大数据征信助力金融科技腾飞

最近，随着金融科技概念的兴起，大数据在金融领域的应用也日益受到关注，其中最重要的应用就是大数据征信体系。一般来说，目前的我国的征信系统数据主要从各种国家及或是金融机构外加例如公共机构的数据为判断。

征信体系，正如我们所知，是指专业化的机构，依法采集、整理、保存、加工个人或公司的信用信息，并向合法使用者提供信用信息的服务，其活动的开展依赖于对大量数据的收集、整理和分析。而大数据分析刚好就是这样的一个对海量数据进行储存和分析的技术。

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大数据征信则利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。通过大数据技术，可以更加全面地分析用户数据，现在的电商行业（比如淘宝网、京东电商）做出判断的消费数据信息就是大数据征信，他们和一些第三方的互联网金融机构都有属于自己的可靠大数据征信来源，大数据与征信行业的结合将成为不可阻挡的趋势。

 

 

大数据征信有什么优势？

 

大数据征信分析基础更多样，大数据征信的数据来源较广，不仅包括传统征信主要参考的信贷历史数据，还包括客户交易行为、人际关系等半结构化数据。借款人的网购记录，社交网络都可以作为信息的来源。多样化的数据来源可以从不同角度反映一个人的信用状况，经过合理筛选后，比传统征信的结论更加全面。目前大数据征信机构用于信用分析的数据主要有网购类网站数据、互联网贷款的借贷数据、社交网站的关系数据等。

 

大数据征信采集的数据更加广泛。传统征信主要采集贷款数据、信用卡数据等历史记录整合出征信报告，仅能覆盖与银行发生过信贷关系的群体，这样的用户范围十分有限。大数据征信采用新的信用评估体系，数据主要来源于互联网，用户的上网行为都可以通过数据挖掘、云计算、大数据等网络技术进行分析后得出信用报告。因此，大数据征信的覆盖范围更加广泛，不仅能够为更多用户提供服务，也更加全面和真实。

 

大数据征信的成本更低。由于云计算云存储技术的兴起，单个主体的征信信息采集非常容易，征信服务的边际成本低速度快，使得征信服务的费用降低而且服务的范围扩大。利用云存储和云计算技术进行信息的扩展，其运营成本相比于人员需求而言，显著降低，低成本优势显而易见。

 

大数据征信带来了更具时效性的评判标准。传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险很大。大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。

 

总体来说，大数据征信虽然能够降低信息不对称性，从而更全面地了解授信对象，并增加反欺诈能力，同时更精准地进行风险定价，但目前还不能完全取代传统征信。但我们相信，在未来，结合人工智能等技术，大数据风控可以更加严谨，将进一步提升金融业的风控水平。

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互联网银行将受益于大数据征信

 

互联网银行将金融科技摆在战略高位，通过人工智能、区块链、云计算、大数据等技术手段，降本增效，识别客户风险值，为互联网银行每一笔放款保驾护航，更能进行商业输出，帮助传统金融机构完善风控体系和交易结算方式，带来技术服务收入，显示出“未来银行”的风范和领头羊角色。