第四章金融科技与征信提纲征信行业金融科技一二财富管理行业金融科技互联网企业金融科技三PARTONE征信行业金融科技1目录征信行业存在的问题01金融科技在征信行业的应用创新02征信行业发展趋势03一、征信行业存在的问题征信是指征信结构作为信用交易双方之外的独立第三方，收集、整理、保持加工自然人、法人及其他组织的信用信息，对外提供信用信息查询、调查、信用评估等信用信息服务，以帮助信息使用者判断和控制信用风险，进行信用管理的活动。一、征信行业存在的问题根据不同的标准，征信主要分为以下两种分类方式：第一：根据主导权的不同，征信可分为市场化征信、公共征信和行业合作式征信。第二：根据征信对象不同，征信可以分为个人征信和企业征信。正规市场化数据采集渠道有限，数据源争夺战耗费大量成本相关法律体系较薄弱，数据隐私保护问题突出大数据征信缺乏监管体系，个人信息易被盗取一、征信行业存在的问题目前，征信行业普遍存在以下突出问题：123二、金融科技在征信行业的应用创新大数据征信是依据各类海量数据，通过一定的技术手段，对信息主体做出的信用预测和评估。它主要是通过综合支付、购物、学历、社交、公益、社保、公共事业服务等方方面面的数据，对缺乏信贷数据的人群做出信用评价。表传统征信和大数据征信多维度比较二、金融科技在征信行业的应用创新比较维度传统征信大数据征信数据来源以银行信用数据为主，来源单一，采集频率低第三方数据：信贷、司法、水电煤缴费等；互联网数据：电商、理财、社交平台等；用户提交的数据：教育、职业等信息，并可以做到实时采集。数据格式结构化数据结构化数据和大量非结构化数据评价思路用历史信用记录反映未来信用水平从海量数据中推断身份特质、性格偏好、经济水平等相对稳定的指标，进而判断信用水平分析方法采用线性回归、聚类分析、分类树等方法机器学习、神经网络、PageRank算法RF等大数据处理方法服务人群有信贷记录的人群有信贷记录人群和在生活中留下足够痕迹的人应用场景金融借贷领域为主金融领域、多种生活场景二、金融科技在征信行业的应用创新人工智能是研究、开放用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。对于以数据为核心资产的征信业来说，人工智能为征信行业带来的两大优势主要表现在模式识别方面，用以解决交易场景中的身份识别问题；其次是信用分析及预测方面，用以解决客户信用的风险评估问题。表人工智能技术在征信领...
