大数据在互联网金融中的机遇与挑战

《“互联网+”与大数据时代的机遇与挑战》在线考试

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一、单项选择题(共20小题，每小题2分)

1.1969年，美国国防部高级研究计划署建成世界上第一个实际运营的封包交换网络（），标志计算机网络的产生。

A. 阿帕网

B. 万维网

C.

NSFNET

D. Internet

2.截止2013年底，我国互联网的普及率达到（）

A.

23%

B.

32%

C.

39%

D. 47%

3.本讲提到，“工业4.0”是指利用物联信息系统，将生产中的供应、制造、销售信息（），最后达到快速、有效、A. 立体化

B. 数据化

C. 表面化

D. 方便化

4.（）是一种新兴的大众创新创业模式，其中有一个非常火的名词叫做“创客”。

A. 众筹

B. 众创 C. 众包

D. 众集

5.下列不属于本文提到的大数据新概念陷阱的是（）。

A. 大数据会带来许多似是而非的“规律”

B. 信息的增长赶不上噪声的增长

C. 数据越多可能思维越片面

D. 大数据发展不需要考虑经济性

6.根据本讲，信息化最主要的特征是（）

A. 融合

B. 包容

C. 安全

D. 转型

7.国家发改委专门设定“大数据提升政府治理能力研究”重大课题的年份是（）。

A.2012

B.2013

C.2014

D.2015

8.根据本讲，国家战略传播是以（）作为主要内容的。

A. 正能量

B. 道义感召力

C. 价值观和意识形态

D. 国家的核心利益 9.要从制度上破解新技术、新业态的障碍，其中一个原则是要构建激励约束的机制，保证（）。

A. 信息动力

B. 物质动力

C. 技术动力

D. 原创动力

10.本讲认为，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前（）年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。

对于网络的描述

移动互联网的大数据时代来临是必然的,任何行业都不能避免。它不止改变各行业的经营方式,就连人们生活方式都发生了颠覆性的变革。面临大数据,个性化,以及精准化服务,作为全球化产业链上的一环,首先应面对这不可避免的变更,以开放的心态迎接机遇与挑战。

对于机遇,首先是与客户沟通方式的改变。它打通了整个沟通环节,但成本是直线下降的。通过对外主流媒体的运用,精准的线上推广,不像过去大海捞针式的推广信息,通过媒体有效的后台信息,精细化的数据管理,准确的找到我们的客户,做到有的放矢。另一方面是对自媒体的运用,媒体的话语垄断性被打破,更加多的草根声音在媒体中出现,信息流通渠道更加开放,更加直接,开发商的成本明显的下降。但问题是,这些改变并不意味着开发商就能够做大做强,做大做强的核心在于产品的质量与信息量的本身,而移动互联网更多改变的是我们的沟通方式。一个企业的成功不在于一个点上的成功,而在于整个产品链条的成功。通过前期的开发客户,中期维护客户,后期客户关系处理三个方面,增强产品本身的同时,注重客户的体验感,使整个链条更加完整。移动互联网对于开发商的机遇还是大于挑战的。在刚刚谈到的三个方面是十分有力的,加强了精准的客户沟通,维护了客户关系。

挑战方面,在于如何将信息源等有效资源完整的综合起来。信息化在于将所有的窗口全面打开,意味着更加透明化的情况下,开发商本身的专业化,流程的标准化,产品的品质等方面都需要做到极致,这样使得市场上,强者更强,弱者更弱,形成两极分化。主要表现在市场上一些在产品上或者管理标准化等方面存在问题的企业,只是在传播这一个点上做到极致反而成了它的致命伤,媒体会将其缺陷放大的传播。例如原来的达芬奇品牌就是如此。只有将线上线下结合,真正的将线上的落地,给客户一对一的真实体验感。我们现在所做的电商这种线上线下互动的模式,就是很好的体现。

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金融大数据的机遇与挑战分析

作者：熊俊帆

来源：《消费导刊》2017年第02期

摘 要：本文围绕大数据的简要概述、金融产业在大数据时代中面临的机遇与挑战、如何应对大数据时代带来的机遇与挑战三个方面展开讨论，对金融大数据的机遇和挑战进行了分析，并提出了一些笔者自己的见解，希望能够对今后金融行业的发展提供一些理论建议。

关键词：金融产业大数据时代挑战机遇

一、大数据的简要概述

（一） 大数据的概念。大数据也被称作巨量资料，是指必须通过全新处理方式进行处理后才可具备更高决策力、 自动分析力的数量庞大、增长率高、多元化的信息资产。最开始，大数据的作用在于对网络引擎的需求进行简单地描述，同时对海量数据进批量管理与分析。随着社会的不断发展，大数据的含义也逐渐开始扩展，涉及的内容包括了数据处理速度以及质量。

（二 ） 大数据的发展趋势。在互联网技术飞跃发展的时代中，人们对于大数据的关注度逐渐升高。作为目前主流的大数据，它的战略意义并不仅仅体现在海量数据的掌握方面，更多地在于对一些利用效率较低的数据进行专业、系统地再处理。简单来说，若我们将大数据看作是一个产业链条，那么这一产业链条中盈利最高的部分就在于大数据的加工处理，在各种加工处理的作用下，数据能够实现大规模的价值增加，从而形成推动革命发展的力量。

二、金融产业在大数据时代中面临的机遇与挑战

（一）金融产业面临的机遇。金融产业是大数据的核心生产者，而大数据为金融产业带来的价值也是极高的：金融产业是一种信息高度密集的服务型产业，在运行过程中形成的各种消费记录、贷款记录等都是大数据的产生来源，任何一家金融企业都会在IT设施方面大力投资，因此这些企业中所储备的海量信息能够被充分利用。随着互联网技术的不断普及，金融产业的信息化建设进程也逐渐加速，各种电子信息化金融产业都在金融产业中得到了快速的普及，电子银行、快捷支付等金融产品逐渐走进了人们的生活。这一趋势的持续发展必然会产生海量的金融数据，各种由银行、证券公司、电商输出的非结构化数据将进入数据库中，被收集起来，并通过云计算技术汇总在一起，经过分析后形成多元化数据库。

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。