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大咖周语录 | CDO是颗焦虑下的蛋,个人征信市场很不被看好

2016-08-29 jean 数据猿
<数据猿导读>

对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用,每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点,让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续,数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下等形式,对目前大数据行业的现状进行深度交流,汇集更多“大咖语录”给大家


来源:数据猿 作者:jean


聚信立创始人兼CEO罗皓说互联网金融领域60%的损失都是因为欺诈,大数据风控有很大的发展空间;大数据之父舍恩伯格表示数据分析本身就增加时间成本,用人工智能分析数据才是发展电子商务的王道;比邻弘科COO史建刚说,首席数据官CDO纯碎是为焦虑而生!算话征信CEO蒋庆军很不看好个人征信市场……更多大咖声音尽在本周【大咖周语录】!


倍业科技CEO陈镜:数字营销作假严重,价值是时候回归了



现在整个互联网广告行业水太深,业内潜规则现象严重,国内公开市场的流量质量太差,且存在作弊行为。流量造假可以用技术屏蔽,质量偏低可以开拓渠道,最让人沮丧的是广告主的应对方式——打破底线,过低压价。在这种恶性循环的市场下没有人会真正受益!


要想破局数字营销尴尬现状,就得打破规则:一,优质媒体不愁卖不掉,可以为流量方提供精细化管理的系统方案服务,提高变现效率,换取直接采买权。二,只提供优质媒体还不够,可与第三方数据公司合作,利用人工智能技术将数据产品化,提供多种细分行业和场景的数字营销产品,让数字营销成为广告主的常规武器。


原文:http://www.datayuan.cn/profile/6704.htm


大数据之父舍恩伯格:数据平台+人工智能才是电子商务的最佳交易方式!



电子商务是一种更高效的交易方式,但是在大数据时代,很多人都忽略了一个问题:当数据和数据分析本身被我们进行分析的话,时间成本会更高。传统的交易方式很方便,但是效率很低。大数据带来的高效率却需要更多的时间成本,如何衡量?


数据平台+人工智能可以找到最优的方式达成交易。人工智能是基于数据的统计学分析的。如果把更多的数据,使用智能进行分析的话,我们的决策可以更高效,时间成本大大降低。前提需要分享、开放,建立互信,协同合作。


原文:http://www.datayuan.cn/article/6773.htm


聚信立创始人兼CEO罗皓:新金融公司60%的损失是被骗走,大数据风控成互金领域“定心丸”



中国超4亿的人都是“白户”,缺乏征信记录,他们是互联网金融浪潮下最需要被授信的消费者。要想满足这部分人群的需求,风险很大,须要注意三点:欺诈风险、信用风险、多头借贷。重点是欺诈风险,因为中国的新金融领域有60%的损失都是被骗走的,对于这部分人来说,信用风险已经不重要了,本质上他们就是来骗钱的。

如何比较准确的判断借款人的风险就显得尤为重要。大数据凭借多、快、准的优势成为互联网金融企业做风控的“定心丸”。


原文:http://www.datayuan.cn/article/6770.htm


比邻弘科COO史建刚:首席数据官CDO,这颗时代焦虑下的蛋!



在信息时代,你的信息格局和信息位置决定了你的阶层,展开了说就是: 你是处于信息的源头,还是处于信息发酵的中段,还是处于信息洪流的末端,还是处于信息的孤岛。而大数据就是我们攀爬信息社会金字塔的进阶之道。


首席数据官CDO,作为处于信息发酵的中段的那批人,是企业转型的杠杆支点,是实现企业战略转型、适应外部新常态的杠杆支点。他们要做的就是让数据能流通、能变现,能挣钱,而不是躺在服务器里,费电!


过去,企业的数据都是尴尬,要使用,太亏本;不使用,躺在服务器太费电!领导焦虑到不行。CDO存在的意义就是把尴尬变成利润,变成惊喜!这个角色是用来解决领导人的焦虑,帮助他们站到信息的源头,然后笑看市场无常。(CDO真的是焦虑下的蛋)


原文:http://www.datayuan.cn/article/6708.htm


算话征信CEO蒋庆军:从10万亿到10亿,个人征信市场也就这么大



大数据征信还没有一个明确的定义,现在大部分所谓的大数据征信公司,基本上只是提供大数据风控服务的公司。但是,当前大数据在风险评估中的作用并不显著。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;


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。


此外,个人征信市场的预期也没有想象中的美好。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,10万亿的贷款规模产生能的净利大概也就10个亿。所以,个人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。


原文:http://www.datayuan.cn/article/6601.htm



如对上述观点有疑问或独特见解,请加作者微信:15737954328,交流。


注:人物顺序纯属随机。


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来源:数据猿


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