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大数据时代下的“信用画像”

发布时间:2018-07-09 09:36:29    点击量:

  在信息技术时代,大数据重构信用。“信用画像”的广泛应用,在给我们的生活带来便捷的同时,也使得用户数据成为商家必争之地。如何发挥信用数据的最大价值,在精准画像的同时,保护用户隐私和合法权益,成为“信用画像”健康发展的左膀右臂。

  一、“信用画像”改变生活

  “信用画像”通过标签表意提高沟通效率。标签是我们对复杂事物的降维理解,在不同的应用场景下,抽象出事物的显著特点换取最大化的信息匹配效率。比如,当你在外卖网站上点餐,查看配送员信息,能看到“总单量”、“准时率”、“配送时常”和“骑士印象”等标签数据。如果准时率超过90%,商品保存好、态度好等好评居多,那么按时吃上可口饭菜的可能性就大大提高。

  “信用画像”通过评分等级使生活更便捷。越来越多的城市推出了各具特色的“市民信用分”,作为提升城市精神内涵和社会形象的重要手段。根据信用积分的不同划分相应的等级,再根据等级情况实施不同激励措施。这些信用分广泛应用于生活服务领域,比如图书馆免押金借书、公交线路打折优惠、就医优先等等,促使信用元素融化在城市生活的各个方面,提高市民信用素养,推动城市信用建设,营造诚实守信的良好氛围。

  将个人的信用画像汇集,分析提取共同点,可以得到群体画像。第三方征信机构公布的首份“老赖画像”可以看出,男性约占老赖总人数的四分之三,40~49岁的中年人最容易陷入信用危机;高学历并不等于高信用,硕士和博士虽然整体基数小,不过数量也不少;从地域分布看,东部地区的老赖人数高于西部地区。

  信用通过科技的力量,汇集各方信息,形成“信用画像”,转化为直观具体可比较的信息。当“信用画像”的发展更加透明化、标准化后,就会成为新的流通工具,被应用到越来越多的场景当中,并在此过程中逐渐建立起新的评价方法和评价体系。

  二、精准的“信用画像”如何炼成

  “信用画像”的广泛应用离不开大数据技术的快速发展,因为在给用户创建标签的过程中,人工手段显然是难以大规模实现的。“信用画像”的技术构建包括:数据预处理、数据分析和画像构建等。

  数据预处理主要是保证数据的可靠性,包括数据收集和清洗等。信用大数据涉及各个方面和不同种类的数据,如行为数据、服务数据、交易数据,通过数据采集得到的数据信息便被称为原始数据。这些数据种类和结构都非常复杂,通过数据清洗可以发现并纠正数据文件中可识别的错误,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等,以保证数据的质量。

  数据分析主要是保证“信用画像”的准确性,包括可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析等方法。通过将有价值的信息集中起来,进行萃取、提炼,找出所研究对象的特点、规律和联系,借助图形化等手段,清晰有效地传达和沟通信息,形成更易于接受的形式。

  画像构建一般采用多级维度、多级分类的方式。由于“信用画像”的应用还处于初级阶段,没有统一的标准,在不同的行业和领域有不同的方法和分类体系。现阶段通常会从信用主体的基本属性、社会属性、消费特征、价值属性和信用特征等方面收集信息;再通过数据的不断更新和维度的不断调整,使得“信用画像”越来越立体和准确。

  三、“信用画像”的健康发展更为重要

  现在打开滴滴出行,主界面会出现“诚信出行天下”的标语,针对滴滴顺风车的阶段整改措施中,包括“全部个性化标签和评论功能下线”和后来的“恢复仅与出行相关的标签评价,标签均由平台给出,用户不可原创”。可以看出,之前设计的乘客“信用画像”存在问题。甚至有些领域出现了“画像越完整、本人越遭殃”的情况,因为从用户的角度来看,画像越完整,情况就越不可控,被利用精准诈骗的可能性就越大。所以,针对“信用画像”的广泛应用亟待从法律法规层面和风险管控层面加强管理。

  1. 数据分类是“信用画像”的基础

  “信用画像”的数据基础是公共信用信息和市场信用信息。

  按照记录主体来分,公共信用信息是指政府各部门在履行行政职责和监督管理的过程中所积累的数据,这类信息具有公共性;市场信用信息主要包含金融信息、交易信息和互联网信息。

  金融信息是在金融服务过程中产生的借贷信息、担保信息等,由金融机构记录;交易信息是交易过程中产生的,由交易对方记录的信息;随着移动互联网和智能终端的普及,快速增长的电子商务、社交、休闲娱乐等互联网数据已成为市场信息的重要来源,以阿里巴巴、腾讯等为代表的互联网公司依靠大量的企业和个人信用数据,成为数据的核心拥有者和征信市场的新兴力量。

  2. 法律法规是“信用画像”的定盘星

  目前,各地方政府正积极推出和落实《公共信用信息管理办法》。5月4日,《北京市公共信用信息管理办法》正式出台并实施,管理办法共三十五条,明确了公共信用信息的适用范围、规范了公共信用信息管理体制、规定了公共信用信息的归集、规定了公共信用信息的发布和使用,以及明确保护信息主体的权益。管理办法的出台,为完善首都市场经济体制,加强和创新社会治理,提高全社会的诚信意识和信用水平,营造优良信用环境,提供了坚实的法律保障。

  但是缺乏对市场信用信息的有效管理,因为市场主体众多、情况复杂所以监管难度大、责任难以明确。建议首先编制市场信用信息目录,归集市场主体各类经济社会关系、经济社会活动及变化的数据,一方面可以实现对市场信息的有效管理,另一方面也可以打破信息孤岛,促进信用信息融合,实现公共信息和市场信息的互联共享和动态更新;其次,在市场信用信息目录的基础上,出台相应的管理办法,明确使用规则和责任单位,全面规范各类信息的使用,夯实社会信用体系建设的数据基础。

  3. 风险管控是“信用画像”的防火墙

  数据在体现和创造价值的同时,也面临着严峻的安全风险,一方面数据流动打破安全管理边界,导致了数据管理主体风险控制力减弱;另一方面数据资源因具有价值,引发数据安全威胁持续蔓延,数据窃取、泄露、滥用、劫持等攻击事件频发。

  我们建议推动数据分级分类保护机制,传统的隐私规范采用“告知与许可”原则,让人们自主决定是否、如何以及经由谁来处理他们的信息,将个人隐私保护的责任放在了每个公民个体的受众。但在大数据时代,由于二次使用的存在,“告知与许可”缺乏现实可行性。数据分类分级可以从隐私安全与保护成本的角度出发,对数据进行分类和等级划分,进而根据不同需要对关键数据进行重点防护。

  同时发挥信用服务机构和行业商会的专业和技术优势,对社会上拥有数据源的相关服务组织和机构,定期展开信用审查,针对数据采集、存储、传输、处理、交换和销毁等环节,加强全生命周期安全管理,保障“信用画像”能够全面、科学、安全的反映我们每个的信用状况,给我们的生活带来便利。(文/涂文婕)