在目前这个时代，市场经济已经逐渐转变为一种信用经济，个人行为信用影响着整个市场经济的规范运行，所以针对这个现象，建设个人信用管理体系对整个市场的信用管理起着至关重要的作用。但是由于现实社会公民的信用基础薄弱，对自己信用的约束力不高。所以永信在本文中基于大数据的背景下，探讨个人信用管理体系的建设，并就关于大数据时代与个人信用管理体系如何构建提出了思路与建议。
一、信用大数据的主要来源
大数据时代，信用数据采集渠道得以大幅拓宽。信用数据来源的广度和深度不断延伸、细分度日益精确且不断变化、采集渠道愈加多样化。为实现多维度评价,基于大数据的信用数据来源需要随着相关制度的发展不断进行补充,应包含但不限于如下数据。
1、金融机构产生的数据。各银行产生的数据是大数据的主要来源,通过客户办理贷款、信用卡等相关业务以及对于办理业务的后续跟踪,实时产生客户的信用数据。具有金融属性的数据包括客户的存款情况、贷款历史、持有信用卡情况、还款记录等。
2、政府部门产生的数据。这类数据由各级政府部门收集整理,如公积金、社保、欠税与民事裁决等信息,数据价值高,但碎片化、开放程度低,其应用价值还未得到大力运用。
3、其他公共事业机构产生的数据。主要公共事业机构包括电力公司、煤气公司、网络运营商、电视运营商等。
4、网络产生的数据。随着互联网的发展与普及,网络产生的大量社交、电商、打车等数据已成为个人信用数据的主要来源,其产生的大量数据,有效的补充了传统中单一的数据采集渠道。
二、个人信用管理的特征
1、数据来源多样化。基于大数据技术的发展,互联网空间的扩大,个人数据来源渠道更广、数据量更大,数据的采集和处理也尤为便利。除传统信贷外,还可通过电商、社交、租房、缴费等多元化渠道获取数据,在一定程度上改善数据来源以偏概全的问题,数据的多维性为信用值的测算、信用等级的评定提供了充分的依据。从单纯依托单平台数据向跨领域跨行业融合数据演进。
2、数据处理智能化。为保证数据传输的实时性与安全性,信用管理体系运用云技术、后台加密、数据挖掘、机器学习、分布式管理、异构数据结构化等各种技术手段,对数据进行加工分析以提高精准率。数据的采集、加工、整合、分析等各阶段无一不体现其智能化的特征。大数据技术,从简单的数据交流和信息传递,上升到基于海量数据的针对性分析。通过互联网,我们可以通过分类聚合、深度挖掘、为个人定制标签画像等信息技术,将个人的各种活动信息比较、碰撞、连接,从而做出对个人最全面、客观和可信的信用评价。
3、覆盖群体广泛化。信用管理体系的产品和服务的应用更加贴近日常生活,在出行、租借、共享等领域均被开发,使覆盖群体量更大,使更多人拥有自己的信用体系与信用报告。同时帮助监管主体忽略经验与直觉,得到海量数据中蕴含的真正行为规律,找到影响重大的因素,为监管工作提供科学依据,提高针对性与执行效率。信用产品和应用场景的不断创新,将极大限度发挥信用的价值和作用。
