迟迟提升不了的花呗额度，跟芝麻信用分可能不沾边

毫不夸张地说一句，现在比我们爸妈更了解我们的是大数据。
一个很直接的体现就是个人信贷。
大数据对我们的喜好、收入水平、周围人脉等情况简直就是了如指掌。
一个人他能借多少钱？他能否还钱？什么时候还钱？

其实大数据早已算得一清二楚，否则信贷不会在我们的生活中无处不在。

1.生活处处有信贷

从企业贷款到个人房屋抵押贷款，从花呗借呗到各种消费白条…
信贷产品已是随处可见。

据央行数据统计，银行业总资产占我国金融资产的90%左右。

随着金融科技的发展，很多互联网公司也开始推出信贷服务。
在美团或者饿了么点外卖，下单完成之后，APP不断暗示，我们的钱包中有很多额度。

打车出行，账户余额不足，没事，滴滴金融有额度。

上网购物，借呗、花呗、白条还有信用卡等各种产品任你挑选。

即使是看个视频，腾讯也发布了微粒贷这样的信贷产品。
如今的信贷早已走出传统银行的大门，也不局限在买房买车开公司等这样的大型业务。
它走到了百姓的衣食住行之中，变得简单，变得快速，变得大众化。
只要一台手机，短短几分钟就会有一笔资金进入借款人银行账户。

2.隐藏在信贷背后的大数据

但不知道大家发现没有，信贷产品如此众多，但是每个平台给我们的额度却高低不等。
同一个平台，你和你的朋友之间的额度也会不一样，甚至于每个人的贷款利率也有可能不同。
有人认为这是看人下菜碟，但实际金额的多少，完全取决于用户所产生的数据信息综合评估结果。

个人进行信贷时，除了用户授权给平台常用信息（年龄、性别、住址、工作、学历、银行征信记录）之外，互联网公司还掌握了大量的用户数据：

电商消费数据：淘宝消费数据、京东消费数据

关系链数据：微信好友、抖音好友、微博互相关注人

兴趣信息：消费偏好、旅行偏好
交通信息：滴滴交通数据、携程的旅行数据
手机app信息：手机中安装的各种app

大数据征信相对于传统线下的采集和整合会更加全面和准确，信用评估结果也会更加准确。
但数据并不会自己长腿，跑到信用机构告诉他们谁的个人信用数据好，应该多借他一点钱。

要想让数据真正产生价值，还要依据公司内部的商业分析和数据分析来计算。

3.商业分析如何让数据产生价值

用户数据往往是海量的，比如有百万级的用户数据信息，而每个用户往往可以获得的相关历史数据也是众多维度的，往往包含成百上千的信息可以使用。

虽然数据越多，越详细，用户画像便会定位更准确，但并不是所有的数据都是有效数据。
用户申请信贷时，商业分析师会获取用户历史数据，他们首先要做的便是清洗和整理数据。
然后根据历史数据可以进行若干可视化分析，得到很多初步的有用信息，例如大致判断贷款表现、贷款利率、逾期情况与哪些信息具有关联关系：

根据以上各种数据的关联关系，商业分析师可以推断出未来最佳的贷款质量预测方法，从而准确的判断未来客户的贷款逾期率等核心指标，以便做出贷款决策。
同时，平台一般会将海量的历史数据分成训练集和预测集，商业分析师通过训练集的数据来设计最佳的预测模型。
然后将预测模型应用在预测集上，通过各个模型在不同预测集的表现来决定最佳的决策和预测模型。
可以清楚的看到，在个人信贷过程中，商业分析师分析数据的流程基本如下：

而这些处理和分析数据的方法可以延伸到任何行业之中，不论是医疗行业，还是消费品行业。
在“万物皆数”的时代，任何行业都应该学会让数据资产变现。
想要挖掘出数据宝藏，必然少不了商业分析技能。
如果你想学习商业分析，想要了解更多商业分析应用案例。
那么我推荐你学习罗切斯特理工大学（Rochester Institute of Technology，简称RIT）商业分析硕士项目。

这所学校至今已经拥有近200年的建校史，是美国历史上第二古老的私立理工大学，今年被College Gazette评为“全美最佳理工大学”第八名， 同榜单的学校还有麻省理工大学和加州理工大学。
在RIT商业分析课程中，你将会学到最常用的预测方法，包括基础的统计模型以及常见的机器学习方法，并可以娴熟的掌握这项强大的分析本领，在业务中大展身手。

同时，你也会在课程中了解到商业分析应用案例，学习其中的方法论和经验，利用数据分析的力量来驱动和优化业务绩效、战略和运营，为自身职业发展赋能。