京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02