京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据风控谁想做就能做_数据分析师培训
互联网金融火了,大数据风控也火了。于是,不断地有公司跳出来说自己要做大数据,为互联网金融企业提供大数据风控。那么,这些公司手里面掌握着怎样的数据呢?数据量有多大呢?
自己没有核心数据做大数据?
很多号称做大数据的公司,其实自己并没有任何的核心数据。他们所谓的大数据,无非是通过技术手段,从网上抓取的一些数据,就变为自己的核心数据,成为可以做大数据风控的依据了。但是,这样的数据,其真实程度有多少呢?我们都知道,互联网发展到今天,已经发展到一个非常成熟的时代,任何公司对自己的数据安全都是异常谨慎的。每个公司都将自己的核心数据视若珍宝,任何的核心数据都是不会主动让任何第三方抓取的,通过层层堡垒,将其保护起来。因而,通过技术手段抓取到的数据,是很难抓取到最核心的数据的,核心数据的缺失,抓取再大的数据量也是不可靠的。
没有数据量大数据风控又从何谈起?
除了第三方公司提供大数据,网贷行业内有些平台也在做大数据风控。这些平台自建风控模型,通过用户的社交账号信息、学历、星座等等指标进行信用评估,以形成信用报告。但这样的数据模型还是会面临一个问题——收集到的数据量是否足够大?2000年以后,互联网已经深入到了我们生活的方方面面,我们已经在互联网上有了足够的信息留存,通过这些数据基本就能够对一个人进行全面的评估与分析。但是这样的数据一定是巨大与繁杂的,不是哪家企业想分析就能够做得了的。况且互联网的信息,特别是社交类信息,其真实性起码应该可以打个八折吧!
什么样的数据才是最可靠的呢?
深耕互联网行业的巨头,其手中掌握的数据,才有一定的参考价值。阿里通过十几年的发展,掌握了大量网购人士和电商从业者的相关交易数据,凭借这些数据,推出了自己的大数据征信:芝麻信用;而腾讯作为另一巨头,掌握着大量的社交信息相关数据,随着微信的越来越全面,微信支付的普及,也即将推出自己的大数据征信。当然,阿里手里掌握的数据和腾讯有所不同。
基于自身领域的不同,阿里掌握着电商平台的交易数据,月成交量,流水一清二楚。这样,阿里能够运用其掌握的数据,对电商平台进行大数据风控,评估其还款能力,解决还款能力的评估的环节;而腾讯基于其及时通讯软件,能够抓取的更多的是社交数据:地区、年龄、性别、社交关系、学历、关注领域……腾讯基于自己的大数据分析之后,更多的可能就是解决还款意愿的评估。
阿里和腾讯分别解决了还款能力和还款意愿方面的评估,两者都是最核心的风控要素。这样的数据评估对网贷行业的风控促进意义非凡。
真正的大数据风控会给网贷行业带来什么样的改变呢?
p2p网贷07年进入中国,并在13年开始爆发。行业发展到现在,越来越多的传统金融企业转型做互联网金融,整个行业是如火如荼。但是,举目望去,p2p在中国落地,已经是变异了的p2p。很多平台都是线上有个网站,而借款端的业务严重依赖于线下,风控更是离不开线下。这样导致的结果就是平台规模越大,风控的压力越大。严重依赖于风控人员的个人经验,这样就导致平台除了面对业务的风控压力外,还需要面对风控人员的道德风险。但风控要都交给系统来做又会如何呢?其前提条件是,要有足够的数据。数据从何而来?电商界!
今年伊始,华南一知名的电商企业多赢以6000万注资了深圳某P2P网贷平台。电商涉足网贷,已经真实发生了。电商做p2p,依靠电商领域能够获取到的核心数据,建立大数据模型,利用大数据进行风控,从而抛弃繁重的线下,这样才能实现互联网金融的使命:便捷、高效。
大数据风控真正的实现还有很长一段路要走
国内最早涉足P2P网贷的拍拍贷,虽然有自己基于大数据的风控模型,但是综合来看,其风控在业内的口碑也不见得很好。而多赢电商虽然进入了p2p网贷领域,但其注资的平台,目前做的还是传统的房贷业务,其采用的依然是传统的线下风控模式,在短期内也很难利用大数据进行风控。但是长期看来,并不排除多赢进来后,其投资的平台结合电商资源,进行业务创新,在借款端推出电商供应链相关业务,又或者是基于自身的核心数据,加上与阿里、腾讯这样有实力第三方的征信服务商合作,真正做到大数据风控,实现互联网金融的便捷、高效。但无论如何,要实现大数据风控,都还要走一段很长的路。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 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