大数据下互联网金融---海融易案例分析
大数据应用于金融风控的案例分析
大数据应用于金融风控的案例分析在当前数字化时代，大数据技术已经被广泛应用于各行各业，特别是在金融业中，大数据技术为风控提供了强大的支持和保障。
本文将介绍几个大数据应用于金融风控的案例分析，以帮助读者更好地理解大数据技术在金融领域中的应用。
一、互联网金融平台的风险控制互联网金融平台是近年来迅猛发展的金融业态，虽然迎合了消费者的需求，但是其中存在各种风险和漏洞，例如风险较高的借款人和欺诈行为等。
为了避免这些风险，互联网金融平台需要利用大数据来进行风控。
以拍拍贷为例，该公司通过大数据技术对借款人进行风险评估，采集了借款人的基础信息、社交网络信息、资产信息等，并通过数据分析建立个人信用档案。
此外，拍拍贷还通过对大数据的分析，监测贷款行为是否与借款人的个人信息和借款历史一致，对欺诈行为进行及时发现和拦截。
这些风控手段极大地提高了互联网金融平台运营的稳定性和可靠性。
二、反欺诈风控反欺诈风控是金融风控中的一个重要领域，在传统金融业中，银行等机构通过调查和审核等方式对客户进行评估和审核，然而，这种方法效率低下，难以及时发现欺诈行为。
而在大数据时代，大数据技术为反欺诈风控提供了新的解决方案。
例如，在信用卡业务中，银行可以通过对客户消费行为和消费渠道进行大数据分析，来确定客户的消费模式和交易习惯以及异常交易行为，及时发现欺诈行为并置之于不顾。
而在保险行业，保险公司也可以利用大数据技术对保险金赔付进行分析，及时发现欺诈行为，从而保障公司的合法利益。
三、投资策略制定在投资领域中，投资者需要了解市场走势，通过自己的分析得出投资策略。
然而，受制于自身信息获取渠道和分析能力等因素，单纯的个人分析往往难以获得高收益，这时候大数据技术也能够为我们提供帮助。
以聚宽智能投资平台为例，该平台依托人工智能和大数据技术，为投资者提供全面的量化分析和指导，对股票市场进行分析和预测，准确指导投资者的投资策略和操作。
该平台支持股票、基金、期货等投资品种，不仅提高了个人投资者的投资决策能力，而且也将投资行业的前沿技术逐步应用到了投资领域中。
互联网金融行业中的大数据分析应用案例研究
互联网金融行业中的大数据分析应用案例研究随着互联网金融行业的迅速发展，越来越多的金融机构开始借助大数据分析技术来获取更全面和准确的市场信息，以及提供更优质和个性化的金融服务。
本文将通过探讨几个互联网金融行业中的大数据分析应用案例，展示大数据分析在金融行业中的巨大潜力和价值。
一、风险评估与信用评分在互联网金融行业中，风险评估和信用评分是非常重要的环节。
借助大数据分析技术，金融机构可以通过对大量的用户数据进行挖掘和分析，从而更准确地评估客户的信用风险。
例如，支付宝通过对用户行为数据的分析，构建了一个庞大的信用评分体系，可以快速评估用户的信用水平，并基于此为用户提供个性化的信贷产品。
二、个性化推荐与精准营销互联网金融行业借助大数据分析，可以实现个性化推荐和精准营销，从而提高用户满意度和转化率。
通过对用户历史行为、兴趣偏好等数据进行挖掘和分析，金融机构可以根据用户的需求和偏好，精准推送与其相关的金融产品。
例如，某银行通过对用户的借贷历史和消费习惯进行分析，向客户推荐适合其需求的理财产品，从而提高产品销售效果。
三、反欺诈与风控管理在互联网金融行业中，欺诈和风险控制是非常重要的问题。
大数据分析可以帮助金融机构更好地识别和防范各类欺诈行为。
通过对大量的交易和用户数据进行分析，金融机构可以快速发现异常模式和异常行为，及时采取措施进行反欺诈和风险管理。
例如，支付宝通过对用户的消费行为数据进行分析，可以识别盗卡和虚假交易等欺诈行为，并采取相应的措施进行防范。
四、投资策略优化在互联网金融行业中，大数据分析可以帮助投资者优化投资策略，提高投资效益。
通过对大量的市场数据进行分析，投资者可以了解市场趋势和行业动态，及时调整投资组合。
