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如何建立面向新金融消费者的信用评分

2019年08月23日 16:01 来源于 财新网
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国内消费金融发展迅猛,数字经济时代又提供了更多数据和分析技术,如何建立面向未来新金融的信用评分,对于未来消费金融的健康发展至关重要
刘新海
比利时鲁汶大学获得电子工程博士。此前在布鲁塞尔的互联网公司Attentio和金融分析公司Vadis从事过咨询和数据分析工作,在中国人民银行金融研究所和中国人民银行征信中心从事过博士后研究。目前为某大型金融机构的高级研究员,同时也是北京大学智能金融研究中心兼职研究员。主要的研究方向:征信、信用风险管理、数据挖掘和金融大数据。

  【财新网】(专栏作家 刘新海)信用评分是利用数学模型将相关数据转化成某个数值来指导信贷决策。信用评分是统计学和机器学习在金融和银行业中最成功的应用之一。信用评分提高了信息传达效率,量化结果可以取代征信报告中描述性和高度主观的语言,使信贷审批人员能够更容易比较潜在借款人。信用评分在消费信贷过去60年的显著增长中发挥了关键作用。如果没有准确和自动化的风险分析工具,放贷机构不可能以目前的方式(大规模自动化)发放消费信贷。最初,信用评分只跟贷前申请有关,进入21世纪后,信用评分更多地用统计模型来管理信用,包括对风险、业务响应、收入和客户保留四个方面的衡量,应用场景有市场营销、申请审批、账户管理和催收回收等(整个信用风险管理周期)。

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责任编辑:张帆 | 版面编辑:许金玲

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