京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不只是大数据,银谷要把最基础的事情做实
要找银行借钱,得讲信用,而信用需要时间的考验。没有信用,有抵押物或担保人也行。银行家不做无保障的贷款。融资最大的障碍就是抵押物。国企央企找银行借钱的终极抵押物,就是国家信用。国家信用的价值无限大,所以,国企央企总能轻松地以低利率借到钱。
小微企业主、个体工商户和工薪阶层之所以融资难,是因为它们没有可靠的抵押物和担保人。
巴菲特说:“我越来越看重的,是那些无形的东西。”巴菲特做投资判断,越来越看重企业的商誉。银行做贷款也是这样。
可口可乐的老板有一句名言:全世界的可乐工厂一夜之间都烧掉了,但是,第二天照样有人来给我们供货,银行照样来给我们贷款,客户还照样来订单。能烧的都烧掉之后,剩下的那个烧不掉的东西——品牌价值,就是商誉。
抵押物、担保人和商誉可用于争取银行贷款,而这些却又是实现“普惠金融”的门槛。
中国人往往更看重人情和熟人(熟客)间的信任关系。地产界大佬冯仑曾说过:“你有多少钱,不是看你银行账上有多少钱,而是你需要用钱的时候,这世界上有多少人愿意借多少钱给你?”
银行融资是“借”的逻辑,冯仑的融资逻辑是“信用变现”,后者更具有“普惠性质”,冯仑的话无意中已接近互联网金融的核心精神。
银行信用记录的形成过程非常单调,就是你贷过款才有信用记录,否则没有。在美国人的消费开支中有80%以上是用信用卡支付的,这大多是出于累积信用的考虑。哪怕你是企业主,需要更多借款,比如一次借个30万50万,银行家也希望你是从一个小的金额累积信用,这样银行可以通过信用累积过程,观察你这个人的各种行为数据。
互联网金融(以P2P为主)逐渐兴起之后,欧美金融领域一些“新思维”开始对中国同行产生影响。很多P2P平台相信“用数据说话”,认为“在大数据的监视下,人们在互联网上的一切行为、身份甚至个性都无处遁形。”比如,你登录网站的时间总是在半夜,说明你白天可能是个无业游民;你在P2P平台借款填写表格的时间过长且总是删删改改,你就可能有编造信息的嫌疑……
《中国P2P借贷服务行业白皮书》认为,大数据征信使用的数据涵盖传统的征信数据、消费/财务数据、身份数据、社交/经营数据,乃至日常活动数据、特定/不特定场景下的行为数据,“一切数据皆为信用数据”。
可是,这样“数据大杂烩+逻辑判断”是否真的有效?不同来源的数据之间有冲突和矛盾如何处理?
就算这种“大数据”逻辑真的有效,更多是在否定一个人的信用。真正好的P2P平台,更关注如何帮助借款人建立信用。
比如,银谷P2P平台就是一个积累了海量用户数据的大型平台,能够运用人脸识别技术和大数据挖掘技术,减少繁琐而昂贵的尽职调查,将信用风险确定为几个指标,然而批量化、专业化操作,业务速度得以加快。
可是,在银谷看来,技术、数据与效率对于P2P平台固然重要,但并非其核心竞争力。服务才是这个世界上最昂贵的产品。银谷平台真正努力的方向是做一家服务一流、有情有义的P2P平台,银谷要帮助真正有信用的人“信用变现”。
银谷创立8年来,做的最重要的一件事就是建立了自己的信用管理系统。这个过程是煎熬的,银谷需要投入大量的时间和资金,对用户数据进行科学积累和反复修正,为了弥补“大数据”技术的不足,银谷还会用最辛苦、最传统的信用评估方式来做补充,力求把最基础的事情做实。
银谷平台的服务对象主要是小微企业主、个体工商户、公务员、事业单位高收入人员等,不做50万元以上的“大额”借款,不做“二八法则”里20%的头部客户,而是以互联网+的方式,服务“长尾”客户。基于广泛的信用和信赖,银谷平台的“熟人用户”规模不断扩大,成本的优势会逐渐显现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11