京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下三马难追的互联网金融
“大数据”、“风险管控”近来可谓是互联网金融老总们不离口的“热词”。由三马难追网主办的2015互联网金融研讨会上,十余位业界、政界知名人士及专家学者集中对互联网金融发展的一系列问题进行深入交流与探讨,毋庸置疑,热点话题依然离不开这些。作为互联网金融行业的优秀代表——三马难追网有何看法?
“大数据”又称巨量资料,是数量巨大、结构复杂、类型众多的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用,形成智力资源和知识服务能力。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值的信息的能力,就是大数据技术。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始被利用起来,通过各行各业的不断创新,逐步为人类创造更多价值。如今大数据几经酝酿终于迎来了它的时代。
在我们看来,大数据的根本不在于多与大,而在于将数据运用于业务,直接转化为生产力。以亚马逊和中国移动的对比为例,“中国移动拥有海量的用户信息,但是相比亚马逊它就不算大数据了,因为后者利用手中的数据创造了价值,可谓真正的大数据。”
大数据时代已经来临,它将在众多领域掀起变革的巨浪。然而,大数据的核心在于为客户挖掘数据中蕴藏的价值,因此,针对不同领域的大数据应用模式、商业模式的研究将是大数据产业健康发展的关键。三马难追网的产融结合模式可谓将数据运用于业务的典范。三马难追网凭借互联网金融的敏锐嗅觉,审时度势的提出了产融结合P2P的理念:将借款方锁定在国内新兴产业下的优质企业。这些企业有着良好的实体经营,有前景光明的项目,能提供固定资产抵押,同时有借款需求以促进本身的高速发展。三马难追网将引导金融资本流向这些有投资价值的企业,推动产业发展,同时带给投资者更高的回报。
下面谈谈风险管控:互联网金融应主动管控风险
风险管控是互联网金融业绕不开的话题。互联网金融在改变金融服务方式的同时,因其巨大的交易量和互联网渠道的特点对风险管控提出了更为严格的要求。怎样确保用户的安全与隐私,如何完善监管并促进行业生态链稳健发展,如何以科学化、系统化的手段对之进行管控都成为互联网金融亟待解决的问题。近日,央行银监会发文规范第三方支付,对针对性的问题细化了规范,预示着互联网金融的监管已经提上了国家议程。虽然互联网金融的风险控制在业界已经形成共识,然而,除了外部推力下的风险管控,当前的企业如何主动去规避风险,更安全更有效的实现自身社会价值呢?
我认为,任何事物本身都有风险,与其把金融看成是有风险的行业,不如把它看成管理风险的行业。他表示,三马难追网从企业成立之初,就一直在主动规避风险,在合规、流程、资金等角度调整方向把风险降到最低。比如,三马难追网一直遵循严格控制利率,严格把控借款者的资金用途的原则;通过对原有的P2P及众筹模式进行创新,在符合国内相关法律及金融监管的前提下打造全新的网络投融资平台的运营模式;通过与第三方小额贷款公司、第三方担保公司、征信公司、律师集团等机构合作,为投资用户提供强大而全面的投资安全保障。李鸿恩还分享了三马难追网在降低风险方面的新经验——新近成立的投资者保护委员会,他表示,“成立委员会的目的就是通过让投资者监督平台,降低投资者的投资风险”。
三马难追网投资者保护委员会,是三马难追网华斯达克投融资平台首倡、三马难追网投资人自愿成立的自律性组织,由易通贷投资人代表和平台工作人员共同组成,通过规范的章程、定期的会议和活动,加强与投资人的互动交流,了解投资人的真实需求,实现委员会的良性运作和自律管理。三马难追网是目前行业第一家也是唯一一家成立投资者保护委员会的P2P网贷企业。三马难追网投资者保护委员会成立后,委员将代表投资人参加三马难追网组织的开放日及考察活动,应邀出席三马难追网举办的各种庆典活动。并通过召集投资者保护委员会会议,对三马难追网的信息披露进行监督,对投资者保护基金进行监督,及时了解投资人的意见和建议,以及具备投资者委员会赋予的其他权利。这对于三马难追网的投资人来说是绝佳的福音,也是三马难追网关于“始终坚守对借款人的严格把关;做诚信、稳健的网络借贷平台;一切以投资者的利益为先;积极保证投资者的资金安全”承诺的实践。
互联网金融企业只有探索安全、高效、专业的中国模式,才能拥抱事业之春,做行业的领先者。三马难追网对于互联网金融理念及实践的创新,将为整个行业的生态朝良性发展做出积极影响。可以预见,它将会面临更多机遇。而作为誓做行业领先者的三马难追人,将会更加砥砺精神,实践其愿景:走在时代的前端,打造出中国最诚信可靠的P2P网络借贷平台,成为一家卓越的、实现巨大社会价值的企业!
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