美国ZestFinance公司大数据征信实践  

Big Data Credit Reporting Practices of Zest Finance in the United States

作　　者：刘新海[1,2] 丁伟[3] 

机构地区：[1]中国人民银行征信中心,北京100031 [2]北京大学金融智能研究中心,北京100871 [3]中国联通网络技术研究院,北京100032

出　　处：《征信》2015年第8期27-32,共6页Credit Reference

基　　金：国家自然科学基金青年基金(61105058);(教育部)留学回国人员科研启动基金(2015-48);国家社会科学基金(13CJY011)

摘　　要：美国金融科技公司Zest Finance利用大数据进行信用风险评估引起国内互联网金融和征信领域的关注。对Zest Finance的商业模式和大数据挖掘技术进行进一步解读,概述信用风险管理的发展历程和背景知识,深入分析Zest Finance的商业理念,详细介绍Zest Finance的技术路线;总结对刚刚起步的中国征信业的一些借鉴意义,希望能够对中国未来的大数据征信有一些启示。That the American financial science-tech company （ZestFinance）makes assessment of credit risk by using big data has aroused wide concern in the domestic Internet finance and credit reporting fields. Based on a further ex- planation of the business model and data mining technology of ZestFinance, the paper outlines the development course and background knowledge of credit risk management, makes in-depth analysis on the business philosophy of ZestFinance, and introduces the details of the technical routes; and summarizes the guide to China＇ s credit report- ing industry which is on the start line, hoping to give some implications for China＇ s big data credit reporting inthe future.

关 键 词：征信 大数据 信用评分 机器学习 数据挖掘 

分 类 号：F832.332[经济管理—金融学] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]