Büyük Veri Puanlama - Big Data Scoring

Büyük Veri Puanlama bir bulut tabanlı Tüketici kreditörlerinin kredi kalitesini ve kabul oranlarını iyileştirmesine izin veren hizmet Büyük veri. Şirket 2013 yılında kurulmuştur ve şu ülkelerde ofisleri bulunmaktadır: İngiltere, Finlandiya, Şili, Endonezya ve Polonya. Şirketin hizmetleri tüm borç verenlere yöneliktir - bankalar, maaş günü kreditörleri, eşler arası kredi platformları, mikrofinans sağlayıcıları ve kiralama şirketleri.[1]

Büyük veriye dayalı kredi puanlama modelleri

Facebook bilgilerine göre

9 Nisan 2013'te şirket, yalnızca aşağıdaki bilgilere dayanarak bir kredi puanlama modeli oluşturduklarını duyurdu: Facebook. Şirkete göre, puanlama modelinin bir Gini katsayısı 0.340. Modeli oluşturmak için, bireylerden önceden izin alınarak çeşitli Avrupa ülkelerinde bireylerle ilgili Facebook verileri toplandı. Bu veriler daha sonra aynı kişiler için gerçek kredi ödeme bilgileriyle birleştirildi ve puanlama modelleri, geleneksel kredi puanlama modellerinin oluşturulmasında kullanılan aynı araçlar kullanılarak oluşturuldu.[2]

Halka açık kaynaklara göre

Büyük Veri Puanlama, herkese açık çevrimiçi kaynaklardan büyük miktarda veri toplar ve bunları uygulayarak bireylerin davranışını tahmin etmek için kullanır tescilli veri işleme ve puanlama algoritmalar. Müşteri geri bildirimlerine dayanarak, çözümleri ile birleştirildiğinde puanlama doğruluğunda% 25'e varan bir iyileşme sağlar geleneksel şirket içi yöntemler. Bu aynı zamanda sağlam bir şekilde eşdeğer bir artışa dönüşür. Sonuç olarak.[3] Geleneksel olan pazarlarda kredi Bürosu veriler eksikse, kredi geçmişi çok az olan veya hiç olmayan kişiler için ek fayda daha da büyük olabilir, örneğin:

Bu, puanlama modelinin doğruluğunun artması sayesinde daha fazla kişinin daha iyi bir faiz oranıyla krediye erişmesine neden olur.

Kredi puanlamada büyük verinin tahmin gücü

Facebook bilgileri

Şirket, Facebook verilerinin tahmin gücünü gösteren ilk şirket değil. Michal Kosinskia, David Stillwella ve Thore Graepelb Cambridge Üniversitesi "Kolayca erişilebilen dijital davranış kayıtları olan Facebook Beğenileri'nin, cinsel yönelim, etnik köken, dini ve siyasi görüşler, kişilik özellikleri, zeka, mutluluk, cinsel yönelim de dahil olmak üzere bir dizi son derece hassas kişisel niteliği otomatik ve doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanılabileceğini göstermişlerdir. bağımlılık yapan maddeler, ebeveyn ayrılığı, yaş ve cinsiyet.[4]"

Kamu kaynakları

Filene Araştırma Enstitüsü işlem verilerinde net kalıpları gösteren bir makale yayınladı, kredi notu ve son fiyat gibi dış faktörler S&P 500.[5]

Basında yer alan haberler ve teşekkür

Ekim 2013'te, Büyük Veri Puanlama, finalistlerden biri olarak seçildi. Websummit sergi başlatma ALPHA programı.[6] Mart 2013'te, Big Data Scoring'in bir parçası olan Code_n yarışmasının finalistlerinden biri olarak seçildi. CeBIT Almanya'nın Hannover kentinde sergi.[7] Finovate 2015 Sonbahar konferansında Büyük Veri Puanlama CEO'su çözümlerini sahnede canlı olarak sundu.[8] Şirket, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok çevrimiçi dergide yer almıştır: MarketWatch,[9] Bilgisayar Dünyası[10] ve eWeek.[11]

Büyük Veri Puanlama ile birlikte çalışıyor MasterCard Başlangıç ​​Yolu programlarında.[12]

Eleştiri

Estonya işi günlük Äripäev sorusunu gündeme getirdi mi? veri madenciliği kredi puanlaması için kullanılan yasal olarak yapılır. Şirkete göre, çözümleri, kullanıcılarından izin gerektiriyor. Facebook verilerine erişmek için ve önceden izin alınmadan hiçbir şey toplanmaz.[13]Gibi diğer kaynaklar MSN Haberleri Kredi puanlamasında sosyal medya bilgilerinin kullanılmasıyla ilgili ek bir endişe olarak mahremiyetin ihlal edildiğini belirtmişlerdir.[14]

Referanslar

  1. ^ "Büyük Veri Puanlama". Şirket web sayfası.
  2. ^ "İlk Genel Avrupa Sosyal Medya Puan Kartı Hazır". Şirket web sayfası. 9 Nisan 2013. Arşivlenen orijinal 2014-05-29 tarihinde.
  3. ^ "Orta Avrupalı ​​bir kredi kuruluşu hakkında örnek olay incelemesi: Büyük Veri Puanlama | Büyük Veri Kredi Puanlama Çözümlerinde Lider". www.bigdatascoring.com. Arşivlenen orijinal 2015-10-22 tarihinde. Alındı 2015-11-27.
  4. ^ Kosinski, Michal; David Stillwell; Thore Graepel (12 Şubat 2013). "Özel nitelikler ve nitelikler, insan davranışının dijital kayıtlarından tahmin edilebilir" (PDF): 4. Alıntı dergisi gerektirir | günlük = (Yardım)
  5. ^ Kallerhoff, Philipp (2013). "Büyük Veri ve Kredi Birlikleri: Üye İşlemlerinde Makine Öğrenimi" (PDF). Filene Araştırma Enstitüsü. Arşivlenen orijinal (PDF) 8 Aralık 2015 tarihinde. Alındı 25 Kasım 2015.
  6. ^ "WebSummit ALPHA Finalist Listesi" (PDF). Arşivlenen orijinal (PDF) 2013-11-02 tarihinde. Alındı 2014-04-15.
  7. ^ "CODE_n finalistlerinin listesi" (PDF). Arşivlenen orijinal (PDF) 2014-05-27 tarihinde.
  8. ^ "FinovateFall 2015 - Büyük Veri Puanlama - Finovate". Finovate. Alındı 2015-11-27.
  9. ^ "Facebook birinin kredi notu için kötü olduğunda". MarketWatch. Alındı 13 Mart, 2014.
  10. ^ "Facebook profiliniz kredi puanınızı etkilemeli mi? Girişimciler evet diyor". Bilgisayar Dünyası. Alındı 11 Mart, 2014.
  11. ^ "CeBIT Code_n Sergisi Yararlı Yeniliğin Neden En İyi Tür Olduğunu Gösteriyor". eWeek. Alındı 13 Mart, 2014.
  12. ^ "Portföy | Başlangıç ​​Yolu". www.startpath.com. Alındı 2015-11-27.
  13. ^ "Sosyal Medyadan Yasadışı Veri Madenciliği Yapmıyoruz". Baltık İş Haberleri. 8 Mayıs 2013.
  14. ^ "Söylenti: Facebook 'beğenileri' kredi puanınıza zarar verebilir". MSN Haberleri. Arşivlenen orijinal Ağustos 29, 2013. Alındı 27 Ağustos 2013.