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大數(shù)據(jù)專家告訴你:800以上的信用分是怎么得出來的?
2016-12-09 作者: 來源: 經(jīng)濟參考網(wǎng)

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作者:[美]安德雷斯·韋思岸(Andreas Weigend)
出版:中信出版社?

  近兩周支付寶圈子和芝麻信用分成功的營銷刷屏,,那我們來看看,,你并未應用芝麻信用的服務,但是,,你的芝麻信用分是如何得來的呢,?顯而易見的,大數(shù)據(jù)會說話,。由于芝麻信用關聯(lián)了支付寶的購物平臺,,會通過你平時的購買記錄,以及好友的社交圖譜以及信用歷史等來評估你的信用值,,同時如果完善更多的個人資料,,這些數(shù)據(jù)能更好的判斷你的身份特質(zhì)、行為偏好,、履約能力,、以及人脈關系中的好友信用值,這些數(shù)據(jù)也許比你自己會更懂你,。

  過去傳統(tǒng)銀行或是簽證中心判斷你的消費行為參考的銀行存款數(shù)和打印的流水單,,線上的數(shù)據(jù)能更準確地評估個人信用等級。比如,,消費行為不僅僅參照消費數(shù)額,,而是取決于你用這筆錢做了什么,。如果你用來買電子游戲,這樣對信用值是不利的,,但如果你用來買尿布,,對你的信用積分來說是好的。那為什么買尿布會比玩游戲好呢,?買尿布的消費行為顯示出你是一個有責任感,、關心他人的人。

  另外一個關于尿布的例子與數(shù)據(jù)挖掘有關,,實際上是說不要去做數(shù)據(jù)挖掘,。最開始市場分析顯示,買尿布的人也會買啤酒,。你可能會問為什么呢,?很有可能是這樣的,晚上老婆派丈夫出去買尿布,,丈夫在買尿布的過程中順便就給自己買一點啤酒來犒賞自己,。所以,我們今天所說的大數(shù)據(jù),,并非新發(fā)明,,也不是要從挖掘數(shù)據(jù)開始,而是從問問題開始,。尤其是在當今的時代,,數(shù)據(jù)呈爆炸性地增長,要做的是先問問題,,接著用數(shù)據(jù)來找答案,。

  在數(shù)據(jù)帶來便利的同時,,也涉及大量的個人隱私的泄露,。相信很大一部分人有著這樣的擔憂。也許軟件比我們自己更了解自己,,但同時,,如果這些數(shù)據(jù)泄露或者被數(shù)據(jù)持有者倒賣,會是一件很危險和麻煩的事情,。那么,,面對數(shù)據(jù),消費者只是被動的嗎,?

  作為普通吃瓜群眾,,大數(shù)據(jù)如何服務于我們?

  在美國和英國,,龐大的消費者信貸資料中心負責收集和分析有關個人負債與信用卡還款行為方面的數(shù)據(jù),,每年都會向客戶提供一份個人信用報告復印件,。它們鼓勵你檢查這些數(shù)據(jù),并在發(fā)現(xiàn)任何錯誤時通知該中心,。如果你沒有申請貸款,,卻發(fā)現(xiàn)許多以你的姓名與住址提交的貸款申請,這就是你的身份被盜用的跡象,。該中心根據(jù)你是否按期償還貸款的記錄是迅速償清短期債務還是累積了高額或循環(huán)債務,、信用卡賬戶的開通時間、申請新的貸款的次數(shù),,以及你名下的信用卡,、貸款與抵押的整體情況,將你的金融行為與財務狀況表示為信用評分,。它們會告知你,,你在去年有哪些行為給你加分或減分,還會通過描述性分析具體說明它們?yōu)楦鞣N行為賦予的權重,。你從中可以了解到,,信用評分中有30%來自及時還款,有10%取決于你的信用卡欠款與其他長期性貸款的情況,。

  如果你收到的信用報告表明由于你經(jīng)常逾期還款,,導致你的信用風險高于平均水平”,你就需要通過提前或按時還款,,努力提高自己的信用評分,。你可能認為自己的信用評分是一個數(shù)字,即你的金融信用評分(FICO),。但每一個中心給你的信用評分是不同的,,因為它們會獨立計算你的評分?!都~約時報》統(tǒng)計至少有49 個不同版本的信用評分體系,,它

  們依據(jù)的不僅是各中心收集的數(shù)據(jù)和收集數(shù)據(jù)的方式,還包括你申請的貸款種類,。此外,,據(jù)《財富》雜志稱,即便同一家中心對同一個人也不只給出“一個”信用得分,,因為“每一家機構”(即考慮是否為你辦理新的信用卡,、貸款或抵押的銀行)都會調(diào)整各種參數(shù)。這種類似于單向鏡的做法,,導致你無法像審核數(shù)據(jù)的銀行工作人員那樣查看這些數(shù)據(jù),。

  真正的透明性能讓你看到不同金融機構對不同范疇的信貸數(shù)據(jù)所分配的權重,換言之,,你能了解到金融機構是如何看待你的信用記錄的,。通過這種方式訪問自己的數(shù)據(jù),,就能知道申請貸款時應該優(yōu)先考慮聯(lián)系哪幾家銀行。

  有些數(shù)據(jù)服務商注重為個人提供產(chǎn)品與服務,,有些數(shù)據(jù)服務商注重為公司與組織提供產(chǎn)品與服務,。這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務將為用戶帶來更大的透明性與主動性。你所要做的就是選擇合適的數(shù)據(jù)服務商,,由他們提供工具幫助你提高數(shù)據(jù)的透明性與用戶的主動性,,評估數(shù)據(jù)服務商回饋給你的好處是否合理。

