在WOT”互聯網+”時代大數據技術峰會上,來自騰訊數據挖掘高級工程師劉黎春做了以《社交數據在征信領域的應用探索》為主題的演講,主要內容由社交征信背景、騰訊社交網絡數據、個體用戶畫像研究、社團圈子研究、模型建設及應用這五部分構成,下面我們就逐一為大家介紹各部分的內容。
社交征信背景
劉黎春表示,征信并不是一個簡單征信評分的模型,而是由數據公司、征信公司、征信使用方三部分組成。數據公司就是采集或做一些數據的初步挖掘,這類公司可能會有特殊的數據源,例如法院、公安等這些數據都是需要深入行業背景才能拿到。征信公司是有一個產權聯系,另外它也會向第三方一些數據公司去購買一些數據回來,豐富它數據的維度,并且基于這些數據去做一些征信的事情,提供一些征信級的解決方案。征信使用方就是征信的解決方案最后給到誰來用。一般來說我們的理解就是銀行和P2P的貸款機構。這三部分綜合起來,就形成了一個整體的征信行業的產業鏈。
傳統征信相關機構
美國著名征信公司
國內征信發展歷程
綜合以上四圖的數據來看,如果社交數據可以用到征信中的話,是不是可以對央行的征信系統做一個很好的補充呢?劉黎春表示,這是騰訊在做社交征信項目時最開始思考的問題。社交數據非常龐大,但并不一定都是有效數據,還要看具體應用的業務場景是不是和數據有相關性,這些數據是不是真的能夠用到最后的模型或者算法中去。這樣問題就接踵而來,社交數據與信用評級有關系嗎? 交易數據天然具備金融屬性,社交數據有嗎? 社交數據非結構化程度高,怎么挖掘并有效使用?
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