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  • 互联网金融从火爆到回归理性(别称:转型Fintech金融科技),顺带也普及了征信、风控等词,就好像突然意识到金融产品会有风险一样...那大数据征信有多作用呢? 算话征信CEO蒋庆军告诉雷锋网,大数据征信还没有一个...

    从10000亿到10亿,个人征信市场也就这么大

    互联网金融从火爆到回归理性(别称:转型Fintech金融科技),顺带也普及了征信、风控等词,就好像突然意识到金融产品会有风险一样。征信作为金融基础的一部分,是揭示风险,防止欺诈的重要手段。而随着电商消费、社交网络等非传统数据的增多,大数据征信也成了很多互金公司标榜的新词。那大数据征信有多大作用呢?

    算话征信CEO蒋庆军告诉雷锋网,大数据征信还没有一个明确的定义,更多是由于现实需求而创造出的一个词,而“现在大部分大数据征信公司,基本上提供的是大数据风控服务公司”。他表示:

    “传统的征信数据都是标准化、结构化的数据,很难称得上大数据。大数据只是可能与风险相关的普通数据。而大数据征信公司一般指拥有大数据采集或分析能力的风险管理服务公司。”

    这是因为非银信贷行业中的多数授信机构(如P2P网贷公司)对征信公司的需求是风控服务,其中包括反欺诈、各类外部数据源获取、负面信用信息查询、信用风险评分,以及贷前、中、后的风险管理咨询等。而这些需求可以由加入了大数据技术的风控手段来满足,从而大数据征信也得到了接受。

    即便如此,当前大数据在风险评估中的作用也很难说有多显著。在蒋庆军看来,这主要有两方面的原因:

    • 一是数据缺失,即数据中与个人信用表现能关联起来的实际数据很薄弱,建模的数据不够。虽然现在电商、社交等领域收集到的数据维度很多,但在多数维度上,可得数据较少,数据缺失也比较严重。

    • 二是以大数据的方式做风险评估的时间不长,也远未成熟,相关的人才和经验积累不够。目前最成熟的方法还是以FICO为代表的传统评估方式。

    不过他也认为,大数据风险评估属于行业发展的趋势,而算话征信也有相应的准备。

    从1万亿到10亿的个人征信市场

    算话征信是一家个人征信公司,管理团队全部来自上海资信,也参与了国内个人征信业早期的探索。公司主要服务非银信贷机构,如网贷机构、P2P平台、消费金融公司,现在的客户包括人人贷、微贷网、证大财富、人人聚财、捷越联合、积木盒子、信而富等在内的300多家信贷服务机构。

    除了机构信用信息的共享服务等经典征信内容,算话征信也提供信贷申请反欺诈评估,信用风险评分模型开发咨询,外部数据源对接,互联网大数据的客户授权采集等大数据征信服务。目前已有众多机构加入其反欺诈平台,对接完成20个左右的外部大数据源。

    不过虽然身处行业之中,蒋庆军似乎对个人征信市场的预期没有那么美好。他表示,征信市场的商业价值规模与信贷市场的总额有一个严格的比例关系,并为雷锋网(公众号:雷锋网)进行了粗略的估计:

    个人征信市场的规模约为个人信贷总利润5%左右,除去银行业征信服务,非银行业贷款规模约数万亿,除去抵押贷款部分,对征信服务需求最强烈的信用贷款不到1万亿。


    1万亿的贷款规模对应的毛利约1000亿,1000亿的贷款利润可以分给征信服务机构的大概不超过50亿。因为征信服务机构可以分得到的服务收入,是贷款坏账的一部分,本质上是帮助授信机构降低坏账,而获得的不高于坏账本身的一部分报酬(当然也有替授信机构防范坏账的报酬,但量级上不会有变化)。因此,50亿的销售收入,按照20%的毛利率计算,给整个征信服务行业产生的净利大概也就10个亿。

    就算按100家个人征信机构算,每家所得也不过1000万,这还不考虑授信机构自己也会做征信。蒋庆军的结论是,征信市场“要么大家都活得不会太好,要么能活下来的不会太多”。

    可以做一家公益机构

    那算话征信何苦趟浑水?

    蒋庆军表示,“算话征信的出发点是相信征信服务是推动社会信用水平的关键路径”,而且公司“可能最后会归于一个公益机构也说不准”。他告诉雷锋网,其实征信机构可以是公益的,而且公益的性质对社会信用体系更有利,但目前他们“没有能力和条件获得资格去做一个公益征信机构”。

    目前商业银行的征信服务已经较完善,但非银信贷和社会化征信领域,还有一些征信服务的市场机会。征信公司也可以在客户欺诈和失信上提供相应的风控服务。所以想先通过商业实践获得生存空间,为非银信贷机构提供信用信息共享平台和风控服务。

    有一种观点认为,现在的征信市场数据源是关键。但在蒋庆军看来,如果征信是指行业信用信息共享,那数据源只有一个,即授信机构提供的信贷客户信用历史记录。这时核心则是征信机构的公信力、服务能力和专业性,数据本身倒不是共享平台建成的首要问题。他也相信“共享信用信息具有不可替代的价值”。





