大数据下的信用画像

在信息和互联网技术时代，大数据重构信用。诚信体系画像的应用，成为了社会中的一把诚信度量尺，同时也使得用户数据成为商家和企业的必争之地。利用大数据形成诚信体系的同时，如何保护数据隐私与合法权益，也是我们应该思考的问题。

诚信体系画像的影响

在大数据时代诚信体系画像通过标签警示人们诚信做事，标签在不同的场景应用下，利用抽象事物的显著特点换取最大化的信息匹配率。比如，当你在购物网站购物时查看店铺详情，可以看到评价等相关信息，在外卖平台点餐可以看到配送员信息，通过以往的评价标签可以判断该配送员的配送时间是否准时、态度是否良好，以及这家餐厅的食品卫生等问题。那么买到称心如意、物美价廉的商品，按时吃到干净卫生可口的饭菜的可能就大大提高。

诚信体系画像不仅可以改变人们的生活，也可以通过信用评级让我们的生活更加便捷。越来越多的国家和城市推出了市民信用分，作为提升城市信用水平的重要手段。将信用积分划分为相应的等级，可以将这些信用积分广泛应用于生活领域，比如免押金租借等，促进诚信体系建设，营造城市守信的良好氛围。

在企业征信领域，企业的信用信息已越发重要，而企业信用报告可从多维度考量企业的信用情况，也被称之为企业信用身份证，在招投标、行政准入、政府采购等领域扮演着重要角色。

如何利用大数据精准诚信画像

诚信体系画像的广泛应用离不开大数据的发展，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。描绘诚信体系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。

诚信画像以数据作为根基，完美的抽象出一个用户信用信息的全貌。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。

信用积分实际是用户违约概率（或偿还能力、偿付能力），比如用户信用分高表示履约概率高、偿还能力强。运用逻辑回归模型也就是为了分别提取违约和非违约的两类人的特征和共性，分析出来哪些因素对是否履约比较重要、占比及具体系数。

数据宝基于国家部委、央企权威、合法、多源的数据资源，描绘出企业画像，可应用于金融等行业的画像及风控场景。

基本信息：学历、单位邮箱、职业信息、驾驶证资产情况：车辆信息，房产信息，公积金、支付宝账户余额信用消费：信用卡账单、微贷还款记录、水电煤缴费、罚单消费数据：账户活跃度、消费层次、缴费层次、消费偏好信用足迹：花呗履约、蚂蚁借呗履约、未来酒店履约。

文 / 林杉