大数据时代下的互联网金融
随着互联网与金融行业的不断融合发展，互联网金融早已成为当下最热门的话题之一。那么，什么才是互联网金融？在大数据时代，互联网金融将会呈现怎样的面孔？我想很多人都对这些问题有点疑惑，在此数据猿编辑将为您详细解说。
互联网金融最早的概念提出者谢平教授认为，以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、云计算、社交网络和搜索引擎等，将对人类金融模式产生根本影响。并预测，随着社会经济的发展，互联网金融模式在未来20年将成主流。
小编认为，要想弄清楚互联网金融的面孔，以下几个方面会让你有一个初步的了解。
什么是互联网金融？
对于这个问题，不同的人可能会有不同的理解，但是网络有解：互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。从广义上讲，凡是具备互联网精神的金融业态统称为互联网金融。而从狭义的金融角度来看，则应该定义在跟货币的信用化流通相关层面，也就是资金融通依托互联网来实现的方式方法。
互联网金融的模式有哪些？
目前来看，互联网金融包括第三方支付、P2P小额信贷、众筹融资、新型电子货币以及其他网络金融服务平台。据了解，阿里巴巴欲打造全球化的“数字丝绸之路”，正在电子商务、物流和互联网金融等领域与各国合作拓展新发展空间。尤其在互联网金融领域，蚂蚁金服(客观信息不能有误)投资泰国正大集团旗下的Ascend Money以及印度版“支付宝”Paytm。“数字普惠金融或将成为中国实现弯道超车和助力‘一带一路’沿线国家发展的法宝。”
互联网金融运行方式是怎样的？
一般来说，互联网金融有三个核心部分：支付方式、信息处理和资源配置。支付方式方面，以移动支付为基础。信息处理方面，在云计算的保障下，资金供需双方信息可以通过社交网络揭示和传播，被搜索引擎组织和标准化，最终形成时间连续、动态变化的信息序列。
而资源配置方面，在供需信息几乎完全对称、交易成本极低的条件下，互联网金融模式形成了“充分交易可能性集合”，诸如中小企业融资、民间借贷、个人投资渠道等问题就容易解决。
互联网金融主要特点体现在哪些方面？
成本低
互联网金融模式下，资金供求双方可以通过网络平台自行完成信息甄别、匹配、定价和交易，无传统中介、无交易成本、无垄断利润。一方面，金融机构可以避免开设营业网点的资金投入和运营成本;另一方面，消费者可以在开放透明的平台上快速找到适合自己的金融产品，削弱了信息不对称程度，更省时省力。
效率高
互联网金融业务主要由计算机处理，操作流程完全标准化，客户不需要排队等候，业务处理速度更快，用户体验更好。
覆盖广
互联网金融模式下，客户能够突破时间和地域的约束，在互联网上寻找需要的金融资源，金融服务更直接，客户基础更广泛。此外，互联网金融的客户以小微企业为主，覆盖了部分传统金融业的金融服务盲区，有利于提升资源配置效率，促进实体经济发展。
发展快
依托于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长。
管理弱
一是风控弱。互联网金融还没有接入人民银行征信系统，也不存在信用信息共享机制，不具备类似银行的风控、合规和清收机制，容易发生各类风险问题，已有众贷网、网赢天下等P2P网贷平台宣布破产或停止服务。二是监管弱。互联网金融在中国处于起步阶段，还没有监管和法律约束，缺乏准入门槛和行业规范，整个行业面临诸多政策和法律风险。
风险大
一是信用风险大。现阶段中国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管，成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动的温床。去年以来，淘金贷、优易网、安泰卓越等P2P网贷平台先后曝出“跑路”事件。二是网络安全风险大。中国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响，危及消费者的资金安全和个人信息安全。
如今，蓬勃发展的互联网金融已经有完善的后备支撑
7月18日，中国互联网金融协会在京召开互联网金融标准化工作研讨会暨互联网金融标准研究院揭牌仪式。会上，中国人民银行副行长、第四届金标委主任委员范一飞，国家标准化管理委员会副主任崔钢出席揭牌仪式。公开资料显示，协会是由中国人民银行会同银监会、证监会、保监会等国家有关部委组织建立的国家级互联网金融行业自律组织。
