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빅데이터 스코어링은 고급 데이터 분석 및 머신 러닝 기술을 사용하여 다양한 소스에서 얻은 방대한 양의 데이터를 분석하여 개인이나 기업의 신용도 또는 위험 프로필을 평가하는 것을 말합니다. 주로 재무 이력과 신용 보고서에 의존하는 기존 신용 평가 방법과 달리, 빅데이터 평가는 소셜 미디어 활동, 온라인 행동, 거래 내역 및 기타 디지털 발자국과 같은 다양한 데이터 포인트를 통합합니다.
핀테크 회사는 신용 보고서 외에도 소셜 미디어 활동, 거래 내역 및 기타 비전통적 데이터 포인트를 분석하여 대출 신청자를 평가하기 위해 빅데이터 점수를 활용할 수 있습니다. 핵심 포인트:
• 고급 분석과 머신 러닝을 활용하여 신용도를 평가합니다.
• 기존 신용 보고서를 넘어 다양한 데이터 소스를 분석합니다.
• 특히 신용 이력이 제한적인 사람들에게 더욱 정확하고 역동적인 위험 평가를 제공합니다.
여기에는 소셜 미디어와 온라인 행동을 포함한 더 광범위한 데이터 소스가 통합되어 신용도에 대한 보다 포괄적인 평가를 제공합니다.
특히 전통적인 신용 기록이 제한적인 개인이나 기업의 경우, 이 방법을 통해 보다 정확한 위험 평가가 가능합니다.
고객의 위험 프로필에 대한 보다 심층적인 통찰력을 제공하여 대출, 보험 및 기타 분야의 의사 결정을 향상시키는 데 사용됩니다.
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