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老赖画像出炉 大数据显身手

【数据猿导读】 近日,国内首份老赖大数据画像报告出炉。在超过300万样本的数据基础上,报告显示,东部地区,40-49岁男性,且具有大专或本科学历,是国内老赖典型特征

老赖画像出炉 大数据显身手

近日,国内首份老赖大数据画像报告出炉。在超过300万样本的数据基础上,报告显示,东部地区,40-49岁男性,且具有大专或本科学历,是国内老赖典型特征。堂主表示,此次对老赖画像的总结,是通过多维度的数据整合,使得惩戒老赖更加高效准确,这正是大数据的优势所在。

大数据精准预防欺诈

近几年,随着互联网金融行业的发展,其面对的风险也在加大,除了传统的信用风险,外部欺诈风险正成为一个主要风险。

业内人士表示,恶意欺诈正在成为互联网金融公司面临的主要威胁之一,甚至在一些互联网金融公司,恶意欺诈产生的损失占整体坏账的60%。很多互联网金融公司将主要精力放在如何预防恶意欺诈方面,而高风险客户识别和黑名单成为预防恶意欺诈的主要手段。

据了解,目前市场上有近百家公司涉及个人征信业务,其主要的商业模式是反欺诈识别。反欺诈识别中,一个重要的参考就是黑名单,市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单,而大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单,真正有价值的黑名单在两百万左右。黑名单主要构成是民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户,其中很大一部分不再有借贷行为,参考价值有限。另外一部分产生于催收公司,催收的成功率一般小于30%,会产生很多黑名单。

堂主表示,数据堂积累了很多黑名单数据,这些数据主要来源于高法公示的企业法人违法信息,虽不能全面覆盖全量借贷人员,但可以通过在黑名单库中筛选,帮助金融企业降低金融借贷风险且获得更多的黑名单来提高查得率。

以数据堂推出的“反欺诈产品”为例,该产品通过多维度数据在贷前、贷中和贷后对用户进行身份确认,用户类别的准确定位以及消费能力、偿债能力的预测,帮助互联网金融企业预防互联网恶意欺诈和识别高风险客户。例如,数据堂可以通过“反欺诈产品”初步确定用户的合法性,准确定位用户类别;可以帮助互联网金融公司,识别出出现在同一个经纬度的群体性恶意欺诈事件,降低不良贷款发生概率。此外,数据堂还可以结合用户近三个月的行为轨迹,帮助互联网金融企业准确识别出高风险客户。

大数据让老赖寸步难行

近日,中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加快推进失信被执行人信用监督、警示和惩戒机制建设的意见》,对失信被执行人规定了11类37项联合惩戒措施,包括从事特定行业或项目限制、政府支持或补贴限制、任职资格限制、准入资格限制、特殊市场交易限制、限制高消费及有关消费、出境限制、加大刑事惩戒力度等。

据 《人民日报》日前公布的数据显示,截至2015年,中国共有308万名被执行人被纳入失信名单,累计拦截357.7万人次购买飞机票,拦截59.88万人次购买列车软卧、高铁和动车一等座以上车票。

堂主表示,这些庞大的数据背后,折射出诚信社会的构建力度日益加大。要实现让老赖寸步难行,一方面需要国家打通各部门、各行业之间的信息壁垒,搭建一个开放共享、可以流通的大数据资源平台;另一方面,作为大数据企业,要积极发挥资源整合优势,构建数据共享平台,为我国信用体系建设提供更多维度的数据支撑。

大数据助力征信体系建设

据统计,截至2015年末,央行征信中心覆盖8.8亿人,其中有信贷记录的为3.8亿人,剩下的几乎没有任何记录,我国在征信体系上还不太完善。这也是很多互联网金融企业在借款时,很难对借款人的信用做出精准判断的重要原因。

当前,社会上有两种征信模式:传统征信和大数据征信。传统征信主要利用了信用属性强大的金融数据,当下互联网金融平台多是以中小额放贷业务为主,所沿用的也是传统信贷业务中征信手段,因此导致人力和时间成本投入过高,不具备互联网时代的高效性。相比之下,大数据征信通过核心数据建模,来对借款用户进行资信评估,以此来预测其违约概率,能够大大节省传统征信环节中的人力成本。

堂主表示,大数据征信并不是完全改变传统风控,实际是丰富传统征信的数据维度。大数据征信中,首先还是利用信用属性强的金融数据,判断借款人的还款能力和还款意愿,然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充,一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况,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。

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来源:数据猿

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