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利用大数据做金融信贷

发布时间:2022-11-15 04:23:37

大数据助推个人信贷“线上化”

大数据助推个人信贷“线上化”
现代信息技术的不断进步,让大量银行业务得以通过电脑或手机完成。而在大数据的助力下,以往周期冗长、手续繁琐的信贷业务也开始尝试“线上化”。
中国平安旗下平安普惠今年8月17日上线了房屋抵押贷款新品种“宅e贷”。借助这一产品,贷款从申请到审批都可以在线上完成。客户提交申请后,贷款资金最快4个小时就能到账。
据中国平安信用保证保险事业部总经理助理秦福荣介绍,目前“宅e贷”试点城市超过40个,短短几个月其新增贷款规模在平安普惠旗下所有贷款品种中占比已超过一成。
秦福荣表示,“宅e贷”之所以能实现从申请到审批的“线上化”,得益于强大数据的支撑。目前“宅e贷”与5家第三方机构达成合作,加上平安集团 内部的大数据系统,构成了便捷高效的评估体系。秦福荣透露,“宅e贷”正在探索租用平台、全流程代理等多种模式,与合作伙伴分享线上房屋抵押贷款市场机 会。
“宅e贷”进军个人房屋抵押贷款,只是大数据助力传统信贷业务“线上化”的众多案例之一。
去年末,建设银行率先推出个人网上自助贷款产品“快贷”,依托的便是建行客户资产、负债和信用等海量金融信息。浦发银行与中国移动联手正式上线“和利贷”系统,借助后者的交易往来记录,为客户提供标准化小额信用贷款。
在金融界人士看来,未来要让更多信贷产品实现“线上化”,仍有赖补上征信体系这一“短板”。
曾在银行业从业数十年的秦福荣坦言,最怕就是碰到没有任何信用记录、无从评估信用水平的“小白”。一些银行界人士也表示,央行建立了较为完善的征信系统,银行内部也有大量的信用数据,但仍难以满足开发更多线上贷款品种的需求。
本月初在上海举行的“2015互联网金融与征信体系建设高峰论坛”上,中国人民大学法学院副院长杨东表示,在“互联网+”时代,大数据金融使得 个体在网络上的微观行为可以得到综合分析及有效利用。每个老百姓、每家企业的交易行为都被纳入金融大数据的收集范围,这也奠定了大数据金融征信的基础。
在杨东看来,完善互联网金融征信体系不仅需要建立征信数据库之间的信息共享机制,还要完善互联网征信监管机制,并加大对失信行为的惩戒力度。征信行业本身,也需要实现从官方主导向民间发展的转变。
秦福荣也表示,借助网络购物、第三方支付等途径,消费信息、行为模式、家庭状况等大数据正在帮助互联网金融打造一个“不一样的信用体系”。这也有助于包括信贷在内的更多传统银行业务走向“线上”。

⑵ 金融消费信贷的大数据风控如何做

金融的本质是风控,金融科技的关键在于追求效率与风险的平衡。那么金融消费信贷的大数据风控如何做?从目前市场需求来看,一体化解决方案成为大势所趋。华策数科就是一个典型代表,基于自身科技能力,为金融机构提供全流程服务,涵盖获客、运营、风控、客服和贷后管理等多个业务环节。
华策数科智能信贷风控解决方案通过大数据分析、Smart Engine智能决策引擎、智能评分建模、风控策略、风险制度等多项技术,为企业制定精准高效的定制化风控管理方案。该方案从客户需求出发,结合数据分析与应用技术实现客群精准分类及管理,通过制定反欺诈规则防范金融消费信贷业务的风险。除此之外,华策数科提供全面风险诊断和策略优化建议,构建风险模型并持续监控,定制化输出全流程高效风控管理方案,节约风控成本,实现风控方案快速落地。
华策数科智能信贷风控解决方案能有效提升金融机构自动化审批水平及风险管理能力,以更好地应对日趋复杂的市场环境挑战。

