大數(shù)據(jù)征信需把控?cái)?shù)據(jù)源的“量”與“度”

互聯(lián)網(wǎng)IDC圈1月19日?qǐng)?bào)道：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)征信已被越來(lái)越多地運(yùn)用到金融領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)利用大數(shù)據(jù)判斷用戶的信用記錄是否良好，從而授予用戶相應(yīng)的信貸額度。傳統(tǒng)銀行也在加緊布局大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，試圖與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)接軌。與傳統(tǒng)信用評(píng)估模型不同的是，傳統(tǒng)的信用評(píng)估是根據(jù)一個(gè)人的借貸歷史和還款表現(xiàn)，通過(guò)邏輯回歸的方式來(lái)判斷這個(gè)人的信用情況，而大數(shù)據(jù)征信的數(shù)據(jù)源則十分廣泛，電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)和搜索行為等都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，在如此海量的數(shù)據(jù)面前，如何把控?cái)?shù)據(jù)源的“量”與“度”是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)需要重視并解決的問(wèn)題。

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如今一切信息皆可以成為信用數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)分析后用于證明一個(gè)人或企業(yè)的信用狀況。大數(shù)據(jù)的“量”是指有多少個(gè)體在被分析，每一個(gè)網(wǎng)上注冊(cè)賬號(hào)的個(gè)體都可以成為被分析的對(duì)象。數(shù)據(jù)源的“度”是指被分析的個(gè)體都有哪些方面能夠成為可以參考的數(shù)據(jù)。有很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)能夠被稱為“大數(shù)據(jù)”需具備兩個(gè)因素：第一要覆蓋面廣，用戶足夠多；第二維度廣，要從一個(gè)人行為的方方面面反映個(gè)體的行為與信用的關(guān)系。但是，筆者認(rèn)為事實(shí)并非如此，數(shù)據(jù)的“量”與“度”也應(yīng)嚴(yán)格加以控制。

把控大數(shù)據(jù)的“量”關(guān)鍵在于從大量的數(shù)據(jù)之中篩選出“有效用戶”。無(wú)論是在傳統(tǒng)金融領(lǐng)域，還是互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，給客戶做信用評(píng)估的前提是必須知道這個(gè)人就是他自己。所以，如何證明“你是你”是大數(shù)據(jù)征信首先要解決的問(wèn)題。然而現(xiàn)實(shí)的情況是：一個(gè)人可以同時(shí)申請(qǐng)多個(gè)賬號(hào)，多個(gè)人在知道賬戶信息的條件下也可以同時(shí)使用一個(gè)賬號(hào)。在這樣的情況下數(shù)據(jù)信息往往有所重疊。因此，數(shù)據(jù)的體量大并不代表數(shù)據(jù)更加可靠。

隨著越來(lái)越多的金融業(yè)務(wù)互聯(lián)網(wǎng)化，“反欺詐”面臨的挑戰(zhàn)也日益增大。“身份認(rèn)證”的重要性在各項(xiàng)監(jiān)管文件中反復(fù)被強(qiáng)調(diào)，而各家機(jī)構(gòu)也在不斷探索如何利用新的技術(shù)在網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)身份的核實(shí)。金融機(jī)構(gòu)在重視數(shù)據(jù)量的同時(shí)還可運(yùn)用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)手段，如指紋、虹膜、人臉識(shí)別等一系列生物識(shí)別技術(shù)，將大量的無(wú)效信息排除在外，同時(shí)也能夠抵御數(shù)據(jù)造假所帶來(lái)的信用風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)數(shù)據(jù)源“度”的有效性進(jìn)行控制也是金融平臺(tái)和金融機(jī)構(gòu)需要考慮的問(wèn)題。社交軟件在數(shù)據(jù)量上有著非常明顯的優(yōu)勢(shì)，許多社交軟件常常從用戶行為上分析判斷一個(gè)人的信用是否良好，這就有可能出現(xiàn)“分析過(guò)度”的情況。

在一些大數(shù)據(jù)征信的文章中，一些案例是這樣分析個(gè)人行為和信用評(píng)分的關(guān)系的：經(jīng)常半夜上網(wǎng)的用戶可能被認(rèn)為沒(méi)有穩(wěn)定的工作而降低信用評(píng)分，購(gòu)買大件家具的用戶可能提示有固定房屋資產(chǎn)而使其信用評(píng)分較高，微博更新頻繁的用戶可能因?yàn)樯缃换钴S而信用評(píng)分較高等等。但這些因素并不十分穩(wěn)定且準(zhǔn)確，有些行為可能只是用戶的個(gè)人習(xí)慣，如果過(guò)度依賴這些因素將對(duì)用戶信用的判斷產(chǎn)生誤差。因此，哪些行為可以成為判斷個(gè)人信用的標(biāo)準(zhǔn)需要考量。

因此，大數(shù)據(jù)能夠成為金融機(jī)構(gòu)的征信參考標(biāo)準(zhǔn)并不一定要求數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)的維度多，數(shù)據(jù)的有效性高、數(shù)據(jù)更能反映問(wèn)題才能讓征信更加全面、可靠。

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