芝麻信用征信系统优势分析

芝麻信用征信系统优势分析

芝麻信用征信系统收集了用户大量的互联网数据,采用了先进的大数据处理方法来处理数据和构建模型,并输出了以芝麻信用分为核心的丰富的

管理员 2019-8-24
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  芝麻信用征信系统收集了用户大量的互联网数据,采用了先进的大数据处理方法来处理数据和构建模型,并输出了以芝麻信用分为核心的丰富的信用产品,本部分将对芝麻信用征信所表现的优势进行分析。


  芝麻信用在信用信息数据收集上享有阿里巴巴集团数十年来积累的巨大数据源,而阿里巴巴在电子商务和网络支付领域等方面一直占据我国的头把交椅,巨大的用户数量和以亿计的网络服务使用频率使得芝麻信用在进行互联网金融个人征信时有了“数据源”这一基础条件。从芝麻信用所收集信息的种类来看,其数据类型不像人民银行个人征信系统的以信贷信息为核心的单一数据,芝麻桔用采集的数据基本覆盖了网络用户各类网络行为,包括核心的网络购物数据和网络支付数据,以及网络理财、网络社交等。多样性的网络行为从客观上来说基本都能反映用户在不同维度下的信用情况,而通过对用户多种网络行为的考察,能够排除某一极端网络行为所造成的对信用结果评价的不良影响,从而达到对个人用户奋古行的信用评价。

  芝麻信用最大的数据源是阿里巴巴集团下的网络服务以及阿里巴巴投资控股的网络应用,在投资与被投资的关系下,由于战略投资或者其他协议的存在,芝麻信用能以低成本较为简单的从阿里巴巴集团获取数据。并且由于所收集的数据基本都是以网络数据的形式存在,而网络数据的易于传送和标准化结构也使得在数据收集上较传统的收集和处理方法成本更小。

  芝麻信用对于大量数据的筛选、分类和后期处理采用了云计算、人工智能、机器学习等先进的数据处理方法,而这些处理方法对于拥有海量数据的芝麻信用来说,不仅能够加快数据处理的过程,降低数据处理的成本,而且在利用大数据等进行分析时,更多关注的是A和B的相关性,不再侧重于内在的因果关系,一般来说,在数据量越多的情况下,相关的结果也就越好,这也就是在大数据所要求的“模糊的精准”,而不是“精确的错误”由于芝麻信用分考察用户信用状况所搜集的数据量基本都在千万级别或以上,在这种前提下使用大数据的处理方法可以从使得芝麻信用分的结果能够更准确地反馈出个人用户的信用好坏。

  芝麻信用动态的信用评分表现在模型的动态上和芝麻信用分的动态上。芝麻信用所采用的数据处理方式类似于FICO分的处理,在收集用户的信用历史资料和信用使用情况下,将其与借款人的违约情况相对比分析,再得出基于历史数据的信用评分模型,不同的是,FICO分考察的历史数据主要以传统环境中过的信贷数据为主,信贷数据和个人的信用状况之间的相关性强,而芝麻信用分考察的历史数据更多的是相关性不明显的网络行为数据。而为了解决这种相关性较弱的问题,需要不断地加入数据和考察指标来增强相关性,随着越来越多的数据加入,模型本身也就处于一个往拟合结果越来越好的方向在变动的过程。此外,芝麻信用分在每个月都会更新,每月更新的信用分除了与可能发生的算法调整相关以外,也与用户在当月的网络行为使用等情况相关,这种及时更新的信用评分能够高效率地反映用户的信用变化情况。

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