京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
不只是大数据,银谷要把最基础的事情做实
要找银行借钱,得讲信用,而信用需要时间的考验。没有信用,有抵押物或担保人也行。银行家不做无保障的贷款。融资最大的障碍就是抵押物。国企央企找银行借钱的终极抵押物,就是国家信用。国家信用的价值无限大,所以,国企央企总能轻松地以低利率借到钱。
小微企业主、个体工商户和工薪阶层之所以融资难,是因为它们没有可靠的抵押物和担保人。
巴菲特说:“我越来越看重的,是那些无形的东西。”巴菲特做投资判断,越来越看重企业的商誉。银行做贷款也是这样。
可口可乐的老板有一句名言:全世界的可乐工厂一夜之间都烧掉了,但是,第二天照样有人来给我们供货,银行照样来给我们贷款,客户还照样来订单。能烧的都烧掉之后,剩下的那个烧不掉的东西——品牌价值,就是商誉。
抵押物、担保人和商誉可用于争取银行贷款,而这些却又是实现“普惠金融”的门槛。
中国人往往更看重人情和熟人(熟客)间的信任关系。地产界大佬冯仑曾说过:“你有多少钱,不是看你银行账上有多少钱,而是你需要用钱的时候,这世界上有多少人愿意借多少钱给你?”
银行融资是“借”的逻辑,冯仑的融资逻辑是“信用变现”,后者更具有“普惠性质”,冯仑的话无意中已接近互联网金融的核心精神。
银行信用记录的形成过程非常单调,就是你贷过款才有信用记录,否则没有。在美国人的消费开支中有80%以上是用信用卡支付的,这大多是出于累积信用的考虑。哪怕你是企业主,需要更多借款,比如一次借个30万50万,银行家也希望你是从一个小的金额累积信用,这样银行可以通过信用累积过程,观察你这个人的各种行为数据。
互联网金融(以P2P为主)逐渐兴起之后,欧美金融领域一些“新思维”开始对中国同行产生影响。很多P2P平台相信“用数据说话”,认为“在大数据的监视下,人们在互联网上的一切行为、身份甚至个性都无处遁形。”比如,你登录网站的时间总是在半夜,说明你白天可能是个无业游民;你在P2P平台借款填写表格的时间过长且总是删删改改,你就可能有编造信息的嫌疑……
《中国P2P借贷服务行业白皮书》认为,大数据征信使用的数据涵盖传统的征信数据、消费/财务数据、身份数据、社交/经营数据,乃至日常活动数据、特定/不特定场景下的行为数据,“一切数据皆为信用数据”。
可是,这样“数据大杂烩+逻辑判断”是否真的有效?不同来源的数据之间有冲突和矛盾如何处理?
就算这种“大数据”逻辑真的有效,更多是在否定一个人的信用。真正好的P2P平台,更关注如何帮助借款人建立信用。
比如,银谷P2P平台就是一个积累了海量用户数据的大型平台,能够运用人脸识别技术和大数据挖掘技术,减少繁琐而昂贵的尽职调查,将信用风险确定为几个指标,然而批量化、专业化操作,业务速度得以加快。
可是,在银谷看来,技术、数据与效率对于P2P平台固然重要,但并非其核心竞争力。服务才是这个世界上最昂贵的产品。银谷平台真正努力的方向是做一家服务一流、有情有义的P2P平台,银谷要帮助真正有信用的人“信用变现”。
银谷创立8年来,做的最重要的一件事就是建立了自己的信用管理系统。这个过程是煎熬的,银谷需要投入大量的时间和资金,对用户数据进行科学积累和反复修正,为了弥补“大数据”技术的不足,银谷还会用最辛苦、最传统的信用评估方式来做补充,力求把最基础的事情做实。
银谷平台的服务对象主要是小微企业主、个体工商户、公务员、事业单位高收入人员等,不做50万元以上的“大额”借款,不做“二八法则”里20%的头部客户,而是以互联网+的方式,服务“长尾”客户。基于广泛的信用和信赖,银谷平台的“熟人用户”规模不断扩大,成本的优势会逐渐显现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12