大数据在互联网金融风控中的应用研究

【摘要】本文首先针对大数据在互联网金融中的应用提出了几个创新的方向，然后介绍了在互联网金融的大环境下风险控制的原则和核心方法，并重点分析了大数据在这些规则下数据积累、加工和应用的场景，最后根据应用的现状提出了需要注意的问题和后续的展望。

【关键词】大数据;互联网金融;风险控制

1.引言

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。

论起互联网金融首先想到的是马云的“三步走战略”——平台、数据、金融。未来的互联网金融无疑有着巨大的发展空间，可目前看来三步走已经不符合市场预期，因为市场到今天已经不只是平台之争，特别随着这两年互联网金融爆发式的发展，已经形成了平台、数据、金融相互影响的格局。在这种形势下破局的点在哪里？就在于连接平台、用户、金融等方面的工具——大数据上，谁能对大数据合理利用，谁就能掌握这场数据之争的未来市场。

2.大数据在互联网金融的应用方向

从大数据的应用场景来看尽管达不到人们所预期的精确性，但确实已经有了不少比较成功的商业案例。如Decide利用超过80亿条的已知价格信息预测价格走势，给出购买建议;DataSift通过分析社交网络数据，制定针对性营销方案;Zestfinance则利用大数据进行信用评估，并已累积获得近一亿美元的融资等等。

随着平台的发展和数据的积累，互联网金融也越来越多参与到其中，所以三步走已经转变成交叉并行的三个方面。国内对互联网金融的应用比较多的还是在理财上，这是受了阿里余额宝、百度百发、微信理财通等的影响，可实际上贷款才是金融服务中最具刚性需求的服务。而且随着大众时间和需求上的碎片化程度提升，一方面是银行等金融机构的产品自然而然的落地，二是互联网信贷围绕大数据分析等方式进行了很好的改造。因此大数据已经促进了高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新。

2.1 高频交易和算法交易

以高频交易为例，交易者为获得利润，利用硬件设备和交易程序的优势，快

互联网金融风控需要搞清的7个问题

互联网金融风控需要搞清的7个问题风控，大家心目中的风控是什么？我们先来点传统的解释首先了解两个概念：风险管理和风险控制。风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。下面是对前期在群内收集到的问题的解答。 1. 目前最常用的风控模型是哪些？风控模型：常用于担保公司，测算最高能够承受的风险，并且根据市场与资本，建立最有效的风控模型进行风险手段。风控模型是在良好的建立风控体系、风控评定方式、评分机制等基础上，进行有效的数据分析及评分体系，就是建立常用的风控模型方式；首先，金融公司设计的任何形态的风控模型，都要符合自身企业的业务发展及市场需求，它的数值变化规则，还是要基于大数据和企业最基本能承受风险客户的能力，测算一个范围化的模型，也就是风控一个度的把握了；如果企业自身测算最高风险承受能力较强那么在建立模型过程中，评分卡的数值范围能做相应调整，但是宽松到什么尺度，就是各个企业风控人员，对自身企业的专业理解能力，和逻辑思维推断能力来决定的了。模型范围中的数值及信息来源，是包括但不限于目标客户群体，或目标项目的风险预测能力，所能最高承受什么样的风险发生？在风险发生进行时，如何及时做到止损状态，并能同时做到调整风控策略、多种备用防范预案设置，预警分类等，一旦止损失败损失状态，公司的能承受的损失底线是什么；什么样的风险出现下，公司不能承受？最终还没止损，就会走到了崩塌的尴尬境界，最常见的说法就是跑路。风控模型如果真要界定一个衡量标准或者说最常用的，那么就是评分卡、风控模型架构制定、风控操作模型等，其实我觉得目前市场，也没有一个明确的衡量标准。个人认为还是适合自己企业的风控模型。因为每个企业的趋向的产品设计、行业分析的偏好都不同，如果真的说想要建立风控模型标准，那么只有在各个公司自有特点情况下，去变化控制数值，也就是建立属于自己的评分卡或者评分机制，但是也要通过一定的市场累计数据值，来设置企业特色的评分类风控系数。

供应链金融(解读版)

