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关键词

殷剑锋:还是大数据

现在,是非常时髦的词汇,从年初开始,我们一直在跟踪研究,研究来研究去,反正就那点内容,整个思路在其他场合也说过。我的题目是“,究竟是还是大数据”。 有三种主要形式:第一,从电子商务中诞生的业务;第二,基于络平台的筹资和资模式;第三,是一种产品的销售渠道,我们称之为超市。 目前,产生的三个背景或者三个条件:第一,管制,利率非常放开,所以,产生了高额的垄断利润资,使得很多企业想过来分一杯羹;第二,监管,正规的体系有严格的监管,银行有法定资本充足率 数据资产变成数据资本的过程需要一系列的技术和理论,数据存储查询技术、处理技术、应用技术等等,在理论方面,经济正在发生深刻的变化,将社会中社交络理论进入经济,从而产生社会经济或者经济社会这么一门新兴科 究竟我们应该说是,还是大数据呢?或者泛泛地说我们应该更加关注?还是应该关注大数据?

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数说

事件3:3种新模式或成为新的引爆点 2014年,涌现出无数细分的新模式和新玩法,其中有三种值得关注,有机会成为新的引爆点。一是,房地产众筹。 (二维码)支付等业务意见的函》等指令,后来提出“的5大监管原则”,“对差别化监管”以及正在制定的促进健康发展的指导意见。 事件8:7大乱象阻碍行业健康发展 快速发展的同时,也呈现出很多乱象,包括:一是,对概念认识混乱。二是,业务范围混乱。三是,突破监管法规的底线非法运营。 事件11:跨界合作成为新常态,超过26家上市公司通过合作进入 普惠时代背景下,传统机构之间以及与公司、通信运营商等“非同行”在竞争中跨界合作,实现优势补,已成为发展的新常态。 今年以来,有至少26家上市公司通过合作等途径即将或已经踏入行业。

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    告别,回归进化新姿势

    市场遭遇到的这种困境告诉我们,以“+”为肇始点的进化仅仅只是改变了人们与接触的渠道,并未真正改变行业的本质。 当人们的习惯从线下转移到线上,特别是无法建构一个严密且有序的体系的时候,以为代表的发展模式必然遭遇挑战。 如果无法从的范畴回归到范畴,这场席卷的监管或将持续,直到真正回归为止。因此,回归才是的终极归宿。 一虽然这种方式较之于有了较大程度的改观,但是,如果仅仅只是停留在表面和概念上,不去深入改变行业本身,所谓的再进化其实同样有陷入到怪圈的危险。 因此,我们现在看到的科技的玩家基本上以传统巨头、巨头为主,对于依然依赖资本输血、依然延续式发展模式的玩家来讲并不是科技时代的主角。

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    科技,的掘墓人

    仅仅只是借助的手段来透支行业的原有功能和属性不同,科技更加关注的是对行业本身的改造和升级。 因为之所以出现问题,其中一个很重要的原因就在于她过度地放大了的功能和作用,最终把变成了一个物种,而不是物种。 科技不应成为的避风港以为核心的科技让人们看到了弥补发展遗憾的机会,于是,我们看到越来越多的玩家开始通过加持科技来逃避监管。 从这个角度来看,科技不应该是的避风港,而是应该成为的手术刀。 作为的掘墓人,科技与之间存在着某种天然排斥的关系。从这个逻辑来看,的玩家对于科技的拥抱或许从一开始就是一个错误。

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    热浪下丨看看美国的怎么玩?

    作者|悟不欢(http:weibo.comwwbh)导言:随着银行、证券、保险、信托等行业纷纷以作为载体开展日常业务,许多用户逐渐习惯通过络购买理财产品,形成了理财的概念。 近期引起广泛关注的P2P借贷和余额宝,则以“”的名义丰富了理财的途径,也使得人们认识到:良好的用户体验和较低的理财门槛是对于理财的重要贡献,超越单纯的渠道意义。 下面,就来介绍几个美国的类似平台,想必能为国内的企业打开理财市场提供重要的借鉴价值。 这一状况的形成有多方面的原因,却也为日益兴起的带来了广阔的想象空间。毕竟,数十万亿的个人储蓄存款正躺在银行的保险柜里等待被更高的收益唤醒。 如果企业能够借由的渠道、技术与思想,通过投资者教育、专业理财服务、需求与供应的有效对接等途径撬动个人储蓄的大盘子,不但可为自己赢得充分的生存空间,也方能接近“改变银行的梦想”。