例如，一些互联网金融平台通过对市场数据和用户投资行为数据的分析，为投资者提供精准的投资建议和智能组合，帮助他们实现更好的投资回报。
总结：互联网金融行业中的大数据分析应用案例不胜枚举，上述仅为其中的一小部分。
大数据金融法律法规案例(3篇)
第1篇一、引言随着大数据时代的到来，金融行业逐渐向数字化、智能化方向发展。
大数据金融作为一种新兴的金融模式，在提高金融效率、降低金融风险、促进普惠金融等方面发挥着重要作用。
然而，在大数据金融发展过程中，法律法规问题也日益凸显。
本文将通过分析几个典型案例，探讨大数据金融法律法规的实践与挑战。
二、案例一：蚂蚁集团被监管机构调查2018年，蚂蚁集团因涉嫌违反反垄断法、数据安全法、消费者权益保护法等法律法规，被中国银保监会、中国人民银行、国家市场监督管理总局等部门联合调查。
经过调查，监管部门发现蚂蚁集团存在以下问题：1. 数据滥用：蚂蚁集团在收集、使用、处理用户数据过程中，未充分保障用户隐私权益，存在数据滥用行为。
2. 生态垄断：蚂蚁集团旗下支付宝、花呗等产品在支付、信贷、理财等领域形成生态垄断，损害消费者利益。
3. 风险控制：蚂蚁集团在风险管理方面存在漏洞，可能导致金融风险传导至整个金融体系。
针对上述问题，监管部门要求蚂蚁集团进行整改，并对其进行了罚款。
此案例反映了大数据金融企业在数据安全、反垄断、消费者权益保护等方面的法律法规风险。
三、案例二：腾讯、京东等公司因数据泄露被处罚2019年，腾讯、京东等互联网公司在数据泄露事件中受到处罚。
事件起因是部分公司通过非法手段获取用户个人信息，并将其出售给第三方。
监管部门经调查发现，这些公司存在以下问题：1. 数据泄露：部分公司未严格执行数据安全管理制度，导致用户个人信息泄露。
2. 跨境数据传输：部分公司在跨境数据传输过程中，未按照规定进行审批，存在数据跨境传输风险。
3. 法律意识淡薄：部分公司对数据安全法律法规认识不足，未采取有效措施保障用户数据安全。
针对上述问题，监管部门对相关公司进行了处罚，并要求其加强数据安全管理。
此案例揭示了大数据金融企业在数据安全、跨境数据传输等方面的法律法规风险。
四、案例三：互联网金融平台违规放贷被查处近年来，互联网金融平台违规放贷现象频发。
金融行业大数据分析的案例分析
金融行业大数据分析的案例分析随着互联网技术的飞速发展，金融行业也逐渐迈入了数字化、智能化的时代。
在这个新的时代背景下，金融行业中的大数据分析越来越受到人们的重视。
无论是在理财、信贷、投资、风险管理等领域，大数据分析都可以提供有力的支持和保障。
本文将通过一些案例，来探讨金融行业中大数据分析的具体应用。
一、基于金融大数据的风险评估模型随着社会经济的发展，人们对于购房、购车、创业等方面的需求日益增加。
然而，在这些方面涉及到的风险也越来越大。
为了更好地应对风险，金融机构便出现了风险管理这一概念。
而基于金融大数据的风险评估模型，则成为了金融机构中最受欢迎的风险管理手段之一。
以购房为例，目前银行中多数情况下都采用了基于大数据的风险评估模型。
这里需要指出的是，这个模型是建立在大数据基础上的，并不单单只依赖于个人的资质和信用。
具体来讲，银行通过收集和分析申请人的数据，如电子信息、财务信息、房产信息、学历背景等，综合判断个人的还款能力和风险承受能力。
通过这种方式，银行能够提供更个性化、更有针对性的信贷服务，减少不必要的风险。
二、基于大数据的投资决策金融投资是一个高风险、高回报的行业。
面对瞬息万变的市场，投资者的眼光、耐心和心态都是至关重要的。
而在如此需要技巧和敏锐度的行业中，大数据分析则成为了越来越重要的决策工具。
以股票投资为例，大数据分析可以让投资者更好地了解股票的走势、价值和预测。
在大数据分析的基础上，投资者能够更精准地抓住投资机会，同时也能够更快速地反应市场的波动。
此外，大数据分析能够让投资者更好地了解所关注的公司和行业的数据情况。
