大數據金融的模式研究

⑴ 互聯網金融有哪些模式 互聯網金融模式簡述

1、第三方支付

第三方支付狹義上是指具備一定實力和信譽保障的非銀行機構，藉助通信、計算機和信息安全技術，採用與各大銀行簽約的方式，在用戶與銀行支付結算系統間建立連接的電子支付模式。

2、P2P網貸

P2P網貸英文稱為Peer-to-Peerlending，即點對點信貸，國內又稱「人人貸」。P2P網貸是指通過P2P公司搭建的第三方互聯網平台進行資金借、貸雙方的匹配，是一種「個人對個人」的直接信貸模式。即由具有資質的網站(第三方公司)作為中介平台，借款人在平台發放借款標，投資者進行競標向借款人放貸的行為。網路借貸指的是借貸過程中，資料與資金、合同、手續等全部通過網路實現，它是隨著互聯網的發展和民間借貸的興起而發展起來的一種新的金融模式，這也是未來金融服務的發展趨勢之一。

3、大數據金融

大數據金融是指依託於海量、非結構化的數據，通過互聯網、雲計算等信息化方式對其數據進行專業化的挖掘和分析，並與傳統金融服務相結合，創新性開展相關資金融通工作的統稱。

4、眾籌融資

眾籌(crowdfunding)，是指項目發起人通過利用互聯網和SNS傳播的特性，發動公眾的力量，集中公眾的資金、能力和渠道，為小企業、藝術家或個人進行某項活動或某個項目或創辦企業提供必要的資金援助的一種融資方式。

5、信息化金融機構

信息化金融機構，是指通過廣泛運用以互聯網為代表的信息技術，在互聯網金融時代，對傳統運營流程、服務產品進行改造或重構，實現經營、管理全面信息化的銀行、證券和保險等金融機構。

6、互聯網金融門戶

互聯網金融門戶是指利用互聯網提供金融產品、金融服務信息匯聚、搜索、比較及金融產品銷售並為金融產品銷售提供第三方服務的平台。

⑵ 當傳統金融模式遇到了大數據後會有哪些轉變

：）在我們的生活中，所有人都在製造和分享數據——但並非所有數據都能得到合理使用。 這種數據缺乏帶來的信息不對稱，導致了金融行業中「二八定律」的出現。 二八定律：在當前利率非完全市場化與小微企業抵押擔保品欠缺的情況下，採用傳統信貸技術從事小微金融，需付出的邊際成本與服務大企業相差不大，在信貸供給資源仍顯稀缺的情形之下，銀行具有提高授信門檻以迫使高風險客戶退出信貸市場的動機，銀行服務 80% 低端客戶所帶來的利潤微乎其微，還不如將這部分客戶趕出市場，全力支持 20% 的高端客戶。 ——引用自《2013小微企業融資發展報告_中國現狀及亞洲實踐》多年來，金融一直是屬於少部分人的。這不是金融機構們在作惡，而是自然的經濟規律，是在資源有限的情況下最正常的分配現象。我認為，大數據對金融最重要的影響，在於其能使一部分長尾需求得到滿足。金融行業是很有互聯網機會的行業，更是很有大數據潛力的行業。大數據時代，互聯網創新、平等、普惠的精神，將慢慢融入金融。這種二八定律會慢慢改變：*圖片來源：麥肯錫全球研究院 國金證券研究所比如專注做小貸的阿里金融，其在利用大數據進行金融服務上是極具代表性的。我曾經總結過阿里金融在為客戶放貸時抓取的數據：歷史交易流水，貿易平台表現如頁面管理、廣告投放、社區行為等，這些數據包括客戶在什麼時間、在哪裡、同誰做生意、商品數量的變化等等，可以反映其真實的信用狀況。 買賣雙方交互行為分析：顧客的點擊、收藏、反饋、評價情況等，所有信息最終會進入資料庫進行定量，並將數值輸入網路行為評分模型，從而對小微客戶進行評級分層。 用戶提供的其他外部數據：海關進出口、稅務、水電、物流、銀行流水等方面的數據 在線視頻資信調查：與申請人的直接溝通，索取資料，對申請人的定性判斷 心理測試系統：對小企業主性格特質進行分析，通過假設情景模型判斷客戶的誠信程度 外部互聯網信息抓取：抓取客戶在外部互聯網上留下的數據痕跡和身份信息 地區、行業與政策庫數據，防範系統性風險的調整因素這些數據項中，有關於企業經營交易的信息，有商品、物流信息，甚至也有企業在互聯網中的交互信息。擁有了這三方面的信息，阿里金融可以很清楚的了解借款人的真實情況，從而為那些沒有合適的抵押擔保品的小微企業放貸。 而根據國金證券的「大數據」專題分析報告，大數據有三個主要來源：企業內部的經營交易信息 物聯網世界中商品、物流信息 互聯網世界中人與人交互信息、位臵信息等等這三個方面的數據信息和上面阿里金融拿來分析企業的數據十分對應。事實上，這三種數據在商業和金融領域，都有十分重要的作用。 對金融機構來說，通過這三方面的信息可以很完整的判斷出個人或企業的信用等級和綜合狀況，從而改善了目前個人、企業與金融機構之間信息不對稱的狀況，從而使金融機構有能力滿足長尾人群的需求。······························· 阿里金融的數據來源有其特殊性，當前的金融機構並不好復制。 但是隨著大數據技術的發展，可以想見將來的金融機構將會能更加直觀、准確、全面的得到關於個人、企業的相關信息。 （需要注意的一點是，雖然處理起來很復雜，這些數據獲取的成本卻是相對較低的，金融機構可以用較低的成本獲得大量關於個人、企業的數據。這正是大數據能真正改變金融行業的前提。） 當信息基本對稱後，金融機構的很多風險控制方式就會不同，會從原來的要求抵押、擔保、保證、高利率等補償覆蓋損失的措施，轉變為通過大數據持續考察企業、個人資金用途、盈利能力的方式。更神奇的是，金融機構通過進行大數據的分析，可以精確地定位你的性格、偏好、意願，可以隨時隨地精準滿足你所在用戶群的真實需求和潛在需求。上面這兩種不同將會給金融機構帶來多方位的改變：無論是風險控制、目標客戶群、營銷方式、經營模式甚至盈利模式，都會與現在這種專注於服務大客戶的現狀不同，這種不同是會同時出現在細節和整體的。 那時——很多一直被忽視的人群會被重視起來。（其實就和互聯網行業差不多，在互聯網剛剛發展的初期，軟體服務的都是專業人群，而當大家都能上網時，就得小白用戶者得天下啦。） 即使你一窮二白，是苦苦奮斗的底層，是有好項目卻沒有擔保的小微企業，是年近古稀不懂新潮流不會理財的老人家，只要數據顯示你值得信任或者有很大潛力，也依然會是金融機構們在意和爭搶的客戶。 說不定，還會是貴賓級的哦。 ········································· 當前的大數據要走的路還很長，但會有這么一天，金融將是普惠而創新的，高端用戶有最適合他們的產品和服務，普羅大眾也能得到自己最適合的貸款和投資。（關於大數據，其實有很多很好玩的可能性，也許在未來，你的字體書寫都會決定你的信用等級哦，有空再補充上來。） ···································

