京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
P2P行业风控是核心 释放大数据能量是趋势
日前,“中国P2P网贷平台风险评价体系专家研讨会”在京召开,旨在探讨用量化的体系来评价P2P平台的风险。与会专家对P2P行业当前利用大数据和评级模型的探索给予了肯定,同时,也针对性地提出了现在整个大数据风险评级工作所面临的,诸如数据采集困难、真实性和一致性难以保证等现实问题。
自P2P平台诞生的那一刻起,几乎所有的P2P平台都在谈风控,但事实上中国P2P平台的风控一直处于红色警戒线边缘。随着互联网技术的发展,互联网前沿科技成为P2P行业发展的驱动力,利用大数据技术来做P2P网贷平台风险评级和风险控制,也已成为行业发展必须迈过的一道坎。
大数据风控何以成为可能?
现如今,在大数据时代下,数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落,商业科技逐步渗透到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域,并成为有价值的公司资产,以及重要的经济投入和新型商业模式的基石。2009年前后,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇;2013年,随着互联网金融的空前热门,“大数据”被逐渐推向了风口浪尖。而探究互联网金融与大数据流行之间的关联,背后的关键的因素,即是互联网金融一直无法绕开的核心命题—风险控制。
大数据风控系统之所以成为可能,是因为互联网时代,我们每个人在网上都留下了数据痕迹,通过大数据的分析和预测技术,就可以智能化判断一个人的潜在信用风险。通过风控模型的梳理和分析,可以得出有关借款行为的需求、申请借款类型、申请金额,逾期及违约的可能性等结论,这些数据即构成了对个人用户进行信用风险评估的基础。互联网金融的核心环节是风控,行业的健康成长也有赖于此。互联网金融并非简单的将传统金融服务模式搬上线,其核心竞争力不是营销获客能力而是大数据风控能力。
随着大数据技术的日益成熟,利用大数据技术服务于P2P信审工作,成为当下众多互联网P2P平台的技术创新点。目前,国内多家平台已经开始了相关探索,宜信宜人贷推出的“极速模式”通过精准有效的信审模型,大大提高了借款审批速度,这一史无前例的创新,在整个行业开启了新变革。
领航P2P行业宜信宜人贷做好大数据风控
用大数据技术来做互联网金融机构的风险评级和风险控制,几乎已成为共识,强大的风控管理经验和技术手段也是P2P平台保障良好运营的关键。在平台的运营过程中,从用户信息的获取、去噪、清洗、聚合到决策,每个环节都不开庞大的数据支撑,而对于数据的处理直接影响到风控手段实施的效果。
在行业尚未规范的初期,光靠苦口婆心的监督、劝导、和用户努力睁大的火眼金睛显然不够。作为全球最大的P2P公司,持续进行风控技术创新,一直以来是宜信引以为傲的优势。宜信一直努力打造强有力的信用管理和风险防控体系,不仅关乎客户利益和企业自身的长期、良性运转,同时对国内互联网金融行业的发展也起到了示范作用。
在利用互联网大数据技术的基础上,宜信宜人贷打造了一套独有的信审数据模型,利用该模型,用户信息能够得到迅速的识别与筛选,用户体验和服务效率都得到了极大的提升,是P2P行业利用互联网大数据进行风控和业务创新的典型代表。
宜信宜人贷推出的国内首款大数据信贷金融服务——“极速模式”便是通过大数据风控技术创新,突破性地实现了无需提交财产证明和信用报告,10分钟快速完成借款审批流程的高效体验,刷新了行业借款速度的标准。目前,“极速模式”已在北京、福建、广东、湖北、湖南、江苏、辽宁、山东、浙江等地区开通服务。
2015年的P2P行业将依然火爆,风险也在逐渐累积,而利用大数据进行风险评级和风险控制已势在必行。大数据的能量是无限的,宜信创始人唐宁曾这样表达自己对于大数据的看法:“大数据不是万能的,没有大数据是万万不能的,大数据在信用决策、风险控制中发挥着重要左右,而传统的信用和金融数据在今天和看得见的未来还是主要决策信息来源,大数据起着越来越重要的辅助作用。”
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