大數據金融的模式研究現狀

『壹』 大數據金融存在哪些問題

法律分析：大數據金融存在的問題：

1、大數據對個人信息的大量獲取導致了隱私和安全問題。

2、大數據技術不能代替人類價值判斷和邏輯思考。

3、基於大數據開發的金融產品和交易工具對金融監管提出挑戰。

法律依據：《中華人民共和國商業銀行法》 第四條 商業銀行以安全性、流動性、效益性為經營原則，實行自主經營，自擔風險，自負盈虧，自我約束。商業銀行依法開展業務，不受任何單位和個人的干涉。商業銀行以其全部法人財產獨立承擔民事責任。

『貳』 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。

『叄』 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。

『肆』 如何看待我國互聯網金融發展現狀

互聯網金融指的是通過或依託互聯網技術和工具進行資金融通和支付及相關信息服務等業務的行為。隨著互聯網的發展及其向金融領域的滲透，互聯網金融已在我國蓬勃興起，現階段，我國互聯網金融發展過程中先後出現了傳統金融業務的網路化、第三方支付、P2P網路借貸、大數據金融、眾籌和第三方金融服務平台等六種模式，本文將就我國互聯網金融發展的現狀、問題與相應對策進行探討。 現狀
互聯網金融的發展出現了多種模式。前已述及，廣義的互聯網金融涵蓋了傳統金融業務的網路化、第三方支付、大數據金融、P2P網路借貸、眾籌和第三方金融平台六種模式，而這六種模式也正是現階段我國互聯網金融發展過程中出現的模式。其中，傳統金融業務的網路化模式指的是各大銀行、證券公司和保險公司等傳統金融機構通過建立網上銀行、網上證券和網上保險平台實現網上轉賬、網上投資理財、網上資金借貸、網上證券和保險交易及提供相關的信息服務等傳統金融業務的模式；第三方支付模式指的是在電子商務交易中由與國內外各大銀行簽約的第三方支付平台以解除買賣雙方的信息不對稱問題而為雙方提供支付服務的模式；大數據金融模式指的是依託電子商務交易產生的海量的、非結構化的數據，通過專業化的數據挖掘和分析，為資金需求者提供資金融通服務的模式；P2P網路借貸模式指的是資金供求雙方直接通過第三方互聯網平台進行資金借貸的模式；眾籌模式指的是資金需求者在互聯網上展示創意和項目，並提供回報、募集資金的模式；第三方金融服務平台模式指的是建立第三方金融服務平台銷售金融產品或為銷售金融產品提供服務的模式。
互聯網金融模式不斷得到創新和豐富。在上述互聯網金融涵蓋的模式范疇內，近年來，特別是2013年以來，隨著人們對互聯網技術在向金融領域滲透過程中體現出的降低金融交易的成本、降低金融交易過程中的信息不對稱程度和提高金融交易的效率等優勢的認識的深入，我國互聯網金融發展的模式內容也不斷地得到創新和豐富。這些模式內容上的創新和豐富突出表現在以下三大方面：一是在銀行開展網路借貸業務方面；二是在第三方支付方面；三是在P2P網路借貸方面。首先，在銀行開展的網路借貸業務方面，銀行開展的網路借貸業務已由傳統的「網下申請、網下審批、網上發放」內容，經由「銀行+電子商務平台」內容，而創新發展出了「銀行自建電子商務平台」內容。其次，在第三方支付方面，也由獨立的第三方支付、有擔保的第三方支付等內容，而創新發展出了第三方支付工具與基金、保險合作進行理財的內容。第三，在P2P網路借貸方面，則由純粹提供信息中介服務平台的內容，創新發展出了P2P平台跟擔保機構合作、線上與線下結合以及債權轉讓等內容。
