钱牛牛用大数据构建征信系统

云舟凌冬

　　借鉴国外优秀经验，再结合国内行业发展现状，钱牛牛公司从人的核心问题出发，除关注用户基本身份信息之外，将征信立足点更多放在人的社交行为数据上，对接了腾讯近二十年所建立的庞大社交数据源，并依据人的社交网络数据行为，通过数学化建模的方式，为用户建立风险画像，并基于此进行信用的综合化评估和打分。
　　作为金融科技企业，钱牛牛资产端和资金端的用户均来自于对网络使用程度较高的人群，这部分人群日常生活中大都会使用微信、QQ、支付宝等常用的社交工具、支付工具，他们的社交行为数据也都收集在腾讯庞大的数据库中，具有很强的特征性和识别性。钱牛牛通过将平台用户数据信息与腾讯社交数据信息进行比对、学习、然后建模，从中挑除信用异常、具有欺诈可能的数据，再次进行二次清洗、识别，筛选出有用信息，构建了钱牛牛用户征信数据系统，以此进行风险控制。
　　另外，对于征信信息缺失、数据造假等可能存在的较为棘手的问题，钱牛牛引入了德国IPC逻辑，IPC逻辑独特的人力验证方式，使得钱牛牛通过人力来完成对这部分征信数据的收集。IPC逻辑要求一个审贷员独立管理一个客户，对客户所提供数据信息进行两两方面交叉对比，剥离出差异大于5%的不合理数据，并将数据结果录入钱牛牛征信数据库，既解决了部分信息缺失和信息造假的问题，充实了钱牛牛风控系统，又弥补了社交用户数据建模的不足之处，不断刷新风控极限。