浅析大数据信用在信贷领域的应用

　　近年来国内个人的信贷市场正迅速发展，以至于传统的金融机构、P2P、电商以及小额贷款公司等纷纷将目光投向个人消费领域，随着越来越多的金融业务互联网化，欺诈手段也是层出不穷。因此永信大数据信用分析认为利用大数据信用创新和提高风控能力将成为整个行业关注与讨论的重要话题。

　　随着个人信贷市场的快速发展，个人信贷市场的不良贷款率也在不断的上升。个人信贷评估的主要标准为个人的信用，我国信用系统目前主要以人民银行征信中心为主，但是那些民间借贷机构无需向人民银行上报数据，这就导致一些民间借贷纠纷等信息不清晰和不透明。所以永信大数据分析认为目前国内传统的信用已经无法满足信贷市场的发展需要。

　　随着互联网消费金融的兴起，消费金融业务面对任务呢结构复杂，贷款业务数量多、额度小，进一步降低了线上欺诈行为的成本，同时为了提高用户量及使用体验，个人信贷具有无抵押、无担保、手续简单等特点，无疑增加了企业信贷风控的成本。所以永信认为，对快速发展的互联网金融行业而言，利用大数据来帮助企业判定风险、开拓业务已是必然的选择。

　　大数据信用相对于传统线下的采集和整合更加全面和准确，其信用评估结果更加科学，并且永信还发现大数据信用与传统信用相比较有三方面的优势：数据主要来源于互联网。互联网覆盖人群广泛，通过互联网获取数据，弥补了传统信用体系的不足，能够有效的拓展业务；丰富了数据维度和种类。传统的大数据信用主要采集身份信息、信贷信息、非金融负债信息三类，以及部分公共信息，在大数据信用系统中，信用评估的来源更加广泛；大数据挖掘获得的数据具有实时性、动态性，能够实时监测到信用主体的信用变化，企业可以及时拿出解决方案，避免不必要的风险。

　　通过大数据技术手段可以挖掘申请人多维度的信息，并不是所有的数据都对个人信用评估有参考价值，所以数据采集地越多，审核维度也就越多，个人信用评估的模型就越失真。按照对个人信用风险影响的大小可以将个人信息分为强相关信息和弱相关信息，用户的弱相关信息对用户的消费能力很小，可以忽略不计。

　　无论是贷前审核、贷中决策还是贷后管理都有大数据信用的参与，并且主动跟踪客户所需行业、客户经济状况，客户异常行为包括其个人信用的变化，及时发现可能不利于贷款按时归还的问题，并提出解决问题的措施。

　　从应用范围来看，目前大数据信用除了传统在金融机构、政府部门、公共服务等场景之外，还与各类生活化、日常化的场景结合在一起。随着互联网，尤其是移动互联网的普遍化，人们的行为数据逐渐在互联网上沉淀，包括金融、餐饮等诸多领域。新兴场景的出现，一方面让信用走向常规的金融应用场景，扩大了个人信用的市场空间，另一方面也极大的提高了用户体验，进而提升了个人信用的使用粘性。返回搜狐，查看更多