⑶ 如何利用大数据做金融风控

大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个,一个是精准营销,典型的场景是商品推荐和精准广告投放,另外一个是大数据风控,典型的场景是互联网金融的大数据风控。

金融的本质是风险管理,风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。

传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个纬度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。信用相关程度强的数据 纬度为十个左右,包含年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产,汽车、单位、还贷记录等,金融企业参考用户提交的数据进行打分,最后得到申请人 的信用评分,依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。普惠在线

互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控,实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中,首先还是利用信用属性强的金融数据,判断借款人的还 款能力和还款意愿,然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充,一般是利用数据的关联分析来判断借款人的信用情况,借助数据模型来揭示某些行为特征和信用 风险之间的关系。

互联网金融公司利用大数据进行风控时,都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估,借款人的信用风险就被揭示的更充分,信用评分就会更加客观,接近借款人实际风险。

常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种:

验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号,借助银联数据来验证银行卡号和姓名,利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。

如果借款人是欺诈用户,这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了,人脸识别等原理是调用国政通/公安局 API接口,将申请人实时拍摄的照片/视频同客户预留在公安的身份证进行识别,通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。

其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录,或者验证客户的学历证书和身份认证。
分析提交的信息来识别欺诈

大部分的贷款申请都从线下移到了线上,特别是在互联网金融领域,消费贷和学生贷都是以线上申请为主的。
线上申请时,申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址,居住地址,工作单位,单位电话,单位名称等。如果是欺诈用户,其填写的信息往 往会出现一些规律,企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市,不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相 同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。

如果企业发现一些重复的信息和电话号码,申请人欺诈的可能性就会很高。

分析客户线上申请行为来识别欺诈

欺诈用户往往事先准备好用户基本信息,在申请过程中,快速进行填写,批量作业,在多家网站进行申请,通过提高申请量来获得更多的贷款。

企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为,计算客户阅读条款的时间,填写信息的时间,申请贷款的时间等,如果这些申请时间大大小于 正常客户申请时间,例如填写地址信息小于2秒,阅读条款少于3秒钟,申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键,一般晚上11点以后申请贷款的申请 人,欺诈比例和违约比例较高。

这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向,企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
利用黑名单和灰名单识别风险

互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈,70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回,另外的一些可以通过催收公司进行催收,M2逾期的回收率在20%左右。

市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作,其主要的商业模式是反欺诈识别,灰名单识别,以及客户征信评分。反欺诈识别中,重要的一个参考就是黑名单,市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单,大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单,真正有价值的黑名单在两百万左右。

黑名单来源于民间借贷、线上P2P、信用卡公司、小额借贷等公司的历史违约用户,其中很大一部分不再有借贷行为,参考价值有限。另外一个主要来源是催收公司,催收的成功率一般小于于30%(M3以上的),会产生很多黑名单。

灰名单是逾期但是还没有达到违约的客户(逾期少于3个月的客户),灰名单也还意味着多头借贷,申请人在多个贷款平台进行借贷。总借款数目远远超过其还款能力。

黑名单和灰名单是很好的风控方式,但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分,很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司,来获得更多的 黑名单来提高查得率。央行和上海经信委正在联合多家互联网金融公司建立统一的黑名单平台,但是很多互联网金融公司都不太愿意贡献自家的黑名单,这些黑名单 是用真金白银换来的教训。另外如果让外界知道了自家平台黑名单的数量,会影响其公司声誉,降低公司估值,并令投资者质疑其平台的风控水平。

利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈,公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实,另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。

欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请,移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征,例如很多设备聚集在一个区域,一起 申请贷款。欺诈设备不安装生活和工具用App,仅仅安装和贷款有关的App,可能还安装了一些密码破译软件或者其他的恶意软件。

欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机,利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。另外欺诈用户也会购买一些已经淘汰的手机,其机器上面的操作系统已经过时很久,所安装的App版本都很旧。这些特征可以识别出一些欺诈用户。

利用消费记录来进行评分

大会数据风控除了可以识别出坏人,还可以评估贷款人的还款能力。过去传统金融依据借款人的收入来判断其还款能力,但是有些客户拥有工资以外的收入,例如投资收入、顾问咨询收入等。另外一些客户可能从父母、伴侣、朋友那里获得其他的财政支持,拥有较高的支付能力。

