互联网金融与大数据分析.docx

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1、互联网金融与大数据分析现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。作为一个大学生,我想先谈谈我眼中的大数据。最早接触“大数据”这个词,是我在高中的时候,那时候会用空闲时间玩一个名为《英雄联盟》的网游,相信现在大学生也有很多在玩这款游戏。我讲到这个游戏,是因为我在这个游戏里看到了大数据。那时候,有人会利用大数据技术,做个调查,把玩游戏的各个阶段的人,玩游戏用的各种手法统计起来,每周做一次,统计本周各个游戏人物的胜率,登场率,各个物品的使用率,从

2、而来预测下周的打法走势,预测新的战术。这就是我最早接触的大数据技术的应用,当时我就感到很神奇,原来数据还可以这么用,原来通过大量的数据进行就可以进行精准的预测。在接触大数据之前,我想很多同学应该都有和我一样的疑问,为什么网页推广的商品就是我想买的,为什么网页推广的新闻和链接就是我想了解的。通过大数据技术来看,这个现象很容易解释。我们都会用搜索引擎,比如,当我们搜索“什么牌子的花露水好用时”系统就采集的我们的数据,通过数据,了解到我们想要买花露水,这时候网页推广的商品就变成了花露水。相比大数据时代之前,网页推广的广告可能会另我

3、们很烦,但是有了大数据技术,推广的商品正是我们需要的,我们也就对广告的不爽少了很多。《大数据时代》这本书里有一个这样的例子,谷歌可以预测一种流行的传染病在何时何地爆发,而且可以精准到特定的地区和州。谷歌通过搜集2003到2008年期间爆发传染病时当地人用谷歌的搜索引擎留下的数据,整理相关热搜词条。在传染病爆发之前,如果某个区域也有很多人搜索这些词条,就可以预测出该地区将会爆发传染病。大数据时代还对传统的商业模式有很强的冲击,大数据带来的是一场变革,在数据面前,一起规律都有迹可循。利用数据里规律,可以带到意想不到的效果。就如同

4、华尔街的“你开心他就买你焦虑他就抛”利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言,进而判断民众情绪,再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果,再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。判断原则很简单:如果所有人似乎都高兴,那就买入;如果大家的焦虑情绪上升,那就抛售。这一招收效显著——当年第一季度,公司获得了7%的收益率。对于互联网金融,大数据分析的作用也是巨大的。以下我就浅谈一下大数据分析在互联网金融中的应用。1.大数据”能够帮助金融机构提升风控能力LendingClib成立于2007年。今天我们似乎很难相信,最初它只是Fac

5、eBook上的一个应用。当时它的自我定位是“社交工具”,通过人际关系网络促成借贷交易。因此在发展初期,LendingClub研发出一套基于人际关系的算法,来帮助用户搜索合适的借贷目标。随着业务的扩大,LendingClub现在的风控技术逐渐成形。目前LendingClub通过借款人的FICO(普通信用分)得分、负债收入比、信用记录等数据来筛选贷款,并为每笔贷款确定利率。当然,这些都是利用IT技术自动完成的。为什么LendingClub可以为每笔贷款精确地定价,正是因为它掌握了先进的风险控制技术和大数据。用这家公司CEORen

6、audLaplanche的话说,他们致力于“数据的民主化”。在大数据的环境下,银行可以利用先进的互联网、云计算等新兴技术,对消费者的刷卡行为进行数据化的分类、统计,通过整理数据获取消费者的消费习惯、消费能力、消费偏好等非常重要的数据信息。通过客户数据、财务数据来区隔客户,通过消费区域定位、内容定向,知晓他们的消费习惯,然后进行深入地数据分析挖掘和展开精准营销。2.大数据可以应用于互联网征信大数据技术可以对人口统计数据、消费数据、网站行为数据、社交数据、金融数据等结构化以及非结构化数据进行挖掘和关联性分析,给出相应信用评分,为

7、金融机构提供信用参考。百融金服为某领先P2P公司提供风险评估,将该企业的不良率降低到以前的1/2。与此同时,光大银行与百融金服等大数据供应商的合作,使得该行得以更快地获取客户的违约情况和偏好,提高银行自身的审批处理效率,促使银行违约率下降,且对客户的偏好有了更精准的判断。在没有大数据之前,选择客户主要依赖人民银行的征信数据,但有些客户在人民银行是没有相关信贷数据的,从银行的角度来说,这就很难辨别。而百融金服提供的一些互联网信息,为我们去评价一个客户起到了很好的帮助作用,这便使得有些以前会被拒绝的客户成功申领了信用卡。与此同时

8、,与金融机构自身的交易数据相比较,这些大数据公司的数据量会更宽泛,我们能够以此更好地识别客户偏好,有助于为其提供更精准的服务。3.数据打破金融机构对客户的信息垄断。大数据有助于提升金融市场的透明度。金融客户的信用状况将随着其资产、经营和各类交易状况的变化而变化,传统商业银行利用投入大量人力

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