电商金融

传统个人征信的分析维度包括： 1 ）个人基本数据，如年龄、性别、职业、收入、婚姻状况、工作年限、 工作状况等； 2） 信贷情况，主要是信贷和信用卡相关数据； 3）公共数据，包括税务、工商、法院、电信、水电煤气等部门的数据； 4） 个人信用报告查询记录。 如今随着 大数据 时代的到来和发展，可用于评估人们的数据越来越丰富，如电商的交易数据、社交类数据（强社交关系如何转化为信用资产）、网络行为数据等， 来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户。 （一） 侧重电商： 芝麻信用 以芝麻信用所构建的信用体系来看，芝麻信用分根据当前采集的个人用户信息进行加工、整理、计算后得出的信用评分，分值范围是 350 到 950，分值越高代表信用水平越好，较高的芝麻分可以帮助个人获得更高效、更优质的服务。 芝麻分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息，其中来自淘宝、支付宝等“阿里系”的数据占 30-40%。 1） 信用历史： 过往信用账户还款记录及信用账户历史。目前这一块内容大多来自支付宝，特别是支付宝转账和用支付宝还信用卡的历史。 2） 行为偏好： 在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性。比如一个人每天打游戏 10 小时，那么就会被认为是无所事事；如果一个人经常买纸尿裤，那这个人便被认为已为人父母，相对更有责任心。 3） 履约能力：

传统个人征信的分析维度包括： 1 ）个人基本数据，如年龄、性别、职业、收入、婚姻状况、工作年限、 工作状况等； 2） 信贷情况，主要是信贷和信用卡相关数据； 3）公共数据，包括税务、工商、法院、电信、水电煤气等部门的数据； 4） 个人信用报告查询记录。 如今随着 大数据 时代的到来和发展，可用于评估人们的数据越来越丰富，如电商的交易数据、社交类数据（强社交关系如何转化为信用资产）、网络行为数据等， 来自互联网的数据将帮助金融机构更充分地了解客户。 （一） 侧重电商： 芝麻信用 以芝麻信用所构建的信用体系来看，芝麻信用分根据当前采集的个人用户信息进行加工、整理、计算后得出的信用评分，分值范围是 350 到 950，分值越高代表信用水平越好，较高的芝麻分可以帮助个人获得更高效、更优质的服务。 芝麻分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息，其中来自淘宝、支付宝等“阿里系”的数据占 30-40%。 1） 信用历史： 过往信用账户还款记录及信用账户历史。目前这一块内容大多来自支付宝，特别是支付宝转账和用支付宝还信用卡的历史。 2） 行为偏好： 在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性。比如一个人每天打游戏 10 小时，那么就会被认为是无所事事；如果一个人经常买纸尿裤，那这个人便被认为已为人父母，相对更有责任心。 3） 履约能力：

在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个 ，一个是 精准营销 ，典型的场景是商品推荐和精准广告投放， 另外一个是 大数据风控 ，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 金融的 本质是风险管理 ，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。 传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据， 利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿 。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含 年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有 区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中， 首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充