京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何帮助P2P公司扩大企业边界_数据分析师
2014年,互联网金融界最火的名词非P2P莫属,伴随着平台数量和类型的快速增长,业界对于P2P业务未来的成长性和发展性,也不禁产生了更多的期待。“大数据”一词,近两年与P2P行业联系紧密,前沿的互联网科技不仅为金融行业带来了更多活力,也帮助P2P行业实现快速成长。
实际上,互联网大数据技术对于P2P公司扩张企业边界,同样具有重要意义。 人言“它山之石可以攻玉”,阿里今年“双十一”物流配送体系在数据的流转和分享模式方面创新,或许可以给我们一些启发。
为应对飙升的物流运量,“双十一”期间,阿里旗下菜鸟网络通过大数据技术,精确计算出了各家快递公司每条线路每天的包裹量,在交易发生之前,很多货物都已能够提前下沉到客户附近的网点,从而极大提升了物流效率。而经过实际产生的数据对比,该系统提供的预测数据准确度高达90%左右。
阿里对于“大数据”技术的应用,不仅实现了精确预估“用户行为”,更在业务模式上实现了颠覆式创新,即在交易产生之前便已然准备好商品和服务,在未来,则更有可能创造出“用户需求”,通过利用大数据技术深入挖掘用户需求,提前为其量身打造产品与服务,扩大了业务和企业边界。
以往对企业边界的讨论,都会参考威廉姆森和科斯的交易成本理论,按照科斯的理论,企业边界决定于交易成本与管理费用的对比。但是在互联网时代,一个企业的业务类型和企业边界,似乎更决定于数据能够流转到和真正起效的边界。那么对P2P行业而言,大数据又能从何种角度帮助P2P公司进行“开疆扩土”呢?
首先,在信审风控方面,互联网大数据技术让信审流程的准确性,高效性,透明度都得到了极大提升。作为信息交流的平台,对借款人资格的审核和把关,也就是进行信用审核,是P2P平台的重要职责之一。P2P行业对借款人信息考察的维度主要包括个人基本信息、教育及技能信息、工作信息、资产信息以及信用信息等,随着借款人数量的增多,身份类型的丰富,变量也变得越来越多,这就要求平台具备持续搜集数据,高效处理数据,以及不断完善的信审模型的能力。
互联网大数据技术的进步,让P2P平台有能力通过互联网抓取更为丰富和精确的信息,用户在互联网上的社交行为信息,包括其在微博、微信、论坛的活跃程度,发言数量,都可以被采集并成为个人信用评估的重要参考,这种通过数据系统建立严密高效的信审模型,是以往的线下人工审核模式所无法企及的。
近期,宜信宜人贷推出了“极速模式”借款服务,通过对互联网大数据技术的准确把控,宜信宜人贷建立了一套高效运行的大数据信审系统,借款人通过“极速模式”提交借款申请,在10分钟内就能快速完成审核。宜信宜人贷“极速模式”刷新了业内借款服务的新水平,在借款服务领域实现了极大的突破。
不断分析和挖掘用户需求,是企业进行产品和服务创新的重要支撑,传统的线下调研模式,要耗费大量的人力物力,而通过大数据来积累和分析用户的习惯和偏好,按照用户的实际需求对产品和服务进行改进和优化,能够将生产方与用户紧密联系起来。数据将产品和服务背后的用户变得生动鲜活,用户在哪里?喜欢什么?需要什么?对P2P行业而言,在业务高度同质化的现状下,不断寻找业务创新点显得尤为重要,显然,通过大数据技术的协助,P2P公司能够得到用户的即时反馈,从而不断激发对于产品和服务的创新思考。
另一方面,P2P行业目前在垂直领域的竞争还处于“蓝海”阶段,如宜信宜人贷针对程序员群体的借款服务“码上贷”,等针对细分人群定制的服务,还尚不算多,针对细分人群的个性化服务将成为未来行业的发展趋势。通过大数据技术对人群特征和需求进行搜集、描写和归纳,能够让P2P平台更快找准产品和服务定位,从而丰富业务种类,从而扩大公司边界。
更创新的商务模式,更高效的业务流程,更具前瞻性和个性的产品和服务永远是所有企业的追求,P2P行业的发展也依托于每一家平台对自身产品和服务的不断创新,以及对于行业内涵的不断扩展,如何在快速变化的时代,找到自己的位置,在站稳脚跟的基础上稳健扩张企业边界,是每一个P2P平台都应该思考的问题。
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