¿Cuáles son las fuentes de datos y los métodos de investigación crediticia de big data?
Big data de webs de comercio electrónico: Alibaba, JD.COM, Suning, etc. ;
Big data de sitios web de tarjetas de crédito: I love card, hoja de tarifas Yin, etc. ;
Big data de sitios de redes sociales: Sina Weibo, Tencent WeChat, etc.
Big data de webs de pequeños préstamos: Renrendai, Credit Survey, etc.
Big data de webs de pagos: Yibao, Tenpay, etc.
Big data de sitios web de servicios de vida: Ping An, Zhang Yitong, etc. ...
Antes del procesamiento de datos, es muy importante comprender el negocio y los datos, lo que determina qué materiales de datos se seleccionan para la extracción de datos. La carga de trabajo antes de ingresar a la "fábrica de datos" suele representar más del 60% de todo el proceso.
En términos de materias primas de datos, se agregan cada vez más big data en línea dinámicos de Internet. Por ejemplo, la información falsa de los solicitantes de préstamos se puede identificar analizando los rastros de comportamiento en línea, mientras que los usuarios reales de Internet siempre dejan pistas en línea. La puntualidad de los datos crediticios útiles también es fundamental. Los datos dinámicos efectivos que generalmente reconoce la industria crediticia son datos que se remontan a 24 meses a partir de ahora.
La integración de información diversa a través del poder de la innovación y la tecnología para establecer una base de datos crediticia creíble se convertirá en un complemento importante del sistema crediticio tradicional y utilizará operaciones matemáticas y modelos estadísticos para el análisis, lo que permitirá a las instituciones financieras de Internet obtener Calificaciones crediticias de los clientes y señales de riesgo. La liberalización del mercado de crédito personal por parte del banco central tiene una importancia positiva para regular el desarrollo del mercado de crédito y servir a la economía real. La dificultad del modelo crediticio de big data es que los datos son confusos debido a que hay demasiada información y es difícil integrar datos de múltiples partes. El análisis de correlación de datos requiere mucho tiempo y práctica para probar, y la precisión de los datos de evaluación crediticia. es bajo en el corto plazo.
La plataforma de control de riesgos de datos de China Rongda es la primera en conectarse a múltiples agencias de informes crediticios e integrar más de 3000 dimensiones de big data de alimentos frescos de agencias nacionales de informes crediticios de terceros autorizadas, plataformas de comercio electrónico y otras fuentes de crédito. escenarios de aplicación Autorización total y cumplimiento de los usuarios de préstamos, utilizando la mejor herramienta de motor de toma de decisiones del mundo, Experian SMG3, para ayudar a las pequeñas y micro instituciones financieras a lograr la gestión y optimización del control de riesgos durante todo el ciclo de vida del crédito.
En comparación con el sistema original de informes crediticios del banco central, el uso completo de big data es sin duda una revolución tecnológica en la industria financiera y afectará profundamente el desarrollo futuro de la industria financiera nacional. Con la liberalización del mercado de crédito privado de mi país, cada vez más instituciones han ingresado a este campo, y la tendencia y el patrón de big data que remodelan la industria financiera serán cada vez más obvios.