京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用才是P2P平台的核心_数据分析师
谈到中国P2P网贷平台发展面临的障碍时,很多人言必称个人信用体系缺失。理由是,这使得平台难以进行线上信贷审核。他们认为,P2P的未来取决于央行个人征信系统的建立,且个人征信主要是信用记录的追溯性搜集,核心在于建立个人“信用档案”、形成个人信用报告。诚然,在美国著名P2P平台的发展历程中,完备的个人信用体系的确功不可没,但这并不是其壮大的唯一因素,个人信用报告也不应是P2P征信的全部。个人信用体系只是个人征信体系的一环,基于大数据前瞻性应用的平台征信,才是P2P平台发展的核心竞争力。
如果P2P平台的数据来源仅靠个人信用体系,就无法打造自身的核心竞争力,单纯依靠个人信用报告的信贷机构,也根本无需发展成网络借贷机构。
实际上,基于大数据的前瞻性应用,网络借贷平台有望实现两大突破,这也构成其相对传统商业银行真正的核心竞争力。
其一,网贷机构通过挖掘及时、准确、海量的网络数据,能更真实地反映客户当前及未来的还款能力和还款意愿,提高信贷服务的覆盖面。完全基于个人征信系统进行授信的个人信用报告,只能反映借款人的历史信用记录,无法反映当前及未来信用的真实情况;另外,个人信用报告只能反映拥有个人信用记录客户的信用信息,可实际上很多人在个人信用体系中没有任何信用记录,这些“漏网”的客户就无法获得融资。
其二,银行的审核严格程度与贷款便捷性往往存在负向关系。商业银行在服务借款人时,要经过较长时间进行严格的信贷审核后,才能对客户的贷款申请进行答复。而过于快捷的信贷审核流程,又可能意味着银行对风险把控不严。但网络贷款机构可通过分析客户的网络搜索记录,更真实有效率地预测借款人的借款需求,有望在强化风险把控能力的同时,提高信贷的便捷性。
互联网时代,贷款机构的信贷决策必然将越来越依赖于高频的互联网数据。在具体应用时,一定要保证有足够多的数据,数据的来源也应多样化,可来源于公检法机关、商业银行,也可来源于互联网渠道。在此基础上,更重要的是对数据进行细致精准的分析。目前,很多P2P平台缺乏的不是数据,而是对数据的恰当处理,这就需要构建合适的计量模型对数据进行有效的量化分析。
更精准的数据分析模型能极大提高平台的竞争力。具体而言,模型有效性的提高,能提高平台甄别借款人的效率,降低投资者面临的信贷风险,这样投资者对贷款收益的要求就会降低,平台也能降低放贷利率,从而推动平台规模的快速扩张。
如果说目前中国金融体系还处于“有钱的人才能借到钱,没钱的人永远借不到”的金融1.0时代,那美国个人信用体系的健全使其早已进入了“有信用但没钱的人也能借到钱”的金融2.0时代。而互联网金融企业,正引领美国进入更具前瞻性的金融3.0时代,这一时代的贷款机构能更加有效地将资金提供给具有真实还款能力以及还款意愿的个人。
换言之,个人信用体系的建立能助力中国金融体系从金融1.0时代进入金融2.0时代,大数据的前瞻性应用则可推进中国金融体系弯道超车,迈进金融3.0时代。由此看来,我国有必要开放P2P平台自身个人征信牌照的申请,以充分利用平台大数据应用的正反馈机制,提升信贷服务的覆盖面与效率。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,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是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 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 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15