互联网金融_大数据中

中国经济导报/2014年/2月/6日/第B07版

金融

透过互联网金融的发展，我们嗅到了大数据时代的气息

互联网金融：大数据中“掘金”当趁早

中国经济导报记者郭丁源

可能你不了解“大数据”，但很有可能听说过这么一个故事：美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这个女孩怀孕了，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一做法让女孩的家长勃然大怒，但事实的真相却是女孩对家人隐瞒了自己的怀孕。

从一个人杂乱无章的购买清单中，经过对比发现了其中的规律和不符合常规的数据，并就此得出一些真实的结论，这就是大数据应用的一个案例。大数据信息服务影响和促进社会各个领域，基于金融领域的精准信息服务创新，是人们接触最多的应用领域之一。在我们选择金融产品时，大数据在其中起到了怎样的作用？随着大数据基础设施的日益完善，我们将享受到怎样更多更便捷的金融服务？透过互联网金融的发展，我们嗅到了大数据时代的气息。

一切都是数据，用数据量化金融

“大数据其实早就出现了！”在中国科协近日举办的“科学家与媒体面对面”活动上，工信部电信研究院互联网中心主任何宝宏介绍起了大数据的“前世”——几乎每个朝代都要做的人口普查就是一个海量的数据，如何处理这些数据一直是考验执政者智慧的问题。从前，我们讲的数据往往只是数字，因为文本描述是难以进行量化数据分析的。但在大数据时代，不仅数字、文本都是数据，甚至身份、位置都是数据，是有价值、有市场的商业数据。举个例子，一个公司的老总出现在北大商学院的培训课程，他未必是来学习的，却可能有贷款的需要；当一个白领出现在托福考试的考场，未必说明他是为了出国深造而可能是有境外金融或者旅游服务的需要。在积累足够多的样本后，这些身份、位置所反映的行为均可量化为高价值的金融服务数据。这种信息服务直接拉近了金融供求双方的距离，降低了金融市场拓展的成本。

在大数据时代，我们获得信息的渠道是多样的，而且相对于小数据和精确性的时代，大数据因为更强调完整性和混杂性，数据分析过程中的损失就变得不再那么重要，只要建立合适的分析模型，就可以获得有价值的数据。比如微软创投加速器的一个企业开发的“股票雷达”，通过它可以收集各类网络上关于股票的预期信息，进而汇聚成为大众群体对某具体金融产品的信心预期，反映“网络金融民意”，让股民能了解市场上更多的真实情况，缓解普遍存在的信息不对称，并为股民做投资决策提供重要参考。

人们在处理海量的非量化、非结构化信息时，会造成数据的遗失甚至扭曲，往往可以得出不尽相同的结论。美国一家金融服务机构的信用卡部门，通过大数据分析，获得了每季度200%的业务增长。这个项目为每个用户建立了30多个参数进行分析，只为找出当前信用卡有欠款，但具备潜在偿还能力的客户。因为数据分析模型的成功，此项目取得了令人满意的效果。在大数据时代，信用记录、社交媒体、搜索引擎等数据信息日趋完备，有待不断创新的数据分析模式进行挖掘。

互联网公司做金融更需要前期的规划

早在1999年，美国的PayPal就推出了美国版的“余额宝”，创造了将账户余额投资货币市场基金的模式。使用PayPal的这个业务非常方便，用户只需将基金账户激活，账户余额每个月就可

以获得股息。当时很多民众将往PayPal的基金账户里存钱变成一种习惯，甚至取代了一些银行账户。但是在10多年之后的2011年7月29日，PayPal的这个业务却被关闭了。这其中有整个经济环境问题，更有盈利问题。

如今，我国的互联公司纷纷以不同的形态来涉足互联网金融，无论是淘宝的“余额宝”、京东的P2P，还是腾讯参与开发的“中证腾安价值100指数基金”，互联网公司正在开启一个全新的金融梦。可能是因为亲民和本土化的原因，我国互联网公司在国内参与金融领域相对容易获得好感和建立群众基础。但是有了群众基础，不代表就能成功。金融领域是一个受经济环境影响最大的行业，任何一点的风吹草动都可能让这个行业风雨飘摇。所以互联网公司做金融，更需要前期规划、谨慎介入。

