互联网金融与大数据技术应用
大数据分析技术在互联网金融领域的应用
大数据分析技术在互联网金融领域的应用在互联网金融领域，大数据分析技术被广泛应用，这不仅提高了数据的利用率，也为互联网金融行业的可持续发展带来了新的机会和挑战。
一、大数据分析技术大数据分析技术是一种从大规模、高度异构、动态变化的数据集中提取有用信息和知识的技术。
这项技术是互联网金融行业的基石，因为该行业需要对数据进行深入分析，以辅助业务决策、提升客户体验以及有效的风控和管理。
大数据分析技术有几种核心技术：数据挖掘、机器学习、数据可视化和数据预测等。
使用这些技术可以提高数据的利用率，发现隐藏在大量数据中的商业价值，增强企业的竞争力和市场所占率。
二、大数据分析技术在互联网金融领域的应用1、风控在互联网金融领域，风控是不可忽视的一环。
通过大数据分析技术，可以对客户授信及还款行为进行实时风险评估和预测，以及对借款人的信用和还款能力等进行监测，从而减小风险。
此外，通过大数据分析技术可以较为全面、迅速的识别出欺诈行为，从而有效提高风控水平。
2、营销互联网金融行业离不开营销，大数据分析技术可以对客户行为进行挖掘，为营销提供更精准的目标人群。
例如，根据客户的浏览记录及产品需求分析，可以制定合适的产品策略和运营策略，提高品牌的知名度和认知度。
3、客户体验大数据分析技术可以更好地帮助互联网金融企业了解客户需求，以及对客户的服务进行盲点识别和效果评估，进而以客户需求为导向，优化产品的用户体验，提高客户粘性。
4、投资决策数据挖掘和机器学习算法可以有效的从大量数据中发现隐含的关系和规律，为投资决策提供可靠的支持。
例如，根据大数据分析结果可以较为精准的预测市场趋势及行业走向，从而进行更加明智的投资决策。
三、大数据分析技术应用带来的机遇和挑战1、机遇大数据分析技术应用带来的机遇主要体现在四个方面：风险识别和管理、产品创新和提升、精准营销和科学风险管理。
利用大数据分析技术，互联网金融企业可以实现更加精准、多元化的风险管理，同时，大数据分析技术还可以帮助企业加强产品研发，发掘优质产品，提高交易体验及自动化服务；运用大数据分析技术，可以更加深入地了解客户需求，为企业的运营和营销提供全方位的支撑。
大数据在互联网金融中的应用
大数据在互联网金融中的应用一、前言随着互联网金融的快速发展，大数据应用在互联网金融领域中成为了重要的一环。
众所周知大数据技术以其海量的数据和高效的处理能力，让金融领域有了更多的应用场景。
本篇文章将深入探讨大数据在互联网金融中的应用。
二、大数据的优势在了解大数据在互联网金融应用之前，我们先来了解一下大数据分析的优势。
1.全面性大数据处理的数据量巨大，它们通过各种渠道获得了大量的数据，产生了排列组合的可能性并提供了更全面且更准确的数据结果。
无论是市场分析、用户行为分析、还是品牌建立，大数据都能够为金融企业提供准确、全面的数据支持。
2.快速性在金融领域中，时间就是金钱，快速性是创新和竞争的关键。
而大数据可以在迅速处理和优化巨大的数据量、以及实时处理过程中快速提供价值，无论是进行数据挖掘还是指标计算，只需要几秒钟就能够完成。
3.先进性在互联网金融领域中，数据的持续增长和使用已经成为常态。
大数据技术可以通过很多领域的计算机科学，如人工智能、机器学习等，进一步开发出更为先进的数据模型和算法。
三、大数据在互联网金融中的应用1.大数据在风险管理中的应用互联网金融企业面临的风险是很多的，包括信用风险、市场风险、流动性风险等。
大数据技术可以帮助互联网金融企业更好地管理和规避风险，并提供更为准确和全面的风险评估。
2.大数据在反欺诈中的应用银行和金融机构在定位诈骗行为时经常会面临很多困难。
但是在现代，大数据技术可以帮助识别恶意行为，自动识别欺诈模式，以及实时监控潜在的欺诈风险。
