互联网金融时代,能否靠算法和模型高效赚钱?

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【摘要】算法和模型可以成为互联网金融平台提升流程效率的工具,但绝对不是平台可靠运营的唯一支柱。靠算法和模型高效赚钱,是成功P2P网贷平台必须跨越的一大误区。

  天峰普惠  ·  2016-12-19 06:35
互联网金融时代,能否靠算法和模型高效赚钱? - 金评媒
作者: 天峰普惠   

“金融智能=互联网金融+大数据金融+金融云计算,就像人类历史上的三个重要工具——望远镜+显微镜+雷达,人类由此看到原来看不见的全新世界。”

“机器学习和人工智能,将在量化金融工程中起到极大作用,而传统金融也会在这个领域大举扩张。”

“金融科技及由此实现的多维用户画像,将使金融业达到前所未有的低成本和高精度。”

当你看到这些“颇具远见”的观点时,将会对金融科技或“数字普惠金融”的未来前景产生怎样的想象?

金融似乎不再复杂,可以被轻松转化成为技术问题或数学问题。很多人甚至在尝试,如何在金融领域通过算法和模型高效赚钱?

大数据金融能避免“垃圾进,垃圾出”吗?

商业银行每天都在想,如何找到大量的优质借款人?或者说,在海量借款人中如何找出真正有信用的人?

银行首先看的是违约,将违约与否作为好坏客户的定义,然后选择诸如工资、性别、年龄、房产、私家车等作为输入变量,这都是所谓“传统的结构化数据”,即基础数据。对于企业主和个人来说,银行不希望他们第一次就选择大额借款,最好是从一个小的金额累积信用,这样银行可以通过信用累积过程(信用记录),观察这个客户的各种行为数据。

Google前首席信息官道格拉斯·梅里尔认为,银行在进行贷款决策时,决策依据(基础数据+信用记录)非常有限,这会将那些不习惯与银行打交道的潜在客户排除在外。“互联网和大数据挖掘技术的广泛运用,人们在互联网上的消费、商业交易以及社交数据经过有针对性的筛选和挖掘,就能清楚刻画出一个人的信用状况。”这就是互联网金融和Fintech背后的征信逻辑。

互联网金融可以应用大数据(主要包括社交数据和多维度数据),可是,在传统“信用甄别模式”中融入这些数据,具有多大可操作性?

社交数据  微博、微信等社交平台产生了大量文本数据和图像视频数据,要将这些数据进行有针对性地处理、存储和分析,是很困难的。因为不能像传统征信数据那样,每个变量“定义清晰”,可以“一条一条存储在数据表中”。

多维度数据  诸如法律、旅游、水电、社保、娱乐、消费……等等维度的增加。

社交数据和多维度数据的最大特点,就是“非结构化”。数据量是很大,而且每时每刻都在积累新的数据,但是很难进行“标准化的处理、储存和分析”。尤其在互联网金融领域,分析这些数据产生个人信用的评分,和P2P网贷平台实际业务所需要的评分模型,还有一定差距.

所以,美国国家消费者法律中心对主要的大数据征信公司进行调查后,遗憾地指出“这些公司的数据模型繁多又复杂,使用不准确的数据(信息错误率高于50%),有‘垃圾进,垃圾出’之嫌”,并将此称为“大数据,个人信用评分的大失望”。

靠算法和模型高效赚钱,究竟有多难?                                    

互联网金融领域的资深创业家吴西西先生曾坦诚相告:“金融科技要发挥实际功能,始终基于一大前提——机器算法比人可靠,效率和透明度也是人工所达不到的。但机器算法永远比不上人工的,是对问题的提炼,而实际操作中真正的难点在于提炼出对的问题。”

目前,在数据积累和分析处理尚未实现可靠的“稳定性和标准化”之前,很多P2P网贷平台做单纯基于大数据的评分模型,往往存在很大的风险隐患。

基于大数据的算法和模型,如何有效应用于互联网金融的实际业务中?这要分开来看。对于淘宝、京东商城等形成自己“业务闭环”的商业模式中,尽可以使用各种方法对自己业务中产生的大数据进行分析,因为大型电商掌握的数据变量可以与基础信用数据拼接到一起,属于“高稳定性的结构化数据”。所以,P2P网贷平台一直寻求成为淘宝、京东征信数据的用户。

而很多失败的P2P网贷平台,对大数据风控模型的固有缺陷以及对数据变量的内涵缺乏深刻理解,在海量数据面前犹如瞎子摸象,只能摸到大象的几个部位,不能通过部分的数据来感受整体。

正如纳斯达克高级副总裁约翰·塔格尼诺先生所言:“我们坚持把未知的事物放进我们构想出来的模型里,坚持事实和我们所给出的模型能很好吻合。那些试图通过科技来掌握复杂人类行为的做法会使我们误入歧途,金融领域尤其如此。人的行为不能被简单地建模,因而不可能发明出一个能准确告知‘借款人还款意愿和能力’的模型。”

综上所述,算法和模型可以成为互联网金融平台提升流程效率的工具,但绝对不是平台可靠运营的唯一支柱。靠算法和模型高效赚钱,是成功P2P网贷平台必须跨越的一大误区。

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