¿Qué son exactamente los informes crediticios de big data?
Estado actual y tamaño del mercado de construcción del sistema de crédito interno
En la actualidad, el sistema de crédito social de mi país está en su infancia. Las leyes y regulaciones, las reglas comerciales, los modelos de procesamiento de datos y los métodos que rodean la construcción del sistema de informes crediticios se están mejorando y fortaleciendo gradualmente. En comparación con países desarrollados como Estados Unidos, el trabajo de informes crediticios de mi país está dirigido principalmente por el banco central. En la actualidad, la información autorizada relevante sobre integridad no está completa y la construcción del sistema de informes crediticios comenzó tarde.
En marzo de 2013, se implementaron las primeras regulaciones de la industria de informes crediticios de mi país, las "Regulaciones de gestión de informes crediticios", en diciembre de 2013, se implementaron las "Medidas de gestión de agencias de informes crediticios" formuladas por el Banco Popular de China; implementado oficialmente; 2065438 En junio de 2004, el Centro de Información Crediticia del Banco Popular de China comenzó a implementar un sistema de cobro para que las personas consultaran sobre sus informes crediticios; en junio de 2014, el Consejo de Estado emitió el "Esquema de la construcción del sistema de crédito social"; Plan (2014-2020)”, en el que se aclaró que para el año 2020 se fundamentará el acceso a los recursos de información crediticia y básicamente se establecerá un sistema de información crediticia que abarque a toda la sociedad.
El primer informe de desarrollo de informes crediticios de mi país, "Informe de desarrollo de la industria de informes crediticios de China (2003-2013)", publicado por el Banco Popular de China, muestra que, según una encuesta incompleta, a finales de 2012, había Más de 150 agencias de informes crediticios en mi país, los ingresos de la industria de informes crediticios superaron los 2 mil millones de yuanes. Además, los datos del sitio web del Centro de Información Crediticia del Banco Popular de China muestran que a finales de 2011.03, el sistema de información crediticia había recopilado más de 830 millones de personas físicas y casi 19,4 millones de empresas y otras organizaciones. En 2013, los ingresos de las tres principales empresas de informes crediticios personales de Estados Unidos alcanzaron los 51.200 millones de yuanes. Los informes crediticios nacionales no solo tienen un gran espacio de mercado, sino que también plantean muchos problemas que deben resolverse con urgencia.
Los informes crediticios big data y los informes crediticios tradicionales son naturalmente complementarios.
Hay cinco fallas principales en los métodos tradicionales de informes crediticios: 1. Datos cerrados e incompletos. El método tradicional de elaboración de informes crediticios consiste en recopilar información que pueda utilizarse como calificación a través de canales fijos. Los analistas analizan y califican todos los datos y finalmente obtienen una calificación de la capacidad y voluntad del objeto evaluado para cumplir con sus obligaciones. 2. Los datos se distorsionan y sesgan fácilmente. Debido a la intervención humana, es probable que se vea afectado por factores subjetivos como la calidad profesional y la calidad moral, lo que resulta en ciertas desviaciones entre los resultados de la evaluación de los objetos evaluados y los hechos objetivos. 3. Rendimiento deficiente en tiempo real y difícil de corregir más adelante. Sin un sistema de evaluación de usuarios, los usuarios directos no pueden participar en la evaluación y es difícil realizar un seguimiento. También es difícil corregir las distorsiones y los sesgos de los datos. 4. Mala comodidad. La plataforma de informes crediticios tiene poco entusiasmo por cargar datos, actualizaciones inoportunas, umbrales de acceso altos y tiempos de consulta limitados. 5. Altos costos de recursos humanos. Con el rápido desarrollo del mercado de informes crediticios en el futuro, aumentarán los tipos y cantidades de productos de informes crediticios. Frente a empresas grandes y complejas, los crecientes costos laborales también son un problema que las compañías de informes crediticios no pueden ignorar. La escasez de talentos de la industria y el rápido desarrollo de la industria inevitablemente crearán conflictos.
La construcción del sistema de informes crediticios promovido por big data puede resolver los problemas que enfrenta el sistema de informes crediticios tradicional. Debido a su amplia cobertura de datos y dimensiones más completas, puede atender a todas las empresas de forma cómoda y rápida a través de Internet.
