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数据分析系列篇:互联网金融数据分析应用

互联网金融在国内发展也才2年多的时间,从货币基金到P2P到众筹到股票基金,从传统ATM和手机银行短信银行,感慨这个互联网金融的到来,让我们有更多的信息渠道可以来了解金额。

数据分析系列篇:互联网金融数据分析应用

主要介绍下互联网金融行业的相关公司主要应用的数据分析有哪些,这个区别于之前介绍的在电商、零售中的数据分析应用,零售中得数据分析解决的更多是卖得问题,而金融中更多涉及到得是风险的问题。

好了,不废话。直接上干货。

互联网金融中的数据分析主要体现在个人征信、贷款授信、风险控制、洗钱套现识别、保险定价和云计算平台、量化投资这些应用。

1.个人征信

目前国内外的个人征信这块的发展如下:

一、美国的征信业务发展现状
1)FICO和三大征信机构
2)ZestFiance
3)Credit Karma及其他
二、中国的征信业务发展概况
1)聚信立
2)安融征信
3)快查
4)闪银奇异
5)京东金融
6)腾讯(腾讯信用)——腾讯征信
7)阿里(蚂蚁金服)——芝麻信用
8)平安(前海征信)

美国征信:
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1)FICO和三大征信机构
最主流的FICO信用评分体系(Fair Isaac公司旗下的产品)现已覆盖了全美90%的借贷机构和85%的人群,三大征信局Experian、Equifax和Trans Union都是采用FICO的模型计算信用分,只是数据来源略有差异。数据分析系列篇:互联网金融数据分析应用

  • Base FICO范围:300-850(Industry-Specific FICO范围:250-900);芝麻信用分范围:350-950。
  • FICO数据维度:偿还历史×35% + 信用账户数×30% + 使用信用的年限×15% + 正在使用的信用种类×10% + 新开立的信用账户×10%;蚂蚁信用分:信用历史×35% + 行为偏好×25% + 履约能力×20% + 身份特征×15% + 人脉关系×5%。
  • 信用等级划分
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风险控制这块主要包括用户行为识别比如盗卡盗号、洗钱套现等
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3.贷款授信

传统的贷款方式

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1)阿里小贷

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信用卡数据
淘宝天猫京东购买数据
运营商的通话记录
爬虫数据
生态伙伴第三方数据

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4.保险定价

保险定价这块主要的场景包括车险的定价、运费险。
车险:其实根据车主的日常行车路线、里程、行车习惯、出险记录、职业、年龄、性别,可以给出非常不同的定价。比如一个开中级车,每天固定路线往返几公里通勤的熟练女白领车主,和一个开同样车型每天在珠三角或者长三角跑生意的中年暴躁小老板车主,假设后者出险概率是前者的3倍,那么完全可以定3倍于前者的价格(商业部分)。对于保险公司,前者才是优质客户,后者做了生意也是赔钱货,不如赶到竞争对手那里去。

运费险:

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5.云计算
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