
大数据将成互联网金融发展加速器
随着移动互联网和云计算市场的兴起,非结构化数据如爆炸般产生,这些数据一方面对企业的处理能力提出了挑战,但从另一个角度来看,由于企业可以通过这些数据获得大量的用户信息,借以分析出潜在的商业价值。所以看似无用的碎片化数据却又成为了一笔宝贵的财富,而大数据的概念也由此成型。可以说,很多行业和领域都从大数据的概念中获益匪浅,互联网金融就是其中之一。
所谓的互联网金融,并非是简单的将互联网和金融进行叠加。正确的理解应该是基于互联网应用的特殊技术,推动了全新的商业模式,产品服务,对金融领域产生的颠覆性变革。在这其中,大数据则充当了很重要的推手。
据麦肯锡全球研究院的报告指出,所谓大数据,即是指其庞大的数据量已经远远超过了传统处理工具的的处理能力,属于一种相对且动态的概念。除此之外,大数据也被当做一种解决问题的方法。如开篇所述,通过收集并分析海量的数据,从而获得有价值的信息即是其一。或者通过实验,算法和模型,发现数据之间的规律,并收集有价值的信息,以便完善新的商业模式。
对于金融行业来说,大数据的价值尤其明显。因为在金融行业内,每天都会产生大量的交易、报价、业绩报告、消费者研究报告以及官方的统计数据公报等。如何利用合理高效的手段,将有价值信息从浩如烟海的海量数据当中提取出来,已经成为了目前金融行业企业面临的共同难题。
精准用户分析已成金融大数据关键点
对于互联网金融来说,大数据的首要作用即在于帮助其寻找合适的目标用户,实现精准营销。在目前的互联网金融领域,很多新兴的企业,大多以做贷款或者金融衍生产品为主。其主打的卖点主要在于较高的投资收益或者较低的手续费优惠。但是在竞争日益加剧的市场环境下,由于不能保证资金流稳定,或者客户粘性而倒闭的企业随处可见。据相关数据显示,截止2013年底,中国境内共有450家P2P公司,其中有的甚至在创立几天内即宣布倒闭。在这种情况下,很多互联网金融企业都在不断的挖掘自身在产品营销策略上的问题,希望能从中找出原因。在这种情况下,如何实现精准营销则被公认为唯一的出路。
虽然互联网金融目前还处于"混沌初分"的状态,但的确已经有了很多成熟的案例。这就已经可以通过大数据进行分析,为金融企业寻找自己的目标客户,并解决营销问题提供了可能。比如通过定向技术查看用户近期浏览过的理财网站,通过关键词,浏览数据建立用户模型,从而实现优化产品的实时推荐频度,以便最大限度的锁定有效用户等。
大数据有助于金融企业风险防控
除了精准营销之外,大数据的好处还在于加强风险的可控性。在精细化管理方面助推了互联网金融,尤其是信贷服务的发展。
比如通过对大量网络交易及行为数据的分析,可以为用户的信用评估提供可靠的依据。这些信用评估可以帮助金融企业在用户的还款意愿和能力方面做出较为准确的结论,以便决定是否继续为该用户提供快速授信或者现金分期等服务。从而最大限度的降低金融企业的业务风险。
对于个人用户或者企业用户而言,其信用好坏取决于诸多因素。比如整体收入,固定资产,性格特点甚至是行为习惯等。这些数据可以从网上银行,电商,社交网络,甚至招聘和婚介网站等地方获取。最关键的是,这些数据往往都是以动态变量的形式存在。要想以此为依据获得准确的信用评级,则更要倚重于大数据的持续分析功能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30