Las finanzas por Internet utilizan big data para controlar los riesgos
En los últimos dos años, la competencia en la industria financiera se ha lanzado por completo en las plataformas en línea. En la era del big data, después de todo, este tipo de competencia es “los datos son los reyes”. ¿Por qué los big data desempeñan un papel tan importante en el campo de las finanzas por Internet? Los conocedores de la industria creen que "Internet más finanzas" es un gran placer, ya que proporciona "grandes datos" e información más suficiente, es decir, a través de mejores señales de precios, lo que ayuda a coordinar la toma de decisiones descentralizada en diferentes sectores económicos.
La información ocupa un lugar central.
La información juega un papel central en los mercados financieros. Los mercados financieros son acuerdos institucionales para la asignación y supervisión del capital, y la asignación y supervisión del capital son esencialmente cuestiones de información. Por tanto, el mercado financiero es un mercado de producción, transmisión, difusión y utilización de información.
En la era de "Internet más finanzas", la transmisión y difusión de información es más conveniente, el costo de producción de información es menor, los canales y métodos de utilización de la información están más diversificados y cada vez es más Cada vez es más fácil disfrutar de la información. Este * * * disfrute incluye no sólo el intercambio de información entre diferentes instituciones financieras, sino también el intercambio de información entre instituciones financieras y otras industrias, instituciones financieras y agencias reguladoras y empresas.
El intercambio de información y los "grandes datos" resultantes reducen el costo de obtención y selección de información para instituciones financieras individuales, mejoran la eficiencia de la utilización de la información, hacen que la producción y difusión de información sea totalmente fluida, lo que en gran medida reducir la información incompleta y asimétrica. Los "grandes datos" no sólo permiten a los inversores obtener información sobre los precios de diversos productos de inversión y los factores que afectan estos precios, sino que también permiten a los recaudadores de fondos obtener información sobre los costos de diferentes métodos de financiación, y a los departamentos de gestión saber si las transacciones financieras se están llevando a cabo. normalmente y si se siguen varias reglas, lo que permite a los diferentes participantes en el sistema financiero tomar sus propias decisiones.
Una visión correcta de los informes crediticios de big data
El desarrollo de las finanzas por Internet ha calentado el mercado P2P y también refleja las deficiencias en la construcción del sistema de control de riesgos. La razón principal por la que el P2P se escapó es el insuficiente control de riesgos, lo que se refleja en "énfasis en las garantías pero poco control de riesgos" y "énfasis en el control de riesgos en línea pero poco en investigaciones fuera de línea".
En la actualidad, la idea de "énfasis en las garantías y ligero en el control de riesgos" en la mayoría de las plataformas P2P es incorrecta. La garantía es un factor externo, mientras que el control de riesgos es un factor interno. Es imposible lograr buenas operaciones enfatizando ciegamente los factores externos sin resolver los propios problemas. La gestión de riesgos de las finanzas por Internet no está en las reglas, pero el límite de riesgo más básico debería ser garantizar la seguridad de los activos de los inversores. Sólo manteniendo un resultado final seguro estas plataformas podrán crecer de manera saludable. Por lo tanto, el objetivo fundamental de seguridad de las plataformas P2P es fortalecer el control de riesgos de sus propios objetos.
Por otro lado, el control de riesgos se puede dividir en control de riesgos prepréstamo, préstamo y pospréstamo. Actualmente, algunas plataformas P2P carecen desde el principio de control del riesgo previo al préstamo. Lo más importante en el control de riesgos previo al préstamo es implementar una "investigación fuera de línea", es decir, cotejar y verificar la autenticidad de la información del cliente mediante visitas in situ, inspecciones, etc. fuera de línea, incluidos los extractos bancarios y créditos del prestatario. informes, certificados de propiedad y revisión de certificaciones laborales para evaluar la capacidad de pago del prestatario. El control de riesgos en estas líneas es fundamental. No seas supersticioso ni exageres la eficiencia y los beneficios de “Internet+”. Se deben combinar big data en línea y visitas de campo fuera de línea.
Existen muchos métodos de control de riesgos basados en big data y los informes crediticios personales. Los informes crediticios con big data son una forma innovadora de lograr el control de riesgos P2P. Sin embargo, también es necesario tratarlo correctamente. No se puede esperar que los informes crediticios basados en big data alcancen el cielo de un solo golpe, ni pueden provocar cambios cualitativos todos a la vez, ni pueden dar miedo. Cuando haya innovación, la perseguiremos e interceptaremos bajo varios nombres. En lugar de ello, debemos brindar una tolerancia más racional y un margen para la prueba y el error, y mejorar continuamente el sistema de crédito de big data mediante la innovación incremental.
