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互联网征信的五大玩法,让老赖无处可藏

  互联网金融的发展让信贷服务可以惠?#26696;?#22810;的人,但央行征信报告覆盖率和信息完整度的局限性使得金融机构无法对更广大人?#33322;?#34892;准确评估。

  据易观数据显示,截至2016年6月底,央行征信?#34892;?#35206;盖人群8.8亿人,其中信贷记录人?#33322;?#20026;3.8亿人。也就是说,中国10亿多的成年人口中超过60%的人没有信用卡或央行贷款记录,这些人在申请贷款?#20445;?#37329;融机构很难从央行征信?#34892;?#33719;取有价值的参考信息。

  许多互联网金融机构的借贷信息并不会体现在央行征信报告中,可能一个申请人已经在多个互金平台发生逾期了,而通过央行征信报告并不能获悉这样的高风险因素,这限制了金融机构对客户风险评估的准确性。

  为了扩大业务规模、降低坏账风险,金融机构希望可以获取更全面的客户信用信息,与央行征信报告形成重要互补,实现对客户风险的精准评估。强烈的市场需求推动?#35828;?#19977;方信用服务业务的迅猛发展,下文将重点解读这些互联网信用服务公司的“玩法”。

  1.基于互金借贷信息

  个人的借贷信息最能?#20174;成?#35831;人的违约风险,而多数互金机构各自维护自有客户的借贷记录和黑名单,形成“信息孤岛”。为了能够充分利用这些有价值的信息,第三方数据服务公司通过不同方式聚合多方信息,并加工成?#34892;?#30340;标签,帮助金融机构预防风险。这里面主要有2种“玩法”:

  (1)联防联控

  第三方数据公司和金融机构建立联防联控机制,第三方数据公司从合作金融机构获取?#27809;?#30340;借贷记录,并根据客户的调用记录累计申请人在不同平台的借贷次数。在数据积累到一定程度后,这种方式可以非常?#34892;?#22320;识别多头借贷行为。

  不过,第一?#39029;?#29260;个人征信机构百行征信的成立,可能会对这样的商?#30340;?#22411;产生冲击,毕竟更权威、更全面、更稳定的数据源代表着更强的竞争力。

  (2)数据回流

  可能不少人没有留意到,多数互金机构是没有支付牌照的,这些机构在放贷和还款?#26041;?#38656;要依赖第三方支付公司,那么这些支付公司就有天然的信息优势。通过对客户机构回流数据的分析和推导,可以计算出?#27809;?#30340;借款和还款记录,从而进一步判断?#27809;?#26159;否违约。

  由此,支付公司的市场?#21152;新示?#23450;了其借贷数据的质量。目前,业界只有两三家支付公司可以基于回流数据提供个人信用服务。

  2. 基于消费行为

  除了借贷信息之外,消费行为也可以用来衡量一个人的还款能力和违约风险。一般购买能力较强的人,还款能力也较强;若一个申请人的手机号近些年都没有被用作收货手机号,那么有可能就是一个小号,违约概率相对较大。

  当然,?#27809;?#30340;订单记录多半在各家公司?#32422;?#30340;数据?#34892;模?#32477;不会向外部开放?#27809;?#30340;消费明细。一种玩法是数据拥有者可以根据?#27809;?#22312;自身生态内的消费行为对?#27809;?#36827;行评分,在符合监管要求的前提下对外输出?#27809;?#35780;分;另一种玩法是与店铺CRM系统的厂商进行合作,基于?#27809;?#35746;单记录提炼统计标签。

  3. 基于社交行为

  物以类聚,人以群分,和黄牛、贷款中介、老赖有密?#22411;?#26469;的人,通常会比一般人有更高的违约风险,这是社交行为数据的一个关键价值。?#28909;紓?#21487;以基于各类黑名单,?#31243;?#25720;瓜挖掘出相关的高风险?#27809;В?#24110;助金融机构规避风险。

  当然能够基于社交行为提供信用服务的公司不多,行业门槛高,容易受到?#27809;?#38544;私方面的质疑。

  4. 基于运营商数据

  不少互金机构在信贷审批?#20445;?#38656;要?#27809;?#25480;权运营商信息,通过爬虫服务获取?#27809;?#30340;通话记录和账单数据。这些运营商爬虫服务公司在累计了大量数据之后,结合各种渠道的电话号码黑名单就可以对电话号码的风险进行预测,算法的基本思想比较简单,即“近朱者赤,近墨者黑”。

  5. 基于其他行为习惯

  如果一个借款?#21496;?#24120;浏览赌博、套现相关论?#22330;?#19979;载了很多借贷类APP,那么这个借款人的违约风险一定是非常高的。因此,?#27809;?#29305;定的网页浏览、APP下载、网络检索等行为,也可以帮助金融机构预测违约风险。

  手机厂商、互联网巨头都有足够的数据可以提取相应的标签,然而,大多数?#27809;?#37117;是非?#24471;现?#30340;,如何将非?#24471;没?#21644;借款申请人匹配上是一个比较大的挑战。

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