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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28