谁是失信人：大数据首次揭露黑名单分布特点(12)
“因此 ， 政府相关部门与互金平台尽可能地开放数据 ， 通过深度学习等人工智能技术破解数据孤岛问题 ， 进一步提升失信人群的辨别能力 ， 通过全社会力量对失信人进行联合惩戒 ， 势必有助解决当前日益增加的逃废债问题 ， 以及黑名单数据库流通共享不足的瓶颈 。 ”他指出 。 在这方面 ， 如今不少政府部门无疑走在前列 。 2017年8月17日起 ， 发改委通过信用中国披露涉金融领域黑名单 。 截至2019年1月2日 ， 发改委已发布十批名单 ， 涉及自然人2269人（不包含黑名单企业的企业法人） ， 其中因融资、借款原因被列入黑名单的自然人共793名 ， 占比34.95% 。
上述互金平台风控部主管透露 ， 随着数据开放越来越多 ， 如今他所在的平台可以整合大量第三方数据 ， 深入挖掘借款人信用评分、信贷数据、消费数据、互联网痕迹数据、公安部数据、运营商数据、法院数据等 ， 生成数万个风险变量 ， 并且不定期变更风控策略 。 不但实现多维度地准确评估借款人信用状况 ， 也令很多失信借款人无处遁形 。
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