现在大数据征信主要还是应用于互联网金融行业,场景包括三个方面:欺诈识别,信用风险,贷后管理,欺诈识别,即要不要借给你钱,这就需要识别哪些是故意欺诈用户,大数据征信的做法是会建立自己的黑名单系统,一般恶意欺诈用户不会用真实身份,通过对身份的核实,可以过滤到一大部分用户。
信用风险,即要借给你多少钱。这就要评估用户的信用程度,大数据征信是通过挖掘用户行为数据来进行信用打分,其中信用分数越高表示信用越好,则可借给的金额就越高。
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贷后管理,即不还钱怎么办,这就要监控用户的行为波动,是否有异常行为,如突然失联,号码更换等,大数据征信是通过定期评估用户的行为是否正常,如有异常将会及时联系;如果失联,将通过用户的交往圈和是否办理新号码等信息,能够重新定位到失联用户。
相比央行的个人征信报告,信先知个人大数据信用记录的氛围更加广泛,出具的机构也更加多元,像松果查、芝麻信用分等,都属于个人信用记录的一部分,整体而言更类似于网上说的大数据征信,是传统个人征信报告的有益补充。