
网贷大数据风控准确性存疑 征信体系不健全
P2P如何进行风险控制的问题就一直备受关注。记者注意到,目前网贷行业的风控模式大致分为两种,一种是以大数据风控为主导的线上风控模式,比如拍拍贷魔镜系统、宜人贷极速模式等;另一种则是以传统线下风控为主导的模式。业内专家指出,虽然互联网金融是将金融与线上网络相结合,但是一味渲染大数据,弄不好就会变成“大忽悠”。
我国目前处于正在建立信用体系的过程中,在信用体系没有建成之前,有效地识别个人信用风险,金蛋理财CEO邓巍坦言,除了线下审核,并没有更好的办法。
“只有海量的数据才能分析出一定的规律。但只根据数据分析出的规律并不全面,如果仅据此进行风控审核,难免会出现疏漏或偏差。大数据只能作为辅助手段,不能作为风控的决策依据。”邓巍补充道。
对于当下我国网贷业风控的现状,金信网创始人安丹方告诉《经济参考报》记者,目前来看,大数据风控还是一个理想化的模式,至少短期内无法取代现有的风控,毕竟目前国内征信尚不健全,国内所积累的数据根本不足以支撑建立一个完善的大数据模型。此外,大数据作为数据的集合,其为平台提供的仅仅是数据参考。
对于大数据在我国极可能演化为“大忽悠”,理财范风控相关负责人分析道,由于人民银行[微博]的征信系统与互联网金融的数据平台无法对接,信息无法共享,因此网贷平台不得不通过线下调查客户信用和调取央行[微博]征信报告,各自组建线下征信风控团队,而征信体系不健全也导致P2P在中国举步维艰,这亦成为中国互联网金融行业发展的最大瓶颈。
不过,对于P2P而言,线下、线上风控都有其不可忽视的弊端,安丹方坦言,线下P2P平台多采用风险准备金模式,但这种模式脱离了平台操作功能之后会很容易演变成资金池,潜藏着法律风险以及敏感的监管问题;纯线上P2P则由于数据不充分,风险难控,追索成本很大;而O2O线上线下相结合的模式虽然现阶段最符合国情,但因为开展线下审核,其风控成本较高。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30