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央行征信与大数据征信有什么不一样的?

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央行征信与大数据征信有什么不一样的?

央行征信与大数据征信有什么不一样的?

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    2017-08-16 15:58:58
  •     从表面上看,大数据征信和央行征信似乎只是数据的获取渠道不同,前者主要来自于互联网,后者主要来自于传统线下渠道,但是二者存在较大的差异。大数据征信创新主要表现在覆盖人群广泛、信息维度多元、应用场景丰富及信用评估全面四个方面,由此带来征信成本的降低和征信效率的提高。
         首先,覆盖人群广泛。 ? ? ??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。
         其次,信息维度多元。 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。   再次,应用场景丰富。 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。
         最后,信用评面。 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。
         但从数据范畴和内涵的效用性、征信机构独立性及隐私保护等方面看,大数据征信仍存在诸多问题,需加以重视。

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