
互联网金融挺进校园 大数据防坏账_数据分析师
校园不再是金融服务的死角,互联网金融公司被这里广阔的市场空间所吸引。通过大数据防范坏账风险,这块让银行颇感无奈的市场成了互联网金融公司的乐土。
瞄准校园市场
去年9月开学的那几天,某互联网贷款公司出现在北京一些高校,这家公司在校园里向那些刚刚走进大学校门的新生发放宣传单。“一个月只需要252元就可以拥有一部iPhone5S。”看起来很让学生动心。这家公司的主要业务是为大学生提供购物分期服务,该公司官网显示,可以为大学生提供的分期产品包括三星、苹果等手机以及高档电脑设备。
事实上,此类提供购物分期服务的公司只是互联网金融进军校园的冰山一角,目前很多互联网公司正在或计划进军该领域,其中既有电商巨鳄,也有中小型互联网公司。
京东是第一家挺进校园的互联网巨头,其此前推出互联网收款信用支付产品“白条”;如今针对大学生群体,推出消费金融产品“校园白条”,授信额度在2000元至5000元之间。所谓的“白条”即先消费后分期付款的信用消费,该业务与信用卡分期购物相似。不过由于京东本身就是电商,因此流程不通过银行,无需与银行分账,减少了交易成本。
获得“校园白条”的方法很方便,不需要线下签合同,只需在校园内的面签点由本人完成面签即可获得授信。“使用‘白条’购买商品后30天内还款,不计利息,还能选择3到24个月分期还款,手续费比银行贷款利率低得多。”一位尝试了这款产品的学生向记者表示。
2014年底,支付宝推出“花呗”,其根据用户在淘宝、天猫的网购综合情况,由蚂蚁微贷确定消费额度。该产品虽未明确打上校园金融标签,但学生是其不小的客群。
此外,比较出名的、围绕校园金融开展业务的互联网公司还包括:分期乐、趣分期、人人分期、名校贷、先花花、U族大学贷。前三个都是采用电商结合的方式,后三个采用现金流转方式,各有利弊。以消费类型分析,大学生除了在购置数码产品、电商消费之外,还涉及到其他领域消费,例如教育培训、旅游娱乐等,由此,现金到账的方式就比单纯实物到手的方式灵活很多。
借力大数据
实际上,在2009年以前以招商银行、中信银行为代表的一些商业银行曾经大力在校园里推广“Young卡”等信用卡服务。不过2009年前后这些银行纷纷停止这些信用卡的申请业务,原因是银行认为,一方面,大学生信用度和刷卡率低;另一方面,不少学生超前消费行为较多,最后往往要家长埋单,家长意见较大。到现在为止,各地股份制银行基本停止了此项业务,只有少数几家银行在发放大学生信用卡,不过办理门槛大大提高,额度仅有一两千元,这就给互联网金融企业留下了巨大的市场空间。互联网金融之所以能迅速走红,正是建立在大力拓展银行看不上的市场之上,而校园就是符合其“审美标准”的市场。
京东等企业之所以现在看中校园市场,一方面,大学生的消费越来越强,能够带来实际业务;另一方面,年轻人是未来金融服务的主力人群,更容易接受互联网金融的观念,是必须要抢占的市场。数据显示,持有“校园白条”的大学生购买书籍比例明显增高,父母也愿意为孩子的教育学习埋单。
对互联网金融公司来说,学生的违约风险较高,这是导致银行退出校园信用卡市场的主要原因:校园里的学生没有固定收入,一般依靠生活费和打工、奖学金等不固定的来源;再加上大学生心理承受能力并不成熟,容易攀比、超额消费,导致无法还款。
京东消费金融部高级总监许凌认为,随着使用者数据的不断积累,掌握的大数据将更加全面,这不仅有利于其管控自身风险,还将方便为不同用户提供个性化产品和服务。
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在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29