
大數(shù)據(jù)征信六大難題待解
隨著消費金融、網(wǎng)絡(luò)借貸等互聯(lián)網(wǎng)消費模式快速增長,以及大數(shù)據(jù)技術(shù)突飛猛進(jìn),大數(shù)據(jù)征信服務(wù)機構(gòu)開始大量涌現(xiàn)。但多元化、多層次征信市場體系建設(shè)面臨一系列挑戰(zhàn),有很多難題尚未破解。
一是數(shù)據(jù)的質(zhì)量、共識性問題。相比于央行征信系統(tǒng)的共識性、數(shù)據(jù)質(zhì)量的高可靠性,大數(shù)據(jù)征信機構(gòu)雖然數(shù)據(jù)來源更加寬泛、品種更加豐富,但數(shù)據(jù)質(zhì)量、共識性受到質(zhì)疑。美國國家消費者法律中心2014年3月對主要的大數(shù)據(jù)征信公司進(jìn)行調(diào)查后并發(fā)表了題為《大數(shù)據(jù),個人信用評分的大失望》的調(diào)查報告,報告稱,大數(shù)據(jù)征信公司的信息錯誤率高于50%。這些公司的數(shù)據(jù)模型繁多又復(fù)雜,使用不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù),有“垃圾進(jìn),垃圾出”之嫌。
二是同人不同信用問題。決定大數(shù)據(jù)模型預(yù)測準(zhǔn)確性的兩個關(guān)鍵因素是數(shù)據(jù)和算法,各家征信機構(gòu)的基因不同,數(shù)據(jù)來源不同。目前八家機構(gòu)中,鵬遠(yuǎn)、中誠信、中智誠是傳統(tǒng)型的征信機構(gòu),數(shù)據(jù)來源主要是金融數(shù)據(jù)、公共數(shù)據(jù)為主,而芝麻、騰訊、前海、考拉、華道則除了接入傳統(tǒng)數(shù)據(jù)外,主要大量用的是自身場景下積累的數(shù)據(jù),這導(dǎo)致信用評估結(jié)果在不同公司間存在差異。
三是個人隱私保護(hù)及信息安全問題。根據(jù)《征信業(yè)管理條例》規(guī)定,采集和應(yīng)用個人征信信息必須要獲得征信主體授權(quán),商業(yè)銀行在向人民銀行征信中心報送和查詢使用個人征信信息時,必須嚴(yán)格執(zhí)行此規(guī)定,對于報送數(shù)據(jù)范圍、查詢用途范圍、授權(quán)形式、異議處理等都有明確的界定。而大數(shù)據(jù)征信依賴大量個人的互聯(lián)網(wǎng)交易記錄、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),在多重交易和多方接入的情況下,隱私保護(hù)的權(quán)利邊界被淡化,隱私泄露風(fēng)險被迅速放大,公民維護(hù)自己合法權(quán)益面臨取證難、訴訟難等問題。
四是公共信息的可獲取、跨機構(gòu)信息的可交換問題。如前分析,目前多家個人征信試點機構(gòu)的信息來源帶有濃厚的自身經(jīng)營特點,申請個人征信試點機構(gòu)大多首先擁有自己的具有壟斷性的數(shù)據(jù)資源。而大數(shù)據(jù)征信要求的是信息的共享,而不是局部的壟斷和壁壘。跨機構(gòu)擁有的信息是否可交換,哪些需要獲得信息主體的授權(quán),如何保證交換過程和交換后信息不被濫用,在法律、監(jiān)管、技術(shù)等方面都缺乏標(biāo)準(zhǔn)。同時,工商、稅務(wù)、司法等公共政務(wù)信息的可持續(xù)獲取,尚得不到保證。目前的主要做法是,各家征信機構(gòu)或信息使用機構(gòu)分散地獲取這類信息,獲取成本高,數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)的可持續(xù)維護(hù)得不到保證。
五是信息濫用帶來的社會安全、公平交易問題。從首批試點的八家個人征信機構(gòu)的運營情況看,市場開放之后,芝麻信用、騰訊征信、考拉征信等機構(gòu)開始了一輪激烈的追逐賽,紛紛推出各自的評分產(chǎn)品,并爭相在金融、購物、招聘、租車、租房、交友、酒店入住等領(lǐng)域嘗試應(yīng)用。但是,這些機構(gòu)繪制出的人物“肖像”能否真實反映個人信用還令人質(zhì)疑,獲取信息所采用的關(guān)鍵技術(shù)的可靠性還有待進(jìn)一步檢驗,沒有制約的商業(yè)化應(yīng)用很可能帶來安全隱憂或消費歧視。
六是征信機構(gòu)的獨立性問題。從各國征信機構(gòu)的發(fā)展歷程看,狹義的征信主要是為放貸機構(gòu)的風(fēng)險管理提供信息支持的活動,遵循“信息采集者與信息產(chǎn)生沒有任何關(guān)系”的獨立第三方原則。而目前試點的幾家征信機構(gòu)多不是獨立的第三方,一方面他們的數(shù)據(jù)來源于母公司,另一方面其兄弟公司又涉足放貸業(yè)務(wù)。評分結(jié)果對于其各自經(jīng)營領(lǐng)域的客戶分析、風(fēng)險判斷具有強相關(guān)性,但其他應(yīng)用場景下評分結(jié)果的相關(guān)性則有待驗證。
總之,圍繞建立多元化的征信體系這一大目標(biāo),需要在健全信用管理法律法規(guī),完善信用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系,加快各類公共信用信息基礎(chǔ)平臺建設(shè),強化征信業(yè)監(jiān)管等方面多方探索,既要大力推進(jìn),又要腳踏實地,不能指望一蹴而就。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10