互联网金融与大数据应用
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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，获得来自大众的资金援助。 （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。
１、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来 源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。
２、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的 问题。
３、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开 数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。
４、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商 家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的 ＡＰＰ、用户扫描二维码支付 都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。
５、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分 析挖掘能力不平衡。
五、结论
通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现 还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固， 金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新 型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入 更美好的时代。
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。
户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合 ＳＴＰ 战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中 的搜索热点， 从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模 式。
（四）监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许 多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准 确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全 性，促进互联网金融的创新。
（三）精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的 人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客
【参考资料】 ［１］高学海．国内互联网金融发展浅析［Ｊ］．电子商务，Ｅ－Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｊｏｕｒｎａｌ：２０１４．０１ ［２］Ｙｉｎｇｙｉ Ｑｉａｎ．Ｈｏｗ Ｒｅｆｏｒｍ Ｗｏｒｋｅｄ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ［Ｊ］．Ｗｉｌｌｉａｍ Ｄａｖｉｄｓｏｎ Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｐａｐｅｒ Ｎｕｍｂｅｒ ４７３：２００２．６ ［３］程立国，陈健恒，徐永红大数据在金融业的应用初探田中国金融电脑，２０１３（１０）：１２５ 一 １２６． ［４］吴昱．大数据精准挖掘．第 １ 版．北京：化学工业出版社， ２０１３． ［５］叶中行， 姚奕．信用评估中的智能化方法， 第十三届全国神经计算学术会议论文 集， 青岛， ２００３： ４８６－４９２． ［６］Ｍａｙｅｒ－Ｓｃｈｎｂｅｒｇｅｒ Ｖ ａｎｄ Ｃｕｋｉｅｒ Ｋ．盛杨燕，周涛译． 大数据时代．第 １ 版．杭州：浙 江人民出版社， ２０１３． ［７］ Ｒａｊａｒａｍａｎ Ａ， Ｕｌｌｍａｎ Ｊ Ｄ． 王斌译．大数据 － 互联网大规模数据挖掘与分布式处 理．第 １ 版． 北京：人民邮电出版社， ２０１２． ［８］涂子沛．大数据．第 １ 版．桂林：广西师范大学出版社， ２０１２．
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市场提供运营平台， 有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。
金融
2016 年 6 月刊
互联网金融与大数据应用来自■ 任文静 欧湘蓉（湖南文理学院经济与管理学院，湖南 常德 ４１５０００）
【摘 要】 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、整理、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。 【关键词】互联网金融；大数据；应用意义；问题
（五）信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对 象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进 而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融 机构垄断用户信息的状况。
四、互联网金融大数据应用中存在的问题
互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域， 因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。
（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，获得来自大众的资金援助。 （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。
１、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来 源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。
２、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的 问题。
３、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开 数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。
４、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商 家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的 ＡＰＰ、用户扫描二维码支付 都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。
５、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分 析挖掘能力不平衡。
五、结论
通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现 还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固， 金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新 型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入 更美好的时代。
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。
户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合 ＳＴＰ 战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中 的搜索热点， 从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模 式。
（四）监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许 多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准 确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全 性，促进互联网金融的创新。
（三）精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的 人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客
【参考资料】 ［１］高学海．国内互联网金融发展浅析［Ｊ］．电子商务，Ｅ－Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｊｏｕｒｎａｌ：２０１４．０１ ［２］Ｙｉｎｇｙｉ Ｑｉａｎ．Ｈｏｗ Ｒｅｆｏｒｍ Ｗｏｒｋｅｄ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ［Ｊ］．Ｗｉｌｌｉａｍ Ｄａｖｉｄｓｏｎ Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｐａｐｅｒ Ｎｕｍｂｅｒ ４７３：２００２．６ ［３］程立国，陈健恒，徐永红大数据在金融业的应用初探田中国金融电脑，２０１３（１０）：１２５ 一 １２６． ［４］吴昱．大数据精准挖掘．第 １ 版．北京：化学工业出版社， ２０１３． ［５］叶中行， 姚奕．信用评估中的智能化方法， 第十三届全国神经计算学术会议论文 集， 青岛， ２００３： ４８６－４９２． ［６］Ｍａｙｅｒ－Ｓｃｈｎｂｅｒｇｅｒ Ｖ ａｎｄ Ｃｕｋｉｅｒ Ｋ．盛杨燕，周涛译． 大数据时代．第 １ 版．杭州：浙 江人民出版社， ２０１３． ［７］ Ｒａｊａｒａｍａｎ Ａ， Ｕｌｌｍａｎ Ｊ Ｄ． 王斌译．大数据 － 互联网大规模数据挖掘与分布式处 理．第 １ 版． 北京：人民邮电出版社， ２０１２． ［８］涂子沛．大数据．第 １ 版．桂林：广西师范大学出版社， ２０１２．
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市场提供运营平台， 有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。
金融
2016 年 6 月刊
互联网金融与大数据应用来自■ 任文静 欧湘蓉（湖南文理学院经济与管理学院，湖南 常德 ４１５０００）
【摘 要】 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、整理、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。 【关键词】互联网金融；大数据；应用意义；问题
（五）信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对 象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进 而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融 机构垄断用户信息的状况。
四、互联网金融大数据应用中存在的问题
互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域， 因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。
