前言:
此刻咱们对“b2b客户征信算法”大体比较关切,各位老铁们都想要学习一些“b2b客户征信算法”的相关文章。那么小编也在网络上收集了一些对于“b2b客户征信算法””的相关知识,希望看官们能喜欢,小伙伴们一起来了解一下吧!芝麻分核心模块5方面:
1.身份特征(15%)
公安实名认证身份信息信息稳定性……
2.信用历史(35%)
信用卡还款历史微贷还款记录水电煤缴费罚单……
3.履约能力(20%)
支付账户余额余额宝余额车产信息房产信息……
4.人脉关系(5%)
关系圈朋友圈信用水平社交影响力……
5.行为偏好(25%)
账户活跃度消费层次缴费层次消费偏好……
关于数据来源:
1.当然是阿里的生态系统喽:阿里小贷、淘宝、天猫、B2B业务、新浪微博数据;
2.政府公共部门:公安、工商、税务、移动……等;
3.合作机构:金融机构、同业征信等
具体有哪些数据源我真不知道,目前看来1、2为主,3不多,详细的还请芝麻说说;
具体的数据分布:
550-560大致2%左右,陡峭上升;
610-620大致占在14%左右,最多;
然后平缓下降,740以上的就很小了
所以350-550属于较差;
550-600属于一般;
600-650属于良好;
650-700属于优秀;
700以上就是极好,极好;
根据与外部信用卡账单数据和其他数据对比,分值越高,违约率越低;(所以还是有一定区分能力)
除了芝麻分,应该还会有其他查询的,甚至包括可信环境的查询,包括你提供的信息是否真实都是通过数据预测的,以及这些信息的使用场景,还有各种黑名单喽;
题外话,目前好像还能通过运营商的数据(基站、通话记录)做更多的预测;
当然未来这些东西自然要你授权才能使用,这是基本原则;
目前看来芝麻信用还是要做成独立的征信平台,他们也很乐意开展深度合作,安全的问题,和具体的评分细节,以及具体的数据来源我真的不知道,我也是透露点大家都能知道的信息。
总而言之,守信的人才是值得交往的人,商业是、做朋友亦是,比较欣赏芝麻说的,让信用成为财富!
标签: #b2b客户征信算法