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基于社交网络大数据的个人征信研究

王庆顺  
【摘要】:随着中国的信用体系加速构建,随着全民信用意识的快速提升,中国的信用社会正加速到来!其中,征信体系的建设是建设信用社会的重要环节。随着大数据、互联网技术的发展,征信的内涵与外延已经大大扩大了,征信数据来源不仅包括传统数据,如信贷数据等,还包括基于互联网交易、互联网社交的网络行为数据,征信应用场景也不仅仅限于金融行业,而是广泛应用于经济和社会生活的方方面面。可以说,征信业已迎来了大数据发展的时代。其中,互联网社交大数据是重要的征信数据来源。本文从国内外大数据个人征信产业的发展来论述大数据对个人征信的意义和价值,进而通过国内社交网络产业的发展来论述社交网络大数据对个人征信产业的影响;在理论层面,本文从数据采集、数据模型、数据服务等环节,定性的对社交网络大数据对个人征信的价值做了分析;在数据层面,本文基于传统的信用分析“5C”模型,用“社交”要素替代“抵押”要素,创新性的提出了网络行为信用分析“5C”模型,从数据采集、数据模型、数据服务等环节,同时结合国内互联网巨头腾讯、阿里的实例,基于新的“5C”模型定量的研究和分析了社交网络大数据个人征信。本文得出以下几点主要结论:通过理论分析,社交网络大数据是非常重要的征信数据来源,对个人征信业务的发展具有重大意义,可以提供更加广泛、更加真实的数据来源,可以构建更多维度的数据模型,可以提供更加丰富的服务场景,推动我国社会信用体系和个人征信业务从金融领域向经济领域、社会领域扩展;通过数据分析,网络行为大数据可以涵盖所有征信要素,可以作为个人信用分析的数据来源,具有非常高的完整性,其中,社交网络大数据是非常重要的数据来源,占据较高的权重;阿里和腾讯的个人征信业务具备一定的数据多样性和业务完整性,可以独立开展各自有特色的个人征信业务,这两家公司各自具备有优势的数据来源,但从另外一个角度讲,阿里和腾讯的数据来源也有各自的局限性,导致数据不全面和应用场景的不足,也正是基于这些考虑,才有了百行征信的成立。


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