
点滴身边CEO臧成都谈P2P大数据风控商机
中国P2P平台交易规模的增速,比指数增长的陡峭曲线还狂放。据易观智库数据显示,中国P2P平台交易规模2011年为96.7亿元, 2014年中国P2P平台的交易规模跃升为2012.6亿元,四年间几乎有了20倍以上的增幅。但随着市场规模的不断扩大,第三方也看到了商机。他们不仅推出,传统的评分、评级机构强势进入,很多公司也纷纷成立风控部门,推出风控产品。日前,有机构开始着手为传统金融机构及P2P提供导流的相关机构发布信用风险预测模型,在对有贷款需求的用户进行线上评估后推荐给合作伙伴。
虽然从P2P平台诞生的那一刻起,几乎所有的P2P企业都在说风控,但事实上中国P2P平台的风控一直在红色警戒线边缘。陆金所传出2.5亿元坏账虽然最终被落实在Lfex业务上,而非之前猜测的P2P业务,但让普通投资者了解到这些P2P平台的风险水平已成了燃眉之急,利用大数据技术来做P2P网贷平台风险评级和风险控制,已经成了行业继续发展必须迈过的一道坎。P2P平台风险评级虽然不去控制风险,但可以客观上反应P2P网贷平台信用等级和风险控制能力,对投资者来说有重要的参加价值。
孤立封闭的数据难以形成大数据
互联网金融平台-点滴身边CEO臧成都表示,对利用大数据和评级模型的探索给与肯定,但也我也要提出,现在整个大数据风险评级诸如数据采集困难、真实性和一致性难以保持一致的现实性问题,这不仅是几家评级机构能解决的问题,而是整个P2P行业需要克服的顽疾。点滴身边一家互联网金融平台,我们一直坚持小额分散原则,通过利用互联网技术并应用到大数据云计算中,同时在配合我们完善的信贷管理机制及强大的合作伙伴,实现了互联网金融O2O+生态闭环.
P2P网贷平台的评价体系,主观评价体系和客观评价体系各有优缺点,但目前用大数据做P2P平台评价体系最大的问题就是数据。第一,到现在为止近两千家P2P平台的数据,估计都拿不到;第二,拿到的数据难以保证是不是真实的;第三,数据统计口径带来的数据不一致;第四,指标体系的选取和指标的赋值要有主观确定,这会造成最终结果的差异性。
按照理想状态,大数据应该是不同企业、不同部门共享而成,它可以真实、动态地反映个人和企业的经济状况和信用等级,但目前各家企业对数据都是抱着封闭独享的态度,而且就我观察,大多数中小型P2P企业只有数据收集能力,而缺乏数据挖掘和利用能力。
在P2P风险控制层面,大家都会不约而同地说用大数据来做风控,但再去细问,大多数都是语焉不详,这既有商业机密的考量,但我认为更重要的原因是大数据挖掘的能力不足大致的,大数据真正的技术含量和价值体现在提取和利用上,而不在于对数据的占有。目前国内的数据大多处于独立孤岛,很难形成由共享而成的数据链和数据网,而这恰恰是大数据风控所需要的。
我们现在要倒逼评级机构尽可能多地去获取大数据,甚至用O2O的方式去做数据验证和清洗,因为数据是这个客观数据评级体系的命脉,如果在信息披露和风控都相对规范的龙头企业带头,则有可能形成高透明度、高诚信企业自制的局面。
大数据风控之数据来源
大数据风控系统之所以成为可能,是因为每个人在网上留下的数据痕迹,通过大数据的分析和预测技术,就可以智能化判断一个人的信用风险。通过风控模型的梳理和分析,就能得出有关贷款行为的需求、申请什么类型贷款、申请金额,逾期及违约可能性等结论,这构成了对个人用户进行信用风险评估。
大数据风控是一个需要不断完善优化的过程,从来就没有标准的解决方案。据悉,目前,大数据风控最有条件的仍然是阿里腾讯京东。阿里推出了面向社会的信用服务体系芝麻信用,除了接入阿里的电商数据和蚂蚁金服的互联网金融数据外,还与外部的公共机构、商业机构达成广泛的合作。腾讯掌握着基于微信的社交信息数据,也即将推出自己的大数据征信。京东则掌握了大量的消费类数据,这一点与阿里的电商数据类似。
大数据风险评级到底有没有真疗效?
利用大数据技术来做互联网金融机构的风险评级和风险控制,在理论上几乎无争议,但在实际行动中却困难重重,大数据识别风险的现实路径是否存在?还需要我们付出巨大的努力。
我对利用来做大数据风险评级和风险控制的实现路径做了两种路径猜测,第一是国家主管部门利用法律法规来强制公开P2P平台基本的运营信息,以供金融投资者和贷款者来作为选择的依据,另一种是采用市场化的方案,谁拿出自己的数据来分享,就可以分享到量级对等的其他数据源。
而P2P平台对于信息公开和数据分享的态度也是截然不同的,相对而言一些规模较大、运行相对规范的P2P平台更愿意分享他们的数据,这是彰显实力的好方法;而另外一些P2P平台运营涉嫌设立资金池等违规行为,就会对公开信息非常抵触,所以希望P2P企业自律、自觉提供真实数据,虽然短期看还很难实现,但未来有可能是一个趋势和方向,谁都希望把贷款放在一个公开透明的平台。
风险评级体系首先要从完善大数据机制开始
利用风险评价体系来评定P2P网贷平台的风险,从初衷上是值得肯定的。评级体系可以借给投资者一双慧眼,同时也帮助监管者对市场进行梳理,评级机构有三个原则一定要恪守:第一是独立,第二是专业,第三是公正。模型和数据都可以通过迭代更新来不断优化,但P2P网贷评级体系的初衷一定要有所坚持,方能对P2P产业的发展起到应有的促进和警示作用。
现在不管是客观数据为主的评级体系,还是以专家意见为主的主管评级体系,归根结底都需要庞大的数据链来做做最基本的支撑,否则算法和模型再好,没有真实有效的数据也是在做无用功。
如果要拿一把尺子去做量具,最先要保证的就是这把尺子的刻度精准。针对P2P网贷平台的评价体系也是如此,其评级体系必须有辅以科学、完备的大数据采集、清洗、提炼和利用机制,这也是结论正确的前提和重要保证。
2015年的中国P2P网贷平台依然火爆,但风险也在逐渐累积,而利用大数据进行风险评级和风险控制的美好愿望尽管理论可行,但在现实还存在诸多挑战。但不管阻力和困难有多大,借助大数据做风险评级和风险控制又是势在必行之举,我们在征信问题落下的课必须要补上,这既是在还历史的欠债,也是在为中国互联网金融的铺设未来之路,既然是绕不过去的坎,那就直面现实勇敢应对吧。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27