按照传统金融的做法,在家不工作照顾家庭的主妇可能还款能力较弱。无法给其提供贷款,但是其丈夫收入很高,家庭日常支出由其太太做主。这种情况,就需要消费数据来证明其还款能力了。

常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。例如头等舱乘坐次数,物业费高低、高尔夫球俱乐部消费,游艇俱乐部会员费用,奢侈品会员,豪车4S店消费记录等消费数据可以作为其信用评分重要参考。

互联网金融的主要客户是屌丝,其电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析,只要客户授权其登陆电商网站,其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。

参考社会关系来评估信用情况

物以类聚,人与群分。一般情况下,信用好的人,他的朋友信用也很好。信用不好的人,他的朋友的信用分也很低,

参考借款人常联系的朋友信用评分可以评价借款人的信用情况,一般会采用经常打电话的朋友作为样本,评估经常联系的几个人(不超过6六个人)的信用评分,去掉一个最高分,去掉一个最低分,取其中的平均值来判断借款人的信用。这种方式挑战很大,只是依靠手机号码来判断个人信用可信度不高。一般仅仅用于反欺诈识别,利用其经常通话的手机号在黑名单库里面进行匹配,如果命中,则此申请人的风险较高,需要进一步进行调查。

参考借款人社会属性和行为来评估信用

参考过去互联网金融风控的经验发现,拥有伴侣和子女的借款人,其贷款违约率较低;年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高,其中50岁左右的贷款人违 约率最高,30岁左右的人违约率最低。贷款用于家庭消费和教育的贷款人,其贷款违约率低;声明月收入超过3万的人比声明月收入低于1万5千的人贷款违约率 高;贷款次数多的人,其贷款违约率低于第一次贷款的人。

经常不交公共事业费和物业费的人,其贷款违约率较高。经常换工作,收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人,成为各种组织会员的人,其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。

午夜经常上网,很晚发微博,生活不规律,经常在各个城市跑的申请人,其带贷款违约率比其他人高30%。刻意隐瞒自己过去经历和联系方式,填写简单信 息的人,比信息填写丰富的人违约概率高20%。借款时间长的人比借款时间短短人,逾期和违约概率高20%左右。拥有汽车的贷款人比没有汽车的贷款人,贷款 违约率低10%左右。

利用司法信息评估风险

涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人,其信用情况不是太好,特别是涉赌和涉毒人员,这些人是高风险人群,一旦获得贷款,其贷款用途不可控,贷款有可能不会得到偿还。

寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人,可以利用当地的公安数据,但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在 赌博场所或赌博区域例如澳门,其申请人涉赌的风险就较高。另外中国有些特定的地区,当地的有一部分人群从事涉赌或涉赌行业,一旦申请人填写的居住地址或者 移动设备位置信息涉及这些区域,也要引起重视。涉赌和涉毒的人员工作一般也不太稳定或者没有固定工作收入,如果申请人经常换工作或者经常在某一个阶段没有 收入,这种情况需要引起重视。涉赌和涉毒的人活动规律比较特殊,经常半夜在外面活动,另外也经常住本地宾馆,这些信息都可以参考移动大数据进行识别。

总之,互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据,在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点,能够更加全面识别出欺诈客户,评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险,将资金借给合格贷款人,保证资金的安全。

⑷ 大数据如何改变银行,金融和信贷

作为银行的一项主要资产业务,贷款资产的运动是一种以“两权分离、按期偿还”为本质特征的特殊价值运动。在现实经济活动中,银行的信贷活动,会受事先无法预料的不确定性因素影响,例如使银行贷款资金有可能遭受损失事件发生。主要表现为贷款到期不能按时收回和贷款的贬值等,这样就产生了贷款风险。从目前国有商业银行贷款资产质量的现状看,形势较为严峻。
国有商业银行信贷风险分析
政府行政干预带来的风险。按照经济发展的客观要求,国有银行是资金配置的主体,政府职能只限于宏观调控。然而在现实中,作为国有商业银行,虽然在人事、行政、业务上不受政府直接管控,但并不等于不受政府影响。作为资金配置的主体,政府并未从实际运作的干预中退出,中心地位并未淡化,往往造成部份项目投资效益不高,形成贷款沉淀。

