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              吳曉春:將大數據更快的結構化,是小贏科技的獨特優勢

              2018-01-26 17:54:00

              2015年的時候,“芝麻信用”搞了個憑700分免簽日本,雖然只能省去提交部分資金證明,但終于讓市場意識到個人征信的意義。同時,政策的開放也讓個人征信不再是“國企市場”,包括阿里、騰訊、京東,越來越多的民企進入市場,個人征信“分”也呈現“百花齊放”的狀態。

              近日,在上海召開的2018中國智能風控創新大會上,來自網貸之家、小贏科技、麥子金服等國內一線網貸和網貸第三方平臺,就如何應用個人征信大數據增強平臺風控能力各抒己見,小贏科技高級風控模型總監吳曉春參會并做主題演講。

              吳曉春認為,目前個人征信分數,主要通過評級模型和數學公式,將來自不同渠道征信大數據,匯總并用分數的形式表示出來。對平臺來講,數據的涵蓋的范圍,信息記錄信息的全面,以及時效性是首要重點。

              同時,他認為,目前行業個人征信大數據較多,而平臺可以輕易獲得數千萬級別的大數據,然而獲得數據后,往往第一件事就是數據清洗,將數據結構化,讓系統可以更好更快的處理這些數據,讓數據的邏輯結構更加簡單,方便分析人員和建模人員提取數據并應用,這背后的工作量和投入是巨大的,但是值得,因為數據的采集和積累會成為企業獨特的優勢。

              他介紹,小贏科技主要是為個人消費者做金融服務,其中信用卡代還產品小贏卡貸截止去年年底放款額超過20億,服務客戶超過1000萬、放款客戶超過100萬。

              隨著我國消費市場的不斷發展,消費信貸、網貸行業的崛起,產生了對于個人征信巨大的需求,市場發展速度迅速。

              但是,相比歐美100多年的成熟的個人征信市場,國內目前還很稚嫩。目前市場最大的發展點在于對小微企業的信用涵蓋,用于借貸與企業經營。對個人征信市場的開發與場景應用。

              吳曉春認為,現階段我國企業征信首先應該考慮的是如何做好信用評分模型,對現有的數據進行深入分析,運用數據挖掘技術和統計分析方法,對征信數據進行全方位分析,挖掘數據中蘊含的行為模式和信用特征,才可以對個人未來的信用表現做出綜合評估。

              對于未來基于大數據的智能風控的改變,吳曉春表示,目前的風控體系有一個隱含的假設就是大環境、宏觀經濟的一致性,如果宏觀經濟變了,數據源勢必要有很大的調整,也就意味著要做很多改變。但對于平臺來講,自己的反欺詐、風險建模等系統的完善,那么就已經將核心的東西抓在自己手里,也就掌握了自己的命運。


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