京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 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 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24