供应链金融（解读版）一、供应链金融及其特征 “未来的时代不是单个企业之间的竞争，而是供应链之间的竞争，谁拥有供应链的优势，谁就拥有竞争上的优势。”一直以来，Big Lots 公司都为自身的供应链管理能力自豪，近年来却遇到了供应链资金和财务流的压力和挑战。 BigLots 公司是美国一家折扣零售企业，世界 500 强企业之一，拥有近 1500 家门店，主要出售食品、饮料、玩具、家具、服装、家居用品、小电子产品等。公司的供应商有很多是中小企业，它们长期面临现金流的挑战，对 Big Lots 的供应链产生了不利影响。而供应商高达18％的借贷成本也会反映在产品价格中，最终增加了 Big Lots 的采购成本。于是，Big Lots 与 PrimeRevenue（一家第三方供应链金融服务商）及美国国民城市银行一起推动了应收账款融资计划。一旦 Big Lots 采购了供应商的产品，供应商就对 Big Lots形成了应收账款，Big Lots 接受货物并认可该供应商开出的发票后，相关信息就输入了PrimeRevenue 运营的云端系统（这个平台操作类似于网络银行，每周七天全天候 24 小时）中。供应商在网上看到自己所有被认可的票据后，就可以选择等待 Big Lots 全额付款，或将应收账款转让给美国国民城市银行。如果供应商选择收到 Big Lots 已批复的发票账款（扣除贴现利息），PrimeRevenue 就会指示 Big Lots 将款项再付给美国国民城市银行，并从供应商收取的融资费用中赚取一定比例的费用，而美国国民城市银行则获得了相应的贴现收益。这就是供应链金融实践的典型案例。这里，Big Lots 是核心企业，它与供应商之间形成了供应链上下游，与 PrimeRevenue 都是供应链金融的平台服务提供商。而美国国民城市银行则是风险承担者，帮助解决供应商的现金流问题。可见，各参与方在其中发挥了不同的作用，从而使供应链金融模式成功运转。 1．供应链金融的价值所在。通过 Big Lots 案例不难发现，供应链金融的产生有其必然性。随着经济全球化和网络化的发展，不同公司、不同国家甚至一国之内的不同地区之间的比较优势被不断地挖掘和强化。一些经济和金融欠发达地区或资金实力不强的中小企业，却常常遭遇“成本洼地”。它们有发展潜质、在供应链中不可或缺，却往往缺乏大企业的金融资源，受到现金流的制约。我们知道，“资金流是企业的生命源泉”，当企业支出和收入的资金分别发生在不同时刻，就产生了资金缺口，中小企业常常因为上下游优势企业的付款政策而出现现金短缺问题。“目前来看，供应链融资模式是解决这一问题最好的可尝试的方式之一。”因此，探讨供应链金融，解决供应链中出现的金融财务问题，对于中小企业、对于整个供应链顺利运转意义重大。 2．供应链金融的概念及特点。 “供应链金融是一种集物流运作、商业运作和金融管理为一体的管理行为和过程，它将贸易中的买方、卖方、第三方物流以及金融机构紧密地联系在了一起，实现了用供应链物流盘活资金，同时用资金拉动供应链物流的作用。” 供应链金融的实质，是金融服务提供者，针对供应链各渠道运作过程中企业拥有的流动性较差的资产，以资产所产生的确定的未来现金流为直接还款来源，运用不同的金融产品，采用闭合性资金运作模式（即设置封闭性贷款操作流程来保证专款专用），借助中介企业的渠道优势，提供个性化的金融服务方案。通过为企业、渠道及供应链提供全面的金融服务，提升供应链的协同性，降低运作成本。具体

互联网金融及其风险控制

互联网金融及其风险控制一、互联网金融随着互联网行业的不断发展，许多基于互联网的金融服务模式应运而生，并对传统金融产生了深刻的影响和巨大的冲击：余额宝的横空出世，P2P的迅猛发展等，给传统金融业带来了挑战，也带来了机遇。互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。其主要业态包括互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融等。从互联网发展历程上看，互联网金融是依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系，是伴随着电子商务而迅速发展起来的，其核心资源是大数据，核心技术是云计算。互联网金融具有很多的区别于传统金融机构的特征，包括资源开放化、成本集约化、选择市场化、渠道互联网化、运营高效化、用户行为价值化等。这些特点是传统金融所不具备的，也是互联网金融独特的优势，但是作为一个新生事物，其在发展过程中也暴露出一些问题，具体表现在以下几个方面：管理弱，行业内部自律松散，外部监管及法律规范的缺失.信用体系尚不完善、信用信息交换有困难、风险高。今年7月，十部委发布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》（银发〔2015〕221号）针对所暴露出的一些问题给出了指导意见。但是对于风险的研究还有待进一步深入。二、互联网金融的风险互联网金融作为互联网和金融相结合的新兴行业，其发展仍处于探索阶段，由于行业本身所存在的高风险特征，两者结合之后所存在的风险将比单个行业所存在的风险可能更大。具体来看，国内互联网金融发展主要面临的风险包括： 1.市场风险；由于便捷性和优惠性，互联网金融可以吸收更多的存款，发放更多的贷款，与更多的客户进行交易，面临着更大的利率风险以及价格波动风险； 2.操作风险；目前互联网公司在没有法律法规规范、监管政策监管等外部监控环境下，互联网企业仅是通过自律来经营金融业务，容易出现以下问题：为赢取不正当收入，一方面，

互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统

肅互联网金融时代下机器学习与大数据风控系统肄随着互联网的发展，互联网金融已成为当前最热门的话题，包括支付、理财、众筹、消费等功能在内的各类互联网金融产品和平台如雨后春笋般涌现。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域，是对传统金融行业的有效补充，因此互联网金融的健康发展应遵循金融业的基本规律和内在要求，核心仍是风险控制。膁传统金融的风险控制，主要是基于央行的征信数据及银行体系内的生态数据依靠人工审核完成。在国内的征信服务远远不够完善的情况下，互联网金额风险控制的真正核心在于可以依靠互联网获取的大数据，如BAT 等公司拥有大量的用户信息，这些数据可以用来更加全面的预测小额贷款的风险。而机器学习将是大数据时代互联网金融企业构建自动化风控系统的利器。艿1. 什么是机器学习？蒄机器学习这个词相信大家都是耳熟能详，尤其是近几年机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻（见图1），更加推动了大众对机器学习的追求热情和在互联网行业中应用的探索热情。那么，什么是机器学习呢？机器学习这个词是英文名称Machine Learning

