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智金工科信审系统:第一步,征信审批你做好了吗?

时间:2017-02-22 21:31:42  来源:  作者:

  财牛网:上世纪九十年代中后期,我国在信贷中产生了大量的不良贷款,制约了金融业的发展。个人征信的缺失是造成大量不良贷款的主要原因,反观欧洲、美国、日本等发达国家和地区都有许多社会征信机构,不同类型的机构覆盖不同信息主体和不同信息类别的征信系统。中国征信体系的建设从长远和可持续发展的角度,必须要建立一个发达的征信市场。

  1999年央行批准上海资信有限公司试点拉开个人征信的帷幕。经过近七年的努力,2006年1月个人信用信息基础数据库正式运行,并于3月设立“中国人民银行征信中心”。截止至2016年9月,央行征信中心覆盖人口约为三亿,主要集中在北上广深和沿海城市。换而言之,约有十亿人尚未被央行征信中心覆盖,这十亿人在传统金融中面临“贷款难”的问题。

  由于信息不对称以及信息获取不及时,以银行为代表的传统信贷中约有60%的信用贷款来自于欺诈,这其中有一半以上是由于身份造假和资料包装。为了避免这种情况,银行对征信审批抓的非常严,并选择通过让贷款人提供大量资料来辅助判断,这个过程不可避免地产生的大量人工成本和时间成本。为了提高征信审批的效率和降低贷款不良率,征信审核系统逐步加入大数据和人工智能技术是大势所趋。

  大数据+征信

  为了推进社会信用体系建设、建立健全社会征信体系,2015年1月中国人民银行发印发了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、拉卡拉信用管理有限公司等八家机构做好个人征信业务准备工作。这八家机构拉开了大数据征信的序幕。

  大数据征信实际上并非完全推翻传统征信,它在建模原理和方法论上与传统征信无本质区别,可以说大数据征信是传统征信的补充或者扩展。传统征信主要采集20个维度左右的用户数据,主要用于评估客户还款能力和还款意愿。在这个基础上,大数据征信可以通过国政通数据验证贷款人身份信息,分析贷款人线上申请行为、消费行为、社会关系等,借助数据模型来揭示某些行为特征和信用风险之间的关系。下面是智金工科整理的八家征信机构的背景、产品及其优势:

  从上表的表格可以看出,这八家征信机构由于背景不同,它们的优势领域也有区别。美国各大银行和贷款机构会对接Experian、Equifax、Trans Union三大征信机构,参考FICO的信用评分,再根据其他外部征信数据和自有数据来审批贷款。所以现在的消费金融公司更趋向于接入多家征信机构,综合评估贷款人情况,进而确定贷款额度。

  人工智能+大数据+征信

  如今,人工智能时代已经悄然来临,2016年“十三五”规划纲要草案首次出现了“人工智能”一词,作为国家战略前瞻性新兴产业,各行各业也在密切关注人工智能发展和应用。美国信贷机构通过大数据模型加决策引擎已经实现贷款的秒级审批,人工介入成为一种补充手段,人工智能崛起势在必行。

  用于消费金融领域的人工智能技术包括语言识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等。前面三个比较好理解,那么机器学习是什么呢?机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。智金工科研发的消费金融系统采用大数据和人工智能风控模型,通过全面整合积累和收集的海量客户数据,并根据具体业务需求细化风险计量,为客户在业务规则、决策规则、客户风险定价等方面作出决定或预测。笔者认为,“人工智能+大数据+征信”是一种必然的趋势。

  总结

  对于消费金融公司来说,风控是很重要的一环,而征信审批是风控的第一步,也是消费金融的第一步。从传统征信,到大数据征信,再到人工智能大数据征信,技术的发展推动着征信行业的发展。相信消费金融公司的系统也跟着不断的升级,将人工智能和大数据技术加入消费金融系统有三个优势:第一,可以根据更多的维度来判断贷款人的信用情况;第二,在很大程度上提高了审批速度,节约时间成本和人力成本;第三,人工智能审核可以避免主观情绪对征审结果造成的影响。由于人工智能大数据征信系统的有点显著,也许它会逐渐成为消费金融公司的标配产品。

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