大数据能不能勾勒个人信用图像_抵押贷款可以一次性还清吗

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应用全世界“街机游戏”iPhone人群的个人信用指数值不抵魅族手机和华为手机的拥有人？你没看错，这也是来源于P2P服务平台及贷最新发布的《个人无抵押小额信贷市场发展报告》中的信息。（详细信息进一步了解房地产能够抵押给本人吗可查看更多）借助互联网五花八门的社交数据信息，来评价个人信用级别——目前，这类大数据的风控方式已经中国悄悄地兴起。

粉丝多100，信贷风险降一成

“对及贷来讲，现阶段互联网技术个人行为、网络社交、互联网信用黑名单信息数据早已占P2P个人无抵押小额贷款的综合评分也即纯网上风险控制信用审核的60%，而传统信贷审核信息内容仅占40%。”及贷CEO刘建告知新闻记者，“一般而言，传统银行调查贷款人70至80个数据维度，大家仅紧紧围绕互联网技术方面选择的层面就已经超过了400个。”

在及贷的报告中，在岁数与信用的表现上，30岁至40岁的人群个人信用最大，40岁至50岁人群其次，90后人群个人信用最少；但在文凭与信用关系表现的中，本科及以上学历群体个人信用最好是，大专文凭群体其次，高中文凭群体个人信用高过中学及以下群体个人信用指数值。有趣的是，客户填身份证号码或是银行卡卡号的速度个人信用贷款逾期密切相关。依据大数据剖析，填好速率在13秒借贷者个人信用状况更优质，填好速率每慢一秒或是快一秒，贷款逾期风险概率便会升高。

互联网技术的社交数据信息也和个人信用“亲密无间有关”——有着100个粉丝们的借贷者能够被觉得个人信用基本上可靠，与此同时贷款人每增加100个用户，其借款逾期风险概率就降低10%。手机号码使用期限越久，其逾期风险概率越小。在其中手机号码应用一年以内的借贷者，就较应用一年以上的借贷者，贷款逾期风险概率提高20%。但从使用电脑的类型看来，应用魅族的群体个人信用指数值最大，华为和三星消费者的个人信用指数值略逊一筹，全世界“街机游戏”iPhone的客户则排到中等水平部位。此外，小米用户个人信用指数值垂直居中下水准，小于应用Vivo和OPPO这两大国产手机的群体，酷派手机和想到客户个人信用指数排名靠后。

大数据不可以替代线下推广信息内容

现阶段，阿里巴巴、腾讯官方、京东商城因为坐享电商行业的交易信息、社交媒体数据信息等，都是在“通水”运用大数据来构建信用评价体系。但实际上，根据社交网络上的信息去进行综合评分、勾勒一个人的画像，在世界范围内都没有成功例子。那样，互联网社交数据信息到底是真的吗？

做为统计分析、几率领域内的专家教授，美国普林斯顿大学运筹帷幄与金融数学教务长范剑青日前在复旦大学管理学校接纳新闻记者专访时表示：“大数据毫无疑问针对信用评级有很大的帮助，例如在网上订购了什么、社交网络上有什么好朋友、你的好朋友的毁约水平，将这些有关数据整合在一起，显而易见能够勾勒出一个人最基本的个人信用状况。但我觉得，这也不太可能彻底替代传统数据采集方式，因为人们在网络上的举动跟平时在网下的举动不完整是一样的。”

范剑青强调，对于个人信用的描述，国外起码有3家公司在搜集统计数据，还有一个独立企业把这些信息综合性在一起。实际上，很关键的便是数据采集，由于人的认知是最多元化的。“在这一方面，我国很有可能刚开始发展，最主要的还是央行的个人征信系统。但我相信，线下和线上的融合能够针对个人信用作出更加有效的描述。”

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