京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据掀动互联网金融潮_数据分析师
大数据时代,随着金融行业不断触网,互联网金融已经显示出诱人前景。虽然从总量上来说,亚洲金融目前仍无法与欧美国家匹敌,但从增幅看,未来亚洲将会超越欧美,其中,互联网金融在亚洲的金融业发展中将大有所为。
在人口稠密的国家,人们会有一个相同的体验:无论是去商店买牛奶还是去银行开账户,用在排队和交通上的时间很长。因此,在线下做一件事情可能会花一两个小时,且整体体验不一定好;电子商务则可以使客户在做同一件事情时,省下不少的钱和时间,因为交易更透明,客户体验也更好。这就是互联网金融的竞争力和发展潜力所在。
一个人在线下做的事,不能够成为有价值的数据。而客户在线上的行为活动,却很容易让人通过大数据去了解、掌握。在信用环境尚不如欧美发达的中国等亚洲国家,电子商务能够让你更了解客户,也更了解风险。例如,某人的电话号码经常变更,表明这个人的稳定性较差。因此,互联网金融能够创造新的、能让我们更了解状况的数据,同时可以提供成本更低、品质更高的服务,其未来可以覆盖的市场是无法估量的。
互联网金融1995年起源于美国,至今约有20年历史。从最初的网上银行到现在的第三方支付平台、众筹网络及“个人对个人”信贷等,互联网金融的发展速度十分惊人。例如,1998年成立的美国贝宝公司目前已在全球190个国家和地区拥有1.1亿个活跃账户,2011年交易额接近1200亿美元;而作为互联网金融最大的亮点之一“个人对个人”业务,无论是在美英发达国家,还是在中国这样的发展中国家,近年来都呈现出爆发性的增长。根据美国官方披露的数据,美国三大“个人对个人”公司之一的“成交”公司,截至2013年已累计发放贷款27.3万笔。
当然,互联网金融的飞速发展,也令一些隐藏已久的风险逐渐凸显,诸如网贷平台“跑路”等事件时有耳闻,如何填补这一领域的法律监管真空成为各国面临的一个挑战。从短期目标来说,监管部门应尽快划出底线以控制风险,例如,对从业人员和平台系统设立标准,避免期限错配等容易引发流动性风险的行为;从长期目标来说,应遵循“二八原则”,运用创新的思维和手段防范80%的风险,如建立监控平台对交易进行实时监控、对接征信中心等。需要强调的是,互联网信用体系的建立,对于有效防范风险而言是至关重要的。为此,掌握数据的各网络平台之间要相互开放、共享,进而得以有效利用大数据进行分析并控制风险。
互联网金融意味着一个全新的未来,问题的关键是,我们准备好了吗?
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09