    本文作者:张驰
    本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接
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  • 安徽大学个人文档

    2015-12-11 09:32:59
    安徽大学,个人文档,能不能不要这么烦.我擦
  • 想记住这么一个人

    2017-03-12 18:42:11
    多年工作,又重新来到这个校园,所以一有讲座便会去听听 ,丰富一下经历和心灵。 ... 今天很幸运,在网上看到他开了微信公众号,关注了,也许,真的会记住这么一个人。    

             多年工作,又重新来到这个校园,所以一有讲座便会去听听 ,丰富一下经历和心灵。

            报告的名字叫《粗鄙时代,我们如何立世》,报告人叫朱学东。以前从未听说过这个人,题目听起来有些沉重,大学生听众不是很多,我选择去听,

    直觉上觉得这个人也许沧桑一些,而我是成年近中年人,也许会有共鸣。

         讲座不是很有条理,讲座开始还有一个好像有点商业的仪式,干什么的,不记得了。只记得其中的一些话,和他读的一些诗:

         做一丛灌木,既不消失,也不抵抗,从不屈服

         建设自己,就是建设新中国

         一个读诗的人是不容易被战胜的

        愤怒会释放自己心中的魔鬼

    ......

        他那略带忧郁的表情,和提倡正能量的校园有些许的不和谐,但我当时记起了艾青的诗句:为什么我的眼里常含泪水,因为我对这土地爱得深沉!

          讲座是2016年的事,我已很久不在写非技术类文字,便把他记在了手机上,但还是怕忘记了,删掉了,便把他记在这里。

         今天很幸运,在网上看到他开了微信公众号,关注了,也许,真的会记住这么一个人。

       

      

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  • 把时间线拉回到 2015 年 4 月 13 日,一位河南省实验中学的心里老师在辞职信上写下了「世界那么,我想去看看」这句话,后来爆红网络,我想这位心里老师当时写这句话的时候肯定没想到这句只有十个字的话,成为了...

    把时间线拉回到 2015 年 4 月 13 日,一位河南省实验中学的心里老师在辞职信上写下了「世界那么大,我想去看看」这句话,后来爆红网络,我想这位心里老师当时写这句话的时候肯定没想到这句只有十个字的话,成为了当年的网络经典语录,成为了我们每个人对那个年代的回忆。

    这句话直接导致了当年很多营销号出来炒作概念,乱七八糟瞎炒一气,蛊惑了不知道多少年轻人当年自认为潇洒的裸辞掉工作,一个人跑出去看世界。

    可惜的是当年脑子一热裸辞掉工作跑出去看世界的人,不知道有多少人还能稳定的着陆。忽然想起来不知道在哪看到的一句话 「不是工作需要你,而是你需要一份工作」

    大家都是成年人,做决定前最好能自己多思考几分钟,仔细想想自己是否能承担后果。

    我们想要出去看世界代价有点高,但是 Python 想看世界不是一般的简单,我们只需要用到一个 pyecharts ,就可以让 Python 想看啥看啥。

    安装

    Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。

    pyecharts 的安装非常简单,只需要一句话:

    pip install pyecharts
    

    pyecharts 环境:

    • Python3.6+

    pyecharts 文档地址:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

    pyecharts 示例代码:https://github.com/pyecharts/pyecharts-gallery

    看世界

    pyecharts 为我们提供了地图组件 Map ,我们可以直接使用 Map 组件来看世界。

    接下来我们来看下如何使用 pyecharts 的 Map 组件来画地图。

    以下示例均参考自官方示例

    Map 组件的使用非常简单,我们可以先看下世界地图:

    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import MapGlobe
    from pyecharts.faker import POPULATION
    
    
    data = [x for _, x in POPULATION[1:]]
    low, high = min(data), max(data)
    
    c = (
        MapGlobe()
        .add_schema()
        .add(
            maptype="world",
            series_name="World Population",
            data_pair=POPULATION[1:],
            is_map_symbol_show=False,
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        )
        .set_global_opts(
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                min_=low,
                max_=high,
                range_text=["max", "min"],
                is_calculable=True,
                range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"],
            )
    
        )
        .render("map_globe.html")
    )
    

    世界看的不想看了还能看看我们伟大的祖国,代码也很简单:

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Map
    from pyecharts.faker import Faker
    from pyecharts.globals import ThemeType
    
    c = (
        Map(init_opts=opts.InitOpts(
            theme=ThemeType.DARK,
            bg_color='#404a59'
        ))
        .add(
            "中国地图",
            [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],
            "china"
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图-示例"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
        )
        .render("china_map.html")
    )
    

    再来一个我生活的城市上海的地图:

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Map
    from pyecharts.globals import ThemeType
    
    shanghai_list = ['黄浦区', '徐汇区', '长宁区', '静安区', '普陀区', '虹口区', '杨浦区', '闵行区', '宝山区', '嘉定区', '金山区', '松江区', '青浦区', '奉贤区', '崇明区', '浦东新区']
    
    shanghai_people = [65.38, 108.44, 69.4, 106.28, 128.19, 79.7, 131.27, 254.35, 204.23, 158.89, 80.5, 176.22, 121.9, 115.2, 68.81, 555.02]
    
