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读秒客服电话-读秒还款客服 读秒现金贷客服电话4008888-还款客服4008888
中国的信用数据并不稀缺,来源也非常多,关键是如何使用。可以说智能信贷的壁垒早已不是数据量的大或多,而是如何精确地、科学地运用数据。 银行、电商、运营商、社交媒体等集合数据已经能够很好地覆盖中国消费者,并能展现绝大多数人的信用情况,获取的难度也不高。读秒对接的30余个数据源中,大部分是公开的,我们从中提取100个主要变量,进行交叉验证,形成500多个主要维度去建模分析,数据的使用决定了风控水平的高低,大数据风控的意义也在此体现。 举例来说,用户填写的“收入水平”为变量A,“工作地点”为变量B,申请时IP地址的“所处区域”为变量C。 从A+B的维度来看,倘若用户填写的A月收入有数万元,B却显示在某个偏远山区的修车厂工作,我们或许应该怀疑用户隐瞒收入。 若从B+C的维度来看,倘若B变量显示用户工作地点在北京,C却显示申请时IP地址在云南,或者频繁更换IP地址去申请,我们或许应该考虑金融欺诈的风险。 若结合A+B+C的维度来看,若B变量显示客户在北京国贸工作,A变量显示月入10000元,IP地址、申请地点都在北京,通过三个变量数据的交叉验证,可以初步推断申请人是常住北京的中等收入白领。 此外,用户在申请时的行为也是一种数据维度,可以很好地用以鉴别金融欺诈。读秒长期以来的运营数据开始统计出一些规律,比如在凌晨3点左右申请贷款的用户,信用风险更高——很多欺诈者对智能信贷不熟悉,错误地以为凌晨无信贷员审批,或许是防御薄弱的突破口;此外,在申请读秒现金贷时,多次修改填写资料的用户可能存在信息造假——因为普通人通常不会频繁记错自己的私人信息。这些独特的用户行为数据一定程度上也能甄别风险,反应用户信用。 中国市场上的另一个迷思,是对“大数据”和“社交数据”的迷信。比如十分倚重巨头体系内数据的权重,或者打造“朋友圈影响力”、“职业偏好”“模拟人类大脑”等特殊维度,并以此为主要风控模型等。我曾经有十多年的经验都在与风控打交道,在我看来,智能信贷的风控更多的是将传统信贷的风控流程数字化、智能化,而并没有改变传统风控的基本规则,传统风控需要考量的借贷者收入、风险、还款意愿等一系列指标仍然是核心数据。... [详细介绍]
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