互联网金融的核心是基于大数据。与传统银行业基于移动终端开发的互联网业务相比，以第三方支付、人人贷、阿里小贷等为代表的新型互联网金融平台已经借助社交网络走得更远。不同于银行业赋予手机银行的余额查询、理财产品预订等基础性功能，这些新载体拥有的大数据能够在短时间为客户进行资金撮合，成为银行信贷业务的有力补充。

据工商银行信息管理部副总经理陈道斌介绍说，目前互联网金融对传统金融有些理念上的冲击，互联网金融肯定会削弱传统银行的地位，但这是一个趋势，传统银行包括工行自身也一直在大力推进互联网金融的进程。他同时也强调，银行的优势是实体，是经营风险的机构，是风险规避型；而互联网要求创新，需要冒险和承担风险，理念有些不同。

大数据给互联网金融提供了发展空间

中国银行总行金融总部副总经理田传战在去年举行的APEC中小企业峰会上就曾表示：“互联网金融融合了两方面的因素，一个是互联网的技术，第二个是金融的本质。”无论是哪一种形式，金融的核心始终是把剩余资金转移到需要钱的人手中。对银行来讲，吸纳存款后把钱放给谁，必须预知这个人拿到钱以后的还款能力，这就需要大量信息。而互联网恰好汇聚了海量信息，由此使得资金能够比较快地进行撮合。另外，互联网金融还有一个特点，就是将小额零散的资金发挥到极致，这是互联网金融发展的一个突出特点，也就是大数据提供给了互联网金融无穷的可能性和发展空间。

田传战认为，互联网金融其实也是建立在互联网大数据和云计算这个基本的技术框架和数据框架之上的。从目前来看，互联网金融还处在初始期，金融服务的便利性，比如说支付；一些金融服务产品，比如理财等，这些都发生了很大的变化。随着互联网和金融的进一步融合，它将改变人们的生活方式，这种生活方式可能不同于我们过去传统的生活方式，可能更加依赖互联网，依赖于金融工程技术。

与传统金融相比，大数据给互联网金融不仅带来了金融服务和产品创新以及用户体验的变化，而且创造了新的业务处理和经营管理模式，对金融服务提供商的组织结构、数据需求与管理、用户特征、产品创新力来源、信用和风险特征等方面产生了重大影响，显著提升了金融体系的多样性，也对金融监管和宏观调控等方面提出了新的课题。

重构的金融行业尚不能完全驾驭大数据

中国电子商务研究中心分析师莫岱青对中国经济导报记者介绍说，“互联网金融的快速发展离不开对大数据的深入应用，而且这种变化对整个金融业会带来深远的影响。”她认为大数据挑战的是金融机构内部的传统部门划分。比如，由于缺乏大数据分析技术和跨部门沟通战略，各部门难以了解不同金融市场之间的关系，或者对同一客户的看法发生分歧，妨碍了信息的及时利用。而大数据打破了金融机构对客户的信息垄断，有助于提升金融市场的透明度。金融客户的信用状况将随着其资产、经营和各类交易状况的变化而变化，传统商业银行是通过投入大量人力和财力，建立特有的信息收集、分析和决策体系，以解决信息不对称问题。与此对应的是，近年来，互联网金融平台直接收集潜在的金融交易双方信息，形成了新的金融信息来源模式，金融客户信息、交易价格信息和社会经济状况等数据更为精细和透明，从而促进利率的形成更为准确和市场化。

但金融行业尚不能完全驾驭大数据，其中一个主要问题就是安全性。将金融与互联网绑定在一起，风险问题也变得不可小觑。首都经贸大学金融学院教授祁敬宇认为，互联网金融在我国还处于起步阶段，虽然前景乐观，但还有很多环节没跟上。如果我们盲目上马，大规模铺开互联网金融业务，今后倘若出现问题，其破坏性难以预知。祁敬宇强调说，互联网平台将代替传统银行的看法由来已久，但至今20余年过去了，尚未出现哪个互联网平台真正取代了银行。并非是互联网技术跟不上，难点就集中在风险控制方面，美国的互联网金融业发展也并不像我们想象的那么快。

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。

互联网金融的概念与特点

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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。

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

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

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

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。 ▼

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/5710860700.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。