3.大数据在客户体验中的应用互联网金融企业需要了解客户的行为模式，以便对产品、营销和客户服务进行调整。
大数据可以提供更全面的了解，使得互联网金融企业能够更好地作出良好的决策。
4.大数据在贷款和信用评估中的应用互联网金融企业需要评估客户的信用和还款能力，以识别高风险借款人的潜在违约风险。
大数据技术可以为互联网金融企业的信用评估提供更为全面、详细的客户数据信息。
大数据与互联网金融的关系
大数据与互联网金融的关系随着科技的进步和互联网的普及，大数据和互联网金融已成为当今社会的两大热点话题。
这两者之间存在着密切的，大数据为互联网金融提供了强大的技术支持，而互联网金融则将大数据的应用推向了一个新的高度。
让我们来探讨一下大数据在互联网金融中起到的作用。
在互联网金融的运营中，大数据的收集、分析和挖掘对于风险评估、用户行为分析、产品设计和优化等方面具有极其重要的意义。
通过大数据技术，互联网金融企业可以更准确地了解用户需求，预测市场趋势，优化产品设计，提高服务效率，降低运营成本。
例如，风险评估是互联网金融的核心环节之一。
通过对用户行为数据的收集和分析，金融机构可以更准确地评估用户的信用等级和风险水平，从而制定更加合理的信贷政策。
又如，通过对市场数据的分析，金融机构可以预测市场的变化趋势，提前做好风险防范和产品创新。
互联网金融的发展也促进了大数据技术的进步。
互联网金融的兴起使得大量的用户行为数据得以生成，为大数据的分析提供了丰富的素材。
同时，互联网金融的特性也促使大数据技术不断优化和升级，以满足更高的数据处理和分析需求。
例如，为了满足互联网金融对数据安全性和可靠性的高要求，大数据技术需要不断改进和优化，以提供更加完善的数据保护和容灾备份机制。
又如，为了更好地支持互联网金融的创新和发展，大数据技术也需要不断升级和改进，以提供更加灵活、高效的数据处理和分析能力。
大数据与互联网金融之间的关系是相辅相成的。
大数据是互联网金融发展的重要驱动力，而互联网金融则是大数据技术应用的重要领域。
在未来，随着这两者技术的不断发展和创新，它们之间的结合将更加紧密，为我们带来更多的机遇和挑战。
互联网金融与大数据分析标题：钢结构安全、文明施工方案随着建筑业的快速发展，钢结构因其高强度、耐久性和可回收性等优势，在建筑工程中的应用越来越广泛。
然而，钢结构施工过程中的安全和文明施工问题不容忽视。
本文将探讨钢结构安全、文明施工方案。
大数据在互联网金融中的应用
大数据在互联网金融中的应用第一部分：什么是大数据大数据是指规模庞大，结构复杂，难以处理的数据集合。
它具有多种来源，包括互联网、传感器、手机应用等等。
大数据的特点是三个“V”，即大量（Volume）、多样（Variety）、高速（Velocity）。
第二部分：互联网金融的兴起互联网金融是指利用互联网技术进行金融服务的模式。
随着互联网的普及和发展，互联网金融逐渐成为金融领域的新兴力量。
第三部分：1. 风险评估大数据可以通过收集和分析大量的用户数据来评估借款人的信用风险。
通过分析借款人的消费行为、社交网络影响力等数据，可以更准确地评估借款人的还款能力。
2. 个性化推荐大数据可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的金融产品推荐。
通过分析用户的浏览记录、交易记录等数据，可以为用户量身定制最适合他们的产品。
3. 欺诈检测大数据可以通过分析用户的交易数据来检测潜在的欺诈行为。
通过建立欺诈模型，可以识别出异常的交易，及时发现并制止欺诈行为。
4. 金融市场预测大数据可以通过对金融市场的数据进行分析，预测市场走势和投资机会。
通过分析大量的市场数据，可以发现市场的规律和趋势，从而为投资者提供更准确的投资建议。
