02 買粉絲買粉絲爬蟲的難點(如何利用爬蟲爬買粉絲買粉絲的內容？)

況下，迅速收攬了6.5萬名客戶，部分店鋪單天銷售達到上萬元。

還有已經講爛了的完美日記的例子，這里就不在贅述了。這些已經可以很直白的印證了，社群運營是有出路的，因為自己的初次嘗試失敗就唱衰的人，有沒有可能是自己的能力不行呢？

不論是做社群運營還是其他的職業，如果是自己停留在很淺顯的層面，那看到的就只是那個很淺顯的層面。所有的一切，其實都取決于你自己。

就像小時候流行過的愛馬仕的廣告，“裝得下，世界就是你的。”你認為世界有多大，取決于你看到了多少，你認為社群運營是什么樣，取決于你自己做到了什么層面。

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你認為，在大學能學到最有用的東西是什么?

大學里能學到的最有用的知識應該就是學習能力，特別是自學能力。

正確的學習方法就是課前預習，把難以理解的地方標上問號，等到老師課堂上講或者課下去請教老師，這樣我們才能學好。這其實就是一種自學能力，自己提前就把課本上的重難點劃分出來，等待老師的答疑解惑。

而在我們參加工作的時候，很多時候也需要我們去自學很多東西。有了大學的自學的底子，碰到這種情況，我們就可以處理的游刃有余。我記得去年的時候，我們單位來了一臺新設備，是尼康的7100單反相機。雖說不是多么高檔的，單位領導也是視如珍寶，讓我盡快上手，爭取早日拍出來讓人賞心悅目的照片來。

面對著一本說明書和一部相機，我開始了自己的研究之旅。其實看說明書是一件非常枯燥的活，如果能夠圖文并茂就更好了。我當時就想到了網絡視頻，在某網站我成功搜到了一位大師對于這部相機使用的方法的教學視頻，就如饑似渴學習了起來。

大約一個星期左右的時間，我就能基本掌握這部相機的使用方法了，在學習和摸索一個月之后，這部相機的功用就幾乎完全發揮了出來，并且得到了領導的表揚。所以，在大學當中培養的自學能力，真的可以讓我們受益終身的。

借錢難嗎？看互聯網金融如何通過大數據超越銀行？

伴隨著互聯網的快速發展，互聯網金融已經從一個新生事物變成了人人都已經習慣的生活必需品，互聯網金融伴隨著手機等移動智能終端走進了千家萬戶。但是，互聯網金融離馬云說的：“銀行不去改變，我們就去改變銀行”還有著相當大的距離，在相當長的一個歷史階段里面，互聯網金融依然會扮演著銀行有益補充的角色，而獲客難題也成為了一直以來互聯網金融發展的一個障礙，今天我們就來討論一下，金融科技如何破解互聯網金融的獲客難題，如何真正實現大數據金融？

一.被獲客難題困擾的互金

長期以來，中國始終處在以銀行為核心的金融體系當中，在這種銀行中心化的體系內，由于銀行獨特運營特征，讓資金的融通出現了供給與需求較為嚴重的錯配現象，在銀行的金融體系中只有兩類群體可以較為容易的取得貸款，一類是擁有較高金額抵押物的群體，這種以不動產、有價證券為核心的抵押貸款模式在某種程度上保證了銀行信貸的低風險。另一類是擁有極優資信評級的群體，這些一般情況下是國有企業，規模以上工業企業，以及擁有固定工作的群體，如公務員、教師、國企員工等等。

這樣就導致了一個結果：對于大多數人來說，擁有固定抵押物或者極優資信評級的人往往沒有借款的需求，但是真正需要借款作為資金周轉的人,比如說中小企業主，中小商戶主等卻又沒有借款的資質，這種供給與需求的不匹配為互聯網金融的發展提供了土壤，一時間互聯網金融機構快速發展起來，并在2015年達到了一個巔峰。

然而，由于中國的征信體系尚不健全，除了銀行征信之外缺少真正廣覆蓋的征信系統，從而導致了有借錢需求的人的良莠不齊，在經濟學上受到格雷欣法則的作用，大量低資質的借款人充斥在借款人群之中，導致了互聯網金融機構的不良貸款比例居高不下，當不良率快速積累的時候，大量的互聯網金融平臺受不良信貸所累，最終平臺倒閉，上演了一輪輪互聯網金融的倒閉潮。如何能夠獲得優質客源，如何能夠合理的評價客戶的資質與能力，如何將風險控制在合理的范疇成為了互聯網金融機構發展的重大難題。

二.用金融科技破解互聯網金融難題

面對著獲客的難題，很多互聯網金融企業都在想著自己的辦法，可謂是八仙過海各顯神通，但是其中有一種思路得到了幾乎所有機構的認同，這就是借助大數據的力量實現互聯網金融的風險控制與客源篩選。真正將大數據應用到互聯網金融實踐中是如何做的那?我最近在研究恒昌公司的案例的時,發現了其中的玄機，今天我們就來看看，恒昌是如何應用大數據實現或互聯網金融獲客和風險控制的，大數據金融到底該怎么做？

