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個人信用和大數據的區別及影響深度

大數據
大數據信用的數據來源不止包括傳統征信的信貸歷史數據,還包括個人的消費行為、交易行為、人際關系等半結構化數據。網購消費能力、共享單車租借、社交好友的信用狀況、生活繳費都成為了大數據信息采集的來源,能夠多維度地反映一個人的信用狀況。

我們都知道,信用最早起源于《左傳》,出自“君子之言,征而有信,故怨遠于其身”。它的意思是說君子說出的話,是誠信確鑿而有證據的,因此怨恨不滿都會遠離它的身邊。在現在這個大數據時代,并不是人人都是一個有信用的人。現在我們常說的所謂信用,指的就是依法設立的個人信用征信機構對個人信用信息進行采集和加工,并根據用戶要求提供個人信用信息查詢和評估服務的活動。簡單來說,就是個人的信用信息集合。

當今社會,信用信息數據被廣泛用在生活、工作中,成為國民經濟生活中不可或缺的“經濟身份證”。在人們日常生活中,像買房、買車、租房、找工作、辦信用卡、辦貸款等都離不開一個良好的信用,甚至,一些婚戀平臺也將信用定為相親對象的硬性條件之一,噱頭十足,由此可見,信用對我們每個人的重要性。眾所周知,個人信用的查詢方式也是多種多樣的,除了人行征信官網查詢和銀行網點查詢,隨著金融科技、人工智能、云計算成為時下的熱詞,網上大數據信用查詢也變得異常火熱起來。

 

 

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一、什么是大數據信用

大數據信用就是利用IT技術優勢、風險控制模型,將個人在不同信貸機構、消費場景、支離破碎的海量數據整合起來,經過數據清洗、分析、校驗等一系列流程后,加工融合成真正有用的信息。作為信用市場化的標志,大數據信用備受爭議。一方面,大數據為傳統信用帶來了許多意想不到的變革,另一方面,大數據信用的模型標準各異,客觀性存在爭議。那么,大數據信用作為新生事物,相比傳統信用,究竟有哪些優勢呢,又有什么區別呢?

二、區別

1、覆蓋人群廣泛性不同

央行征信主要覆蓋在持牌金融機構有信用記錄的人群。大數據信用技術捕獲傳統信用沒有覆蓋的人群,利用互聯網留痕協助信用的判斷,滿足P2P網絡借貸、第三方支付及互聯網保險等互聯網金融新業態身份識別、反欺詐、信用評估等多方面信用需求。

2、信息維度多元度不同

在互聯網時代,大數據信用的信息數據來源更加廣泛,種類更多樣。大數據信用的數據不再局限于金融機構、政府機構以及電信提供的個人基本信息、賬單信息、信貸記錄、逾期記錄等,還引入互聯網行為軌跡記錄、社交和客戶評價等數據。這些數據在一定程度上可以反映信息主體的行為習慣、消費偏好以及社會關系,有利于全面評估信息主題的信用風險。

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3、應用場景豐富度不同

大數據信用將不再單純地用于經濟金融活動,還可以將應用場景從經濟金融領域擴大到日常化、生活化的方方面面,如租房租車、預定酒店、求職就業、保險辦理等各種需要信用履約的生活場景,在市場營銷支持、反欺詐、貸后風險監與預警和賬款催收等方面具有良好的應用表現。

4、信用評估程度不同

大數據信用的數據來源不止包括傳統征信的信貸歷史數據,還包括個人的消費行為、交易行為、人際關系等半結構化數據。網購消費能力、共享單車租借、社交好友的信用狀況、生活繳費都成為了大數據信息采集的來源,能夠多維度地反映一個人的信用狀況。 

責任編輯:龐桂玉 來源: 搜狐
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