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大数据庞杂 哪些才是风控的最爱?

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2013-10-17 17:42:28 本文摘自:企业网D1net

《企业网D1Net》10月17日讯

随着大数据的来临,海量的大数据充斥着互联网,而在如此庞杂的大数据中,哪些大数据是金融企业风险控制官钟爱的有价值的数据类型?

利用电商大数据进行风控,阿里金融对于大数据的谋划可谓非一日之功。在很多行业人士还在云里雾里的时候,阿里已经建立了相对完善的大数据挖掘系统。通过电商平台阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易支付数据作为最基本的数据原料,再加上卖家自己提供的销售数据、银行流水、水电缴纳甚至结婚证等情况作为辅助数据原料。所有信息汇总后,将数值输入网络行为评分模型,进行信用评级。

信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。申请信用卡的年份、是否通过、授信额度、卡片种类;信用卡还款数额、对优惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据。国内最具代表性的企业是成立于2005年,最早开展网上代理申请信用卡业务的“我爱卡”。其创始人涂志云和他的团队又在2013年推出了信用风险管理平台“信用宝”,利用“我爱卡”积累的数据和流量优势,结合其早年的从事的FICO(费埃哲)风控模型,做互联网金融小微贷款。

利用社交网站的大数据进行网络借贷的典型是美国的Lending Club。Lending club于2007年5月24日在facebook上开张,通过在上面镶嵌的一款应用搭建借贷双方平台。利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级,但是却不必公布自己的信用历史。

在国内,2013年阿里巴巴以5.86亿美元购入新浪微博18%的股份,其用意给人很多遐想空间,获得社交大数据,阿里完善了大数据类型。加上淘宝的水电煤缴费信息、信用卡还款信息、支付和交易信息,已然成为了数据全能选手。

小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等。但单一企业缺陷在于数据的数量级别低和地域性太强。还有部分小贷网站平台通过线下采集数据转移到线上的方式来完善信用数据。这些特点决定了如果单兵作战他们必定付出巨大成本。因此,贡献数据,共享数据的模式正逐步被认可,抱团取暖胜过单打独斗。其中有数据统计的全国小贷平台有几百家,全国性比较知名的有人人贷、拍拍贷、红岭和信用宝等。

第三方支付类平台未来的机遇在于,未来有可能基于用户的消费数据做信用分析。支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据。代表产品为易宝、财付通等。

生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息,是信用评级中一类重要的数据类型。代表产品为平安的“一账通”。

D1Net评论:

互联网金融发展的关键是风险控制,“风险控制”已然成为诸多互联网金融企业能否长大的魔咒,这个不争的事实像一座大山摆在众多互联网金融大佬与创业者的面前,在大数据时代,这个事实同样没有改变。

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大数据庞杂 哪些才是风控的最爱?

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2013-10-17 17:42:28 本文摘自:企业网D1net

《企业网D1Net》10月17日讯

随着大数据的来临,海量的大数据充斥着互联网,而在如此庞杂的大数据中,哪些大数据是金融企业风险控制官钟爱的有价值的数据类型?

利用电商大数据进行风控,阿里金融对于大数据的谋划可谓非一日之功。在很多行业人士还在云里雾里的时候,阿里已经建立了相对完善的大数据挖掘系统。通过电商平台阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易支付数据作为最基本的数据原料,再加上卖家自己提供的销售数据、银行流水、水电缴纳甚至结婚证等情况作为辅助数据原料。所有信息汇总后,将数值输入网络行为评分模型,进行信用评级。

信用卡类网站的大数据同样对互联网金融的风险控制非常有价值。申请信用卡的年份、是否通过、授信额度、卡片种类;信用卡还款数额、对优惠信息的关注等都可以作为信用评级的参考数据。国内最具代表性的企业是成立于2005年,最早开展网上代理申请信用卡业务的“我爱卡”。其创始人涂志云和他的团队又在2013年推出了信用风险管理平台“信用宝”,利用“我爱卡”积累的数据和流量优势,结合其早年的从事的FICO(费埃哲)风控模型,做互联网金融小微贷款。

利用社交网站的大数据进行网络借贷的典型是美国的Lending Club。Lending club于2007年5月24日在facebook上开张,通过在上面镶嵌的一款应用搭建借贷双方平台。利用社交网络关系数据和朋友之间的相互信任聚合人气。借款人被分为若干信用等级,但是却不必公布自己的信用历史。

在国内,2013年阿里巴巴以5.86亿美元购入新浪微博18%的股份,其用意给人很多遐想空间,获得社交大数据,阿里完善了大数据类型。加上淘宝的水电煤缴费信息、信用卡还款信息、支付和交易信息,已然成为了数据全能选手。

小贷类网站积累的信贷大数据包括信贷额度、违约记录等等。但单一企业缺陷在于数据的数量级别低和地域性太强。还有部分小贷网站平台通过线下采集数据转移到线上的方式来完善信用数据。这些特点决定了如果单兵作战他们必定付出巨大成本。因此,贡献数据,共享数据的模式正逐步被认可,抱团取暖胜过单打独斗。其中有数据统计的全国小贷平台有几百家,全国性比较知名的有人人贷、拍拍贷、红岭和信用宝等。

第三方支付类平台未来的机遇在于,未来有可能基于用户的消费数据做信用分析。支付的方向、每月支付的额度、购买产品品牌都可以作为信用评级的重要参考数据。代表产品为易宝、财付通等。

生活服务类网站的大数据如水、电、煤气、有线电视、电话、网络费、物业费交纳平台则客观真实地反映了个人的基本信息,是信用评级中一类重要的数据类型。代表产品为平安的“一账通”。

D1Net评论:

互联网金融发展的关键是风险控制,“风险控制”已然成为诸多互联网金融企业能否长大的魔咒,这个不争的事实像一座大山摆在众多互联网金融大佬与创业者的面前,在大数据时代,这个事实同样没有改变。

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