互联网金融与大数据技术应用
互联网金融与大数据技术应用
对于互联网金融，互联网行业和传统金融行业的观点往往大不相同，前者认为互联网是重点，金融不过是下一个即将被颠覆的特定行业而已，只是由于金融行业的高门槛和严监管，颠覆进程会比较曲折；后者则认为金融有自己完全不同的逻辑，信用和风险是难以逾越的门槛，护城河高筑，互联网金融只能在互联网企业的一亩三分地里自娱自乐。
但是对于大数据，二者却难得的表现出空前一致。在10月30日召开的IFC1000 全球金融峰会上，金融人士异口同声宣称大数据是互联网金融的最大亮点，因为大数据在解决金融核心问题——信评和风控——上拥有传统方法所不具备的显著优势和光明前景，是金融业“真正”互联网化的必由之路。而随后粉墨登场的互联网人士（多为P2P借贷从业者和网络征信从业者）亦纷纷发表演讲，介绍了自己在大数据审贷与信评方面的切身体验。一时间，星座与IP齐飞，表单共图谱一色。
听得笔者终于——睡着了。
出现这种惊人的一致毫不奇怪，因为本次会议的主题就是“大金融大数据大战略”，中心思想明确，“大数据”是出现在所有嘉宾发言中的关键词。但是，到底大数据在当前的互联网金融中应处于何种地位，笔者认为颇存在可供探讨之处。
任何对数据领域有一定了解的人都知道，大数据不是一个新鲜概念，它曾经被披上各种各样的外衣，有过各种各样的梦想。从最早沃尔玛啤酒与尿片的故事，到最近的精准营销和无人驾驶，数据分析确实存在成功应用的案例，并日益融入日常生活与商业决策。但是数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。
数据源于对现象与行为的离散采样，是客观世界的数字化投射，这一投射是否准确取决于我们搜集、获取、整理数据的方式、频率与维度。能否从数据中发现未知的、有价值的信息与规律，并非取决于数据本身和算法，更多取决于“人”，取决于“人”对现象与行为的认识，以及把认识叠加于数据的采集与分析之上获得的数据洞察。绝大多数的算法和模型只是结果，是人的认识与洞察的形式化表现。
计算能力和智能技术的发展，为人们提供了更好的数据整理与分析工具。大数据的4个V（或者5个V）突出了数据处理难度的增加，即使它们天然蕴含有更有价值的信息，却不意味着信息获取成本的降低，更不意味着（在当前数据获取与处理能力的制约下）数据就是一切。而无论P2P借贷数据，还是网络征信数据，很难相信它们的体量能有多大，变化速度能有多快，从而能够沾上理论界所谓大数据的边，进而需要动用大数据的技术与手段。
毋庸置疑，金融行业天生拥有大数据，天然拥有优化大数据处理、进而降低信评与风控成本的动机。在利润最大化的追求下，大数据处理属于传统金融行业的内在创新动力，如果解决这一问题的时机成熟、成本宜人，他们自己就会猛扑上去，根本用不着互联网企业代劳（收购一家数据处理公司就够了）。传统金融行业对于大数据的期盼，更多在于社交网络、电商数据与金融数据的融合。这他们不是在忽悠，而是充分认识到问题难度和数据资源局限之后，所提出的一个联合攻关主张，这本身即说明大数据的有效处理不是一朝一夕的事情。对于传统金融行业，这一主张务实而合理，但是暂时而言，它并不是绝大多数互联网金融企业的菜。
大部分的互联网金融企业目前体量尚小（唯一的例外是阿里），用户规模和交易额都不大，缺乏大数据基础，亦无力承担大数据的基础设施和处理成本，更重要的是并没有大数据的迫切需求。以P2P借贷行业为例，无论是依赖网络审核还是线下审核，信贷员的经验和尽职程度都远比大数据重要，成本也更节省。目前P2P行业的O2O趋势更说明了，在中国特定的信用和数据环境下，线下工作的重要性远远超过单纯的数据分析。依据数据积累，加入一些星座、IP、社交图谱之类的新料确实可能会对风险控制有帮助，但其作用的发挥仍应基于及时互动，即根据这些数据对借款人进行初步筛选、考察和回访，而不是迷信数据，因为这些数据的完整性、真实性和一致性在当前的数据环境下并不容易保证。
互联网金融与大数据分析
互联网金融与大数据分析 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。作为一个大学生，我想先谈 谈我眼中的大数据。 最早接触“大数据”这个词，是我在高中的时候，那时候会用空闲时间玩一个名为《英雄联盟》的网游，相信现在大学生也有很多在玩这款游戏。我讲到这个游戏，是因为 我在这个游戏里看到了大数据。那时候，有人会利用大数据技术，做个调查，把玩游戏的 各个阶段的人，玩游戏用的各种手法统计起来，每周做一次，统计本周各个游戏人物的胜率，登场率，各个物品的使用率，从而来预测下周的打法走势，预测新的战术。这就是我 最早接触的大数据技术的应用，当时我就感到很神奇，原来数据还可以这么用，原来通过 大量的数据进行就可以进行精准的预测。 在接触大数据之前，我想很多同学应该都有和我一样的疑问，为什么网页推广的商品就是我想买的，为什么网页推广的新闻和链接就是我想了解的。通过大数据技术来看， 这个现象很容易解释。