
互联网金融扎根大数据才有活路
一面是前海银行这个互联网金融宠儿的低调试水,一边儿是P2P倒闭潮引发的行业性恐慌……酷夏来临之际,互联网金融正遭遇一场冰火两重天的“洗礼”。与此同时,P2P平台整体不容乐观的运营情况,让所有的互联网金融从业者反思:如何做好互联网金融?
复制是祸根
与微博、闪购、团购等互联网产品一样,互联网金融同样是一个舶来品。在复制的思维之下,P2P平台像当年的团购一样迅速落地开花。在一些互联网金融从业者认为,P2P可以说是一个低门槛的行业。现在看来,低门槛的心理害了P2P,复制思维是P2P行业哀鸿遍野的祸根。
最初,很多人花上几百元购买一套程序,买个空间和域名,就搭建了一个P2P网站。从这一角度来看,P2P的门槛确实不高。事实上,P2P平台并非复制一套源代码那么简单,很多运营模式,以及金融核心技术,都是复制不来的。
今年1月份, P2P行业公认的高息平台里外贷资金链断裂,暂停一切业务,涉及金额达到9.34亿元。据悉,里外贷对外宣称的年收益率平均在19.8%左右,个别的达到40%左右。用高收益来吸纳用户,聚集资金,然后将资金投入股市或项目获取高额回报,这已经成为国内P2P平台通用的运作模式。
股市的低迷,以及一些项目倒闭,导致P2P平台的借款成为死帐,最终P2P平台因资金链断裂而倒闭。这可以说是国内P2P平台的通病。从运营模式上来看,P2P平台与线下的民间借贷几乎相同,唯一的区别就是利用互联网来吸纳资金。
一直以来,民间借贷都是高风险。温州的民间借贷危机,成为民间借贷风险的一个缩影。所以,仅借助互联网平台,没有充分利用互联网技术的P2P平台,在民间借贷危机后出现问题亦是必然。祸根,是粗暴的复制国外P2P平台的做法。
技术是生命线
在国内互联网领域,也有一些出色的P2P平台。招商银行旗下的P2P平台,宜信旗下宜人贷,拍拍贷,京东白条,支付宝小微贷……同是P2P,差距为何这么大呢?
互联网金融的风险,主要集中在借贷这一环节上。通俗地来说,就是很多人借款后不归还,这已经成为P2P平台的一大硬伤。在如何规避风险方面,支付宝、京东是利用大数据技术,对用户在自己平台上的消费情况进行分析,以评估用户的信用度。这种做法,与银行信用卡的核发类似。
传统银行的信用卡核发,最大的痛点也是风险控制(俗称风控)。为了降低风险,各大银行都开发了自己的征信平台,借助人行征信数据,以及个人提交的数据,进行大数据分析。从各大银行信用卡的运营情况来看,征信系统的准确率还是比较高的。
其实,只要玩好互联网,既便人行不开放用户征信数据给P2P平台,同样可以客观的获取用户的消费数据。比如,宜人贷通过向用户索取信用卡电子帐单的方法来评估用户信用度;好贷网则通过了解借款人的银行卡消费帐单来评估用户信用度……
与银行的专业征信系统相比,P2P平台通过互联网获取用户信用数据的方法靠谱吗?先来说下宜人贷。宜人贷极速模式在用户授权的基础上,对用户的信用卡信息、电商数据、身份信息进行验证审核,10分钟就能够迅速做出准确的批核判断。
当然了,这只是一个纬度的信用评估情况,但这是P2P平台对互联网深度挖掘的一个典型。除了信用卡帐单,以及银行卡消费帐单外,支付宝的帐单,以及京东、淘宝的消费情况,个人保险等数据都可以成为P2P平台的征信数据源。
再看那些倒闭的P2P平台,一味等待人行开放用户征信数据,而不是利用互联网平台的技术优势,降低P2P平台的运营风险。毫无疑问,技术已经成为P2P平台的生命线。
专业才有活路
客观地说,信用卡电子帐单,银行卡消费帐单,这仅仅是P2P平台获取用户信用的一个纬度。也就是说,只要用好互联网这个平台,P2P在没有人行征信系统的支持下,也可以评估用户的真实信用。
在实际应用中,如何将用户多方面的数据进行专业的甄别,是P2P平台利用互联网技术打破用户金融数据搜索壁垒后的另一个门槛。如何解决呢?在笔者看来,同样需要专业的技术来解决,银行信用卡中心、京东和支付宝们的一些做法,值得互联网金融平台借鉴。
说白了,降低P2P平台的风险,就是利用互联网技术,做出专业的互联网金融解决方案。目前,一些优秀的P2P平台已经针对征信,做出了专业的解决方案。宜人贷、拍拍贷、好贷网等P2P平台,都基于大数据技术,搭建了属于自己的风控模型。
据悉,目前宜人贷的大数据风控体系,可以实现极速批核。自4月份上线至今,“极速模式”已为百万用户提供信用评估服务,累计放款超过10亿元。此前,支付宝的小微贷,以及京东白条,也能实现极速授信。尤其是京东白条,提交资料后立即给出信用额度。
显然,以京东、支付宝、宜人贷、好贷网为代表的互联网金融平台,其风控体系的出色性,已经超过了传统银行。举个例子来说,支付宝和京东白条,获取的数据源,远比传统银行信用卡审批中心的数据要全。虽说互联网金融平台没有人行征信数据,但多纬度的数据在大数据技术的支撑下,能够更真实的评估用户信用度。
一个简单的例子,很多信用度不错的用户,信用卡额度很低,原因在于用户工作性质或者是其他收入是银行所不承认的。在互联网+时代,以P2P平台为代表的互联网金融行业,只要充分挖掘互联网技术的潜力,并制订出专业的互联网金融解决方案,超越传统银行并非天方夜谭。成功的关键在于,能否达到高度专业的水平。
经历了粗放式的发展过后,P2P监管政策即将出台,互联网金融也将迎来新一轮的变革。在政府大力推广互联网+思维的格局下,互联网金融必须扎根互联网才能有生存,深耕技术才能有活路。一味去复制或模仿,互联网金融超越传统金融注定是一个笑话。
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