为什么说大数据和金融科技只是在假秀恩爱
大数据、区块链、人工智能以及信息安全可以说是金融科技领域最热门的四个话题了。如果这些词不出现在金融相关领域的会议里,根本就体现不出这个会议的档次。
有人说银行做电商其实就是个笑话,本身难盈利就算了,用户体验简直就是个渣渣。但银行做电商的目的也很明确,一个是搭建自己与用户“互动”的场景,再一个便是进一步获取和深挖大数据资源。
金融科技公司就更不用说了,各类商品交易数据以及物流信息等都是十分宝贵的财富。
乍一看,大数据和金融科技之间天生就该“在一起”,也不奇怪,很多企业的老总们在各类会议上给自己的公司做广告的时,总要让金融科技和大数据站在一起秀下恩爱。“看,我们利用大数据得出了这些结论,然后利用这些结论干了那些事儿……”
但笔者总觉得,大部分的表现是:恩爱不足,尴尬有余。
虽说大数据如此重要,大家也都这么重视,但笔者不得不吐槽的是,当前的大数据产业并不发达,也不怎么健康,完全粗放式地发展,遍地鸡毛。
畸形发展的大数据做不成好先生
大数据这三个字之所以被重视,是因为大家普遍认为,数据之中有挖不尽的宝藏,数不尽的商机。确实也有企业和个人通过数据分析得到一些正确的结论。
比如,通过数据分析,我们可以发现不同年龄段人群的理财喜好,便于我们向用户推荐相关的理财产品。我们还可以通过用户浏览电商网站的习惯,经过数据分析,自动向用户推荐相关的商品广告。
但是目前所谓的大数据产业链中,畸形发展的业务模式给整个行业带来浓重而不光彩的几笔。
1、数据分析方法不科学
不过也有一些数据分析,因为方法论掌握得不好,得出的结论也就相当地不靠谱。最近,在某个国际型的会上,有个专家和他所谓的专业团队通过近几十年的数据分析得出的结论是,人口生育率低有助于经济的发展。
笔者以为这个结论不靠谱,我们只要稍作质疑就会发现这个结论站不住脚。其实这个数据里可能引出另一种结论,那就是因为经济发展了,人们的生育率才下降了。相反的,就像以前,我们总能看到得是,一些山区的农民,越穷,生的孩子却越多。
相信还有更多数据公司的方法是有问题的,得出的结论经不起推敲和检验。
另外,有一些数据公司在分析新事物时,还拿着老掉牙的数据模型和样本做参考,这本身就是对自己的专业性和对数据接收者而言就是一种误导。
2、数据获取途径不正,数据不干净
笔者曾在某个所谓的专业大数据风控微信群里看到有人提到,“如果可以拿到用户的消费数据就好了。”市面上相当一部分所谓的大数据征信公司的数据都是通过各种途径从黑客手里获取的。
3、数据被不合理甚至非法使用
常见的现象是,电话骚扰,邮箱轰炸,更有甚者将不经脱敏处理的数据随意卖出。
据国内通讯类APP触宝电话发布的最新数据显示,9521电话替代400电话成骚扰主力。仅9521开头的骚扰电话在3月至5月呈疯狂增长之势,由3月份的不足250万个,一路增长到5月份的2000万个,增幅达800%之多。由于95开头电话通常为全网呼叫中心号码,诸如银行、保险等机构都在使用,用户看到此类号码容易产生信任,进而提升接听率。可以想象这个行业到底有多少不堪入目的行为。
4、数据仅被少数机构占有
现在市面上的数据,除了那些黑产数据外,多数情况下,很多数据是掌握在极个别的机构的手里,而且是敏感数据,无法在普通人群中产生更广泛的社会价值。而技术的高级阶段便是,优势资源平民化,大众化。因此我们说现在的大数据产业还仅仅是初级阶段,未来还有很长的路要走。
相信数据行业里的问题远远不止这四点,身上如此多的坏毛病,金融科技如何放心发展呢?若这个行业继续如此,肯定不是金融科技的好先生。
针对以上四个问题,我们至少要有干净的数据、科学的数据分析方法论、安全合规的数据环境、以及更开放的数据共享。
1、干净的数据
大数据产业需要洗一洗。有媒体消息称,最近监管对数据乱象出手,开始清理行动。据称,目前有15家公司被列入调查名单,其中几家估值都超几十亿。
若想让大数据产业健康发展,还需要监管部的正确引导,以及市场的检验和矫正。
2、科学的数据分析方法论
需要更专业,可优化,可变动调节的数据模型。
3、安全合规的数据环境
监管部门及时监控和查处非法的数据抓取、使用的个人和企业,清理市场环境。而数据公司自身接受社会监督和监管部门的监管,并保证数据的安全。
4、数据脱敏,服务更多人群
需要一种更为安全的数据传输方式,让数据健康合规地在普通大众身上发挥价值。
最后,随着物联网、区块链、大数据等的融合进一步加深,届时,大数据行业将会有一个跨越式的发展,而那时的金融科技就不必担心场景的问题了。因为,那个时候,场景随处可见,随处可用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-11随着数字化转型的加速,企业积累了海量数据,如何从这些数据中挖掘有价值的信息,成为企业提升竞争力的关键。CDA认证考试体系应 ...
2025-03-10推荐学习书籍 《CDA一级教材》在线电子版正式上线CDA网校,为你提供系统、实用、前沿的学习资源,助你轻松迈入数据分析的大门! ...
2025-03-07在数据驱动决策的时代,掌握多样的数据分析方法,就如同拥有了开启宝藏的多把钥匙,能帮助我们从海量数据中挖掘出关键信息,本 ...
2025-03-06