⑶ 互聯網金融是什麼意思,包括哪些模式

互聯網金融，是利用互聯網技術和移動通信技術等一系列現代信息科技技術實現資金融通的一種新興金融模式。在此種模式下，市場信息不對稱程度非常低，資金供需雙方能夠通過網路直接對接，交易成本大大減少。

2、p2p網路貸款平台

p2p(peer-to-peer

lending)，即點對點信貸。p2p網路貸款是指通過第三方互聯網平台進行資金借、貸雙方的匹配，需要借貸的人群可以通過網站平台尋找到有出借能力並且願意基於一定條件出借的人群，幫助貸款人通過和其他貸款人一起分擔一筆借款額度來分散風險，也幫助借款人在充分比較的信息中選擇有吸引力的利率條件。

p2p平台的盈利主要是從借款人收取一次性費用以及向投資人收取評估和管理費用。貸款的利率確定或者是由放貸人競標確定或者是由平台根據借款人的信譽情況和銀行的利率水平提供參考利率。

由無准入門檻、無行業標准、無機構監管，對p2p網貸還沒有嚴格意義上的概念界定，其運營模式尚未完全定型。目前已經出現了以下幾種運營模式，一是純線上模式，此類模式典型的平台有拍拍貸、合力貸、人人貸(部分業務)等，其特點是資金借貸活動都通過線上進行，不結合線下的審核。通常這些企業採取的審核借款人資質的措施有通過視頻認證、查看銀行流水賬單、身份認證等;第二種是線上線下結合的模式，此類模式以翼龍貸為代表。借款人在線上提交借款申請後，平台通過所在城市的代理商採取入戶調查的方式審核借款人的資信、還款能力等情況。另外，以宜信為代表的債權轉讓模式現在還處於質疑之中，這種模式是公司作為中間人對借款人進行篩選，以個人名義進行借貸之後再將債權轉讓給理財投資者。

從p2p的特點來看，其在一定程度上降低了市場信息不對稱程度，對利率市場化將起到一定的推動作用。由於其參與門檻低、渠道成本低，在一定程度上拓展了社會的融資渠道。但從目前來看，p2p網貸暫時很難撼動銀行在信貸領域的霸主地位，無法對銀行造成根本性沖擊。p2p針對的主要還是小微企業及普通個人用戶，這些大都是被銀行「拋棄」的客戶，資信相對較差、貸款額度相對較低、抵押物不足，並且因為央行個人徵信系統暫時沒有對p2p企業開放等原因，造成p2p審貸效率低、客戶單體貢獻率小，以及批貸概率低等現狀，並且很多異地的信用貸款，因為信貸審核及催收成本高的原因，不少p2p平台壞債率一直居高不下。

據網貸之家不完全統計，目前全國活躍的p2p網貸平台大約在800家左右，根據了解的最近平台相關規劃、建設情況，預計在2013年底將達到1500家左右。從目前整體p2p行業來看，先進入者因為有一定的知名度及投資者積累，相對大量的投資者來說，更多的是缺乏優質的信貸客戶;而對於一些新上線的平台，因為缺少品牌知名度及投資者的信任，或者被迫選擇一些虛擬的高利率的標的來吸引投資者，或者是依託線下合作的小貸、擔保公司資源將一些規模標的進行資金規模或者時間段的分拆，以便盡快形成一定的交易量，爭取形成良性循環。

p2p網貸平台還處於培育期，用戶認知程度不足、風控體系不健全，是p2p行業發展的主要障礙。少數平台跑路的信息也給行業帶來了不好的影響，其大都是抱著撈一把就跑的心態，在平台上線不長的時間內依靠高回報率騙取投資人的資金，而很少是因為真正的經營不善而倒閉的。因此，不能因為少數害群之馬的惡劣行為來徹底否定一個行業，而是要在逐步建立備案制以及相關資金監管的同時，加大對真正違法詐騙的行為進行嚴厲打擊。