Dificultades actuales:
Una es la virtualidad de los datos y el "ruido de la información". Aunque los macrodatos y su análisis han aumentado la cantidad y precisión de la adquisición de información, el "ruido de la información" provocado por la explosión de la información en el mundo virtual ha hecho más difícil verificar las identidades de los comerciantes, la autenticidad de las transacciones y la evaluación crediticia. Por el contrario, puede reforzar el grado de asimetría de la información en otro nivel, haciendo más probable que se produzca un monopolio de la información.
La segunda es la incertidumbre asociada a los datos crediticios. Los datos crediticios están diversificados, incluidos créditos de amigos, créditos de amor, créditos profesionales, etc. La llamada lealtad y piedad filial no pueden tener ambas. Una persona que es leal a sus amigos puede no serlo con su carrera. La lealtad a una carrera o trabajo no significa necesariamente que uno esté en buena situación financiera. El big data determina la desviación del crédito financiero a través del crédito diario.
En tercer lugar, las "islas de datos" no pueden lograr el intercambio de datos. Las plataformas de Internet tienen fuertes efectos de escala. Cuanto más grande sea la plataforma, más fácil será generar datos y utilizarlos. Por ejemplo, Alibaba Micro Loan se basa principalmente en la información masiva de transacciones y los flujos de capital acumulados por los vendedores. También puede completar la concesión de créditos a los comerciantes en unos pocos segundos mediante un análisis de big data. Sin embargo, los datos de Alibaba Small Loan no se pueden proporcionar a otras empresas. Por lo tanto, el siguiente paso debería ser promover la integración y el intercambio de datos.
Juegue con el sistema de control de riesgos de big data
El modelo de control de riesgos tradicional presta más atención a los riesgos estáticos y los predice. El mercado P2P permite que cada vez más empresas financieras tradicionales se transformen en finanzas por Internet. La tecnología de big data debe captar los riesgos en tiempo real y hacer bien dos cosas: la combinación de big data y computación en la nube, y el modelo de transmisión de big data.
La combinación de big data y computación en la nube permite el monitoreo en tiempo real.
La computación en la nube proporciona una base de hardware para la comprensión de big data en tiempo real, lo que permite la recopilación, el análisis y la extracción de datos de segundo nivel. El modelo de procesamiento de flujo logra una combinación efectiva de riesgos estáticos y riesgos dinámicos. Un tipo de personas está acostumbrada a guardar información primero y luego procesarla toda a la vez, también llamado procesamiento por lotes, como procesar correos electrónicos caducados con regularidad, al otro tipo de personas le gusta procesar la información poco a poco, filtrando directamente la información inútil y guardándola; información útil. Este último es el paradigma básico del procesamiento de flujos y permite el monitoreo en tiempo real.
¿Cómo utilizar el sistema de control de riesgos de big data de acuerdo con el desarrollo y la dirección comercial de la propia empresa para que pueda desempeñar su papel más importante? Creo que deberíamos prestar atención a los "datos masivos". Debemos ser conscientes del "efecto de cola larga" de Internet, prestar atención a los datos públicos, comprender la mentalidad pública y trabajar duro en el sentido de pertenencia, logro y participación.
También es necesario transformar los impulsores de negocio en impulsores de datos. Comprenda el valor de los datos, cree valor empresarial mediante el procesamiento de datos y encuentre la lógica de consumo detrás de datos aparentemente dispersos. Además, el departamento de TI relacionado con los datos de la empresa también debe pasar de ser un "centro de costos" a un "centro de ganancias". Es necesario comprender plenamente que big data es el núcleo de la competitividad y prestar atención a sus capacidades de extracción y predicción.
Por supuesto, el control de riesgos de big data en tiempo real requiere exploración en muchos aspectos. Cómo utilizar big data para establecer un sistema de control de riesgos de por vida y formar un sistema de gestión de procesos y un sistema de toma de decisiones antes, durante y después del préstamo. Además, es necesario fortalecer la investigación sobre la correlación de datos crediticios y el desarrollo de modelos cuantitativos. La disponibilidad de crédito financiero (principalmente datos sobre préstamos) es más difícil que los datos crediticios diarios. Centrándonos en el crédito financiero, construimos un sistema de evaluación de crédito personal a través del crédito diario.