和尽职调查,因此, 基于大数据的信用评估的效果和范围还有很大的提高空间。

  3。 亟待完善信息主体权益的保护机制

  随着个人信贷市场的加速开放,个人信息的广泛使用已经威胁到个人隐私和安全。市场容易出现诸如不定期收集个人信息, 不安全的处理 和不受限制的使用。使个人信息飞过天空,营销电话和欺诈性短信等骚扰已经加剧。 另一方面,当前的法律尚未定义个人信息的财产属性。互联网公司和企业使用服务客户的过程来积累大量客户数据,在客户不知情的情况下进行数据交易和传输,它还侵犯了个人财产权。 个人信息保护的逻辑应该是有效保护个人隐私,在不过度抑制信用调查行业创新的前提下,为了在两者之间取得平衡,促进实现大数据信用调查的实际价值。 大数据时代个人数据正在呈现集中化趋势,与此同时, 连同大量样本数据的挖掘和整合,难以保护个人信息数据,隐私保护和数据安全性已成为制约大数据信用调查发展的瓶颈。必须及时构建和完善满足大数据条件的信息安全保护机制。

  3。 应对策略

  面对市场创新的机遇与挑战,信用卡的数字风险控制转型应着重于四个关键词:数据, 楷模, 自动个人网贷查询化, 和专业人士。

  1。 数据驱动的风险控制能力变化

  数字风险管理能力的背后是数据驱动的风险控制有效性的新时代。信用卡业务应以新思路引领质量发展,基于全方位的大数据实现信用卡风险管理,领导并协调前台业务的发展。 根据银行内信用卡数据和非信用卡数据, 银行外信贷数据和非信贷数据,全面建立“基本数据+交易数据+行为数据”的综合应用模型,从数据维度来看 协助提高欺诈和违约风险识别的准确性,主动定位和预见高质量客户,坚实的数据基础可推动智能和数字化风险决策管理。

  就内部数据而言,商业银行应进一步开发自己的数据,例如移动银行, 服务应用 中高端客户, 以及其他资产或负债类型的银行客户。结合历史信用卡数据以形成客户群的“模拟肖像”,预先匹配信用额度,扩大白名单的规模,提高使用自己的数据的效率。 在外部数据方面,商业银行应优化传统外部数据的应用逻辑,例如中国人民银行的信用报告, 公安, 学历, 等等深入挖掘风险价值点,丰富可用的数据标签,做好数据之间的联动响应和交叉验证; 与此同时,对外信用调查市场应该开放,专注于引进长期贷款, 在线贷款逾期, 司法不诚实, 通讯运营商, 地点信息, 汽车产品信息, 房地产信息, 公积金/社会保障/纳税和其他外部数据应用程序,各种技术方法,例如人脸识别, 设备指纹识别 并尝试了动态个性化身份验证,结合技术创新来开拓行业内外的数据边界, 在线和离线积极选择风险可控的高质量客户,实现精确的目标市场营销和数字风险控制。

  2。 模型迭代适应性变化

  模型应用程序功能是反映基础数据价值的工具和窗口。根据多样化的信用数据,有必要加快建立和完善专业的数字风险模型系统,积极引入业界先进的算法,例如人工智能模型,实现模型的动态监控和快速优化。 当前,商业银行的主流做法是基于传统的静态信息构建模型。它没有为模型开发引入其他多个外部信用数据变量。 此外,商业银行的主要风险模型(传统应用评分模型, 行为评分模型 等等)的更新频率较低。更新过程很复杂,迭代更新整体模型的能力需要提高

  当前,市场瞬息万变,快速适应模型规则的能力非常重要。着力提高信用卡自主模型建设和应用能力,改进建模工具,除了现有的标准化模型之外,独立建立信用卡特征风险模型,结合不同的场景和不同的客户群,建立差异化的分子模型,增加多维内部和外部信用数据的应用,做好资源共享与协作的建模网贷逾期怎么查询工作,进一步提高模型的辨识度和排序能力; 结合及时调整自身风险偏好和业务方向,及时动态监控和迭代更新模型,全面增强信用卡风险模型的适应效果,从而实现模型迭代适应性的提高。

  3。 系统自动决策能力的改变

  除了数据功能和模型功能外,信用卡数字风险控制的另一个前提条件是处理程序的转变。需要依靠高度自动化和智能的系统响应,这也与信用卡业务的特征有关。 信用卡是一项轻资本业务,大量的家庭, 小数量, 没有抵押 快速批准,对系统化和自动化功能的高要求,特别是在当今金融技术飞速发展的时代,改变传统的定性为主,更多地依赖批准人的个人能力和经验判断的传统情况是不可避免的。专注于改进定量风险评估模型,并继续在系统级别优化批准规则,自动准确地收集客户的多维信息,基于多样化的信用数据应用程序和自动化技术支持,提高在线和离线系统的自动化决策能力和效率,动态监控自动批准的质量和效果,提高整体自动化和智能处理能力。 网贷查询软件 此外,要抓好数字化管理升级,把握在线迁移趋势的特点,加强成熟技术在信用卡业务中的转化和应用,全面改善在线客户识别和风险防控; 努力创建数字信用卡“第二批贷款”,共同提高系统响应速度和处理及时性; 与现有客户信息合作并改善其自动收集功能,简化客户信息填充项,改善客户索赔体验,加快信用卡大数据自动化智能决策系统的建设。

