큰 데이터의 나이에 신용 산업의 발전 분석

큰 데이터 배경에서 신용 산업의 발전을 촉진 하기 위해 신용 법률 시스템 및 비즈니스 규칙 시스템 큰 데이터. 어떤 협정 신용 제품의 혁신을 강화, 큰 데이터 기술 능력 향상, 대용량 데이터 정보 공유 메커니즘을 완벽 하 게, 감독 및 신용, 관리 수준 향상 및 정보 보안 보호 메커니즘을 설정 큰 데이터는 협정을 설정할 필요가 있다.

최근 몇 년 동안, 인터넷 기술의 발전에에서 큰 데이터 더 걱정 되는, 응용 프로그램 데이터의 새로운 시대를 열어 많은 산업으로 점차 관통 하고있다. 데이터 수집, 대조, 보존 데이터를 처리 하 고 마지막으로 정보 사용자에 게 제공 하는 신용 서비스의 기본 정보입니다. 큰 데이터 뿐만 아니라 신용 산업의 발전에 대 한 다양 한 데이터 정보 리소스를 제공 하지만 또한 제품 설계 및 생산의 개념 변화와 미래 신용 개발의 가장 중요 한 초석이 될. 중국에 있는 신용 서비스의 개발은 아직 초기 단계, 그리고 완벽 한 신용 법률 시스템 및 비즈니스 규칙의 부족 및 신용 기관의 데이터 처리 능력의 향상 등 몇 가지 문제가 있다. 그것은 기회와도 전에 직면 미래의 신용 산업의 공존에 의해 큰 데이터의 나이에 신용 산업의 발전을 공부 하는 큰 의미의.

기회와 신용 산업 대용량 데이터 시대에 직면 한 과제

현재, 큰 데이터의 인식된 정의, 일반적으로 믿어진다 너무 커서 현재 주류 소프트웨어 도구, 캡처, 관리, 처리, 및 비즈니스 의사 결정 정보를 제공 하기 위해 데이터 정렬을 달성 하기 위해 적절 한 시간에 통과 하는 큰 데이터 관련 된 데이터의 크기를 말합니다. 큰 데이터의 모양을 신용 산업의 발전을 직면 하는 외부 환경에 큰 변화를 만든다.

(a)는 기회 신용 산업 큰 데이터 시대에 직면.

1. 신용 시장의 패턴을 최적화 합니다. 신용 기관 시장 지향 운영 메커니즘의 설립과 정보 자원 이점 더 많은 기업 혁신 및 인터넷 등의 큰 데이터를 Congzheng 신용 산업의 정보 기술 발전의 사용 및 서비스 혁신 또는 제품 혁신을 통해 원래 신용 시장 패턴을 휴식 할 것입니다. 첫째, 전기 기업 신용 기관을 형성 합니다. Alibaba, Taobao의 사용 예를 들어, 고양이, 동작 데이터와 신용 상황, 기업, 기초 및 힘의 네트워크와 수천의 수백을 포함 하는 데이터베이스에 설립의 Alipay 플랫폼 서비스 신용. 둘째, 금융 기관 신용 기관 설립입니다. 예를 들어, Ping는 그룹 네트워크 대출 정보, 은행 신용 정보, 금융 데이터 마이닝 중간 기관 설치 하 고 차량 교통 위반 정보 통합 하고자 합니다. 3 새로운 신용 기관의 출현 이다. 기술에 의존 하는 일부 대형 데이터 기업 전자 상거래, 소셜 네트워킹 신용 정보 서비스를 제공 하는 정보를 수집 하기 위한 플랫폼으로 새로운 유형의 신용 기관 될 수 있습니다.

2. 하는 변환 및 신용 분야의 업그레이드를 추진. 큰 데이터 변환 및 신용 산업 업그레이 드의 역사적인 기회를 제공 하 고 미래의 신용 산업 것입니다 플랫폼으로 지능형 데이터 분석 시스템 대용량 데이터 마이닝 기술을 사용 하 여 개발 및 신용 산업의 혁신을 지원. 프로 모션 및 대용량 데이터 지원 신용 산업의 변화는 주로 두 가지 측면에서 구현 됩니다. 한편으로, 큰 데이터 신용 산업 변화의 효과적인 감독을 새로운 위험 관리 시스템 구축 가능 깊이 있는 고객 신용 정보 마이닝, 실시간 대용량 데이터 기술 모니터링, 잠재적인 신용 위험을 방지 하기 위해. 다른 한편으로, 대용량 데이터 관리 벌금 신용 기관의 변환을 지원 합니다. 큰 데이터의 핵심 장점은 정보 마이닝, 잘 관리의 첫 번째 조건 전체 정보화, 정보화 사업 등 관리 정보화.

