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2014年中国银行业“个人消费贷款余额”:7.7万亿元.中国银行业“个人消费贷款余额”占2014年同期“全国GDP”的比例为12.09%2013年美国“个人消费贷款余额”为3.6万美元,占2013年同期“全国GDP”的比例为21.46%只要在互联网上留下行为轨迹,利用大数据技术即可通过海量数据挖掘和分析技术来预测其风险表现和信用价值,为其建立个人信用评分。比如使用手机软件预约打车,违约记录可以成为个人征信系统的数据来源;再如网上购物,即便不使用信用卡支付,购买过程中的表现,也可以被作为征信参考……信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等方方面面。数据来源的要求:自动化--所有需要人工审核的信息都是无意义的真实性--所有数据都必须是真实的,无法判断真伪的信息是无意义的发展性--模型是不断变化的,包含变量以及变量对应的系数主要通过以下方面:社会学背景:最基础的分析维度,通过用户注册信息获得;现金流:判断经济状况的基础维度,通过宝宝类产品、第三方支付等数据获得;操作习惯:不同职业的用户操作习惯有非常显著的差异,可以用来佐证用户职业类型,通过用户操作习惯记录系统获得;信息偏好:不同阶层用户信息偏好同样有显著差异,通过用户搜索习惯获得;消费习惯:消费习惯代表消费能力,通过用户消费记录获得;人际网:根据社会分层理论,社会人总是在和自己同一层次的人互动,通过APP读取联系人信息获得;迁徙特征:可判断是否为本地人、旅游目的地偏好等,通过APP发送定位信息和手机归属地获得;消费场所信息:消费场所档次特征可以代表消费能力,通过APP发送定位信息获得。通过以上8个方面筛选变量,判断哪些信息应当加入模型,判断的方式:数据分析&挖掘、常识判断等。通过实践判断新加入的变量对模型的影响程度有多大,调整系数。系数确定用户先授权我们获取他们的互联网信息,通过我们的风控模型,自动计算出用户的信用额度。在额度范围内用户可以随意借款,系统自动放款。省去所有的人工审核,但需要有专门的数据分析师和风控模型分析师定期改进风控模型。审单效率相对人工审核提高数十倍,预计放款量初期希望控制在日100~300单左右,随着风控模型不断完善一年左右达1000单/日。通过自动化风控模型可支撑的日单量可以说是没有上限,不过前期在风控模型不成熟前会限制日单量,以防有漏洞被钻空子。逾期率预计前期在30%,不断完善风控模型后逐渐下降至10%左右。
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分类:商业计划书范文| 发布:admin| 查看: | 发表时间:2020-12-2
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