Mire únicamente los fondos de previsión y no acredite préstamos en línea con big data.
En primer lugar, los servicios de crédito tradicionales están dirigidos principalmente a instituciones con licencia tradicional que están sujetas a una estricta supervisión financiera, por lo que son personalizados. Sin embargo, las necesidades de las empresas de Internet y de alta tecnología que han creado una gran cantidad de formatos financieros innovadores no se han considerado plenamente, lo que dificulta que las empresas de tecnología financiera controlen los riesgos en consecuencia y, en cambio, desarrollen nuevos modelos de crédito de redes de big data.
En segundo lugar, los informes crediticios tradicionales se utilizan principalmente para resolver los problemas crediticios de clientes con registros crediticios completos y puntajes crediticios altos, al tiempo que se excluye a una gran cantidad de clientes sin puntajes crediticios y a aquellos con puntajes crediticios bajos que carecen de puntajes crediticios altos. -Registros crediticios de calidad de los clientes. Como resultado, un gran número de grupos de bajos ingresos y pequeñas y medianas empresas tienen costos crediticios elevados o líneas de crédito bajas.
En tercer lugar, este segmento de mercado es el foco de la mayoría de las pequeñas compañías de préstamos en línea, y la nueva investigación crediticia de la red de big data ha desarrollado gradualmente un método de extracción de datos nuevo y eficiente.
En cuarto lugar, los informes crediticios tradicionales sirven principalmente a instituciones financieras tradicionales y se basan en los registros crediticios de los clientes. La mayoría de los datos provienen del sistema bancario y de canales fuera de línea directamente relacionados con este, y la privacidad del cliente está estrictamente protegida.
En quinto lugar, debido a que las empresas de tecnología financiera no tienen calificaciones financieras, es difícil obtener directamente datos confidenciales relevantes para el modelado. Solo pueden recurrir a datos en línea en múltiples escenarios, como el comercio electrónico y las redes sociales en línea. y pagos electrónicos.
En sexto lugar, los datos crediticios tradicionales están relativamente estructurados y tienen pocas dimensiones, y generalmente involucran solo veinte o treinta variables para garantizar la estabilidad de los resultados del modelo, pero también hacen imposible evaluar de manera efectiva la falta de crédito estandarizado relevante. Registros de Riesgos del Cliente.
La nueva red de big data de datos crediticios tiene miles de dimensiones, que cubren varios tipos de datos no estructurados, como el comportamiento del consumidor y la interacción social, y resuelve los problemas de evaluación crediticia de cientos de millones de internautas que no están cubiertos por informes de crédito tradicionales.
En séptimo lugar, la frecuencia de los datos crediticios tradicionales es relativamente baja y se basa principalmente en leyes estadísticas históricas. Al comparar los datos históricos del crédito personal con la distribución del crédito resumida con base en la base de datos histórica, se puede inferir la tendencia de desarrollo de los clientes con dificultades financieras, pero la conclusión es relativamente retrasada.