在大数据时代看信息的分析与共享-2022世界杯买球

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在大数据时代看信息的分析与共享

2018-09-05 17:26:41 来源: 作者:陈迟

  随着互联网的高速发展,互联网 的触角延伸至各行各业,金融行业也不例外,互联网与传统金融行业深度融合为传统金融行业创造了新的生命形态,但同时也在不断压缩着银行的发展空间,传统银行网点数量收缩、从业人员减少、利润空间遭蚕食,无不印证着互联网经济下银行业的艰难困境。

  互联网正在重塑传统银行业,农信系统业务品种少、新业务起步晚、科技含量低,发展滞后还没有对现有的互联网平台进行充分的应用,对信息化需求非常高,但同时信息化成本也是一项沉重的负担,因此,如何更好的利用低成本、高效率的互联网平台提升竞争力变得尤为重要,而大数据、云计算可为企业数据存储与精准推送提供良好的技术手段和平台。

  当今的金融业已经不再是简简单单的利用互联网记录信息和传递信息的功能了,各家企业比拼的是挖掘数据运算数据的能力,比如人们常用的第三方支付平台--支付宝,它可以为用户提供多种业务,其中蚂蚁借呗、蚂蚁花呗为消费者提供快捷、便宜的金融服务,成为阿里消费金融生态圈的重要一环。目前它在向客户发放贷款时已经不需要面对面的审查,随用随借,省去了繁琐的步骤,作为一个经营风险的领域阿里消费金融如何把控风险尤为重要。阿里消费金融的低风险与阿里大数据以及芝麻信用评分体系密不可分,是从用户的消费习惯、时间、地点等看似没有关联的数据进行提取,对每一个用户绘制信用“画像”;丰富的互联网接口能适应客户不同的消费场景,方便用户的生活,给用户最好的生活体验,当用户把支付宝应用于每一个生活场景,那么他的信用“画像”也就越来越逼真了。

  反观我们银行业在对数据的加工和提炼方面已经落后了,我们还处在各自为战的阶段,对数据的记录不够细致,用户的数据也仅仅是记录在账,并没有对用户的每一个消费动作进行分析,在向客户发放贷款时仅仅通过两三次的实地考察来分析客户把控风险,这显然不能完全掌握客户的资产负债情况。因而需要建立银行体系内数据共享机制,编写全面的数据模型,对客户在每家银行的消费及资产负债情况进行分析,将分析后的结果再次反馈给每家银行,实现数据共享。立足整个行业来进行风险把控,建立更完善的信用风险体系,同时也要成立后期维护团队,定期更新数据模型,防止某一风险点集中爆发,牢牢守住不发生系统性金融风险的底线。

  大数据的本质不是记录新型数据,而是将已有的看似没有关联的多类型原始数据提炼出来,银行也不再是金融学家的战壕,当你向旁边望去,数学家和计算机专家也可以是我们的战友!