京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
金融业的未来是大数据风控
有人曾把大数据比喻成“新时代的石油”。业界也有句话叫,得数据者得天下。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。
其实早在上个世界80年代,大数据就被著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中赞颂为“第三次浪潮”。不过直到21世纪第一个10年,“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
进入2013年后,互联网金融火爆崛起,才真正意义上将“大数据”推向高潮。随之而来的人工智能,生物识别等“黑科技”,为大数据注入了更多的想象空间,而这其中延伸出来的金融科技,除阿里、腾讯、百度、京东等巨头早已强势入局外,也涌现除了诸如云蜂科技这样以独立第三方大数据风控服务商身份出现的新星。
大数据风控成为金融机构核心环节
向来,把住风险是优秀金融家的底线,风险管理更是金融业立身之本,金融家稳健甚至保守是行业的优良文化传统。
我们看到,近几年线上理财、互联网保险、ABS等等的创新屡见不鲜,但它们之中不乏一些以技术创新为名,到最后暴露出来的只不过是令人眼花缭乱的“庞氏骗局”,泡沫破灭、平台跑路,殃及众多投资者。
深究这背后的一个关键因素,其实就是所有互联网特别是金融机构无法回避的一个问题——风险控制。
“金融的核心环节还是风控,行业的健康成长也有赖于此。”云蜂科技杨立恒表示,互联网金融不是简单的,将传统金融服务模式搬到线上,平台的核心竞争力也不是营销获客能力,而是保证一个平台能长久活下去的大数据风控能力。
在杨立恒看来,互联网大数据的积累已经让风控进入2.0时代。通过数据的积累,实现了客户开发和数据采集,然后经过后台的风控模型运算得出结果,最终达到控制风险的目的。
目前,金融机构除搜集自有平台的数据外,也在积极与外部机构合作进行大数据风控。因此,抛开中国人民银行的征信数据外,平台与平台间、平台与专业的大数据风控服务商之间的打通、交流和数据共享将成为金融机构进行风险控制的重要一环。
“云蜂科技其实就是一家专注于前沿大数据及人工智能技术在金融领域应用的公司“,杨立恒说,云蜂科技通过提供大数据挖掘,采集与分析,风控系统,风控模型,SaaS级业务系统等科技产品服务,帮助各类互联网平台,金融机构创造价值。
大数据风控,革新金融业未来的点睛术
无疑,随着国家监管的加强,和大数据等前沿技术的成熟应用,信息不对称正在得到解决。随之而来的,留给还在伺机投机骗子们的时间和空间也不多了,他们的“水逆”将比以往更狠、更持久。
而硬币的另一面,“危”中有“机”,金融科技(Fintech)的美好,绝不会因少数投机倒把平台的倒下而凋零,大浪淘沙后,越来越多有实力的新贵将异军突起,带着金融科技光环的大数据风控服务商,诸如云蜂科技等将乘着Fintech的风口迎来真正的繁荣。
事实也是,阿里旗下的蚂蚁金服、腾讯旗下的微信支付以及苹果支付等巨头都在通过自己的优势布局金融科技领域。
时至今日,蚂蚁金服通过蚂蚁花呗、蚂蚁信用、蚂蚁保险等诸多产品围绕着支付宝,将人们生活的环节更多地以金融的方式进行呈现;而在社交领域深耕的腾讯,则通过微信支付将金融更多的与社交联系在一起,从而建立了一个以社交为主要特征的金融体系,红包、打赏等产品的出现就是这一趋势的主要体现。
从巨头布局金融科技的逻辑上,也让我们窥见金融科技已经切实改变人们的生活方式。
“除了金融表现形式之外,对于金融流程的改造同样成为未来新技术的改造重点。”杨立恒说,云蜂科技的初衷,就是为了打通各方数据,并通过人工智能、生物识别等技术,来减少金融机构现金面临的人为判断造成的风控不及时、不全面等问题。
“人工智能在金融领域的应用,目前集中在金融服务自动化、产品个性化、降低欺诈、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。”
杨立恒认为,作为金融业务核心的风控领域,“人工智能+大数据”将有能力解决金融机构遇到的瓶颈,为其迭代升级发挥至关重要的作用。
不可否认,大数据风控的诞生,为“人工智能+产融结合”填了空白,补了短板。按照4月份国家金融工作会议的精神“变革金融服务触达,提高金融体系的功能,提振实体经济”,以大数据风控为代表的金融科技,正在革新金融未来,带领中国走入“新金融”时代。
“大数据时代,金融机构只有把关乎生存命脉的风控做好,才能在下一轮竞争中屹立不倒”,杨立恒说。
凯文-凯利曾经预言,金融将会成为我们生活当中的一部分。随着未来人们生活的科技化,生活当中的科技元素将会越来越多,最终,人们的生活同样将会变成一个非常具有科技化特点的存在。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31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 ...
2026-08-31