互联网金融与大数据

互联网金融与大数据

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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。

大数据深入互联网金融

作者：李庆莉

来源：《中国金融电脑》 2015年第2期

随着整个行业对大数据的认知和应用逐渐深入，未来将有越来越多的金融机构在客户行为分析、差异化营销、差别定价、产品设计、风险监测和预警领域谋求大数据支持。可以预见，在未来两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。

大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物。而金融业作为数据密集型行业，其经营转型、产品创新和管理升级等都离不开大数据的支撑。2014 年，随着利率市场化的深入推进和互联网金融时代的到来，传统金融企业的经营模式和盈利方式面临巨大挑战，实现以大数据为驱动的风险管理和营销变革被认为是未来银行业赢得市场和竞争的关键。

大数据驱动互联网金融创新

2014 年互联网金融纵深发展，大数据是其创新的重要驱动力。有业内人士指出，互联网金融的实质是大数据之争。互联网金融并非简单地把传统金融业务搬到网上，而是充分利用大数据来解决银行与客户之间信息不对称的问题。如依托淘宝和天猫的订单信息，阿里金融得以掌握几十万商户最真实的经营数据，并通过数据分析处理建立起一个网络数据模型及信用评级体系，根据评级筛选出合格企业为其发放贷款。事实上，互联网企业得以进军金融业务正是得益于其掌握的海量客户信息和交易数据。

面对互联网金融的冲击，以银行为代表的金融企业积极应对。自2012 年开始，建设银行、交通银行、工商银行等陆续部署自己的电商平台，多渠道构建互联网金融生态圈，力求打造立体化客户数据，并以此开展差异化服务，了解客户消费习惯，预测客户行为，有效开展信贷和合规方面的风险控制。以工商银行为例，2014 年1 月正式上线的工商银行“融e 购”电子商务平台，交易金额已突破700 亿元，注册用户1700 多万户，跻身10 大电商平台。据了解，在已推出的融e 购电商平台、融e 联即时通信平台和支付产品、融资产品、投资理财产品等互联网金融平台和产品外，工商银行还将陆续推出融e 行直销银行平台、工银e 生活等互联网金融产品。未来，工商银行手机银行、融e 行、融e 购、融e 联、e 支付、e投资、e 生活等产品将分别从金融服务、电子商务、社交与生活服务层面作为客户流量入口，并在相互间通过业务场景进行联动和导流，整体建立起工商银行互联网金融的生态圈。

浅谈大数据在互联网金融征信中的应用

随着互联网金融的飞速发展，越来越多的人开始选择在网上进行贷款或者借款。然而，在这个充满不确定性的环境中，如何更好地评估借款者的信用风险成为了一项重要任务。而大数据技术的应用，则能够提供更加全面、客观的信用评估。

首先，大数据技术可以通过收集大量用户的行为数据，建立起客户画像。比如说，用户的消费习惯、收入情况、借贷历史等等，这些数据将充分反映一个人的信用风险。而通过大数据技术的分析，可以准确地判断一个人的还款能力。同时，这些分析数据也可以帮助风险控制人员及时发现风险事件，提前进行风险控制。

其次，大数据技术可以帮助银行等金融机构更好地进行反欺诈。通过分析客户的登录地点、登录账号、登录时间、交易行为等信息，银行可以更加全面地评估客户的信用风险。比如说，如果一个人在极短的时间内登录了多个账号，并且进行了大量的操作，这就有可能是欺诈行为。这种情况下，银行可以及时发现并进行相应的处理。

最后，大数据技术的应用还可以提高反欺诈的效率。传统的欺诈检测方式通常需要经过复杂的人工审核，效率不高。而大数据技术的应用则可以实现自动化的欺诈检测。通过建立起一个大数据分析平台，银行可以将数据自动地分析，通过算法快速地发现欺诈行为。这样的可以大大提高工作效率，同时也减少了人为因素的干扰，提高了审核的准确性。

综上所述，大数据技术在互联网金融征信中的应用，可以提供更为全面、客观的信用评估，及时发现风险事件，防范欺诈行为，并提高反欺诈的效率。此外，大数据技术还可以为风险控制人员提供更加完整的数据分析，帮助他们更好地制定风险控制策略。随着大数据技术的不断发展，相信它在互联网金融征信中的应用会愈加重要。

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。