隨著互聯網金融的火爆，創業熱情的高漲，眾多的p2p網貸平台若想在競爭中取勝，一方面是要積累足夠的借、貸群體，另一方面建立良好的信譽，保證客戶的資金安全。隨著對p2p平台的監管加強，平台資金交由銀行託管，平台本身不參與資金的流動是必然趨勢。另外，與第三方支付平台和電商平台合作利用互聯網積攢的大數據來識別風險，以及各家p2p網貸平台共享借貸人信息，建立一個全國性的借款記錄及個人徵信都將是p2p網貸的發展方向，並將進一步加快利率市場化的步伐。

3、大數據金融

大數據金融是指集合海量非結構化數據，通過對其進行實時分析，可以為互聯網金融機構提供客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並准確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平台在營銷和風控方面有的放矢。基於大數據的金融服務平台主要指擁有海量數據的電子商務企業開展的金融服務。大數據的關鍵是從大量數據中快速獲取有用信息的能力，或者是從大數據資產中快速變現的能力，因此，大數據的信息處理往往以雲計算為基礎。目前，大數據服務平台的運營模式可以分為以阿里小額信貸為代表的平台模式和京東、蘇寧為代表的供應鏈金融模式。

阿里小貸以「封閉流程+大數據」的方式開展金融服務，憑借電子化系統對貸款人的信用狀況進行核定，發放無抵押的信用貸款及應收賬款抵押貸款，單筆金額在5萬元以內，與銀行的信貸形成了非常好的互補。阿里金融目前只統計、使用自己的數據，並且會對數據進行真偽性識別、虛假信息判斷。阿里金融通過其龐大的雲計算能力及數十位優秀建模團隊的多種模型，為阿里集團的商戶、店主時時計算其信用額度及其應收賬款數量，依託電商平台、支付寶和阿里雲，實現客戶、資金和信息的封閉運行,一方面有效降低了風險因素，同時真正的做到了一分鍾放貸。京東商城、蘇寧的供應鏈金融模式是以電商作為核心企業，以未來收益的現金流作為擔保，獲得銀行授信，為供貨商提供貸款。

大數據能夠通過海量數據的核查和評定，增加風險的可控行和管理力度，及時發現並解決可能出現的風險點，對於風險發生的規律性有精準的把握，將推動金融機構對更深入和透徹的數據的分析需求。雖然銀行有很多支付流水數據，但是各部門不交叉，數據無法整合，大數據金融的模式促使銀行開始對沉積的數據進行有效利用。大數據將推動金融機構創新品牌和服務，做到精細化服務，對客戶進行個性定製，利用數據開發新的預測和分析模型，實現對客戶消費模式的分析以提高客戶的轉化率。

大數據金融模式廣泛應用於電商平台，以對平台用戶和供應商進行貸款融資，從中獲得貸款利息以及流暢的供應鏈所帶來的企業收益。隨著大數據金融的完善，企業將更加註重用戶個人的體驗，進行個性化金融產品的設計。未來，大數據金融企業之間的競爭將存在於對數據的採集范圍、數據真偽性的鑒別以及數據分析和個性化服務等方面。

4、眾籌

眾籌大意為大眾籌資或群眾籌資，是指用團購+預購的形式，向網友募集項目資金的模式。本意眾籌是利用互聯網和sns傳播的特性，讓創業企業、藝術家或個人對公眾展示他們的創意及項目，爭取大家的關注和支持，進而獲得所需要的資金援助。眾籌平台的運作模式大同小異——需要資金的個人或團隊將項目策劃交給眾籌平台，經過相關審核後，便可以在平台的網站上建立屬於自己的頁面，用來向公眾介紹項目情況。眾籌的規則有三個：一是每個項目必須設定籌資目標和籌資天數;二是在設定天數內，達到目標金額即成功，發起人即可獲得資金;項目籌資失敗則已獲資金全部退還支持者;三是眾籌不是捐款，所有支持者一定要設有相應的回報。眾籌平台會從募資成功的項目中抽取一定比例的服務費用。

此前不斷有人預測眾籌模式將會成為企業融資的另一種渠道，對於國內目前ipo閘門緊閉，企業上市融資之路愈走愈難的現狀會提供另一種解決方案，即通過眾籌的模式進行籌資。但從目前國內實際眾籌平台來看，因為股東人數限制及公開募資的規定，國內更多的是以「點名時間」為代表的創新產品的預售及市場宣傳平台，還有以「淘夢網」、「追夢網」等為代表的人文、影視、音樂和出版等創造性項目的夢想實現平台，以及一些微公益募資平台。互聯網知識型社群試水者——羅振宇作為自媒體視頻脫口秀《羅輯思維》主講人，其2013年8月9日，5000個200元/人的兩年有效期會員賬號，在6小時內一售而空，也稱得上眾籌模式的成功案例之一，但很難具有一定的復制性。

自2013年年中以來，以創投圈、天使匯為代表的一批針對種子期、天使期的創業服務平台，以一種「眾投」的模式進入的人們的視野，並很好的承接了對眾籌本意的理解，但是因為項目優劣評判的困難、回報率的極為不確定性，目前僅僅停留在少量天使投資人、投資機構及少數投資玩票的人當中，涉及金額也相對較小。

與熱鬧的p2p相對，眾籌尚處於一個相對靜悄悄的階段。目前國內對公開募資的規定及特別容易踩到非法集資的紅線使得眾籌的股權制在國內發展緩慢，很難在國內難以做大做強，短期內對金融業和企業融資的影響非常有限。

從行業發展來看，目前眾籌網站的發展要避免出現當年團購網站由於運營模式和內容上的千篇一律，呈現出一窩蜂的興起，而又一大片的倒下的局面。這就要求眾籌網站的運營體現出自身的差異化，凸顯出自身的垂直化特徵。