5. 客户细分大数据可以通过对客户数据的分析，将客户分成不同的细分群体，为每个群体提供个性化的服务。
通过了解客户的需求和行为，可以更好地满足客户的需求，并提升客户的满意度和忠诚度。
6. 信用评估大数据可以通过分析用户的社交网络和消费行为，评估用户的信用水平。
例如，通过分析用户在社交网络中的影响力，可以判断用户的社会地位和信誉度。
7. 产品创新大数据可以通过对用户数据的分析，发现用户的需求，并创新性地设计和开发新产品。
通过了解用户的行为和偏好，可以提供更符合用户需求的金融产品。
8. 营销策略大数据可以通过对用户数据的分析，制定更精准的营销策略。
通过分析用户的购买行为和偏好，可以预测用户的购买意愿，从而针对不同的用户制定不同的营销方案。
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用1. 引言1.1 大数据技术在互联网金融领域的普及大数据技术在互联网金融领域的普及已经成为行业趋势，随着互联网金融行业的快速发展，大数据技术的应用也逐渐深入到征信领域。
大数据技术通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为互联网金融征信提供了强大的支持和基础。
在传统的金融征信模式下，由于数据量庞大、种类繁多且分散，传统手段难以有效地进行数据整合和分析，往往存在信息孤岛和数据碎片化的问题。
而大数据技术的应用可以有效地解决这些问题，提高征信数据的质量和准确性，为金融机构提供更全面、准确的风险评估和信用评级服务。
大数据技术的普及还促进了互联网金融征信行业的创新发展，推动了征信模式的转型升级，使得金融服务更加智能化、个性化和高效化。
【2000字】1.2 征信在金融行业中的重要性征信在金融行业中扮演着极为重要的角色。
随着互联网金融的快速发展，征信越来越成为金融机构和互联网平台的核心工具。
征信数据包含个人信用信息、借贷记录、涉诉记录等，能够反映一个个人或机构的信用状况和还款能力。
在金融行业中，征信被广泛应用于风险评估、信用评估、借贷决策等方面。
借助征信数据，金融机构可以更准确地评估借款人的信用等级，降低债务违约风险；而互联网平台则可以通过征信数据筛选风险客户，提升借贷服务的效率和质量。
征信的重要性在于它为金融市场提供了透明度和可靠性。
通过征信系统，金融机构可以对借款人的信用记录进行全面了解，减少信息不对称带来的风险。
征信数据还可以帮助金融机构建立风险分担机制，优化资金配置，降低信用风险。
征信在金融行业中扮演着至关重要的作用，是金融活动中不可或缺的一环。
2. 正文2.1 大数据技术如何改善征信数据的采集和分析大数据技术在互联网金融征信中的应用，主要体现在改善征信数据的采集和分析方面。
通过大数据技术，可以实现更广泛、更精确的数据采集，包括个人信息、消费行为、社交网络等多维度数据的获取。
金融科技与大数据分析的结合与应用
金融科技与大数据分析的结合与应用金融科技（Fintech）和大数据分析技术在近年来的快速发展中，已经成为了金融领域的重要驱动力量。
这两者不仅深刻影响着金融机构的运营方式和业务模式，也大幅提升了金融行业的效率和能力，为客户提供了更快速、更方便、更个性化的服务。
这篇文章将会探讨金融科技和大数据分析的结合与应用，并由此展望未来的发展前景。
一、大数据分析技术在金融科技中的应用随着信息技术的快速发展，数据的积累与流转已经成为现代金融的基础条件。
在如今金融行业所面对的各种挑战中，数据的治理、处理与分析极其重要。
特别是形形色色的金融风险、传统的欺诈行为、以及商业秘密的保护，都要求金融机构有高效的数据治理能力和精湛的数据分析技术。
可以说，大数据分析技术的应用已经从表层渗透到了金融的各个领域。
例如，风险管理、营销策略、产品创新、客户服务等。