的直译，从字面意义不难知道，这门技术是让计算机具有因此她是人工智能的一个分支。我个人还是比较喜欢Tom Mitchell在《Machine Learning》一书中对其的定义：羈"A computer program is said to lear n from experie nee E with respect to some task T and some performa nee measure P, if its performa nee on T, as measured by P, improves with experie nee E." 莇关于机器学习的具体概念及介绍，有很多这方面的资料，有兴趣的话大家可以去查看，在这里我就不赘述。简而言之，机器学习方法就是计算机利用已有的数据（经验），得出某种模型，并利用模型来预测未来的一种方法，这种方法很类似于人类的思考方式（见图2）。也就是说，机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据的处理计算得出模型的过程。芁机器学习与人类思考的对比自主学习”的能力, 预测

金融科技技术在供应链金融风控中应用的现状

3、金融科技技术介绍及在供应链金融风控中应用的现状 3.1金融科技技术介绍金葩科技技术主要包括大数据、区块链、云计算、入工智能等新兴前沿技术，具体介绍如下： 3.1.1大数据技术大数据 (BigOata) , 根据百度百科给出的定义： “大数据指无法在一定时间范围内用常规软件丁具进行捕捉、智理和处理的数据集合，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”。在《大数据时代》一书中，维克托迈尔－舍恩伯格提出“大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理” 。大数据的 5V 特性由 IBM 提出，具体为： Vo lum e (数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大）、Variety (种类和来源多样化）、Value (数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵）、Velocity (数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高）、Veracity (数据的准确性和可信赖度，即数据的质矗）。大数据技术按照数据从获取到获得结果可以分为：数据收集、数据存储、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、可视化呈现等 8 种技术。大数据技术目前计算模式主要分为 Batch Processing 技术（以 MapReduce 和 Hadoop 系统为代表）、Stream Processing 技术（以 S4 和 Stonn 系统为代表）、Interactive Analysis 技术（以 Dremel 系统为代表）。大数据技术的意义不止在千数据的收集，更大的意义在于数据的提取挖掘。大数据技术通过各种场景中获得海量数据，能够结合云计算技术来对获取的海量数据进行处理，提取有价值的数据及形成有价值的分析结论。大数据技术近些年发展迅速，不断涌现出新的技术，为数据搜集、分析、挖掘、可视化呈现提供支待，大数据技术为企业的的经营活动、分析决策提供了数据支持，使企业决策更加科学。 14

供应链金融的发展现状

供应链金融的发展现状供应链金融的目的主要是为供应链上的核心企业、上下游企业而服务，实现银行、企业以及物流公司的合作共赢。面对中小企业的融资高需求，供应链金融未来市场规模巨大，目前国内还处于发展起步阶段。随着金融科技的快速发展，将会在供应链金融上得到广泛的应用，对于降低成本、提高效率都起到了关键性的作用。供应链金融是指将供应链上的核心企业以及与其相关的上下游企业看做一个整体，以核心企业为依托，以真实贸易为前提，运用自偿性贸易融资的方式，通过应收账款质押、货权质押等手段封闭资金流或者控制物权，对供应链上下游企业提供的综合性金融产品和服务。一、供应链金融的国内发展现状我国供应链金融业务最早产生于深圳发展银行。1999年，深圳发展银行在华南地区以“票据贴现”业务最先介入供应链金融领域。近年来，供应链金融已经在我国迅速的发展，已成为银行和企业拓展发展空间增强竞争力的一个重要领域，也为融资困难的中小企业拓宽了融资渠道。在供应链金融模式中，由于融资依据的资产主要为应收账款、存货等资产，这些资产的规模大小也将影响我国供应链金融的整体市场规模。根据国家统计局的数据，我国2006～2015年工业企业应收账款净额年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。数据来源：国家统计局数据来源：国家统计局二、供应链金融的发展趋势（一）更多的市场主体参与传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。

互联网金融平台的风控方法

互联网金融平台的风控方法众所周知，互联网金融行业的竞争归根结底就是风控能力的比拼。因此，广大互联网金融平台必须把风控作为永远的生命线不可动摇！那么，具体来说互联网金融平台都有哪些风控方法呢？ 1、实地调查：互联网金融平台的前期风控尤为重要。通过前期实地调查每一个借款人的各项信息和征信情况（如资金用途，财务信用、经营状况等）就可以评估其还款能力和还款意愿。像文化艺术品投融资服务平台利魔方实行贷前审核，对借款方财务情况进行多渠道调查（不涉及个人隐私），同时也实行贷中管控，利魔方在借款方还款的过程中，对于客户的财务情况进行实时跟进，及时了解借款人信息变动情况。 2、资金第三方托管：互联网金融平台跑路的新闻时有发生，这些平台都有一个共同特征，就是都能触碰到资金池。为了从源头上切断这种可能，一些正规的互联网金融平台就会主动选择资金第三方托管的方式，来使自己与理财人的资金池相隔绝，将跑路风险降低为0。 3、透明的资金流向：互联网金融行业内也存在着一些滥竽充数之辈，进行着某些满足私欲的暗箱操作，让投资人完全不清楚自己的钱究竟投给了哪个项目。而像利魔方这类正规的平台则会坚持阳光化运营，资金的流转使用信息都可查询，信息交流真实、透明，投资人拥有最大限度的完整的知情权。 4、风险准备金：风险准备金就是互联网金融平台通过建立一个资金账户，对每笔借款提取一定比例资金放入此资金账户，当借款出现逾期或违约时，平台会用该账户资金偿付投资人。如利魔方专门设有雄厚的风险保障金公开账户，在初期将会设置500万，并且根据业务量的实际增长同比增加。而所有投资者的出借资金均在风险保障金计划覆盖之内，借款人一旦出现逾期坏账，立即启动风险准备金先行垫付，保证投资者的资金安全和收益不变。风控是保障投资人资金安全的第一道屏障，无论是传统的互联网金融平台还是新型的文化艺术品互联网金融平台，都必须建立完整完善的风控制度和安全运营流程，做好平台的风控体系，这一切对于投资者而言十分重要，同样对于构筑互联网金融安全防线也是重中之重。 1 / 1

