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河南誉泰认证服务有限公司关于郑州信用评估报告等级标准的介绍,ZestFinance以大数据技术为基础采集多源数据,一方面继承了传统征信体系的决策变量,重视深度挖掘授信对象的信贷历史。另一方面,将能够影响用户信贷水平的其他因素也考虑在内,如社交网络信息、用户申请信息等,从而实现了深度和广度的高度融合。ZestFinance的数据来源十分丰富,依赖于结构化数据的同时也导入了大量的非结构化数据。另外,它还包括大量的非传统数据,如借款人的房租缴纳记录、典当行记录、网络数据信息等,甚至将借款人填写表格时使用大小写的习惯、在线提交申请之前是否文字说明等极边缘的信息作为信用评价的考量因素。类似地,非常规数据是观世界的传感器,反映了借款人真实的状态,是户真实的社会网络的映射。只有充分考察借款人借款行为背后的线索及线索间的关联性,才能提供深度、有效的数据分析服务,降低贷款违约率。如图4所示,ZestFinance的数据来源的多元化体现在首先,对于ZestFinance进行信用评估重要的数据还是通过购买或者交换来自于第三方的数据,既包含银行和信用卡数据,也包括法律记录、搬家次数等非传统数据。
近期,美国互联网金融公司ZestFinance受到国内互联网金融人士的热捧,其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,分析大数据征信产生的背景,剖析大数据征信技术,并观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance,原名ZestCash,是美国一家新兴的互联网金融公司,年9月成立于洛杉矶,由互联网巨头谷歌(Google)的前信息总监道格拉斯·梅瑞尔(Douglas Merrill)和金融机构Capital One的信贷部主管肖恩·卜德(Shawn Budde)(曾管理过收益超过10亿美元的次级信贷业务)联合创办。ZestFinance的研发团队主要由数学家和计算机科学家组成,前期的业务主要通过ZestCash平台提供放贷服务,后来专注于提供信用评估服务,旨在利用大数据技术重塑审贷过程,为难以获得传统金融服务(Underbanked)的个人创造可用的信用,降低他们的借贷成本。
郑州信用评估报告等级标准,征信一般分为个人征信、企业征信和财产征信,基本就这几大类,但评级领域非常非常多,涉及范围十分广泛。评级一般是按照领域来分的,比如从事银行间债券评级(由中国人民银行金融市场司对信用评级机构备案)、证券评级(证监会备案)、评级(银行备案,国内曾有试点,不是银行征信备案,这也是一些评级机构拿银行评级忽悠户的原因)、国土资源领域(国土资源局备案)、招投标领域(目前政府招投标基本都是各地方发改委、信用办备案)所以说,用于招投标领域信用评级机构需要中国人民银行征信备案无论从法律上还是从行业惯例以及操作习惯上都不可能实施,银行无法监管招投标领域,如果领域到银行备案还能说得过去。
信用评定结果在评标中的应用建设工程施工项目评标多采用经评审的投标价法和综合评估法。采用经评审的投标价法,信用分可作为投标人资格的必要条件,进行符合性审查,运用方法简单,评审效率高,但容易造成“一刀切”,不利于投标企业的甄选。我市房建市政项目施工招标多采用综合评估法,投标人综合得分由资信、技术和商务几部分组成,企业信用评定结果纳入招标投标后增加了信用评审环节。所谓“信用评审”是将投标截止时间在省工程建设监管和信用管理平台查询到的企业信用评分转化为投标得分的形式。
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