
互聯網+大數據模式下的征信
技術變革對征信業的發展起到了非常大的促進作用。征信最早起源于消費分期,需要對消費者進行信用評估,但當時更多的是通過口碑積累的定性判斷,沒有定量描述。進入電子化時代后,數據得到了沉淀和積累,我們開始使用數據統計模型來計算和評估信用,這極大地推動了行業快速向前發展。在今天的互聯網時代,數據承載量非常大,任何數據都可以成為信用的一部分,即我們可以利用數據與信用的關聯度,深層次挖掘信用數據。人工智能算法模型不止是對過去的統計,也包括對未來的預測,它可以幫助我們更好地刻畫違約概率和信用狀況。
芝麻信用是在大數據互聯網模式下建立的征信系統。阿里巴巴從十年前開始發展電子商務時,就把信用體系建設作為最重要的一環,但最近幾年我們才真正開始進入征信行業,還是新兵。芝麻信用的logo上有句標語——“點滴珍貴,重在積累”,這是我們認為信用應有的內涵。芝麻是很有營養的食物,每粒芝麻都不大,但通過點滴積累,將有益于社會的健康發展。
互聯網+大數據征信:廣泛、多維、實時
首先,征信人群覆蓋廣泛,可作為征信體系有效補充。人民銀行征信中心在征信數據方面做得非常出色,有效地解決了信用風險問題,幫助金融行業持續健康發展,大大提高了金融的獲得性。同時我們也看到,目前只有不到4億人在央行征信系統有信用記錄,還有很多人沒有信用記錄數據,在獲得金融服務時,存在一定的門檻。中國有6.48億網民,人群覆蓋面非常廣,通過對他們在網絡上留下的痕跡進行數據挖掘和分析,能夠對目前的征信狀況進行有效補充,讓更多在互聯網上有數據的人,通過刻畫得出的信用狀況,也能得到金融服務,當然還包括生活服務。
其次,征信信息廣譜多維?,F有征信記錄主要是個人信息加信貸記錄,而互聯網上的行為記錄非常多,我們可以用大數據的方法計算互聯網上萬個變量,將更多信用記錄以外的信息納入征信體系。結合現有身份記錄和信貸記錄,以及生活類數據,再加上互聯網數據,可以得到更多廣譜信息來刻畫信用。
最后,征信數據實時鮮活。大數據的兩個主要特點是存量、熱數據,它不再是離線的事后分析數據,而是在線實時的互動數據。如果某個人有違約行為記錄,會立刻被刻畫進來,使當前業務的快速決策更加有效。
運用大數據征信模型全面刻畫信用
信用是一筆巨大的資產,讓它成為一個可衡量、可變現的資產是我們的愿景。我們的優勢在于互聯網數據,但不僅指交易數據。多年來,用戶通過第三方支付繳納水電煤氣費、信用卡還款以及物流信息也是重要的數據來源。當然,公共政務數據也很重要,此外還有用戶自主上傳的數據。這些數據能夠幫助我們更好地描述以及準確地刻畫個人信用。我們輸出的是信用分,基于數據來構建決策引擎,以便向用戶輸出更有價值的服務。
大數據征信模型與傳統評分體系有所不同。我們深度融合了傳統信用評估與創新信用評估,開創了大數據征信模型。在模型中,信用歷史是非常重要的一項,其他維度包括身份特質、履約能力、行為偏好和人脈關系(此項分數比重稍低)。通過這五大維度,我們建立了刻畫個人信用全貌的模型。我們的主要切入點在于,使普通老百姓(603883,股吧)感受到信用的力量和價值,使他們今后在生活中注意培養信用意識,并在全社會建立起信用文化。
凈化互聯網環境
在合法合規的前提下,大數據征信公司應科學客觀公正地評價個人的信用水平,通過輸出各種標準化和定制化的身份識別、反欺詐、信用風險識別與跟蹤產品與服務,賦能合作伙伴,并一起推動中國誠信文化的傳播和誠信體系的構建。
基于大數據7×24小時在線運算能力,芝麻信用有非常強大的身份識別和反欺詐能力,能夠以商業化的方法凈化互聯網環境。隨著生物識別技術的發展,生物特征的識別率、準確性、可靠性可以大大提高,再輔之其他識別方法,可以非常精準、可靠地識別人,這樣就能將人與賬戶和設備關聯起來?;谶@套識別體系,能夠充分了解網上的行為主體。今年3月,我們在德國展示了人臉識別技術,我們的樣本非常大,識別可靠性也不錯,我們對此抱以期待。
另外,通過賬戶行為分析,我們能夠準確地刻畫人的行為,以此判斷是否出現行為異常,帶來安全隱患,幫助合作伙伴進行反欺詐識別。未來,反欺詐將回到“以人為本”,而不是以賬號為中心。線下查詢信用一定要本人持身份證來操作,身份識別對網上查詢來說也很關鍵,確認是否本人非常重要,我們在這方面有強大的手段。
我們的目標是,構建賦能商業與金融機構的開放式大數據平臺。上層是不同機構,中層是通過解決方案進行決策引擎,下面是通過大數據和模型,在取得授權的情況下,開發基于行業的應用。這是一個持續學習及沉淀經驗的平臺,提供了很多可以不斷細化的工具,并且是實時監控的專業級數據安全管理。此外,基于云平臺的計算,需要做好云端數據安全管理。我們不僅輸出信用分或征信報告,更是搭建了一個開放數據共創的云計算平臺,并基于云平臺來構建數據的決策引擎體系,幫助合作伙伴實現商業目的。
開放政務信息源 加快信用領域立法
對于央行大力促進征信行業的發展,推動社會征信體系的建設,我們舉雙手贊成。同時,我們也提出兩點建議。
首先,開放政務信用信息源。開放數據將產生巨大的社會價值,我認為,可以向符合資格的機構開放信息源,這些機構取得了國家許可執照,便于接受監管。如果他們能真正用市場化手段把這些數據運用起來,并回饋社會,將產生非常大的社會價值。
其次,信用領域立法應當平衡公民隱私保護與個人信息數據合法利用。這將使征信機構的業務開展有法可依,有利于征信行業的長遠健康發展,促進社會信用體系建設。同時,政府的立法能夠提升普通民眾對征信行業的了解、接納和信任程度,為征信行業的發展營造有利的大環境。無論法律細節完善與否,芝麻信用都會充分重視保護用戶的隱私與合法權益。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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