风控深度解析”银行与互联网金融“的区别

风控深度解析”银行与互联网金融“的区别随着互联网企业进入金融领域，围绕着传统银行是否会被互联网金融所颠覆的争论甚嚣尘上。一时间，仿佛银行与互联网金融都已经开始厉兵秣马，要与传统银行展开一场非此即彼的战争。要透过纷扬的尘嚣，看到这场“战争”的未来，先得理解传统银行与互联网金融两者间的本质差异。关于银行，定义是比较明晰的。在中国现有的金融法规和市场环境下，传统银行的主要功能是存款、贷款和支付结算，后来在存款基础上发展出了理财功能。关于互联网金融，目前尚未形成一个统一明确的定义，业务范围也在不断地“野蛮生长”。百度百科上的解释是：互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。按照这个广义定义，从起源来看目前的中国互联网金融可分为三类：第一类是以传统银行为基础派生出来的，如传统银行自身建立的网上银行。这类互联网金融的出现，为银行开拓了线上领域，延伸了银行的触角，似乎更应该称为金融互联网化。第二类是传统银行与互联网互相依存的，如网上支付结算。这类互联网金融的代表是第三方支付，其中在中国占半壁江山的是以电商为平台的支付宝。第三类是以互联网为基础，异军突起，自由发展出来的，如网上融资，代表企业或者商业模式包括余额宝、人人贷、阿里金融等。在中国，银行的核心业务是存款、贷款和支付结算。近年来，理财业务也迅猛发展。互联网金融在上述除了存款的各个领域内，迅速扩张起来，由此引发了关于互联网金融与传统银行孰长孰消的争论。据统计（IT桔子），到目前为止，在互联网金融领域里，公司数量占比最大就是这第三类中的贷款。本文就聚焦于此，管中窥豹，探讨一下互联网金融中的贷款与传统银行的贷款有何本质差异。互联网金融贷款有几种不同的模式，目前来看，至少有两类。一类是以电商为基础，在注册客户范围内的贷款，因为是在产销贷这个链条上运营的，也被称为互联网供应链借贷，中国的代表有阿里金融，美国的代表有Amazon。另一类是P2P平台贷款，在中国有陆金所、人人贷，欧美有Kabbage、LendingClub、ProsperMarketplace。不难看出，无论是在中国还是其他国家，贷款互联网金融的一个共同点就是以小客户为主。在中国，很多时候，虽然大客户有较强的议价能力，但是银行也情愿追捧大

互联网金融风控措施

互联网金融的风控措施互联网金融，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。目前互联网金融的模式主要有六大类，分别为第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户。每种模式下均需要相应的风控措施，本文主要分析P2P网贷的风险控制。 P2P网贷的主要风控措施主要有以下五点：一、贷前管理（一）对借款人资质的多级审查（1）贷前实地验证平台团队或者合作机构对借款人进行实地验证，通过采集图片、文本等多种形式的数据信息，实地验证借款人的结婚证、房产证、个体工商营业营业执照等相关证件资料，并对其银行账户信用情况、家庭经济状况以及还款能力等进行全方位了解。比如：翼龙贷；有利网（2）贷前线上审核一些P2P网贷平台在实地验证后，还在线上进行多级审核。（a）网站资料认证：身份认证、手机认证、视频等认证审核。（b）当地运营中心认证：通过贷前实地调查所获得的各种信息资料，对借款用户进行综合评估审核。（c）平台风控审核：评定信用等级和借款额度或者进行FICO评分（评分模型，用于评价一个借款人的风险程度）。比如：翼龙贷通过前期调查每一个借款人的各项信息和征信情况（如资金用途，财务信用、

经营状况等）来评估其还款能力和还款意愿。比如：利魔方实行贷前审核，对借款方财务情况进行多渠道调查（不涉及个人隐私）。（二）对融资项目的审查对融资项目审查的手段包括以下三种：（1）确保借款人借款项目的真实性或者确保融资项目的真实性。除了线上审核外，对于平台发掘的项目，风控部、业务部人员进场尽职调查，制作项目尽职调查报告。有的平台甚至将该项目提交评审委员会（或者风控）做项目风险评审。经过评审会通过的项目，才发放贷款。或者经过评审会通过的项目，才能发布借款标。（2）对单个项目进行审查，其不超过担保公司净资产10%，不投向国家不支持、限制性或禁止性的行业。（3）有些P2P平台以短期借款为主，一般不超过12个月，最长不超过24个月。比如：积木盒子；易通贷；投米网；红岭创投；投哪网；鑫合汇；合力贷二、资金的第三方托管根据《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》第十四条的规定，从业机构应当选择符合条件的银行业金融机构作为资金存管机构。目前，一些P2P网贷平台主动选择第三方托管方式，来使平台与投资者的资金池相隔离。比如：（一）与非银行支付机构合作的有：（1）利魔方与易宝支付（https://www.360docs.net/doc/406437882.html,）合作；（2）易贷网与中金支付合作，将与中国农业银行合作；（3）信融财富与财付通合作。