交易規模快速發展壯大。2008年以來，我國的網路銀行、第三方支付及P2P網路借貸等互聯網金融模式的交易規模得到了快速的發展壯大。其中，網路銀行的交易額由2008年的285.4萬億元迅速增加到了2014年的1549萬億元（見圖1）。第三方支付的交易額也由2009年的3萬億元快速增長到了23萬億元左右，期間雖由於市場漸趨飽和，增速有所下降，但也達到了18.6%以上（見圖2）。P2P網路借貸的交易額則由1.5億元快速增長到了3292億元，期間增速甚至均達到了200%左右（見圖3）。以第三方支付工具與基金合作形式於2013年6月5日上線的余額寶產品至2014年底，其用戶則已達到了1.85億戶，總規模則達到了5789.36億元。 存在的問題
我國的互聯網金融是在互聯網等信息技術發展及廣泛應用基礎上自發形成和發展起來的，缺乏有效的管理。我國的互聯網金融是隨著互聯網等信息技術在我國的快速發展和廣泛應用而自發形成和發展起來的，先後經歷了從網上銀行到第三方支付和P2P網路借貸再到大數據金融和第三方支付理財的發展歷程，由此使得其在發展過程中暴露出了缺乏有效管理的問題。這些問題突出表現在以下三個方面：首先，依託電子商務發展產生的大數據而出現和發展起來的大數據金融，最初是由電商平台與商業銀行合作實現的，而後二者逐漸分立演化出了電商大數據金融和商業銀行自建電子商務平台開展大數據金融兩種形式。而對於商業銀行自建電子商務平台，由於商業銀行並不熟悉電子商務平台的運作模式，故其發展前景堪憂。其次，互聯網理財在近兩年時間里的井噴式發展，對傳統銀行存款業務和理財產品形成了沖擊，甚至通過影響貨幣乘數極大地影響了我國貨幣政策的實施效果和金融體系的穩定性。第三，由於P2P網路借貸具有的低門檻和監管工作量大等特點，P2P網路借貸平台瘋狂發展及不斷倒閉也給社會經濟發展帶來了大量的風險和負面影響。 互聯網信息技術和信用體系建設仍不完善。互聯網金融發展的基礎是計算機網路通訊系統和互聯網金融軟硬體系統等互聯網信息技術以及信用體系建設，故互聯網信息技術和信用體系建設的完善程度對我國互聯網金融的發展起著至關重要的作用。目前我國的計算機網路通訊系統還存在著密鑰管理和加密技術不完善、TCP/IP協議安全性較差等缺陷，加之網路通訊系統具有的開放式特點造成的其易遭受計算機病毒和電腦黑客攻擊的問題，都易使得我國互聯網金融在發展過程中產生的金融交易帶來較大的技術風險。在互聯網金融軟硬體系統方面，我國的互聯網金融軟硬體系統還大多來自國外，缺乏具有自主知識產權的相關系統，這也給我國互聯網金融的發展帶來了選擇其發展所需的技術解決方案面臨著與客戶終端軟體的兼容性不佳，可能被技術變革淘汰，乃至威脅整個金融體系安全等風險。而在信用體系建設方面，我國互聯網金融賴以發展的信用體系建設還很不完善，信用風險還較高。 互聯網金融監管體系不完善，制約了互聯網金融的健康和穩定的發展。現階段我國的互聯網金融監管體系是在20世紀90年代中期以來，隨著互聯網金融的快速發展，在沿襲傳統金融監管體系的基礎上形成的。其基本內容是對傳統金融機構互聯網金融業務的監管由原來傳統金融機構的對應監管部門監管，對新興互聯網金融機構相關業務的監管則由中國人民銀行出台具體管理辦法或做出風險提示。應該說，這一體系在互聯網金融發展的初期能夠滿足互聯網金融發展的需要的。但其後，特別是2013年以來，隨著互聯網金融的快速發展，這一監管體系卻暴露出了諸多問題。例如，當前我國出現了因對銀行主導型的網路融資監管過多、對非銀行主導型的網路融資監管者不足，以及由此導致的商業銀行貸款無法創新、大量的非銀行網路融資風險巨大的問題等等。這些問題的出現必然會對我國互聯網金融的健康穩定發展形成制約。 對策建議
