我的朋友怎么用大数据赚钱

7 月初举行的第一期“约起来@与硅谷精英聊行业痛点：美国大数据商业化变现”。内容整理下来因为已经超过 2 万字，我把它打散成三篇，今天先来听第一位嘉宾 @Dropbox 研发经理 Zheng Shao 的分享。

我主要分享两个案例。第一个是有关 P2P 贷款，这块国内现在很热，然后我是 Lending Club 用户，我在它平台上做投资，实际上你很快会发现：不同技术背景的人，在这个平台做出的收益率不同。也就是说，你大数据处理能力越强，你可能获得的收益率就越高。

首先，这家公司是从硅谷出现，所以它很多投资其实是“工程师”在做，然后它就把很多第三方“贷款”数据都公开，因此这些工程师就可以拿到数据去做分析，然后得出最优投放决策。

这个决策过程，是需要写代码的。我两年前写了一些，然后按代码建立的 Model 进行投资，收益大概可以比 Lending Club 上平均收益率高出 2%。它平均收益率在 10% 左右，我大概是 12%。

收益率怎么增加 2%？

那这个收益率是怎么增加的？整体上要在 P2P 贷款做大数据分析，需要对这方面的“建模”过程比较了解。流程上讲：你要把你一些直觉性思路变成 Feature；然后再把它 Building 到一个 Machine Learning 的 Model 里去；然后去 Tracking 这些 Feature；然后根据结论做决策。对，这个具体“模型”主要是私人用，公开就没效果了，但有两个 Feature，其实可以分享一下，即为什么说大数据对“借贷”有关系。

第一是：有些人借贷时他会说，借钱目的是为把信用卡贷款还清；然后你在公开数据里，会看到他“共欠款多少”以及“他准备借多少钱”这样两个数据。那如果他跟我说：他是为去还信用卡欠款，但同时我发现：他信用卡欠款和从我这边借钱的两个数字不匹配，那我就会认为：这个人可能不可靠。

数据统计结果，这个“Feature”是正确的；还有一个“Feature”是这样：美国有些人付不起药费，因为没有医疗保险，然后他到这个平台申请 Medical Assurance，说我要借钱。

然后，我用大数据统计出的结果：所有这种类型借贷，它风险其实是相当高的，如果一个人只投资这种类型的贷款，那么他不仅不一定赚钱，还可能亏钱。

这里：Lending Club 没有把它利率定得特别高，我猜：公司也有一些“社会责任”考虑，因为它作为一个企业，不能特别歧视这种贷款。这种类型贷款对社会整体是有帮助的，但如果你是一个理性投资者，出发点以挣钱为目的，你可能就不会投。所以这就是通过大数据分析得出的两个结果，就是说如果你不要让这两种类型借贷在里面，你整个收益率会提高，而其中第二个效果会比第一个效果更明显。

Lending Club 优势

我分享的另一点就是：大数据有可能的一个应用前景就像 Lending Club 平台，它最大优势其实是：把整个“价值链”分成很多块，自己只做其中一块，让别人参与做其他，然后一起实现价值变现，而每个环节都可以获利。

它自己这块是收集数据，定价、定利率，把它放上去；而用户环节是在所有 Loan 里做选择。这是两个切开的东西，但我知道可能有些最简单“P2P 模型”它是这样：用户上去后也没太多选择，就是很简单的 A、B、C 选项，然后用户开始选 Risk 最低、Risk 中等、Risk 高的等等。

（插问：中国理财方面前两天看到一个报道，多数人对“理财产品”选择还是基于数字驱动，比如这个利率是 8%，那个是 7.9%，那我选 8%？）

这里有个原因是因为在中国，平台它有很多数据没有公开，比如如果它 P2P 平台告诉你 10% 收益，但历史上它到底做得怎样？是不是每笔交易都可以公开？不一定，有可能只是告诉你部分信息。但美国这边平台可能是把每笔资料都告诉你，所以这种数据完全开放对产业链的细化和发展都有很大好处。

第二个案例：Square Capital

还有一个案例是 Square 的大数据愿景。Square 在美国其实就有点像中国的“阿里巴巴”，它主要是为中小企业服务，然后去年他们推了面向中小企业的贷款服务，叫 Square Capital。

基本原理是这样：因为 Square 基础服务是你们中小商户用我 Reader 收费，然后我可以从你那，获得你每笔交易财务状况，包括销售、成本等，那这些数据其实就可以帮 Square 做判断：它是否决定给一些向 Square Capital 申请贷款的中小企业放贷，因为它之前获得的那些销售数据已经相当是部分企业的“信用纪录”。

Square 而且还有一个做贷款后的“还款优势”，就是因为这些商户向到店里买东西的消费者收钱都通过 Reader 来收，所以这些商户可以“每次”（分期付款）都通过这个工具直接还，这是一个很好方式。

中国大数据面临问题

中国大数据发展到现在最大问题可能是：每家公司都以自己数据为重，就是不共享，不愿做商业上合作。这方面，美国想法可能简单很多，基本就是市场行为；然后不完全免费，但企业之间合作相对更容易。

现在情况就是：整个大数据环节发展很快，我觉得大数据最重要一个东西就是要有一个“生态环境”，因为它价值最重要是把所有数据放一起，做“关联性分析”，如果每个人只有一小片，那么其实谁都发挥不了大数据最终价值，这个是我自己最深感受。

我在国内好像看到过贵阳有一个大数据交易平台，不知道现在情况怎样。可能还刚刚开始，这个事由政府来做有好处，政府有很好资源，可以一下打开，所以我觉得贵阳做这样的事是有帮助的，但要把它落实，现在看他们数据总量还很少。

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