【解读】如何玩转互联网金融+大数据+征信?

      随着P2P监管的加强,前两年热炒的互联网金融逐渐回归理性。人们开始用清醒的头脑,重新审视这个“新事物”。越来越多的人开始认可互联网金融的金融本质。

从前年底开始,征信仿佛一夜之间进入到人们的视野。从第一批个人征信牌照的发放在即,到企业征信备案的收紧,征信成为金融圈一个新的热点。更有很多人认为,征信将撬动一个新的万亿市场。

大数据,依然在升温,2015年的9月更是达到了一个新的高度,上升为国家战略,一时间威风八面。很多事情如果不沾上大数据的光,都不好意思出来说。

不知道什么时候,有聪明人将两个热点合二为一,产生了“大数据征信”的名词,并讯速地将其推广。互联网金融、大数据征信于是就成了近两年最亮丽的风景。

然而,互联网金融的本质是金融,那么互联网给金融带来了什么?互联网金融与传统金融有什么区别?征信,真的需要大数据吗?大数据在征信里到底起了什么作用?

什么是互联网金融

越来越多的人认识到互联网金融的本质是金融,这很好,说明大家都明白起码互联网金融不完全等于P2P。但是在互联网金融里的“互联网“又是什么呢?它与传统金融最根本的区别在于什么?

互联网金融跟传统金融还是有一些本质的区别。它并不是一个简单地衍生品,而是一次革命!是互联网金融是金融的互联网化。

金融的互联网化,再具体地说,就是金融的碎片化,金融的精细化,便捷化。这,才是互联网金融的核心。

如果你简单认为余额宝当年的那一场绚丽的演出只为业界带来了P2P的模式,那就太浅薄了。P2P只是表象,余额宝最大的贡献是开启了金融产品互联网化大幕!

众所周知,我国是银行大国,而非金融大国。金融产品匮乏,缺乏细分,新产品开发的周期过于缓慢。互联网金融带给大家的是快捷的市场反应,丰富的细分产品。这也是未来银行所必须具备的能力。互联网为金融的变革做好了外围环境条件的准备。这个准备,就是大数据,就是征信。

大数据

随着越来越多的人关注大数据,大数据也被越来越多的人误解,滥用。其实大数据是一个特指,并不是数据多到一定程度就是大数据了,更不是有数据就是大数据。

我们现在称“大数据”一般是指两个概念,一个是来自于互联网的海量数据,其特点是海量、维度多,非结构化和结构化数据并存;另一个是对海量数据的处理技术。因为依靠传统的数据处理技术,无法满足对海量数据秒级快速处理的需求(应用的需求,亚马逊、LinkedIn是代表),所以必须要有一种新的针对这一需求的处理技术,我们称之为大数据技术。

大数据最根本的作用也随之有两个,了解你的客户和在一些领域引入新的数据处理办法。

目前第一个“大数据”的含义已经被扩展,跨越了互联网的界限,引入了行业的数据。通过将不同渠道,不同维度的数据打通,你将可以非常清晰地勾勒出你的用户的画像。基于对用户的画像,你就可以更好地为客户提供差异化的服务;就可以更好地了解客户,从而为其提供更精准更高级的无抵押信用贷款。

另一方面,大数据的处理技术也有可能在一些传统的金融领域,尤其是风控领域发挥作用。大数据的某些技术,本身就不是建立在统计学的基础上,有可能在缺乏样本的领域里发挥作用。当然,并不是说大数据完全不需要数据的训练,只是可能可以在缺乏大样本数据环境的情况下,利用其他数据来弥补缺乏数据的不足,不失是一个新的手段。

无论是大数据,还是大数据的处理技术,都直接或者间接地指向了一个环节,征信。

征信

现在很多人一提征信总喜欢加一个修饰词,“大数据征信”。仿佛担心如果不加上“大数据”份量就不够。

征信就是征信,是一门严谨的金融科学。是为金融风控过程中揭示金融风险而设。传统征信是建立在信贷历史记录的基础上,利用统计学的模型来展开的。虽然ZestFinance提出了大数据的征信方法,但迄今为止,还没有一个令人信服的数据表明,这一方法是行之有效的,是成熟的。

虽然大数据可以掌握一个用户很多方面的信息,但是只有金融属性的数据,对用户的金融行为判断才会有意义。

大数据确实可以为金融行业带来很多变化,也为金融的互联网化,碎片化,提供了保障。虽然,大数据在今天,在金融领域还是补充,但相信在未来的日子里,它将进一步渗透,走出一条创新的路。征信将融入大数据进一步细分,场景化的征信会更适合新市场的需求。

(源自:大数据金融)

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,509评论 6 504
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,806评论 3 394
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,875评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,441评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,488评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,365评论 1 302
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,190评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,062评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,500评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,706评论 3 335
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,834评论 1 347
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,559评论 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,167评论 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,779评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,912评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,958评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,779评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容