关于信用评估

信用由你的过去决定，未来决策也影响你的信用。

关于企业征信与个人征信

企业征信难于个人征信。企业由于对利益的诉求，往往在信用造假上更愿意冒险。

中小企业征信难于大型企业征信。中小企业信用数据信息更为匮乏、离散。

关于数据征信的输入输出

数据源

数据验证

• 实名验证（身份证拍照）
• 学历信息（学信网）
• 手机实名验证
• 银行卡实名验证
• 人脸对比

黑名单

• 法院黑名单
• 金融黑名单（银行，P2P，小贷）

授权数据

• 申请注册信息
• 消费画像
• 乘机记录（航旅纵横，12306）
• 央行信用报告
• 通讯信息（通讯记录、通讯录、短信）
• 电商消费（淘宝，京东等）
• 银行流水，信用卡流水

移动数据（基于移动设备）

• 手机号码
• 手机设备ID，设备属性
• 常见地理位置
• 通讯信息（通讯记录、通讯录、短信）
• App使用信息
• 网络信息（需要虚拟代理）

模型

模型特点

• 多场景模型
• 多维度模型
• 级联模型（多源数据Mapping后的关联分析模型）

模型支撑

• 逻辑回归+机器学习（算法支撑）
• 真实贷款数据（数据支撑）
• 国内外行业经验+专业经验（经验支撑）

反欺诈

• 多重借贷（有利益诉求时候，往往会有刷信用，跨利益集体的复合借贷）
• 反欺诈规则

技术支撑

• OCR，爬虫（主要适用于公开数据爬取与授权数据读取）
• 规则引擎，知识图谱（迅速寻找数据变量之间的关联）

信用报告

反馈评估结果

• 模型评分
• 审批建议
• 额度建议
• 利率建议
• 久期建议（借贷周期）

小结

关于征信、金融业务，还有许多重要环节，例如放贷类业务的催收环节。不过核心的路径，有个取巧方式，可以从行业中各个公司的用户协议获取一些关键信息

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