阿尔法象大数据如何破解个人征信难题

阿尔法象金融科技方案专家

征信，最早起源于《左传》，出自“君子之言，征而有信，故怨远于其身”。何谓征信？征信是指依法成立的信用征信机构对个人信用信息进行采集和加工，并根据用户提供个人信息查询授权书进行评估服务活动。简而言之，就是个人的信用信息集合。

当今社会，买房、买车、租房等都离不开征信信息的使用，征信已然成为当今国民经济生活中不可或缺的“经济身份证”。互联网金融的兴起，也迎来了对个人征信需求的爆发增长。但相较传统个人征信查询周期长、网点少、报告信息不全等导致放贷慢、成本高等问题，阿尔法象大数据风控有望解决上述个人征信出现的难题。

阿尔法象大数据征信维度分析更具广泛性

征信活动的开展他依赖于大量信息的收集、整理和分析。而阿尔法象大数据通过广泛连接第三方征信机构、运营数据、电商数据等多样化基础数据收集，利用多样化数据来源从不同角度反应一个人的信用状况，经过数据整理和分析以及筛选后，能够更全面地反映个人信用情况，得出比传统征信结论更加全面、可靠的结论。

阿尔法象大数据征信采集的数据更具实战性

首先，相比传统征信单一采集贷款数据、信用卡数据等历史记录，通过数据整合分析得出征信报告，仅能覆盖与银行发生过信贷关系的群体，这样的用户范围十分有限。

而阿尔法象大数据征信通过联盟业界知名小微企业，共享千亿级真实交易数据，搭建新的风控征信评估体系，通过数据集中采集、清晰、补充有效数据并整合，为用户提供更具真实性、有效性的大数据风控，为更多用户提供服务。

其次，阿尔法象大数据征信多样性以及实战性为普惠金融（指以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务，小微企业、农民、城镇低收入人群等弱势群体是其重点服务对象）成为现实，当下火爆的芝麻信用就是最简单的证明。

阿尔法象大数据征信更具低成本性

自风控数据模型的形成以后，单个主体的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本低，速度快，阿尔法象大数据征信涵盖6亿人，用户采集征信息相比传统征信更具低成本，且服务量大；另一方面自风控数据模型的形成，征信机构对人员规模需求降低，低成本就更显而易见。

阿尔法象大数据征信的信息更具备时效性

当今社会变化速度非常之快，过时的信息几乎快要丧失了它的价值，征信数据也是一样，时效性不能保证，可信性就会大打折扣。

在传统征信当中，借款人的借贷记录上传到央行征信系统往往需要一段时间，这就造成了征信报告的信息滞后。阿尔法象大数据征信采用的是实时的网络数据，并通过数学建模和模型分析，能够及时处理数据，用户的信用评价也可以得到快速更新。因此，相比较传统征信，大数据征信是一种更有效、更及时的信用指标。

未来，我们相信在大数据的引领之下，我国的征信行业得发展进入一个新常态，虽目前大数据还不能完全取代传统征信，但大数据征信在数据维度和分析角度等方面都比传统征信有所提升，是一个必要的补充，可以让传统征信更加科学严谨。大数据技术将会促使未来的征信体系在制度、技术、信息共享方式以及管理方面不断创新，未来的征信行业将与大数据紧密结合，发展得更加专业，全面。