大数据风控的现状、问题及优化路径

大数据风控的现状、问题及优化路径 2016-04-11巴曙松侯畅唐时达互联网金融互联网金融 iefinance互联网金融与金融互联网、互联网等模式，主要包括（p2p网贷、虚拟货币、众筹模式、第三方支付、互联网银行、电商小贷、金融服务等）进行研究与分析。发布的内容也请转发到朋友圈。本账号编辑转载目的在于传递信息对真实性不负责，版权及观点归原作者所有。4:54 Yiruma - Do You来自互联网金融文/巴曙松；侯畅（东北大学工商管理学院）；唐时达（北京大学光华管理学院博士后流动站）摘要：在互联网技术和信息技术的推动下，大数据在金融行业的风控中获得了引人注目的进展，但是在实际运用中其有效性还需进一步提高。当前大数据风控有效性不足既有数据质量的障碍，也有大数据风控的理论性障碍，还有数据保护的制度障碍。消除这些障碍、提高大数据风控的有效性，需要金融企业、金融研究部门和政府监管部门的共同努力。关键词：互联网金融；大数据；风险控制大数据已经撼动了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域。早在1980年，阿尔文?托夫勒（Alvin Toffler，1980）在《第三次浪潮》一书中就预言大数据将成“第三次浪潮”。奥巴马政府将大数

据定义为“未来的新石油”。凯文?凯利（Kevin Kelly，2014）认为所有的生意都是数据生意。2013年互联网金融将“大数据”推向了新的高度。金融的核心是风险控制，将风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系，对于互联网金融企业和传统金融企业而言都同等重要。一.大数据风控发展迅速，但有效性不佳在应用层面，金融行业利用大数据进行风控已经取得了一定的成效。使用大数据进行风控已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。美国Zest Finance公司开发的10个基于学习机器的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条原始信息数据进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，而这一过程在5秒钟内就能全部完成。为网上商家提供金融信贷服务的公司Kabbage主要目标客户是ebay、Amazon、PayPal等电商，其通过获取这些企业网店店主的销售、信用记录、顾客流量、评论、商品价格和存货等信息，以及他们在Facebook和Twitter上与客户的互动信息，借助数据挖掘技术，把这些店主分成不同的风险等级，以此来确定提供贷款金额数量与贷款利率水平。中国互联网金融企业对于大数据风控的运用也如火如荼。

大数据技术在供应链金融中的具体应用

大数据技术在供应链金融中的具体应用大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新的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。近年来，供应链金融在大数据的支持下发生了脱胎换骨的变化，这种变化主要体现在信息的收集与分析方面。大数据的应用拓宽了供应链金融的服务内涵，通过运用大数据分析技术，供应链金融服务者可以分析和掌握平台会员的交易历史和交易习惯等信息，对交易背后的物流信息进行跟踪分析，全面掌控平台和会员的交易行为，并通过掌握的信息给予平台会员融资支持。大数据的应用降低了供应链金融的业务成本和贷后管理成本。大数据的应用一定是围绕着特定的商业目的，通过整合内部和外部、结构化和非结构化的信息来指引商业行为的过程。在供应链金融中，大数据技术具体可以应用在以下方面： 1、精准把握需求，设计个性化金融和物流服务大数据技术可通过数据挖掘匹配多种数据源，结合行业发展动态，精准把握中小企业需求，将企业寻找信息转换成信息主动寻找企业，为中小企业设计各种个性化供应链金融服务。同时还可以根据企业实际的运输节点、货物、目的地等需求提供个性化物流服务，提升物流的效率。

2、多维度分析和验证信息，降低信息不对称传统模式下征信及自动贷后基于的交易数据主要依托于静态、平面的财报数据，这种数据容易出现人为加工等风险，参考价值不大。而大数据应用模式下主要依托的是动态、可持续的财务数据源，其将对相关主体的财务数据、生产数据、现金流量、资产负债、研发投入、产品周期等多维度的数据进行全方位的梳理和分析，并通过订单、库存、结算、销售分配等明细交易记录进行对比和交叉验证。以此获得企业最真实的经营状态，提高征信服务质量，降低信息不对称。 3、分级预警、量化授信，精准把控风险依托传统模式下征信数据所作出的授信决策存在单一、不准确、更新频次慢等问题。依托大数据技术，对企业的授信可通过模型结合动态数据源脱敏处理，根据行业数据和外源数据做出行情分析和价格波动分析，实现实时监控的分级预警、量化授信，实现风险的精准把控。 4、建立授信主体数据库，完善数据交互传统模式下的供应链金融仅依靠核心企业客户的订单数据，缺乏各环节的配合和完整的交互数据。大数据应用模式通过交易网关数据模式建立授信主体全方位的数据库，从云端获取中小企业交叉数据，智能匹配中小企业进销存ERP系统，彻

