
在大数据的时代,你的信用值几个钱_数据分析师
随着民营银行与互联网金融的汹涌袭来,没有人再敢小看互联网技术带来的变革与颠覆,甚至连人民银行都开始向大数据征信伸出橄榄枝,BAT及一众互联网金融公司皆成为座上客。在国内媒体近乎谄媚的宣传攻势下,欧美国家的征信体系变成了无往不胜的利器,仿佛那些狡诈的骗子在征信的阳光下,将彻底失去生存的土壤。
如果征信体系真的百试百灵,资源可以通过最优的配置分给需要它的人,那么计划经济将取代市场经济,竞争不复存在,因为大数据已经做好最佳的决策了。当然这是难以实现的愿望,因为人的行为有太多的不确定性了,我有一份收入适中的工作,但为了方便使用,信用卡和支付宝等都是用老婆的,在她向我炫耀信用卡透支额度已经到了十万元,京东白条到了一万元,我还在考虑是不是要开个自己的微信钱包。
很显然在互联网的时代我已经有些落伍了,而且除了身份证信息所涵盖的消费场景数据外,我的大部分收入没有具体的消费数据(因为已经上缴老婆了),因为缺少支配自己财富的信息,即便有稳定的收入,当我需要借款时,信用评估也必将把我划归到低信用度用户中去。
相比银行征信体系,互联网征信的数据涉及范围更广,种类更多,能深化到每个人的收入与消费环境、生活圈子与资金来往关系,对于互联网金融公司来说,这些数据就是资源,谁掌握了这些资源,谁就掌握了最优质的客户。
“闪银”(wecash)的出现是互联网金融公司对于大数据征信体系建设的一个尝试,它得益于玖富的孵化,作为一家P2P公司,玖富因为有八年为银行提供小微信贷审核服务的基础,也最早参透大数据对于互联网金融的益处。在很多同行利用互联网金融的契机扩张市场的时候,玖富却在研究大数据征信体系。wecash借助大数据分析社交信息,能大体判断出一个用户的职业范围以及社会影响力等因素,再结合用户自己上传的资产信息和银行流水等交叉验证,从而在信用模型中对该用户进行打分和评估,完成授信过程。
听上去虽然简单,但是要真正实现却面临了数据来源、分析整合、评估体系等一系列问题。现如今涉足大数据征信领域的,除了树大根深的互联网巨头,就是第三方支付和专业的征信公司,鲜有其它公司涉足其中,不是不想,而是做不到。大数据的收集、整理、汇总是一个漫长的过程,没有一家企业能在一两年内实现它,这不仅仅是技术实现问题,更是数据沉淀的时间需要。
互联网的出现为人们提供了太多的便利,通过引入互联网技术使得成本与费用被大幅降低,但有一点是很多扎根互联网行业的人没有想到的,那就是通过互联网获取客户的成本并没有下降。“如果你想要害一家公司,就去百度狂点他吧。”这是一句调侃,同时也道出了很多公司基于互联网为生,却依然以传统的商业手段获取客户。甚至很多公司依然坚信线下的人海战术,能够支撑线上公司的繁荣景象。
建立完善的大数据征信体系,通过互联网技术的分析运算,让投资者和金融平台都清楚对方的信用程度与实力,让产品与用户的定位更加清晰。当信贷模型建立起来后,会为互联网金融公司节省大量的成本与人力。
现如今互联网金融的日子还很好,用最原始的方法就可以吃香喝辣的时候,创新只是极少数有远大眼光企业的使命。对于玖富来说,wecash还只是个人小额贷款的授信体系,而未来大数据征信需求爆发时,它所带来的飞跃将不是建立几家分公司,招一批市场人员那么简单的了。
“互联网金融领域需要一些重大的技术突破,这将对行业带来非常巨大的影响,我们期待看到互联网金融领域的 工业革命 ,如果技术、产品与定位、模式跟不上,或者只是模仿传统的线下公司,那么互联网金融公司将很快失去竞争力。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11