我们都会用搜索引擎，比如，当我们搜索“什么牌子的花露水好用时”系统就采集的我们的数据，通过数据，了解到我们想要买花露水，这时候网页推广的 商品就变成了花露水。相比大数据时代之前，网页推广的广告可能会另我们很烦，但是有 了大数据技术，推广的商品正是我们需要的，我们也就对广告的不爽少了很多。 《大数据时代》这本书里有一个这样的例子，谷歌可以预测一种流行的传染病在何时何地爆发，而且可以精准到特定的地区和州。谷歌通过搜集2003到2008年期间爆发传 染病时当地人用谷歌的搜索引擎留下的数据，整理相关热搜词条。在传染病爆发之前，如 果某个区域也有很多人搜索这些词条，就可以预测出该地区将会爆发传染病。 大数据时代还对传统的商业模式有很强的冲击，大数据带来的是一场变革，在数据面前，一起规律都有迹可循。利用数据里规律，可以带到意想不到的效果。就如同华尔街的“你开心他就买你焦虑他就抛”利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断 民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，再决定如何处理手中数以百万美元计 的股票。判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著——当年第一季度，公司获得了7%的收益率。 对于互联网金融，大数据分析的作用也是巨大的。以下我就浅谈一下大数据分析在互联网金融中的应用。
金融科技3.0时代 大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训
https://www.360docs.net/doc/207202649.html, 金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训 光环大数据培训了解到，杭州2017年5月5日同盾科技有限公司的童强对于当下金融科技步入3.0时代的发展趋势进行了分析，指出大数据和人工智能将成为助力金融科技发展的新引擎。 2016年8月，国家提出促进科技金融产品和服务创新、建设国家科技金融创新中心等。在监管加紧、政策频出之外，金融科技成为2016年整个金融行业的主旋律。 而在今年3月15日，中国银监会主席郭树清表示，银行3.0时代已经来临，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。 郭主席口中银行3.0时代仅仅是金融科技的一个缩影，一切迹象已经表明，金融科技3.0时代也已经悄悄来临。2017年金融科技将成为炙手可热的发展方向，大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技服务将从概念阶段真正落实到金融平台的日常运营层面。金融科技是采用技术手段而非单纯商业模式变化来进行金融创新，不是简单的技术复制，金融科技3.0更多的是金融与技术场景跨界的融合，尤其是信息类技术发展全面突破，以及与金融的跨界融合互联网金融生态正在发生变化，这种变化由“金融+科技”结合推进。 11111111111 金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎
https://www.360docs.net/doc/207202649.html, 金融科技3.0时代进阶之路 从整个IT技术对金融行业的推动和变革角度来看，业内专家认为至今为止金融科技经历三大发展阶段： 金融IT阶段：主要是指金融行业通过传统的IT软硬件来实现办公和业务的电子化，提高金融行业的业务效率。IT公司并不参与金融公司的业务环节，IT 系统在金融公司体系内属于成本部门。代表性产品包括ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等。 互联网金融阶段：金融业搭建在线业务平台，通过互联网或者移动终端渠道汇集海量用户，实现金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端等任意组合的互联互通，达到信息共享和业务撮合，本质上是对传统金融渠道的变革。代表性业务包括互联网基金销售、P2P网络借贷、互联网保险、移动支付等。 金融科技阶段：金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链等最新IT 技术，改变传统金融的信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色等，大幅提升传统金融的效率，解决传统金融的痛点。代表技术如大数据征信、智能投顾、供应链金融等。 大数据+人工智能未来智慧金融新标配 针对平台的资产获取、风险控制、信息披露、贷后管理、逾期催收等运营需求，大数据结合人工智能，已经能够提供个性化的智能解决方案，全面降低互金信贷集中风险，进一步提高科技金融产品质量及服务效率。实际上，人工智能是基于海量数据的深度学习系统，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术，金融机构用好这两项技术，必然能为金融业务带来一轮新的增长，对于未来智慧金融而言，二者将成标配。
