金融业的未来是大数据风控
有人曾把大数据比喻成“新时代的石油”。业界也有句话叫,得数据者得天下。现如今,在大数据时代下,数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。
其实早在上个世界80年代,大数据就被著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中赞颂为“第三次浪潮”。不过直到21世纪第一个10年,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
进入2013年后,互联网金融火爆崛起,才真正意义上将“大数据”推向高潮。随之而来的人工智能,生物识别等“黑科技”,为大数据注入了更多的想象空间,而这其中延伸出来的金融科技,除阿里、腾讯、百度、京东等巨头早已强势入局外,也涌现除了诸如云蜂科技这样以独立第三方大数据风控服务商身份出现的新星。
大数据风控成为金融机构核心环节
向来,把住风险是优秀金融家的底线,风险管理更是金融业立身之本,金融家稳健甚至保守是行业的优良文化传统。
我们看到,近几年线上理财、互联网保险、ABS等等的创新屡见不鲜,但它们之中不乏一些以技术创新为名,到最后暴露出来的只不过是令人眼花缭乱的“庞氏骗局”,泡沫破灭、平台跑路,殃及众多投资者。
深究这背后的一个关键因素,其实就是所有互联网特别是金融机构无法回避的一个问题——风险控制。
“金融的核心环节还是风控,行业的健康成长也有赖于此。”云蜂科技杨立恒表示,互联网金融不是简单的,将传统金融服务模式搬到线上,平台的核心竞争力也不是营销获客能力,而是保证一个平台能长久活下去的大数据风控能力。
在杨立恒看来,互联网大数据的积累已经让风控进入2.0时代。通过数据的积累,实现了客户开发和数据采集,然后经过后台的风控模型运算得出结果,最终达到控制风险的目的。
目前,金融机构除搜集自有平台的数据外,也在积极与外部机构合作进行大数据风控。因此,抛开中国人民银行的征信数据外,平台与平台间、平台与专业的大数据风控服务商之间的打通、交流和数据共享将成为金融机构进行风险控制的重要一环。
“云蜂科技其实就是一家专注于前沿大数据及人工智能技术在金融领域应用的公司“,杨立恒说,云蜂科技通过提供大数据挖掘,采集与分析,风控系统,风控模型,SaaS级业务系统等科技产品服务,帮助各类互联网平台,金融机构创造价值。
大数据风控,革新金融业未来的点睛术
无疑,随着国家监管的加强,和大数据等前沿技术的成熟应用,信息不对称正在得到解决。随之而来的,留给还在伺机投机骗子们的时间和空间也不多了,他们的“水逆”将比以往更狠、更持久。
而硬币的另一面,“危”中有“机”,金融科技(Fintech)的美好,绝不会因少数投机倒把平台的倒下而凋零,大浪淘沙后,越来越多有实力的新贵将异军突起,带着金融科技光环的大数据风控服务商,诸如云蜂科技等将乘着Fintech的风口迎来真正的繁荣。
事实也是,阿里旗下的蚂蚁金服、腾讯旗下的微信支付以及苹果支付等巨头都在通过自己的优势布局金融科技领域。
时至今日,蚂蚁金服通过蚂蚁花呗、蚂蚁信用、蚂蚁保险等诸多产品围绕着支付宝,将人们生活的环节更多地以金融的方式进行呈现;而在社交领域深耕的腾讯,则通过微信支付将金融更多的与社交联系在一起,从而建立了一个以社交为主要特征的金融体系,红包、打赏等产品的出现就是这一趋势的主要体现。
从巨头布局金融科技的逻辑上,也让我们窥见金融科技已经切实改变人们的生活方式。
“除了金融表现形式之外,对于金融流程的改造同样成为未来新技术的改造重点。”杨立恒说,云蜂科技的初衷,就是为了打通各方数据,并通过人工智能、生物识别等技术,来减少金融机构现金面临的人为判断造成的风控不及时、不全面等问题。
“人工智能在金融领域的应用,目前集中在金融服务自动化、产品个性化、降低欺诈、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。”
杨立恒认为,作为金融业务核心的风控领域,“人工智能+大数据”将有能力解决金融机构遇到的瓶颈,为其迭代升级发挥至关重要的作用。
不可否认,大数据风控的诞生,为“人工智能+产融结合”填了空白,补了短板。按照4月份国家金融工作会议的精神“变革金融服务触达,提高金融体系的功能,提振实体经济”,以大数据风控为代表的金融科技,正在革新金融未来,带领中国走入“新金融”时代。
“大数据时代,金融机构只有把关乎生存命脉的风控做好,才能在下一轮竞争中屹立不倒”,杨立恒说。
凯文-凯利曾经预言,金融将会成为我们生活当中的一部分。随着未来人们生活的科技化,生活当中的科技元素将会越来越多,最终,人们的生活同样将会变成一个非常具有科技化特点的存在。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21