加強對互聯網金融發展的管理，提高互聯網金融發展的效率。前已述及，現階段我國的互聯網金融是在互聯網技術快速發展及廣泛應用的基礎上「自發」建立和發展起來的，而對其管理的缺失反映出現階段我國對互聯網金融的管理並沒有跟上互聯網金融快速發展的節奏。通過對我國目前互聯網金融模式的分析可以發現，第三方支付、大數據金融和P2P網路借貸等互聯網金融模式已成長為新型的金融發展模式，而傳統金融業務的網路化模式則是傳統金融業務與互聯網技術結合的產物，對此二者應分開進行管理。其中，對前者應設立專門的管理機構，制定專門的管理規則進行管理；而對後者的管理則應側重在利用互聯網具有的優勢提升其在核心業務的價值方面下功夫。 完善互聯網金融發展的技術和信用體系，降低互聯網金融發展的風險。完善的互聯網信息技術及信用體系建設是互聯網金融健康發展的基礎，因此，為降低現階段我國互聯網金融發展過程中面臨的風險，就須進一步完善互聯網信息技術及信用體系。針對如何完善互聯網信息技術，首先應建立和完善互聯網金融技術標准，並使之與國際計算機網路安全標准接軌，增強互聯網金融系統的協調性。其次，應整合資源，建立共享互聯網金融資料庫。最後，應加大具有自主知識產權的軟硬體技術研發力度，切實提升防火牆和數據加密等關鍵技術水平，防護網路安全。而在網路信用體系建設方面，第一，應推行網路身份認證和電子簽名制度。第二，應加強對互聯網金融機構市場准入的注冊登記管理。第三，應建立統一的互聯網金融信用評價標准，規范企業互聯網貸款信用額度，統籌共享互聯網金融徵信資源。
進一步整合、發展和完善互聯網金融發展的模式及其內容。首先，針對現階段互聯網金融發展中存在的第三方支付、大數據金融和P2P網路借貸模式與傳統金融業務的網路化模式之間存在的交叉和沖突問題，我國應做好相關模式間的整合工作。比如，針對第三方支付業務及其與基金合作開展的互聯網理財業務對商業銀行的銀聯、存款及理財業務形成的挑戰，我國應通過深入推進利率市場化等金融體制改革提高商業銀行的效率的方法予以解決；針對商業銀行推出的「電子商務+大數據金融」業務因不熟悉電子商務運作流程而隱藏較大風險的問題，我國應通過採取限制其發展或加強其與相關電子商務企業重組的方式解決。其次，在互聯網金融模式進一步發展方面，我國需加強商業銀行徵信系統建設和開放的力度，以促進我國互聯網金融模式的發展和創新。最後，對於在P2P網路借貸等互聯網金融模式的內容存在的不完善問題，我國應採取建立和加強保險體系建設以及強化信用體系建設等方法，來進一步促進互聯網金融模式內容的完善和發展。 完善互聯網金融監督和安全防範制度體系，促進互聯網金融的健康穩定發展。互聯網金融的健康穩定發展離不開完善的互聯網金融監督體系的支持。針對現階段我國互聯網金融監督體系存在的不完善的問題，第一，應釐清互聯網金融行業的界定，並明確互聯網金融的監督主體，消除「監督主體不確定性」隱患。第二，應出台規范互聯網金融服務的相關制度，構建全面的互聯網金融安全防範的制度體系。第三，還應成立自律性的行業協會，建立和強化行業的自我監督和管理體系。第四，應在兼顧尊重市場發展規律和行業創新精神及行業發展面臨的風險的基礎上，對互聯網金融的發展做到「適度無漏洞」監督。最後，央行、銀監會等傳統金融監督部門應建立監督協作機制，加強協作監督，以促進互聯網金融業務的持續、穩定和健康的發展。

