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數字化時代 如何為信用畫像
2019年07月19日 瀏覽 來源:新華日報 專欄:信用大數據前沿

    數字科技時代,人與人的聯系更多地聚集于網絡,因此引發的安全事件屢見不鮮,信用糾紛也未曾斷過。只有把先進的數據技術和豐富的應用場景結合起來,提升自身的風控實力和運營效率,解決好安全問題,才能讓大家安心工作、生活。

  目前,信用管理技術發展的趨勢呈現出了四個特點。

  第一個趨勢是從孤立數據源向多維數據源拓展。很多數字化行業比如金融,在各個垂直領域形成了閉環,環外數據不流通。這個原因導致很難對一個用戶進行全面的畫像構建以及風險評估。現在,雖然數據孤島依舊存在,但由于數據科技的應用,壁壘正在逐漸被打破。

  第二個趨勢是風控建模逐步從監督式學習向非監督式學習拓展。在中國,移動互聯網發展迅速,各行業產品類型以及業務模式趨于多元。如果借助監督式學習,用舊模式推測新實例,會讓風險判斷存在滯后性。只有通過無監督學習,在沒有類別信息情況下,通過對大量樣本進行分析和分類,同時借鑒專家經驗,才能在多變的市場環境下做到提前預警。

  第三個趨勢是提升了反欺詐效率。當團伙化作案以及黑產上下游產業鏈日趨龐大,之前的風控技術對于用戶單點的判斷會出現漏洞。如今,更多的科技公司會利用群像特征,搭建類似知識圖譜、網絡圖譜等一系列網絡關聯關系,目的在于大幅增加欺詐作案成本,提升反欺詐效率。

  第四個是從低維高相關向高維可解釋的發展趨勢。比如,傳統銀行在判斷一個申請用戶的風險時,主要基于自身積累以及央行征信的數據支持。但在互聯網發展的今天,僅僅這樣做可能導致有需求的潛在優質客戶被拒之門外。這就要求從業者通過互聯網上積累的碎片化數據進行高維可解釋的建模探索。

  通過數據融合的方式,其實可以用極低的成本達到精準的營銷效果。比如說這家機構有1000萬潛在用戶需要轉化,假設每個人的營銷成本是1塊錢,那要花1000萬。這時候就要進行抽樣實驗的方式:取2萬的樣本,對這2萬樣本進行一個營銷響應模型搭建,然后把這個模型部署在1000萬的潛在用戶上。這樣可以把營銷響應率排名前20%的用戶篩選出來,篩選出來的就是最有可能成為用戶的人群。

  最近,網絡上出現很多對于用工人員審查不嚴導致的惡性事件。背后的原因就是因為整個市場沒有從信用維度對用工人員進行考量。比如說之前的杭州縱火案,以及在網約車領域出現的一系列犯罪案件,直接問題就是在信用維度缺少判斷的依據。這時就要根據市場的痛點和空白推出相關產品,考慮從欠款、失信、涉訴幾個維度對潛在用工人員進行前端排查。

  類似的實踐應用正不斷對外部場景進行賦能。目前市場上的租賃平臺覆蓋了用戶衣食住行娛各個場景,它們是共享經濟領域的核心組成部分。為什么共享經濟發展得這么迅速?因為現在的年輕消費者更加注重的是產品的使用權而不是所有權。大家可以想象,如果出去旅游需要一部無人機進行航拍,比起購買,租賃的方式可以讓成本降到最低,但滿足這一需求的前提一定是對用戶的精準信用判斷。

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