京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据风控谁想做就能做?
互联网金融火了,大数据风控也火了。于是,不断地有公司跳出来说自己要做大数据,为互联网金融企业提供大数据风控。那么,这些公司手里面掌握着怎样的数据呢?数据量有多大呢?
自己没有核心数据做大数据?
很 多号称做大数据的公司,其实自己并没有任何的核心数据。他们所谓的大数据,无非是通过技术手段,从网上抓取的一些数据,就变为自己的核心数据,成为可以做 大数据风控的依据了。但是,这样的数据,其真实程度有多少呢?我们都知道,互联网发展到今天,已经发展到一个非常成熟的时代,任何公司对自己的数据安全都 是异常谨慎的。每个公司都将自己的核心数据视若珍宝,任何的核心数据都是不会主动让任何第三方抓取的,通过层层堡垒,将其保护起来。因而,通过技术手段抓 取到的数据,是很难抓取到最核心的数据的,核心数据的缺失,抓取再大的数据量也是不可靠的。
没有数据量大数据风控又从何谈起?
除 了第三方公司提供大数据,网贷行业内有些平台也在做大数据风控。这些平台自建风控模型,通过用户的社交账号信息、学历、星座等等指标进行信用评估,以形成 信用报告。但这样的数据模型还是会面临一个问题——收集到的数据量是否足够大?2000年以后,互联网已经深入到了我们生活的方方面面,我们已经在互联网 上有了足够的信息留存,通过这些数据基本就能够对一个人进行全面的评估与分析。但是这样的数据一定是巨大与繁杂的,不是哪家企业想分析就能够做得了的。况 且互联网的信息,特别是社交类信息,其真实性起码应该可以打个八折吧!
什么样的数据才是最可靠的呢?
深耕互联 网行业的巨头,其手中掌握的数据,才有一定的参考价值。阿里通过十几年的发展,掌握了大量网购人士和电商从业者的相关交易数据,凭借这些数据,推出了自己 的大数据征信:芝麻信用;而腾讯作为另一巨头,掌握着大量的社交信息相关数据,随着微信的越来越全面,微信支付的普及,也即将推出自己的大数据征信。当 然,阿里手里掌握的数据和腾讯有所不同。
基于自身领域的不同,阿里掌握着电商平台的交易数据,月成交量,流水一清二楚。这样,阿里能够运用 其掌握的数据,对电商平台进行大数据风控,评估其还款能力,解决还款能力的评估的环节;而腾讯基于其及时通讯软件,能够抓取的更多的是社交数据:地区、年 龄、性别、社交关系、学历、关注领域……腾讯基于自己的大数据分析之后,更多的可能就是解决还款意愿的评估。
阿里和腾讯分别解决了还款能力和还款意愿方面的评估,两者都是最核心的风控要素。这样的数据评估对网贷行业的风控促进意义非凡。
真正的大数据风控会给网贷行业带来什么样的改变呢?
p2p 网贷07年进入中国,并在13年开始爆发。行业发展到现在,越来越多的传统金融企业转型做互联网金融,整个行业是如火如荼。但是,举目望去,p2p在中国 落地,已经是变异了的p2p。很多平台都是线上有个网站,而借款端的业务严重依赖于线下,风控更是离不开线下。这样导致的结果就是平台规模越大,风控的压 力越大。严重依赖于风控人员的个人经验,这样就导致平台除了面对业务的风控压力外,还需要面对风控人员的道德风险。但风控要都交给系统来做又会如何呢?其 前提条件是,要有足够的数据。数据从何而来?电商界!
今年伊始,华南一知名的电商企业多赢以6000万注资了深圳某P2P网贷平台。电商涉足网贷,已经真实发生了。电商做p2p,依靠电商领域能够获取到的核心数据,建立大数据模型,利用大数据进行风控,从而抛弃繁重的线下,这样才能实现互联网金融的使命:便捷、高效。
大数据风控真正的实现还有很长一段路要走
多赢电商虽然进入了p2p网贷领域,但其注资的平台,目前做的还是传统的房贷业务,其采用的依然是传统的线下风控模式,在短期内也很难利用大数据进行风控。 但是长期看来,并不排除多赢进来后,其投资的平台结合电商资源,进行业务创新,在借款端推出电商供应链相关业务,又或者是基于自身的核心数据,加上与阿 里、腾讯这样有实力第三方的征信服务商合作,真正做到大数据风控,实现互联网金融的便捷、高效。但无论如何,要实现大数据风控,都还要走一段很长的路。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15