这些数据包括但不限于财务数据、市场数据、竞争对手数据和现有类似公司数据等，都可以帮助投资者更深入地了解该公司或行业的整体情况，从而做出更为明智的投资决策。
三、基于金融大数据的精准营销金融机构的营销活动是吸引和维持客户，推动业务发展的重要手段之一。
然而，在大数据分析的时代背景下，单纯的广告宣传已经无法满足金融机构的需求。
大数据在金融领域中的应用案例剖析
大数据在金融领域中的应用案例剖析随着科技的不断发展，大数据成为了当今社会的一个热门话题。
大数据是指海量的结构化和非结构化数据，并且它们的数量不断增加。
而在金融领域，大数据的应用正发挥着越来越大的作用。
本文将通过几个案例，让读者了解大数据在金融领域中的应用。
案例一：信用评估信用评估是银行、互联网金融等金融机构的核心业务之一，它可以帮助金融机构判断借款人的信用水平和偿还能力。
但是，传统的信用评估方法存在着一些问题，例如难以评估新型互联网企业和个人。
而基于大数据的信用评估可以更全面地评估借款人的信用水平。
以蚂蚁金服的芝麻信用为例，它通过对用户数据的收集和分析，可以实现基于用户行为和社交网络的信用评估。
例如，对于一些没有传统信用记录的人群，芝麻信用可以通过收集用户在支付宝上的交易行为、社交圈等信息进行评估。
这种评估方法准确度更高，也更趋于公平。
案例二：欺诈检测欺诈检测是保险公司、信用卡公司等金融机构必备的业务之一。
利用大数据技术，可以对客户的行为进行透视和剖析，从而识别不同类型的欺诈或不当行为。
以银行为例，通过对客户的交易模式进行分析，可以识别出异常交易。
例如，如果一个客户从不使用大额转账，但某一天突然几次转账数额都很大，那么就有可能是欺诈。
此时，银行可以通过大数据技术及时发现和拦截欺诈行为。
案例三：投资分析对于投资者而言，一个可信的预测和分析是做出投资决策的重要保证。
利用海量数据的分析，可以为投资者提供更加准确和完整的分析，帮助投资者做出更好的决策。
以量化投资为例，量化投资是利用数学和统计模型，根据市场数据对股票、期货、基金等金融产品进行分析和预测。
通过大数据技术，量化投资不仅可以利用传统的技术分析和基本面分析，还可以对文本数据、社交网络等非结构化数据进行分析，制定更加准确的投资策略。
总结三个案例中，我们可以看到，在金融领域中，大数据已经得到了广泛的应用。
利用大数据，可以更加精准地判断借款人的信用、识别欺诈行为、制定更加准确的投资策略等等，这一切将为金融行业的发展带来更多的动力。
大数据在互联网金融领域的应用案例
大数据在互联网金融领域的应用案例随着互联网金融的快速发展，大数据技术正逐渐成为重要的应用工具。
通过对大量金融数据的分析和挖掘，互联网金融机构能够更好地了解市场趋势、优化风控策略、提高用户体验等。
下面将介绍几个大数据在互联网金融领域的应用案例。
一、用户画像分析用户画像是指利用大数据对用户进行全面且多维度的分析，并根据用户的兴趣、喜好以及消费行为等信息进行分类和归类。
在互联网金融领域，通过用户画像分析，金融机构可以更加精准地推送产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
例如，某互联网金融平台通过大数据分析得知一位用户常浏览旅游相关信息，于是推送该用户相关的旅游金融产品，成功吸引了用户的关注和购买。
二、风险管理与预测互联网金融涉及到大量的金融交易和借贷活动，因此风险管理是一个非常重要的问题。
通过大数据分析，金融机构能够更好地识别和预测潜在的风险，并采取相应的措施进行防范。
例如，某互联网借贷平台利用大数据分析用户的信用记录、借贷行为以及其他相关信息，构建了一个完善的风险评估模型，可以及时发现并防范潜在的借款违约风险，为平台和投资人提供更安全可靠的借贷环境。
三、智能推荐系统在互联网金融领域，智能推荐系统是通过大数据分析用户的历史数据和行为，为用户提供个性化、精准的产品和服务推荐。
通过对用户的兴趣、喜好以及消费习惯等信息进行分析，金融机构可以给用户推荐最合适的产品，提高用户的购买率和利润。