回溯历史，2015年12月31日，经国务院批准，民政部通知中国互联网金融协会准予成立。2016年3月25日，中国互联网金融协会在上海黄浦区召开成立会议暨第一次全体会员代表大会，2017年6月27日，中国人民银行、银监会、证监会、保监会、国家标准委联合发布《金融业标准化体系建设发展规划(2016-2020年)。其中，《规划》将互联网金融标准化工程列为5项重点工程之一，明确指出要深化金融标准化战略，支持金融业健康发展。
大数据分析：互联网金融发展将会呈现五大趋势
据悉，7月20日举行的2017中国创业创新博览会“互联网金融高峰论坛”上，猎豹全球智库副院长周婷发表了主题演讲《大数据看2017中国互联网金融趋势》，勾勒出行业正在日渐呈现出来的五大新动向。
周婷用大数据分析得出2017年中国互联网金融发展正在日渐呈现五大趋势：资本对金融市场趋于谨慎，互金企业两级分化;互联网金融最大流量源，手机支付App的价值逐渐凸显;消费金融市场规模暴涨;P2P市场回归理性，马太效应显现;传统金融深入转型金融科技。
金评媒专访民生银行研究院院长黄剑辉说到:传统银行拥抱新技术，方可做好互联网金融。未来，互联网金融将与大金融相互融合，达到与现在直接和间接融资一样的资源配置效率，并在促进经济增长的同时，大幅减少交易成本，简化操作，提供一站式服务。
❷ 在大数据时代，互联网最大的特点是什么
在当前
大数据时代
，
互联网金融
的发展时刻受到大数据的影响，在这个过程中互联网金融行业应该要充分认识到大数据对于互联网金融发展的价值：
一是助推互联网金融创新大数据的基本特征。互联网金融运行服务的核心过程就是对数据的收集、分析、处理的过程。对于互联网金融来说，对数据收集能力与对信息处理能力能直接影响
业务成本
和风险控制，如能够合理应用大数据技术，能够促进互联网金融服务的创新。
在互联网金融的各种服务中，引入大数据，对交易数据、交易规模、交易过程进行
全面分析
，能够了解业务开展情况是否处于正常范围，如发现风险能够及时为决策者提供良好数据参考依据，帮助决策者正确做出应对策略。利用大数据技术能够分析互联网每种业务用户的态度和需求，预测用户将会感兴趣的产品发展方向，从而能够给决策者制定高效可行的
投资策略
。
二是促进互联网金融资源的优化配置。在互联网金融行业运行中应用大数据技术，能够促进优化资源的配置。开放、平等、协作和分享是互联网最大的特点，大数据时代互联网金融也具备这些特点，便于发布和交流投资方和
融资方
的信息，便于信息间的相互匹配。传统的金融，在信息发布和匹配过程中需要银行、证券或基金等部门参与，不仅有中介费用，而且
时间成本
比较高，相比较大数据下互联网金融就不需要这些中介参与，并且效率也比较高。
三是利用大数据能够实现客户信息的共享。在
传统金融
领域，如商业银行大都需要投入大量的人、财、物等方面的力量，对其客户信息进行收集整理，来解决
信息不对称
问题。而对于互联网金融来说，只要应用大数据技术，通过相关
互联网金融平台
，就能够直接收集分析交易双方的信息，建立新的
信息渠道
，还可以进行收集金融服务相关的运输、价格、支付等信息，对客户的信用方面进行全面的评估，从而打破了传统金融机构对客户信息垄断的现象。
以上我的回答希望对你有所帮助
❸ 互联网这种金融时代的到来是好是坏
我们现在定义的互联网金融，是对互联网和移动互联网统一环境下的金融业务的定义。概述互联网金融是互联网时代金融的新生态。今日，阿里巴巴、腾讯和中国平安牵头设立了一家互联网金融公司，给公众对了解互联网金融创造了一个很好的机会。模式分析以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、云计算、社交网络和搜索引擎等，将对人类金融模式产生根本影响。20年后，可能形成一个既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融运行机制，可称之为“互联网直接融资市场”或“互联网金融模式”。在互联网金融模式下，因为有搜索引擎、大数据、社交网络和云计算，市场信息不对称程度非常低，交易双方在资金期限匹配、风险分担的成本非常低，银行、券商和交易所等中介都不起作用；贷款、股票、债券等的发行和交易以及券款支付直接在网上进行，这个市场充分有效，接近一般均衡定理描述的无金融中介状态。在这种金融模式下，支付便捷，搜索引擎和社交网络降低信息处理成本，资金供需双方直接交易，可达到与现在资本市场直接融资和银行间接融资一样的资源配置效率，并在促进经济增长同时，大幅减少交易成本。