
大数据、互联网金融互联网两大风口的融合
本月初,支付宝9.0版本发布,增强了社交属性,但手势解锁功能却被强制关闭,这让许多用户大呼没有安全感。
对此,支付宝自信回应,因其拥有大数据风险防控体系“安全大脑”,若非主人,即使掌握密码,安全大脑也会阻止账户资金被挪用。那么,安全大脑为何让支付宝如此有底气?
安全大脑是支付宝借助大数据技术研制的一套风险防控体系,根据日常对支付宝使用者的各方面习惯的全面收集,经过高速计算判断操作风险,来保障用户的账户交易安全。
风控大脑会根据账户、设备、位置、行为、关系、偏好六大维度,一万条策略来判断是否是主人在操作账户。这其中涉及很多前沿科技,每个人触控手机屏幕的方式不同,安全大脑借助陀螺仪、重力感应将个人习惯记录收集。然后,通过指压、接触面积、连续间隔时间等,来判断是否是主人操作。
支付宝借助大数据平台的监测分析,对个人所在关系网络中的每个个体进行信用判定,一旦与危险账户发生资金关系,便立刻警示。
用户的行动轨迹也是安全大脑判断的范围,一旦在不经常购买的城市,安全大脑便认为此项操作可疑。0.15秒之内,安全大脑会通过一万条策略的综合评估,打出一个风险评分,评分高,会直接阻止交易或者进行二次校验,继续判断是否是本人。
数据,服务、价值
从安全大脑,我们已经可以依稀看到,在互联网时代,对数据的占有绝对是首当其冲。
目前许多互联网公司都致力于花样收集用户信息。在提供服务之前,通过注册、授权等方式获取用户个人信息,了解用户搜索轨迹从而整合数据;在安装手机APP之前,通过读取联系人、使用摄像头、录制音频、使用GPS等捕捉用户个人信息;申请会员时,要详细填写个人信息,并限制必填项,否则不予注册,自然也享受不到相应服务。
这样看来,我们似乎是以个人信息数据为筹码,交换相应的服务体验。而现实是即使还未享受到服务,个人信息已然贡献,互联网的分享精神就是这么给力。
今年4月,支付宝曾发布了一套大数据系统“到位”,用户可以在该系统中发布各种个性化需求,系统经大数据运算和精准匹配,瞬间就可以为其找到最适合响应需求的人,之后,结合手机的LBS功能,“到位”会快速让供需双方找到彼此,促成交易。
诚然,大数据与互联网是各取所需的合作伙伴关系,而最终目的都只有一个——利益。合理化取得最大收益是商家永恒的追求,在互联网时代借助大数据则更有助于这一追求的实现。
优势所在
除了可以全方位掌握用户的活动轨迹并分析预测其预期活动外,大数据对征信体系建设的贡献则有相当助益。
由于传统征信方式是通过固定途径收集一些可用作评级的信息,由分析人员对各项数据进行分析、评级,最终得到受评对象履约能力和履约意愿的评级。
因此数据容易失真产生偏差,由于人工的介入使其具有一定的主观性,结果与客观事实往往会有些许偏差。另外,因其实时性差、后续难以更正,在数据更新方面不是很方便,人力资源成本较大。
而大数据的产生,因其数据覆盖面广,涉及的维度全面,通过互联网方便快捷的服务全体商家,则可以很好的解决传统征信体系面临的问题。
大数据信用采用云计算技术,从数据录入开始到评价结果输出的整个过程全部由计算机算法完成,避免了主观判断的影响,确保评价结果的真实性;即使同时处理多个受评对象,仍然能够保证快速、准确的高效性。
大数据信用的运行成本主要来自知识产权和硬件的投入,相比大规模的人员需求,低成本优势显而易见。
此外,大数据信用还能够满足评价结果与信用信息的同步,也就是说,当受评对象的信用信息发生变化时,能够对其信用进行快速及时的计算,保证了信用的动态实时性。
与互联网金融的无缝对接
芝麻信用分则很好的依托了大数据的先天优势,为用户提供全方位的优质服务。
早在今年1月,蚂蚁金融服务集团旗下的芝麻信用被允许进行个人征信业务。形式上,其采用了国际上通行的信用分——芝麻分来直观表现信用水平高低,分数越高代表信用程度越好,违约可能性越低。
芝麻信用对海量信息数据进行综合处理和评估,其中以用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度为主。主要接入了阿里巴巴集团的电商数据和蚂蚁金融的互联网金融数据以及公共机构的数据,运用大数据及云计算技术,客观评估并呈现个人的信用状况。
通过对大量数据的分析和挖掘,芝麻信用可帮助用户验证个人身份信息、评估信用风险,结合芝麻信用的反欺诈技术和黑名单共享,金融机构可将违约风险降到最低,切实保证用户资金安全。
伴随着行业的不断发展和进步,未来的大数据还将被运用到更多更深层次的领域,帮助行业获得更快更好的发展。
“互联网时代是没有隐私的。”这样的论调经常出现,无论是对个人信息安全的担忧,还是对互联网时代信息爆炸的无奈,都透露出对大数据的既爱又恨。互联网时代注重分享精神,分享经济是其典型代表,数据的分享则是重中之重。
中国有大量的数据,生产数据、电商数据全球领先,这些数据背后的价值难以估量。现在,国家提出互联网+行动计划,大数据本身是个基础架构,也是一个催化剂。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08