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金融大数据体系拆解与价值挖掘

2017-02-14

  谈数据必须先谈数据的完整度和价值含量。就像煤矿一样,大数据中的价值含量、挖掘成本比数量更为重要。非结构化数据,就像是有杂质的煤矿,无法直接使用。大数据还需要进行脱敏、提纯、结构化,才能变成可以被直接运用于商业层面的有价值的信息。

  金融数据作为专业度要求更高的数据尤为如此。对于BAT三家而言,布局其实都比较完整。2015年年底的时候,阿里集团透露,在阿里数据平台事业部的服务器上,攒下了超过100PB已处理过的数据。

  BAT三家公司,数据体积相差不会太多,三家几乎都有LBS、交易、社交等一系列不同维度数据,只是能力有所区别。

  三家数据核心优势可以如此简单划分——

  百度:基于搜索而诞生的公共数据、需求数据。百度的优势在于数据最全面,数据样本比较复杂,数据的广度和多样性上比较强,拥有核心技术和数据矿山,而且是一座富矿;

  阿里:基于淘宝天猫业务而诞生的电商数据、信用数据。阿里的核心业务在电子商务上,数据比较聚集,更容易做分析。这种数据类型的优势在于,更容易变现,挖掘出商业价值;

  腾讯:基于微信、QQ诞生的社交数据、关系数据,以及游戏数据,相对较杂。不过,容易分析人们的生活和行为,从里面挖掘出商业、健康等领域的信息;

  大数据领域有这样一种说法——所有的数据都是风险数据。

  在这张图中,征信数据位于金字塔的顶端。往下走是消费数据、运营商数据、社交数据、行为数据以及其他数据。越是靠近金字塔的顶部,大数据在风控领域的应用就会越直接,获取数据的难度随之增加,覆盖率当然会降低;相反,越是靠近金字塔的底部,大数据在风控方面的应用难度就越大,但是数据的数量和覆盖率都会变大。

  把BAT三家套入这个金字塔结构中就会发现。阿里的数据离变现几乎只有一步之遥。阿里以电商-支付-信用为三级跳板,针对性很强,数据价值纯度高,金融数据的整合上做的也比较完善,缺点是覆盖面还是不够。不过,这些年来不断收购、入股优酷、微博、高德等一系列企业,阿里数据维度其实也在越来越丰富,也在不断往金字塔的底层下探。

  腾讯有社交、行为数据,这些数据不能直接运用,但获取的信息会更丰富。而腾讯目前的大数据策略是先将产品补全,产品后台数据打通,形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品,则利用自家的社交及关系数据时,开展对大数据的进一步挖掘。

  虽说有人认为百度和腾讯很多数据是非结构化数据,在风控上的运用难度较大,很难直接商业化。不过,这些数据恰恰是金字塔最底层的数据。在普惠金融的环境下,互联网全域大数据带来的价值不可忽略。

  四个角度告诉你,金融大数据到底用在了哪些地方

  之所以要花这么大的篇幅去谈三家的数据来源,主要还是因为今天无论是金融、电商、物流、生活服务等各个领域,其实都离不开维度全面的数据。

  因为数据维度越丰富,对用户粗颗粒的画像就会越了解。某一个画像的用户到底喜欢什么,都可以一清二楚地了解到。企业也能够面对做很多有针对性的营销。

  尤其是在金融领域,企业对大数据掌握越全面,所能涉及到的业务也会越丰富。BAT数据最丰富,在金融业务领域横亘支付、贷款、理财、保险、证券、银行、征信、基金、众筹等各个领域。而小米、京东、万达等企业因为体量、数据等相对而言优势不大,则会在这9个领域中缺失某些领域的布局。

  BAT在9个领域的布局,其实都是以大数据为核心串联在一起的。无论是征信、风控、消费金融、财富管理都或多或少运用到了大数据。

  1、大数据征信:在个人征信领域,目前是金融行业面临的最大问题。基于用户在互联网上的消费行为、社交行为、搜索行为等产生的海量数据,其价值并未被充分挖掘,个人征信在大数据的采集和信息挖掘上面仍有很大的想象空间。阿里的芝麻信用在其中算是最会玩的。芝麻信用几乎打通了用户的身份特质,行为偏好,人脉关系,信用历史,履约能力等各类信息。这恰恰是因为接入了电商、支付、社交等各类数据维度。

  2、大数据风控:大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用,相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用,大数据风控目前已经在业界逐步普及。目前,美国基本上都用三大征信局的信息,最传统的评分基本上都是用FICO来做的。各家平台会尝试着用机器学习、神经网络等大数据处理方法。

  国内市场对于大数据风控的尝试还是比较积极。特别是大公司,可以将移动互联网的行为和贷款申请人联系到一起展开大数据风控。百度在风控层面上的进展还是比较突出,百度安全每天要处理数十亿网民搜索请求,保护数亿用户的终端安全,保护十万网站的安全,因此积累了大量的数据。

  一个很具体的案例就是,通过海量互联网行为数据,比如监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行注册、同一设备是否下载多个借贷App,可以实时发现多头贷款的征兆,把风险控制到最低。

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