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“大数据区块链人工智能”下的金融科技,将带来“真实”的明天

摘要:这是一个旧习惯被不断打破、新力量与日俱增的时代。

来源:众信金服 日期:2019-02-01 14:35

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这是一个旧习惯被不断打破、新力量与日俱增的时代。移动互联网的快速发展,推动中国进入了大数据时代,而大数据的不断建设与完善,则为当今中国社会诚信体系建设提供了新的契机。

近年来,中国在诚信体系建设上各方面都在加强。

首先,在国家层面,社会信用体系顶层设计基本完成,组织机制完善等基础工作取得突破性进展。其次,目前中国已经建立了统一社会信用代码制度。其三,中国已经实现了全国范围内的社会信用信息归集共享。其四,目前中国已经建立了部际联动的联合奖惩制度。其五,主管部门发布实施了《企业信息公示暂行条例》。其六,推出了首批社会信用体系建设示范城市。其七,信用法规和标准研究加快推进。其八,市场化社会信用服务体系建设日趋完善。从地方政策来看,陕西、湖北、上海、河北、浙江5个省市已出台地方性信用法规。

当然,就像公众都能够意识到的那样——虽然目前我国社会信用体系已经开始搭建,但还处于初步阶段。信用体系搭建还只存在于“不敢失信”的政策范围阶段,远远没达到全国“不能失信、不愿失信”的普及阶段。

显然,要进一步建设能够应用的社会信用体系,就不能只依靠政策来实施。还要进一步发展与引入与此配套对此支持的金融科技的技术,才能更好的完善这个体系,从而提升风控效率。

金融科技加入社会信用体系,能够有机结合的话,那么信用不再是局限在某个封闭体系的单维度指标,而是完全可以量化并且通行于全社会的多维度数据。

具体来看,金融科技对社会信用体系建设的价值:

一是丰富了信用体系的数据维度,用户的社交、喜好等行为被量化,使得用户画像更加完整。二是延长了信用服务半径。传统的征信服务主要是共享债务等信息,看的是历史数据,而依托金融科技可进行实时判断,并可对未来形成预期。三是拓宽了信用服务覆盖范围。金融科技在金融服务中的应用,可有效填补传统金融机构未能有效覆盖的低收入者、小微企业等长尾群体。

金融与信用的美好理想规划已经很丰满,但是现实还比较骨感。金融业本身是一个长周期的行业,要金融科技推动征信体系,需要的是经历一个完整经济周期的考验。

不过,人们往往是高估了变革短期的困难,而忽略了长期的巨大价值。可以理解的是:一旦金融科技融入社会信用体系后,将对民营企业出现的融资难、融资贵问题,提出更好的解决方案。

金融科技推动征信体系建设,不仅可以打破信息不对称的问题,更是建立信用生态的坚实基础——巩固金融,助力商业,更回馈社会,利在千秋。

诚然,金融科技信用体系建设说了很久,但目前的成效尚一般。目前最大的问题在于“孤岛数据”如何分享的问题;其次,也存在现实的数据的采集方式非法、过渡采集及非法交易数据等问题。

所以,要想金融科技推动信用体系发展,就必须建立平台间的利益互换和激励机制,激发平台共享数据的积极性。而以上问题的解决,又需要用新技术来进一步推动,目前人工智能、大数据、物联网等科技手段加入金融科技,就是比较切实的解决路径。

大数据可直接解决金融科技的核心需求,直接实现用户画像,在反欺诈、信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力。在大数据基础上,引入人工智能。对数据进行标准化处理,通过刻画更加准确的信用画像和更加优化的模型,对目标进行风险分析和预测。

人工智能的应用可以协助刻画更准确的信用画像。信用画像的刻画包括多个维度,但不只限于:识别欺诈行为、历史信用分析、行为偏好、多层次风险结构识别等。例如使用人工智能鉴别刻画对象的欺诈行为实现对中小企业信用行为的监控。

通过对海量数据的分析和处理,对目标对象进行信息核实、经营轨迹分析、黑名单比对等来更加准确的甄别目标对象是否存在欺诈行为,并根据甄别结果对该企业进行欺诈预警,从而实现对企业的信用行为监控。

人工智能还可以优化传统信用模型。在信用评估模型中使用人工智能技术可以有效的提高分类器的分类精度和稳定性,这是因为人工智能的加入能使信用评估模型具有优于传统统计学方法的适应复杂非线性分类的能力,从而提高信用模型预测结果的准确度。

除此,在数据采集上,区块链技术可以对商业社会、个人征信等各个业态的数据进行深度采集、挖掘和分析,区块链在数据建设方面统一性、安全性和可溯源的特点,可以为信用社会解决当前数据端的许多问题。

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