互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建

互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建摘要：互联网金融中的信用风险一方面表现为更为微型的客户对象导致的信用风险，一方面表现为互联网金融平台导致的信用风险。互联网金融中的信用风险产生原因包括缺乏完善的征信体系、缺乏严格的信息披露机制、缺乏全面的风险控制手段以及缺乏明确的法规监管。传统中央银行为主导的线下征信体系覆盖率低、成本高并且相对封闭，大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据，通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多维度信息，构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多维度的定量模型，利用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。大数据征信体系发展需要鼓励建立行业协会、规范产品标准和重视数据隐私保护。关键词：互联网;风险征信体系;金融信用一、互联网金融中信用风险的表现互联网金融是以互联网为资源，大数据、云计算为基础，采用新金融模式运作的一种新兴行业。根据国际电信联盟(ITU)2014年11月24日发布的《2014年测量信息社会报告》，2014年全球网民共30亿，占居民总数的40.4%。中国作为最大的发展中国家拥有世界1/5的网民。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2014 年 12 月，中国有6.49 亿网民，12亿手机用户中有5.57 亿手机网民。3.04亿用户使用网上支付，网民中使用网上支付的比例为46.9%;手机支付用户规模为2.17亿，网民中手机支付的使用比例为39.0%。购买过互联网理财产品的网民规模达到7849万，在网民中使用率为12.1%。谢平和邹传伟将互联网金融定义为以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算与金融相结合的，既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式。2014年谢平、邹传伟和刘海二撰写的《互联网金融手册》中，互联网金融被定义为一个谱系概念，涵盖因为互联网技术和互联网精神的影响，从传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，到瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形之间的所有金融交易和组织形式。李耀东和李钧则认为，互联网金融并不简单是具有互联网技术的金融，而应该是基于互联网思想的金融，即服务长尾市场、普惠和去中心化的金融。主要特点为服务于长尾市场;具有海量用户;关注个性化需求;重视创新;正视风险;重视用户体验;重视开放性;重视社会化营销。所谓信用风险即客户未能按期还本付息，或者说债务违约导致的风险。互联网金融中，信用风险主要表现为两种类型：互联网金融中客户特征导致的信用风险，以及互联

2020年互联网金融与大数据应用论文

互联网金融与大数据应用论文在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。一、我国互联网金融的概况互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，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。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。二、互联网金融的运作模式 (一)第三方支付模式第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。 (二)P2P模式又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。

(三)众筹模式众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得大众的资金援助。 (四)互联网金融门户互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的商品。 (五)大数据金融大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。三、互联网金融中的大数据应用及意义 (一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。 (二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融

基于大数据分析互联网金融个性化和精准化服务研究

基于大数据分析互联网金融个性化和精准化服务研究数据一直是信息时代的象征。2011年5月麦肯锡全球研究院发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》后，大数据的概念备受关注。金融业是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。金融业也高度依赖信息技术，是典型的数据驱动行业。 1．研究内容（1）大数据分析在金融领域的应用和创新。如依托大数据分析促进高频交易、风险管理、客户交叉行为分析、客户关系管理等。（2）互联网金融的架构和发展模式及发展方向。按照二八法则定律来看，80%的金融产品将通过互联网、移动终端等技术走向标准化、大众化、规模化道路。例如，信用卡消费记录中早就包含消费时的位置信息，现在就可以被互联网金融利用。（3）金融行业客户行为分析。通过大数据分析客户行为，实现个性化和精准化客户服务，有助于企业在创新经营模式时更加贴近、深刻理解客户需求并做出预判，从而改善经营水平、提升经营效率。 2. 关键技术点（1）数据搜集。收集客户信息，对客户的基本信息及行为信息进行分析，依托平台细分客户。（2）客户的行为分析。建立数学模型，对客户的交易行为进行精准化分析，以及参数的设定。（3）高性能计算。依托计算机高效的运算能力，分析模拟客户行为，对不同的客户提供不同的个性化及精准化的服务。大数据分析随着社会及计算机互联网的发展，数据得到了很好的保存，随着数据的大量积累，我们也进入了大数据时代。大数据可以概括为数据量大、速度快、类型多、价值密度低。大数据已经不简简单单是数据大的事实了，大数据中包含着潜在的我们并不知道的有价值的信息。数据的价值大小不在于它数量的大小，而是我们可以根据数据挖掘出多大的有价值的信息。对于大数据，目前最重要的是对其进行分析，通过分析获取很多智能的，深入的，有价值的信息。大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，从大量数据中提取出潜在的有