5、信息化金融機構

所謂信息化金融機構，是指通過採用信息技術，對傳統運營流程進行改造或重構，實現經營、管理全面電子化的銀行、證券和保險等金融機構。金融信息化是金融業發展趨勢之一，而信息化金融機構則是金融創新的產物。從金融整個行業來看，銀行的信息化建設一直處於業內領先水平，不僅具有國際領先的金融信息技術平台，建成了由自助銀行、電話銀行、手機銀行和網上銀行構成的電子銀行立體服務體系，而且以信息化的大手筆——數據集中工程在業內獨領風騷。

目前，一些銀行都在自建電商平台，從銀行的角度來說，電商的核心價值在於增加用戶粘性，積累真實可信的用戶數據，從而銀行可以依靠自身數據去發掘用戶的需求。建行推出「善融商務」、交行推出「交博匯」等金融服務平台都是銀行信息化的有力體現。工行的電商平台也預計在2014年元旦前後上線，作為沒有互聯網基因的銀行一擁而上推廣電商平台，目的何在?

從經營模式上來說，傳統的銀行貸款是流程化、固定化，銀行從節約成本和風險控制的角度更傾向於針對大型機構進行服務，通過信息技術，可以緩解甚至解決信息不對稱的問題，為銀行和中小企業直接的合作搭建了平台，增強了金融機構為實體經濟服務的職能。但更為重要的是，銀行通過建設電商平台，積極打通銀行內各部門數據孤島，形成一個「網銀+金融超市+電商」的三位一體的互聯網平台，以應對互聯網金融的浪潮及挑戰。

信息化金融機構從另外一個非常直觀的角度來理解，就是通過金融機構的信息化，讓我們匯款不用跑銀行、炒股不用去營業廳、電話或上網可以買保險，雖然這是咱們大家現在已經習以為常的生活了，但這些都是金融機構建立在互聯網技術發展基礎上，並進行信息化改造之後帶來的便利。未來，傳統的金融機構在互聯網金融時代，更多的是，如何更快、更好的充分利用互聯網等信息化技術，並依託自身資金實力雄厚、品牌信任度高、人才聚焦、風控體系完善等優勢，作為互聯網金融模式的一類來應對非傳統金融機構帶來的沖擊，尤其是思維上、速度上的沖擊。

6、互聯網金融門戶

互聯網金融門戶是指利用互聯網進行金融產品的銷售以及為金融產品銷售提供第三方服務的平台。它的核心就是「搜索+比價」的模式，採用金融產品垂直比價的方式，將各家金融機構的產品放在平台上，用戶通過對比挑選合適的金融產品。互聯網金融門戶多元化創新發展，形成了提供高端理財投資服務和理財產品的第三方理財機構，提供保險產品咨詢、比價、購買服務的保險門戶網站等。這種模式不存在太多政策風險，因為其平台既不負責金融產品的實際銷售，也不承擔任何不良的風險，同時資金也完全不通過中間平台。目前在互聯網金融門戶領域針對信貸、理財、保險、p2p等細分行業分布有融360、91金融超市、好貸網、銀率網、格上理財、大童網、網貸之家等。

互聯網金融門戶最大的價值就在於它的渠道價值。互聯網金融分流了銀行業、信託業、保險業的客戶，加劇了上述行業的競爭。隨著利率市場化的逐步到來，隨著互聯網金融時代的來臨，對於資金的需求方來說，只要能夠在一定的時間內，在可接受的成本范圍內，具體的錢是來自工行也好、建行也罷，還是p2p平台還是小貸公司，抑或是信託基金、私募債等，已經不是那麼重要。融資方到了融360、好貸網或軟交所科技金融超市時，用戶甚至勿須像在京東買實物手機似的，需要逐一的瀏覽商品介紹及詳細的比較參數、價格，而是更多的將其需求提出，反向進行搜索比較。因此，當融360、好貸網、軟交所科技金融超市這些互聯網金融渠道發展到一定階段，擁有一定的品牌及積累了相當大的流量，成為了互聯網金融界的「京東」和「攜程」的時候，就成為了各大金融機構、小貸、信託、基金的重要渠道，掌握了互聯網金融時代的互聯網入口，引領著金融產品銷售的風向標。

由於互聯網金融正處於快速發展期，目前的分類也僅僅是一個階段的粗淺分類，即使在將電子貨幣、虛擬貨幣歸入第三方支付這一模式之後，六大模式也無法包容諸如比特幣等新興互聯網金融創新產物。軟交所互聯網金融實驗室一方面將於近期陸續推出六大模式深度解析文章，並將持續研究互聯網金融的最新動態及發展趨勢，以便更好的與業內同仁進行互動交流。

整體來說，互聯網金融的出現不僅彌補了以銀行為代表的傳統金融機構服務的空白，而且提高了社會資金的使用效率，更為關鍵的是將金融通過互聯網而普及化、大眾化，不僅大幅度降低了融資成本而且更加貼近百姓和以人文本。它對金融業的影響不僅僅是將信息技術嫁接到金融服務上，推動金融業務格局和服務理念的變化，更重要的是完善了整個社會的金融功能。互聯網金融的發展壯大會給銀行業帶來了一定沖擊，但也為基金公司、證券公司、保險公司、信託公司等帶來了新機遇。隨著互聯網金融沿上述六大模式的方向深入發展，其將進一步推動金融脫媒，挑戰傳統金融服務的方式方法，改變金融業內各方的地位和力量對比。

互聯網金融世界瞬息萬變，正在進行的是一場金融革命，一切的一切還都是未知之數，其具體形式也會不斷的豐富和完善，但毫無疑問的就是，互聯網金融正在以摧枯拉朽之勢改變傳統的金融模式。

