
信和大金融:智能信贷始兴起 大数据技术强推动
目前,互联网与消费服务领域的融合取得长足进步,尤其是互联网金融的发展为我国信息化发展树立了典范,积累了经验,而大数据的充分运用更使得整个金融行业朝着智能化快速迈进,在此基础上,智能投顾、智能信贷等一系列智能模式逐步兴起。
智能信贷是基于大数据等金融科技技术的快速借贷模式,全流程都是通过线上数字化的形式呈现,提高了用户体验,也降低了后端需要人员维护客户的成本。随着大数据、云计算、机器学习更多技术的应用,智能信贷将有可能从更核心的层面变革如今的消费与信贷形态。
智能信贷更加依赖于大数据
智能信贷更多的是针对小额贷款,受益的是中小企业和普通用户。金额不大,承担的风险相对较小,智能代替人工分析处理大数据,金融平台放款速度越来越快,很多急需解决的问题都得到及时的缓解,更具有时效性。智能信贷尚处于发展阶段,但有两个发展趋势逐渐明显,应用范围不断扩大和更加依赖于大数据。
信和大金融认为,大数据的作用在于筛选和清洗信息,平铺金融风险、信用,刻画和分析场景。大数据金融在我国是初级的阶段,但是已经带来了很多变化,以前是整体粗放式、现在个体精细化,以前是抵押文化、现在信用文化,以前是利润为中心、现在是客户为中心,随着大数据的发展完善,未来谁能更好的运用大数据,谁就能赢得市场,就能获取最核心的竞争力。
大数据发展过程是增量和存量、场景之间互相转换的过程,大数据使得金融穿透到企业发展的全生命周期。大数据不仅可以描述已有的场景、分析已有的数据,更加可以通过点式显现和链式逻辑预测未来。金融对于大数据的依赖性比任何一个行业都强烈,数据的整合和集成,一定要注重精准、以及点对点去中介化的真实性和有效性。
大数据可以有效还原用户画像
众所周知,金融业是数据密集型行业,传统金融机构经过长期经营已经积累了海量的交易数据、个人属性数据、消费数据、信用数据和客户数据,但是缺乏社交信息和兴趣爱好信息;而互联网金融则更加注重于大数据对于用户信息的获取、挖掘,结合场景化,以此来进行营销推广或者风控建模。
信和大金融认为,大数据的精髓在于它拓展了数据分析的抽样方法和范围,侧重于通过揭示相关关系来刻画世界万物之间的复杂联系。此外,大数据关键作用之一是减少信息不对称,发现市场主体的行为规律,甚至预测其经济行为。大数据能够从根本上解决传统金融所面临的信息不对称,客户不透明的问题。
互联网金融企业如何运用大数据还原用户画像。从实用角度出发,用户画像信息分为人口属性、信用属性、消费特征、兴趣爱好、社交属性,以上分别描述了用户的基本特征、收入情况以及支付能力、消费习惯和消费偏好、消费倾向、社交媒体的参与阅读评论转发等。
通过初步对于用户画像数据的集中和整理后,互金企业利用跑批作业,加工数据,形成用户画像的原始数据;进一步分析数据,找到与业务应用场景相匹配的目标客户强关联信息;将定量信息归纳为定性信息,并根据业务需求进行标签化,提高产品转化率;引用外部数据丰富用户画像,如电商丰富消费特征、移动大数据位置丰富兴趣爱好等。
移动大数据帮助金融机构精准识别风险
随着80、90后成为金融消费者主力,金融服务由产品为中心正在逐步转变为消费者为中心,同时消费群体年轻化使得移动大数据的商业价值正在无限扩大,成为金融机构获得用户画像的一个重要来源。
移动大数据帮助金融机构推测用户的兴趣爱好、消费偏好等诸多信息,且更加精准和全面。移动大数据有效提升了互联网金融风控的效率,提高了识别和侦测恶意欺诈的能力,降低了恶意欺诈风险;同时,移动大数据对于高风险客户识别方面有着成熟的应用场景,可以有效降低互联网金融风险概率。
信和大金融认为,移动互联网时代,移动大数据应用场景正在被逐步挖掘出来,帮助金融机构提升效率、向智能化全面转型,更加精准的服务于居民消费升级,推动实体经济发展,未来移动大数据应用将更加广阔。
信和大金融利用大数据不断提升风控能力
信和大金融不断发力智能信贷领域,上线了小额分散借款品牌借么,布局农业金融、车房金融等垂直领域,深挖移动领域大数据风控价值,全方位提升风控体系建设。对于资产端的风险管理,信和大金融认为,互联网金融企业应当借鉴传统金融机构长期以来行之有效的办法,同时发挥互联网大数据优势,从风险政策、信用评级、信息披露、风险监控、风险评价、风险管理信息系统等方面入手,实现对资产的识别、筛选和风险等级评定。
信和大金融布局大数据风控的几个维度,包括验证借款人身份、分析信息识别风险、分析线上申请行为识别欺诈、利用黑灰名单识别风险、利用移动设备数据识别欺诈、结合消费记录进行评分、参考社会关系进行信用评估、利用司法信息评估风险等来精准识别用户的还款意愿和还款能力。此外,信和大金融在大数据侦测的基础上,结合专业的实地尽调,进一步降低了风险发生的概率。
信和大金融充分运用新兴互联网技术提升、创新风控能力,在大数据审核方面有着全面创新的举措,通过事前审核、事中监控、事后管理的手段进行全流程风控,在事前审核方面,信和大金融通过大数据全面审核借款人资质,通过大数据获取借款人身份信息(包括身份、教育、车辆、税务、房屋、法制信息等)、通讯运营商(包括开户情况、关键联系人)、航空铁路出行交易数据、银行流水(包括支付交易、商户刷卡记录)、电商平台(包括订单、交易、商户、物流)、信用卡(包括交易记录、授权管理、还款记录)等信息,不断扩大信息获取维度,加强事前审核,切实增强了企业风控能力。
在完善数据获取维度、加强自身风控能力外,信和大金融积极接入行业共享数据系统防范风险,目前已经接入央行支付清算协会风险共享系统和工信部电子商务协会风险共享系统,信和大金融通过共享行业黑名单,极大地扩充风控数据库,将有效避免“一人多贷”、“老赖”问题的发生,大力提升了平台反欺诈能力,提升信和大金融风控整体水平。
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