如何玩转互联网金融+大数据+征信
随着P2P监管的加强,前两年热炒的互联网金融逐渐回归理性。人们开始用清醒的头脑,重新审视这个“新事物”。越来越多的人开始认可互联网金融的金融本质。
从前年底开始,征信仿佛一夜之间进入到人们的视野。从第一批个人征信牌照的发放在即,到企业征信备案的收紧,征信成为金融圈一个新的热点。更有很多人认为,征信将撬动一个新的万亿市场。大数据,依然在升温,2015年的9月更是达到了一个新的高度,上升为国家战略,一时间威风八面。很多事情如果不沾上大数据的光,都不好意思出来说。不知道什么时候,有聪明人将两个热点合二为一,产生了“大数据征信”的名词,并讯速地将其推广。
互联网金融、大数据征信于是就成了近两年最亮丽的风景。然而,互联网金融的本质是金融,那么互联网给金融带来了什么?互联网金融与传统金融有什么区别?征信,真的需要大数据吗?大数据在征信里到底起了什么作用?什么是互联网金融越来越多的人认识到互联网金融的本质是金融,这很好,说明大家都明白起码互联网金融不完全等于P2P。但是在互联网金融里的“互联网“又是什么呢?它与传统金融最根本的区别在于什么?互联网金融跟传统金融还是有一些本质的区别。它并不是一个简单地衍生品,而是一次革命!是互联网金融是金融的互联网化。
金融的互联网化,再具体地说,就是金融的碎片化,金融的精细化,便捷化。这,才是互联网金融的核心。如果你简单认为余额宝当年的那一场绚丽的演出只为业界带来了P2P的模式,那就太浅薄了。P2P只是表象,余额宝最大的贡献是开启了金融产品互联网化大幕!众所周知,我国是银行大国,而非金融大国。金融产品匮乏,缺乏细分,新产品开发的周期过于缓慢。互联网金融带给大家的是快捷的市场反应,丰富的细分产品。这也是未来银行所必须具备的能力。互联网为金融的变革做好了外围环境条件的准备。这个准备,就是大数据,就是征信。大数据随着越来越多的人关注大数据,大数据也被越来越多的人误解,滥用。其实大数据是一个特指,并不是数据多到一定程度就是大数据了,更不是有数据就是大数据。我们现在称“大数据”一般是指两个概念,一个是来自于互联网的海量数据,其特点是海量、维度多,非结构化和结构化数据并存;另一个是对海量数据的处理技术。因为依靠传统的数据处理技术,无法满足对海量数据秒级快速处理的需求(应用的需求,亚马逊、LinkedIn是代表),所以必须要有一种新的针对这一需求的处理技术,我们称之为大数据技术。
大数据最根本的作用也随之有两个,了解你的客户和在一些领域引入新的数据处理办法。目前第一个“大数据”的含义已经被扩展,跨越了互联网的界限,引入了行业的数据。通过将不同渠道,不同维度的数据打通,你将可以非常清晰地勾勒出你的用户的画像。基于对用户的画像,你就可以更好地为客户提供差异化的服务;就可以更好地了解客户,从而为其提供更精准更高级的无抵押信用贷款。另一方面,大数据的处理技术也有可能在一些传统的金融领域,尤其是风控领域发挥作用。大数据的某些技术,本身就不是建立在统计学的基础上,有可能在缺乏样本的领域里发挥作用。当然,并不是说大数据完全不需要数据的训练,只是可能可以在缺乏大样本数据环境的情况下,利用其他数据来弥补缺乏数据的不足,不失是一个新的手段。无论是大数据,还是大数据的处理技术,都直接或者间接地指向了一个环节,征信。征信现在很多人一提征信总喜欢加一个修饰词,“大数据征信”。仿佛担心如果不加上“大数据”份量就不够。征信就是征信,是一门严谨的金融科学。是为金融风控过程中揭示金融风险而设。传统征信是建立在信贷历史记录的基础上,利用统计学的模型来展开的。虽然ZestFinance提出了大数据的征信方法,但迄今为止,还没有一个令人信服的数据表明,这一方法是行之有效的,是成熟的。虽然大数据可以掌握一个用户很多方面的信息,但是只有金融属性的数据,对用户的金融行为判断才会有意义。大数据确实可以为金融行业带来很多变化,也为金融的互联网化,碎片化,提供了保障。
虽然,大数据在今天,在金融领域还是补充,但相信在未来的日子里,它将进一步渗透,走出一条创新的路。征信将融入大数据进一步细分,场景化的征信会更适合新市场的需求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31本人基本情况: 学校及专业:厦门大学经济学院应用统计 实习经历:快手数据分析、字节数据分析、百度数据分析 Offer情况:北京 ...
2025-01-3001专家简介 徐杨老师,CDA数据科学研究院教研副总监,主要负责CDA认证项目以及机器学习/人工智能类课程的研发与授课,负责过中 ...
2025-01-29