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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09