Big Data Scoring : Chấm điểm dữ liệu lớn

Chấm điểm dữ liệu lớn đề cập đến việc sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao và học máy để đánh giá khả năng tín dụng hoặc hồ sơ rủi ro của các cá nhân hoặc doanh nghiệp bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Không giống như các phương pháp chấm điểm tín dụng truyền thống chủ yếu dựa vào lịch sử tài chính và báo cáo tín dụng, chấm điểm dữ liệu lớn kết hợp các điểm dữ liệu đa dạng như hoạt động trên mạng xã hội, hành vi trực tuyến, lịch sử giao dịch và các dấu vết kỹ thuật số khác.

Ví dụ:

Một công ty công nghệ tài chính có thể sử dụng chấm điểm dữ liệu lớn để đánh giá người nộp đơn vay bằng cách phân tích hoạt động trên mạng xã hội, lịch sử giao dịch và các điểm dữ liệu phi truyền thống khác của họ, ngoài báo cáo tín dụng của họ. Các điểm chính: