基于征信大数据的替代信用评分

随着征信市场的快速发展,传统信用评分因其高门槛而呈现明显的拓展局限,例如美国有20％的消费者无法获得信用评分,因而在金融服务中困难重重.全球各大征信公司都开展了大数据技术的研究和应用,纷纷利用大数据资源,挖掘信贷数据之外的其他替代数据,加大替代信用评分产品的研发力度.在介绍大数据征信应用背景的基础上,分析归纳益博睿、艾克飞和环联等传统征信机构和数据挖掘公司费埃哲合作引入替代征信大数据,以及开发替代信用评分的最近动向及成果,进而总结其借鉴意义,希望能够对中国未来的大数据征信有一些启示.     

大数据时代的普惠金融

文章首先对普惠金融进行了定义,分析了我国发展普惠金融的必要性以及面临的现实制约.之后论证了大数据助力普惠金融具有的经济理论基础,对于破解普惠金融的征信难题有现实可行性.     

基于大数据的农户信用评分系统的设计与实现

本文在介绍农户信用评分系统架构、功能的基础上,叙述了人民银行咸丰县支行依托\"智慧城市\"网格化管理大数据平台,推动涉农信息的联通与共享,并分类开展信用评分实践的做法。此举有效破解了农村\"缺信息、缺信用\"和银农信息不对称的问题,充分发挥了农村信用体系建设助推涉农信贷和金融精准扶贫的作用,进一步优化了农村金融生态环境。     

大数据对现代征信体系的影响及启示

近两年,蓬勃兴起的大数据技术渗透到政治、经济、社会、文化等方方面面,被视为未来国家与国家之间、企业与企业之间比拼的核心竞争力.征信体系,作为一个与数据密切相关的领域,必将受到大数据技术的全面冲击.全面分析大数据对构成征信体系的数据基础、技术平台、市场结构、法律制度四个层面的影响,提出征信体系建设通过参与各方的应对举措.     

信用评分模型开发中的抽样技术

信用评分是运用数据挖掘技术对已知客户的信息进行分析，建立能预测未来客户信用表现的模型。数据准备是评分模型开发过程中非常重要的步骤，数据质量的好坏直接决定了模型的成败。由于银行内部的数据量非常庞大，为了使分析更加有效率，需要对数据进行抽样。因此，如何进行抽样，如何保证样本能够充分代表总体就非常重要。根据信用评分模型的开发经验以及数据挖掘中的抽样理论，现提出如下建立评分模型时应用的抽样技术以及注意事项。     

数字金融下的消费者信用评分现状与展望

介绍目前国内信用评分的现状和存在的问题,认为国内信用评分的研发从征信机构到信贷部门都有很大的提升空间,并分析了消费信贷在数字金融场景下的特点及其对未来信用评分研发带来的挑战.对于面向新金融的信用评分的研发,建议从可替代数据源和信用模型等角度创新,要充分利用央行征信系统的数据,做好基础性指标体系搭建工作,同时也不能忽视个...     

数字普惠金融发展的国际经验和启示

近年来,随着数字技术迅猛发展,数字普惠金融受到各国重视并得到了广泛应用,其存在的问题也逐渐凸显,这对银行利用互联网金融服务实体经济、支持经济高质量发展造成了一定的影响。本文分析了发展中国家和发达国家数字普惠金融的发展经验,有助于拓展数字普惠金融的发展思路。     

大数据时代我国社会信用体系建设研究北大核心

我国社会信用体系存在信用立法滞后、缺少覆盖全社会的征信机制、社会信用评级机制不完善、信用监管机制不完善、个人信息安全保护机制不完善、理论研究不足的问题。大数据征信促进社会信用资源的共享,应建立个人、企业、其他社会组织和国家机关的统一社会信用码,通过构建以大数据征信为基础的社会信用体系,促进全社会“守信激励”“失信惩戒”和“联合惩戒”的诚信建设长效机制,提升整个社会信用水平。     

我国大数据征信发展的现状、困境和经验借鉴

以大数据征信的概念为出发点,总结分析我国现阶段大数据征信发展的现状及困境,介绍美国较成功的大数据征信模式,从而有针对性地提出完善配套制度及监管方式、推动标准化建设及丰富数据渠道、提高技术专业性三方面的建议,以促进我国大数据征信的健康发展.     

