宜信揭秘互联网金融行业大数据门槛

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社会信用信息系统一直是整个社会经济发展的短板，而我国银行信用信息系统的建设恰恰显示了整个社会信用信息系统的重要性。如今，互联网金融正如火如荼地进行着，每天都有成千上万的数据产生。如何有效地将这些数据应用到行业中已经成为行业内讨论的焦点。作为中国互联网金融行业的先锋，信易一直走在行业的前列。它不仅建立了一个大数据中心，还完善了一套独特的大数据风险控制模型，引领行业发展。

CreditEase Pleasant Loan首席执行官方认为，面对海量的用户信息，数据检索和分析的能力首先是一个很高的门槛。其次，风险控制的有效性只有在风险控制模型和整个财务周期反复迭代后才能得到验证。

CreditEase创始人兼首席执行官唐宁曾表示，近10年来，CreditEase积累了数百万小微企业主和农民的信息，拥有一定的数据库。未来，它还将与对等机构和金融机构交换数据。同时，在北京的大数据中心，CreditEase建立和完善了基于多渠道异构数据采集、存储、处理和分析的大数据能力，创造了一系列数据驱动的业务、产品和服务，为CreditEase的客户和合作伙伴提供了创新的集成解决方案，促进了CreditEase互联网金融业务的全面发展。

CreditEase开发的大数据技术通过数据捕获识别并建立用户的风险控制模型，这是CreditEase愉快贷款“极速模式”风险控制的关键。依托CredIt Easy公司的数据积累和CredIt Easy Load自身，CredIt Easy Load的技术团队精心打磨出一套独特的大数据风险控制模型，从多个精确的维度对用户数据进行过滤、标记和判断，能够快速准确地对用户进行“信用评分”，从而实现用户额度的快速授信，提高信用审核风险控制流程的效率，提升产品和服务水平。

CreditEase的金融云系统是大数据创新的另一个产品。底层是云计算平台，包括海量存储和灵活计算框架，是支撑整个云平台的技术基石。基于这样的金融云，CreditEase开发了一个专门为小微企业特别是电子商务服务的“商务沟通贷款”，可以在一分钟内快速发放信贷，并通过综合评估卖方的经营数据和信用，以风险定价的方式为卖方提供相应的信用额度。与此同时，CreditEase从所有可能的信息来源和互联网方获得与风险相关的数据，并使用大数据来武装贷款和保证资产质量。

可以说，大数据的收集、选择和组合应用是未来互联网金融的一大门槛。正是这种由大数据驱动的金融创新支持了互联网金融的发展。