    BAIDU_LINK='https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E8%A1%8C%E6%94%BF%E5%8C%BA%E5%88%92/7426389?fr=aladdin'
    
    c = (
        Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, bg_color='#404a59', width='1600px', height='900px'))
        .add("上海市-常住人口", [list(z) for z in zip(shanghai_list, shanghai_people)], "上海")
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title="上海地图-常住人口(单位:万人)",
                subtitle="常住人口数据来自百度百科",
                subtitle_link=BAIDU_LINK,
            ),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
        )
        .render("map_shanghai.html")
    )
    

    看完 2D 的有没有觉得不过瘾, Map 组件还未我们提供了 3D 地图的组件 Map3D :

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Map3D
    from pyecharts.globals import ThemeType
    from pyecharts.globals import ChartType
    
    from pyecharts.globals import CurrentConfig
    CurrentConfig.ONLINE_HOST = "http://127.0.0.1:8000/assets/"
    
    c = (
        Map3D(init_opts=opts.InitOpts(
            theme=ThemeType.DARK,
            bg_color='#404a59',
            width='1600px',
            height='900px'
        ))
        .add_schema(
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
                color="#313c48",
                opacity=1,
                border_width=0.8,
                border_color="#000",
            ),
            map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
                is_show=True,
                text_style=opts.TextStyleOpts(
                    color="#fff", font_size=16, background_color="rgba(0,0,0,0)"
                ),
            ),
            emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
            light_opts=opts.Map3DLightOpts(
                main_color="#fff",
                main_intensity=1.2,
                is_main_shadow=False,
                main_alpha=55,
                main_beta=10,
                ambient_intensity=0.3,
            ),
        )
        .add(series_name="", data_pair="", maptype=ChartType.MAP3D)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="全国行政区划地图"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
        )
        .render("map3d_china.html")
    )
    

    是不是很简单,这些地图我都没有配数据,可以配置上数据做一些看板的展示。

    还有一点, pyecharts 的所需要的静态资源,会默认访问 https://assets.pyecharts.org/ 获取(可以查看生成的 html 文件):

    如果网络条件不好,地图会展示不出来,我们可以使用官方为我们提供的本地服务:

    需要先获取 pyecharts-assets 项目

    git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts-assets.git
    

    然后进入 pyecharts-assets 目录启动 HTTP file server :

    cd pyecharts-assets
    python -m http.server
    
    # Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8000 (http://0.0.0.0:8000/) ...
    # 默认会在本地 8000 端口启动一个文件服务器
    

    然后我们在代码中配置 pyecharts 全局 HOST:

    # 只需要在顶部声明 CurrentConfig.ONLINE_HOST 即可
    from pyecharts.globals import CurrentConfig
    CurrentConfig.ONLINE_HOST = "http://127.0.0.1:8000/assets/"
    
    # 接下来所有图形的静态资源文件都会来自刚启动的服务器
    

    添加完成后的 html 文件生成后应该是这样的:

    这时我们再打开页面,可以看到页面基本上是秒刷新。

    需要获取源码的同学可以在公众号后台回复「看世界」获取。

    您的扫码关注,是对小编坚持原创的最大鼓励:)
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  • 差距为什么这么大

    2014-02-27 16:56:17
    才知道人与人之间的差距能有多。也许你一辈子所创作的社会价值都没有某些人一天或者一个小时创造的社会价值高。但是这些人每天创造高价值的人。背后必然也有你所不知道的故事。你没有这些故事。当然一个人所创造的...
    偶尔看看《福布斯》,《自然》杂志。才知道人与人之间的差距能有多大。也许你一辈子所创作的社会价值都没有某些人一天或者一个小时创造的社会价值高。但是这些人每天创造高价值的人。背后必然也有你所不知道的故事。你没有这些故事。当然一个人所创造的价值是很难衡量的。对一个家庭来说也许你创造的价值是无价的,因为你的家人需要你而别人无法带来这样的价值。类似儿女对于父母是无价的。中国人的核心价值都是以家庭为单位的。不知道差距为什么这么大。也许像缔造苹果的老乔说的一样:"活着就是为了改变世界,难道还有其他原因吗?".许多人说你无法改变世界但是你每一天都在改变着世界,因为有你世界才会精彩,精彩的世界你是不可或缺的。也许现在每一天我创造的价值很少。但是我有永不放弃的努力。也许现在的我还是很渺小,但是我的人生终将伟大。为了自己精彩,为了世界的精彩。
    
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  • python练习 世界这么大,我想去看看

    千次阅读 2020-04-18 12:10:55
    代码如下: str1=input("请输入一个人的名字:") str2=input("请输入一个国家的名字:") print("世界这么大,{}想去{}看看。".format(str1,str2)) 运行结果:
  • 我希望有这么一个人

    2009-12-17 18:19:00
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