Simone
分期乐平台提供的“天下信用”其实就是个人信用数据报告，客户花费29元可以进行信用检测，然后查看自己的信用分，即“天下指数”，是评估个人偿付能力的综合分，分值在350到950之间。【拓展资料】分值越高代表个人偿付能力越好，其还会帮忙测算客户借款申请通过率。不过大家也需要注意，“天下信用”毕竟只是辅助工具，不是购买了之后去申请借款就一定能通过，贷款具体能否通过审批还是得看客户的综合资质是否达标，平台都是根据系统评分审批、发放贷款的。客户平时注意保持个人良好的信用，在申请借款时提供充足的资料，向平台证明自己具备充足的还款能力，一般都能顺利办下贷款。若是初始获批额度不高，之后只要好好积累良好消费郑丛、还款记录，提升信用，也能帮助额度提升。首先看一下传统的信贷风险建模，一般采用央行征信报告里面10到20个采用的变量，信用记录时间、信用额度、逾期数据。目前这个用户没有跟金融机构发生过借贷关系，就是说在央行里面没有相应信息留存，无法进行有效信用评估。这是一个建模方法，传统方法一般使用10到20个强变量算贷率。现在存在一个问题，刚才讲到普惠金融，央行目前现状是信贷记录不足3亿人，占中国大概25%左右。对于融资需求非常旺盛一个阶段，实际上绝大多数人没有信用记录，这部分人信用没有得到评估。有没有一个有效方式来解决当前问题？2014年左右大数据公司尝试不同的方法，由于金融储蓄变量还是非常有限，尝试用一些行为数据、非金融数据，像消费、阅读、社交等等数据进行尝试，经过尝试验证这个非常有效。国外美国一家公司，之前是谷歌和Capital出来创业，他用一些高纬数据，不同行为数据进行建模。这家公司，咐帆现在被京东收购了。国内公司，以百融为例，我们主要是一个数据和模型，两个部分。数据就是覆盖度，我们现在目前实名用户大概积累衡丛雹了7个亿左右，包括身份证、手机号、姓名。另外大数据一个纬度覆盖，我们属于数据集成商，像收入、支出数据，其他行为偏好数据统统纳入范围，我们跟多家数据厂商合作。另外基于这些数据，跟现场一些应用，跟信贷全生命周期我们有成熟模型做支撑。关于数据来源，我们覆盖更多各行各业，有自有积累，还有主要金融行业跟我们合作。还有其他运营商、银联、航空等等不同纬度的数据。我们原来是做大数据精准营销，电商类通过精准营销可以带来转化率，电商这个人不同用户在电商上浏览商品，买什么东西，包括花了多少钱，收货地址等等我们都有积累。另外传统零售、地产，在万达、大悦城用户一些消费行为我们都清楚。其他电信、航空、品牌行业我们都有很深入的合作，我们有大数据建设服务，提供给合作伙伴。其实我们积累数据主要集中在50岁以下，18岁以上消费人群。另外真实性比较强，央行逻辑都是强金融属性变量，我们除了金融属性还有日常行为属性，我们跟踪他们很长时间，所以他们违约成本不会特别高。