『伍』 大數據發展背景及研究現狀

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

『陸』 互聯網金融的發展現狀如何有哪些分類和特點

互聯網金融的發展出現了多種模式。前已述及，廣義的互聯網金融涵蓋了傳統金融業務的網路化、第三方支付、大數據金融、P2P網路借貸、眾籌和第三方金融平台六種模式，而這六種模式也正是現階段我國互聯網金融發展過程中出現的模式。

互聯網金融特點
（一）成本低
互聯網金融模式下，資金供求雙方可以通過網路平台自行完成信息甄別、匹配、定價和交易，無傳統中介、無交易成本、無壟斷利潤。一方面，金融機構可以避免開設營業網點的資金投入和運營成本；另一方面，消費者可以在開放透明的平台上快速找到適合自己的金融產品，削弱了信息不對稱程度，更省時省力。
（二）效率高
互聯網金融業務主要由計算機處理，操作流程完全標准化，客戶不需要排隊等候，業務處理速度更快，用戶體驗更好。
（三）覆蓋廣
互聯網金融模式下，客戶能夠突破時間和地域的約束，在互聯網上尋找需要的金融資源，金融服務更直接，客戶基礎更廣泛。此外，互聯網金融的客戶以小微企業為主，覆蓋了部分傳統金融業的金融服務盲區，有利於提升資源配置效率，促進實體經濟發展。
（四）發展快
依託於大數據和電子商務的發展，互聯網金融得到了快速增長。
（五）管理弱
一是風控弱。互聯網金融還沒有接入人民銀行徵信系統，也不存在信用信息共享機制，不具備類似銀行的風控、合規和清收機制，容易發生各類風險問題。二是監管弱。互聯網金融在中國處於起步階段，還沒有監管和法律約束，缺乏准入門檻和行業規范，整個行業面臨諸多政策和法律風險。
（六）風險大
一是信用風險大。現階段中國信用體系尚不完善，互聯網金融的相關法律還有待配套，互聯網金融違約成本較低，容易誘發惡意騙貸、捲款跑路等風險問題。特別是P2P網貸平台由於准入門檻低和缺乏監管，成為不法分子從事非法集資和詐騙等犯罪活動的溫床。二是網路安全風險大。中國互聯網安全問題突出，網路金融犯罪問題不容忽視。一旦遭遇黑客攻擊，互聯網金融的正常運作會受到影響，危及消費者的資金安全和個人信息安全。

『柒』 大數據的產生與發展現狀研究

摘 要：大數據的產生給未來信息技術帶來新的機遇與挑戰。大數據對數據處理的有效性、實時性提出了更高要求，需要根據大數據的特點對當前數據處理技術實施變革，從而形成更有益於大數據採集、存儲、處理、管理、分析、共享的新興技術。本文從大數據的產生與發展、特徵、主要應用以及大數據所帶來的挑戰等方面進行闡述與分析。

關鍵詞 ：大數據 物聯網 信息處理 海量計算

一、大數據的產生與發展現狀

隨著物聯網、雲計算等信息技術的飛速發展，大數據技術(Big Data)也越發進入人們的視線。大數據是用傳統方法或工具很難處理或分析的數據信息。目前，人們對大數據的理解還不夠全面和深入，關於大數據的含義也沒有一個統一的定義。亞馬遜大數據科學家John Rauser認為：大數據是超過任何一台計算機處理能力的龐大數據量。Informatica 的中國區首席顧問但彬指出：大數據是海量數據與復雜類型的數據的結合。而維基網路則把大數據定義成諸多大而復雜的、難以用當前資料庫處理的數據集合。

