
用大数据为互联网金融保驾护航_数据分析师考试
近日,在“2015·上海新金融年会暨外滩互联网金融外滩峰会”上,中国人民银行条法司司长张涛表示,互联网和金融结合之后,金融风险的特点如传导性、广泛性、突发性依然存在,所以在创新的时候,一方面要鼓励和包容,另一方面也要提高风险防范意识。
互联网金融发展到今天,已经进入一个全新的时代。但由于网络、高频交易、羊群效应等风险的增加,互联网金融的风险控制已成为当下亟须解决的问题。在业内专家看来,传统金融风险控制的手段已不能满足当下互联网金融的要求,利用大数据分析资产品质状况,参照现有适用法律法规,利用银行进行资金托管以及建立行业协会自律组织等,正成为防范风险的有力措施。
点评:
今天,人们对于互联网金融已不再陌生。从1元起投的各种“宝宝”,到随时支取的移动支付,互联网金融早已深入到我们生活中的方方面面。互联网金融正是因为同时切中了民众投资渠道匮乏、小微企业融资难这两个痛点,成为迅速兴起的“风口”。可以说,互联网给传统金融插上了翅膀。
但是,步子大了容易摔跟头,互联网金融快速增长的背后是风控体系的滞后与缺失。相关数据显示,2014年,全国P2P问题平台达275家,同比增长260%;行业平均坏账率8%,为银行的8倍;此外,近期行业内“跑路”事件频现,这也让国内互联网金融企业风控短板暴露无遗。当下,风控问题成为决定互联网金融是否能健康发展的关键点。而对于天然具有数据属性的金融业而言,当下数据海量的汇集,将使大数据成为确保风险控制、搭建征信体系的重要手段。
近日,在移动金融国际峰会以及玖富杯互联网金融创业大赛上,从业者、监管者、专家学者纷纷表示,建立以大数据征信为基础,全行业数据分享为目标的风控体系成为了提升风控能力的一条可行之道。
平安陆金所董事长计葵生也表示,对于互联网金融的平台,风险防控第一要确保借款端的资产是真实的。第二,确保风险真正的状况透露给投资方看。第三,确保交易本身的合同,在法律上有执行的能力。在计生葵看来,可以通过数据分析方法来了解资产端和资金端两方面的风险状况。
可以说,随着互联网技术的发展,数据从来没像现在如此的海量,如此透明,传播速度如此迅速。特别是互联网金融的兴起,加之诸如微信等社交模式的产生,产生了更多海量的、动态的数据信息,而及时地、精准的、有效的数据搜集和清洗会对互联网金融的风险控制和信用保障提供新的方法和渠道。用大数据为互联网金融保驾护航是一条可行之道。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29