3. 신용 업계에서 차별화 된 경쟁을 촉진. 다른 데이터 원본, 다른 처리 고객 시장 수요의 다른 수준에 맞게 다양 한 제품을 개발 하기 위해 다른 고객에 대 한 메서드를 사용 하 여 달성 하기 위해 경쟁 차별. 예를 들어 금융기관에서 신용 서비스에 대 한 수요가 단일 차용의 보고서에서 신용 정보 네트워크 영향 및 금융 서비스 채널을 확장의 사용을 연장 됩니다. 피어-투-피어 네트워크 대출, 전자 비즈니스 금융 및 위험을 방지 하기 위해 신용 정보 공유를 사용 하는 다른 산업 필요 트랜잭션 비용을 절감 합니다.

4. 신용 정보의 소스를 확장 합니다. 큰 데이터 표시 다원적, 다층 구조화 정보 주체의 신뢰성 반영 더 포괄적으로 그리고 진정으로 신용 데이터의 소스를 만든다. 정부 기관, 금융 기관 및 다른 엔터티 정보는 인터넷 및 다른 가상 세계에 정보를 수집에서 기관 신용. 폭 및 데이터 수집의 깊이, 신용 데이터 활공 한다 증권 데이터, 보험 데이터, 상업 신용 데이터, 트랜잭션 데이터를 소비 및 공공 유틸리티 지불 데이터를 포함 하 여 볼륨에서 모든 요소를 다루는 관련 정보 주제를 종합적으로.

(b) 신용 업계 빅 데이터 시대에 직면 하 고 도전.

1. 기존 신용 서비스 규칙 팬 들은 큰 데이터 나이 정보를 일치 하지 않습니다. 신용 산업의 중국의 법적 규제는 주로 전통적인 금융 분야, 신용 산업 관리 규정 및 그것의 지원 시스템 예비 중국의 신용 서비스의 법적 프레임 워크 생성 하지만 신용 관리 규정의 규정에서 대용량 데이터 시대, 신용 사업의 규칙의 요구 사항을 충족 하 고 시장에 의해 확인 되지 않았습니다. 현재, 큰 데이터 시대에, 데이터 수집, 데이터 정렬, 보존, 처리 및 처리에 대 한 시스템 요구 사항 등 신용 활동에 대 한 규범의 부족이 이다. 따라서, 그것은 더 수정 하 고 더 큰 데이터 시대에 신용 시장 개발을 승진 시키기 위하여 신용 서비스 규칙을 개선 하는 데 필요한.

2. 감독 기술과 신용 업계의 수준을 향상 시킬 필요가 있다. 큰 데이터의 시대 신용 산업의 발전에 지대한 영향을 신용 산업의 감독에 대 한 높은 요구 사항을 두고 앞으로. 대용량 데이터 시대에 신용 감독의 요구에 맞게 신용 감독의 수준 큰 데이터의 개발 수준으로 유지할 수 있어야 하 고 감독 정책 큰 데이터의 기본 법칙에 부합 해야 합니다 감독자 지식과 능력을 큰 데이터에 적응 해야. 자율 규제 감독 분야에서 중국의 산업 규제는 아직 성숙 하지, 업계 표준은 아직 통합 되지, 업계 규범 및 직업 윤리 및 기타 콘텐츠는 아직 되었습니다 완벽 하지.

3. 정보 보안 및 개인 정보 보호 상황은 어 둡 죠입니다. 데이터의 추가 중앙 집중화 및 데이터 볼륨의 급속 한 증가, 대규모 데이터를 보호 하기 위해 더 어려워집니다 및 또한 데이터 유출의 위험을 증가 하는 데이터의 분산된 처리와 개인 정보 보호와 데이터 보안 큰 데이터의 개발을 제한의 병목 현상이. 또한 대용량 데이터 시대에 신용 산업 큰 데이터 및 신용의 2 개의 특성 있으며 높은 개인 정보 보호 및 데이터 보안 필요 합니다.

4. 데이터 처리 용량을 향상 시킬 필요가 있다. 대용량 데이터를 효과적으로 대처 하는 방법 역할을 대용량 데이터에 대 한 중요 한 링크가입니다. 데이터 처리에서 같은 큰 신용 기관 사설 클라우드 플랫폼을 사용 하 여 처리 하 고 시스템에서 대규모 데이터를 연구 하 고 주관적인 판단을 감소 하 고, 위험 예측의 정확도 개선 하는 다단계 데이터 마이닝 같은 고급 기술을 채택 했다. 하지만 현재 우리 나라에서 신용 기관의 개발 매우 늦 었 고 어떤 개별 또는 조직 행동의 부정 확 한 식별에 결과 데이터 처리의 핵심 기술 부족.

5. 하드웨어 인프라 완전히 업그레이드할 필요가 있다. 과거에는, 신용 기관 저장소 데이터 데이터 볼륨의 증가 함께 로컬 데이터베이스에서 주로 만들어진, 신용 기관의 하드웨어 기술 개발 데이터 용량의 성장을 유지할 수 없습니다 이며 데이터 스토리지 큰 압력을 받고.

측정값 및 대용량 데이터 시대에 신용 산업의 발전에 대 한 제안

큰 데이터 나이의 도착으로 미래의 신용 개발 시스템 설계, 기술 발전, 정보 공유, 감독 및 관리, 개인 정보 보호, 큰 데이터 배경에서 신용 산업의 도약 앞으로 발전을 촉진의 측면에서 혁신 해야 합니다.

