京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
什么才是金融领域的大数据_数据分析师
三亚国际财经论坛上涛哥发表观点:什么才是金融领域的大数据?对于金融业来说,大数据早已不是IT等技术层面的艰涩术语,而是银行控制成本收入比的最重要因素之一。除了自有数据外,例如物流、社交等数据可以外部购买。因此,获取数据并非难事。但数据和风险、违约概率是什么关系?哪些数据与其无关?哪些数据与其有关?有多大的关系?这需要损失数据的验证。“这是急不来的,只有用了这个数据,最后发生了坏账,产生了损失,才知道这个数据是否可用。这在信贷领域是不可逾越的过程。”
(涛哥与中国银监会前副主席蔡鄂生,蔡主席交流学习)
在人类社会的发展过程中,货币作为一种实体化的交易单位从来都是不可或缺的。而货币出现的原因,则是由于信息的不对称和不透明,人们需要一种有着相对固定属性的第三方中立物来体现价值,在买卖交易中,这种中立物是货币,在借贷关系中,则是换算成货币价值的抵押物。
随着信息传递速度的不断增长和个人行为的透明化,信贷作为一种新兴的贷款模式正在被越来越多的人接受和认可。作为信贷重要参考依据的征信记录,也显得越发重要。在互联网时代,个人的不经意动作都会被抓取为数据信息记录在数据库中,称为“大数据”,通过观察大数据,就能够精确的分析出个体单位在社会中所处的地位。
以最近流行的一个段子为例:某客户点一份必胜客,客服只需要通过该客户的会员卡号,就可以检索到该客户的住址,电话;通过客户和其家人的医疗记录,得知该客户的身体状况,告知其不适合购买的披萨种类;通过其在图书馆的餐饮类书籍借阅记录,分析其口味偏好并为其推荐对应的披萨;通过其银行记录告知其信用卡已经刷爆无法使用;最后基于LBS地理位置信息告知距离该客户前方不远的地方就有一家必胜客门店,可上门取餐。
在大数据时代,个人乍看不起眼的动作,往往能够产生长久而深远的影响。上海直向投资管理有限公司总经理郑希军认为,在P2P行业中,大数据尤其具有参考价值,P2P网贷兴起就是大数据时代萌芽的表现。就目前P2P行业的盈利模式而言,公认的最安全的模式还是有抵押模式,这是因为目前的征信记录具有较大的局限性,仅凭银行记录去评估贷款风险仍不够全面,抵押物的存在恰恰能够消除潜在的骗贷隐患。而进入大数据时代,通过日常行为记录,例如目前已经在实施的地铁逃票会被纳入征信记录等,一个人从出生的那一刻起,就已经与这个社会“联网”了。每个人的一生就是一个DATABASE,学习情况,工作情况,日常生活中的“小事”都是一条条的数据,被社会公认的道德和行为准则为标准评判。征信也不仅仅局限于银行记录,工作按时完成的效率也许会被当成是否能够按时还款的参照,乱穿红灯和插队等行为也许会被评估为存在钻空子的性格。届时,评估风险最有价值的参考就是“你”本身。
过去刷的是钱包,现在刷的是卡,未来刷的是脸。结合大数据,金融行业互联网化的浪潮已不可阻挡。来势汹汹固然充满气势,但细分到P2P行业,这股浪潮来的却显得有点快,有点急。大数据的抓取和应用尚处在初级阶段,个人信息的透明度也远没有达到可以拿出来作为重点参考的依据。P2P网贷平台目前所面临的最大问题在于对风险的把控以及风控部门的薄弱,客户越多就越容易凸显出平台对风险预估的不足,加之其超低的门槛和较为宽松的审核机制,一旦出现坏账,仅靠平台自身资金很难弥补漏洞,这也是过去的一年中P2P平台频繁跑路的重要原因之一。面对来自投资者的质疑,平台推出的“兜底”,“担保”等“非P2P模式”的营销策略,恰恰印证了目前大数据应用在P2P行业中为时过早的说法。相较于高风险的P2P网贷平台,一些传统的线下P2P公司由于成立时间长,对行业有着更为深入的了解,售后和风控部门相对健全,产品也多以抵押为主,反而更加受到投资者的亲睐。
但不管怎么说,就像支付宝十年账单所暗示的一样,大数据的时代即将到来,个人信用的体现绝不仅仅局限于银行征信记录。那么,大数据应用到P2P行业要多久呢?郑希军认为,至少还需要3-5年的时间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24