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吉荣数刘志军解析新版征信在消费信贷模型中的应用

2019-05-20 11:42:01|编辑: Hubery|原作者: 晓白|来源: 网贷天眼|阅读量: 1135

摘要:征信,伴随每个人一生的信用记录者。个人信用报告可以体现个人的信用状况,被称为“经济身份证”,和每个人息息相关。如何系统性、完整性、有效性、可解释性利用征信数据仍然是金融行业需要破解的课题。然而,中国目

征信,伴随每个人一生的信用记录者。个人信用报告可以体现个人的信用状况,被称为“经济身份证”,和每个人息息相关。如何系统性、完整性、有效性、可解释性利用征信数据仍然是金融行业需要破解的课题。

然而,中国目前还缺乏完备的征信数据服务。央行征信中心是唯一提供人工解读征信报告的机构。百行征信将补充更多征信数据,会丰富征信数据产品。但现状是没有标准的机器读的征信报告,也没有标准的征信变量,很多金融机构在获取征信数据用人工可视化读表作决策。这不仅对读取人员经验上有高要求,可能做不到公平一致的信贷决策,也造成了大量小额个人信贷的巨大成本。同时,缺乏机器可读的好的征信数据产品也障碍了向智能数据风控的转型。

央行一代个人征信报告有几种版本,每个版本都是为人读设计的,用于智能机器决策还要经过专业加工,即解析征信报告提取信息字段并标准化,在此基础上再设计加工成征信变量,征信变量才是智能风控规则和模型的输入项。征信变量不是征信标准字段的任意组合计算,征信变量要系统性地覆盖征信报告的信息,变量之间要契合,没有逻辑矛盾,每个变量要可解释。这些要求是建立有效、公平、透明风控的基础,也是金融机构建立具有公信力的智能风险评估的必要建设。

征信二代提供更多更细的征信信息,征信变量的数量会更多。金融机构如不借机提升征信数据的处理能力,提升变量的有效性和信息覆盖,就会在智能风控的第一步拉开更大距离。

缺乏完整的征信数据产品,以及各金融机构应用数据的能力参差不齐,造成个人信贷行业风控成本居高不下。金融机构正好可以利用二代征信推出这一契机解决这些问题。

随着二代征信报告的即将推出,信息量的增加会增加人工解读的难度,已采用智能数据风控的金融机构面临着重新解析征信报告,再次构造征信变量的课题。另外,还要考虑和一代征信变量兼容的问题,以满足风控分析、规则、模型的需求。在解决二代征信解析和变量过程中还会面临一代征信同样的问题,比如如何构建有效、完善、维护工作少的变量体系;频繁地发现变量的不足和错误造成频繁的升级改版,增加风控的试错成本。

吉荣数自主开发了第一代央行征信变量系统,变量系统设计实现流程包括字段归纳解析、变量逻辑设计、变量生成设计、报告解析代码开发、变量生成代码开发,这五部份全部由吉荣数自主开发,这是吉荣数风控变量设计生产能力的体现,吉荣数完全具有知识产权。目前该系统已在银行和持牌消金机构等金融机构应用于信审生产中,效果较好。第二代央行征信变量系统开发正在进行中,与央行征信中心推出的第二代征信报告试运行同步完成设计实现。实现第一代征信报告变量系统与第二代征信报告变量系统的兼容,在人民银行征信中心的个人征信报告升级的背景下,保证合作客户兼容使用吉荣数的征信报告变量系统,不间断和不出问题的应用于信贷审批生产中。

吉荣数科技作为第三方赋能服务机构在第一代征信变量设计的基础上,结合第二代个人征信报告的特点,做到保持标准、保持优势,结合个人的信贷数据新内容,进行多维度多目标的变量扩充和更新,继续把人行征信变量系统做到信息化、标准化、有效实用,为金融机构服务。

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