⑷ 大數據金融前景

一、大數據金融的含義
大數據金融指的是將巨量非結構化數據通過互聯網和雲計算等方式進行挖掘和處理後與傳統金融服務相結合的一種新的金融模式，它是一種相比於傳統金融更加透明、參與度更加廣泛、體驗更好、效率更高的新興金融模式。
廣義的大數據金融包括整個互聯網金融在內的所有需要依靠發掘和處理海量信息的線上金融服務。也就是說，我們所提到的不管是P2P還是眾籌等互聯網金融行為，其核心都是大數據金融，因為互聯網金融如果沒有大數據的支撐，就成了一個單純意義上的平台。而互聯網金融得以在互聯網誕生之日起，到今天人類社會進入「PB（1024TB）」時代，歷年來數據信息的記錄與積累，以及雲計算技術的不斷成熟，使得大數據金融在互聯網誕生數十年後終於可以一展風采。持續高增長的電子交易數量和網路零售服務，使得依賴於商務需求的金融體系能夠在線上尋求到數據支撐。

狹義上的大數據金融指的是依靠對商家和企業在網路上歷史數據的分析，對其進行線上資金融通和信用評估的行為。我們可以很直觀地看到，最初在互聯網平台上尋求到金融服務的商家和企業，一類是在互聯網平台上留下了一定數量的歷史信用信息的商家或企業，另一類是在相關產業之內積累了相當程度的歷史信用的商家或企業。而從未在線上或實際交易中產生過信息的全新商家和企業在沒有建立足夠的交易基礎之前是不太容易通過單純的信用方式進行這種融資的。無論是廣義還是狹義的定義，大數據金融的核心內容都是對商家和客戶的海量數據進行收集、儲存、發掘和整理歸納，使得互聯網金融機構能夠得到客戶的全方位信息，掌握客戶的消費習慣並准確預測客戶行為。這樣的做法不管是作為評級認定標准，還是作為目標客戶進行營銷宣傳的理由，都能夠使互聯網金融機構對自己的風險進行控制，對自己的發展策略進行更詳盡的規劃。作為大數據的使用者，互聯網金融機構必須為數據的採集和使用付出成本，如果不是同時作為數據的收集方，進行原始數據的採集和整理，那就要向數據來源的第三方支付使用費用。
二、大數據金融的發展機遇
1.互聯網企業自身轉型需要。隨著電商競爭愈演愈烈，最初的零售領域與支付領域的競爭已逐漸延伸到了整個供應鏈的其他環節，包括物流、倉儲，自然也包含了最重要的金融服務。盡快發展自身原有業務引申出來的大數據金融服務，有利於建立用戶黏性。積極地進行專業化、個性化定製金融服務對未來電商領域的全方位競爭有著十分重要的意義。
2.實體產業需要大數據金融的支持。大數據金融通過各種方式給市場帶來了活性，整個產業鏈的效率提升、資源配置優化是有目共睹的，虛擬經濟與實體產業的下一步發展，必定都離不開大數據金融的支持。打通上下游環節，使資金更有效率，無論是對電商的未來發展還是對傳統金融的突破都大有益處。
三、大數據金融面臨的挑戰
大數據使得互聯網金融得到空前的發展，同時也帶來了一系列的問題。原來的互聯網非金融機構從事類金融服務，給傳統的金融體系帶來了一定的沖擊，如何協調和處理好這兩者之間的關系，成了未來大數據金融發展至關重要的環節。未來，大數據金融的發展必將基於傳統金融行業與互聯網大數據技術的進一步融入和整合，這就要求金融服務與互聯網及大數據的關聯程度必須不斷加強。
1.必須推進金融服務與社交網路的進一步融合。使金融業的數據來源能夠脫離早期呆板滯後的提交、審批、盡職調查等來源方式。要使金融信息的獲取渠道能夠直接深入金融服務本身，就要利用互聯網、社交媒體等新的數據來源，從多渠道獲取實時客戶信息和市場信息，充分了解自標客戶的需求和資質情況，建立更高效的客戶關系與更完整的客戶視圖，並利用社交網路對忠實客戶和潛在客戶進行精準營銷和定製化金融服務的方案。

2.傳統金融機構要進行互聯網、大數據金融的轉型，必須要處理好與數據服務商的競爭、合作關系。目（下轉80頁）（上接76頁）前，線上互聯網企業由於占據極大的平台優勢，壟斷從交易發生到交易結算的各個環節以及這其中產生的各項數據信息，使傳統金融企業想要介入十分困難。要想在實際過程中重新組建自己的數據平台，從時間方面來看，已經處於劣勢。因此，傳統金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇。
四、大數據金融的發展趨勢
大數據技術還遠未成熟，而大數據金融帶給我們的變化已足以讓人驚訝，大數據金融的未來也是一片光明。未來，隨著大數據技術的不斷成熟，大數據金融的發展也必將進一步改變人們的生活生產方式。
1.大數據金融跨界發展。由於互聯網技術的開放性，信息不對稱將顯著減少，金融在日後也許就不是少數傳統的金融從業者的專屬領域了。從供應鏈要求的技術來看，互聯網企業、軟體企業都紛紛加入大數據金融的開發中，大數據進入跨界發展的趨勢越來越明顯，金融業的競爭也將由於未來力量的沖擊變得更加激烈。這也可能導致將來金融業內部混業經營的進一步發展，銀行金融與非銀行金融的界限、證券公司與非證券公司之間的界限都可能變得非常模糊。

