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[软件分享] 征信系统为钱牛牛用户保驾护航

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发表于 2017-9-22 09:31:33 | 显示全部楼层 |阅读模式 IP:江苏

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  大数据时代的新金融形式千千万万,但都难以绕开关于风控和安全的问题。而所有的金融,无论是消费金融还是供应链金融,本质都是基于
  人的授信,人的授信核心其实涉及到的是征信问题。金融企业对人的行为数据进行建模学习,对用户建立风险画像,其根本都是在建立个人征信数据库。通过征信数据库来评估判断人的信用程度及风险大小,最终降低金融风险可能性。
  2015年8月,央行公布芝麻信用、腾讯征信、拉卡拉信用、前海征信、中诚信征信、鹏元征信、中智诚征信、华道征信共8家个人征信机构获得开业牌照,业务均为提供信用分、信用报告、反欺诈平台和增值服务等。央行这一举动为中国征信体系的系统构建做了强有力的助推,给正如火如荼发展的互联网金融、金融科技、消费金融等提供了坚强后盾。
  近年来,尽管我国的征信有了比较不错的发展,但纵观征信整体现状,不难发现依然存在以下问题:我国拥有庞大的人口基数,但却并没有建立对应的征信系统,目前还存在较多的征信“白户”;相关征信法律不完善导致征信之中包含着征信问题,也就是说征信数据可能造假的问题。或受限于征信体系本身,当前国人对于“信用即财富”尚不能很好理解,因而可能出现对个人征信无所谓、不在乎的现象。
  而这些问题,对我们金融体制建设和金融行业发展无疑都是厚厚的壁垒,尤其是对基于互联网发展而诞生的互联网金融与金融科技行业而言,征信体系不完善、信用意识淡薄等征信问题逐渐成为横亘在其发展路上的巨大障碍。
  借鉴国外优秀经验,再结合国内行业发展现状,钱牛牛公司从人的核心问题出发,除关注用户基本身份信息之外,将征信立足点更多放在人的社交行为数据上,对接了腾讯近二十年所建立的庞大社交数据源,并依据人的社交网络数据行为,通过数学化建模的方式,为用户建立风险画像,并基于此进行信用的综合化评估和打分。
  作为金融科技企业,钱牛牛资产端和资金端的用户均来自于对网络使用程度较高的人群,这部分人群日常生活中大都会使用微信、QQ、支付宝等常用的社交工具、支付工具,他们的社交行为数据也都收集在腾讯庞大的数据库中,具有很强的特征性和识别性。钱牛牛通过将平台用户数据信息与腾讯社交数据信息进行比对、学习、然后建模,从中挑除信用异常、具有欺诈可能的数据,再次进行二次清洗、识别,筛选出有用信息,构建了钱牛牛用户征信数据系统,以此进行风险控制。
  另外,对于征信信息缺失、数据造假等可能存在的较为棘手的问题,钱牛牛引入了德国IPC逻辑,IPC逻辑独特的人力验证方式,使得钱牛牛通过人力来完成对这部分征信数据的收集。IPC逻辑要求一个审贷员独立管理一个客户,对客户所提供数据信息进行两两方面交叉对比,剥离出差异大于5%的不合理数据,并将数据结果录入钱牛牛征信数据库,既解决了部分信息缺失和信息造假的问题,充实了钱牛牛风控系统,又弥补了社交用户数据建模的不足之处,不断刷新风控极限。
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