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互联网金融从诞生之时就带有一个明显区别于传统金融的特征,即是技术的应用。如今,大数据、云计算、区块链、人工智能等从技术概念,正在逐步落实到平台运营之中,金融 ...
互联网金融从诞生之时就带有一个明显区别于传统金融的特征,即是技术的应用。如今,大数据、云计算、区块链、人工智能等从技术概念,正在逐步落实到平台运营之中,金融科技的创新与应用为普惠金融的发展装上了强大技术引擎。
以网贷为例,作为互联网金融的一种代表性业态,网贷小额分散、快速线上撮合等特点明显,平台不可能对每一个借款人都进行上门核实,人力、成本会大幅增加。民信贷充分利用大数据、云计算,通过专业团队进行海量数据分析,可以快速完成出借人的信用画像,给出风控建议,提升撮合服务的安全。 今年民信贷相继推出了精英贷、房押贷、助农贷、供链带等多项新服务,充分运用大数据、云计算等技术创新,让普惠金融服务更多人。其中,精英贷服务是针对具有稳定工作和收入的群体,用于个人消费等用途的无抵押、无担保纯信用借款信息服务,这是大数据征信与风控的又一实际应用。 民信贷通过新技术运用搭建了一套完整、严谨的风控体系,对各风险节点设置具体管控需求,同时,借助大数据整合行业资源与全网信息,挖掘借款申请人大量基础数据点并分析其信用行为,综合利用第三方数据信息,提高反欺诈能力,智能化信用风险评估,这在精英贷服务中尤为突出。 一般来讲,大数据团队通过各种渠道收集用户的海量数据,并快速进行分析判断,最终得到一份信用评级。这些数据通常包括:年龄、住址、家庭情况、收入、法律风险、职业、资产、负债、购物习惯等强相关数据;另外,还有一些弱相关数据,如用户在社交网络上的发言、兴趣爱好等。获取数据后,技术团队通过对全部数据(数据的广度和深度)、数据价值(数据的可靠性)、实效性数据(数据的鲜活度)等各个维度进行整合分析,经过模型计算,客观反映用户的信用和风险水平,大大的提升了平台撮合服务的风控能力和服务效率。 技术引擎将大力推动未来我国普惠金融的发展,这一方面得益于普惠金融填补了传统机构没有覆盖的广大人群,真正让普惠金融落到了实处;另一方面则得益于新兴互联网技术的普及应用,降低了交易成本,提升了风控水平、服务效率和体验,从而真正实现普惠的广度和深度。 |