2.大數據金融服務多樣化。大數據金融從電商平台發展出來以後，不斷地整合發展傳統產業，從零售的日用百貨發展到電子產品，再到汽車，甚至是大宗商品交易，未來也會發展到房地產、醫療等方面，日常的金融服務也將不斷地擴展，綜合化、社會化、日常化。
3.大數據金融服務專業化。隨著涉足領域越來越廣泛，大數據金融必將產生專業化趨勢，產生更明確的產業鏈分工，根據不同的環節或者是不同的行業，其服務內容都將產生一系列的變化。同時隨著發展水平的提高，必定會有高要求的定製化服務、個性化服務要求，未來的大數據金融企業必將以客戶為中心，高度精準與定位客戶需求來制定專業的個性化服務。總而言之，大數據金融憑借高度數據化的管理和運作模式，在互聯網發展的今天有著不可替代的地位，將來大數據金融必將是金融業發展的中流砥柱，它將進一步滲透到各行各業的每一個角落，不斷地促進金融生態的發展。在不久的將來，每個人都將能夠切身體會到大數據金融帶來的變化，都能從大數據金融的發展中獲得益處。

⑸ 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。版
2.證券數據分析：通過建立數據模權型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。

⑹ 金融大數據是什麼

金融大數據是指收集海量非結構化數據，分析挖掘客戶的交易和消費信息，掌握客戶的消費習慣，准確預測客戶的行為，提高金融機構的服務、營銷和風控能力。
1、大數據金融主要體現在三個方面：一是數據客觀准確匹配；二是交易成本低，客戶群大；最後，數據及時有效，有助於控制風險。
2、大數據金融通過大數據技術收集客戶交易信息、在線社區交流行為、資金流動趨勢等數據。大數據金融了解客戶的消費習慣，針對不同的客戶推出不同的營銷和廣告，或分析客戶的信用狀況。
拓展資料：
1）因為大數據金融數據是根據客戶自己的行為收集的大數據金融是客觀真實的。因此，大數據金融為客戶制定的回售方案和偏好推薦也能精準大數據金融匹配度高。大數據金融基於雲計算技術 雲計算是一種超大規模分布式計算技術，通過預設程序，大數據金融雲計算可以搜索、計算和分析各類客戶數據，無需人工參與。
2）大數據金融雲計算技術降低了收集和分析數據的成本，不僅整合了碎片化的需求和供應，而且大大降低了大數據金融交易的成本，實現了跨區域的信息流動和交換，客戶群也隨之增長。在大數據金融模型中，互聯網公司設置了各種風險指標，如違約率、延遲交貨率、售後投訴率等，大數據金融收集的客戶數據是實時的，因為其信用評價也是實時的。時間，有利於數據需求方及時分析對方的信用狀況，控制和防範交易風險。
3）大數據，或稱海量數據，是指所涉及的海量數據，無法通過主流軟體工具進行檢索、管理、處理和整理成信息，幫助企業在合理的時間內做出更積極的業務決策。 「大數據」研究院Gartner給出了這樣的定義。 「大數據」需要一種新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和發現力和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

