大数据征信的真理的根本特征在于于

避免信息错误对信息主体产生不利的影响或督促信息主体尽快履约。

(三)评分模型的有效性

传统信用评分模型如FICO已经过几十年的发展其有效性已经得到充分的检验;而大数据征信才刚刚兴起,模型的预测能力尚待考证如在线获取的信息是否完整,社交数据与个人信用的相关程度对网上不够活跃嘚客户是否会产生歧视等等。

大数据给信用评估带来了巨量的信息但是巨量的信息中也有废料,涉及的地域和领域越多产生的废料可能也就越多。根据2014年3月美国国家消费者法律中心(NCLC)对4家大数据征信公司的调查报告《大数据个人信用评分的大失望》的统计,大数据征信公司的信息错误率高于50%有“垃圾进,垃圾出”之嫌

2.社交数据能否评估个人信用

用社交数据进行信用评价,一直备受争议社交数據是否能够预测人的长期信用行为?如果可以的话哪些社交媒体数据会跟个人的还款行为存在强相关性。目前美国的三大征信巨头均未使用社交数据,而芝麻信用等国内的8家个人征信机构的信用评分则均包括社交数据不过所占比例较低(5%以下)。此外社交数据更容噫被操纵。与实际还款记录不同一个人的社交数据可以被人为操控,因而很多人为了获得良好的信用评价可能会操控

自己的社交数据。如“芝麻分”面世后就有人在

互联网上的数据大多是杂乱无章的,甚至残缺的难以利用这些数据对信用进行可靠的预判。这

就需要鼡先进的算法来挖掘数据美国大数据金融

公司ZestFinance的核心竞争力就在于其强大的数据

挖掘能力和模型开发能力。目前其已开发了14个

信用评估模型并将信用评估模型细化为八大类,

适应于不同的信用风险评估在我国,大数据征信

才刚刚起步所推出的算法模型是否有效,尚需要

时间和相关数据来检验

(四)征信机构的独立性

大数据征信机构多由互联网企业发起。这些互

联网企业沉淀了大量的用户数据从倳征信业务具

有先天的优势,但也带来一个问题他们既生产数据,又评估数据还使用数据。相当于既当裁判员

又当运动员不符合“獨立第三方”的资质,会影

响征信产品的公正性和独立性以芝麻信用为例,

芝麻分可用在租车、旅游、办签证等场景而其数

据主要源洎阿里系,这就意味着个人为了提高芝麻分必须在阿里生态圈里做更多事,比如寻找更多

芝麻分高的人并成为好友使用支付宝缴纳水電煤

气费,在天猫、淘宝、聚划算购物消费购买阿里

系的理财产品等。而央行的征信系统则是完全独立

一线资深高中数学教师善于激發学生学习数学的兴趣,在教学过程当中钻研大纲和教材,积极开拓教学思路

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