社会保障机制滞后带来的风险。由于企业破产失业救济制度不完善,国有银行贷款风险无法直接分散和转移。企业与社会的问题没有解决,企业把生产所需资金缺口留给银行贷款解决,形成贷款风险压力;企业保险制度不健全,使银行无法保全贷款资产的安全性,增加了损失的概率。

法制不健全带来的风险。尽管我国陆续出台了银行法、票据法等许多法律,但是这些法律大多内容比较简单,有些内容有待于重新修订,并且有些法律与国家的某些政策相悖,银行在保全债权方面将会遇到较大的阻力,加大了银行的信贷经营风险。

缺乏科学经营管理带来的风险。国有商业银行缺乏科学规范的经营管理方式主要表现在:在经营上把效益性放在首位,而忽视安全隐患;没有建立起完善的责权对等的管理机制,一旦贷款出现问题,很难分清责任,更谈不上追究责任。

借款人(企业)还贷意愿不确定带来的风险。借款人(企业)还贷意愿与其(法定代表)的信用相关,还贷能力强的借款人(企业)还贷意愿不一定强;还贷能力弱的借款人(企业)还贷意愿不一定差。并且,信用度很难进行比较准确的考查、判断。所以,借款人还贷意愿存在很大的不确定性,这种不确定性必然带来一定的风险。
国有商业银行信贷风险的控制对策
为有效防止和化解国有商业银行信贷风险,避免由此带来的金融震荡和经济风险,通过上述对我国商业银行目前面临的信贷风险原因的分析,我们可以从如下几个方面着手治理商业银行的信贷风险。

进一步加强政府监督职能。政企不分一直严重困扰我国企业改革和发展。我国信用的深层次问题很大程度上表现为政府行为和地方保护主义。由于政府尚未完成由市场的参与者向市场的管理者的转变,为了政绩需要而急功近利,期望短期内地方经济有较大起色,过分干预银行贷款,削弱了市场功能作用和市场法则权威。因此,必须重新界定政府职能、规范政府行为。政府职能是弥补市场缺陷、维护社会公平,着力为企业经营提供必要的经济环境,同时支持并配合银行防范和制止企业逃废债务,确保金融资产的安全运行。

建立健全社会保障体系。形成全社会信用是提高银行资产质量的重要保证。恶意逃避银行债务、恶意欠款的单位必须受经济和法律制裁。作为政府部门,央行应对企业改制中兼并、重组、破产等跟踪监督,协助金融机构依法维护金融债权;应健全企业信息披露制度,解决银、企信息不对称问题:严格规范企业会计信息和信息处理标准化,并提高信息公开程度,以降低银行系统风险。

