新年開工，李彥宏的內部信就在伴侶圈中激發了一波刷屏。李彥宏說，“這樣一個時代，是很明明的金融創新的新時代”，這充實表白金融業務將是百度將來的四大偏向之一。而他的一句“數據秒殺一切算法”，更是從側面透露了以大數據為代表的人工智能技能將成為百度金融的必殺技。

金融創新很大一部門原因在于大數據和金融之間的團結。縱觀BAT、京東、小米、萬達、平安這些把觸角伸到互聯網金融規模的巨頭，無一不是在大數據層面上有所機關。大數據和金融相團結，險些已經成為金融規模的通用做法。

金融數據都像是煤礦，代價含量、挖掘本錢更重要

談數據必需先談數據的完整度和代價含量。就像煤礦一樣，大數據中的代價含量、挖掘本錢比數量更為重要。非布局化數據，就像是有雜質的煤礦，無法直接利用。大數據還需要舉辦脫敏、提純、布局化，才氣釀成可以被直接運用于貿易層面的有代價的信息。

金融數據作為專業度要求更高的數據尤為如此。對付BAT三家而言，機關其實都較量完整。2015年年底的時候，阿里團體透露，在阿里數據平臺事業部的處事器上，攢下了高出100PB已處理懲罰過的數據。

BAT三家公司，數據體積相差不會太多，三家險些都有LBS、生意業務、社交等一系列差異維度數據，只是本領有所區別。

好比說，百度有輿圖、貼吧、糯米、外賣、Uber、攜程、去哪兒；阿里有高德、微博、口碑、付出寶、飛豬、優酷等；而騰訊有微信、QQ、京東、新美大等。

三家數據焦點優勢可以如此簡樸分別

百度：基于搜索而降生的民眾數據、需求數據。百度的優勢在于數據最全面，數據樣本較量巨大，數據的廣度和多樣性上較量強，擁有焦點技能和數據礦山，并且是一座富礦。

阿里：基于淘寶天貓業務而降生的電商數據、信用數據。阿里的焦點業務在電子商務上，數據較量聚積，更容易做闡明。這種數據范例的優勢在于，更容易變現，挖掘出貿易代價。

騰訊：基于微信、QQ降生的社交數據、干系數據，以及游戲數據，相對較雜。不外，容易闡明人們的糊口和行為，從內里挖掘出貿易、康健等規模的信息。

大數據規模有這樣一種說法——所有的數據都是風險數據。而拍拍貸風險副總裁顧鳴博士之前提出過一個金字塔布局圖。

在這張圖中，征信數據位于金字塔的頂端。往下走是消費數據、運營商數據、社交數據、行為數據以及其他數據。

越是接近金字塔的頂部，大數據在風控規模的應用就會越直接，獲取數據的難度隨之增加，包圍率雖然會低落；相反，越是接近金字塔的底部，大數據在風控方面的應用難度就越大，可是數據的數量和包圍率城市變大。

把BAT三家套入這個金字塔布局中就會發明。阿里的數據離變現險些只有一步之遙。阿里以電商-付出-信用為三級跳板，針對性很強，數據代價純度高，金融數據的整合上做的也較量完善，缺點是包圍面照舊不足。不外，這些年來不絕收購、入股優酷、微博、高德等一系列企業，阿里數據維度其實也在越來越富厚，也在不絕往金字塔的底層下探。

騰訊有社交、行為數據，這些數據不能直接運用，但獲取的信息會更富厚。而騰訊今朝的大數據計策是先將產物補全，產物靠山數據買通，形成不變生態圈。本階段先操作大數據挖掘改造本身的產物。后期有成熟的模式符合的產物，則操作自家的社交及干系數據時，開展對大數據的進一步挖掘。

雖說有人認為百度和騰訊很大都據長短布局化數據，在風控上的運用難度較大，很難直接貿易化。不外，這些數據恰恰是金字塔最底層的數據。在普惠金融的情況下，互聯網全域大數據帶來的代價不行忽略。

百度的數據最為全面、完善，包圍面最廣。互聯網情況下，每小我私家城市在網上留下陳跡。因此，位于底層的互聯網行為數據包圍面最廣，維度最多樣，對破解我國數億成年人尤其是草根群體的信用空缺困難輔佐最大。

外貌上看這些數據大大都和金融無關，但假如挖掘恰當，可以或許通過成立模子，給用戶勾勒出較量精確的畫像。讓那些看似與風險不太相關的數據在互聯網金融風控的場景中浮現代價。

四個角度匯報你，金融大數據到底用在了哪些處所

之所以要花這么大的篇幅去談三家的數據來歷，主要照舊因為本日無論是金融、電商、物流、糊口處事等各個規模，其實都離不開維度全面的數據。