模式关键点第一，信息处理；第二，风险评估；第三，资金供求的期限和数量的匹配，不需要通过银行或券商等中介，完全可以自己解决；第四，超级集中支付系统和个体移动支付的统一；第五，供求方直接交易；第六，产品简单化（风险对冲需求减少）；第七，金融市场运行完全互联网化，交易成本极少。移动支付时代互联网金融模式下的支付方式以移动支付为基础。移动支付是依靠移动通信技术和设备的发展，特别是智能手机和iPad的普及。JuniperResearch估计2011年全球移动支付总金额为2400亿美元，预计未来五年将增长200%。随着Wi-Fi、3G等技术发展，互联网和移动通信网络的融合趋势非常明显，有线电话网络和广播电视网络也融合进来。移动支付将与银行卡、网上银行等电子支付方式进一步整合，真正做到随时、随地和以任何方式进行支付。随着身份认证技术和数字签名技术等安全防范软件的发展，移动支付不仅能解决日常生活中的小额支付，也能解决企业间的大额支付，替代现在的现金、支票等银行结算支付手段。尽管移动通信设备的智能化程度提高，但受限于便携性和体积要求，存储能力和计算速度在短期内无法与个人电脑（PC）相比。云计算恰能弥补移动通信设备这一短板。云计算可将存储和计算从移动通信终端转移到云计算的服务器，减少对移动通信设备的信息处理负担。这样，移动通信终端将融合手机和传统PC的功能，保障移动支付的效率。互联网金融模式下，支付系统具有以下根本性特点：所有个人和机构都在中央银行的支付中心（超级网银）开账户（存款和证券登记）；证券、现金等金融资产的支付和转移通过移动互联网络进行（具体工具是手机和iPad）；支付清算完全电子化，社会中无现钞流通；二级商业银行账户体系可能不再存在。个人和企业的存款账户都在中央银行，将对货币供给和货币政策产生重大影响，同时也会促进货币政策理论和操作的重大变化。当然，这种支付系统不会颠覆目前人类由中央银行统一发行信用货币的制度。
❹ 大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用
大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。
大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。
数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。
为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。
1.价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解
“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。
1.1成就大数据的“第四个V”
大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。
虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。
另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。
“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？
BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。
1.2变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革
多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？
无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。
因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。
具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。
1.2.1数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度
在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。
1.2.2数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”
