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網路徵信技術介面(架構篇)

隨著電商、金融業和移動網際網路的普及,個人身份畫像較十年前有了跨越式的發展。

十幾年前僅能獲取到網友的發帖回帖記錄、QQ等級,而對涉及到金融的消費類資料基本無從下手,產業還沒有實現規模化,也就無法談資料來源的普適度。

今天是很好的時代。網銀介面、社保介面、公積金介面、淘寶消費介面、京東消費介面、外賣消費介面、滴滴打車介面、身份證介面、銀行卡驗證介面、手機運營商介面,都已經完善到足以產業化,這類資料在十幾年前基本是不可想象的。

要滿足以上各種徵信資料,需要大量的研發人員,大量的開發時間,並耗費大量的成本。以我從業12年的研發經驗,一般公司不太必要研發全面的自有爬蟲採集系統,也很難一直保持跟隨各資料平臺的升級。

目前技術領域全面做上述徵信資料解決方案的公司不多,南有七俠犬,北有立木,大家以各自的區域、需求、費率等綜合情況進行評估後選定夥伴。

在使用徵信介面時,建議以下架構方案:

client-server-api

由客戶端向專案的服務端發起請求,在SERVER處理業務時調取真正的徵信API介面,此舉可隱藏API源,避免被抓包分析或被競爭對手利用API通道惡意、頻繁請求扣費。

我在專案中的應用如下:

微信H5 -> SERVER -> API路由 -> 調取七俠犬API->對API返回的資料進行入庫處理->調取評分模型(自有/第三方均可)->系統自動評估使用者徵信分->得出可放貸額度->訂單處理

注意這個徵信過程通常至少需要5個以上的資訊維度,如果維度過少,自動評估系統不宜工作。