互联网金融风险控制研究

互联网金融风险控制研究—以P2P为例 1314403002 钟杨笛曦摘要 P2P是互联网金融的表现形式之一，它是由网络借贷平台为中介借款人在平台上发放借款信息，投资者自主选择向借款人放贷的行为。我国2007年引进该种模式，第一家P2P信贷公司拍拍贷成立，在十二月到年底，国家信用贷款的总量已经超过工业贸易总额约200 亿元，其中排名前15 名的P2P 类网站的交易已经占据整个行业的45％左右，接近70 亿元交易额，然而在2012年国内P2P网络借贷行业迎来了喷井式的增长。在2013年末借贷服务平台达到523家，可统计的平台线上累计交易额超过亿元，投资人达数十万，其中还有部分平台线下业务未被统计，若将该项计入统计，借贷规模还将急剧增大。在现今的P2P借贷行业也面临着风险控制的问题，本文对P2P模式的金融风险控制进行了研究。关键词：P2P 互联网金融金融风险一、P2P借贷行业存在的风险 P2P借贷行业存在很多风险，其中存在最大的问题就是参与主体分散，机制尚未发展健全，逾期和坏账风险比较大，也难以控制。P2P模式的高收益会吸引很多普通群体，他们存在数量多、风险意识差、风险承受能力差等特点。由此可以发现P2P平台还存在着投资人为了逃避风险引发的一系列的风险。那么P2P存在的主要风险是什么呢？下面我们就分析一下。（一）技术风险 P2P平台所存在的技术风险从本质上来讲就是小额信贷技术风险。在国内，信用体系还不够成熟，信用系统数据不具有开放性。P2P借贷平台还只能凭借网上的信息来源做为运作机制，使得借贷双方信息不对称。而P2P借贷平台想自身提供可靠的信息依据又需要很高的成本，所以现在P2P平台很难给出可靠的信息依据，导致借贷双方发生风险。（二）中介风险 P2P做为中介平台，在监管上有很多不足。从技术层面来讲，交易过程中双方所使用的中间资金账户完全受到P2P平台的控制，在交易过程中没有第三方监管参与，尽管从职能上看，第三方机构可以承担转账结算业务，由于平台的业务属性所限，其业务内容往往单笔金融较小、数目众多、且风险较大，故而第三方支付平台从经济利

互联网金融的“鲶鱼效应”

互联网金融的“鲶鱼效应” 互联网金融的出现和快速扩张带给传统金融的影响将在未来集中体现，如何将互联网、大数据和云计算技术更好地融入现仃的专业化服务和风控体系才是传统金融业面临的主要挑战。如今，互联网金融行业发展迅速，在新的发展环境和市场格局下，各相关行业纷纷显露不同的业态。互联网企业涉足互联网金融行业并积极向金融领域纵深发展，传统行业以电商为切人点跨界互联网金融，商业银行等传统金融行业遭遇了严重的冲击和巨大的挑战。互联网企业积极涉足互联网金融行业阿里集团深度布局支付宝，设立网络小额贷款公司，余额宝引领互联网销售基金的“宝宝”时代；腾讯紧跟阿里的脚步布局第三方支付和互联网基金销售等领域；百度与中信银行商谈合作网络直销银行。以BAT为首的大型互联网企业纷纷大举进军互联网金融行业，可以说，互联网企业是国内积极涉足互联网金融领域的第一梯队。由边缘向核心靠拢互联网企业涉足互联网金融行业是由作为金融行业基石之一的第三方支付人手的，随后，依托企业自身的优势掀起互联网基金销售的热潮。而在金融行业

实现纵深发展的标志则是阿里、苏宁等成立网络小额贷款公司，开始从事资金的借贷业务。此后，百度积极寻求与中信银行合作成立网络直销银行。这一系列渐进式推动行为无疑是由BAT等互联网行业巨头发起的，未来，互联网企业在金融领域的话语权仍将集中在几大互联网巨头手中。传统行业逐渐涉足互联网金融与互联网企业大举进攻相对应的，是传统行业的大力追赶。宝钢、海尔等传统行业的龙头企业通过设立电商平台、支付平台的方式布局互联网金融，随后，全球代工产业巨头富土康开始进军金融业。相比之下，金融行业的利润较工业、加工等传统行业更高，且在企业转型升级的推动下，传统行业巨头最先寻求向高技术、轻资产的转型，但传统行业的辐射面较广，规模较大，涉足互联网金融的动作相比于轻资产、重体验的互联网企业要迟缓一些。互联网金融给传统金融带来挑战短期来看，互联网金融的快速扩张对传统金融行业的影响有限，银行、保险、证券等传统金融行业本身体量巨大，拥有成熟的风控体系，并处于严格的监管环境之中，短期内新兴的互联网金融难以对传统金融带来颠覆性影响。但是，随着熟悉网络的新生代的逐渐成长，互联网将进一步深入人们的生活。未来，包括金融业在内的众多行业都将面临体验性更好、智能程度更高的转型要求，金融业必将转型成为一个全新的模式和业态。因