  我們近期才認識到社交數(shù)據(jù)可能對自己不利,。我認為需要制定一整套標準,,作為我們對數(shù)據(jù)挖掘進行評價的標準。以下6 項權利為此提供了框架,。

  第一個就是查看數(shù)據(jù),、獲取數(shù)據(jù)的權利。例如你可以在自己在淘寶上查看所有的交易記錄,、購物趨勢以便你做出更好的決策,。

  第二個權利就是看到數(shù)據(jù)加工的過程,像百度和Google這樣的公司,,他們會把很多的數(shù)據(jù)匯總起來進行加工,,這樣你就能看到他們加工的過程。如果以螞蟻金服的例子來說,,一是能夠看數(shù)據(jù)的權利就你可以知道他們到底收集了有關你的哪些數(shù)據(jù),。再來就是具體看到螞蟻金服是怎樣計算你的積分,這樣就幫助你做出更好的決策,,是否多買尿布,。

  還有4個權利是強調(diào)消費者主動的權利,第三個是修改數(shù)據(jù)的權利,,也就是所有的數(shù)據(jù)你都有權增添刪改,。第四個權利就是將數(shù)據(jù)模糊處理的權利,消費者有權利決定是否想讓別人知道你確切的位置,。而做消費者你應當有權決定,,因為如果你訂了外賣,,你需要送外賣的人把外賣送到你家里而不是鄰居家里,。但是在有些情況下,可能有些人不太希望別人知道自己晚歸的太太去了哪里,,從哪里回來,。第五個權利就是能夠用數(shù)據(jù)做實驗的權利。最后一個權利就是導入和導出數(shù)據(jù)的權利,,可以要求你的數(shù)據(jù)加工公司將你的數(shù)據(jù)發(fā)送給其他人,。

  大數(shù)據(jù)是要從消費者的視角寫你的等式,,然后你要擁抱透明度而不是抵抗它。過去,,公司賺錢是通過建起高高的墻,,筑起信息壁壘,而未來公司要賺錢就必須消除這種壁壘,。

  通過各種方式,,社交數(shù)據(jù)的革命使之前從未量化或無法量化的一切事物都能被量化。過去,,我們有理由說,,我們無法利用數(shù)據(jù)或工具對全社會所面臨的選擇進行歸納和分析。這種情況現(xiàn)在已經(jīng)一去不復返了,,我們可以讓自己的選擇更加個性化,,并觀察由此產(chǎn)生的影響。當然,,這并不容易實現(xiàn),。

  透明性與主動性將推動我們向具體目標邁進,但它們并沒有為我們確定目標,。此外,,沒有一種“放之四海皆準的設置”能為所有人優(yōu)化數(shù)據(jù)所用;即便我們能夠完美地進行一切測算,,每個人對各項權重的分配也不一樣,。未來,我們可能會通過分析一系列數(shù)據(jù),,極為精確地預測人們的健康與幸福情況,,并據(jù)此對各項選擇排序,這些數(shù)據(jù)包括人們的搜索條件,、社交圖片,、基因、臉部表情,。如果你根據(jù)自己在大學所學的知識及之后打算選擇的職業(yè)道路了解到自己患心臟病的風險很大,,你會做出不同的選擇嗎?你會更換工作,、醫(yī)療保險或居住的城市嗎,?你在訪問數(shù)據(jù)、檢查數(shù)據(jù),、修正數(shù)據(jù),、模糊處理數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)開展實驗,、導入和導出個人數(shù)據(jù)時,,就能更好地了解自己的目標,、關注點,并對自己個人健康函數(shù)中的各個變量設定權重,。通過體驗你在考慮不同假設情況時的感受,,你將會堅持自己的價值觀,在必要時還會調(diào)整自己的公式,。我們現(xiàn)在有能力對艱難決定中的取舍進行量化,,突出我們的價值觀,并測算由此產(chǎn)生的結果,,這促使我們在公平與不公平之間做出選擇,,我們再也不能選擇視之不見,也不能選擇碰運氣,。當我們有能力對世界上一切事物的數(shù)據(jù)進行挖掘,,在透明性與主動性方面行使我們的權利時,我們的數(shù)據(jù)將服務于我們,。

(本文內(nèi)容來源于《大數(shù)據(jù)和我們》及作者安德雷斯·韋思岸演講內(nèi)容)

  關于作者

  安德雷斯·韋思岸(Andreas Weigend),,世界范圍內(nèi)的重量級大數(shù)據(jù)、移動社交技術和消費者行為專家,,社交數(shù)據(jù)實驗室(Social Data Lab)的創(chuàng)始人和負責人,,最早開創(chuàng)亞馬遜“猜你想買”的個性化消費推薦的亞馬遜前首席科學家。任教于美國斯坦福大學,、加州大學伯克利分校,,以及中國長江商學院、復旦大學,、中歐商學院,、及清華大學,講授大數(shù)據(jù)相關課程,。斯坦福大學,、劍橋大學物理學博士。

  他所研究的社交媒體數(shù)據(jù)理論同時為大型企業(yè)和初創(chuàng)公司實現(xiàn)社交數(shù)據(jù)變革的,,他所提供咨詢服務的公司包括:阿里巴巴,、GE、漢莎以及Master Card.他在演講中分享了自己的獨到見解,,包括大數(shù)據(jù)對于個人,、商業(yè)和社會所帶來的勢不可擋的影響。

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