互联网金融的概念与特点
互联网金融的概念与特点
————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期：
互联网金融的概念与特点 一、概念 （1）当互联网企业介入金融行业所开展的业务，包括互联网企业通过互联网平台开展的结算、小微贷款、标准化金融产品销售、信息中介等金融业务，就构成了互联网金融。互联网金融在缓解信息不对称、提高交易效率、优化资源配置、丰富投融资渠道等方面有别于传统金融。互联网金融不是金融与互联网的简单结合，而是现代金融创新与科技创新的有机融合。 李博、董亮（中国人民银行金融研究所李博、北京市金融工作局董亮 )将互联网金融分为传统金融服务的互联网延伸、金融的互联居间服务和互联网金融服务三种模式。他们认为，互联网延伸是一种广义上的互联网金融,电子银行、网上银行、手机银行都属于这一范畴；互联居间服务应用模式有第三方支付平台、P2Ｐ信贷、众筹等;金融服务多为互联网企业向金融业的渗透,如小额贷款公司、基金保险销售平台等。互联居间服务和金融服务可划为狭义上的互联网金融。 吴晓灵（中国人民银行原副行长、国家外管局原局长，著名经济学家）认为，互联网金融应包括四个方面：一是与电商相结合的结算业务，二是基于销售信息的小微贷款业务,三是基于支付账户的标准化金融产品销售，四是借贷双方的信息平台,目前得到监管的是与货币运动关系密切的结算业务。 谢平（谢平,１955年生,中国人民银行研究生部教授、博士生导师，南开大学、南京大学、武汉大学等多家大学兼职教授）按照互联网金融形态，在支付、信息处理和资源配置三大支柱上的差异，将其划分为传统金融的互联网化、移动支付和第三方支付、互联网货币、基于大数据的征信和网络贷款、基于大数据的保险、P2P 网络贷款、众筹融资、大数据在证券投资中的应用等八大类。高汉（2014)根据互联网的主要功能,将互联网金融分为支付结算类、融资类和投资理财保险类等三类。 ——摘自于《金融论坛 2014年第7期（总第22３期)》 中国互联网金融的风险与监管研究——魏鹏 (2）互联网金融是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工
大数据在金融领域的应用研究
大数据在金融领域的应用研究
前言 近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在 世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了普惠金融发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。 为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用，中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上，成立了金融大数据应用研究组，依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动，充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势，深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来，在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，在广大成员单位的支持和配合下，积极开展市场调研，努力搭建交流平台，探索行业标准建设，开展了许多富有成效的工作，取得了积极成果。 其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据创新应用案例，开展重点课题研究。 2
数据是数字经济时代的新型生产资料，基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型，发展大数据已经成为国家战略。十九大报告明确指出，要推动“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。” 金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势。 随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中，得到广泛应用。涌现出一大批技术创新、业务突破的应用案例。总结来看，对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。 3
大数据在金融行业的应用与发展展望...