盘点互联网金融平台的四种安全保障措施

盘点互联网金融平台的四种安全保障措施为了避免高收益背后的风险性，互联网金融平台往往会采取相应的安全保障措施，保障用户的资金安全，不同的平台风控各有特点。小编认为，从主流方面看，风控措施主要体现在以下几个方面：担保公司本金担保、提供抵押物或质押物保障还款来源、备用风险准备金预防坏账、第三方资金托管。担保公司本金担保互联网金融平台第三方资金托管是指投资者的资金运行在第三方托管公司，由这些公司直接管理投资资金的去向和用途，而不经过平台的银行账户，从而就避免平台因为经营不善导致挪用交易资金而给交易双方带来风险。提供抵押物或质押物一些平台为了保障借款人的还款来源，通常都会要求借款人具有一定价值的抵押物或质押物。用作抵押的财产应该是可以在市场上出售的，流动性好、质量高的，平台还应能够对抵押财产予以充分的保证。当贷款到期，债务人未能按期偿还时，抵押物需在折价或者拍卖、变卖前进行清算评估，即处置抵押物前的定价评估，评估结果应作为抵押物变现的客观公允市价，目前以拍卖方式的评估情况较多。例如利魔方，平台上的“融艺宝”和“邮艺宝”理财产品均有名家书画、邮票、纪念币等具有收藏价值的文化艺术品作为质押物，项目如若出现逾期，则由担保机构按合同规定对投资人先行代偿，代偿完成后，担保公司委托拍卖行处置质押物，保障用户资金安全。备用风险准备金预防坏账风险准备金是指平台每笔借款成交时，平台从借款中都提取一定比率的金额作为风险准备金，当借款项目出现逾期时，平台会按照风险准备金的使用规则，先行偿付投资人的本金或利息，此外风险准备金应交通常由银行或第三方支付公司进行托管。如红岭创投、利魔方等平台，都设立了风险准备金制度。第三方资金托管有些平台会通过引入第三方担保公司进行连带责任担保，一旦发生逾期坏账的情况，担

如何用大数据进行金融风控_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/406437882.html, 如何用大数据进行金融风控_光环大数据培训至少应该从数据资源获取、数据处理、数据应用场景3个层面去谈。他表示，数据应用的风险控制首先数据资源量要大，且数据需要持续生产、持续更新、动态变化。其次，要用技术加固数据，面对数据越来越多、越来越分散、相关性越来越弱等问题，想要做到强大的数据处理必须要使用深度学习、机器学习、强化学习等先进技术，可建立风控模型、量化运营模型、用户洞察模型、企业征信模型等模型和产品出来；最后企业需要在应用场景下训练和使用数据，这样才能使数据处理能力得到反馈，使之成为一个正向的循环。许凌透露，京东金融的资源获取主要来自体系内电商数据，体系外大量合作投资获得的数据，还有一部分来自大量模型变量和多维度数据。大数据风控团队的核心能力在于拥有海量数据、能够实时决策以及数据在贷前贷中贷后的流转三大能力。强大的数据获取和处理能力不仅包括对数据稳定性的维持，还包括对第三方欺诈数据的识别等等。关于技术如何推动数据加工的问题，张敬华表示，拿到数据之后如何做清洗、加工、分成以及进行分布式计算、风控决策等等都需要大量技术层面的工作。张敬华以“用户敏感信息”为例指出，技术要做到的是如何在保护用户隐私的情况下，让风控人员、不同的系统客户人员使用和支持，并进行流转。全业务的智能决策引擎实践是掌众金服正在做的事情，该决策引擎包括风险授信，即让用户在56秒得到贷款；智能支付，用户在微信、支付宝等不同场景的代扣代收代付体验；精准营销，即怎么基于不同用户，实现贷款的需求。这一决策模型能够实现在于掌众的自动化学习反哺体系，通过人工智能机器学习进行实践。欺诈风险识别、信用风险识别是捷信当时亟待解决的问题，张韶峰表示，这两大方面涉及贷款申请设备反欺诈、黑名单过滤、身份验证、网络异常行为及申请信息对比等问题。由于捷信的客户群下沉，其客户主要是蓝领工人、农民工，但这些人身上几乎没有常规的信用数据，百分之八九十查不到银行征信报告。张韶峰介绍说，用机器学习算法和大数据技术，百融金服经过大半年的探索，最终的模型有效性由原来的0.2做到了0.38。以还款能力计算为例，首先需要了解用户收入，第二个是负债，第三个是消费，以及很多辅助变量，以及是否看书或杂志、手机号使用多少年、在什么地方消费、社交圈怎么样等等，张韶峰表示这些都可以用来进行风险识别。

金融科技在供应链金融中的应用

金融科技在供应链金融中的应用一、智慧化供应链金融与传统的供应链金融相比，具有哪些优势？这个问题首先要从什么叫智慧化供应链金融的内涵说起。智慧化供应链金融是建立在数字化、智能化的基础上的。所谓数字化在计算机虚拟环境中对整个供应链过程进行评估和优化，并进一步推动整个生命周期的新型组织方式。数字化本身的概念内涵是在于什么，在于提高本身供应链的信息之间协同，这是数字化的含义。而智能化呢，它在数字化的基础上，通过我们互联网、监控技术，来加强整个供应链信息管理、服务，来提高对供应链的可控性，并且初步，我们说的智能手段和智能体系，建构高效的运营系统，它的核心是在于提高我们整合供应链的效果，降低我们整个供应链的交易成本。到了智慧化阶段，它在整个供应链过程中进行治理性的活动，也就是依赖我们所能获取各种数据，进行分析、推理、判断、构思和决策，某种意义上部分取代了我们人工分析方法、分析过程，它把整个供应链推到柔性化和高度集成的过程。二、互联网供应链金融目前比较好的模式有哪几种？互联网供应链金融在大宗商品电商领域的应用实战可否举几个例子？供应商金融的模式各不相同，所有供应链金融基本的组织单元有四个：供应链上下游、平台服务提供商、风险管理者、流动性提供者，伴随着这四者的不同

