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京東說:你的上網行為將會成為你的信用依據

發布時間:2015-07-01 09:21:43    來源:網購服務平臺    點擊:763

「傳統銀行做模型開發,經常用到邏輯回歸和統計學理論,據此產生征信能力,這相當于是火力發電,當技術能力變強時,就是核電,而京東投資 Zestfinance 的未來憧憬是:用海水發電?!?

京東消費金融高級總監許凌如此比喻大數據公司 Zestfinance 在征信體系中的作用。

這意味著,除了我們的收入情況,還款情況之外,我們在京東商城中的購買行為的流程,瀏覽軌跡等看似不相關的因素,都會被納入到一個信用模型中,成為判斷我們信用程度的變量之一。

聽上去有點不可思議。但在上周五,京東宣布戰略投資宣布投資美國基于機器學習算法的大數據分析公司 ZestFinance,雙方同時還宣布成立名為 JD-ZestFinance Gaia 的合資公司。根據公布的新聞稿, ZestFinance 的信用模型將率先應用于京東金融的消費金融體系。

通過一千個變量預測你的信用

ZestFinance 在國內可能還比較陌生,這家大數據公司由谷歌的前工程部副總裁 Douglas Merrill 和 Capital One 的前信貸部高級主管 Shawn Budde 等人創立,在 ZestFinance 公司的官網介紹中可以看到,與傳統的方式不同,ZestFinance 主要運用機器學習和大數據分析來分析上千個潛在的信用變量,為難以獲得傳統金融服務 (Underbanked)的個人創造可用的信用,降低他們的借貸成本。在風險控制方面, ZestFinance的模型相比于傳統信用評估模型性能提高了40%。

對于 ZestFinance 的數據模型,出身傳統風控領域的許凌坦言,一開始是持懷疑態度的。

「我在想為什么他們這個東西真的可靠,所以我們就去了他們公司。去完以后,我們沒有做一個定性的結論,我們把它的模型帶回來,和它的團隊變成一個合作的項目組,拿我們的數據,和他們的技術一起做新的模型開發。將開發出來新的模型在我們的實際業務——京東白條上試行。最終我們發現這個技術是可行的,而且這種技術是代表未來的?!?

他進一步解釋道,在傳統銀行的風控領域中,使用到的變量是強邏輯變量,比如根據目前的消費情況和還款能力來判斷未來的還款能力,而在大數據的模型中,很多弱關系的變量也會應用其中。

比如,我們是先根據優惠券買商品還是先選商品再找優惠券,又比如,我們為了買一個電磁爐,逛了幾個小時的網上商城等,這些數據都會變得有意義。

「這些離散的,社交化的數據意味著海水發電,有源源不斷的能源?!?

如何利用征信體系做更多的事兒

目前,京東的消費金融體系下,不僅有京東白條,還有校園白條,旅游白條,租房白條,首付白條,農村金融,京東金采,京東鋼镚等產品。

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