大数据与互联网金融的关系

大数据与互联网金融的关系字号：T|T 2015年01月22日10:27 未央网互联网的信用实时评级是传统金融行业所不具备的，颠覆了传统的基于财务的信用模型，互联网的信用模型通过算法来实现。互联网的信用实时评级是传统金融行业所不具备的，颠覆了传统的基于财务的信用模型，互联网的信用模型通过算法来实现。金融产品/服务与客户的不对等现状现在很多的金融产品或者是金融服务，对于大部分我们定义饥渴类的金融产品或者金融服务而言，其实服务了整个行业的群众不到10%，为什么出现这种情况?为什么出现供需双方这么大的不对等?银行说我找不到客户，保险说我找不到客户，为什么出现这样的状况?对于传统的金融而言最主要的核心问题是信息部对称。我提供服务的人找不到我提供服务的对象，当我提供服务的对象在我面前的时候我没有行之有效的方法或者模型或者数据支撑我对他进行定义——我提供给他服务是安全的，我这个产品提供给他后续是有回报的。大数据与互联网发展对金融产生的影响大数据和互联网目前整个发展对整个行业而言能够为金融解决几个问题，有以下影响。第一数据传递更加方便。整个金融服务更看重的就是数据的对称，就是说我出了一个好的金融产品，在数据和行业内也有很多人需要，但是前置条件说我怎么让这些人知道。通过网络，一款产品发布后可能覆盖上百万的人，数据传递非常方便。第二数据风控。第三数据的挖掘和分析。在以前历史服务当中可能我们汇聚各种各样的数据，我们汇聚海量的数据。如果说我们能够把历史上积累的数据通过互联网大数据的方式形成新的信用评价体系，给整个行业会带来一些什么变化?有这么一个想法，我有很好的产品，甚至我这个产品在定义过程当中我需要现金。但传统行业对你这个美好想法不能做任何评估，他不知道你这个东西未来怎么样。如果采用互联网金融评估体系则可以对整个BP进行360度评估，对产品产生的市场可以进行分析，分析产品在市场需求量多大，有多少人对它表现出兴趣，有多少市场空间等等。基于这些可能会给予一些新的信誉评估，基于新的信誉评估可以给你提供一些新的金融产品等。例如保险行业，如果我想对考试购买一个保险，看这次考试我能不能PASS，传统行业里面这个是做不到，因为我不知道你能不能PASS，但是基于大数据的历史统计说，根据学生历史翘课的频次我们可以做一个模型出来，预盼你能不能通过考试。所以大数据对金融改变可能是几个方面。一、整个信息提供和覆盖更加便捷。我们线下去拜访一些客户传递一些信息时手法相对保守，但利用互联网的时候信息传递得更快。二、数据的交互和实时数据统计积累上得到很大提升。简单举个例子，包括人人贷，小额贷款，像传统金融行业巨头建设银行都会推出自己网贷平台，无非也是在过程当中基于数据和互联网建立它新的信用和风控模型。最近国家在九月份的时候发放了全国17张跨境电子支付的牌照，这个牌照对整个行业带来影响极其巨大的，在支付领域带来了跨境支付和结汇，对中国对外贸易进口出口带来了根本性的变革。为什么对整个贸易带来这么大的变革?传统像进出口贸易，出口贸易对于大量中小企业而言，最大痛苦是把货卖到国外但现金流回不来，为什么?因为传统模式下，产品卖到美国，变成美元再回款，这个手续非常的复杂，这时候可能出现现金流断裂。然后这个牌照发放以后，可以把卖到国外的产品结算的现金进行实时的交易。在新的互联网金融模式下，其实大数据是支撑了传统金融在某一些信息的交互性和数据的积累性。在传统两个核心模块，大数据或者互联网如何产生作用，如何促进，相互依存相

互联网金融与大数据

互联网金融与大数据互联网对金融的变革，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，这是中小企业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，与银行机构无关。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。云计算、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，使得大规模数据存储得以实现；并行处理计算，使得数据