互聯網金融數據分析應用
轉摘自： p=476">http://bbs.easysoo.cn/?p=476
互聯網金融在國內發展也才2年多的時間。從貨幣基金到P2P到眾籌到股票基金。從傳統ATM和手機銀行短信銀行，感慨這個互聯網金融的到來。讓我們有很多其它的信息渠道能夠來了解金額。
還有像越女讀財介紹的高暴利的錢寶網、MMM、百川幣這些，假設沒有互聯網。相信他們也非常難發展的起來。
主要介紹下互聯網金融行業的相關公司主要應用的數據分析有哪些。這個差別於之前介紹的在電商、零售中的數據分析應用，零售中得數據分析解決的很多其它是賣得問題。而金融中很多其它涉及到得是風險的問題。
好了，不廢話。直接上幹貨。
互聯網金融中的數據分析主要體如今個人征信、貸款授信、風險控制、洗錢套現識別、保險定價和雲計算平臺、量化投資這些應用
1.個人征信
眼下國內外的個人征信這塊的發展例如以下：
一、美國的征信業務發展現狀
··········1）FICO和三大征信機構
··········2）ZestFiance
··········3）Credit Karma及其它
二、中國的征信業務發展概況
··········1）聚信立
··········2）安融征信
··········3）快查
··········4）閃銀神秘
··········5）京東金融
··········6）騰訊（騰訊信用）——騰訊征信
··········7）阿裏（螞蟻金服）——芝麻信用
··········8）平安（前海征信）
美國征信：
當中的數據應用
1）FICO和三大征信機構
最主流的FICO信用評分體系（Fair Isaac公司旗下的產品）現已覆蓋了全美90%的借貸機構和85%的人群，三大征信局Experian、Equifax和Trans Union都是採用FICO的模型計算信用分。僅僅是數據來源略有差異。
2）ZestFiance 及它與FICO的差別ZestFiance，原名ZestCash。是美國一家新興的互聯網金融公司。在美 國，ZestFiannce和FICO是全然對立的還有一種信用評分體系，所以不存在“美國FICO信用積分指標從ZestFinance獲得用戶行為信用 數據”的情況，ZestFiannce主要服務對象是FICO評分低於500甚至無信用評分的人群，並且市場非常小，僅僅有大約10萬用戶量。和FICO的區 別在於：
在 其模型中。往往要用到 3500 個數據項，從中提取 70,000 個變量。利用10個預測分析模型。如欺詐模型、身份驗證模型、預付能力模型、還款能力模型、還款意願模型以及穩定性模型。進行集成學習或者多角度學習。並
得到終於的消費者信用評分。其次，ZestFinance公司另辟蹊徑，充分利用丟失數據之間的關聯和正常數據的交叉，探尋數據丟失的原因。另外。每一個季 度ZestFinance公司都會推出一個新的信用評估模型。眼下已覆蓋信貸、市場營銷、收債、助學貸款收債、法律收債和次級汽車抵押貸款等方面。
3）Credit Karma及其它一 個免費查FICO分（TransUnion和Equifax）和簡版信用報告的平臺（美國政府規定，三大征信局每年為用戶提供僅一次免費查詢信用記錄的 機會）。
而且用戶能夠在平臺上查看自己的各項財務狀況。依據用戶的信用信息及個人金融信息推薦合適的信用卡、更優惠的車貸和房貸等信貸產品，當會員購買了 金融機構的產品後。機構變付費給Credit Karma。產品運營模式：
中國征信：國內的個人征信方面。芝麻信用是長的最像FICO的。
- Base FICO範圍：300-850（Industry-Specific FICO範圍：250-900）；芝麻信用分範圍：350-950。
- FICO 數據維度：償還歷史×35% + 信用賬戶數×30% + 使用信用的年限×15% + 正在使用的信用種類×10% + 新開立的信用賬戶×10%；螞蟻信用分：信用歷史×35% + 行為偏好×25% + 履約能力×20% + 身份特征×15% + 人脈關系×5%。
- 信用等級劃分
p=476">
>>>>未完，請瀏覽下節
本文摘自：http://www.lovedata.cn/ec/shujufenxi/2015/1208/7214.html
互聯網金融數據分析應用