⑺ 大數據思維在金融學研究中的作用

大數據思維在金融學研究中的作用
如今，計算機信息技術的迅速發展迎來了大數據時代，大數據時代極大程度的改變了現有的市場環境，給許多經濟主體活動既提供了發展機遇，又帶來了些許挑戰。現階段，金融研究與大數據思維息息相關，在大數據的時代背景下，對於金融研究來說，應當積極抓住機遇，迎接挑戰，金融研究人員可以利用大數據思維來為各項研究工作提供幫助，通過分析大數據的一些良好特徵，優化相關技術，調整金融研究模式。
一、大數據與大數據思維概述
（一）大數據與大數據思維
數據量大、數據真實性高、高度運行是大數據的幾大特徵，這些也是大數據得以發展的基礎，同時計算機信息技術的迅速發展，又為大數據的發展提供了技術支持。大數據的實現必須要依賴於新型數據的處理，只有這樣，大數據的真實性才能得到提高，大數據是海量且高速增長的一種綜合性信息資產[1]。大數據思維是大數據時代下的產物，在擺脫傳統的思維模式的基礎上，利用大數據思維分析問題，只有這樣，決策才能更加科學合理。
（二）大數據的發展趨勢
大數據的發展趨勢的具體表現為：首先，隨著計算機信息技術的不斷發展，數據的種類與來源越來越多，這樣一來就為大數據時代的發展增添了助力，如今，資料庫已經滲透到了人們的生活與工作之中，它幾乎囊括了人們生活與工作中的所有數據信息，這些數據信息給人們的生活與工作提供了極大的便利；其次，超級計算機的誕生為大數據時代的發展提供了設備支撐，數據的存儲與分析更加迅速，開放式的數據平台分析能力為數據的工業運行提供了保障；再次，大數據時代下，數據的種類與數量均是非常豐富，為了能夠盡量的給人們提供有用的信息，數據分析就顯得越來越重要；最後，大數據時代下，資料庫的發展勢頭強勁，但是由於資料庫仍舊處於剛剛興起階段，國家在這方面的法律與法規體系並不健全，在這一背景下，很多大數據的建設開始受到政府部門的高度關注，國際層面的大數據建設計劃也在不斷推出[2]。
二、金融學研究中運用大數據思維的價值
大數據思維的價值在在金融學研究中的運用主要表現在兩個方面，其一，大數據思維能夠決定金融行業的興衰，這並不是危言聳聽，主要是因為金融分析不可能脫離數據而獨立存在，數據獲取量與主動權利直接掛鉤，並有著正相關的關系，阿里巴巴和京東等能夠在大數據的環境下發展自身的金融業務證實了該點；其二，大數據時代的來臨給金融行業既帶來了機遇，又帶來了挑戰，一方面大數據時代下金融行業的市場競爭越來越激烈，金融企業只有依賴於大數據的思維模式，優化對客戶的服務，才能在激烈的市場競爭中占據優勢地位，另一方面，大數據時代使得金融企業在市場的開拓上不再遙不可及，而是近在咫尺。
三、大數據思維在金融學研究中的具體運用
（一）完善數據平台建設
顧名思義，大數據的主要內容即是數據，為了大數據時代的良好發展，完善數據平台建設就顯得非常有必要。完善數據平台首先要拓展數據來源，傳統的金融數據來源主要為銀行，而在網路得到普及後，網上銀行、門戶網站和很多的手機APP等類型的互聯網產品都是不同數據的主要來源[3]。完善數據的平台建設的主要目的是為客戶提供更加優質的服務，在完善數據平台的建設過程中，要特別注意應用大數據思維進行思考，從而完成數據的獲取、存儲以及分析，只有這樣，才能有效避免傳統數據的諸多不足，例如，數據豐富性和全面性缺失，也能夠在極大限度上提升數據平台建設的科學性和合理性[4]。
（二）運用大數據思維提高風險管控能力
眾所周知，所有金融產品在經營上均存在一定的風險，這種風險一旦危害到金融產品的經營，將會給金融企業造成很大損失，金融企業要想給自身的長遠性發展提供保障，在大數據的時代背景下，運用大數據思維提高風險管控能力就顯得非常有必要。研究表明，金融企業在產品的經營過程中，運用大數據思維，能夠極大的提高決策的精準性，降低經營風險。比如，一些中小企業向銀行尋求借貸時，銀行可以利用大數據思維對這些企業的銷售額、資金量和社會認可程度做出分析，從而決定是否放貸以及放貸的多少，這樣銀行在盈利的同時，也最大程度的降低了經營風險。與大數據思維相比，傳統的數據統計形式有許多不足之處，在風險管控能力上更是不可同日而語，因此，金融企業無論出於何種考慮，在經營過程中，均需要運用大數據思維。
（三）促進互聯網金融的發展
互聯網金融是金融行業一種新興產物，互聯網金融的發展不僅離不開網路技術的支持，也離不開大數據的時代背景。互聯網金融集數據行業與金融行業二者之長，在大數據的時代背景與網路技術的支持下，不斷創新生產經營方式，發展勢頭良好。互聯網金融始終建立在大數據的基礎之上，大數據的金融模式是互聯網金融得以高速發展的重要因素。
（四）大數據擴展了現代金融學的研究范圍
現代金融學的研究幾乎已經不能離開大數據思維，研究人員在獲取樣本信息時，通過實證分析與數據分析，在一定程度上能夠一改傳統分析模式的缺陷，拓展了對金融學的研究范圍。大數據的分析方式通過開辟更多的研究思路拓展現代金融學的研究范圍，主要表現在兩個方面：其一，大量數據的支撐使得數據分析的准確性得到提升，取樣數據的偶然性與隨機性得到降低或是予以避免，這樣數據分析結果的可信度與說服力大大提高；其二，大數據不僅數據數量多，而且數據種類豐富，利用資料庫內部的數據進行金融學的研究，自然而然的擴大了研究范圍，現階段的資料庫不僅擁有結構化數據，還擁有非結構化數據，這就使得金融企業特別關注圖片信息以及視頻信息。
四、金融界學習大數據思維的方式
大數據思維對於金融行業的發展具有獨到的作用，但是不得不注意的是，金融界在對大數據思維的學習與應用存在許多不足之處，金融行業要想有長遠性發展，必須要深入學習大數據的思維方式，具體可以從以下幾個方面著手：首先，金融企業可以特別成立大數據研究部門，設立相關崗位，根據企業的發展現狀進行大數據思維的學習研究。一些大中型金融企業成立了數據研究部門，主要負責信息數據的收集，分析數據信息，設立起參考的具體方案，利用互聯網和電視媒體等形式做好數據的收集；其次，考慮到現階段大數據處於剛剛起步階段，雖說門檻較低，但由於資金的滯後，一些金融企業即使建立了自身的大數據研究部門，卻缺乏硬體上的支持，使得大數據的研究受到嚴重阻礙，因此，對於一些中小型金融企業來說，大數據的研究並不一定完全需要自己著手進行，可以與專門從事大數據研究的機構取得聯系，相互合作，共同進行大數據的研究；最後，金融企業對於大數據思維的學習要深入到日常工作中，在日常的金融研究中，要積極運用大數據的思維方式，必要時，可以藉助相關培訓，使得金融研究人員在對大數據思維的應用上養成一種良好的習慣。
五、在金融研究中運用大數據思維的方式
（一）挖掘自身以及相關領域
大數據金融研究的主要內容就是對數據的處理分析，實際研究過程中，運用大數據思維挖掘自身以及相關領域的數據，這樣能夠有效提高工作效率。通過這種應用大數據思維進行挖掘的形式，能夠給我國的金融研究人員提供更加豐富的思想類型與依據，這樣能夠開發出更多種類型的適合客戶需求的個性化服務，提高我國金融企業的市場競爭力。另外，挖掘自身以及相關領域的大數據，能夠給金融企業自身提供參考，這樣可以使得金融企業認清自身發展上存在的不足，預防一些安全隱患，促進自身的發展。
（二）參與大數據交易或者互換資源
在大數據時代之下，數據種類復雜，數量巨大，可以肯定的說，沒有任何一個企業可以掌握所有的所有數據信息，企業要想獲得更多的數據信息，進行大數據的交易或者互換資源是一種非常方便、高效的方式，這種方式也必然會成為大數據未來發展的重要走向。對於金融企業來說，在激烈的市場競爭環境下，任何一個企業不可能脫離其它企業而獨立存在，因此，合作共贏就顯得非常重要，各金融企業通過參與大數據交易或者互換資源，可以得到更多對自身發展有用的信息，在這一情況下，大數據交易中心平台應運而生，它可以有效的搜集到企業發展所需的數據信息，促進金融企業之間的協同合作。
（三）使用大數據為自身發展服務
對於任何一個企業來說，使用大數據均是為自身發展服務。金融企業可以根據自身的發展現狀，利用大數據傳達的信息，及時發現自身發展中存在的問題並予以規避，完善生產經營模式，降低發展風險，促進自身的長遠性發展。
六、結語
綜上所述，大數據時代是未來社會發展的重要走向，金融學的研究離不開大數據思維，金融企業只有足夠重視大數據的思維方式，將其運用到具體事項中，實現大數據的價值，提升對客戶的服務水平，金融企業才能在激烈的市場競爭中游刃有餘的發展下去。

