电信运营商大数据在征信类产品中的应用,本文是应用研究类论文范本跟电信运营商和征信和应用研究方面论文范本.
应用研究论文参考文献：
【摘 要】 电信大数据承载的大量用户连续行为信息,可以应用于征信领域.通过对大数据时代征信领域所出现的新特点进行剖析,结合中国联通的实际情况,提出了一种基于电信大数据在征信领域的应用方案.
【关键字】 大数据 个人征信
一、引言：
征信市场是我国市场经济体系的重要组成部分,也是全面深化改革进程中进一步发挥市场决定性作用及推进国家治理体系和治理能力建设的重要基础.“十三五”规划纲要中指出,实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动数据资源共享开放和开发应用,助力产业转型升级和社会治理创新.作为对数据、技术、方法和制度的一种全面革新,大数据将对征信数据的来源和形态、征信加工处理方式、征信评估技术、征信产品的传播分享渠道以及征信制度基础进行全面重构,从而对征信市场产生了深刻影响.
二、传统征信面临的挑战及征信在大数据时代的新特点
以个人信贷为例,从发展趋势来看,信用卡的不良贷款规模持续增长,个人信贷不良贷款率呈上升趋势.随着互联网消费金融的兴起,个人信贷具有无抵押、无担保、手续简单、审批快速等特点,无疑增加了企业信贷风控成本.对快速发展的互联网金融行业而言,利用大数据来帮助企业判定风险、开拓业务已是必然的选择,传统征信体系无法满足市场需要.
什么是电信行业大数据征信：主要针对金融行业征信类大数据应用,运营商拥有相对真实全面的用户信息大数据资产,可以提供从信息采集到数据挖掘、业务执行的全方位服务解决方案,在充分保障用户隐私安全的前提下,利用脱敏数据提供金融行业数据验证和征信评估服务,为专业化的授信机构提供一个信用信息共享的平台.
三、大数据时代征信产品的特点与传统征信的区别大数据征信产品在征信理念、数据来源、数据形式、数据量、技术要求等方面与传统征信有着巨大的差别,传统征信主要通过已经发生的主体历史数据情况,如信用卡还款情况等判断信用状况,大数据征信能提供信用主体的实时状态数据判断其信用状况,传统征信主要依靠银行交易和公共机构政府信息,数据来源比较狭窄,电信大数据主要源于电信业务,通话,位置,上网客户服务等内部系统数据.传统征信的数据形式就比较单一以结构化的数据为主,电信行业大数据即包括结构化数据还包括上网行为,社交圈行为等非结构化版结构化的数据,两者在数据量的大小及积累速度上存在巨大差异,电信大数据征信数据量更大积累速度更快.
四、中国联通大数据征信产品的整体解决方案
电信大数据征信产品应用以“模型+ 数据”为驱动.目前,中国联通构建的大数据平台集中31 省和总部集中生产系统数据,实现了全国数据集中化、专业化和标准化管理.中国联通与互联网金融、传统金融、第三方支付、征信机构、快消品、终端、汽车、旅游、交通以及国家部委均展开了大数据方面的合作,而且在合作模式上有创新性的探索.
4.1 总体建设方案
基于合作伙伴的业务诉求、以及不同征信场景需求,中国联通提供标准征信产品、征信产品以及合作征信产品三大类,并通过标准API 接口对合作伙伴开放.
中国联通在征信行业和征信产品上与行业客户进行深度合作,分为基于联通数据的模型训练开发、基于合作伙伴数据的模型训练开发,整合双方数据的征信模型训练开发,形成针对特定行业、特定企业的信用评分.
4.2 应用及技术架构介绍
应用架构主要由原始数据层,模型层,产品层及对外服务四层架构,技术架构如下图：
图1 技术架构图
在保证统一的网络与数据安全的前提下,基于各个微服务框架组件,实现征信平台的用户群筛选,运用征信业务数据与模型训练后进行页面展现,形成征信平台能力.其中Spark（业务流程管理）系统的目标是快速支撑企业不断变化的业务流程和业务功能.Hbase 数据库立足于满足Terabyte到Petabyte 级别的海量数据存储和分析.使用J2EE 体系结构构建,其中对外合作接口产品使用ja 语言开发；征信可视化平台页面使用Jsp/JaScript/Html 语言开发,后台逻辑使用ja 语言开发.征信可视化管理品台技术架构主要采用：Bootstrap 前端开发框架Echarts：图形展示框架.征信平台的模型构建基于联通的能力开放平台,基础的模型构建组件包括：利用R,hive,Spark 等工具.
五、结束语
本文对大数据时代征信的新特点进行了剖析,根据电信大数据的独特优势设计征信产品并取得良好的应用效果.
回顾述说，此文为适合不知如何写电信运营商和征信和应用研究方面的应用研究专业大学硕士和本科毕业论文以及关于应用研究论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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