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忘掉你的大数据,数据思维才最重要!

[日期:2015-10-16] 来源:微头条  作者: [字体: ]

  什么是数据思维?数据思维的最核心是利用数据解决问题,利用数据解决问题的最核心是要深度了解需求,了解真正要解决什么样的问题,解决问题背后的真实目的是什么。在解决问题的过程中我们使用数据的方法,通常可以叫量化的方法。

  所谓量化的方法, 就是解决问题的过程要可衡量、可评估,有非常明确的定义,这点在车老师书里有一篇就介绍了他的几个定义,即“PIMA”,这四个字母分别代表了解决问题时要考虑的几个纬度。

  需要有明确的目的(P);

  在达到目的的过程中需要有清晰的定义(I);

  在解决问题的过程中所使用的手段是可量化的(M);

  对问题、解决问题的全过程可评估(A)。

  所以不管是财务、人事、还是生产或销售的每一个环节都是可量化的,可以通过数据解决问题的。

  通过量化的数据解决问题,就是我们所谓的数据思维。举明略在金融行业的实际案例来看:我们先思考一下,金融行业里银行、保险或证券公司经营的目的是什么?这是核心。车老师在书里也介绍了,考虑大数据也好,考虑数据思维也好,首先是要分析出所做事情的真正目的是什么?然后再进行量化分析。

  实际上,金融行业企业最核心的是风险控制问题。银行获取存款的过程做一个最基本的存款操作就行了,是没有任何风险的。但当银行想盈利的时候,存款业务因为要支付储户利息成为非赚钱手段,想赚钱要通过贷款实现。银行把收过来的存款贷出去,两者之间的利差是银行的利润。

  所以对于银行来讲,真正的核心诉求是如何在贷款过程中降低风险,尽量减少贷款个体或企业不还款的风险。这个风险越低,银行的利润空间就越大。因为整个贷款利差并不高,可能只有几个点,最多也不会超过十个点,即便是现在的小贷,也不会超过十个点。但一般一个贷款人还不了款的话,银行利润就会被大打折扣。现在整个市场上的风险率或坏账率有时会高达百分之三、百分之五,即便比较低的时候可能在很多银行有百分之一点几、百分之二点几。所以如何有效的控制这个风险对银行很重要。

  所以对于银行来讲,他需要了解贷款人的还款能力。而且还款能力从他贷款到还款过程中也在时时发生变化,有消费者在贷款瞬间是有还款能力的,但在还款之前的整个周期里他经历的状况其实在不断发生变化。企业更是这样子,每个企业在经营过程中的状态是瞬息万变的。所以对于银行来讲了解消费者或企业的整个经营状况、资产状况、风险状况是非常关键的,中间的每个环节都可能造成贷款人最后无法还款,银行需要评估这里面的每一个因素与最后能否发签证的关系。

  在传统金融行业里,很多银行只会考虑发贷款或者发信用卡之前的风控分析。很多银行到人民银行拿到一些个人消费者征信报告,这些数据包含了消费者以前其他的贷款、每个月工资情况等等这样一些最基本的信息。银行根据信息打分,然后这个分数之上的消费者可以获批贷款,在分数之下的就不会获批。这整个过程是成本较高的,因为任何一个报告都是要花钱去买。第二点是很多情况下需要面访,现场进行风险考察,然而这个考察过程中数据的真实性和有效性也是值得商榷的。

 

  比如我们的一个客户——邮政储蓄银行。向他们贷款的很多客户是农民,他们在种植或者养殖生产中需要资金支持,比如用来投资买种子或者购买种植养殖的基本设施。但是当面谈的时候他或许假装家里有一头牛,我将来可以卖掉这个牛还款,但这个牛有可能是从他的邻居家拉过来的。所以真正证明贷款申请人信用的数据真实性和有效性是解决这个问题过程中非常核心的问题。 数据是否是真实有效的、数据是否跟最后结果有关系,这就是我们在数据思维决策过程中需要考虑的两个非常核心的问题。





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