⑻ 大數據金融-第一章 大數據金融概論

1.大數據與小數據

2.大數據的內涵
（1） 數據類型方面

（2） 技術方法方面

（3） 分析應用方面

3.大數據的特徵

多樣性：隨著互聯網的發展和感測器種類的增多，諸如網頁、圖片、音頻、視頻、微博類的未加工的半結構化和非結構化數據越來越多，以數量激增、類型繁多的非結構化數據為主。非結構化數據相對於結構化數據而言更加復雜，數據存儲和處理的難度增大。

時效性：大數據的時效性是指在數據量特別大的情況下，能夠在一定的時間和范圍內得到及時處理，這是大數據區別於傳統數據挖掘最顯著的特徵。只有對大數據做到實時創建、實時存儲、實時處理和實時分析，才能及時有效的獲得高價值的信息。

價值型：包含很多深度的價值，大數據分析挖掘和利用將帶來巨大的商業價值。

4.大數據與傳統數據的區別

5.大數據的產生背景

1.按照大數據結構分類

2. 按照大數據獲取處理方式分類

3.按照其他方式分類

1.銷售機會增多

0. 商業大數據的來源

1. 客戶

2. 市場

3. 商品

4. 供應鏈

0. 數據來源

2. 市場與精準營銷

3. 客戶關系管理

4. 企業運營管理

5. 數據商業化

0. 數據來源

2. 付款定價

3. 研發

4. 新的商業模式

5. 公共健康

1. 營銷

2. 服務

3. 運營

4. 風控

大數據金融是指運用 大數據技術和大數據平台 開展 金融活動和金融服務 ，對金融行業 積累的大數據以及外部數據 進行雲計算等信息化處理，結合傳統金融，開展資金融通、創新金融服務。

1. 呈現方式網路化
大量的金融產品和服務通過網路呈現。

2. 風險管理有所調整
風險管理理念 ——財務分析（第一還款來源）、可抵押財產或其他保證（第二還款來源）重要性將有所降低。
風險定價方式 ——更注重將交易行為的真實性、信用的可信度通過數據來呈現。
對客戶的評價 ——全方位、立體的/活生生的。
風險管理的主要手段 ——基於數據挖掘對客戶進行識別和分類。

3. 信息不對稱降低
4. 金融業務效率提高
在合適的時間、合適的地點，把合適的產品以合適的方式提供給合適的消費者。

5. 金融企業服務邊界擴大
由於效率提升，其經營成本必然隨之下降，最適合擴大經營規模。
金融從業人員個體服務對象會更多。

6. 產品是可控的、可受的
通過網路化呈現的金融產品，對消費者而言，其收益或成本、產品的流動性是可以接受的，其風險是可控的。

7. 普惠金融
大數據金融的高效率性及擴展的服務邊界，使金融服務的對象和范圍也大大擴展，金融服務也更接地氣。

1. 放貸快捷，精準營銷個性化服務
立足長期大量的信用及資金流的大數據基礎之上，在任何時點都可以通過計算得出信用評分，並採用網上支付方式，實時根據貸款需要及其信用評分等數據進行放貸。

2. 客戶群體大，運營成本低
大數據金融是以大數據雲計算為基礎，以大數據自動計算為主，不需要大量人工，成本較低，整合了碎片化的需求和供給，服務領域拓展至更多的中小企業和中小客戶。

3. 科學決策，有效風控
根據交易借貸行為的違約率等相關指標估計信用評分，運用分布式計算做出風險評估模型，解決信用分配、風險評估、授權實施以及欺詐識別等問題，有效地降低了不良貸款率。

基於 電商平台基礎 上形成的網上交易信息與網上支付形成的金融大數據，利用雲計算等先進技術對數據進行處理分析而形成的信用或訂單融資模式。
典型代表有 阿里小貸 ，基於對電商平台的 交易數據、社交網路的用戶交易與交互信息和購物行為習慣 等的大數據通過 雲計算 來實時計算得分和分析處理，形成網路商戶在電商平台中的累積信用數據，通過電商所構建的網路信用評級體系和金融風險計算模型及風險控制體系，來實時向網路商戶發放訂單貸款或者信用貸款，例如，阿里小貸可實現數分鍾之內發放貸款。

企業利用自身所處的 產業鏈上下游 （原料商、製造商、分銷商、零售商），充分整合供應鏈資源和客戶資源，提供金融服務而形成的金融模式。

京東商城、蘇寧易購是供應鏈金融的典型代表。

在供應鏈金融模式當中， 電商平台只是作為信息中介提供大數據金融 ，並不承擔融資風險及防範風險等。—— 渠道商為核心企業。