尤其在风险管理中，金融机构可以通过数据分析技术，高效预测潜在的风险和机会，制定更好的决策和策略。
二、金融科技平台的应用金融科技平台是以技术和数据为核心的金融服务平台，以便捷的、低成本的、高效的金融服务为使命。
与传统金融机构相比，金融科技平台优势明显。
其一是成本低廉，因为其运营模式简单方便，更加的便捷。
其二是更具群体代表性，为普通中小用户提供更加优质的金融服务。
其三是定制化服务，可根据用户的特殊需求和特点，提供更符合其个性化需求的产品和服务。
金融科技平台的应用领域极其广泛，包括了支付结算、投融资、风险管理、保险业务、消费信贷、互联网金融等等。
这些内容都是与我们生活紧密相关的，日益受到人们的关注和重视。
三、产业链的协同发展金融科技和大数据分析技术的结合，能够推进产业链的协同发展，创造更多的商业价值。
从中小企业角度来说，通过对自己产品销售和客户数据进行数据分析，可以为企业做出更为精确、完整和可操作的营销策略，让企业的产品销售和市场开拓都得到升级。
同时，金融机构也可以利用大数据分析技术，为供应链管理、物流管理、生产计划等过程提供更高效、更全面、更准确的支持。
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。
大数据技术在互联网金融中的应用
大数据技术在互联网金融中的应用随着互联网金融迅速发展，大数据技术在互联网金融中的应用越来越广泛。
据统计，近年来大数据技术在互联网金融中的应用占比逐年攀升，达到了23.4%。
在这样的背景下，大数据技术的应用越来越受到行业的关注，成为了一种趋势。
一、大数据技术的优势和应用场景：首先，大数据技术的优势是显而易见的。
作为一种高效、准确、具有预测性的技术，大数据技术可以大大提高企业的数据分析、决策和效率。
在互联网金融中，大数据技术可以帮助企业实现更加精确的风险控制、营销策略、用户画像等。
其次，互联网金融是大数据技术的应用场景。
与传统金融不同，互联网金融更依赖于数据的准确性和高效性，需要通过大数据技术进行优化。
以P2P网络借贷为例，大数据技术可以帮助平台更加准确地评估用户的信用风险，为借贷双方提供更好的服务。
在互联网金融的不同领域中，大数据技术的应用也呈现出多元化。
比如在线支付，通过大数据技术可以快速准确地完成付款和风险控制；比如股票交易，通过大数据技术可以实现高效的投资分析和预测等。
二、大数据技术在互联网金融中的应用案例：1、平安银行：近年来，平安银行一直致力于打造“智慧银行”模式。
除了引入云技术和人工智能等新技术，平安银行也加大了大数据技术的投入。
据统计，平安银行已经通过大数据技术搭建出了一个完整的风险控制系统，并通过这个系统精确地控制了风险。
在这样的背景下，平安银行也得到了不少用户的青睐。
2、准星金控：准星金控是一家致力于金融科技的公司，通过大数据技术搭建了一个智能化的风险控制系统。
这个系统可以通过各种数据源获取大量的数据，从而对借贷风险进行预测和控制。
更重要的是，这个系统还支持AI技术，可以进行智能化的风险评估和优化。
通过准星金控的系统，企业可以实现无人化、高效化的风险控制。
三、结语：大数据技术在互联网金融中的应用无疑已经成为了一种趋势。
与传统金融相比，互联网金融需要更加灵活、敏捷、高效的解决方案，而大数据技术正是这样一种解决方案。
大数据技术在互联网金融领域中的应用与挑战
大数据技术在互联网金融领域中的应用与挑战随着信息技术和互联网的迅速发展，大数据技术在互联网金融领域中的应用越来越广泛。
大数据技术以其强大的数据分析和挖掘能力，帮助金融机构加强风险管理、提高营销效率、改进客户服务等方面带来了许多机遇。
然而，与之同时，大数据技术在互联网金融领域中也面临着许多挑战。
本文将重点探讨大数据技术在互联网金融领域中的应用以及所面临的挑战。
