京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据风控的核心是打破界限_数据分析师考试
当下,人们的生活工作都依赖于各种各样的信息系统,可以说,互联网和信息系统成了人们的基本生活设施。所以,“互联网+”战略的提出仿佛是一件瓜熟蒂落的事情。
在“互联网+”这个巨大的战略中,互联网金融是一个相当重要的体现。在传统的业态当中,金融是万业之首,在互联网生态环境下,互联网金融依旧是核心。只是,互联网金融的风生水起也伴随着P2P平台风险的不断暴露。
好在技术方面已然足够,我们有了大数据、云计算。业内人士普遍认为,征信,即第三方采集记录信用信息,将成为连接人与服务的重要一环,让有信用的人享受到更便捷的生活服务,获得更优惠的金融服务。而大数据风控可以显著降低金融机构的风控成本。
风险控制的核心就是金融信息,而大数据加云计算可以使分析时所使用的信息接近于原始信息的全貌,这是最重要的突破。也许正是因此,马云甚至将大数据跟石油相提并论,令人在“倒吸一口凉气”的同时,又有几分意料之中的感慨。从这个意义上说,在互联网时代,风险控制应该是变得比以前更加容易了。
首先,征信信息的来源更加丰富化,如金融信用信息、法院信息、税务信息等,甚至人们的日常生活中的所有跟商业扯得上关系的行为都可以被方便地记录下来,比如你交个电费,买个手表,甚至看个电影,在网络生态当中都会留下痕迹。这就使得在控制风险的过程当中,能够用来分析的信息更接近于真实的原貌,而不是某一类型信息当中的某几个样本。
其次,这些行为都可以方便地量化,也就是转化为数据信息。而最重要的是,这些数据信息都可以方便地被分析。因此,不夸张地说,大数据其实就是风险控制的最佳手段。
既然将大数据作为控制风险的最佳手段是源于其信息的全面性和云端化,那么,全面的信息就需要遍布人们生活方方面面的数据收集端,比如智能家电或者可穿戴设备,而云端化的分析就需要大型的服务平台。
说白了,硬件软件缺一不可。然而,再牛的互联网公司也终究不是全能王,难以“软硬兼备”。好在,互联网时代最不难办的事就是合作。但是,面对重要性堪比石油的大数据,小伙伴们真能一拍即合、愉快玩耍吗?真能毫无芥蒂地打破各自为战的界限吗?
用户数据意味着未来的市场,小米、阿里、京东、百度[微博]都想建设各自的云计算,这些数据如果放到各自的云端就是互联网公司未来最大的财富,但其他公司难道就甘心将自己收集来的数据拱手相让、然后将来自己需要使用时说不定还要付费?
大数据风控也面临类似的问题,不可能每个企业都自己来做全套工作。
有业内人士认为,现在的信贷行业已经进入了强者恒强、弱者恒弱的时代,因为大的银行在信息化建设方面已经投入了巨额成本,构建了很强大的数据收集、数据处理、反欺诈的决策引擎,大幅度地提高了风控效率,降低了风控成本,可以规避大量的欺诈风险。而小信贷机构的笔均处理成本高于大机构,风险承受能力也低于大机构。
所以,互联网金融要进一步健康发展,就必须有统一的大数据风控平台来进行征信工作。只有这样,中小金融机构的风控成本才能被明显降低,让更多有需求的人享受到金融服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 ...
2026-04-10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 ...
2026-04-10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在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01