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大数据打造网络征信 同盾、民贷天下、芝麻征信各怀绝技

  当今社会,随着交换关系的日趋复杂,市场主体对诚信的需求也日趋强烈。比如从事放贷的机构,也在想尽办法直接或者间接的连接人行系统,获取贷款人在过去五年内的贷款数据,通过分析贷款人的过往还款行为,来预测贷款人贷款逾期的可能性,从而决定是否给贷款,以及贷款额度的大小。

  不过,人行并不是唯一决定因素,还有其他的形式的“征信报告”需要评估。因为目前系统收录的8.7亿的自然人中有信贷记录的为3.7亿人,可形成个人征信报告、得出个人信用评分的有2.75亿人。也就是说,有5亿多人完全没有央行的征信记录或者没有信用记录,业内把没有信用记录的人群称之为“白户”。这与当前广泛存在的信贷需求相比存在很大的差距。

  因此,越来越多的的贷款机构会使用央行征信以外的数据进行辅助决策,在大数据运用越来越普遍的今天,单纯使用人行信息进行决策的机构基本上已经没有。这些用于辅助决策的个人信息,无形中成为了一种“征信报告”,跟人行报告一样,影响着是否能获得贷款,以及贷款额度的大小。

  下面就为您详解常见的一些辅助决策的数据。

  1 、第三方征信

  第三方征信作为央行征信的补充,弥补了银行征信信息源单一的缺陷,打开了征信市场,使人可以更为直观地看到群众的信用面貌,同时也使征信市场日渐趋近成熟。

  例如:

  同盾 ——统计了数十家P2P平台的申请用户数据,可以向贷款机构提供同盾黑名单查询服务,如在黑名单内,贷款机构一般会拒绝放款。所以不建议为了提高通过率而向多个平台提出贷款申请,多头借贷可能会被认为风险很高而被拒绝。

  民贷天下 ——累计的海量还款,通过模型计算出客户等级和信用分,给与等级越高的客户获得贷款的可能性越高。所以使用民贷天下的客户活跃度越多,信用分值可能会越高。

  芝麻征信 ——与考拉征信类似,向放贷机构提供芝麻分。

  市场上还有很多第三方征信,原理是类似的,通常都会将自身拥有的数据作为卖点,为没有数据优势的机构提供服务。

  2 、手机运营商信息

  不少放贷机构会在客户申请时,要求提供手机运营商密码,然后查询到客户半年内的消费记录和通讯记录,自然就可以通过建模推断出客户的个人信息,例如收入、消费水平等,从而决定授信多少额度。但这种方法会给客户一种信息被扒的感觉,毕竟一下子收到几十条XX机构查询了您XX月份账单的短信是十分震撼的。

  3 、公积金/ 社保缴纳记录

  公积金、社保更是提额的好帮手,只要客户有良好的缴费记录,并同意机构查询,将会增加贷款成功的可能性,并且很可能提高额度。因为这类官方数据可信度非常高,可以真实地反映出客户的薪酬水平,工作区域,从而降低了客户的信用风险。

  4 、大型电商购物记录

  大型电商如淘宝、京东这类平台对客户的粘性很高,覆盖面很广。该类账号产生的数据也能获取到许多有用信息。例如收货地址可以推动出客户居住区域,消费金额、次数可推动出客户的可支配收入水平。不少贷款机构会要求客户提供账号密码,用于授信过程的风险评估。

  因此,注重个人信用的朋友,请务必维护好自己的这几类“信用报告”,这些信息对于贷款审批和提高额度非常有帮助。

  在互联网借贷盛行的今天,央行出具的个人征信报告是金融机构信贷审批的必经环节。央行征信系统收集的信息以银行信贷信息为核心,还包括民事裁决与执行、公共事业和通讯缴费记录等。各大征信平台也是需要关注和了解的,一起努力共建良好征信记录。

 

 

责任编辑:陈近梅

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