
大数据时代的消费金融该怎么玩?须跃过三道门槛
2010年,消费金融公司开始在我国试点,随着政策的进一步松绑,电商、P2P平台等机构都已经开始尝试进入互联网消费金融市场。据银监会最新数据显示,截至2014年末,全国消费金融行业贷款余额208.8亿元,累计为135万客户提供消费金融服务,发展空间巨大。消费金融的巨大发展空间的背后其实是中国信用卡覆盖人群比例目前还仅有约15%的比例,对应美国70%左右的比例,中国的渗透率很低。美国的整个信用消费的市场在十万亿美元的规模,中国目前还不足两万亿人民币。
尽管电商、P2P等相继进场,但是互联网消费金融的门槛并不低。消费金融服务的是传统银行目前“不能满足”以及传统征信手段“无法覆盖”的人群。整体来说,互联网消费金融的门槛主要体现在三个方面:
一是,如何获得信用评估所需的各类数据。不管是P2P平台、电商或者甚至是个人征信公司,一般机构所掌握的数据都是比较有限的,尤其电商的消费数据并不能完全反映出用户整个的信用体系和画像。央行的征信尚未接入非银行类机构,客户的信用分析也绝非央行征信报告就可以满足。电商、P2P平台若要建立起自己的完善大数据风控体系,首先需要自己去整合大量的数据源并且结构化,需要花费大量的人力物力,如果有信用消费的客户数量有限将更加不经济。
第二,搭建风控模型及算法。即使花费大量的人力物力对接了足够的数据,如果不具备一流的算法及搭建风控模型的能力也一样无法实现真正的信用分析。为满足用户体验,风控决策的时效性也是非常关键的,通常需要在分钟级别的时间内实现对用户的信用分析。
第三,对于P2P平台来说,想要进军消费金融领域,最大的劣势便是消费场景的切入。在消费金融链条中,首先是消费需求的产生,进而才是相关金融服务需求的产生。而电商巨头天然具有黏性较强的消费场景,这是P2P平台比较欠缺的。
从业务模式来说,复星昆仲资本投资的量化派的模式会是目前最有潜力的一种发展方向。这家由华尔街精英周灏在2014年2月创办的公司,定位是数据驱动的信用消费金融平台,为消费场景提供消费信用额度的同时,帮助消费场景实现流量变现。周灏是量化派的联合创始人兼CEO,获北京大学物理学士和莱斯大学物理博士学位,并先后任职Capital One、Morgan Stanley、Barclays。联合创始人王倪毕业于中科大少年班,并获佐治亚理工大学统计学博士,先后任职Capital One和Google。联合创始人罗晓献毕业于中科大少年班,并获耶鲁大学统计学博士,曾任职Blackrock。核心团队还包括国内金融机构及一流互联网公司的人才。
量化派通过平台自身沉淀下来的用户历史信贷交易数据,合作取得的其他机构大量客户的逾期、违约数据(建模必须数据),用户授权的通讯、电商、学历、邮箱、央行征信数据,经第三方征信机构采集的电商交易数据、社交数据、银行卡消费等数据,以及其他个人基本资料、公共记录等信息,分析提炼风险评估及定价模型,并根据模型及数据从多维度为用户描绘一个立体化的征信画像,为开展互联网消费金融业务提供坚实基础。充分利用金融风控模型及Google的运算技术,量化派目前已经可以做到快速风险量化及针对每个人的信用评估给予不同的利率定价。
量化派的定位,在于链接消费场景(或者信贷流量入口)与金融平台,相当于高速信贷工厂。例如量化派可为不具备信用赊购技术能力的电商企业提供信用支付解决方案,实现流量变现及增加交易额。
事实上,互联网消费金融平台要向用户授信其实是需要大量资金的,光凭自有资金是远远不够的。所以,在资金端方面,量化派与大量银行类金融机构、互联网金融平台等建立合作,量化派给资金方提供优质客户,进行风险定价,资金方根据自身风险承担能力,选择相应的借款对象。量化派目前有超过100家合作伙伴,包括58同城、卡牛、消费金融公司、银行、拍拍贷等,目前业务量每个月都在成倍的增长。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22