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
互联网金融与大数据技术应用
互联网金融与大数据技术应用 对于互联网金融，互联网行业和传统金融行业的观点往往大不相同，前者认为互联网是重点，金融不过是下一个即将被颠覆的特定行业而已，只是由于金融行业的高门槛和严监管，颠覆进程会比较曲折；后者则认为金融有自己完全不同的逻辑，信用和风险是难以逾越的门槛，护城河高筑，互联网金融只能在互联网企业的一亩三分地里自娱自乐。 但是对于大数据，二者却难得的表现出空前一致。在10月30日召开的IFC1000 全球金融峰会上，金融人士异口同声宣称大数据是互联网金融的最大亮点，因为大数据在解决金融核心问题——信评和风控——上拥有传统方法所不具备的显著优势和光明前景，是金融业“真正”互联网化的必由之路。而随后粉墨登场的互联网人士（多为P2P借贷从业者和网络征信从业者）亦纷纷发表演讲，介绍了自己在大数据审贷与信评方面的切身体验。一时间，星座与IP齐飞，表单共图谱一色。 听得笔者终于——睡着了。 出现这种惊人的一致毫不奇怪，因为本次会议的主题就是“大金融大数据大战略”，中心思想明确，“大数据”是出现在所有嘉宾发言中的关键词。但是，到底大数据在当前的互联网金融中应处于何种地位，笔者认为颇存在可供探讨之处。 任何对数据领域有一定了解的人都知道，大数据不是一个新鲜概念，它曾经被披上各种各样的外衣，有过各种各样的梦想。从最早沃尔玛啤酒与尿片的故事，到最近的精准营销和无人驾驶，数据分析确实存在成功应用的案例，并日益融入日常生活与商业决策。但是数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。 数据源于对现象与行为的离散采样，是客观世界的数字化投射，这一投射是否准确取决于我们搜集、获取、整理数据的方式、频率与维度。能否从数据中发现未知的、有价值的信息与规律，并非取决于数据本身和算法，更多取决于“人”，取决于“人”对现象与行为的认识，以及把认识叠加于数据的采集与分析之上获得的数据洞察。绝大多数的算法和模型只是结果，是人的认识与洞察的形式化表现。 计算能力和智能技术的发展，为人们提供了更好的数据整理与分析工具。大数据的4个V（或者5个V）突出了数据处理难度的增加，即使它们天然蕴含有更有价值的信息，却不意味着信息获取成本的降低，更不意味着（在当前数据获取与处理能力的制约下）数据就是一切。而无论P2P借贷数据，还是网络征信数据，很难相信它们的体量能有多大，变化速度能有多快，从而能够沾上理论界所谓大数据的边，进而需要动用大数据的技术与手段。
人工智能及其在金融领域的应用
人工智能及其在金融领域的应用 当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。 下载论文网 人工智能概述 定义 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 主要技术及应用 人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的
相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。 发展历程 按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段： 第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。 第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发
互联网金融行业现状
行业现状 互联网金融特点 现金贷的风控 贷前几个步骤较详细 贷中 贷后 获客 获客渠道 1、应用市场推广广告投放？ 2、现金贷导流平台合作贷款超市 3、现金贷平台合作同业互导 4、综合流量平台合作 SEM，即搜索竞价。 搜索竞价排名，主要是说P2P公司通过买下某个搜索引擎下的关键词，当有用户在搜索这些关键字或词的时候，其平台的官网链接或平台相关的活动页面就会出现在搜索结果中较为靠前的醒目的位置，大大提高被用户首选的几率。这也成为网站较为重要的流量入口，目前绝大多数的P2P网贷平台都会做搜索竞价，尤其是在百度和360这两个搜索引擎上做，当然，说白了，这种搜索竞价的方式就是在“烧钱”，P2P公司花在这方面的推广费用绝对是一笔不小的数目。 那么，不“烧钱”的方式有吗？这就是网站一般都不可缺少的搜索引擎优化，也就是我们常说的SEO，利用搜索引擎的一些搜索的规则来达到自己网站在某个搜索引擎（例如百度）中的自然排名方式，不过相对来说，搜索竞价的效果会来得更快更明显些。 5、用户邀请 1.包括传统的媒体，如楼宇广告、电视广告、报刊、节目冠名等品牌广告 等。 2.包括从线上获客户，转向线下，如扫街，和线下商户合作。 3.包括更加创意的玩法，如视频植入，如病毒营销等。
4.甚至包括出海，为海外，特别是东南亚市场提供现金贷服务，因为那里 获得成本相当于2年前的现金贷获客成本。 获客渠道变化中 精准营销是未来趋势 从行业发展初期到现在，网贷行业获客渠道大致经历了从线下到线上再到品牌的发展路径。目前来看，线上的流量争夺仍然很重要，主要推广渠道包括应用市场、信息流、SEM、DSP 等。 2016 年4 月份，工商总局部署了对互联网金融广告问题的专项整治。同年8 月份，《网络借贷信息中介机构业务管理暂行办法》出台，对网贷机构的推广宣传活动做了限定，线下推广宣传、推介融资项目的做法被禁止。 在此背景下，整个网贷行业都对品牌推广方式进行了调整，以适应监管和法规要求。一方面，流量从PC 端向移动端的转移，将获客竞争从早前百度、新浪、搜狐等主要的PC 端流量，转向了分散、多元的移动端流量，比如微博、微信，或者是流量相对较高的其他行业的App 等；另一方面，随着监管的逐步落地，收窄了行业的获客渠道。同时，网贷监管暂行办法等的落地，加剧了行业对小而分散的资产的争夺，从而也提升了相应获客渠道的竞争压力。 “网贷平台未来的决胜点在于积极响应监管引导、合规发展，同时充分运用大数据技术，有效分析投资人行为，通过精细化运营管理来降低获客成本”，九斗鱼CEO 郭鹏对《证券日报》记者表示。 唐学庆也坦言，“目前紫马财行已经放弃了原来的线下地推，转向线上数字化营销，以信息流广告等方式进行营销获客。”不少业内人士表示，大数据和金融科技能做一些精准的营销有助于网贷平台降低获客成本，或将成为未来趋势。黄诗樵认为“不仅仅是获客成本，大数据和金融科技的出现，更会大幅降低平台整体的运营成本。数据化，科技化是未来每一家互联网公司的标配，也是行业的发展趋势。”“利用大数据可以避免羊毛党、提升平台风险防御能力，以及对用户进行信用分析，相信在大数据的帮助下，互联网金融将会向着更好的方向发展。”马宁表示。 在许建文看来，“以大数据和金融科技为基础构成的精准营销一定是未来网贷行业发展的趋势，它可以在一定程度上降低获客成本。进行精准营销的前提，是平台需要找到自己的差异化特征，了解自己的客群是谁，匹配相应的营销渠道。获客成本 网贷业获客成本主要包括搜索引擎对关键字的竞价排名、推广广告的投放、促销活动、新用红包等。随着互联网金融红利的消失、P2P 行业的负面影响，以及监管趋严加剧了渠道和广告的竞争等原因，平台获客成本不断攀升。 “相比前几年，当前有效获客渠道收窄，优质用户稀缺。整体表现来看，当前网贷平台的获客成本相比几年前的一两百元大概增加了5 倍—6 倍。”黄诗樵对《证券日报》记者说道，与以前相比，要获得同样的投资用户，现在需要在渠道方面投入更多的资金和人力，这也间接提高了获客成本。 从宜人贷披露的2016 年第四季度财报中，也能发现获客成本的上升。据财报显示，其第四季度净利润亿元，同比增长356%。看起来增长很迅猛，但营销费用是宜人贷的重要成本支出，这项费用居高不下，占据运营成本的近80%。与
互联网金融与大数据
互联网金融与大数据 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
互联网金融与大数据 对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。 互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。 大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。 大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值 200 万，那么打个 7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。
长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。 信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。 个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。 互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求
“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用
“大数据+人工智能”在银行转型发展中的应用 随着移动互联网技术不断向纵深发展，金融科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，在此背景下，银行如何积极参与金融科技创新，打造“智慧银行”，抓住金融科技新机遇，是银行业转型发展关键。本文从加快数据基础设施投入，提升技术开发和数据处理能力，提升组织和运营能力等方面，探讨“大数据+人匸智能”在银行转型发展中的应用。 一、“大数据+人工智能”发展背景 随着移动互联网技术不断向纵深发展，信息科技从产业基础走向产业核心，以“大数据、人工智能"为代表的现代信息科技正在逐步从根本上改变现代金融的运营模式，金融科技正在逐步成为催化金融行业改革创新的重要驱动力和牵引力。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向203。年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，标志着人工智能的发展进入全新阶段并上升为国家战略。在此背景下，北京银行持续加快转型步伐，在"科技引领"的战略指导下，提出以“智慧数据”“智慧渠道”“智慧服务”为支撑，着力打造“智慧银行”的建设目标。依托大数据、人工智能技术，深入数据价值链核心，
从数据中获得洞察力，从数据中攫取价值，引领传统业务模式变革，用创新的理念与行动，主动拥抱“大数据”时代，驱动转型发展的引撃全面升级。 二、加快“大数据+人工智能”能力建设 在战略层面，顺势而为，做到“三个注重”:注重数据分析、注重数据挖掘、注重数据営销；实现“三个提升”：一是提升在战术层面，从数据来源、分析手段、交付模式等方面入手，“以数为尺、聚数为擎、变数为宝”，不断提升银行在当前市场环境下的核心竞争力。一是开渠引水，加强内外部数据的结合运用，实现银行数据资产增值。大数据时代下的企业核心资产就是数据，银行大数据平台在今年构建了外部数据平台。通过对接第三方数据，可以找准实体经济需求的重点领域和关键环节，促进客户需求与金融供给高效对接，解决提供金融服务时信息不对称的痛点。二是开拓创新，探索机器学习算法的落地实现，提升银行风险防控能力。将分类、聚类、时间序列等业内经典机器学习算法应用于行内各业务场景。区别于传统的基于语义规则与业务经验的事后判断，算法模型能够基于历史数据的分布及特征，针对可能发生的风险事件进行事前预警。三是顺应时代，结合大数据客户全景视图，探索精准营销新模式。在利率市场化的环境下，银行需要思考如何
互联网金融与大数据