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    :Vintage的应用

    vintage逾期率计算一般有两种口径: 逾期率1 = frac{逾期未还本}{放款额} 其中,逾期未还本指的是当前逾期的借据其所有未还本的总额,包括截止到当前mob应还而逾期未还的本以及未到期的未还本 逾期率2 = frac{逾期应还未还本}{应还本} 其中,逾期应还未还本指的是截止到当前mob所有到期应该还的本但逾期未还本;应还本指的是截止到当前mob所有到期应该还的本。 例如:对于一种产品,其各个账期mob应还未还本的情况对于当前mob_k,此时,逾期率2 = frac{(k-2)*100}{k*100} = frac{k-2}{k}计算mob的口径问题:一般机构的逾期数据都是切片数据 对于现在的现贷业务,其一般会设置多个还款期,那么不同借据的还款期不同,导致计算不同借据的mob就存在一定的困难。 一种做法是,按照每笔借据的借款时间,顺延至下月同一天来计算其mob(同时考虑每笔借据首期的特殊情况,例如一笔借据1月31日借款,按照机构的设置,2月某一日(例如2月9日)会是还款日,这时对于客户而言

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    -对账设计

    这个概念已经流行了很多年,一般分为理财端、借贷端,大家比较耳熟的就是花呗、借呗,今天我们来说下借贷端的对账设计,对账一般发生在放款、退款等场景;对账双方一般是资产端、资端;对的是什么一般是用户一笔交易在资产 、资方的订单比对额;以天为单位,还要对比订单数量,说白了就是对的额、笔数。 上面的图仔细看,可能你会存在几个问题: 对账批次是什么:某一个交易日期、某一种交易类型、资产方与某一个资方渠道进行对账,对账单与对账批次的关系-> 1:n 对账单什么:某一个交易日期、资产方与某一个资方渠道对账结果的汇总

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    的重生:科技时代的新

    P2P平台跑路、园信贷乱象频出、ICO被定义非法都是移动时代飞速发展之后留下的问题。 时代落幕,科技时代来临不可避免越来越多的迹象开始表明,时代将会落幕,科技时代即将来临。 仅仅只是借助的手段,而没有掌握行业真正要素的公司在移动技术落幕的时刻,开始遭遇到前所未有的困境和问题。 因此,在面临发展困境的当下,我们需要从行业自身着手进行改革,让的变革与技术的变革相匹配,这样才能破解面临的痛点和问题。 以AI为代表的智能科技在行业的应用将会成为下一个拉动行业效率的引擎,带动行业更加快速、科地发展。行业将会涌现更多新的概念和门类。

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    风控中的数据科

    摘要随着行业的高速发展,应运而生。它是传统行业与精神相结合的新兴领域。开放、平等、协作、分享的精神往传统业态渗透,对人类模式产生根本影响。 宜人贷数据部数据科家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识,从三方面来分享风控中的数据科。?背景有了之后,大家可以在线上进行理财借款。 服务面临的风险——个人对个人的信用贷款除了借款人群还有出借人群,也就是我们常说的理财。它会给我们提供资,这些资会转化成债权去借给需要借贷的人群。 知识图谱在风控中的应用场景中的风控是一种机器习的过程中风控和机器习一样要定义Y目标和X变量。Y目标和普通机器习Y目标的区别就在于正负比例非常悬殊。 在整个风控中,它是一个标准的机器习流程。除了样本和数据与普通机器习不一样之外,其它基本都是一致的。唯一和传统机器习不同的是,模型或产出的特征需要有很强的解释含义。

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    文:的未来形态

    北京市工作局书记霍文在演讲中指出,=移动+云端+大数据未来形态。 以下为霍文演讲实录:大家好,第一,石小敏先生刚才讲了以为基础的经济模式,将是未来经济的核心部分。励跃司长讲了政府的三个职能。第二,我谈点我的看法,首先什么是? 我是出身的,=制度+技术+信息。什么是? 第三,未来的形态是什么?也是一个公式,=移动+云端+大数据。 第四,我们现在谈一定要脱开从系统论的角度去看问题,的状态空间=模式+生态圈+生态系统。