例如，某互联网理财平台通过大数据分析用户的投资偏好和风险承受能力，为用户提供个性化的理财组合推荐，帮助用户实现理财目标。
四、反欺诈与安全监控互联网金融领域面临着很多欺诈风险，例如虚假身份、信用卡盗刷等。
通过大数据分析技术，金融机构能够实时监测和识别潜在的欺诈行为，提高安全性和风险控制能力。
例如，某互联网支付平台利用大数据分析用户的消费行为和交易模式，可以及时发现异常交易以及盗刷风险，并采取相应的措施进行预防和处置。
总结：大数据在互联网金融领域的应用案例不胜枚举，上述只是其中几个经典的例子。
大数据与数据分析在金融领域的成功案例
大数据与数据分析在金融领域的成功案例近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据和数据分析在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
尤其是在金融领域，大数据和数据分析已经成为了提高效率、降低风险、增加收益的重要工具。
本文将以几个成功案例为例，探讨大数据和数据分析在金融领域的应用。
首先，大数据和数据分析在风险管理方面发挥了重要作用。
传统上，金融机构在风险管理中主要依靠经验和直觉来做决策，这种方法往往无法全面准确地评估风险。
然而，借助大数据和数据分析技术，金融机构可以更加精确地识别和量化风险。
例如，一家银行可以通过分析大量的历史数据，建立起一个风险模型，用以预测未来的风险情况。
这样一来，银行可以更好地掌握风险，及时采取相应的措施，从而降低风险带来的损失。
其次，大数据和数据分析在市场营销方面也发挥了重要作用。
金融机构需要了解客户的需求和偏好，以便更好地为客户提供个性化的金融产品和服务。
通过分析大数据，金融机构可以深入了解客户的消费习惯、投资偏好等信息，从而精确地制定市场营销策略。
例如，一家银行可以通过分析客户的交易记录和网上行为，推测客户的消费需求，并向其提供相应的产品和服务。
这样一来，金融机构可以提高客户的满意度，增加产品的销售量。
再次，大数据和数据分析在投资决策方面也发挥了重要作用。
金融机构需要通过对市场的分析，准确预测股票、债券等金融资产的价格走势，以便做出更加明智的投资决策。
通过分析大数据，金融机构可以识别出市场中的规律和趋势，从而预测未来的价格走势。
例如，一家基金公司可以通过对大量的历史数据进行分析，找出那些对股票价格有显著影响的因素，并建立起一个预测模型。
这样一来，基金公司可以更加准确地预测股票价格的波动，从而做出更加明智的投资决策。
最后，大数据和数据分析在反欺诈方面也发挥了重要作用。
金融机构需要识别和防范各种欺诈行为，以保护客户的利益和自身的利益。
通过分析大数据，金融机构可以识别出异常交易和欺诈行为的模式和特征。
大数据技术在金融行业的应用案例分析
大数据技术在金融行业的应用案例分析随着互联网时代的到来, 金融行业的标准已经完全被颠覆。
对于这个领域，传统的方法已经无法胜任，因此金融业务需要根据大数据技术的管控来保证数据的质量和分析能力。
大数据技术在金融行业应用已经成为当下最热门的话题之一。
那么，大数据技术在金融行业的应用案例有哪些呢？银行：基于用户行为的分析银行业是大数据技术的重要客户之一，它们向市场提供各种金融产品和服务。
银行业务在很长一段时间内一直处于证明可信度的压力中，而在大数据的协助下，银行可以通过基于用户行为的分析，更精确、更有针对性地把握用户特点，有效预测用户需求，改善银行风险管理体系，以此保持长期的市场竞争力。
保险公司：自动化赔付与理赔服务在保险市场上，保险公司近年来推行的自动化理赔服务大大简化了理赔流程，在流程中拥有更准确、更高效和更便捷的管理。
自动理赔技术可以帮助保险公司在接到理赔请求后自动进行相关数据验证，确保理赔的恰当性。
同时，保险公司还可以利用大数据的技术手段快速地进行理赔，让赔付过程更加顺畅，让客户能够更好地享受到保险服务。
