传统信用评估模型是根据一个人的借贷历史和还款表现，通过逻辑回归的方式来判断这个人的信用情况。而大数据征信的数据源则十分广泛，包括电子商务、社交网络和搜索行为等都产生了大量的数据。中投锐科（北京）科技有限公司的大数据征信在于把很多个只有微小影响的变量通过非线性的算法整合在一起，从而使模型的整体表现更好。信用模型是征信最核心的支撑，中投锐科风险模型更多来自于美国的先进征信模型理论分析，平台已经被各方运用和认可。

征信的本质就是采集和记录信用信息并在整理加工后提供给决策者。如今，中投锐科（北京）科技有限公司利用大数据、云计算、人脸识别、深度算法等技术，使征信有了更广泛的意义和用途。

任何信息都可以成为信用数据，经过分析后，用于证明一个人或企业的信用状况。因为数据覆盖广、维度多，因此形成了广义的征信，也就是大数据征信。要想成为有价值的大数据，有三个必备要素：第一，覆盖面要足够广，用户要足够多。例如银联、电信的数据；第二，维度要有效，能够有效转为结构化的数据。例如电商的数据；第三，信息要稳定。

对于快速发展的互联网金融行业而言，利用大数据来帮助判定风险，开拓业务已是必然的选择。目前大数据征信已从金融业务向生活服务蔓延。其中，最核心的两个价值就是：防范欺诈风险和信用风险。

从某种意义而言，很多公司虽然都说在做大数据，但其实他们只能说是‘多数据’。比如银行和电商，银行的数据主要是在存贷、中间业务、汇兑等等；电商主要是买卖、支付。他们的数据量超级大，但数据类型少。如果只是知道一个人每月消费多少，收入多少，其实并不能准确描述一个人。同样的，如果只是知道这个ID的搜索记录，地图定位，也不能准确判断‘他是他’。而中投锐科（Sino Rico）征信的数据不仅数量大，而且类型广泛，将多种技术结合，准确判断“他是他”。

信用需要被大众了解，信用需要被大众接受，消费金融的火爆竞争与增长，正在倒推整个金融市场变革，令个人征信业务成为下一个十年内爆发的需求，这不止是商业行为，更重要的是带来社会观念的转变。当数据成为了一切的信用的基础，一切能被数据化的皆可为信用，数据即信用，信用即货币，货币即财富。在中投锐科专家团队的帮助下，乘大数据之舰，让征信变得更加简单。

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