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    黑中介指南

    这些年热火朝天,稍大一点的集团旗下都有业务,甚至一些根本和不搭边的公司,也搞起了,也号称大数据,AI 智能普惠。一时间市场上鱼龙混杂,大干快上,而实际业务风控则呵呵了。 一、小贷公司放款流程及中介“技术以小额贷款为例,大体上,一个小额贷款公司的借款流程如下表。放款总体上两个环节:身份验证、授信。这些部分则是作为一个黑中介必备技术。 ? 有一家特别特别大的公司,某天升级后,被鸡贼,不是,被睿智的中介们发现了一个逻辑上的问题。爬取的数据没有和借款人做姓名比对! 是把线下贷款变成了线上,原来就具有的团伙化与生俱来,在新的技术驱动下,也朝着更为专业化的方向前进。他们目前还比不上专业黑客技术,但这是和钱打交道的行业,利润高多了。 以几个大型公司为代表的风控能力,其实已在全球领先,并且进军东南亚。但是真实的国情是,大部分公司都还是中小平台,远不具备这种能力,你让他们怎么办?换做是你又会怎么办?这就是个意味深长的课题了。

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    mongoDB在的应用

    摘要本次分享主要讲mongodb 在中交易与非交易部分如何实践,行业涉及哪些注意点,又踩过的坑。?什么是P2P? P2P是一种上的借贷模式,放款人可以通过P2P公司选择认为比较靠谱的借款人进行投资。这个模式的缺点就是借款人很有可能会卷钱跑路,甚至还存在整个P2P平台全部跑路的风险,放款人的资将无从追回。 这样资就不会出现比较大的风险,可以比较安稳一点。但这种模式同样也有一个问题,要同时管理这么多平台的账户会很麻烦,这是第一个问题。 在方面还有一点特殊的需求,就是数据不能丢失、不能删除,在安全方面有很高的要求,备份也需要很完整。?我们最初版本的Mongodb部署很简单,三个节点在IDC机房部署一个读写分离的架构。? 其余各公司大概类似:Docker、Jenkins、ELK、Grafana、一些BI工具等等。需要事务事实上,我们对业务没有强一致性的要求,但是需要准确性。

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    2014Q1-Q3总结

    去年被称为的创始之年,众多在去年诞生、或打下资基础的公司,今年在业绩和资上纷纷取得了长足进展。 至于 BAT 等巨头,则借着管制放开,先后取得相关经营资质。腾讯阿里成立银行,或许能成为行业年度最具标志性事件。    去年的主要在围绕流量端做文章,典型模式有电商、搜索、P2B 贷、移动理财等,今年则更加深入触及风控和产品一端,显示了行业的深化演进。 ?    我们对未来几年的有若干判断:   一、整个行业规模,将经历由增长到萎缩的曲线。早期,基于长尾效应将创造出一定的增量市场。 四、正由理财市场向投资市场扩展。随着用户对信任程度的加深,其多层次的需求也逐渐显现。以往只接受低风险、高标准化产品的理财用户,也日渐能够接受高风险的投资市场。

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    农行的棋局

    作者:袁盼锋这股大潮已让包括四大行在内的商业银行深有体会。作为全国点数量最多的银行,农业银行欲在领域谋得席位。 据理财周报记者获悉,目前,农业银行战略与策略的制定并不在部,而在于“领导小组”。早在2013年6月份,农业银行就开始筹划的跟进与创新。 对于新成立的农业银行部来说,这条路才刚刚开始。不过,农业银行的蓝图目前也逐渐清晰。在农业银行战略中,O2O平台、B2C平台、B2B平台的搭建必不可少。 “磐云平台”测试中按照农业银行的战略构想,移动开放平台的建立将是其布局领域的第一步。2014年1月7日,农业银行曾在广州召开了一个产品的发布会。 有消息称,农业银行已开发出适用于的“磐云平台”,即将推出以“贴心贷”、“省心付”为基础的系列产品,且正与上百家中小微企业合作进行创新试验,为其提供普惠服务。

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    的抉择时刻

    文孟永辉即使是在监管持续的大背景下,我们依然看到有人抱着用的方式做的旧思想不放。以络借贷、消费为代表的有死灰复燃的迹象。 其次,不应只有“”。上半场的实践已经告诉我们,仅仅只是将“”定义成为的全部是一种错误。 乍一看,不应仅有“”颇有些耸人听闻。因为没有了与传统并没有两样。 早期的之所以会出现如此多的乱象,其中一个很重要的原因在于很多玩家放大了“”在里的作用,最终让变成了“”。何为? 从根本上改变的内在逻辑,找到适合当前阶段的发展新模式,改变唯、唯流量、唯的发展状态,才能让真正洗心革面,涅槃重生。