基金公司：风险控制与预测基金公司在管理大量资产时面临着风险管理的严峻挑战，为了降低风险，据防范金融风险，基金公司开始关注使用大数据技术。
大数据技术可以帮助基金公司分析市场状况，分析产品效益，更好地管理安全。
并且，基于大数据技术的预测分析系统，也可以告诉基金经理关于投资动态的情况，从而提升基金风险管理的能力，保持良好的盈利率。
信用卡公司：建立客户关系管理为了更好地管理客户，信用卡公司在大数据分析方面深入探讨。
传统的营销模式基本上都是由卡公司先考虑产品，再寻找客户，而采用大数据技术后，卡公司可以通过分析消费者的购买习惯、电子邮件历史、查询历史和网页历史，再寻找与之匹配的勾当物品。
在此基础上，信用卡公司通过大数据分析建立客户关系管理体系，提供个性化的服务，为客户提供更有价值的优惠与服务。
综合来看，大数据技术已经被证明是金融行业的重要应用之一，而且在不断发展的过程中，其作用越来越重要。
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大数据下互联网金融海融易案例分析东北财经大学2016年10月……………………………………………………………精品资料推荐…………………………………………………目录一、研究背景 (1)（一）大数据和云计算推同互联网金融发展 (1)（二）政府倡导互联网金融完善我国金融服务体系 (1)（三）海尔网络化战略，满足双创平台便捷迅速金融服务的需要 (2)二、平台优势 (3)（一）品牌优势 (3)（二）实践经验 (4)（三）产业数据 (4)（四）与第三方机构合作降低平台风险 (5)（五）团队成员结构与目标 (6)三、运营现状 (7)（一）运营数据 (7)（二）产品构成 (8)（三）产业风控 (10)（四）投资者资金保障 (11)（五）投资安全 (12)四、用户体验问题 (13)（一）海融易与投资者沟通不顺畅 (13)五、政策影响 (13)（一）海融易部分项目疑为类资产证券化业务 (14)（二）海融易仍发行超过限额的大额贷款项目 (15)六、发展规划 (17)（一）离BAT风口远的细分领域 (17)（二）发展农业金融 (18)（三）唤醒更多的潜在用户 (18)一、研究背景（一）大数据和云计算推同互联网金融发展我国大数据和云计算市场总体保持快速发展态势。
据统计，大数据筛选分析相关市场的复合年增长率接近30%，预计2016年到2018年中国大数据市场仍保持约40%的高速增长，2018年大数据技术和服务市场的规模有望值达到500亿美元。
大数据的兴起为金融行业的业务创新提供了有效途径。
借助大数据，互联网金融机构集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，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险控制方面有的放矢。
（二）政府倡导互联网金融完善我国金融服务体系目前，小微企业因其信用度低，金融机构为降低风险，对其贷款要求严格，以及政府职能机构社会评价职能体系不成熟等原因导致企业融资困难。
但是，小微企业占全社会固定资产投资的60%以上，已成为优化产业结构，提高国民经济增长质量和国际竞争力的重要基础。
鼓励和引导民间投资进入金融服务领域，提高小微企业融资效率，增强小微企业经济活力，刺激新的经济增长点。
这些民间资本鼓励性政策为P2P网络金融平台的兴起和发展提供了现实土壤。
表 1 促进互联网金融发展相关政策（三）海尔网络化战略，满足双创平台便捷迅速金融服务的需要一个特定商品的供应链将供应商、制造商、分销商、零售商、直到最终用户连成了一个整体。
在这个供应链中，竞争力较强、规模较大的核心企业因其强势地位，往往在交货、价格、账期等贸易条件方面对上下游配套企业要求苛刻，而上下游配套企业恰恰大多是中小企业，难以从银行融资，结果最后造成资金链十分紧张。
一旦供应链中某个环节出了问题，整个供应链就会出现了失衡。