一、大数据技术在互联网金融领域中的应用1.风险管理互联网金融领域存在着各种形式的风险，包括信用风险、市场风险等。
大数据技术的应用可以帮助金融机构快速、准确地识别潜在的风险因素，并进行风险评估和管理。
例如，通过对大量客户数据的分析，金融机构可以识别出违约风险较高的客户，并采取相应的措施来降低风险。
2.营销决策大数据技术可以帮助金融机构进行精准的市场营销决策。
通过对客户数据的分析，金融机构可以了解客户的偏好、需求和行为习惯，从而为客户提供个性化的产品和服务，提高市场竞争力。
例如，通过分析客户的购买历史和消费习惯，金融机构可以向客户推荐符合其需求的金融产品，提高销售效率和客户满意度。
3.客户服务大数据技术可以帮助金融机构提供更好的客户服务体验。
通过对客户数据的分析，金融机构可以了解客户的需求，提供更加个性化和精准的服务。
例如，金融机构可以通过分析客户的投诉信息和反馈数据，及时发现并解决问题，改进产品和服务质量，提高客户满意度。
二、大数据技术在互联网金融领域中面临的挑战1.数据隐私保护互联网金融领域涉及大量的个人敏感信息和财务数据。
在大数据技术的应用过程中，如何保护用户的数据隐私成为一个重要的问题。
金融机构需要采取有效的安全措施，加密和保护用户数据，防止数据泄露和滥用，维护用户的隐私权益。
2.数据质量和准确性互联网金融领域的数据量巨大，但数据的质量和准确性对于金融机构的决策和分析至关重要。
然而，由于数据源的多样性和数据采集的不确定性，存在数据质量低下和准确性不足的问题。
金融科技与大数据的应用
金融科技与大数据的应用一、概述随着互联网和移动设备的不断普及，金融行业对科技的依赖和需求越来越高。
金融科技和大数据的应用正在迅速拓展，成为行业转型和创新的重要驱动力。
二、金融科技的应用1.移动支付移动支付是金融科技的一个典型应用，其使用方便快捷、成本低廉，已逐渐代替传统支付方式。
通过移动支付，人们可以便捷地进行日常消费，同时也能更好地保护自己的财产安全。
2.区块链技术区块链技术是目前最为热门的金融科技应用之一，其具有去中心化、安全、可追溯等优势，可应用于金融交易、贸易结算、电子票据等领域，并能有效地解决传统中心化系统所面临的风险和难题。
3.智能投顾智能投顾是一种基于人工智能技术的投资咨询服务，通过大数据的分析和处理，提供针对性、个性化的投资建议，帮助用户实现资产增值。
4.金融科技创业金融科技创业是近年来兴起的一种新型企业模式，其通过破解传统金融行业的痛点，提供各种创新金融服务，如互联网银行、互联网保险等等，打破了传统金融行业的垄断地位。
三、大数据的应用1.风险控制金融行业对风险的控制要求非常高，大数据技术可以帮助银行和金融机构更好地识别和管理风险。
通过大数据分析，可以轻松简单地了解客户信用状况、历史交易记录等信息，制定出更有效的风险管理策略。
2.客户分析通过大数据分析客户的消费行为、偏好、需求等，金融机构可以更好地理解客户需求，并制定出更为个性化的服务策略，提高客户忠诚度和满意度。
3.营销策略利用大数据分析对客户进行营销推广，不仅可以提高营销成功率，还能更好地控制营销成本。
通过精准的营销策略，可以挖掘更多的市场潜力和商机。
四、发展趋势1.云计算技术的不断发展，将使得金融机构更加方便和安全地存储、处理大数据。
同时，和云计算配合使用的人工智能和机器学习技术将使得金融机构的运营和管理更加智能化和自动化。
2.运用“大数据+区块链”的方式，促进数据交换与共享，可降低风险成本，同时有力保护金融基础设施安全。
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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。