大数据征信的监管思路:来自《公平信用报告法》的启示

美国《公平信用报告法》作为世界征信法律的典型代表,为我国大数据征信监管提供了可供借鉴的范例。我国大数据征信监管应通过设定征信原则和排除法相结合的方法,界定数据征集范围,设计征信数据质量监管制度,扩大大数据征信产品监管范围,实行适度收费管理,做出不同种类负面信息的保留期限规定,保障信息主体的隐私权和知情权。     

我国大数据征信行业的发展现状、问题与对策

近年来,我国大数据征信广泛应用于反欺诈策略、信用评估、授信策略与风险定价、贷后管理等领域。针对我国现有征信模式存在的问题,提出明确信息采集范围、加快行业整合、推进应用场景多元化、提升个人信用意识等相应对策。     

大数据时代宏观数据与微观数据的融合

在大数据时代,现有的数据质量参差不齐、缺少统一的代码和口径,使得宏观数据与微观数据之间的融合存在问题。以宏观数据库为基准,将微观数据库匹配到宏观数据库是解决数据融合难题的一个方法。建议设置宏观数据库与微观数据库,并鼓励学者上传数据、定期融合数据库、加强与科研机构和数据公司的合作,以此来完善我国数据库的建设工作。     

Internet Finance: Its Uncertain Legal Foundations and the Role of Big Data in Its Development

Internet finance has made significant progress in China. At the same time, it also suffers from legal gaps and inconsistencies. Traditionally, legislation regulates the emerging internet financial market by distinguishing between legal and illegal activities. Users of internet finance engage in regulatory arbitrage and pursue short-term profits, which distort the market. Regulations over internet finance should conform to market logic and utilize informational mechanisms and big data to reduce fraudulent information and market friction, ensuring market transparency, competition, and fair pricing.     

金融业面对大数据的机遇与挑战

指出大数据开启了一次重大的时代转型,给金融业带来了难得的机遇和巨大的挑战。建议金融企业积极加强风险管理、构建分析平台、创新服务模式、改善用户体验、培养专业人才、打造大数据时代的“互联网金融”。     

金融业面对大数据的机遇与挑战

指出大数据开启了一次重大的时代转型,给金融业带来了难得的机遇和巨大的挑战。建议金融企业积极加强风险管理、构建分析平台、创新服务模式、改善用户体验、培养专业人才、打造大数据时代的“互联网金融”。     

大数据背景下的寿险产品定价与创新

本文主要探讨大数据对保险业的影响,并以实例说明在大数据背景下传统寿险产品定价的改进以及新型保险产品的开发情况。首先基于实际数据对于保险业大数据现状进行了统计分析,给出了保险业数据量现状以及数据使用效率的统计结果;其次以实际大数据量为基础,对传统的寿险产品定价进行了改进,获得了更优的市场比较优势;最后,以大数据量为基础,打破传统寿险产品的思维定式,开发出新型的保险产品并对产品风险进行了精确测定。     

Default Predictors in Retail Credit Scoring: Evidence from Czech Banking Data

Credit to the private sector has risen rapidly in European emerging markets, but its risk evaluation has been largely neglected. Using retail-loan banking data from the Czech Republic, we construct two credit risk models based on logistic regression and classification and regression trees. Both methods are comparably efficient and detect similar financial and socioeconomic variables as the key determinants of default behavior. We also construct a model without the most important financial variable (amount of resources), which performs very well. This way, we confirm significance of sociodemographic variables and link our results with specific issues characteristic to new EU members.     

新时代大数据审计实践研究——以医疗保障基金审计为例

信息技术的快速发展使得国家审计的数据基础和审计方法随之改变。近年来,我国医疗保障改革发展的成就令人瞩目,覆盖城乡居民的医疗保障体系框架基本形成,管理服务体系已完全信息化、数字化。新时代医疗保障审计必须顺应新时代变化步入大数据审计实践。本文基于医疗保障领域审计实践,分析当前医疗保障基金审计面临的大数据环境现状,探究审计分析方式变革、审计方法创新,总结审计专家经验模型,探索关系网络分析方法、数据挖掘方法的审计应用,并从统筹项目组织与实施、加强质量控制、新技术探索、完善大数据审计平台等四个方面提出了进一步深化发展大数据审计的思考建议。     

我国征信监管标准建设的国际借鉴及启示

我国征信行业快速发展,但征信监管标准的建设仍较缓慢滞后。选择欧、美等征信发达国家征信监管标准及规制建设实践经验,剖析监管标准出台的背景、需求、内容及作用,结合我国征信行业监管标准现实需求,建议以"征信通用原则"为框架,提升监管效率,着力保护征信主体权益,建立统一规范的监管指标体系并采用动态方式维护。     

诚信助力脱贫 征信文化暖心——征信宣传工作助力“决战决胜脱贫攻坚”实践与启示

中国人民银行石家庄中心支行积极开展扶贫征信文化宣传活动,引导人们同心协力强化诚信意识,营造良好信用环境,助力脱贫攻坚和乡村振兴发展。扶贫征信文化宣传活动具有降低不良贷款水平、提升农户了解自身信用状况和维权意识、形成农村征信宣传网的优点。开展扶贫征信文化宣传活动具有重要启示:贫困地区征信文化建设需要制度机制,征信宣传路径创新能够更好服务群众,征信宣传产品差异化设计非常重要,宣传人员培训与传播技术更新具有良好效果,多维度宣传能够提升整体效果,宣传具有较强的规模效应。