互联网金融与大数据 对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。 互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。 大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。 大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值200 万，那么打个7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。 长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。 信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。 个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。 互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求大大降低；存储技术的发展，使得大规模得以实现；并行处理计算，使得数据可以得到高速处理，更快获得结果、应用；各种算法、机器智能化学习的成熟等等又进一步促进大数据的应用发展。所以，我们可以做到存储处理所有数据，而不是存储抽样数据，并且可以将粒度从整体
大数据在金融行业的应用与挑战
大数据在金融行业的应用与挑战 作者：盛瀚北京银行，长期从事信息化安全建设和IT服务管理的研究。 摘要：本文对大数据在金融行业的应用发展进行分析，阐述大数据的特征和发展趋势，结合金融行业特性介绍数据类型、技术实现和相关应用及场景案例，同时从数据增长、数据保障、数据标准和数据人才四个方面描述了大数据金融存在的挑战。 关键词：大数据，金融 1.大数据概述 1.1.什么是大数据 大数据（Big Data）是一个宽泛的概念，业界没有统一的定义，大数据概念的兴起可以追溯到2000年前后，最初理解为一类海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡在研究报告《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》中给出了大数据的定义：大数据是指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。根据Gartner的定义，大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据在通信、金融、教育等各个领域存在已有时日，近年来随着互联网和信息行业的发展进入了快速推广阶段。 1.2.大数据的特征 大数据不仅有传统数据定义的“三个V”，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety），还包含了更重要的第四个V，价
值（Value）。 阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，在原有4V基础上增加了真实性（Veracity）特征，包括数据可信性、真伪性、来源和信誉、有效性和可审计性等特性，如图1所示。 图1大数据体系架构框架5V特征 1.3.大数据的发展趋势 随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据成为全球IT 支出新的增长点，如图2所示。Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。
互联网金融的五大业态分类
精心整理“互联网+”就是利用互联网技术，把互联网和传统行业结合起来，创造一种新的生态，当互联网和金融结合起来，就产生了互联网金融。近年来我国的互联网金融发展迅猛，新型机构不断涌现，阿里的余额宝、微信钱包与微信支付、百度的“百发”、商起网的众起财富、京东的“京保贝”、苏宁的供应链金融。为了更好地研究互联网金融，我们有必要对互联网金融的业态进行分类。 是慢了，所以给很多非金融机构提供了机会。传统金融机构如何更快、更好的充分利用互联网等信息化技术，并依托自身资金实力雄厚、品牌信任度高、人才聚焦、风控体系完善等优势，成为未来互联网金融的主力军，将是传统金融机构的重要课题。 第三方支付
第三方支付是指具有一定实力和信誉的非银行机构通过与所在国家或国外银行签约，借助计算机通信和信息安全技术提供交易的支持平台，在银行与用户之间建立连接 的电子支付模式。由于第三方支付公司完成了与各家银行的直连，跨行支付能力远 超银行，导致发展迅猛，很多中小型商户甚至大型商户撤销了与银行的合作改为与 第三方支付对接。与此同时，第三方支付企业利用自身优势，继续推出快捷支付等 P2P 场， 大数据金融 大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金 融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消 费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的 放矢。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融
服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。目前，大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台信用模式、苏宁金融为代表的供应链金融模式和以商起网发起成立的众起财富为代表的“平台信用+供应链金融”综合模式。 ▼
人工智能在金融行业的应用与风险分析
人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下
最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人
互联网金融的6种模式!
