京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据风控的核心是打破界限_数据分析师考试
当下,人们的生活工作都依赖于各种各样的信息系统,可以说,互联网和信息系统成了人们的基本生活设施。所以,“互联网+”战略的提出仿佛是一件瓜熟蒂落的事情。
在“互联网+”这个巨大的战略中,互联网金融是一个相当重要的体现。在传统的业态当中,金融是万业之首,在互联网生态环境下,互联网金融依旧是核心。只是,互联网金融的风生水起也伴随着P2P平台风险的不断暴露。
好在技术方面已然足够,我们有了大数据、云计算。业内人士普遍认为,征信,即第三方采集记录信用信息,将成为连接人与服务的重要一环,让有信用的人享受到更便捷的生活服务,获得更优惠的金融服务。而大数据风控可以显著降低金融机构的风控成本。
风险控制的核心就是金融信息,而大数据加云计算可以使分析时所使用的信息接近于原始信息的全貌,这是最重要的突破。也许正是因此,马云甚至将大数据跟石油相提并论,令人在“倒吸一口凉气”的同时,又有几分意料之中的感慨。从这个意义上说,在互联网时代,风险控制应该是变得比以前更加容易了。
首先,征信信息的来源更加丰富化,如金融信用信息、法院信息、税务信息等,甚至人们的日常生活中的所有跟商业扯得上关系的行为都可以被方便地记录下来,比如你交个电费,买个手表,甚至看个电影,在网络生态当中都会留下痕迹。这就使得在控制风险的过程当中,能够用来分析的信息更接近于真实的原貌,而不是某一类型信息当中的某几个样本。
其次,这些行为都可以方便地量化,也就是转化为数据信息。而最重要的是,这些数据信息都可以方便地被分析。因此,不夸张地说,大数据其实就是风险控制的最佳手段。
既然将大数据作为控制风险的最佳手段是源于其信息的全面性和云端化,那么,全面的信息就需要遍布人们生活方方面面的数据收集端,比如智能家电或者可穿戴设备,而云端化的分析就需要大型的服务平台。
说白了,硬件软件缺一不可。然而,再牛的互联网公司也终究不是全能王,难以“软硬兼备”。好在,互联网时代最不难办的事就是合作。但是,面对重要性堪比石油的大数据,小伙伴们真能一拍即合、愉快玩耍吗?真能毫无芥蒂地打破各自为战的界限吗?
用户数据意味着未来的市场,小米、阿里、京东、百度[微博]都想建设各自的云计算,这些数据如果放到各自的云端就是互联网公司未来最大的财富,但其他公司难道就甘心将自己收集来的数据拱手相让、然后将来自己需要使用时说不定还要付费?
大数据风控也面临类似的问题,不可能每个企业都自己来做全套工作。
有业内人士认为,现在的信贷行业已经进入了强者恒强、弱者恒弱的时代,因为大的银行在信息化建设方面已经投入了巨额成本,构建了很强大的数据收集、数据处理、反欺诈的决策引擎,大幅度地提高了风控效率,降低了风控成本,可以规避大量的欺诈风险。而小信贷机构的笔均处理成本高于大机构,风险承受能力也低于大机构。
所以,互联网金融要进一步健康发展,就必须有统一的大数据风控平台来进行征信工作。只有这样,中小金融机构的风控成本才能被明显降低,让更多有需求的人享受到金融服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19在数据科学的工具箱中,析因分析(Factor Analysis, FA)、聚类分析(Clustering Analysis)与主成分分析(Principal Component ...
2025-12-18自2017年《Attention Is All You Need》一文问世以来,Transformer模型凭借自注意力机制的强大建模能力,在NLP、CV、语音等领域 ...
2025-12-18在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的时间序列分析工作中,常面临这样的困惑:某电商平台月度销售额增长20%,但增长是来 ...
2025-12-18在机器学习实践中,“超小数据集”(通常指样本量从几十到几百,远小于模型参数规模)是绕不开的场景——医疗领域的罕见病数据、 ...
2025-12-17数据仓库作为企业决策分析的“数据中枢”,其价值完全依赖于数据质量——若输入的是缺失、重复、不一致的“脏数据”,后续的建模 ...
2025-12-17在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台 ...
2025-12-17在休闲游戏的运营体系中,次日留存率是当之无愧的“生死线”——它不仅是衡量产品核心吸引力的首个关键指标,更直接决定了后续LT ...
2025-12-16在数字化转型浪潮中,“以用户为中心”已成为企业的核心经营理念,而用户画像则是企业洞察用户、精准决策的“核心工具”。然而, ...
2025-12-16在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12