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吴晓春:将大数据更快的结构化,是小赢科技的独特优势

2018-01-22 eNet&Ciweek

北京2018年1月22日电 /美通社/ -- 2015年,“芝麻信用”推出凭700分免签日本的服务,虽然只能省去提交部分资金证明,但终于让市场意识到个人征信的意义。同时,政策的开放也让个人征信不再是“国企市场”,包括阿里、腾讯、京东,越来越多的民企进入市场,个人征信“分”也呈现“百花齐放”的状态。

近日,在上海召开的2018中国智能风控创新大会上,来自网贷之家、小赢科技、麦子金服等国内一线网贷和网贷第三方平台,就如何应用个人征信大数据增强平台风控能力各抒己见,小赢科技高级风控模型总监吴晓春参会并做主题演讲。

小赢科技高级风控模型总监吴晓春
小赢科技高级风控模型总监吴晓春

 

吴晓春认为,目前个人征信分数,主要通过评级模型和数学公式,将来自不同渠道征信大数据,汇总并用分数的形式表示出来。对平台来讲,数据的涵盖的范围,信息记录信息的全面,以及时效性是首要重点。

同时,他认为,目前行业个人征信大数据较多,而平台可以轻易获得数千万级别的大数据,然而获得数据后,往往第一件事就是数据清洗,将数据结构化,让系统可以更好更快的处理这些数据,让数据的逻辑结构更加简单,方便分析人员和建模人员提取数据并应用,这背后的工作量和投入是巨大的,但是值得,因为数据的采集和积累会成为企业独特的优势。

他介绍,小赢科技主要是为个人消费者做金融服务,其中信用卡代还产品小赢卡贷截止去年年底放款额超过20亿,服务客户超过1000万、放款客户超过100万。

随着我国消费市场的不断发展,消费信贷、网贷行业的崛起,产生了对于个人征信巨大的需求,市场发展速度迅速。

小赢科技高级风控模型总监吴晓春
小赢科技高级风控模型总监吴晓春

但是,相比欧美100多年的成熟的个人征信市场,国内目前还很稚嫩。目前市场最大的发展点在于对小微企业的信用涵盖,用于借贷与企业经营,和对个人征信市场的开发与场景应用。

吴晓春认为,现阶段我国企业征信首先应该考虑的是如何做好信用评分模型,对现有的数据进行深入分析,运用数据挖掘技术和统计分析方法,对征信数据进行全方位分析,挖掘数据中蕴含的行为模式和信用特征,才可以对个人未来的信用表现做出综合评估。

对于未来基于大数据的智能风控的改变,吴晓春表示,目前的风控体系有一个隐含的假设就是大环境、宏观经济的一致性,如果宏观经济变了,数据源势必要有很大的调整,也就意味着要做很多改变。但对于平台来讲,只要自己的反欺诈、风险建模等系统完善,那么就已经将核心的东西抓在自己手里,也就掌握了自己的命运。

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