网贷行业大数据信用报告——拆解背后的数据
本文对网贷大数据信用报告进行了深度剖析，旨在揭示其中的核心内容。报告的数据来源、维度等方面均有所介绍，并重点关注了用户画像、风险预测等关键领域展开分析。
一、网贷大数据信用报告的数据来源
网贷大数据信用报告的数据来源涵盖多方面，包括了各大银行的信用信息、第三方P2P平台、企业征信数据等。其中，第三方平台的数据质量和时效性是比较高的，常常会被作为数据源。
具体来说，第三方平台对涉及到的各方信息都会进行收集、整理、归纳和统计，并对不同角色的信息进行分类，再通过数据挖掘和分析，以及各种先进的算法技术，将大数据变成符合人类智能思考习惯的报告即大数据信用报告。
二、网贷大数据信用报告的数据维度
网贷大数据信用报告中涉及到的数据非常多，从各个维度上呈现了借款方的信息，包括但不限于以下几个角度：
- 借款人身份属性：包括性别、年龄、职业等信息，可以为借贷机构提供一个基本的风险评估。
- 宏观经济指标：指标包括全国GDP、全国财政收支、全国信贷规模、工业增加值、CPI等，可以对行业风险做出评估，对市场环境做出分析。
- 行业指标：包括行业增长率、行业规模、行业收益等，可以分析特定行业的风险情况。
- 借款人行为数据：包括借款人的还款习惯、借款目的、借款用途等。这些数据更加具有针对性，可以帮助借贷机构制定更为准确的风控策略。
三、网贷大数据信用报告的用户画像
网贷大数据信用报告中的用户画像是研究用户本质的重要工具。通过数据挖掘挖掘到的地域、年龄、性别等数据进行分析，借贷机构可以对借款人的个人特征对信用与风险进行预判，同时也可以据此制定更为细致的营销策略。
以年龄为例，通过对用户年龄分布情况的分析，可以清楚地了解到各个年龄段人群的放款使用情况及他们的特点，然后根据特点，设计相应的还款时段和期限，从而有效降低风险。
四、网贷大数据信用报告的风险预测
随着国内金融风险不断升级，借贷机构对于风险的预测和控制显得尤为重要。而网贷大数据信用报告的出现，将大大地缓解了金融风险的压力。
通过各种数据的收集和分析，网贷大数据信用报告不仅可以对借款人进行全方位的掌握，同时也可以对风险进行有效判断。收集的数据包括借款人的个人信息、借款目的、及时的还款情况等。借此可以对风险做出判断，提升机构的控制能力（如制定合理的借款期限、利率等），降低贷款风险的同时保证收益效益。