互联网金融数据分析应用

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互联网金融在国内发展也才2年多的时间，从货币基金到P2P到众筹到股票基金，从传统ATM和手机银行短信银行，感慨这个互联网金融的到来，让我们有更多的信息渠道可以来了解金额。

还有像越女读财介绍的高暴利的钱宝网、MMM、百川币这些，如果没有互联网，相信他们也很难发展的起来。

主要介绍下互联网金融行业的相关公司主要应用的数据分析有哪些，这个区别于之前介绍的在电商、零售中的数据分析应用，零售中得数据分析解决的更多是卖得问题，而金融中更多涉及到得是风险的问题。

好了，不废话。直接上干货。

互联网金融中的数据分析主要体现在个人征信、贷款授信、风险控制、洗钱套现识别、保险定价和云计算平台、量化投资这些应用

1.个人征信

目前国内外的个人征信这块的发展如下：

一、美国的征信业务发展现状
··········1）FICO和三大征信机构
··········2）ZestFiance
··········3）Credit Karma及其他
二、中国的征信业务发展概况
··········1）聚信立
··········2）安融征信
··········3）快查
··········4）闪银奇异
··········5）京东金融
··········6）腾讯（腾讯信用）——腾讯征信
··········7）阿里（蚂蚁金服）——芝麻信用
··········8）平安（前海征信）

美国征信：

其中的数据应用

1）FICO和三大征信机构

最主流的FICO信用评分体系（Fair Isaac公司旗下的产品）现已覆盖了全美90%的借贷机构和85%的人群，三大征信局Experian、Equifax和Trans Union都是采用FICO的模型计算信用分，只是数据来源略有差异。

2）ZestFiance 及它与FICO的区别ZestFiance，原名ZestCash，是美国一家新兴的互联网金融公司。在美 国，ZestFiannce和FICO是完全对立的另一种信用评分体系，所以不存在“美国FICO信用积分指标从ZestFinance获得用户行为信用 数据”的情况，ZestFiannce主要服务对象是FICO评分低于500甚至无信用评分的人群，而且市场很小，只有大约10万用户量。和FICO的区 别在于：

  在 其模型中，往往要用到 3500 个数据项，从中提取 70,000 个变量，利用10个预测分析模型，如欺诈模型、身份验证模型、预付能力模型、还款能力模型、还款意愿模型以及稳定性模型，进行集成学习或者多角度学习，并 得到最终的消费者信用评分。其次，ZestFinance公司另辟蹊径，充分利用丢失数据之间的关联和正常数据的交叉，探寻数据丢失的原因。另外，每个季 度ZestFinance公司都会推出一个新的信用评估模型，目前已覆盖信贷、市场营销、收债、助学贷款收债、法律收债和次级汽车抵押贷款等方面。 3）Credit Karma及其他

一 个免费查FICO分（TransUnion和Equifax）和简版信用报告的平台（美国政府规定，三大征信局每年为用户提供仅一次免费查询信用记录的 机会）。并且用户可以在平台上查看自己的各项财务状况，根据用户的信用信息及个人金融信息推荐合适的信用卡、更优惠的车贷和房贷等信贷产品，当会员购买了 金融机构的产品后，机构变付费给Credit Karma。产品运营模式：

中国征信：国内的个人征信方面，芝麻信用是长的最像FICO的。

• Base FICO范围：300-850（Industry-Specific FICO范围：250-900）；芝麻信用分范围：350-950。
• FICO 数据维度：偿还历史×35% + 信用账户数×30% + 使用信用的年限×15% + 正在使用的信用种类×10% + 新开立的信用账户×10%；蚂蚁信用分：信用历史×35% + 行为偏好×25% + 履约能力×20% + 身份特征×15% + 人脉关系×5%。
• 信用等级划分 
  

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