近年來，隨著移動互聯網的快速發展，以智能手機為代表的互聯網金融終端已經成為了幾乎所有人的數字器官，記得有段子曾經說：我們每天和手機待在一起的時間遠超過和老婆呆在一起的時間。所以，收集以手機為代表的智能終端的數據就成為了互聯網金融企業構建大數據應用的底層基礎。那么，我們就來看看基于手機這種數字器官的大數據金融到底該如何做？

一是數據收集。根據我的研究，恒昌的數據收集分為以下幾個部分：首先，通過自有平臺將平臺上的個人貸款平臺、賬單催收平臺的數據一點點地打通，實現自由數據的收集與歸并。其次，通過用戶授權，取得與智能手機相關的電信數據、信用卡交易數據、電商購物數據等等。第三，通過網絡爬蟲技術收集基于互聯網公開的數據。通過數據的收集與整理實現了大數據使用的第一步，擁有數據。

三是數據分析與畫像。在數據初篩與分類整理的基礎上，機構可以借助數據對客戶進行數據畫像，什么叫數據畫像呢？就是原先客戶到底是怎么樣的？對于金融機構而言非常難以判斷，僅憑客戶填寫的資料是非常不清晰的，但是通過大量的數據輔助，金融機構就可以根據一條條數據對于要借款的用戶進行特征化處理，對用戶進行標簽化建設，通過標簽體系將用戶的特征完全描述出來，從而讓用戶的特征在金融機構面前變得清晰可見，利于下一步的業務推進和風險控制。

四是數據應用。經歷了數據收集、數據分類整理、數據分析畫像之后，根據大數據可以開始進行正式的數據應用與分析。在互聯網金融領域已經完成的大數據應用主要有以下幾個方面：

大數據反羊毛：近些年來，由于互聯網金融的飛速發展，在網絡上形成了一整套針對互聯網金融的“薅羊毛”黑色產業鏈，這些羊毛黨們往往手上搜集著幾百張甚至上千張電話卡、身份證等關鍵信息，只要看到有做活動的互聯網金融平臺就一擁而上，借助平臺吸引新用戶的優惠，大發橫財。針對這個人群，大數據就有了用武之地，通過大數據羊毛防火墻，恒昌會記錄每個用戶的投放渠道，針對投放的轉化率、復投率等指標進行綜合分析，再判斷用戶有沒有反復更換數據卡，更換手機來注冊用戶，從而避免羊毛黨對于平臺的傷害。

大數據風險控制：通過對于每個人的大數據分析，借助大數據建模構建起了用戶身份的關聯屬性，從而提升了對于風險的防控能力。舉例來說，假設某天小A進入恒昌平臺注冊了賬戶，在注冊的時候填了很多的信息，如銀行卡賬戶、手機號、身份證號、工作信息等等，從而構建了小A的數據畫像體系，幾天后小B也進入系統之后，再構建了小B的數據畫像，通過數據畫像的分析發現A與B之間是同事關系，所以就通過同事鏈將兩個人構建起了關系體系。通過這一個個關聯體系構建起了借款人之間的人脈關系網，當一個人脈關系網中的人經常違約的話，系統將會自動降低對此關系網中人的信用評級，甚至直接拒絕貸款。

大數據反欺詐：現階段，金融欺詐事件頻發，很重要的原因就是現在一個個銀行所存儲的賬戶信息是相互孤立的，難以進行有效地分析，基于大數據分析的反欺詐，應用難點就在于如何把不同來源的結構化或非結構化的數據整合在一起，并構建反欺詐引擎，從而有效地識別出身份造假、團體欺詐、代辦包裝等欺詐行為。知識圖譜作為關系的整合、聯通以及表達解析方式，可以很好地解決這些問題。舉例來說，系統發現在數據庫中經常出現一些比較奇葩的現象，比如說五個用戶竟然在系統里面使用同一個郵箱或者電話號碼進行賬戶注冊。而建立在海量大數據基礎上、便捷添加數據源的知識圖譜就可以通過視圖的方式直觀清晰地顯示出各種關系和關聯點，從而幫助我們迅速有效地分析和發現這些復雜關系中存在的潛在風險。讓金融欺詐的慣用伎倆無處藏身，從而實現大數據的反欺詐。

大數據在互聯網金融領域的應用十分廣泛，除了我們上面論述的反羊毛、風險控制、反欺詐等領域之外，在互聯網金融的失聯修復、賬款催收、身份識別等等領域,大數據同樣發揮著不可替代的作用。

在大數據時代，困擾互聯網金融的問題正在被大數據一點點解決掉，如何用好大數據的武器將會成為互聯網金融發展的重要核心，相信在大數據的幫助下，互聯網金融將會向著更好地方向發展。

經濟視角觀天下 買粉絲買粉絲【江瀚視野觀察】ID：jianghanview

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