En comparación con los métodos tradicionales de informes crediticios, los informes crediticios de big data utilizan tecnología de computación en la nube y todo el proceso, desde la entrada de datos hasta la salida de los resultados de la evaluación, se completa mediante algoritmos informáticos, evitando la influencia del juicio subjetivo y asegurando la evaluación. autenticidad de los resultados; incluso cuando se procesan múltiples objetos evaluados al mismo tiempo, aún puede ser rápido, preciso y eficiente. Los costos operativos de los informes crediticios de big data provienen principalmente de inversiones en propiedad intelectual y hardware. En comparación con las necesidades de personal a gran escala, la ventaja del bajo costo es obvia. Además, el crédito de big data también puede cumplir con la sincronización de los resultados de la evaluación y la información crediticia, es decir, cuando la información crediticia del objeto evaluado cambia, su crédito se puede calcular de manera rápida y oportuna para garantizar la naturaleza dinámica en tiempo real del crédito.
Lao Liu cree que en el futuro, la industria de informes crediticios se basará en sistemas inteligentes de análisis de datos y dependerá de la tecnología de extracción de big data para lograr transformación y actualización. Por un lado, el sistema de informes crediticios que se basa en big data puede extraer en profundidad la información crediticia de los usuarios, prevenir posibles riesgos crediticios y lograr un control de riesgos eficaz; por otro lado, el sistema de informes crediticios que se basa en big data puede informatizar completamente los datos; la base para lograr una gestión refinada.
La plataforma de crédito big data ayuda a las pequeñas y medianas empresas en la financiación.
Fan, vicepresidente de la Asociación China de Pequeñas y Medianas Empresas y presidente de China Unicom, dijo en una entrevista con CCTV: "Los macrodatos no sólo pueden medir los riesgos, sino también predecirlos hasta cierto punto". ."
La plataforma de crédito de big data puede extraer, filtrar, calcular y analizar los datos históricos de producción y operación y los datos de transacciones de pequeñas y medianas empresas durante 3 a 5 años o incluso más. De esta manera, el estado real de producción y operación, el estado de crecimiento y desarrollo de la empresa se puede reflejar objetivamente a través de datos. Cuantificar el crédito intangible y formar información crediticia que permita a las instituciones financieras otorgar préstamos a las empresas. La financiación crediticia mediante big data ha cambiado la forma tradicional de obtener préstamos de instituciones financieras a través de hipotecas y prendas, y ha enriquecido estructuralmente el sistema financiero del país.
Como una de las primeras agencias de informes crediticios corporativos externos en obtener la "Licencia de informes crediticios empresariales" emitida por el Banco Popular de China, China Unicom es la primera plataforma nacional de servicios en la nube de informes crediticios con intelectuales independientes. derechos de propiedad y el primero Un modelo operativo que proporciona servicios de cadena de valor de información de terceros. Ha proporcionado servicios de financiación crediticia a miles de pequeñas y medianas empresas en China y ha proporcionado un total de más de 6.000 millones de yuanes en créditos de financiación crediticia pura sin garantía. Entre ellos, el importe máximo de financiación alcanzó los 68 millones de yuanes y el importe mínimo fue de 980.000 yuanes. Hasta el momento, no ha habido ni un solo préstamo incobrable. En términos de supervisión de riesgos posteriores a los préstamos, China Unicom también ha proporcionado casi 30 mil millones de servicios regulatorios a instituciones financieras como el Banco de Desarrollo de China y el Banco Guangfa de China. Se espera que el monto de la supervisión supere los 654,38 billones de yuanes durante el año.
Se informa que la semana pasada el banco central realizó otra encuesta sobre el primer lote de instituciones preseleccionadas para licencias de informes crediticios personales y llevó a cabo la aceptación final del primer lote de Ma Credit Reporting, Kaola Credit Reporting y Informes crediticios de Tencent. Según personas familiarizadas con el asunto, se espera que el primer lote de licencias de informes crediticios personales se emita a finales de este mes. Lao Liu cree que en el futuro, la plataforma crediticia de big data establecerá un sistema de evaluación crediticia más objetivo, comenzando por la financiación de pequeñas y medianas empresas, rompiendo el pensamiento inherente de evaluación crediticia con la información financiera como núcleo y cambiando la Método de crédito tradicional basado en garantías hipotecarias. Cree un modelo de gestión de préstamos de crédito puro con bajo costo, gran escala, alta eficiencia y riesgos totalmente controlables. Resolver los problemas de financiación crediticia que han enfrentado las pequeñas y medianas empresas de China durante muchos años y continuar extendiéndose a los mercados de capital financiero y crédito social para formar una teoría objetiva del crédito y un sistema de evaluación, resolver la "paradoja del crédito" con "restricciones de datos". ", y crear una era de big data de los servicios crediticios de China.
Lo anterior es lo que el editor compartió con usted sobre qué son los informes crediticios de big data. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy para compartir más información detallada.