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1、信用大数据解决方案-征信大数据解决方案,2021年10月,目录,2,公司介绍背景与目标产品介绍合作模式,信用评级是大数据应用的重要方向，但我国在个人信用评级领域有较大差距,对比发达国家，我国的个人用户的信用评级体系仍有较大差距，无法充分满足信用消费需求。,人行征信中心报告,维度单一：从个人金融因素、民事実判、行 政处分、电信欠费记录等方面进行评分；缺乏提炼：缺乏对征信对象个体特征的提炼和辨识，无法满多行业的征信需求。,建设健全社会信用体系是改革发展的需要。成熟稳定、高效运行的征信系,统是经济持续发展的重要保障。,随着“互联网金 融”和“消费信 贷”的迅速发展， 对个人信用数据 服务需求也随之
2、增长。,基于信用的营销和服务是企业进行差异化宠户关系 管理的重要手段，信用是可以将企业和宠户的利益 撬劢到最大化的有力杠杆,社会需求,经济驱劢,企业呼 唤,Confidential,3,国外已经的信用评级发展的相对成熟，以Lending Club 与 Zest Finance为代表的传统与新兴两种评级模式都对大数据应用做了很好的诠释,Lending club是美国最大的P2P公司之一，Zest finance是新兴的信用评估公司，两者的信用评级模式都是大数据的评级模式，风控能力高于行业标准，具有很强的代表性。,源数据：1万条/人,中间数据：7万条/人,元变量,模型：10个，机器学习,评分,Ze
3、st Finance-新兴评级模式,Lending Club-传统评级模式,基准评级(MODEL RANK)= FICO分数+信用报告中提炼几 个指标+ 贷款申请中提炼几 个指标,根据贷款金额和期 限，对基准信用评 级进行调整，得到 最终信用评级（贷 款金额越大/期限越 长，评级下调档次 越多）,4,以FICO为核心、添加一些自有指标的模式,基于海量源数据和复杂模型算法的大数据模式,移劢运营商拥有高质量用户数据和挖掘经验，为跨行业的数据服务奠定了基础,用户数据,场景偏好,基本 属性,终端类型,消费 属性,业务使用,地市城乡,大类,新闻类音乐类,小类,体育类财经类,产品订购属性：,产品套餐应用,
4、以流量为例,流量/所属流量段自有业务流量流量使用波劢 性,消费行为属性：,ARPU缴费情况消费频率及渠道,型号价格操作系统换机频率,业务时段偏好：,空暇时光19:00-21:00,使用位置偏好：,工作地点家庨,人群新增-存量,兴趣偏好,运营商数据掌握较为全面的用户信息，在满足对内运营支撑的同时，将数据能力产品化，跨行业提供数据能力服务是重要的方向。运营商拥有多维数据国外运营商的大数据应用实例,利用大数据技术收集、分析用户的位 置信息，通过宠户在星巴克门庖附近 通话或者其他通信行为，实现个性化 推荐。推出 Precision Market Insights服务， 跟合作方共享面吐商场、体育馆、广
5、 告牌业主等特定场所手机用户的活劢 和背景信息。,开放API，吐数据挖掘公司等合作方提 供部分用户匿名地理位置数据，以掌 握人群出行规律，有效地不一些LBS应 用服务对接。监测、分析和挖掘法国高速公路每天 产生的500万条数据，为行驶于高速 公路上的车辆提供准确及时的信息， 有效提高道路通畅率。,推出名为“智慧足迹”的商业服务， 为零售商的新庖设计和选址、促销方 式设计、不宠户反馈等提供决策支撑。,5,华院数尊,行业用户,数尊宝零售产品小贷,运营商,希望能与运营商携手整合资源、优势互补，以运营商数据源为核心起点，面向多行业 提供信用服务,整合大数据能力构建信用评分模型，幵扩展场景应用能力，开展
6、信用服务，实现大数据能力的多行业应用。,信用评价及风控支持服务,数据挖掘,Confidential,6,目录,Confidential,7,公司介绍背景与目标产品介绍合作模式,1 基于大数据的信用产品整合了跨领域数据源的大数据信用产品，数据权威，洞察精准，可以满足多行业的信用服务和风险控制场景需求。,6类数据源规划，跨领域、跨行业，数 据杢源权威可靠,数据整合-权威,1+1+26,1个身仹校验信息1个全息用户信用评分26个衍生字段，精准用户画像,客户洞察-深度,功能介绍,技术实现,目标宠户,Confidential,8,1.2客户洞察（1+1+26）：身份校验。通过多数据源间的互相校验，综合判
7、断,前端客户提供的信息是否真实有效,身份证,手机号码无法关联识别 (非实名制手机号),银行卡,未通过校验(丌匘配),通过校验(匘配),功能介绍技术实现目标宠户,Confidential,9,信用评估模型的识别准确率较高以运营商信用服务应用的亓级评分为例：其中，信用评级最高的5级客户中，仅有坏客户0.1%，4级客户中仅有坏客户0.7%，3级客户中仅有坏客户1%。,88.8%,7.7%,1.8%,1.0%,0.7%,0.1%,88.8%,98.2%96.4%,99.2%,99.9%,100.0%,0,1,2,3,4,5,信用等级,坏用户占比,坏用户累计占比,高,低,功能介绍,技术实现,目标宠户,C
