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网贷数据出售可以测试/贷款大数据

放大字体?缩小字体 发布时间:2020-01-03 21:55 浏览次数:177
《大量一手实时(贷款)数据-隔夜》网贷资源一手【Q:2703灬.8952灬.】内.部.实.时.网.贷.一.手.精.准.数.据.实时,周,月历史。 互联网金融机构基于大数据的信用风险评分模型和传统金融机构采用的信用风险评分模型在数据来源、变量生成、模型方法、应用方式、应用目标上均存在一定差异,主要体现在以下几方面。 1数据来源及数据特征的差异 传统信用风险评分模型的数据来源主要是三大类:客户向金融机构提交的个人申请信息、金融机构内部积累的客户历史数据、人民银行征信中心等外部机构提供的数据。 数据的主要特点是数据质量和信息价值密度高、维度相对单一、可验证性较差、数据采集渠道规范性较好。传统金融机构基于传统的高价值密度的数据,研发出各类信用风险评分模型,实现对客户信用风险的评价,已经成为成熟的、规范化的运行方式。 大数据时代的客户信息来源更加多元化,主要包括各互联网金融机构掌控的生态体系内积累的客户信息,以及通过外部各种渠道采集的客户信息。其数据特征包括: 一是数据较为稀疏。数据采集渠道的多元化和非标准化,导致客户信息缺失率较高,同一客户不同维度的信息经常不完整,最终体现为数据的稀疏性。 二是价值密度相对较低。单项数据的信用评估价值密度较低,缺少传统金融机构拥有的含金量较高的征信类数据、历史违约数据。 三是数据覆盖维度广。部分机构通过各种渠道积累了涉及用户行为各方面的数据,如不少机构采集了覆盖衣、食、住、行、娱乐、购物、通信等各种来源的信息。 四是单变量风险区分能力弱。分析发现,尽管市场上常见的大数据机构采集了各种维度的客户行为信息,对客户总体形象的刻画更详细,但这类数据并未专注于客户信用风险,往往缺少内部征信数据、外部征信数据、个人资产评估等有强区分能力的变量。大数据机构采集的客户衣食住行、社交类等信息,在信用风险评估领域大多属于弱区分能力变量,需要汇集、整合大量信息以后才能实现区分效果的实质性提升。 五是数据来源规范性不足,不少大数据采集机构通过灰色渠道采集个人隐私数据,数据可持续性不佳。
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