《企業網D1Net》10月17日訊

隨著大數據的來臨，海量的大數據充斥著互聯網，而在如此龐雜的大數據中，哪些大數據是金融企業風險控制官鐘愛的有價值的數據類型？

利用電商大數據進行風控，阿里金融對于大數據的謀劃可謂非一日之功。在很多行業人士還在云里霧里的時候，阿里已經建立了相對完善的大數據挖掘系統。通過電商平臺阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等積累的大量交易支付數據作為最基本的數據原料，再加上賣家自己提供的銷售數據、銀行流水、水電繳納甚至結婚證等情況作為輔助數據原料。所有信息匯總后，將數值輸入網絡行為評分模型，進行信用評級。

信用卡類網站的大數據同樣對互聯網金融的風險控制非常有價值。申請信用卡的年份、是否通過、授信額度、卡片種類；信用卡還款數額、對優惠信息的關注等都可以作為信用評級的參考數據。國內最具代表性的企業是成立于2005年，最早開展網上代理申請信用卡業務的“我愛卡”。其創始人涂志云和他的團隊又在2013年推出了信用風險管理平臺“信用寶”，利用“我愛卡”積累的數據和流量優勢，結合其早年的從事的FICO(費埃哲)風控模型，做互聯網金融小微貸款。

利用社交網站的大數據進行網絡借貸的典型是美國的Lending Club。Lending club于2007年5月24日在facebook上開張，通過在上面鑲嵌的一款應用搭建借貸雙方平臺。利用社交網絡關系數據和朋友之間的相互信任聚合人氣。借款人被分為若干信用等級，但是卻不必公布自己的信用歷史。

在國內，2013年阿里巴巴以5.86億美元購入新浪微博18%的股份，其用意給人很多遐想空間，獲得社交大數據，阿里完善了大數據類型。加上淘寶的水電煤繳費信息、信用卡還款信息、支付和交易信息，已然成為了數據全能選手。

小貸類網站積累的信貸大數據包括信貸額度、違約記錄等等。但單一企業缺陷在于數據的數量級別低和地域性太強。還有部分小貸網站平臺通過線下采集數據轉移到線上的方式來完善信用數據。這些特點決定了如果單兵作戰他們必定付出巨大成本。因此，貢獻數據，共享數據的模式正逐步被認可，抱團取暖勝過單打獨斗。其中有數據統計的全國小貸平臺有幾百家，全國性比較知名的有人人貸、拍拍貸、紅嶺和信用寶等。

第三方支付類平臺未來的機遇在于，未來有可能基于用戶的消費數據做信用分析。支付的方向、每月支付的額度、購買產品品牌都可以作為信用評級的重要參考數據。代表產品為易寶、財付通等。

生活服務類網站的大數據如水、電、煤氣、有線電視、電話、網絡費、物業費交納平臺則客觀真實地反映了個人的基本信息，是信用評級中一類重要的數據類型。代表產品為平安的“一賬通”。

D1Net評論：

互聯網金融發展的關鍵是風險控制，“風險控制”已然成為諸多互聯網金融企業能否長大的魔咒，這個不爭的事實像一座大山擺在眾多互聯網金融大佬與創業者的面前，在大數據時代，這個事實同樣沒有改變。