基于运营商数据的个人征信评估模型开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

随着大数据时代的到来和快速发展，各种各样的用户数据都可以用于转化、评估、体现个人信用。除现有银行系统拥有的传统基础信息和金融数据外，互联网公司拥有的个人上网行为数据(如社交行为、电商消费行为等)、电信运营商拥有的通信行为数据、位置及全网移动互联网数据，以及公共事业单位拥有的日常支付消费数据等都具有很大的参考价值。

运营商的网络每天都会产生巨大的信息量。2001年，全球ip流量达到1eb所需时间为一年，而发展到2013年，时间大幅缩短仅仅需要一天，预计2016年将再次缩短至半天。伴随着这些流量的产生，运营商的网络同时积累了大量的用户身份、套餐消费、语音通信、短信通信、位置信令、手机上网等数据，而且运营商数据的一大特点是其数据真实性高、质量高、含金量大。这些快速增长的不同类型数据为运营商进行征信服务提供了得天独厚的条件。金融机构可以利用先进的大数据分析技术通过对运营商数据的分析，实现对自身的信用体系“增信”，当然运营商自身也可以利用这些数据进行“征信”，进而对内部的传统业务提供信用服务。

目前，我国的互联网征信正处在刚刚兴起的阶段，要实现健康持续的发展，仍然有许多亟待解决的问题。首先，互联网征信与传统金融、电子商务行业的融合将不断深入，征信信息的采集和储存将朝着数字化、互联网化方向发展，这就迫切的需要综合性法规和制度来进行管理和规范；其次，我国尚未建立信用信息国家标准，政府和行业参照各自的标准建立的信用信息系统之间缺乏统筹协调，使得信用信息跨行业、跨地区的交流和共享比较困难；再次，我国信用信息因缺乏信息公开、共享和应用的具体制度，信息的分割和垄断现象严重，互联网征信很难利用目前政府部门以及金融机构积累的数据，最后，由于我国征信行业发展相对落后，征信机构在技术上普遍没有建立起自己的核心优势，同时，经过互联网进行个人信用数据的采集和传输，一旦数据遭到窃取、泄露、篡改，将严重威胁个人隐私以及用户权益。

2. 研究的基本内容与方案

运营商自身可以比较详实地勾勒出一个用户的信用画像。依托于庞大的用户群体以及全面、及时、形式多样的用户数据，运营商可以建立基于用户通信行为数据的征信记录，并将其提供给个人和机构查询、使用。

事实上，中国联通已经在这方面做出了研究和探索。依托通信行为数据、位置及全网移动互联网数据，本课题准备开发完成了一套个人征信评估模型，用于评估联通用户的信用状况。为了保护用户隐私，同时保证信用记录在不同机构和个人之见的高可用性和拓展性，本课题会将所用基本指标分类(如财务类、通信类、漫游类等)，将多个同类指标数据通过建模的方式进行数据处理，各类别以系数化的结果输出，最终汇总成为用户信用评分。本课题考虑从三个维度建立模型，分别是贷前、贷中和贷后。通过数据指标的系数化，实现隐私数据脱敏，防止贷款个体明细数据泄露，同时，保证数据可开放性和灵活性前提下构建个人征信评估方法。

总的来说就是结合我国金融征信体系的现状，以及中国联通在当前大数据背景下，利用自身数据特点，对用户基本信息、通信行为特点、关系圈亲密联系人及时空数据等进行分析，从贷前、贷中和贷后三个维度建立个人征信评估模型

3. 研究计划与安排

(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；

(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；

(3)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]运营商离大数据有多远:深度挖掘三类价值信息[eb/

ol].[2015-10-20].http://tech.sina.com.cn/t/2013-06-03/10438405748.shtml

[2]刘雪峰.康健征信行业深度报告[r].2015