速查察@你了解互联网的金融大数据么？
随着互联网金融的不断发展 ， 大数据逐渐成为未来互联网金融行业发展的关键 。 相较于传统金融机构 ， 人民银行征信中心 ， 覆盖的客户往往缺乏全面的信用数据 ， 导致风控面临着数据不对称 ， 行业乱象四起 。 而权威、完善的金融征信数据对互联网金融行业的发展起到至关重要的作用 。
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业内人士指出 ， 当前消费金融行业约有50%的损失来自于欺诈 ， 欺诈风险极大制约着消费金融发展 。 互联网“黑产”兴起 ， 骗贷、欺诈等乱象在互联网金融行业长期难以根治 。 车行负责人冒充购车客户骗贷、诈骗团伙利用他人信息套现等新闻屡见报端 。
大数据征信可以从全流程解决风控的数据不对称问题 ， 如在贷前进行实名认证、产品推荐 ， 贷中进行信息校验、反欺诈、信用评估 ， 贷后信用记录纳入等 ， 是互联网金融行业防风控的重要手段 。 当前 ， 征信系统已经在金融机构信用风险管理中广泛应用 ， 有效解决了信息不对称问题 ， 提高了社会公众融资的便利性 ， 创造了更多的融资机会 ， 促进了信贷市场发展 。
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 。 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 。 大数据征信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 。 大数据征信的信用评估模型不仅关注信用主体历史信息的深度挖掘 ， 更看重信用主体实时、动态、交互的信息 ， 以信用主体行为轨迹的研究为基础 ， 在一定程度上可以精准预测其履约意愿、履约能力和履约稳定性 。 此外 ， 大数据征信运用大数据技术 ， 在综合传统建模技术的基础上采用机器学习建模技术 ， 从多个评估维度评价信用主体的信用状况 。
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【速查察@你了解互联网的金融大数据么？】如今都是大数据信息时代 ， 人信而立 ， 信用不是简单的人民银行征信报告 ， 而是一个全方位的大数据解析 。
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