在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。
1.2.3数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛
大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。
1.2.4数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化
在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。
例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。
2.应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践
金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。
2.1大数据的金融应用场景正在逐步拓展
大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。
2.1.1海外实践：全面尝试
2.1.1.1银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”
在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。
BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。
银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。
相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。
银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。
客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。
在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。
银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。
BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。
银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。
❺ 大数据时代，互联网金融风控如何利用大数据建斜
如果此回答对楼主有帮助，给个点赞好吗？谢谢啦
在大数据时代最有效的一般还是强变量，比如每月工资单我就看那一个数然后就喜上眉梢。当缺乏强变量或者获取不到强变量的时候大数据技术会是非常有效的替代手段。至于未来能否依靠大数据技术在风控领域做到千人千面这还需要时间来验证。
大数据技术最大的价值是提升人类社会的效率，降低信息差，优化各类决策，提供更深层度量衡的技术手段。比如用在天体物理领域、用在灾难预测领域、用在工业设计领域。纠结一票能够解决这样问题的同学们如果仅仅是为了多发放两笔没逾期的贷款而存在，当然也是可以的。
目前我们关心的技术主要有以下部分：
1.高性能计算：GPU+CPU异构计算、FPGA芯片、超大规模（万亿节点）图计算问题。
2.AutoFature：海量数据中如何程序化特征工程，并达到接近人类完成的水平。
3.小数据学习：如何利用少量数据训练达到海里数据相同／接近的性能。
4.复杂网络：如何将真实世界更有效率的映射在图状数据结构，以及如何对其进行编码。
5.数据扩展：如何挖掘更多的数据加入到模型中以及如何获得更多高价值、高质量、高覆盖率的数据。
我的逻辑是：
1.靠人力来解决模型开发的问题，在无限维度的数据增长时必然会存在上限。那么寻找在高纬数据中程序化工作的手段是我们必然的选择。
2.无限维度的数据增长以及新的算法必然衍生出严重的计算性能问题，如何能够快速的完成海里数据计算决定了整个团队的实验速度。而最终实验速度决定了整个团队的技术能力。
3.在面临新业务或者之前从未出现的情况时，依靠深度学习等技术的完成的算法缺乏冷启动的手段，如何能在较小的高维数据集中训练出一个可用的模型是比较有价值的一个课题。