随着社会化生产方式的不断深入，市场竞争已经从单一客户之间的竞争转变为供应链与供应链之间的竞争，同一供应链内部各方相互依存，“一荣俱荣、一损俱损”。
与此同时，由于赊销已成为交易的主流方式，处于供应链上游以及下游的供应商，很难通过“传统”的信贷方式获得银行的资金支持，而资金短缺又会直接导致后续环节的停滞，甚至出现“资金断链”，导致中小企业发展缓慢甚至陷入不良运营状况。
维护所在供应链的生存，提高供应链资金运作的效力，降低供应链整体的管理成本，已经成为社会各方积极探索的一个重要课题，因此，“供应链融资系列”金融产品应运而生。
互联网结合大数据、云计算、智能分析、柔性制造等技术，已经具备了定制产品批量生产的能力，生产将由规模经济逐步转向以个性化为特征的范围经济。
“双创”平台是推动制造业与互联网融合的抓手和重要切入点。
“双创”平台的建设可以引领制造企业推动组织、流程、管理和商业模式的创新，“互联网平台+自组织”正在成为当前时代的一种全新的组织景观。
海尔与其他制造类企业将会进一步推行打造互联网“双创”平台的实践，以响应国务院《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》。
海融易针对小微企业的投融资的服务将进一步推动双创平台的发展。
海尔平台化战略的提出，力图打造金融产业生态圈，协调融合产业各方利益，实现员工、企业、利益攸关方的共创共赢的机制，共享海尔的品牌、产业、资本等资源，使金融成为产业生态中最优秀的工匠。
二、平台优势（一）品牌优势海尔集团诞生于 1984 年，经历了 32 年的发展，海尔成长为全球白色家电第一品牌。
根据世界品牌实验室发布的2016《中国500最具价值品牌》显示，海尔集团连续十三年蝉联家电行业第一品牌，品牌价值同比仍在提升。
过去的三十年里，海尔集聚了1.2亿的用户和百万级的生态圈。
海尔的品牌精神被视为质量可靠、声誉良好、锐意创新的典范。
对于海尔来说，海融易继承了海尔的品牌精神，依托海尔的产业链优势，为海尔供应链金融发展提供支持发展自我，并依托海尔家电销售开拓消费金融市场。
对于投资者来说，海融易提供了一个便捷的投资窗口，使所有投资者通过这个窗口直接参与到海尔的发展中来，一起推动海尔这个品牌继续前进，这就是海融易独有的优势。
（二）实践经验从 2001 年并购银行开始，到目前为止 15 年的过程之中，从财务公司一直衍生到后来的牌照化的金融机构，海尔始终在探索产业链金融的发展，目前海尔拥有9家金融机构，包含金融服务机构、投资机构、参股的银行和保险公司。
（三）产业数据金融的核心风控应该是掌握动态的交易场景。
产业风控是海融易和同行业内相对于其他P2P公司主要的差异点。
海尔公司自实行ERP系统管理战略以来，不仅提高了公司运作效率，提高了管理水平，并且积累了大量订单上富有价值的用户数据。
海融易产品总经理王伟表示：供货商、销售商的数据都在海尔的 ERP 数据库里，海融易可以知道融资企业上下游的供应商、销售商的情况，包括企业现货存量、资金周转所需资金量、未来两三个月的可收回预付款项数量等。
简单来说，与产业链紧密结合的关系，使得海融易可以比一般的风控模型更加准确地判断这家公司是健康地扩大再生产还是处在严重的负债运营状况。
”通过互联网、大数据的手段，海融易将商流、物流、资金流、信息流连接起来，从而实现了金融风险的动态控制，并带入了更多基于数据的创新金融手段，使得金融服务从单一的静态授信跨越到动态过程风控的新模式，效率更高，融资形式更加丰富，把单个企业、用户的不可控风险转变为供应链整体的可控风险。
资产端第一个重要环节就是信息流。
主要依赖核心企业生产销售中积累的上下游的ERP系统信息，这些数据可以准确判断企业是否在良性发展。
海融易凭借海尔位于供应链中核心企业的地位，能够精确有效地掌握上下游企业的相关信息。
第二个重要的环节就是物流。