⑸ 如何利用大数据来解决中国的巨大的信贷差距问题

作为银行的一项主要资产业务,贷款资产的运动是一种以“两权分离、按期偿还”为本质特征的特殊价值运动。在现实经济活动中,银行的信贷活动,会受事先无法预料的不确定性因素影响,例如使银行贷款资金有可能遭受损失事件发生。主要表现为贷款到期不能按时收回和贷款的贬值等,这样就产生了贷款风险。从目前国有商业银行贷款资产质量的现状看,形势较为严峻。 国有商业银行信贷风险分析 政府行政干预带来的风险。按照经济发展的客观要求,国有银行是资金配置的主体,政府职能只限于宏观调控。然而在现实中,作为国有商业银行,虽然在人事、行政、业务上不受政府直接管控,但并不等于不受政府影响。作为资金配置的主体,政府并未从实际运作的干预中退出,中心地位并未淡化,往往造成部份项目投资效益不高,形成贷款沉淀。 社会保障机制滞后带来的风险。由于企业破产失业救济制度不完善,国有银行贷款风险无法直接分散和转移。企业与社会的问题没有解决,企业把生产所需资金缺口留给银行贷款解决,形成贷款风险压力;企业保险制度不健全,使银行无法保全贷款资产的安全性,增加了损失的概率。 法制不健全带来的风险。尽管我国陆续出台了银行法、票据法等许多法律,但是这些法律大多内容比较简单,有些内容有待于重新修订,并且有些法律与国家的某些政策相悖,银行在保全债权方面将会遇到较大的阻力,加大了银行的信贷经营风险。 缺乏科学经营管理带来的风险。国有商业银行缺乏科学规范的经营管理方式主要表现在:在经营上把效益性放在首位,而忽视安全隐患;没有建立起完善的责权对等的管理机制,一旦贷款出现问题,很难分清责任,更谈不上追究责任。 借款人(企业)还贷意愿不确定带来的风险。借款人(企业)还贷意愿与其(法定代表)的信用相关,还贷能力强的借款人(企业)还贷意愿不一定强;还贷能力弱的借款人(企业)还贷意愿不一定差。并且,信用度很难进行比较准确的考查、判断。所以,借款人还贷意愿存在很大的不确定性,这种不确定性必然带来一定的风险。 国有商业银行信贷风险的控制对策 为有效防止和化解国有商业银行信贷风险,避免由此带来的金融震荡和经济风险,通过上述对我国商业银行目前面临的信贷风险原因的分析,我们可以从如下几个方面着手治理商业银行的信贷风险。 进一步加强政府监督职能。政企不分一直严重困扰我国企业改革和发展。我国信用的深层次问题很大程度上表现为政府行为和地方保护主义。由于政府尚未完成由市场的参与者向市场的管理者的转变,为了政绩需要而急功近利,期望短期内地方经济有较大起色,过分干预银行贷款,削弱了市场功能作用和市场法则权威。因此,必须重新界定政府职能、规范政府行为。政府职能是弥补市场缺陷、维护社会公平,着力为企业经营提供必要的经济环境,同时支持并配合银行防范和制止企业逃废债务,确保金融资产的安全运行。 建立健全社会保障体系。形成全社会信用是提高银行资产质量的重要保证。恶意逃避银行债务、恶意欠款的单位必须受经济和法律制裁。作为政府部门,央行应对企业改制中兼并、重组、破产等跟踪监督,协助金融机构依法维护金融债权;应健全企业信息披露制度,解决银、企信息不对称问题:严格规范企业会计信息和信息处理标准化,并提高信息公开程度,以降低银行系统风险。

⑹ 互联网金融与大数据应用论文

在中国庞大的应用市场和人群下,深入观察变化且复杂的市场,探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑,通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用,来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心,未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。

一、我国互联网金融的概况

互联网金融作为二十一世纪高新产物,是传统的金融行业与互联网时代的有机结合,利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响,创新型巨大改革,不仅推动了我国利率市场化的进程,甚至影响整个经济与社会发展水平。

二、互联网金融的运作模式

(一)第三方支付模式

第三方支付模式,即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构,与各大银行签约后所提供的交易支持平台。

(二)P2P模式

又称点对点信贷,即一方贷款,一方借款,通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的'信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。

(三)众筹模式

众筹就是大众筹资,需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意,获得来自大众的资金援助。

(四)互联网金融门户

互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式,采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”,选择自己最满意的商品。

(五)大数据金融

大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息,以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝,用高于银行的利率吸引消费者融资,不断推动着金融业的发展与进步。

三、互联网金融中的大数据应用及意义

(一)反映市场情况:电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况,有效的分析交易数据,识别出市场交易模式,帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与网络、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议,共同开发利用大数据。

(二)金融产品定价:金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价),这一直是大家关心的重要领域,其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例,除了考虑违约的传染性和相关性,还要考虑违约过程的建模和估计,通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台,有效的整合互联网金融资源,,促进资源优化配置。

(三)精确营销:通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据,建立模型进行分析,进一步细分客户。之后,可以定向推出产品并投放广告,实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息, 特别关注搜索引擎中的搜索热点,从而制定投资策略,使互联网金融实现了一种新的营销模式。

