京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小额贷款机构该如何引入大数据
近几年,大数据的概念已经被传得沸沸扬扬,不管是云计算、电商平台还是金融领域都希望能够与大数据做更紧密的结合,为企业注入强劲的发展动力。但是目前能真正将大数据应用于生产环境的企业却寥寥无几。特别是小微金融行业(小额贷款公司、p2p借贷平台、融资担保等),他们不像银行那样可以接入人行征信进行上报、校验控制风险;小微金融行业只能够依赖于自身对风控的积累、现场尽调以及用户提供的简单数据进行人工分析并判别风险,相对于银行类大型金融机构,小微金融行业对于大数据的应用需求更加迫切。要真正解决这个问题,我们需要:
1.建立信息化管理系统
现有的小微金融行业企业,特别是小额贷款公司对于企业信息化建设的认知度不够,单纯凭借人工手段(纸质报告、excel表格)来管理公司业务往来。这种做法只能管理小贷公司简单的业务往来,并且无法归纳汇总并利用业务往来所产生的基础数据,而且一旦小贷公司的业务达到一定量后,人工管理就会显得很无力。
采用信息化管理系统(如北京微金时代的小贷通系统)可以有效地将业务环节中产生的原始数据进行归纳整合,并应用在小贷公司业务办理中的贷前、贷中、贷后等环节。首先在企业内部建立一套小型大数据分析应用环境,结合小额贷款公司业务办理的特点(额度相对较小、业务地域限制等)为相关人员提供决策支持。
2.引入人行征信系统
人行征信系统作为全国数据规模最大征信服务机构,其数据涵盖了个人信用信息基础数据库和企业信用信息基础库,随着人行征信与全国所有的商业银行和部分有条件的农信社进行联网接入,该征信库所收录的信息也更加完善,其中还包括了大量的信贷记录。
2015年人行征信正式向小微金融机构开放接入,小额贷款公司可向当地人民银行提交接入申请,可与公司内部信息化管理平台实现数据对接,完成自动化审核与上报业务。
小额贷款公司接入人行征信可以有效地杜绝老赖借贷、恶意骗贷等行为,给小额贷款公司提供强有力的风控决策依据。
3.接入民间征信机构
除了人行征信之外,2015年人民银行特别批复了8家个人征信机构牌照(另有更多民间机构在从事征信业务)。这8家征信机构(如“芝麻信用”、“鹏元征信”、“前海征信”等)作为人行征信数据源的有效补充,将结合自身特有的数据源对外提供商业服务。
民间征信的数据源涵盖了:电商消费数据、运营商通信数据、工商、税务、法院、学历学籍等众多方面,同时结合生物识别技术(如人像比对可技术可校验是否为本人持有身份证)、网络爬虫技术(如北京微金时代的网络爬虫可以通过互联网抓取并分析用户的上网行为)等高科技手段,可以为小额贷款公司省去诸多人工尽调审核的复杂环节,提供更加直接更全面的风控分析报告。
4.建立地域性征信数据库
如前面提及到的,小额贷款公司业务区域限制比较强,而且一个区域内同时存在多家小额贷款机构,他们的业务范围、客户群体都有可能会重叠。
因此以省(或市)为单位建立地域性征信数据库的作用尤为重要。将一个省(或市)的小微金融企业基础数据统一汇总至省级金融监管机构处,有他们进行汇总、分类、分析处理,同时结合人行征信、民间征信机构数据形成不同形式的征信报告提供给当地企业进行查询使用。
此类整合方式不仅可以有效地帮助小贷机构解决多头贷款、重复抵押、骗贷等行为,还能提高小额贷款公司的核心竞争力,帮助小额贷款公司安全、健康、快速的发展。
综上所述,小额贷款公司如果想要引入大数据作为风控依据,就必须要建立完善的贷款业务管理系统,结合自身发展需要引入不同的三方征信数据,形成一套完整的风控生态模型。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15