通过大数据运用，做好信用体系，做好风控，对互联网金融，尤其是对P2P网贷平台而言非常重要。

　　“大数据”这个词原先是没有的，很多人都是从2012年2月《纽约时报》的那篇文章开始知道大数据的。到今天，在大数据领域的投资已经越来越多，公司也越来越多，但有多少公司真正使用的是大数据？我相信没有太多。

　　大数据如何在金融中运用？我们可以看看大数据在美国金融当中最直接的场景，即所谓的信用评估体系。

　　美国的信用评估体系很早，所以每个人之间都有一点制衡在里面，不敢把事情做得太绝。否则，会记录在案。中国现在也在做，但还不太成熟，因此，在这个领域将会有很多机会。

　　美国的信用体系评估很简单，就几样，一是债务的历史。如果你曾经有过违约，显然对今后借款能力是有质疑的。二是债务，你总共欠了多少钱，这个很重要，即使你是比尔·盖茨，但如果你借的钱已经超过600亿美元，超过你的偿还能力，也是个问题。三是信用历史时间，10年前就有一张信用卡的人与一个今年才有信用卡的人，我不能说哪个偿还能力更强，但至少前者有更多的信用数据。四是跟他相关的其他因素也很重要。比如说最近有没有买房，如果买房就有买房信用卡的记录，有没有买车，也会有记录。这些全部加起来，就形成了美国现有的评估体系。

　　如果大家在数学相关领域工作的话就会知道，如果变量太多，从某种程度上说，你的模型处理起来就会比较麻烦。

　　大数据在金融中的作用到底如何？举个例子，有两块不同的石头，一块被做成了台阶，铺在通往山顶寺庙的路上；一块被做成佛像。两者晚上探讨，当作石阶的那块石头问被做成佛像的石头，凭什么你当了佛像，而我每天被万人踩在脚下。做成佛像的石头说，虽然我们都是石头，但你只被切过6刀，而我受尽磨难才成为一个佛像。如果你分析一个人的历史过程，切6刀和切30刀是不一样的，变量不一样，困难程度也不一样，当然得到的信息也不一样。

　　美国是一个比较稳定的社会，就因为它的中产阶级比较多，也就是信用评估在650分以上的人群占到美国很大一部分。在美国，服务信用评估分数较高人群的金融机构很多，竞争很激烈。包括美国的四大银行，也就是主要的信用卡提供商，他们可以赚取这部分人的交易费用，却很难赚取他们分期付款的钱，因为他们每个月的花费都会在当月还掉。金融机构的风险低，自然收益也低。

　　而信用评估小于550分的人群，就基本没有金融机构竞争。怎样才能更好地服务这部分人呢？用大数据。用千万个变量进行建模，来判断这些人的个人信用到底能不能被纳入到正常的体系当中去，这就是我们要做的事情。

　　通过大数据运用，做好信用体系，做好风控，对互联网金融，尤其是对其中的热点——P2P网贷平台非常重要。在美国，最大的P2P平台只有两家，而在中国，已经超过2000家（统计数据有偏差）。我可以很负责任地说，6个月或者1年后，如果能剩下1/4都是奇迹，大部分的公司会死掉或者被并购。

　　当所有的热潮慢慢退去时，到底谁会留下来？这时候风控就显得尤为重要，而要做好，就必须要有大数据支撑下的信用体系建设。不只金融业，在大数据时代，任何企业的管理都离不开大数据，最明显的就是人力资源管理。

     雇员的诚信如何评估，一直是一道难解的社会难题，而在大数据时代，通过雇员的个人职场诚信档案，来分析个人的诚信和道德，就成了可能。在现在的职场，个人学历和经验是雇主判断雇员素质的一个重要方面，而更重要的则是很多雇主看中的一份关于个人的职场诚信档案。这就要我们建立一种个人诚信约束机制：一种个人诚信的职场诚信约束机制，建立诚信档案，用诚信档案管理员工的诚信，把诚信档案的作用发挥到最大化，用个人信用的管理办法，管理个人职场诚信。个人信用报告已被社会广泛认可，但那只是个人的资信状况，个人诚信报告则包含有个人信息报告、个人职场诚信、大学生诚信、个人社会诚信等综合起来的个人诚信。通过个人档案查询系统，让用人单位很方便的查看个人诚信报告，当然，这之中也包含有个人信息报告和职场诚信状况，以此树立良好的职业信用，职场诚信，帮助企业建立人力资源管理的诚信体系！