(四)监管风险:互联网金融虽提高了金融效率,但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析,及时准确发现风险暴露,采取相应的措施加以规避、防范,提高互联网金融安全性,促进互联网金融的创新。

(五)信用:利用大数据,可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘,使人的信用立体化,进而评估个人或群体的信用,建立用户的增信模型和信用评分,打破了金融机构垄断用户信息的状况。

四、互联网金融大数据应用中存在的问题

互联网金融业本就拥有大数据,已成为自然产生大数据的重要领域,因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。

1、大数据处理速度满足不了各方的需求,体量大,噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快,增加了大数据问题的复杂性。

2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息,出现信息过载的问题。

3、部分企业不愿公开、上传数据,造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况,形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。

4、容易泄露用户信息,造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销,下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息,买卖用户信息的不法交易等。

5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力,数据分析挖掘能力不平衡。

五、结论

通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究,我们发现还有很多问题等待我们去解决,严峻的考验只会让我们的路走得更稳固,金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果,不断更新互联网金融时代,带领我们进入更美好的时代。

⑺ 如何利用互联网大数据这桶万金油

如何利用互联网大数据这桶万金油

互联网金融在中国的喷发式成长带动了个人信用征信的强大需求,新型征信市场体系的建立又带动了大数据产业的发展,在这条逻辑严密的互联网金融生态链条上,如何充分合规利用大数据成为扼颈之虞。

中国互联网金融行业协会的最新统计数据显示,2014年底中国的互联网金融规模已突破10万亿。而中国拥有40亿银行卡用户,其中仅4亿信用卡,4亿银行卡中,还有大约2亿为沉睡的僵尸卡,相对6亿智能手机用户,互联网金融的未来市场潜力依然十分巨大。

在日前由新浪财经及新浪战略合作部主办的“当大数据爱上金融”闭门沙龙上,我爱卡信用宝创始人兼CEO涂志云认为,如果从时间维度来衡量,中国互联网金融行业发展基本与美国同步,但金融信贷水平与美国相差20十年,飞步向前的行业和征信体系的滞缓,很有可能成为互联网金融产业发展路上的一个大坑。

产业界的一个长期主流观点认为,互联网大数据是绕开征信体系监管和政策门槛的一桶万金油,来自用户非结构性行为的互联网大数据可以对用户静态特征和动态特征的描述和预测,不同数据的跨界碰撞和融合拼接。是互联网金融征信体系的一桶万金油。

随着互联网拥有海量的大数据信息以及云计算等数据处理技术的不断进步,可以提供互联网金融征信产品的机构已不仅仅限于传统的专业征信中心或征信公司,在强大的市场需求刺激下,一批专门针对P2P网贷、网络微贷的互联网金融专业征信机构或“准征信机构”开始出现并迅速发展。

但这可以帮助中国征信体系快速超越20年差距,赶上互联网金融产业的步伐吗?

互联网金融的本质仍然是金融,必须按照金融的发展规律运行。五道口金融学院金融大数据研究室总监杨威认为,大数据并不局限于互联网数据,仅凭互联网数据,并不能解决所有问题,需要避免互联网数据万能论,用传统结合创新,从数据走向业务,或是一条可行的道路。

例如,涂志云曾参与全球的五家国家级别的征信机构开发基础上国家标准的个人信用评分模型的建立。他认为,中国现有的信用评分是个人行为的概括,真正的信用评分不是一个对过去的总结和概括,而是对未来信用行为和违约行为的一个预测。所以,无论是央行还是民营征信公司,都可以利用互联网大数据建立一套可落地参考的征信体系:所有的分数给一个对应的违约率或坏账率。

但现实情况是,目前没有一个中国机构具备这个能力。据了解,央行正在开发类似这样的评分体系,现在为止还没有正式推向市场。

这恰恰是民营互联网征信公司的机会,也是挑战所在。

互联网征信公司百融金服副总裁冯宗欣认为,民营机构在互联网金融征信市场的机会很大。人民银行征信中心有3亿人的信用记录,占中国总人口的25%,仍有75%的人没有有效的信用记录,这将导致大多数人的融资需求很难得到满足。

