大数据征信应用与启示——以美国互联网金融公司ZestFinance为例

被引：75

作者：

刘新海 ^{[1
]}

丁伟 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国人民银行征信中心

[2] 中国联通网络技术研究院

来源：

清华金融评论 | 2014年 / 10期

关键词：

互联网金融; 信用评估模型; 大数据征信; ZestFinance; 征信体系; FICO; 信用分数; 大数据技术; 信用评分模型; 借款人; 信用风险管理; 征信机构; 数据分析模型; 美国; 美利坚合众国; 北美洲; 信贷数据;

D O I：

10.19409/j.cnki.thf-review.2014.10.024

中图分类号：

F831.2 [金融组织与业务]; F832.4 [信贷];

学科分类号：

020202 ; 1201 ; 020204 ;

摘要：

<正>近期,美国互联网金融公司Zest Finance受到国内互联网金融专业人士的热捧,其基于大数据的信用评估模型也越来越受到关注和效仿。本文结合美国的金融环境,对Zest Finance进行简要介绍,分析大数据征信产生的背景,剖析大数据征信技术,并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。

引用

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