互联网金融是依托于云计算、大数据、电商平台和搜索引擎等互联网工具而产生的一种新兴金融模式，具有融资、支付和交易中介等功能。互联网金融的逐渐兴起，是对传统金融行业的有益补充和延伸，有助于解决中小企业融资难问题，促进民间融资阳光化、规范化，更好的支持实体经济发展。
买门槛、无手续费、随时赎回等优点。互联网金融渠道的代表有余额宝、定存宝。 （四）P2P网络信贷，是指P2P公司搭建网络平台，把资金的需求和供给信息直接在互联网上发布并匹配，资金供需双方直接联系，绕过银行、券商等第三方中介，为用户提供直接投、融资服务，其本质是一种民间借贷方式。据统计，目前国内活跃的P2P平台已超过300家，2013年P2P网贷规模将有望达到千亿。P2P网络信贷的代表有人人贷、拍拍贷、宜信。 （五）互联网金融门户，是指各家金融机构将金融产品放在互联网平台上，用户通过贷款用途、金额和期限等条件进行筛选和对比，自行挑选合适的金融服务产品，其核心本质是“搜索+比价”。在这种模式下，互联网金融门户主要扮演信息中介的角色，本身不参与交易和资金往来。互联网金融门户模式的代表有融360、格上理财、平安陆金所。 （六）众筹模式，是指项目发起人利用互联网和社交网络的传播特性，向公众展示自己的创意，争取得到足够的认同和支持，募集公众资金的模式。众筹项目以实物、服务或者媒体内容等作为回报，但不能涉及资金或股权。目前，我国的众筹平台多数带有公益和慈善色彩。众筹模式的代表有点名网、追梦网。 二、当前互联网金融的六大特点 （一）成本低。互联网金融模式下，资金供求双方可以通过网络平台自行完成信息甄别、匹配、定价和交易，无传统中介、无交易成本、无垄断利润。一方面，金融机构可以避免开设营业网点的资金投入和运营成本；另一方面，消费者可以在开放透明的平台上快速找到适合自己的金融产品，削弱了信息不对称程度，更省时省力。 （二）效率高。互联网金融业务主要由计算机处理，操作流程完全标准化，客户不需要排队等候，业务处理速度更快，用户体验更好。如阿里小贷依托电商积累的信用数据库，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，商户从申请贷款到发放只需要几秒钟，日均可以完成贷款1万笔，成为真正的“信贷工厂”。 （三）覆盖广。互联网金融模式下，客户能够突破时间和地域的约束，在互联网上寻找需要的金融资源，金融服务更直接，客户基础更广泛。此外，互联网金融的客户以小微企业为主，覆盖了部分传统金融业的金融服务盲区，有利于提升资源配置效率，促进实体经济发展。 （四）发展快。近年来，依托于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长。以余额宝为例，余额宝上线18天，累计用户数达到250多万，累计转入资金达到66亿元。据报道，目前余额宝规模近500亿元，上线至今以日均5亿元的增速增长，已成为规模最大的公募基金。 （五）管理弱。一是风控弱。互联网金融目前还没有接入人民银行征信系统，也不存在信用信息共
浅谈大数据技术在互联网金融中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/207202649.html, 浅谈大数据技术在互联网金融中的应用 作者：余新卫 来源：《科学导报·学术》2018年第11期 摘要：随着信息技术的快速发展，互联网的普及程度越来越广泛，催生了各种互联网加行业，例如互联网医疗互联网教学以及互联网金融等，通过互联网与这些传统的领域进行结合，能够促进传统行业的快速发展而这些新兴的行业又能够给传统行业带来一定的冲击，促进传统行业不断转变自己的发展趋势从而提高整体的发展质量，从目前来看互联网金融必须要与大数据技术进行紧密结合，促进风险管理、金融创新、资源优化等方面的全面提升。 关键词：大数据技术；互联网金融；创新发展 【中图分类号】 G230.7 【文献标识码】 A 【文章编号】 2236-1879（2018）11-0162-02 随着互联网金融的快速发展，对于传统金融行业造成了巨大的冲击，而为了能够提高互联网金融的发展质量，必须要与大数据技术进行紧密的结合，从而为我国社会经济的发展做出重要的贡献，促进互联网金融行业持续发展。 一、大数据与互联网金融的主要概念 （一）大数据技术。 大数据作为信息时代的一种新兴产物主要就是指在信息爆炸时代所产生的海量数据，大数据技术，能够从各种海量数据中快速的针对数据信息进行收集与整理，从中发现具有价值的信息，通过大数据技术，能够针对数据信息进行深入挖掘，保证信息的利用效率，而且在大数据信息处理的过程中，也能够保证生命周期得到全面的发展在大数据技术信息处理时，包括数据采集，数据存储，数据管理、数据分析、数据可视化与及数据安全管理等内容，通过这些环节能够保证大数据信息的整体质量和处理水平[1]。 （二）互联网金融。 通过互联网金融的发展，给人们的生活带来了翻天覆地的变化，互联网也逐渐在人们生活和生产中得到广泛的运用，通过利用互联网，能够增强人与人之间的信息沟通效率，而且也能够提高工作的整体质量，保证各行各业的发展进入快车道。通过互联网与金融行业相融合，催生了互联网金融产业，也给传统的金融体系带来了非常重要的影响。通过以互联网作为技术，能够实现传统金融领域的金融流通、支付、投资管理、信息化等内容，并且形成全新的金融业务模式，通过互联网金融的发展，也能够保证我国社会经济稳定持续可增长 二、大数据技术在互联网金融中的实际应用
互联网金融六大模式(详细介绍)
文/北京软件和信息服务交易所罗明雄丁玲 【摘要】互联网金融持续火爆的今天，为了对互联网金融的模式做一个清晰的界定，软交所互联网金融实验室从2012年开始，通过持续对互联网金融领域企业进行调研走访，深度解析互联网金融相关资讯，并对互联网金融创新产品、现象进行认真研究，最终系统梳理出了第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户等六大互联网金融模式，本文将逐一为您解析。 【关键词】互联网金融第三方支付P2P网贷大数据金融众筹互联网金融门户 当“互联网”与“金融”这两个当下社会最热、几乎平均薪酬最高的行业结合在一起的时候，将发出何种火星撞地球的碰撞？这是笔者在2012年下半年时的思考，但是当进入2013年秋季之时，才发现金融已经完全从一个高贵、专业、远离大众的行业，随着互联网金融的迅猛发展，已经成为街头巷尾热议的话题，并持续占据着诸多媒体重要版面。 “屌丝理财神器”余额宝上市两周就吸金66.01亿元；互联网门户巨头新浪也已获得第三方支付牌照，开始发行“微博钱包”；京东商城刚对外宣布经成立金融集团，融360的3000万美金融资案例让互联网金融领域的创业者心动不已，苏宁银行、阿里银行或真或假的传闻一再牵动人们的神经……一个未来金融的新格局正随着互联网金融的发展壮大逐渐成型。互联网金融来势汹汹，几乎各大金融网站、杂志、金融论坛都在谈它的前世今生，都在猜测它会何去何从。 互联网金融，是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科技技术实现资金融通的一种新兴金融模式。在此种模式下，市场信息不对称程度非常低，资金供需双方能够通过网络直接对接，交易成本大大减少。 对于这样一个新兴概念的出现，大多数人是激动的、狂喜的，以至于把任何带点互联网和金融表象的事物都称之为互联网金融，对互联网金融的讨论很多，却很少有人站出来将其做一个系统的分类。虽然中国投资有限公司副总经理谢平在其2012年8月主笔的《互联网金融模式研究》中对互联网金融的定义及支付方式、信息处理和资源配置三个核心部分进行详细分析，但也仅主要分析了手机银行和P2P融资模式。最近业内也有人将众筹、比特币、余额宝等都作为互联网金融单独的模式，并有不同的分类说明。但随着互联网金融领域的不断创新，以及社会对互联网金融的认识不断加深，目前社会上的一些定义及模式分类还是难以全面覆盖当前互联网金融的发展状态。 为了对互联网金融的模式做一个清晰的界定，软交所互联网金融实验室从2012年开始，通过持续对互联网金融领域企业进行调研走访，深度解析互联网金融相关资讯，并对互联网金融创新产品、现象进行认真研究，最终系统梳理出了第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户等六大互联网金融模式，并由罗明雄于2013年4月21日举办的“清华金融周互联网金融论坛”上首次提出。 基于最近互联网金融火爆现象，为了更好的将软交所互联网金融实验室研究成果与业界进行交流探讨，笔者将基于互联网金融并有一定商业模式下的现象分为六大模式，并逐一进行简要解析，以飨读者。 1、第三方支付 第三方支付（Third-Party Payment）狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。 根据央行2010年在《非金融机构支付服务管理办法》中给出的非金融机构支付服务的定义，从广义上讲第三方支付是指非金融机构作为收、付款人的支付中介所提供的网络支付、预付卡、银行卡收单以及中国人民银行确定的其他支付服务。第三支付已不仅仅局限于最初的互联网支付，而是成为线上线下全面覆盖，应用场景更为丰富的综合支付工具。