京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网+大数据模式下的征信
技术变革对征信业的发展起到了非常大的促进作用。征信最早起源于消费分期,需要对消费者进行信用评估,但当时更多的是通过口碑积累的定性判断,没有定量描述。进入电子化时代后,数据得到了沉淀和积累,我们开始使用数据统计模型来计算和评估信用,这极大地推动了行业快速向前发展。在今天的互联网时代,数据承载量非常大,任何数据都可以成为信用的一部分,即我们可以利用数据与信用的关联度,深层次挖掘信用数据。人工智能算法模型不止是对过去的统计,也包括对未来的预测,它可以帮助我们更好地刻画违约概率和信用状况。
芝麻信用是在大数据互联网模式下建立的征信系统。阿里巴巴从十年前开始发展电子商务时,就把信用体系建设作为最重要的一环,但最近几年我们才真正开始进入征信行业,还是新兵。芝麻信用的logo上有句标语——“点滴珍贵,重在积累”,这是我们认为信用应有的内涵。芝麻是很有营养的食物,每粒芝麻都不大,但通过点滴积累,将有益于社会的健康发展。
互联网+大数据征信:广泛、多维、实时
首先,征信人群覆盖广泛,可作为征信体系有效补充。人民银行征信中心在征信数据方面做得非常出色,有效地解决了信用风险问题,帮助金融行业持续健康发展,大大提高了金融的获得性。同时我们也看到,目前只有不到4亿人在央行征信系统有信用记录,还有很多人没有信用记录数据,在获得金融服务时,存在一定的门槛。中国有6.48亿网民,人群覆盖面非常广,通过对他们在网络上留下的痕迹进行数据挖掘和分析,能够对目前的征信状况进行有效补充,让更多在互联网上有数据的人,通过刻画得出的信用状况,也能得到金融服务,当然还包括生活服务。
其次,征信信息广谱多维。现有征信记录主要是个人信息加信贷记录,而互联网上的行为记录非常多,我们可以用大数据的方法计算互联网上万个变量,将更多信用记录以外的信息纳入征信体系。结合现有身份记录和信贷记录,以及生活类数据,再加上互联网数据,可以得到更多广谱信息来刻画信用。
最后,征信数据实时鲜活。大数据的两个主要特点是存量、热数据,它不再是离线的事后分析数据,而是在线实时的互动数据。如果某个人有违约行为记录,会立刻被刻画进来,使当前业务的快速决策更加有效。
运用大数据征信模型全面刻画信用
信用是一笔巨大的资产,让它成为一个可衡量、可变现的资产是我们的愿景。我们的优势在于互联网数据,但不仅指交易数据。多年来,用户通过第三方支付缴纳水电煤气费、信用卡还款以及物流信息也是重要的数据来源。当然,公共政务数据也很重要,此外还有用户自主上传的数据。这些数据能够帮助我们更好地描述以及准确地刻画个人信用。我们输出的是信用分,基于数据来构建决策引擎,以便向用户输出更有价值的服务。
大数据征信模型与传统评分体系有所不同。我们深度融合了传统信用评估与创新信用评估,开创了大数据征信模型。在模型中,信用历史是非常重要的一项,其他维度包括身份特质、履约能力、行为偏好和人脉关系(此项分数比重稍低)。通过这五大维度,我们建立了刻画个人信用全貌的模型。我们的主要切入点在于,使普通老百姓(603883,股吧)感受到信用的力量和价值,使他们今后在生活中注意培养信用意识,并在全社会建立起信用文化。
净化互联网环境
在合法合规的前提下,大数据征信公司应科学客观公正地评价个人的信用水平,通过输出各种标准化和定制化的身份识别、反欺诈、信用风险识别与跟踪产品与服务,赋能合作伙伴,并一起推动中国诚信文化的传播和诚信体系的构建。
基于大数据7×24小时在线运算能力,芝麻信用有非常强大的身份识别和反欺诈能力,能够以商业化的方法净化互联网环境。随着生物识别技术的发展,生物特征的识别率、准确性、可靠性可以大大提高,再辅之其他识别方法,可以非常精准、可靠地识别人,这样就能将人与账户和设备关联起来。基于这套识别体系,能够充分了解网上的行为主体。今年3月,我们在德国展示了人脸识别技术,我们的样本非常大,识别可靠性也不错,我们对此抱以期待。
另外,通过账户行为分析,我们能够准确地刻画人的行为,以此判断是否出现行为异常,带来安全隐患,帮助合作伙伴进行反欺诈识别。未来,反欺诈将回到“以人为本”,而不是以账号为中心。线下查询信用一定要本人持身份证来操作,身份识别对网上查询来说也很关键,确认是否本人非常重要,我们在这方面有强大的手段。
我们的目标是,构建赋能商业与金融机构的开放式大数据平台。上层是不同机构,中层是通过解决方案进行决策引擎,下面是通过大数据和模型,在取得授权的情况下,开发基于行业的应用。这是一个持续学习及沉淀经验的平台,提供了很多可以不断细化的工具,并且是实时监控的专业级数据安全管理。此外,基于云平台的计算,需要做好云端数据安全管理。我们不仅输出信用分或征信报告,更是搭建了一个开放数据共创的云计算平台,并基于云平台来构建数据的决策引擎体系,帮助合作伙伴实现商业目的。
开放政务信息源 加快信用领域立法
对于央行大力促进征信行业的发展,推动社会征信体系的建设,我们举双手赞成。同时,我们也提出两点建议。
首先,开放政务信用信息源。开放数据将产生巨大的社会价值,我认为,可以向符合资格的机构开放信息源,这些机构取得了国家许可执照,便于接受监管。如果他们能真正用市场化手段把这些数据运用起来,并回馈社会,将产生非常大的社会价值。
其次,信用领域立法应当平衡公民隐私保护与个人信息数据合法利用。这将使征信机构的业务开展有法可依,有利于征信行业的长远健康发展,促进社会信用体系建设。同时,政府的立法能够提升普通民众对征信行业的了解、接纳和信任程度,为征信行业的发展营造有利的大环境。无论法律细节完善与否,芝麻信用都会充分重视保护用户的隐私与合法权益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10