这家公司从六年前成立开始,探索金融大数据结构的脚步从互联网逐步延伸到了金融机构、来自于线下零售,包括社交,包括媒体,包括航空、教育、运营商、品牌商等多个维度。

“单维度的数据叫数据,不叫大数据。”冯宗欣强调。和其他征信机构的步伐一致,百服金融的征信业务步伐正在向欺诈评分、催收评分等领域拓展。

这显然是大势所趋。优势在于融合线上线下、结构性和非结构性、过去和未来等多维度的数据,形成一个动态的大数据分析库。挑战在于包括央行和银行金融体系亦在银行传统之外,研究来自传感器、媒体、其他行业数据的结合,这个市场跑马圈地之势刚刚开始,谁能最后留下取决于多方面因素。

互联网金融热潮之下,中国强大的市场需求和落后的征信体系形成巨大反差反差,但这也成就了中国互联网金融创业者利用科技、利用大数据在征信领域里面做一次真正的创新和变革的巨大机会,逼迫中国在未来10年的时间走完美国过去30年的路。

互联网重构了金融,大数据重塑了信用。但这条路依然很长。

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⑻ 大数据怎样影响着金融业

大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容,使决策者能够把握重点,引导战略方向。

正在来临的大数据时代,金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开,说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据,谁就拥有风险定价能力,谁就可以获得高额的风险收益,最终赢得竞争优势。

中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累,目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别,并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势:一方面,金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据,这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后,将产生巨大的商业价值;另一方面,金融机构具有较为充足的预算,可以吸引到实施大数据的高端人才,也有能力采用大数据的最新技术。
总体看,正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势,给未来金融业的发展带来重要机遇。

首先,大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下,国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显,表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新,但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利,没有能够基于挖掘客户内在需求,提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据,找准市场定位,明确资源配置方向,推动业务创新的重要工具。


其次,大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析,金融机构能够准确地定位内部管理缺陷,制订有针对性的改进措施,实行符合自身特点的管理模式,进而降低管理运营成本。此外,大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段,可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征,及时、准确地把握市场营销效果。


第三,大数据技术有助于降低信息不对称程度,增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式,转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析,从而有效提升客户信息透明度。目前,先进银行已经能够基于大数据,整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等,对客户行为进行全方位评价,计算动态违约概率和损失率,提高贷款决策的可靠性。

当然,也必须看到,金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。

一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化,客观上降低了行业准入门槛,非金融机构更多地切入金融服务链条,并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式,无法充分发挥自身潜力,反而可能处于竞争下风。

二是大数据的基础设施和安全管理亟待加强。在大数据时代,除传统的账务报表外,金融机构还增加了影像、图片、音频等非结构化数据,传统分析方法已不适应大数据的管理需要,软件和硬件基础设施建设都亟待加强。同时,金融大数据的安全问题日益突出,一旦处理不当可能遭受毁灭性损失。近年来,国内金融企业一直在数据安全方面增加投入,但业务链拉长、云计算模式普及、自身系统复杂度提高等,都进一步增加了大数据的风险隐患。

三是大数据的技术选择存在决策风险。当前,大数据还处于运行模式的探索和成长期,分析型数据库相对于传统的事务型数据库尚不成熟,对于大数据的分析处理仍缺乏高延展性支持,而且它主要仍是面向结构化数据,缺乏对非结构化数据的处理能力。在此情况下,金融企业相关的技术决策就存在选择错误、过于超前或滞后的风险。大数据是一个总体趋势,但过早进行大量投入,选择了不适合自身实际的软硬件,或者过于保守而无所作为都有可能给金融机构的发展带来不利影响。

应该怎样将大数据应用于金融企业呢?

