京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助力互联网普惠金融_数据分析师
在日前举办的“三亚·财经国际论坛”上,多位与会人士指出,以大数据为核心的互联网金融,解决了传统金融信息不对称的困境,为互联网金融和普惠金融迎来了全新的发展机遇,但是对监管也提出了更高的要求,在监管问题上需要讲透明度。
大数据加速金融创新
随着互联网技术和交易结构的多样化,大数据的发展正在支撑更迅速和更灵活的决策,通过大数据,金融机构将客户消费行为、金融活动和财务状况进行分析匹配,实现对客户“量身定制”个性化金融产品和服务。
宜信公司高级副总裁、大数据创新中心总经理张小沛在主题演讲时指出,大数据金融更趋向于互联网化和移动互联网化,企业利用数字技术实现自动投融资需求对接,降低了人工成本。更加注重个性化和定制化的金融服务,为用户提供的金融服务方案更加透明,最大程度地简化用户操作,降低用户参与资金的门槛。宜信的大数据平台可整合宜信内、外部包括在互联网上的各类数据,提供借款人借贷相关的垂直搜索服务,可在贷前、贷中、贷后的各个交易环节提供数据参考。
银监会原副主席蔡锷生在同一场合指出,对于金融来讲,大数据是对于传统金融业起到补充作用,对传统金融缺失,对小微企业、个人消费信贷提供的一种金融支持。通过大数据采集,中小企业的发展就能够通过数据来掌握它的动态,从而解决传统银行对于小型企业贷款当中的成本问题。
海南省政府金融办公室主任王年生指出,在海南,越来越多的以大数据为核心的应用创新业务不断推出,客户享受到更优质金融服务的同时,金融机构的运转也日益高效和顺畅。
宜信公司CEO唐宁曾表示,大数据技术即将信用的价值数据化、可视化。未来,宜信希望通过金融创新、大数据技术帮助更多的小微企业实现优质化的管理。同时,依托云计算、大数据技术的快速发展,带动互联网金融的跨越式发展。
带来新的监管挑战
新的业务模式自然会带来新的监管挑战,业内人士表示,普惠金融监管无法建立统一的监管标准和监管模式。蔡锷生表示,大数据的采集判断、决策风险,实际上比定向数据的决策风险还要大。“数据多了,实时每时每刻都在变,你怎么把对于你所需要的数据客观地集中起来,其实它要求的水平是很高的。”蔡锷生坦言,金融风险里最主要的一条叫信息不对称,由于不对称造成了信息的失灵,大数据时代,在监管问题上就讲透明度的问题。
蔡锷生还强调,现在大数据采集作为风险市场的变化可能比以前会有一个很大的进步,但是最主要的还是要做实基础。“大数据的支撑驱使着经济,线下东西的真实性能不能客观上做上来,大数据包括传统数据的采集也存在问题,这个问题我觉得是要通过市场和通过改革逐步来完善,把我们的基础做实,才是真正地支撑大数据时代。”蔡锷生说。
中国人民银行调查统计司副司长徐诺金指出,大数据对传统的管理方式带来挑战。他指出,我们传统的管理方式比如有层级化的行政管理,有扁平化的管理,未来互联网时代讲的是节点管理。所谓节点管理,即每一个节点就是一个立足点,就是一个决策主体。互联网时代,节点越多,它的合作的理由、中心的效应就越大,它实现了共赢,也实现了自己的理想。徐诺金认为,这就是大数据对管理的影响。
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