(i) 신용 법률 시스템 및 대용량 데이터를 준수 하는 비즈니스 규칙의 시스템의 설립. 기존 신용 법률 시스템은 전통적인 데이터 모델에 기반 하 고 큰 데이터 등 새로운 기술 조건 신용 산업의 발전의 요구를 충족 하기 어렵습니다. 신용 서비스 개발 과정에서 컬렉션 및 대용량 데이터의 사용을 포함할 수 있습니다 국가 정보 보안, 사업 비밀, 개인 정보 보호 시민 등등, 제공 시스템 보증 조건 하에서 큰 데이터, 신용 산업의 발전에 대 한 Congzheng, 분명 데이터 수집, 데이터 정렬, 처리의 입법 수준에서 정보 보안 및 데이터 관리의 법률 시스템을 완벽 하 게 필요 하다 고 분석 및 대용량 데이터 시대 신용 산업 개발 되도록 규칙의 사용.

(b) 신용 제품에서 혁신 강화. 기하학에서 얻을 수 있는 데이터의 양 증가 함께 신용 기관 수 파고 깊이, 그들을 사용 하 여 신용 제품의 분류를 크게 확장 하 고 수 기본적인 서비스와 제품을 제공 뿐만 아니라 사회 모든 분야의 요구에 맞게 다른 포괄적인 제품 제공. Congzheng 제품의 다른 수준으로 분할 될 수 있다 거시적인, meso-및 마이크로 신용 제품. 매크로 수준에서 신용 기관 대용량 데이터 분석을 통해 체계적이 고 글로벌 위험 정보를 예측할 수 있습니다. Meso 수준에서 신용 기관의 대량 데이터 적시성을 많이 포함 하 고 정책 의미는 매우 강한 정보, 조합의 유연 하 고 다양 한 다차원 분석 될 수 있다. 구성 정보를 발굴 하 고 해당 인덱스를 설정 시스템 산업 감독에 도움이 됩니다. 마이크로 수준, 신용 제목에 (를 포함 하 여 기업 및 개인), 계약의 전제 아래 신용 기관 각 보고서에 따라 신용 제공, 신용 점수, 인증, 사기 탐지, 위험 조기 경보, 상관 관계 분석 및 다른 데이터 서비스 수 있습니다.

(iii) 큰 데이터 기술 처리 용량을 향상 시킵니다. 큰 데이터 값의 완전 한 구현 많은 기술의 시너지가 필요합니다. 데이터 추출 및 통합, 데이터 분석 및 데이터 해석은 데이터 처리의 세 가지 중요 한 링크의 큰 정보, 나이에 그리고 그것은 검색 엔진 같은 새로운 기술을 사용 하 여, 클라우드 컴퓨팅에 필요한 및 데이터 마이닝. 따라서, 신용 기관 동시에 데이터 처리 및 분석 전문가, 훈련을 증가 한다, 해야 소개 전문적인 방법 및 대형 데이터 처리 도구, 앞 신용 사업 분석 모델을 구축 및 더 나은 파악 하 고 시장 및 정보 피사체의 동작을 예측.

(4) 소리 큰 데이터 정보 공유 메커니즘. 완벽 한 큰 데이터 표준 시스템 데이터 공유 추진의 전제 조건입니다. 현재, 중국의 다양 한 산업 및 채널 데이터 표준을 다르다, 어떤 데이터 개방과 공유를 방해 주요 병목 되고있다. 그것은 표준 및 포맷 해야 통합 되어야 최대한 빨리 있도록 데이터 융합 표준화, 대용량 데이터의 통합 능력을 향상, 자원 부서 간에 정보 섬 휴식 및 정보 공유 메커니즘을 완벽 하 게 좋습니다.

(e) 신용 감독의 관리 수준을 업그레이드. 큰 데이터 나이의 신용 산업에 관해서는 우리 업계의 관리 감독을 강화 하 고 시장에서 위험을 방지 해야 합니다. 레 귤 레이 터 스스로 계속 학습, 한편으로, 큰 데이터 나이의 요구 사항에 맞게 신용 산업 홍보를 큰 데이터 라인 신용 비즈니스 규칙의 설립 해야, 다른 한편으로, 우리 한다 공식화 및 대용량 데이터 시대에 신용 산업에 대 한 규제 조치를 구현, 학내 공동 감독 메커니즘 설정, 안내 추진 하 고 산업 자기, 큰 데이터의 시대에서 신용 산업의 질서 있게 개발 산업 자기 홍보.

(vi) 큰 데이터에 부합 하는 정보 보안 보호 메커니즘의 설립. 시스템 설계에서 정보 제목, 정보 공급자, 신용 기관, 정보 사용자의 권리, 의무, 책임, 명시적 개인 정보 범위 규정 한다, 법 사용 하 여 정보 주체의 정보 보장. 기술, 우리는 공부 하 고는 가장 진보 된 네트워크 정보 보호 기술, 정보 저장, 전송, 사용, 파괴 및 정보 보호, 정보 누설을 방지 하기 위해 다른 모든 과정에서 채택 한다.