信贷风控技术十分钟精通2（信贷大数据）

对于零售信贷场景，传统数据主要指银行信贷业务办理过程中正常收集的业务数据，包括客户信息、贷款申请信息、产品信息、合同信息、借据信息以及放款后的提款信息、还款信息、逾期信息等，通常传统数据由实际的业务系统进行采集和存储。

大数据概述

除了传统数据，金融大数据应用越来越普遍，金融大数据即非传统数据，大数据与小数据的比较如下所示：
小数据大数据收集目的小数据是为特定的、明确的分析目标，制订规划并进行收集、整理、分析的数据，数据与分析目标之间有强逻辑业务关系，小数据亦称强关联数据大数据不一定有明确的分析目标，收集数据范围更广，与业务的关联性弱，大数据亦称弱关联数据数据结构来自不同行业领域，种类复杂，标准和格式种类单一、结构统一，一般是结构化数据一般以非结构化数据、半结构化数据为主生命周期比较短，几乎只有几年时间，待相关问题解决之后，生命周期结束生命周期可以很长，甚至会永久保存分析方法一般采用统计方法进行分析，更关注因果关系数据量大、结构复杂，一般通过分布式方法进行分析，并不严格追求因果关系分析重点一般以个体为分析对象，对个体数据信息进行全方位分析，更关注信息的深度一般以群体为分析对象，处理、分析大范围、大规模的数据，更关注信息的广度

金融大数据分类

大数据分类

• 按产生实体 - 个体活动- 业务流程- 传感器采集数据
• 按数据结构 - 结构化数据- 半结构化数据- 非结构化数据
• 按数据获取和处理方式 - 批处理- 流计算

银行内部大数据

内部大数据是银行内部可以自行采集的大数据，
类别****说明内部整合整合行内多系统，形成客户的全行统一视图埋点采集通过APP 或网上银行埋点，进行日志采集，特别是行为数据采集外部爬取通过爬虫技术，对外部公开、合法的数据源进行收集，包括但不限于新闻、舆情等场景收集一般以群体为分析对象，处理、分析大范围、大规模的数据，更关注信息的广度
银行内部采集大数据，需要考虑如下原则。

• 1）须确保所采集的数据有使用价值和分析价值，对业务决策和运营有价值。要有针对性地采集，最好有较明确的应用场景，不能为了采集而采集，导致采集到的数据不能发挥作用。
• 2）须具有一定的前瞻性，做好数据战略规划。例如，有些数据当前受限于分析条件和分析能力，暂时不能使用，需要提前进行规划和布局。
• 3）所有大数据收集都应遵守合规性要求，确保信息安全和隐私保护。
• 4）应具备配套的数据体系、数据治理、数据分析能力。

银行外部大数据

除了内部采集，通过采购或合作方式可以更直接和快速地获得外部数据
类别****说明金融信用信息基础数据库人行征信、百行征信、朴道征信等合法征信机构政府信用信息数据库
主要包括：

1）政府各部门的信用信息，包括司法、质检、药监、环保、税务等
2）国家企业信用信息公示系统，如信用中国
3）地方政府的征信信息

随着国家建立“大数据局”，越来越多的政府数据被统一汇总并对社会有条件开放
第三方平台数据信息主要包括电商、电信、银联、社交网络、网络行为、外部风险评分产品以及其他数据
需要特别注意的是，对于个人征信数据，因为其特殊性，只有政府机构和合法的持牌的个人征信机构才可以采集、存储并提供对外服务。