4.个人认为图状数据结构是在保证metadata质量的前提下，最具灵活性的数据结构。在解决计算性能、图的特征编码等问题后，也许这是通向通用人工智能的方向。
❻ 大数据时代怎么保证互联网金融网站的安全呢
1、互联网+”时代的银行业信息安全保障机制是一个包括监管机构、银行、用户、信息安全内服务容机构等多方参与、共同推进的系统性工程。
2、在“互联网+”时代，银行更需要对“客户身份精准识别和认证”、“保证交易的完整性和合法性”以及“基于大数据实现互联网金融的精准风控”三方面予以重点关注：客户身份精准识别和认证、保证交易的完整性和合法性和基于大数据实现互联网金融的精准风控。
3、帷幄技术、信息安全+互联网、国家高新技术企业，双软认证企业
商用密码生产资质认定企业，公安部计算机信息系统安全专用产品供应商。
4、更多资讯请查看炎黄财经官网。
❼ 大数据时代的金融众筹为什么这样红
作为互联网金融的重要组成部分，众筹金融正成为互联网大数据移动金融时代金融创新的重要模式。今年1月发布的《中国互联网众筹2014年度报告》显示，2014年中国众筹募资总额累计达到9亿多元，其中四季度超过4.5亿元，众筹机构如雨后春笋般出现，截至2014年底，中国奖励类和股权类众筹平台总数已达116家，一年新增平台78家。
众筹为何这样红？中国人民银行金融研究所所长姚余栋、中国人民大学法学院副院长杨东、贵阳众筹金融交易所董事长刘文献等专家学者，共同解读大数据时代的金融众筹。
众筹金融是信息时代的金融生态
姚余栋：后全球金融危机时代，寻找复苏和经济增长的新亮点成为各国关注的焦点。同时，新技术的飞速发展也使得信息收集、处理、传递的机制发生了根本性改变，带来了“互联网+”时代的经济与金融变革。
传统金融发展与实体产业的脱离，金融部门对实业部门的优势等，都使得金融业陷入“自我游戏”中。而“共享金融”能够有助于缓解甚至根除现有金融体系的主要弊端。一则重点解决主流金融体系的服务“短板”，服务居民金融（消费金融和财富管理）和小企业金融（融资加信用）；二则促使金融摆脱“高大上”，走下“神坛”，推动分布式、规范式、自律性、公开透明的金融“软规则”建设，谋求低成本、高效率的新型金融交易市场；三则巩固P2P时代的共享金融模式，且逐渐向B2B、B2P、P2B等领域拓展。
杨东：互联网的技术、信息技术或者是IT、DT技术的革命，肯定会形成新的金融制度的变革，甚至是一种新的社会关系的变革。我个人认为众筹制度是这个社会生产关系变革，或是金融变革的核心。
今年7月18日，中国人民银行等多部委联合发布了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，真正吹响了互联网时代金融服务于小微企业、服务于普通民众、服务于实体经济、实现普惠金融的号角。因为当前的中国不缺少大企业大金融大机构，缺少的不是GDP的总量，而是小微企业的发展、创新创业，是大众创业、万众创新的基础保障，同时也是真正服务普通老百姓的理财需求、金融服务需求的根本。这些底层的，包括小微企业、创新创业、老百姓的底层需求，实际上只有靠大力发展互联网金融、“互联网+金融”，才能满足。
众筹金融创新激活新常态下中国经济
姚余栋：从2016年起的下一个五年，我国已然站在了一个新高点、新起点。当前，中国经济更注重创新驱动，更加倚重消费拉动。而适应经济新常态，金融的创新发展是重要的支撑和支持。“十三五”期间，互联网和金融将呈现出深度融合态势。
股权众筹是多层次资本市场的重要补充和金融创新的重要领域，同时对服务实体经济和控制宏观杠杆水平有至关重要的作用。创业浪潮之后如果配之以股权众筹可能会给我们造就一大批发展前景很好的企业。在这里引用一句话，前期是铺天盖地，通过股权众筹以后可能就是顶天立地。
刘文献：众筹在我国经济发展中的影响越来越大，成为实业界、产业界、百姓投资理财、金融界创新的交叉点、交汇点、热点，成为民间资本市场最好的路径、小企业发展的好模式。
众筹金融依靠移动互联网、大数据、云计算，实现支付清算、资金融通、风险防范等金融本质功能，并具有快速、便捷、高效、低成本的优势，以及场外、涉众、混同的特征。同时，众筹金融平台依靠互联网与线上线下共同推进发展的模式向群众募资，支持项目发起的个人或企业融资，又具有低门槛、多样性、依靠大众力量、注重创意的特征。
贵阳发展众筹金融注重顶层设计风险防范
杨东：防范互联网金融风险，从政府角度来讲，还需解决好以下几个问题：一是什么样的平台是合格的，要设定一个门槛，出台监管政策明确对平台进入的要求。二是对投资者、消费者各种保护措施必须到位，对金融消费者的各种隐私信息、数据给予有力的保障。三是对于平台上上线的项目信息披露必须更加高效、更加及时。四是转变监管思维，在互联网时代的金融监管建立有效的大数据监控体系，以应对互联网金融的高传导性风险。五是应该加大对投资者的教育。
