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大数据下的信用评判体系更容易地证明你是好

2020-02-15 17:49:29来源:励志吧0次阅读

大数据下的信用评判体系:更容易地证明你是好人

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从前,对于一个人来说,想要证明自己是一个好人,其实是一件挺麻烦的事,传统征信机构主要通过这个人的履约能力来判断他的履约意愿,比如,有房有车、有钱有地位,基本判断他违约率较低,那么,问题来了,有房有车有钱有地位的人就不会违约吗?

如今,随着互联技术的发展,评判一个人的信用维度越来越多,只要你联,就会在上留下你点点滴滴的小爪印,所谓雁过留声,将众多的小爪印联系起来,如果再配上人脸识别,互联公司基本可以活生生地把你描绘出来。

所以,从今天开始,要注意你的所有行为,包括你无意间浏览的那些小页

社交:多维度的朋友圈

社交其实是一个挺神乎的东西,正如腾讯征信总经理(筹)吴丹所说的,社交数据的信贷应用在全球范围内都是很前沿的探索。

那么,社交数据究竟是如何对个人信用产生影响的呢?吴丹举了一个很简单的例子:在金融领域,金融机构首先防范的就是金融欺诈,比如,某些集团或个人伪造身份套取银行的贷款。

关于欺诈的人,腾讯发现有一个维度与信用的相关性很高,即他周边与其社交的人里面,有些人的身份也是他伪造出来的,或者这些人也在伪造自己的身份,如果把他的社交圈比作一个球,欺诈行为涂成黑色,那么可以看到这个球内大部分是漆黑的。

如果是一个真实的客户,有正常的交往圈,就会发现这个人的社交球内都是可以点亮的人。如果应用这种技术就会发现,一个惯于欺诈的人周边是类似的或不确定的人,而真实的人周边都是真实身份的人。

社交是可以帮助我们防范风险的。吴丹说。当然,这只是社交领域的一个维度,还有更多的维度需要被探索或验证出来。

电商:我知道你的全部

相比于社交,电商数据在征信领域的应用可能更容易理解,比如,你于2008年在淘宝上注册了一个账户,那么,7年来,你在淘宝上的行为基本可以描绘出你的个人画像。

比如,收货地址大致可以判断一个人的工作场所,如果工作场所常年不变,那么收入稳定,如果变来变去,那么,收入不稳;如果收货地址是小区,那么可以作为家庭环境的判断维度,如果家庭收货地址常年不变,可以判断这个房子是自己的,如果一年半载变一次,那就是租的。如果一男一女收货地址一致,且用一个IP地址,那么,关系密切,夫妻或兄妹或父女母女。

另外,消费能力和消费习惯也与信用相关,一个经常买吃的(吃货)和一个经常买家具及一个经常买健身器材(健身教练除外)的信用等级是不一样的。一个经常发起捐赠的人,信用会更好。

在淘宝上一个月为自己充了多少话费,可以推断月工资有多少。如果一个人的号码已经十年没有换,基本可以放心借钱给他,因为理论上没有人向他催债。

某一段时间大量买孕妇用品的育龄女性,那么基本判断她怀孕了,过了一段时间她又开始买婴儿用品,那么应该是生了,生了男孩还是女孩,都可以从购买类型中判断。

另外,买衣服的码数,裤子的码数,内衣的码数基本可以描绘一个人的身材。通过所有这些数据,淘宝就可以给自己的用户描绘体型,如果再加上人脸识别,基本可以还原一个人。

以后,有了可穿戴设备,你在上的行为表现就是724小时,彼时,好人坏人自有决断。

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