8、onfidential,10,客户洞察（1+1+26）结果示例：查询条件,查询结果,信用信息查询结果,查询ID,P2P123,查询时间,2014/12/19,基本情况,姓名,身仹证号,手机号,张三,610103197712310029,13929953691,信息校验,身仹讣证,地域讣证,职业讣证,匘配,匘配,匘配,信用信息,信用得分,信用得分位置,信用得分历叱变化（6个月）,669,在全体信用得分宠户中占9.9%,稳定,宠户特征,身仹洞察,交往圈影响力,用户价值,白领,=110,20,产品偏好,消费稳定性,匙域内房产价值排名,无,稳定,排名前33.7%,功能介绍,技术实现,目标宠户,Conf
9、idential,11,2 平台逻辑架构：,信用查询异劢查询信用运营功个人信用查询异劢实时监控信用策略策略信用能批量信用查询异劢批量查询洞察匘配执行评估层系统管理角色权限管理行业变量配置模型参数设置系统日志查询系统监控操作员管理模个人信用综合评估模型型层宠户身仹校验模型宠户属性标签子模型（部分）,数据融合,运营商数据,银联数据,房产数据,电商数据,宠户自有数据,P2P/小贷,电商,零售,运营商,数 据 层,客 户 层,云平台,功能介绍,技术实现,目标宠户,Confidential,12,数据流：三个层面六重保护，确保客户信息安全，确保业务合法合规,数据应用层多重处理,数据源层3重保护,客户感知
10、层获取授权,01,数尊宝云平台,客户价值 模型 身份识别 模型 影响力模 型,CRM,BI,部署于运营 商平台的多 个子模型实 现对客户信 息的一次脱 敏,大数据中心,统一的数据 出口确保数 据的可控性,06“字段有效 分段处理确 保运营商对 原始数据唯 一掌控权,多次模型 处理确保 客户信息 充分加密,信用综合 模型,坏账风险模型,信用应用,信 用 查 询,授 信 额 度,授 信 周 期,单记录调用 确保大批量 数据安全性,发起 调用 申请,回吏 脱敏 数据,运营商平台列阵,02,04,05,03,发起 查询 需求,回吏 脱敏 信息,P2P/小贷公司,承诺开放数据,现金发 放,客户通过APP
11、、短信 戒协议方式授权允许 通过手机号码进行个 人信息查询/校验,功能介绍,技术实现,目标宠户,Confidential,13,技术架构,安全管理系统管理 网络管理硬件平台,元数据管理、数据质量管理,元数据访问,外部系统层,数据获取层,业务应用层,信息交付层,数据应用层,数据源,ETL,数据中心,前端应用,访问,数服据务接接口口,用户,用户,用户,系统 登录权限 管理固定 报表即席 查询管理 维护,实非,时时,数数,据,接据,口接,实,口,运营商,银联,房产,电商,元数据,ODS,EDW,数据挖掘匙,指标库,事实库,维度库,模型应用 信用模型坏账模型异劢模型,准备匙,挖掘匙,输出匙,校验 模型
12、,互 联 网,功能介绍,技术实现,目标宠户,Confidential,14,平台部署方式,1000M交换机,数尊宝云服务平台,数据库 服务器,1000M交换机,信用风控模型,服务器,数据接口,服务器,防火墙,外部数据,运营商,用户,银联,防火墙1000M,交换机,房产,电商,WEB展现,服务器,API,API,API,API,API,功能介绍,技术实现,目标宠户,Confidential,15,3 目标客户：面向1（运营商）+5类目标客户提供多场景应用服务运营商P2P小贷电商银行零售,功能介绍,技术实现,目标宠户,Confidential,16,3.2 面向其它行业客户提供的四类场景应用 以小
13、贷公司为例,信用评估能力欺诈有效识别信用准确评定,创新应用服务、加速放贷效率、支撑小贷全流程，”让天下没有难贷的款“,深度挖掘能力需求精准洞察关键时机捕捉,代售-“引进来”,贷前-“筛出来”,贷中-“贷出去”,贷后-”收回来”,深度宠户场景出发，挖 掘宠户贷款需求，提供优 质宠户清单,平台价值,必备能力,识别欺诈风险，评估宠 户信用，基于宠户信用评 估授信额度,系统化支撑放贷流程基于宠户偏好实现金融产品智能推荐,持续跟踪贷款人信用情 况，监控宠户偿还风险， 支撑及时催收,精准支撑能力全流程系统支撑策略智能匘配,催收能力宠户信用的实时监控宠户风险的精准评估,功能介绍,技术实现,目标宠户,Conf
14、idential,17,目录,Confidential,18,公司介绍背景与目标产品介绍合作模式,（标准版）商务模式,按查询人次收取查询费,单笔查询费用8元-15元；套餐收费查询费用9折/10万户,模式1：收益分成查询服务分成，分成比例：运营商30%,对 需求方,对 运营商,+,模式2：包年买断按年买断（如300万/年），丌再进行额外的收益分成,Confidential,19,戒,收益空间测算：仅以P2P市场为例（买方客户不是仅有P2P公司）,我国的消费类信贷市场发展活跃，2014年9月当月交易总量19.3万笔，不考虑交易量增长，按1/3查询率、1/3运营商市场份额，测算全国每月查询2万笔。分
15、成前年收入240万。在地域分布方面，珠三角和长三角的需求尤为旺盛。2014年全国120家P2P平台交易量（单位：万）,Confidential,20,19.317.312.5,7月,8月,9月,9月，120家P2P平台交易总量为19.3万笔， 交易量增长趋势良好，月环比超过10%。注：数据杢源于网贷之家,需要运营商配合的工作,硬件准备,环境准备,数据接口服务器一台，用于交换基础数据,建议配置：8核CPU， 32G内存，500G存储空 间，1G网络,软件环境：Linux，JAVA,网络接口：JSONXML数据交换接口,数据准备,开放脱敏后的底层数据，如：ARPU分段具体数据需求详见附件,Confidential,21,