姚余栋：在大众创业万众创新的浪潮下，股权众筹对服务实体经济和控制宏观杠杆水平非常重要。应该通过金融创新，丰富资本市场的层次，走向大私募，为未来的小公募发展预留空间，严守底线，不碰红线，适度监管，为股权众筹未来持续健康发展护航。
人民银行金融研究所的互联网金融研究小组提出了一套“五四三二一”方案。“五”是对股权众筹的定义——新五板，如果按照帮助企业成长的阶段来讲，股权众筹就是幼儿园或是小学阶段，让企业在进入新三板这个中学阶段前有一个培育过程。“四”是传统金融领域主要分成公募、私募，但是中间还有很多空档。“三”就是要对众筹划分大中小三个档次。“二”是众筹平台不要碰钱，不搞资金池；平台不进行担保或隐性担保。“一”是一条红线不能碰。
刘文献：贵阳从确立大数据、互联网金融为发展方向伊始，就注重顶层设计，从机制、体制上防范众筹金融风险，确保众筹金融依法依规进行。贵阳众筹金融交易所制定了投资者适当性管理条例，对众筹投资人的要求，类比于私募资金对投资者的要求制定，同时根据投资者年收入情况，指导投资资金不超过年收入相应比例。
交易所目前在风控上严格操作。筹前，严格项目审核，领筹人与第三方专业顾问服务机构承担保荐职能。筹中,使用“领投+跟投”机制，由机构投资人对某个项目进行领投，再由个人投资者进行跟投，减少信息不对称的风险。投后管理和退出制度，则包括要求企业定期披露财务数据，交易所对筹后管理实施监管职责和信息披露；制定客户回访制度，定期对创始团队进行回访，持续进行评估等等。
❽ 大数据时代下互联网金融怎样实现监督
现在好多监控数据的软件，建议及这对你所在行业搜索相关关键词查找监控软件。绑定手机和邮箱，有数据异常时你就可以同步收到提醒信息。
❾ 互联网金融时代，会给社会带来哪些深远影响
随着网络信息技术的迅速发展和普及，社会生活逐步进入互联网时代。人们的生活方式和消费模式日益网络化，形成了巨大的网络金融服务需求。
在过去的几十年，银行一直在主动应用信息技术，以提升自身的服务能力。进入21世纪，互联网的普及更是加快了银行信息技术应用的步伐，国内主要商业银行在IT系统开发和信息化、数据化建设等方面都投入了大量人力和物力，促进了经营效率和服务水平的不断提升。
目前，我们的个人网银客户已经突破1.6亿户，手机银行客户突破1亿户，通过电子银行渠道处理的业务量已超过全部业务量的79%，相当于替代了30000余个物理网点。工行多数的理财、基金产品均通过互联网渠道销售，外汇、贵金属等交易占比更是高达99%以上。工行还推出了面向个人客户的网上质押贷款，面向企业客户的网贷通、易融通、电子供应链融资等产品，客户通过网上银行就能够实现贷款的申请、发放和还款，充分享受互联网技术应用的成果。
网络金融服务需求持续增长也为互联网企业提供了拓展金融业务的机遇。以第三方支付、网络借贷、网络理财等为代表的电商机构互联网金融模式陆续出现并迅速发展。目前国内已有200多家企业获得了央行颁发的第三方支付业务许可证，它们利用网络交易环境缺乏信用体系的实际，运用网络技术为个人客户及中小商户搭建了支付平台。
网络借贷，以P2P模式为代表，利用互联网平台为小微客户建立了资金供求双方直接交易的渠道，现在活跃的网贷平台已有约350家，今年整个行业的成交规模将有望达到千亿元。最近异常火爆的“余额宝”是网络理财的代表，它们为客户网络账户中的沉淀资金提供了理财渠道。凭借平台化的运营和良好的客户体验，互联网企业的金融服务迅速赢得了大量的客户。
从商业银行和互联网企业金融服务创新的实践来看，互联网金融的演化过程实质上是互联网技术与金融服务的融合过程。一方面，互联网金融服务未脱离存、贷、汇、投资理财等金融功能，并没有改变金融的本质，另一方面互联网金融显著提升了金融服务的效率，拓宽了金融服务的渠道，丰富了金融服务的模式。
凭借互联网技术，互联网企业介入传统商业银行的支付、融资、理财领域，实现了金融服务模式的创新。商业银行则通过互联网技术为客户营造良好的网上金融环境，为互联网企业介入金融业务提供客户身份认证、资金清算等各类基础服务，促进了电子商务、第三方支付的繁荣，支持了第三方支付企业的成长壮大。商业银行也正在借鉴互联网企业的商业模式，不断调整自身电子银行的渠道定位，积极开展产品和服务创新，实现自身的持续转型发展。
❿ 什么是大数据时代满仓赢是互联网金融的大数据时代么
满仓赢是大数据时代的代表作，大数据时代就是通过盘大的数据库来表现数据的准确性和及时性