京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在P2P领域应用的作用与限制
近一两年,“大数据”是P2P行业的最流行的热词之一。补充征信、控制风险、助力催收、营销噱头……不论出于何种考虑,各个P2P平台都不约而同地将目光投向了“神龙见首不见尾”的大数据,不断加大相关领域的投入。9月5日,国务院发布《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》。《纲要》明确指出建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制。充分运用大数据,不断提升信用、财政、金融等领域数据资源的获取和利用能力。虽然“大数据”的概念在市面上已经火了有些年头,但时至今日其依旧难逃“高谈阔论者众、而取之精髓者寡”的尴尬。每个人都在讨论,但没有人真正知道怎么做。以下,芝麻金融理财师为大家分析下大数据在P2P领域应用的作用与限制
大数据在P2P领域应用的作用
理论上讲,大数据对于塑造P2P平台借贷两端的核心竞争力发挥着不可小觑的作用:
第一,优化资产获得能力;
第二,提升平台风险识别和定价能力;
第三,实现资金端的精准营销,降低获客成本;
第四,有助于平台构造多元化的场景,增加P2P平台与理财客户的粘稠度。
大数据在P2P领域应用的限制
第一,作为大数据核心的“大”从何而来?这里指的不仅仅是数据来源和量级,更重要的是通过怎样的方式,用多长的时间积累出来。当P2P平台试图利用海量数据预测人群社会行为,进而借以区别出资产优劣时,单一时间点或短暂时间跨度内的数据很容易进行仿造,导致反欺诈模型的甄别精度降低;而即便这些数据均真实有效,对于正确预测人群行为模式、提升平台的资产识别能力也是收效甚微;因此,大数据风控的刚性成本不在于钱,而在于如何获得蕴含时间价值的有效数据。
第二,应用场景。从联结有效性的角度来看,数据具有边际效应,也就是说任何数据都无法做到在每种特定应用场景之下都发挥同等的效果。P2P平台如何针对自身每条业务线的场景特点,总结出所需数据的类型,并在浩如烟海的数据源中有针对性地加以筛选,也决定了整个风控体系根基的稳固与否。与此同时,这也引发了几乎所有的P2P平台在大数据应用上的第三个短板——数据的处理能力。
回顾国内大数据分析的发展历程,至多十年的光景,其在P2P领域的应用则是近两年的事。著名商业思想家纳西姆?塔勒布曾指出:“数据会制造出更大的噪音,这就如同在干草垛中寻找一根针,当我们拨开干草垛时,要找的那根针被越埋越深。”不论是数据“降噪效果“,还是数据联结的”构建“能力,仅凭国内现有经验,还远远满足不了P2P平台的风控诉求,需要外国先进经验的引进和本土化。
现阶段内,国内对于个人数据的利用尚没有明确的法规,但从海外市场的经验来看,个人信息保护将是未来社会发展的大势所趋。一旦政府出台较为严格的政策规范民间金融对于个人数据的使用,便极有可能成为P2P数据战略的“阿喀琉斯之踵”,给整个行业的数据利用生态造成颠覆性的影响。所以如何合规地把控信息渠道,无疑是每个深耕大数据的P2P平台亟需未雨绸缪的。投资需谨慎,理财讲方法,想要了解芝麻金融是什么,以及更多关于投资、理财的实时新闻资讯,行业常识,请关注我们的微信公众号:zhimajinrong,芝麻金融核心团队由具有名校EMBA/MBA教育背景的互联网和金融机构资深人士组成,顾问团队均为相关领域知名学者、教授和企业家,合作机构涵盖第三方资金托管平台、融资性担保公司、银行机构、高等院校、知名电商等,通过跨界合作与资源共享,让“有爱、有趣、有收益”的金融服务惠及每一位用户。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 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 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14