大数据信用评估体系的基本思路是什么？在大数据社会的温度和纬度不

在大数据社会的温度和纬度不断增加的当下，大数据与信用服务的跨界结合越加紧密，互联网技术在信用活动中的应用日益成熟，信用风险管理中的大数据信用评估体系内部也在酝酿着异常暗流式的较量。
1、传统信用评估
传统信用评估的基本思想是：比较借款人信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至没有债偿能力等各种陷入财务困难的借款人的发展趋势是否相似。传统信用评估的基本算法是运用线性模型中的逻辑回归思路对一些强金融属性（如借款人一个月内多次申请贷款次数）、弱金融属性（如借款人月收入余额）以及关联金融属性（如借款人申请借款时段）数据进行挖掘建模，最终实现借款人违约概率的排序和评分等级。
传统信用评估主要从五个方面来考查用户的信贷资质，传统的信用评估体系经过数十年的沉淀发展，技术相对成熟稳定。但是在大数据快速发展的时代下，个人消费者出现许多信息纬度，如电子商务、社交网络和搜索行为等，传统的信用评估的封闭性不断受到挑战，解决信用风险的能力也越来越受限。

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2、大数据信用评估体系
永信认为大数据信用评估体系的基本思路是一切数据都和信用有关，在能够获取的数据中尽可能的挖掘信用信息。大数据信用评估体系从大数据采集和大数据分析挖掘两个层面，为缺乏信用记录的人挖掘出信用。通过大数据采集技术，挖掘一个借款人的信用变得更加多元化，比如一个借款人缺乏银行信用卡的数据，但从借款人的航旅出行数据中挖掘出具备较好的信用资质，同样可以完成借款人的信用贷款。通过多源化的信息采集，一方面传承了传统信用管理体系的金融决策变量，重视深度挖掘授信对象的信贷历史，另一方面能够将影响用户信贷水平的其他因素也考虑进去，如社交网络数据、用户申请信息等，从而实现深度和广度的高度融合。
以网络数据为例，如IP地址、浏览器版本甚至是电脑屏幕分辨率，这些数据可以挖掘出用户的位置信息、性格、行为以及消费能力，有利于永信大数据信用机构评估用户当下信贷风险。大数据信用评估体系通过融合多源信息，采用先进的机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。首先，上万种数据源被输入到信用系统，其次，寻找数据之间的关联性并进行数据转换，再次，在关联性基础上将变量重新整合为较大的测量指标，每一种指标反映借款人的某一方面特征，如诈骗概率、长期或短期借款人的信用风险和偿还能力等，然后将这些较大的变量输入到不同的分析模型中，最终将每一个模型输出的结论按照投票的原则，形成最终的信用分数。

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3、总结
在国内当下80%的银行和非银机构信用风险评估体系仍以传统信用评估系统为主，不仅因为其技术的成熟和模型的稳定，更因为现阶段大数据信用数据体量并不能完全开发大数据信用评估体系，对于大量极弱金融属性甚至毫无金融属性的数据进行特征关联和转换，对数据广度和厚度本身的要求往往高于体系算法，大数据采集和加工更应该作为基础建设去搭建。
【大数据信用评估体系的基本思路是什么？】在5G网络建设的大环境下，传统信用评估体系与大数据信用评估体系型这一场较量最终究竟是鹿死谁手还是其乐融融，未来见分晓！