有限元央行征信数据价值挖掘产品,发掘数据价值的“金钥匙”

来源:北国网时间:2020-01-03 10:33:07

近日,中国人民银行征信中心近日发布《中国人民银行征信中心关于做好二代征信系统上线准备工作的通知》要求做好二代征信系统上线准备工作。

  通知要求:一代征信系统中已开通接口查询功能的接入机构,以及二代征信系统建设期间新申请使用接口查询功能的接入机构,要按照最新发布的接口文档进行调整,并于 2019 年 11 月 30 日前完成与二代征信系统之间的联调测试。截止今日已有几十家金融机构完成了联调测试工作,开始正式使用二代征信。

  与之前的一代征信不同,二代征信并没有犹抱琵琶半遮面,千呼万唤始出来,而是非常平滑的由一到二,行业内对二代征信也是期盼已久。

  一、二代征信的到来,补了“数据行业”的窟窿

  最近数据行业流传这样一个段子“一个程序员写了一个爬虫程序,整个公司被端了”。在9月之前,爬虫一直都是数据行业的灵魂,虽然监管意在治理“套路贷”“超利贷”等违规贷款产品,但是大部分爬虫服务的暂停对整个第三方数据服务方有很大冲击。

  央行日前发文紧急调研银行与第三方数据公司合作情况,同时要求各机构排查自身业务中是否存在违规爬虫行为。与此同时,覆盖10亿人的新版征信来了,囊括央行征信机构3000多家,新征信将重点解决循环贷、信用卡大额专项分期、共同借款人、企业为个人担保、个人为企业担保、逾期后还款信息等一代征信无法覆盖的信息。

  二、从管态度与政策导向上看,人行征信的地位进一步提升

  从整个征信行业的角度上看,征信数据主要分为:人行征信、政府数据、征信公司(八家)和第三方数据公司等。

  第三方数据公司们正在遭遇一轮前所未有的清理整顿,摩羯数据科技有限公司疑似被显像管执法人员控制。同日,聚信立发出公告称,停止了对外提供用户授期的运营商爬虫服务。此外,还陆续有消息传出,其他大型的第三方数据服务公司或停止服务、或高管被警方带走。

  八家征信公司方面,每一家都想追求依托互联网形成自己的业务的闭环,这样在客观上就分割了市场的信息链,而且每一家的信息覆盖范围都受到限制,因为信息不广、不全面,这样带来产品的有效性不足,不利于信息共享。这8家各自依托某一个企业或者企业集团发起创建,在业务或者公司治理结构上不具备或者不具有第三方征信独立性,存在比较严重的利益冲突。

  从整体的监管态度与行业趋势上看,国家对公民与企业数据安全的保护力度绝不会流于形式,而是长期性的保持严厉打击,高压监管的态度,合规数据的价值由此显现。

  另外,百行征信有助于解决非央行征信覆盖人群的数据孤岛问题,降低了整个行业获取数据的门槛。互联网巨头和产业类公司原有业务中积累了大量高附加值数据,但百行征信入场后,数据源价值将被降低。与央行征信中心具备行政命令权不同,百行征信属于互联网金融协会主导的市场化公司,在数据采集能力上存在一定不确定性,数据源领域依然存在变数,但监管态度与方向十分明确。在数据层面集中度向监管侧靠拢,政府主导,市场参与的模式逐步清晰。

  三、当前背景下,要求金融企业有更强的征信数据价值挖掘能力

  人行二代征信的大范围施行,做好二代征信数据的解析、加强商业银行征信合规管理、保障征信信息安全,将征信相关管理制度配套嵌入系统处理流程,变得越来越重要。现在征信报告无法直接使用于信审、风控模型等业务场景。因此建立统一的入口、统一数据加工、统一数管理的平台,并且利用征信的价值应对互联网化的变化与挑战变得至关重要。

  有限元,一直致力于征信数据价值的深入挖掘,构造了统一的征信数据价值挖掘系统。各业务系统无需分散式的信息指标加工,去解决实际业务生产中遇到的数据开发、加工与应用问题。

  四、互联网信贷场景化的趋势下,利用征信数据适应互联网的高速变化

  雷军说过互联网思维最关键的两点,第一是用户体验,第二是效率。在金融市场上,同业间产品互相抄袭或者直接照搬早已是见怪不怪的事了,客户体验从感官上几近相同,那么效率则是背后胜出的关键。例如,在同样的3C贷款场景中,客户申请的流程几乎一模一样,那么放款的速度(效率)则是赢取客户的关键点,审批过程之中应用到数以万计的数据变量,则是根源所在。

  在数据应用层面,至少要保证两方面的效率,一个是数据的开发效率,另一个是数据的处理效率。

  在传统的开发模式中,从需求的提出到数据的最终上线,快则三天,慢则半月。早已不能满足业务发展的需要,有限元利用统一的数据开发平台,将数据开发效率从原来的3天缩短到以小时为单位,快速响应业务场景对数据的需求。

  数据的处理效率上,有限元利用大数据流计算技术,毫秒级响应互联网的波峰波谷,实时与离线密集型大批量聚合计算,针对场景化的数据需求一次计算请求同时5000次以上聚合计算,真正的做到对业务场景的“无感”支持。

  五、征信变量价值挖掘系统的实用价值与场景的适配能力介绍

  征信的“数字价值利用程度”将是重要的发展方向,用好才是关键。未来金融机构在数据获取和使用上拥有平等的权利,各机构站在同一条起跑线上,如何利用征信数据开发创新业务、精准获客、风险管理等场景,最重要的手段在于在数据利用方式上,数据利用的思维和方法是核心竞争力。利用自动化手段,构建数据清洗、特征变量的应用来满足实际金融业务,将会拉开差距。所以征信变量的进一步挖掘对金融机构的数字化发展与转型非常具有实用价值,主要体现在如下几个方面:

  1.简单易用,降低解读难度,降低误读风险:

  新版征信的面世与以往不同,在信息量上大幅增加的同时也大大增加了人工解读的难度,在实际应用过程中,非常容易产生读错或者理解有误的情况,金融机构需要重新解析报告,再次构造征信变量的问题。有限元凭借多年的沉淀积累,和丰富的实践经验。对二代征信报告等数据进行深入加工,进一步提升数据的实用性。

  2.进一步增强变量对模型的解释度与贡献度:

  对于非线性模型而言如Random Forest和XGBoost等由于其建模过程就是筛选变量与数据的过程,可计算变量的重要性不言而喻

  3.增强风控管控能力

  变量的下游应用场景广泛,既可大幅提升风控规则、模型、策略的准确性,又可对人工审批进行数据支撑,帮助合作伙伴在面临风险时做出正确的决策,提升合作伙伴的风险应对能力。

  4.使用用户画像进一步了解用户

  运用大数据技术与征信数据对客户的征信数据进行深入挖掘与分析,预测客户的潜在需求,有针对性的为客户推销响应的金融产品,产品的改进方面,大数据时代的信用报告可以结合客户的生活习惯、性格特点、财务状况、兴趣爱好等数据,对客户做出真实且严谨的评断。

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责任编辑:FD31
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