下一个风口?BAT金融大数据体系拆解与价值挖掘

　　金融创新很大一部分原因在于大数据和金融之间的结合。纵观BAT、京东、小米、万达、平安这些把触角伸到互联网金融领域的巨头，无一不是在大数据层面上有所布局。大数据和金融相结合，几乎已经成为金融领域的通用做法。

　　金融数据的含金量

　　谈数据必须先谈数据的完整度和价值含量。就像煤矿一样，大数据中的价值含量、挖掘成本比数量更为重要。非结构化数据，就像是有杂质的煤矿，无法直接使用。大数据还需要进行脱敏、提纯、结构化，才能变成可以被直接运用于商业层面的有价值的信息。

　　金融数据作为专业度要求更高的数据尤为如此。对于BAT三家而言，布局其实都比较完整。2015年年底的时候，阿里集团透露，在阿里数据平台事业部的服务器上，攒下了超过100PB已处理过的数据。

　　BAT三家公司，数据体积相差不会太多， 三家几乎都有LBS、交易、社交等一系列不同维度数据，只是能力有所区别。

　　三家数据核心优势可以如此简单划分——

　　百度：基于搜索而诞生的公共数据、需求数据。百度的优势在于数据最全面，数据样本比较复杂，数据的广度和多样性上比较强，拥有核心技术和数据矿山，而且是一座富矿;

　　阿里：基于淘宝天猫业务而诞生的电商数据、信用数据。阿里的核心业务在电子商务上，数据比较聚集，更容易做分析。这种数据类型的优势在于，更容易变现，挖掘出商业价值;

　　腾讯：基于微信、QQ诞生的社交数据、关系数据，以及游戏数据，相对较杂。不过，容易分析人们的生活和行为,从里面挖掘出商业、健康等领域的信息;

　　大数据领域有这样一种说法——所有的数据都是风险数据。而拍拍贷风险副总裁顾鸣博士之前提出过一个金字塔结构图。

　　在这张图中，征信数据位于金字塔的顶端。往下走是消费数据、运营商数据、社交数据、行为数据以及其他数据。越是靠近金字塔的顶部，大数据在风控领域的应用就会越直接，获取数据的难度随之增加，覆盖率当然会降低;相反，越是靠近金字塔的底部，大数据在风控方面的应用难度就越大，但是数据的数量和覆盖率都会变大。

　　把BAT三家套入这个金字塔结构中就会发现。阿里的数据离变现几乎只有一步之遥。阿里以电商-支付-信用为三级跳板，针对性很强，数据价值纯度高，金融数据的整合上做的也比较完善，缺点是覆盖面还是不够。不过，这些年来不断收购、入股优酷、微博、高德等一系列企业，阿里数据维度其实也在越来越丰富，也在不断往金字塔的底层下探。

　　腾讯有社交、行为数据，这些数据不能直接运用，但获取的信息会更丰富。而腾讯目前的大数据策略是先将产品补全，产品后台数据打通，形成稳定生态圈。本阶段先利用大数据挖掘改进自己的产品。后期有成熟的模式合适的产品，则利用自家的社交及关系数据时，开展对大数据的进一步挖掘。

　　虽说有人认为百度和腾讯很多数据是非结构化数据，在风控上的运用难度较大，很难直接商业化。不过，这些数据恰恰是金字塔最底层的数据。在普惠金融的环境下，互联网全域大数据带来的价值不可忽略。

　　四个角度告诉你，金融大数据到底用在了哪些地方

　　之所以要花这么大的篇幅去谈三家的数据来源，主要还是因为今天无论是金融、电商、物流、生活服务等各个领域，其实都离不开维度全面的数据。

　　因为数据维度越丰富，对用户粗颗粒的画像就会越了解。某一个画像的用户到底喜欢什么，都可以一清二楚地了解到。企业也能够面对做很多有针对性的营销。

　　尤其是在金融领域，企业对大数据掌握越全面，所能涉及到的业务也会越丰富。BAT数据最丰富，在金融业务领域横亘支付、贷款、理财、保险、证券、银行、征信、基金、众筹等各个领域。而小米、京东、万达等企业因为体量、数据等相对而言优势不大，则会在这9个领域中缺失某些领域的布局。