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分类:论文范文 原创主题:大数据时代论文 发表时间: 2024-02-02

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本刊记者 任彦

“信用和诚信是两码事,一个人有诚信但不一定有信用,反之一个人有信用,却不一定是个诚信的人.”5月S日,对外经济贸易大学信息学院教授、博士李兵出席了第e物流·2016中国物流大数据研讨会,并就“机器学习与大数据征信”这一主题进行了演讲.他介绍了自身对大数据的独到理解,并就“大数据征信的信息来源”、“机器学习与大数据整合”、“大数据的未来设计”等话题进行了精彩分享,给与会者带来一场听觉上的盛宴.

大数据征信数据来源更加广泛

信用报告是怎么出来的?李兵介绍说,征信的基本流程有四个步骤,分别是制定数据采集计划、采集数据、数据分析、分析报告.在制定数据采集计划时要坚持两个原则:一是理清思路,清楚地知道要采集哪些数据;二是要确定好如何采集.“采集方式各种各样,在当前这个大数据时代,进行数据的交换是最便利的.”李兵介绍说,采集到数据以后,就要进行数据的预处理和加工,这一步往往会花费比较多的时间.在这基础上,还需进行数据的查证、信用平分,包括使用其他的分析方法,最后整理出信用报告.

李兵表示,传统征信的信息源主要有央行个人征信系统信号来源、个人基本信息、个人信贷信息,以及反映信用状况的其他信息.个人基本信息包括、个人身份信息、配偶、亲属信息,以及住所信息等;我们要进行征信,首先要了解征信对象是否有欠款,包括信用卡情况、担保信息等.如果借款人发生债务纠纷,担保人肯定要承担连带责任.另外,我们也要了解其履行相关义务的信息,如社会保险参保信息、住房公积金缴存信息、车辆抵押交易信息,包括后付费的非金融负债信息、电信等公用费用信息等,这些都是需要数据采用的内容.

传统的征信有哪些问题?大数据征信到底能带来哪些变化?李兵认为,传统征信有比较大的覆盖范围,采集的数据比较有限.传统征信的基本模式一股是借款人把交给银行,银行再根据数据来看你是否符合借贷条件.大数据征信跟传统征信则有很大的不同.通过传统征信很多人从银行可能借不到钱,而大数据征信却可以弥补这一块.大数据征信使用的数据范围更加广泛,包括公共政务数据、行为服务数据等,能使更多的数据和更多的人参与进来.

“我们现在这个时代,是互联网时代,是移动互联时代,同时也是大数据时代,我们每时每刻都会留下许多数字足迹.我们每天发微信、聊、在论坛上发表建议,以及微博上发内容,到大众点评网看一些评论,甚至在携程上订酒店,这些都会留下数据足迹.如果想看一个人的方方面面,我们可能不需要那些银行信贷信息,我们可以从其他方面来发现特色,这个是大数据征信的前提.”李兵分析说,大数据征信的维度,第一个确定借款人身份的真实性,第二确认借款人的社交关系,社交关系非常非常重要,有的时候可以通过你的社交关系看你这个人是怎么样的.比如你身边的朋友都是著名的企业家,你自然而然不是一个屌丝,通过这些来间接看.另外看你的经济能力,还款能力.比如说你的消费场合,经常在京东、淘宝买东西.还款能力有的人有能力,有的人没有能力,通过你的数据差异来判断你到底有没有能力.

大数据征信将广泛运用于我们的生活

“前段时间备受关注的围棋大战,世界围棋冠军输给了机器人,主要是因为阿尔法狗Alphago读了太多太多的棋谱.”李兵认为,机器学习特别强调利用经验,即利用历史的数据.机器学习的前提必须要有大量的历史数据,这也就是数据的价值.“如果能把这些数据当中蕴合的知识学出来,那么可以做的事情就更多了.”

机器学习在大数据征信中有的应用包含哪些方面?李兵认为,社交关系的发现,网上消费不同的提取、交叉见证等,都是机器学习运用在大数据征信方面的体现.“例如欺诈检测,全国备类的法院文书有几百万份,我们不可能一份一份去读,但可以把几百份文本集中在一起,根据里面一些特征提取有效的信息,比如说通过人名、所犯罪过、个人行为习惯等,快捷便利.”

李兵谈到了机器学习在大数据征信中的应用,包含用户特征识别、用户画像等.“我们把好多传统的和征信相关的数据,包括一些额外的大数据拿过来,通过特征的提取,便能够发现哪些人具有哪些特征,这个过程就是用户特征识别.而用户画像,则需要对用户进行全面的了解,不仅有基本特征,还包括社交媒体的特征、支付特征甚至生活习惯等.”李兵认为,只有全面了解用户的特征,对用户进行全方位的画像,才能给其一个精准的打分.

李兵认为,传统型征信的发展空间将越来越小.“因为有好多长着大树的公司,如腾讯、淘宝等.就说腾讯,她有、微信,你可以想象她对一个人是多么的了解.”

未来征信到底有哪些作用’李兵认为,大数据征信未来将渗透我们生活的许多方面,如租车、顶酒店、办签证,包括婚恋等.“未来我们征婚的时候,除了看他的基本条件,还要看他的芝麻信用.”

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参考文献:

1、 大数据时代,决策如何转变? 大数据时代,依靠直觉与经验进行的决策劣势凸显,大数据给决策带来了全面而深刻的影响 大数据“热”正在继续,其应用涉及到方方面面 研究表明,大数据不仅能产生巨大的产业空间,也能产生.

2、 壹看板:大数据诊断家 用大数据分析企业精准营销、客户行为、经营决策,已成为众多企业解决运营难题的有效手段,壹看板正致力于用新技术打造从数据的可见、可用到干预企业运营的产品服务闭环 一张“看板” 发现.

3、 大数据时代的征信挑战 2018年2月22日,百行征信有限公司获得了我国第一个个人征信业务牌照 这家公司的来头之大从其股东就可以看出中国互联网金融协会持股36,芝麻信用管理有限公司、腾讯征信有限公司、深圳前海征信中心股份有限.

4、 挑战和:大数据在高校思想政治教育工作中的运用 徐亮(解放军西安政治学院,西安 710068)摘要大数据时代已经到来,它的出现及长足发展正在或将对人类社会生活的各个方面产生深刻的影响 在思想政治教育方面,大数据时代也提出了全新的要求与挑战 为此,我.

5、 大数据时代社会冲突治理结构转型:价值、形态、机制 摘要大数据时代社会冲突呈现虚实交叠无序衍化特征,加剧了社会冲突不可控风险 面对新环境、新技术挑战,社会冲突治理应有效整合治理资源,转变治理结构 大数据时代社会冲突治理应以系统消减冲突价值目标取代快速平.

6、 大数据时代,间谍无孔不入 “我不知道英国政府和剑桥分析公司或者其母公司之间的任何现有合同 ”3月21日,英国首相特蕾莎·梅如是说 梅向媒体表示,自己支持对处于Facebook(脸书)数据泄.