Hallo, süße chen chen

Mit der wachsenden entwicklung Von technologien wie big data, cloud computing und künstlicher intelligenz sind die quellen und arten Von finanzdaten, einschließlich traditioneller sammeln - und alternativer daten, reicher geworden. Traditionelle beschaffungsdaten umfassen in erster linie grundlegende informationen für die kunden, anstandsberichte, rechnungsabschlüsse usw., alternative daten umfassen nichttraditionelle daten wie die registrierung der kunden, wahlrechtliche informationen, daten über gerichtsverfahren.

Alternative, über die traditionelle kunst der anziehung hinausgehende daten, die durch digitale technologien zur beurteilung der kreditwürdigkeit Von einzelpersonen und unternehmen herangezogen werden, sind eine ergänzung dieser daten, die die fähigkeit Von finanzinstitutionen zur kreditvergabe und finanzierung stärken und einen wichtigen impuls für den wandel des sozialen kreditsystem und die soziale teilhabe darstellen. Es gibt einen deutlichen unterschied zwischen alternativen daten und konventionellen signaldaten, was datenquelle, datenart und so weiter angeht:

Erstens: die daten stammen aus unterschiedlichen quellen. Traditionelle meldedaten sind daten zur bewertung des privaten kreditzustands und der zahlungsfähigkeit, insbesondere Von kreditoren und anderen. Alternative daten können aus einer vielzahl unterschiedlicher quellen stammen wie sozialen medien, mobilen geräten Oder daten über das konsumverhalten.

Zweitens, pluralistischer ist. Die breite palette alternativer daten, einschließlich digitaler fußspuren im alltagsleben, kann mehr über das verhalten und die vorlieben der menschen erfahren.

Drei sind daten mit hoher geschwindigkeit. Traditionelle erhebt sich in der regel als historische angaben, die das vergangene kreditverhalten und die schuldenquoten Von einzelpersonen widerspiegeln, nicht aber die kreditlage der kunden. Alternative daten können sowohl in echtzeit als auch in echtzeit sein und so das aktuelle verhalten und die vorlieben einer person genauer wiedergeben. Ein besseres verständnis der aktuellen konsumgewohnheiten und der zahlungsfähigkeit Von einzelpersonen wird beispielsweise durch eine analyse der aktivitäten in den sozialen medien und des online-einkaufens verbessert.

Vier sind realistischer. Traditionelle erhebt ungsdaten kann zu lückenhaften informationen und falschen angaben führen, wenn es darum geht, daten zu ersetzen, die die kunden freiwillig erzeugen, und die datenquelle ist glaubwürdiger.

Die dienstleistungen der phue-finanzbranche konzentrieren sich oft auf "weiße haushalte", denen es an kreditunterlagen Oder gar an unterlagen fehlt. In den letzten jahren machen weniger als 5% der inländischen finanzierung aus, und über 90 % dieser firmen vergeben kredite an "weiße haushalte", die Von finanzinstitutionen nicht umfassend bewertet werden können. Die daten zeigen, dass die kleinen und mittleren unternehmen in unserem land durchschnittlich drei jahre alt werden und dass die ersten kleinen firmen nach ihrer gründung den ersten kredit erhalten. Die unzureichende kreditvergabe an klein - und mittelbetriebe sowie die schwierigkeit der erkennung Von kreditrisiken stellen seit langem probleme dar.

Überall auf der welt wurde mit dem aufbau lokaler signalplattformen für die gewinnung neuer datenalternativen dafür begonnen, den freien zugang zu alternativen daten auf breiter basis zu erweitern und alternative daten gemeinsam mit big data zu sammeln, um die asymmetrie im informationsfluss zu verringern.

Die weitergabe und effiziente nutzung alternativer daten ist Von entscheidender bedeutung, um die effizienz und qualität Von finanzdienstleistungen zu verbessern. Die praxis hat bewiesen, dass durch die aufnahme alternativer daten in das modell des risikomanagements für finanzkredite die präzision und die zuverlässigkeit des modells maßgeblich erhöht werden und die finanzinstitutionen die kreditwürdigkeit und die zahlungsfähigkeit ihrer kunden präziser bewerten, die effizienz und genauigkeit der kreditvergabe verbessern und ihren kunden qualitativ bessere finanzdienstleistungen bieten können. Die förderung der geordneten verbreitung alternativer daten und der schaffung eines sammlungssystems mittels traditioneller kredite und alternativer daten würde der finanzierung Von kleinen, mittleren und mittleren unternehmen eine neue richtung geben. Der austausch alternativer daten könnte die zusammenarbeit zwischen finanzinstitutionen fördern, indem doppelarbeit und ressourcenverschwendung vermieden und kosten und effizienz gesenkt werden; Im gegenzug wird diese gemeinsame nutzung Von daten nützlich sein, um innovation und entwicklung im finanzsektor zu fördern, die digitalisierung zu erleichtern und ein nachhaltiges wachstum für alle gleichermaßen zu fördern.

Durch verschiedene staatliche kanäle vermehrt zugang zu informationen und ressourcen, die den staat als "datennachfrageseite" bezeichnet und finanzinstitutionen sind immer noch die hauptnutznießer öffentlicher daten. Beispielsweise volksbank nachdrücklich nahe und ZhengXin die des professionelle, voll mit verschiedenen informationstechnologie für mittelständischen firmen nicht krediten solche die informationen zur zu entwicklung Von bericht kreditvergabe., volles konto auf ZhengXin, die finanztransaktionen, handelsstreitigkeiten aktivitäten soziale die bereichen ort, Als mittel zur förderung der finanzierung Von kleinen, mittleren und mittleren unternehmen einsetzen.

(autor in YinZhou banken risiken die)