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우리나라의 징신 발전 역사에서 볼 때, 발전은 비교적 느리며, 오랫동안 응당한 중시를 받지 못했다. 이에 따라 경제사회 발전에서 가짜가 횡행하고 식품안전 등 청렴과 관련된 일련의 문제가 발생해 사회경제생활에서 신용이 심각하게 부족한 경우가 있다.
미래 신용 시스템 개발 전망
중국의 징신 시장은 외국과 크게 다르지만 국민이 저축을 선호하는 행동 이념도 세계 1 위다. 이는 미국의 징신 시장과 사람들이 조기 소비를 선호하기 때문에 뚜렷한 대조를 이뤘다. 하지만 국내 경제가 변화함에 따라 소비 자극 조치의 부단한 상승과 소비 분야의 각종 대출이 지속적으로 성장함에 따라 징신에 대한 수요가 계속 증가할 것으로 예상된다. 20 15 년 10 월 5 일 중앙은행이 요구하면서 참깨신용, 텐센트, 라카라징신, 선전 앞해징신, 붕원정신, 중성실, 중지성징신, 베이징화도징신 등 8 개 기관이 잘 됐다 중국의 미래 신용체계는 중앙은행이 주도할 것으로 예상되지만, 일부 인터넷 징신 기관들도 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.
중국에서는 가장 성숙한 중앙은행 징신 시스템도 8 억 명에 불과하며, 거래기록이 있는 집단은 주로 경제능력이 성숙하고 안정적인 집단으로 총 3 억 명에 불과하다. 또 다른 5 억 명은 중앙은행 징신 시스템에 기본 정보밖에 없다. 역시 징신 공백시장이다. 게다가 기본 정보가 중앙은행에 기록되지 않은 사람들까지 합치면 우리의 징신 체계 건설이 아직 갈 길이 멀다는 것을 알 수 있다. 국내 발전의 관점에서 볼 때, 예금자에 대한 은행의 데이터는 좀 더 상세하지만, 고위험군과 저위험 집단을 효과적으로 구분할 수 없기 때문에 이 집단에 신용 서비스를 제공할 수 없다. 이 문제에 직면하여, 아마도 인터넷 징신은 더 나은 적용 범위를 제공할 수 있을 것이다. 인터넷 신용등급은 기존 체계를 전복하는 것이 아니라 기존 체계를 보완하여 금융기관이 개인 신용에 대한 판단을 더욱 포괄적이고 정확하게 할 수 있게 한다. 이렇게 전통 금융기관의 체계는 정면에서 판단하지만, 때로는 한 사람의 정면을 쉽게 볼 수 없을 수도 있고, 인터넷 징문은 측면이나 후면에서 한 사람의 상황을 묘사하고, 금융기관에 이 개인의 신용도를 판단하는 중요한 참고로 제공된다.
참깨 신용을 바탕으로 한 신용체계와 미래 발전, 현재 수집되고 있는 개인 사용자 정보가 가공, 정리, 계산된 신용은 350-950 사이입니다. 점수가 높을수록 신용등급이 좋다. 높은 참깨 신용 점수는 개인이 더 효율적이고 양질의 서비스를 받을 수 있도록 도와준다. 참깨는 신용 기록, 행동 선호도, 준수 능력, 신분 특징, 인맥 관계의 5 차원에서 개인 사용자의 정보를 종합적으로 고려한다.
1) 신용 기록: 과거 신용 계좌 상환 기록과 신용 계좌 내역.
2) 행동 선호도: 쇼핑, 지불, 이체, 재테크 등의 활동에서의 선호도와 안정성.
3) 준수 능력: 각종 신용 서비스를 즐기며 제때에 이행할 것을 보장합니다.
4) 신분: 관련 서비스 사용 과정에서 남겨진 완전하고 신뢰할 수 있는 개인 기초 정보.
5) 인간관계: 친구의 신분 특징, 친구와의 상호 작용 정도.
앞으로 참깨 신용을 승인하여 더 많은 개인 정보를 얻으면 신용 점수와 개인 신용 상태의 일치도가 높아질 것이다.
1, 시장화 징신 기관이 사회에 가져온 변화
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중국 징신업의 발전이 더디다는 것은 정부가 징신시장에서의 역할을 명확하게 정의하지 못한 것과 밀접한 관련이 있다. 그러나 18 대 정부와 시장 관계의 재정의로 중국 징신 업계의 발전, 특히 기업과 개인의 발전은 중요한 전환점을 맞았다.
20 15-06- 14 에 게시
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셋；삼；3
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반대, 너의 이름은 나타나지 않을 것이다.
하워드, 10 년 은행 리스크 관리, CFA, CPA
웨런, 장시 조, 강애버딘
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신용 조사에는 두 가지가 있는데, 하나는 Fico 채점 모델이다. 핵심 수학 모델은 대출 정보에 따라 고객의 위약 확률을 예측한 다음 고객층마다 다른 알고리즘을 적용하는 것입니다. 변수마다 다른 매개변수는 FICO 의 핵심 기술입니다. 목적은 은행 대출 등의 위험 가격 책정을 승인하는 것이다. 과장된 상황에서, 미국에 신용이 없는 사람은 영원히 움직이지 않을 것이다.
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신용 조사에는 두 가지가 있는데, 하나는 Fico 채점 모델이다. 핵심 수학 모델은 대출 정보에 따라 고객의 위약 확률을 예측한 다음 고객층마다 다른 알고리즘을 적용하는 것입니다.
변수마다 다른 매개변수는 FICO 의 핵심 기술입니다. 목적은 은행 대출 등의 위험 가격 책정을 승인하는 것이다. 과장된 경우 미국에서는 신용이 없는 사람은 움직일 수 없고, 집을 빌려 일자리를 구하려면 모두 신용보고를 봐야 한다. 높은 점수를 받은 사람은 저렴한 차대출 보험이 있어야 한다.
그건 그렇고, 서브 프라임 모기지 위기는 Fico 의 실패가 아니라 은행이 너무 탐욕스럽고 기준을 낮추며 기준을 남용합니다.
하나는 사회 밑바닥의 농민공처럼 신용기록이 없는 사람들이다. 매우 어렵다. (알버트 아인슈타인, 신용명언) 이 사람들은 zestfinance, 고리 대금 정보 시스템만 찾을 수 있다. 주로 인육 검색과 같은 방식으로 차용인의 인터넷 활동 정보와 각 사이트 포럼에 흩어져 있는 비재무 정보를 통해 신용 관련 정보를 발굴한다.
데이터 과학자의 관점에서 볼 때, 은행 마이크로대출은 데이터 창조자이며, 데이터는 반드시 공유해야 한다. 예를 들어, 은행은 중국 인민은행에 데이터를 제공하고, 중국 인민은행은 신용보고를 한다.
빅데이터 징신은 개념이 아니다. 최소한 몇 년 동안의 데이터, 분산 컴퓨팅 능력 기계실, 알고리즘을 아는 여러 사람들로 구성된 팀이 필요하다.
은행이나 신용회사가 웹사이트를 짓는 것은 빅데이터 징신이다. 그것은 바로 투기다. (알버트 아인슈타인, 은행명언)