  4。 数字专业人才队伍建设

  以一家国际信用卡公司为例,在大约1名风险控制团队中,总部有000人,近300名专业人员全职负责数据和模型的研究,这就是它的核心竞争力所在。 培养专业人才,特别是对数据科学家的培训,它是构建数字风险控制功能的核心。 如果商业银行想建立信用卡数字化运作机制,它必须依靠数字专业人才的建设和培训,加强大数据模型专业人员的资源投入和忠诚度培训。 一方面,从快速降落的角度来看,商业银行应专注于优化人力资源配置,通过社会招聘来补充新鲜血液, 人才引进 等等加速吸收数据模型专业人才,迅速扩充现有的专业团队,有效提高专业能力; 另一方面,应同时实施以挖掘库存潜力,充分利用外部大脑资源,例如卡片组织, 专业咨询公司, 与同行深入交流, 和出国学习的专题加强库存人员的专业培训,增强干部人才培养的远见,为信用卡数字风险控制机制的有效运作奠定坚实的人才基础。

  四 思考和建议

  1。 关注个人信息保护立法的过程

  美国《华尔街日报》曾经说过,与西方消费者相比,中国消费者不太担心数据隐私,中国公司在挖掘消费者的个人信息方面有更多的余地。 其实并不是,规范和保护个人信息,这是金融生态可持续发展的必然因素,这是信用调查行业健康稳定发展的基本保证。 由于数据泄露,Facebook陷入了大麻烦。后来, Facebook尝试最多更改1个服务条款的主题。美国公司有50亿用户。为了规避欧盟GDPR法案, 欧盟于5月25日正式实施的历史上最严格的个人数据保护网贷信息查询法。 与传统的民法和刑法不同,个人信息保护法规与全球信息和通信技术的发展紧密相关,每一次重大的技术飞跃都会导致法律上的不兼容,从而促进立法进程。 随着大数据应用的普及,法律体系中数据安全和个人信息保护的地位日益突出。然而, 我国尚未发布保护个人信息的特殊规定。在法律层面仍然存在问题:首先, 法律水平很低该系统并不完美,在实施过程中,应用范围和有效性水平非常有限,这是一个难题。 第二是缺乏专门的个人信息保护法。有关个人信息保护的规定分散在相关法律法规中,高度分散的法律文本仍然停留在纸上,难以实施。监管机构的责任有待进一步阐明。缺乏常规的行政执法, 惩罚和保护。

  2。 加强对个人信用报告机构准入的监督

  随着个人征信机构市场的开放,监管问题也随之而来。 根据《征信业管理规定》,中国人民银行通过颁发个人信用报告业务许可证,对个人信用报告机构实施访问管理。 参照国际标准,对银行业实施审批制度也是一种国际惯例。由于银行牌照控制模式的差异,审批系统可以分为以美国为代表的宽松类型和以英国为代表的严格类型。 在美国S,联邦政府和州政府均有权发行银行许可证。并且按照“颁发许可证的人”的原则, 谁承担着主要的监督责任“它的优势有利于行业的全面发展,缺点是它催生了“影子银行系统”。增加了后续监督的负担; 在英国,监管机构对经营银行和接受存款的机构采用了许可制度。并继续根据审慎原则进行评估和检查,因此,获得银行牌照的机构必须继续符合《银行法》设定的授权标准,它的优点是易于监督,缺点是严格的访问系统会导致市场整合。最后凸显了金融市场的脆弱性。 参考国际经验,建议我国放宽对个人信用报告机构的访问并加以规范。有必要划定明确的信用信息边界,坚持独立原则, 公正和隐私保护,有效维护信息主体的合法权益,为了达到准确识别“合格人员”的目的; 并找出不同的职能定位和业务类别,严格筛选“最佳”进入市场,最后, 处理第三方信用报告机构与中国人民银行信用报告中心之间的互补关系。建立分类完整的个人信用调查市场, 互补的功能和足够的竞争。

  3。 加强信用报告机构之间的兼容性和共享

  个人信用调查行业目前面临这样的困境:政府和其他可信机构缺乏能力, 技术, 和快速的产品迭代。然而, 主管和技术机构没有信誉。 从数据的角度来看,个人信用数据的类型激增,传统的信用报告数据源主要是银行和其他金融机构。范围狭窄; 大数据信用调查的数据来源更加广泛,它涉及多维数据,例如在线购物, 转让, 付款, 财务管理, 水电费 租房子和汽车 社会关系 和客户评论。 与此同时,传统的信用调查基于结构化数据。 大数据信用调查的数据来源广泛,形式多样。包含各种非结构化数据,例如视频, 音频 地理位置, 等等,这些数据可以全面,多角度地反映消费者的信用状况。但是数据来源非常不同,标准化程度低,共享和重用是困难的。 从制度的角度来看,不同类型的第三方个人信用报告机构之间的合作空间有限。例如互联网金融公司, 金融技术公司 等等,他们中的大多数将存放在各自平台上的非传统信用数据用作其核心竞争力。通过这种方式, 开展信用风险评估与控制。 在遵守法律的前提下,建议各种信用报告机构从市场共建,竞争与合作发展的角度出发,寻求数据共享的共同发展, 数据监控 标准共建, 技术互操作性, 和资源互补, 等等共同努力,加快我国个人信用调查市场的有序发展。

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