在实体产业，产品都是有形的，一定脱不开物流和运输，所以物流企业掌握了上下渠道的运输控制权。
海融易凭借海尔旗下的大宗物流子公司日日顺的获得了详尽可靠的物流信息。
第三个环节就是资金流。
最初对资金的把控是以传统金融机构银行为代表的，互联网时代又增加了互联网资金属性，同时给上下游供应商提供小额的融资和贷款，从而可以控制供应商的资金往来，因为互联网平台控制了流量和产品销量，所以对资金的把控更精准。
海尔通过支付公司的业务途径可以达到定向支付和资金结算回款的目标；通过支付公司比较有效控制资金往来信息，专款专用定向、自动回款设置，有效降低了资金清结算风险。
（四）与第三方机构合作降低平台风险表2.海融易合作机构一览1.与银行合作，实现存放专项资金、贷款、存放风险准备金等业务。
与基金公司合作，用于建立风险对冲机制。
2. 网贷之家是有影响力的资讯门户，为投、融资者提供全方位的信息。
海融易与网贷资讯门户合作，对自身进行宣传推广。
3. 海融易凭借海尔商城的订单数据获得了商流信息，并借助海尔旗下的大宗物流子公司日日顺的获得了详尽可靠的物流信息。
可用于检测到融资方是否将融入资金用于购买货物。
3．通过与海尔集团旗下的第三方支付平台快捷通战略合作，支付系统由央行审批，采用严密的客户交易安全保障措施，降低支付风险，实现了支付安全保障，并加强了对资金流的控制。
4. 与第三方安全机构合作，结合第三方大数，交叉验据：风报是一个基于人工智能的企业情报分析系统。
同盾科技是第三方大数据风控服务提供商，为客户提供基于大数据的风险控制与反欺诈服务。
阿里聚安全，面向企业和开发者提供互联网业务安全解决方案，覆盖移动安全、数据风控、内容安全、实人认证等多个维度。
海融易与以上机构合作，目的是加强产品的风险控制能力。
5．同星瀚律师事务所的合作实现政策及法规保障：海融易和专业的律师事务所合作，按照国家法律法规，极大降低政策风险，对于违约事件，能够迅速采用经济、法律手段进行追偿。
（五）团队成员结构与目标公司核心团队成员主要来自美国微软、paypal、阿里、平安、ebay等国内外权威互联网和金融公司，拥有丰富的互联网和金融领域的专业经验。
从年龄结构图中可以看出海融易的团队是一支年轻化的团队，年轻化的队伍具有可塑性好、发展潜力大、创新能力强等特点。
其中IT团队占比为37%，能够提供相应的技术保障；风控团队占比为15%，保障产品健康状态，控制运营风险。
合理的团队结构搭配，为海融易的健康成长奠定了团队基础。
从团队的学历层次来看，大专到博士均有分布，以本科生为主。
大专层次的人才主要负责方案的实际操作和技术实施。
本科生能够胜任产品日常的运营维护以及向上层提供决策建议，博士和硕士层次人才应属于管理层和研发团队。
不同层次的人才各司其职，质量和效率均衡，最大限度地发挥人才的作用。
团队以设计安全透明的投资产品与建设专业稳健的风险管控体系为基础，致力于提升投融资效率，建立普惠价值标准，完善资产配置，最优化收益，为合格的融资方与投资者提供安全、专业、高效、值得信赖的一站式互联网金融服务而奋斗。
三、运营现状（一）运营数据海融易由海尔集团全资控股成立，是一个投资理财平台。
海融易与海尔集团2万多家网点建立起协同网络，总部位于海尔集团金融中心。
于2014年6月18日开启测试，12月正式上线。
从海融易的官方网站上2016年年中数据报告可获知，截止至2016年7月，海融易的平台用户数量超过220万人，累计交易额达123亿元，累计成交数约44万笔，累计收益超过1.5亿元。
海融易投资者年龄分布图海融易目前的投资者年龄分布较为合理，其中70-80后为主要投资者群体，共计占比71.26%。
（二）产品构成海尔的互联网金融立足于产业金融，无论是资产获取、用户运营和风险控制，都有鲜明的产业金融特点。
海融易凭借海尔在产业链中的核心地位，借助产业力量，综合成本远低于传统金融和纯平台型公司。
海融易刚成立的时候主要做供应链金融，前期专注于海尔的供应段和营销端，就是上下游的资产来源。