尽管大数据在金融企业的应用刚刚起步,目前影响还比较小,但从发展趋势看,应充分认识大数据带来的深远影响。在制订发展战略时,董事会和管理层不仅要考虑规模、资本、网点、人员、客户等传统要素,还要更加重视对大数据的占有和使用能力,以及互联网、移动通讯、电子渠道等方面的研发能力;要在发展战略中引入和践行大数据的理念和方法,推动决策从“经验依赖”型向“数据依靠”型转化;要保证对大数据的资源投入,把渠道整合、信息网络化、数据挖掘等作为向客户提供金融服务和创新产品的重要基础。

(一)推进金融服务与社交网络的融合

我国金融企业要发展大数据平台,就必须打破传统的数据源边界,注重互联网站、社交媒体等新型数据来源,通过各种渠道获取尽可能多的客户和市场资讯。首先要整合新的客户接触渠道,充分发挥社交网络的作用,增强对客户的了解和互动,树立良好的品牌形象。其次是注重新媒体客服的发展,利用各种聊天工具等网络工具将其打造成为与电话客服并行的服务渠道。三是将企业内部数据和外部社交数据互联,获得更加完整的客户视图,进行更高效的客户关系管理。四是利用社交网络数据和移动数据等进行产品创新和精准营销。五是注重新媒体渠道的舆情监测,在风险事件爆发之前就进行及时有效的处置,将声誉风险降至最低。

(二)处理好与数据服务商的竞争、合作关系

当前各大电商平台上,每天都有大量交易发生,但这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断,传统金融企业处于支付链末端,从中获取的价值较小。为此,金融机构可考虑自行搭建数据平台,将核心话语权掌握在自己的手中。另一方面,也可以与电信、电商、社交网络等大数据平台开展战略合作,进行数据和信息的交换共享,全面整合客户有效信息,将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等融合起来。从专业分工角度讲,金融机构与数据服务商开展战略合作是比较现实的选择;如果自办电商,没有专业优势,不仅费时费力,还可能丧失市场机遇。
(三)增强大数据的核心处理能力

首先是强化大数据的整合能力。这不仅包括金融企业内部的数据整合,更重要的是与大数据链条上其他外部数据的整合。目前,来自各行业、各渠道的数据标准存在差异,要尽快统一标准与格式,以便进行规范化的数据融合,形成完整的客户视图。同时,针对大数据所带来的海量数据要求,还要对传统的数据仓库技术,特别是数据传输方式ETL(提取、转换和加载)进行流程再造。其次是增强数据挖掘与分析能力,要利用大数据专业工具,建立业务逻辑模型,将大量非结构化数据转化成决策支持信息。三是加强对大数据分析结论的解读和应用能力,关键是要打造一支复合型的大数据专业团队,他们不仅要掌握数理建模和数据挖掘的技术,还要具备良好的业务理解力,并能与内部业务条线进行充分地沟通合作。

(四)加大金融创新力度,设立大数据实验室

可以在金融企业内部专门设立大数据创新实验室,统筹业务、管理、科技、统计等方面的人才与资源,建立特殊的管理体制和激励机制。实验室统一负责大数据方案的制定、实验、评价、推广和升级。每次推行大数据方案之前,实验室都应事先进行单元试验、穿行测试、压力测试和返回检验;待测试通过后,对项目的风险收益作出有数据支撑的综合评估。实验室的另一个任务是对“大数据”进行“大分析”,不断优化模型算法。在“方法论上。

(五)加强风险管控,确保大数据安全。

大数据能够在很大程度上缓解信息不对称问题,为金融企业风险管理提供更有效的手段,但如果管理不善,“大数据”本身也可能演化成“大风险”。大数据应用改变了数据安全风险的特征,它不仅需要新的管理方法,还必须纳入到全面风险管理体系,进行统一监控和治理。为了确保大数据的安全,金融机构必须抓住三个关键环节:一是协调大数据链条中的所有机构,共同推动数据安全标准,加强产业自我监督和技术分享;二是加强与监管机构合作交流,借助监管服务的力量,提升自身的大数据安全水准;三是主动与客户在数据安全和数据使用方面加强沟通,提升客户的数据安全意识,形成大数据风险管理的合力效应。

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