大数据如何补充征信体系？ 举报 理由 举报 取消 联网大数据等新技术的应用，提升了征信市场活力和总体水平，而技术革命对征信业务的影响非常之大，那他到底是如何补充征信体系的呢？ 2017年6月30日 5 条回复 1002 次浏览 分析,征信,数据,数据挖掘,系统
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蚂蚁金服董事长井贤栋就大数据在征信中的优势发表了自己的观点。
井贤栋认为，技术变革对征信业的发展起到了非常大的促进作用。征信最早起源于消费分期，没有定量描述。进入电子化时代后，数据得到了沉淀和积累，我们开始使用数据统计模型来计算和评估信用，这极大地推动了行业快速向前发展。
在今天的互联网时代，数据承载量非常大，我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。人工智能算法模型不只是对过去的统计，也包括对未来的预测，它可以帮助我们更好地刻画客户的违约概率和信用状况。首先，依托新的技术，大数据征信人群覆盖广泛，可作为征信体系的有效补充。人民银行征信中心在征信数据方面做得非常出色，有效地解决了信用风险问题。同时，目前只有不到4亿人在央行征信系统有信用记录。我国有6.48亿网民，人群覆盖面非常广，通过对他们在互联网上留下的痕迹进行数据挖掘和分析，能够对目前的征信状况进行有效的补充。 其次，大数据征信信息广谱多维。现有征信记录主要是个人信息加信贷记录，而互联网上的行为记录非常多，我们可以用大数据的方法计算上万个变量，将更多信贷记录以外的信息纳入征信体系。结合现有身份记录和信贷记录以及生活类数据，再加上互联网数据，可以得到更多广谱的信息来刻画个人信用。
大数据征信数据实时鲜活。大数据的两个主要特点是全量、热数据，它不再是离线的事后分析数据，而是在线实时的互动数据。如果某个人有违约行为记录，会立即被刻画进来，使当前信贷业务的快速决策更加有效。
为满足P2P等小微金融机构对征信数据的迫切需求，国内已经出现了专业从事征信数据资源整合的服务商，神州融与全球最大征信局Experian联合开发的大数据风控平台，基于“一站式征信接入”的理念，已率先与众多征信机构对接，整合了国内权威的第三方征信机构和电商平台等信贷应用场景的3000+维度的征信数据、交易数据和行为数据，涵盖用户的交易、行为、身份、学历、工商、通信和各类防欺诈规则、评分卡等，帮助小微金融机构快速识别欺诈风险，通过全球最优秀的Experian SMG3决策引擎工具，帮助P2P、小贷、消费金融、电商金融等小微金融机构实现全信贷生命周期的风控管理和优化。
芝麻信用最近听得挺多的
出国方便了很多很多
找女朋友也有部分接入了芝麻信用
一直在炒的伪命题，行内人骑虎难下说不出口。生活类网购类数据，根本不足以支撑起金融服务的征信，你买包烟借钱和你开个烟店借钱，完全是两码事。要真是如一些所谓的在其位的人鼓吹的那样，大数据啊人工智能啊，说得像先知一样，那可能吗？要是他们的预测真的有这么准确，为什么不算一算，当下个人信用的信息有多么割裂，社交类，网购类，房贷车贷类，证券基金类，所有的个人信用数据各执一方，谁来统一？？谁肯出让？时机成熟了吗？
请教：当前数据整合的主要思路是什么？
大数据的意义在于增大采样基数避免标准偏差值吧。大数据在征信上的作用很大的。征信就是对一个人，一个公司，一个机构的行为侧写。如果说心理学（包括很大一定程度上的玄学）是对人类行为数据统计后的描述。征信其实就是对企业行为预测基础。对个人而言就是简化版的。能看明白的就看明白了。看不明白的就别问了。你真的是不懂还是来做广告的？