“社交大数据”如何转化为“金融大数据”？

    在“人脸识别”验证身份后，据称微众银行将通过“大数据分析”的方法对申请人发放具体贷款。

    微众银行相关负责人表示，微众银行的大数据系统汇集了40万亿条数据信息，因此微众银行不需要调查信用、上门担保，整个服务完全依托于互联网。

    据了解，微众银行的互联网大数据借助腾讯旗下各种平台的资源，主要运用社交网络上的海量信息，比如在线时长、登录行为、虚拟财产、支付频率、购物习惯、社交行为等，为用户建立基于线上行为的征信报告。

    业内人士表示，微众银行会利用腾讯的不同数据源，通过采集并处理包括即时通信、电商交易、虚拟消费、关系链、游戏行为、媒体行为和基础画像等数据，并根据统计学的方法，得出信用主体的信用得分。

    但是，社交大数据得出的信用评分并不能简单地与金融信用画等号。事实上，数据采集量越大，其可能带来的“数据噪音”也越多。

    “和传统银行的客户信息相比，社交网络上的信息往往不全，社交数据在一些互联网金融机构的风控模型中占比并不高。”网贷之家CEO石鹏峰认为，数据并不是越多越好，如果大量数据与用户的信用状况没有直接挂钩，那么数据的有效性就会打折扣。

    广东互联网金融协会秘书长朱明春认为，由于腾讯的“社交属性”大于“金融属性”，以腾讯资源为主导的微众银行仍面临信用评分系统存在无效信息干扰等问题，信用模型的建立可能需要不断修正。