京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据驱动下的消费金融
当“大数据”开始进入各行各业的视线,互联网消费金融公司也开始利用手中的大数据谋求更广阔的业务布局。
年轻群体因收入与消费的矛盾产生信贷需求,传统金融机构的部分缺席为互联网金融创造了发展空间。移动端可以随时随地对消费者的消费需求产生回应,科技发展重塑风控,这些与未被满足的需求产生碰撞,于是2013年互联网消费金融应运而生。
如今,经过四年的发展,互联网消费金融呈现爆发式增长的趋势,艾瑞咨询发布的《2017消费金融洞察报告》显示,互联网消费金融从2013年开始到2016年,其交易规模从60亿增长到了4367.1亿,年均复合增长率达到了317.5%。如此累积下来的大量数据将被如何运用呢?
数据驱动
对于消费金融而言,数据和技术在一定程度上正在改变着风控和获客效率。大数据风控,通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示,避开传统风控的劣势,发挥最大优势更精准地对业务进行支持和维护。
随着互联网技术不断发展,传统的风控手段已逐渐不能支撑机构的业务扩展;而依托于大数据的风控技术对多维度、大量数据的智能处理,批量标准化的执行流程,更能贴合信息发展时代风控业务的发展要求。“与原有借款主体进行经验式风控不同,通过采集大量借款人或借款企业的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。”中央财经大学金融学院教授刘向丽对《中国经济信息》记者分析。
数据驱动下的风险定价是消费金融企业的核心能力之一。京东金融消费者金融事业部总经理区力在接受《中国经济信息》采访时回顾,过去三年中,京东金融做了大量的数据、研发和系统的投入,这些投入是固定成本,每一单金融服务的操作成本则是变动成本。“比如‘白条’业务,我们没有一笔是通过人工审核,都是机器决策,这样子每单的变动成本近乎为零,我们的后台系统1秒钟可以处理几十万笔交易,这在过去的金融服务模式中是不可想像的。”区力说。现在“白条”信用风险评估模型覆盖了两亿多个京东用户,而且每一个数据模型体系中都有上百个子模型,几万个变量。
区力向《中国经济信息》记者表示,京东金融目前已经构建了自身的核心壁垒,即数据驱动下的风险定价能力,具备了获取各种不同维度数据源能力,以及数据技术能力和数据模型产品能力。
与此同时,京东金融凭借在数据领域进行广泛的投资以快速占位。公开资料显示,京东金融已经投资了ZestFinance、聚合数据、数库、聚信力等多个数据公司,这其中包括数据银行、数据挖掘、机器学习等不同的类型公司。
赵国庆则对自己创立的马上消费金融公司冠以“典型的大数据公司”的头衔。
目前,马上消费金融拥有的技术和大数据团队人员占据公司总人数的2/3,体现了鲜明的新型金融机构特征。通过采用多种机器学习方法,建立了面对不同业务场景和不同需求的几十个大数据模型,拥有超过10W个数据维度。
区力还透露,依据京东金融2017年确定的“坚持技术持续投入不动摇”战略,下一步京东金融将对于自身数据技术基础方面进行布局。
举例来说,根据京东集团的电商业务的一些用户购物数据,基于相应的模型产品,可以在消费金融业务上为消费者提供相匹配的“白条”额度,或者为其提供专业的针对性理财服务,甚至在众筹业务方面。
当下,互联网消费金融借力大数据大势所趋,业内人士翘首以盼的是,利用大数据将各条业务线的服务、产品、用户打通,为用户提供更加人性化、合理化、科学化服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08