현재 Dell 은 고객 주변의 고객 신용 상태와 매우 관련된 데이터를 사용하여 과학적 위험 통제를 구현하기 위해 데이터를 사용하고 있습니다.
1. 빅 데이터 신용 모델을 사용하면 신용 평가가 더욱 정확해집니다. 빅 데이터 신용 모델은 대량의 데이터를 신용 시스템으로 가져와 다양한 신용 모델을 사용하여 다각적 분석을 수행합니다.
2. 빅데이터 징신은 더 다양한 행동 데이터를 포함할 수 있다. 빅데이터 시대에는 각 관련 기관이 행동주체의 데이터 정보를 얻기 위해 최선을 다해 데이터를 최대한 광범위하게 포괄하고 실시간으로 생중계한다.
3. 빅데이터 징신은 더욱 시기적절한 평가 기준을 가져왔다. 전통적인 풍통제의 또 다른 단점은 효과적인 데이터 입력이 부족하다는 점이다. 그 풍제어 모델은 종종 지연 데이터의 결과를 반영한다. 지연 데이터의 평가 결과를 사용하여 신용 위험을 관리하면 구조적 위험이 더 커집니다.
확장 데이터 빅 데이터에서 불량 신용 레코드의 원인
징신 빅 데이터가 해킹되면 불량 신용 기록이 있다. 불량 신용기록이 있을 경우 계속 양호한 신용을 유지할 수 있을 뿐, 사용 후 5 년 후에는 더 이상 나타나지 않는다. 너는 그것을 사용하는 것을 멈출 수 없다. 사용을 중지하면 정보가 업데이트되지 않습니다.
징신업 관리조례에 따르면 불량정보는 불량행위나 사건 종료일로부터 5 년을 보여준다.
정상적인 계좌 개설 기간의 신용업무에 대하여 징신센터는 매월 갱신될 것이다. 그러나 신용 업무가 마감되거나 정산된 후에는 해당 정보가 업데이트되지 않습니다.
피닉스. Com-90% 의 큰 신용 데이터는 모두 쓰레기입니다. 정말 유용한 데이터는 어디서 나왔나요?