京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何帮助P2P公司扩大企业边界_数据分析师
2014年,互联网金融界最火的名词非P2P莫属,伴随着平台数量和类型的快速增长,业界对于P2P业务未来的成长性和发展性,也不禁产生了更多的期待。“大数据”一词,近两年与P2P行业联系紧密,前沿的互联网科技不仅为金融行业带来了更多活力,也帮助P2P行业实现快速成长。
实际上,互联网大数据技术对于P2P公司扩张企业边界,同样具有重要意义。 人言“它山之石可以攻玉”,阿里今年“双十一”物流配送体系在数据的流转和分享模式方面创新,或许可以给我们一些启发。
为应对飙升的物流运量,“双十一”期间,阿里旗下菜鸟网络通过大数据技术,精确计算出了各家快递公司每条线路每天的包裹量,在交易发生之前,很多货物都已能够提前下沉到客户附近的网点,从而极大提升了物流效率。而经过实际产生的数据对比,该系统提供的预测数据准确度高达90%左右。
阿里对于“大数据”技术的应用,不仅实现了精确预估“用户行为”,更在业务模式上实现了颠覆式创新,即在交易产生之前便已然准备好商品和服务,在未来,则更有可能创造出“用户需求”,通过利用大数据技术深入挖掘用户需求,提前为其量身打造产品与服务,扩大了业务和企业边界。
以往对企业边界的讨论,都会参考威廉姆森和科斯的交易成本理论,按照科斯的理论,企业边界决定于交易成本与管理费用的对比。但是在互联网时代,一个企业的业务类型和企业边界,似乎更决定于数据能够流转到和真正起效的边界。那么对P2P行业而言,大数据又能从何种角度帮助P2P公司进行“开疆扩土”呢?
首先,在信审风控方面,互联网大数据技术让信审流程的准确性,高效性,透明度都得到了极大提升。作为信息交流的平台,对借款人资格的审核和把关,也就是进行信用审核,是P2P平台的重要职责之一。P2P行业对借款人信息考察的维度主要包括个人基本信息、教育及技能信息、工作信息、资产信息以及信用信息等,随着借款人数量的增多,身份类型的丰富,变量也变得越来越多,这就要求平台具备持续搜集数据,高效处理数据,以及不断完善的信审模型的能力。
互联网大数据技术的进步,让P2P平台有能力通过互联网抓取更为丰富和精确的信息,用户在互联网上的社交行为信息,包括其在微博、微信、论坛的活跃程度,发言数量,都可以被采集并成为个人信用评估的重要参考,这种通过数据系统建立严密高效的信审模型,是以往的线下人工审核模式所无法企及的。
近期,宜信宜人贷推出了“极速模式”借款服务,通过对互联网大数据技术的准确把控,宜信宜人贷建立了一套高效运行的大数据信审系统,借款人通过“极速模式”提交借款申请,在10分钟内就能快速完成审核。宜信宜人贷“极速模式”刷新了业内借款服务的新水平,在借款服务领域实现了极大的突破。
不断分析和挖掘用户需求,是企业进行产品和服务创新的重要支撑,传统的线下调研模式,要耗费大量的人力物力,而通过大数据来积累和分析用户的习惯和偏好,按照用户的实际需求对产品和服务进行改进和优化,能够将生产方与用户紧密联系起来。数据将产品和服务背后的用户变得生动鲜活,用户在哪里?喜欢什么?需要什么?对P2P行业而言,在业务高度同质化的现状下,不断寻找业务创新点显得尤为重要,显然,通过大数据技术的协助,P2P公司能够得到用户的即时反馈,从而不断激发对于产品和服务的创新思考。
另一方面,P2P行业目前在垂直领域的竞争还处于“蓝海”阶段,如宜信宜人贷针对程序员群体的借款服务“码上贷”,等针对细分人群定制的服务,还尚不算多,针对细分人群的个性化服务将成为未来行业的发展趋势。通过大数据技术对人群特征和需求进行搜集、描写和归纳,能够让P2P平台更快找准产品和服务定位,从而丰富业务种类,从而扩大公司边界。
更创新的商务模式,更高效的业务流程,更具前瞻性和个性的产品和服务永远是所有企业的追求,P2P行业的发展也依托于每一家平台对自身产品和服务的不断创新,以及对于行业内涵的不断扩展,如何在快速变化的时代,找到自己的位置,在站稳脚跟的基础上稳健扩张企业边界,是每一个P2P平台都应该思考的问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA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