“信用+補充”數據設計，維信金科提供個(gè)性化消費信用服務(wù)

　　當今社會(huì )，信用可以說(shuō)已經(jīng)是每個(gè)人的無(wú)形資產(chǎn)個(gè)性化應用。

　　信用較高的人，可以獲得不少福利，免押金騎行、免押金借還、甚至在申請貸款時(shí)獲得別人低的利率個(gè)性化應用。信用較差的人，則會(huì )給自己的生活帶來(lái)很多麻煩。尤其是國家對失信行為愈加重視的情況下，未來(lái)這些人在出行、旅游、投資、消費等方方面面都會(huì )受到法律的限制，堪稱(chēng)“寸步難行”。

　　那么具體到個(gè)人，又該如何評價(jià)他的信用好壞呢?相信很多人首先想到的是信用分個(gè)性化應用。

　　事實(shí)上，在不同的歷史時(shí)期，個(gè)人信用的含義及其衡量方法是不盡相同的，信用分更不是從古就有之個(gè)性化應用。

　　今天就來(lái)扒扒這背后的故事個(gè)性化應用。

　　(一)

　　在商品經(jīng)濟不太發(fā)達的古代，個(gè)人信用的概念主要包括的是在社會(huì )倫理道德方面的含義個(gè)性化應用。

　　彼時(shí)，大家評價(jià)一個(gè)人有信用與否更多的會(huì )提到誠信這個(gè)詞個(gè)性化應用。

　　作為做人處事的基本原則，誠信是贏(yíng)得他人真誠相待的基礎，因為沒(méi)有人愿意和不履行自己承諾的人交往個(gè)性化應用。

　　簡(jiǎn)單的講就是“借錢(qián)還錢(qián)”，即指交易一方承諾未來(lái)償還的前提下，另一方向其提供資金、商品或服務(wù)的行為個(gè)性化應用。而為了防范信用風(fēng)險，減少交易中的信息不對稱(chēng)，社會(huì )對個(gè)人信用調查的需求愈漸強烈。

　　明清時(shí)期，錢(qián)莊的興起讓征信正式提上了日程個(gè)性化應用。因為錢(qián)莊的放款都是信用放款，一旦錢(qián)放給了無(wú)賴(lài)之徒，或者對方不是實(shí)業(yè)家而是投機商，那么再收回款項就千難萬(wàn)難了。

　　可見(jiàn)，社會(huì )發(fā)展至此，大家對個(gè)人信用的衡量靠的依舊是各自的主觀(guān)判斷，但會(huì )建立在靠自己能力搜集到的有關(guān)對方過(guò)去各種表現證據的基礎上，開(kāi)始講究真憑實(shí)據個(gè)性化應用。

　　(二)

　　時(shí)間來(lái)到200*年，在經(jīng)過(guò)近三年的精心準備后，央行的征信中心正式在全國聯(lián)網(wǎng)運行個(gè)性化應用。

　　自此傳統金融機構在提供服務(wù)的過(guò)程中，開(kāi)始將個(gè)人征信報告作為最主要的信用評判依據個(gè)性化應用。這份由央行出具的報告包含了個(gè)人基本信息、信貸情況、公共數據及個(gè)人信用報告查詢(xún)記錄。其中的不良信息則會(huì )被紅字或紅框標出，比如最近*年內的貸款、貸記卡逾期記錄，以及準貸記卡透支超過(guò)*0天的記錄。

　　顯然，個(gè)人征信報告的問(wèn)世，讓個(gè)人信用實(shí)現了數字化解讀，更讓信用評價(jià)有了更廣泛、更客觀(guān)的依據個(gè)性化應用。

　　然而，央行個(gè)人征信系統雖已發(fā)展得相當成熟，但其覆蓋面畢竟有限—那些在銀行沒(méi)有信貸業(yè)務(wù)，甚至不使用信用卡的人，其信用記錄為零，也就無(wú)從判斷其個(gè)人信用的好與壞個(gè)性化應用。

　　這一短板，隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展而愈加凸顯個(gè)性化應用。于是，為了更好的服務(wù)“長(cháng)尾客戶(hù)”，各大互聯(lián)網(wǎng)機構紛紛借助新科技的力量，開(kāi)始大力發(fā)展大數據征信。

　　所謂的大數據征信，即利用數據挖掘、云計算等網(wǎng)絡(luò )技術(shù)，將個(gè)人在不同場(chǎng)景的支離破碎數據進(jìn)行采集、整理、分析和挖掘，并在綜合傳統建模技術(shù)的基礎上采用機器學(xué)習建模技術(shù)，從多個(gè)評估維度來(lái)評價(jià)信用主體的信用狀況個(gè)性化應用。

　　對比央行傳統征信中主要依賴(lài)線(xiàn)下渠道的數據，大數據征信有著(zhù)很大的優(yōu)勢個(gè)性化應用。其信息來(lái)源更廣泛，種類(lèi)更多樣，時(shí)效性更強，繼而有效彌補了傳統征信體系在信息不對稱(chēng)、反欺詐能力以及精準風(fēng)險定價(jià)方面的不足。

　　(三)

　　大數據征信的興起，也讓個(gè)人信用評分在中國得到了快速發(fā)展個(gè)性化應用。

　　截至目前，世界上應用最廣泛的個(gè)人信用評分方法是Fair Isaac公司開(kāi)發(fā)的FICO評分系統個(gè)性化應用。其打出的信用分數范圍在*00-**0分之間，分數越高 ，說(shuō)明客戶(hù)的信用風(fēng)險越小。

　　中國眾多的互聯(lián)網(wǎng)機構，則在引進(jìn)FICO信用評分方法的基礎上，紛紛打造出了各具特色的信用等級評分體系個(gè)性化應用。

　　擁有十余年消費金融服務(wù)經(jīng)驗的維信金科，便應用FICO評分建模方式建立了自己的評分模型個(gè)性化應用。其開(kāi)發(fā)出的*0多張獨特的評分卡體系使用“信用+補充”數據設計，在基于中國人民銀行征信的同時(shí)，也利用大數據技術(shù)對申請人身份信息、信貸賬戶(hù)的歷史記錄以及外部數據進(jìn)行識別和采集，成功實(shí)現了對個(gè)人的信用風(fēng)險實(shí)現了精準量化，并在此基礎上為不同用戶(hù)提供定制化、個(gè)性化的消費信用服務(wù)。

　　正是在各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的積極重視和開(kāi)發(fā)下，如今信用分的概念早已深入人心個(gè)性化應用。公眾在談及個(gè)人信用時(shí)，往往不再會(huì )詳細提及央行信用報告中是否有逾期記錄，而是直接比較信用分的高低。

　　可見(jiàn)，信用分在極大方便了相關(guān)企業(yè)對用戶(hù)快速識別的同時(shí)，其一目了然的特點(diǎn)也逐漸改變著(zhù)公眾的認知個(gè)性化應用。

　　于是正如我們看到的，越來(lái)越多的人開(kāi)始注重積累自己信用數據，并盡量避免各種違約、違規事情的發(fā)生個(gè)性化應用。

　　這無(wú)疑是大家應對信用社會(huì )到來(lái)的最好方式，因為未來(lái)，“誠信走遍天下，失信寸步難行”個(gè)性化應用。