组合而产生不同的模式。这里就有集合四个元素为一体的，譬如UPS和GE，这种模式一般是产业中的大企业。我举几个好的例子，比如香港利丰集团，利丰集团从去年开始也在大规模推送供应链金融，他们在应用过程中涉及大量海外供应商，特别是我们中国的供应商。问题是即便一个供应商生产出产品，从形成提单到海运，到通关、清关、就地分拨，这时候发出账单有周期。假如周期是60天，也就意味着60天拿不到钱。可是我们今天大量中小型供应商承受不起几十天资金压力，正是在这样情况下，香港利丰集团2014年专门成立一家金融公司就是利丰信用，一旦我给你下单之后就可能形成潜在的应付账款，供应商可以把应收账款进行一次转让，我们大家知道金融当中最通俗一种金融做法叫保理。有一个问题出来了，实际上我们今天很多供应商，如何去贴现，贴现是多少。再加上今天很多供应商没有给它下单，它需要引进设备提升能力，这种情况下让一个金融机构给它进行融资很难。所以也正是在这样一种状态下，今年利丰集团提出数字供应链，就是用大数据来驱动供应链金融。什么叫大数据所驱动的供应链金融，就是你们现在看到这个图。伴随供应链的每一个活动，怎么能够通过我们的信息化，能够把所有的供应链作用活动，能够把它高度数据化、信息化之后贯通，形成这种贯通。再举一个例子，蚂蚁金服最近这两年大规模农村供应链金融。他们现在怎么做呢？首先在农村端建立了店小二，反过头来抓住产业龙头，跟龙头企业进行合作，对龙头企业整个生产经营进行支持，这样就渗透到客户的底层。两周前我来江苏，江苏有一个最重要的养殖大企业益客，益客现在中国禽类养殖三剑客之一。

大数据在互联网金融风控中的应用研究

大数据在互联网金融风控中的应用研究【摘要】本文首先针对大数据在互联网金融中的应用提出了几个创新的方向，然后介绍了在互联网金融的大环境下风险控制的原则和核心方法，并重点分析了大数据在这些规则下数据积累、加工和应用的场景，最后根据应用的现状提出了需要注意的问题和后续的展望。【关键词】大数据;互联网金融;风险控制 1.引言互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。论起互联网金融首先想到的是马云的“三步走战略”——平台、数据、金融。未来的互联网金融无疑有着巨大的发展空间，可目前看来三步走已经不符合市场预期，因为市场到今天已经不只是平台之争，特别随着这两年互联网金融爆发式的发展，已经形成了平台、数据、金融相互影响的格局。在这种形势下破局的点在哪里？就在于连接平台、用户、金融等方面的工具——大数据上，谁能对大数据合理利用，谁就能掌握这场数据之争的未来市场。 2.大数据在互联网金融的应用方向从大数据的应用场景来看尽管达不到人们所预期的精确性，但确实已经有了不少比较成功的商业案例。如Decide利用超过80亿条的已知价格信息预测价格走势，给出购买建议;DataSift通过分析社交网络数据，制定针对性营销方案;Zestfinance则利用大数据进行信用评估，并已累积获得近一亿美元的融资等等。随着平台的发展和数据的积累，互联网金融也越来越多参与到其中，所以三步走已经转变成交叉并行的三个方面。国内对互联网金融的应用比较多的还是在理财上，这是受了阿里余额宝、百度百发、微信理财通等的影响，可实际上贷款才是金融服务中最具刚性需求的服务。而且随着大众时间和需求上的碎片化程度提升，一方面是银行等金融机构的产品自然而然的落地，二是互联网信贷围绕大数据分析等方式进行了很好的改造。因此大数据已经促进了高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新。 2.1 高频交易和算法交易以高频交易为例，交易者为获得利润，利用硬件设备和交易程序的优势，快

供应链金融的发展现状

供应链金融的发展现状文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

年均复合增长率为15.6%，从2006年的31692.21亿元增长到2015年的117246.31亿元，增幅超过了3倍；我国2006～2015年工业企业存货复合增长率为12.0%，2015年达到102804亿元，相比2006年的36999.26亿元，十年里增长了 1.8倍。应收账款和存货等资产的不断增长为我国供应链金融的发展奠定了坚实的基础。据相关数据预测，2020年我国供应链金融的市场规模将达到14.98万亿元左右。数据来源：国家统计局数据来源：国家统计局二、供应链金融的发展趋势（一）更多的市场主体参与传统的供应链金融服务由于受到资金实力、牌照等门槛，主要以商业银行提供为主。随着互联网、大数据等技术的发展，更多的市场主体将可以利用自身的信息或技术等方面的优势，直接开展供应链金融服务，包括电商、物流企业或综合实力强的实体企业。比如实体企业。传统的供应链金融模式里，实体企业往往只是作为核心企业存在，银行以其提供的上下游企业数据为依据，为中小企业提供融资服务。但随着核心企业对供应链金融的理解越来越深刻，开始利用自身资金或通过外部融资资金，直接对上下游企业进行授信。核心企业利用自身的信息优势，更加凸显出自己的作用。