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    科技,的自我救赎之旅

    曾经,我们将看作是一个让回归普通民众的利器;现在,当我们再次谈及的时候却避之不及。 从某种意义上来看,科技是一次的自我救赎之旅,那些在移动时代获得海量用户的平台开始为自己的野蛮生长“还债”。 仅仅只是将进行简单相加,然后再按照平台模式进行落地,开始距离越来越远。营销与噱头成为的主题词,用户与平台让再无任何创新。 这时,才真正脱胎成为科技,如果仅仅只是营造一个概念,继续按照的方式去做平台来获取流量,科技将会变成一个概念,紧接着必然是重蹈的覆辙。 的自我救赎促成了科技时代的来临,但并不能够确定科技能够真正全部规避掉的痛点。彻底、深度地再进化如同一把手术刀将的毒瘤剜除,新的机体生长,才能向死而生。

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    落幕,新正徐徐而来

    可以确认的是,仅仅只是借助的手段进行去中间化的操作,而不去改变行业内在的做法越来越没有市场。资本的退场、用户红利的消失都在要求我们不能用的思维去看待行业的问题。 可以确认的是,只有通过改造行业的内在元素和环节,才能从根本上破解行业的固有痛点和难题。人们将这个时代称作是产业时代,在行业,产业的影子同样存在。 无论从哪个角度来看,当下的市场其实都在经历一场远比要彻底很多的改变,如果我们将时代的决胜关键看做是用户获取多少的话,那么在产业时代,决定行业成败的关键在于自身到底能够改变多少 新最大的区别在于仅仅只是改变了用户与产品对接的方式和渠道,而新则是通过改变自身来满足消费升级时代的用户的新需求。 我们看到很多的平台都在通过的手段来向用户兜售产品,而用户购买产品的一个主要目的就是投资和理财。

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    的怪圈,新蜕变的母体

    的诸多弊端最终让科技时代的来临成为一种必然,然而,由于思维作祟,人们始终都找不到另外一种全新的发展思路和模式,这种模式超脱于之外,但却能够给行业的发展注入新的生机与活力。 最终,所谓的科技又沦为了一种概念,并未给行业的发展带来任何新的改变。即使是BATJ这样的大型公司,依然没有跳出的发展怪圈。行业到底要向何处去? 用迷茫来形容当下的行业一点都不为过。 正如上文分析的那样,当落幕,人们在黑暗中摸索前行的时候,新或许将会发生很多从未有过的转变,由此将会为我们开启一个发展新时代。 时代,行业的表现形式依然是以投资、理财为主的,提供产品是行业发展的关键所在。

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    机器习在中的应用

    大数据文摘作品,转载需授权选文:Aileen 翻译:Helen, Tia Zhang 对:姚佳灵机器习是一种不用显式编程就能为计算机提供习能力的人工智能。它背后的科既有趣也有应用价值。 许多创业公司以机器习为核心技术,这已经给生态系统带来了冲击。公司所使用的机器习有许多不同种类。我们来看看其中的一些机器习应用及使用它们的公司。 他们用机器习来预测不良贷款。Kabbage:Kabbage Inc 是一家亚特兰大的在线与数据公司。公司通过一个自动化借贷平台直接向小企业和消费者提供资。 准确的决策 通过让机器处理数据并做出决策(如与信用相关的),机器习技术可以大大提高财务处理和决策的效率与速度。一些使用这种应用的公司是:Affirm:Affirm是一家技术与数据驱动的公司。 该公司采用机器习算法确定数据中非随机的价格模式。Binatix:Binatix是一家习型的交易公司,这可能第一家使用最先进的机器习算法来发现模式的公司,提供了投资上的优势。

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    风控7个问题

    通过市场分析后不难发现,基础借贷产品还是市场主流,还有一些类似资本类产品或衍生产品,目前很多平台还是具有传统业务特点的,每个公司都是有自己的衡量‘风控点’的尺度,传统行业、民间或者,本身因为其独特的形式活跃 ,只是民间,把一些基础类型的产品,更灵活性、服务性、衍生性发挥,并且推陈出新的进行传统产品改革,思路和结构变化,很多基础型产品还是来源于传统机构。 纯背景出身的公司,应从哪几个方面去把关风控?其实公司和是不是纯背景没有直接关系。关键是从事了你怎么去经营。首先,你的风控体系的建立是打算以哪种形态存在? ,当然也不排除有些:非结构化产品特殊可行性模式;但是不得不说,也是一种传统模式的颠覆,传统的模式:投资者、服务平台(P2P)、资者,对于一端的投资来分析,公司,是一个快捷有效的一个投资方式 在和民间机构还是藏龙卧虎的。

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