大數據研究受到國內外學術界和工業界的廣泛關注，已成為當今信息時代全世界討論的熱點。2008年，Nature雜志就推出大數據專刊，計算社區聯盟也在同一年發表了報告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce， science and society》，報告闡述了解決大數據問題所需的關鍵技術以及所面臨的挑戰。美國奧x政府於2012年3月在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》，提出了通過收集、處理海量、復雜的數據信息，從而提升能力，加快科學和工程領域的創新步伐，轉變學習教育模式，強化美國本土的安全」。2011年1月，微軟公司同惠普公司合作開發了一系列能夠提升生產力，同時提高決策速度的設備。此外，歐盟委員會也提出駕駁大數據浪潮的戰略思路，日本發布的《面向 2020 的 ICT綜合戰略》也提出需要構造大量豐富的數據基礎。

近年來，我國也積極開展對大數據的研究。2011年10月，工信部確認京滬深杭等 5 城市為「雲計算中心」試點城市。2012年6月，中國計算機學會青年計算機科技論壇也舉辦了「大數據時代，智謀未來」學術報告研討會。大數據及其科學研究方法涉及應用領域很廣，並將與國計民生密切相關的科學決策、金融工程以及知識經濟領域緊緊接合。

二、大數據的特點

目前，企業界和學術界都一致認為，大數據具有4個「V」特徵，即：容量(Volume)、種類(Variety)、速度(Velocity)和至關重要的`價值(Value)。

(1) 容量(Volume)巨大。海量的數據集從TB 級別提升到PB 級別。

(2) 種類(Variety)繁多。大數據數據源有多種，數據格式和種類不同於以前所規定的結構化數據范疇。

(3)價值(Value)密度低。如視頻的例子，在不間斷連續監控的過程中，可能有意義的數據僅有一兩秒。

(4)速度(Velocity)快。包含大量實時、在線數據處理分析的需求1秒鍾定律。

三、大數據應用的領域

大數據產業的發展將推動全球經濟由粗放型向集約型轉變，這將對提升企業整體競爭力和政府監管能力具有意義深遠的影響。

商業作為大數據的重要應用領域。沃爾瑪公司通過對消費者購物行為等一系列非結構化數據的分析，了解不同顧客的購物習慣，公司從所銷售的數據進行分析，從而選出適合在一起搭配出售的商品;淘寶也針對買家開設了大數據平台，為客戶量身打造了一整套完善的網購體驗產品。

大數據在金融業也起到了至關重要的作用。美國Equifax公司利用大數據技術，通過對其的資料庫中與財務有關的記錄海量信息進行索引處理和交叉分享，從而得到客戶的個人信用等級，以推斷出客戶的支付需求與能力。

隨著大數據在醫療與生命科學研究過程中的廣泛應用和不斷擴展。2010年，中國公布的《十二五規劃》指出：要重點建設國家級、省級和地市級三級醫療衛生信息平台，建設電子病歷和電子檔案兩個最為基礎的資料庫。各級醫院也將在醫療信息倉庫、數據中心等領域加大投入，醫療數據信息的存儲將愈加被關注，醫療信息中心的關注焦點也將由傳統的計算領域轉為存儲領域。

除此之外，大數據在製造業領域也有著廣闊的應用。製造業企業積累了廣泛的數據信息，在開展對業務數據進行技術管理的同時，企業需要通過大數據處理技術來幫助決策者從資料庫儲存的海量信息中找到有價值的信息，並且對其進行分析處理，從而增強決策的正確性、規避風險。

四、大數據所面臨的挑戰

大數據技術使人們能夠更好地利用之前不能使用的各個數據類型，找出被忽略的信息，促進企業組織更加高效、智能。但隨著對大數據研究的不斷深入，人們也更加意識到當大數據技術向人們敞開「方便之門」的同時，也帶來了眾多的挑戰：

(1)大數據需要更為專業化的管理技術人才。

(2) 大數據的合理利用需要解決容量大、類別多和時效性高的數據處理問題。

(3)大數據的利用對信息安全提出了更高要求。

(4)大數據的集成與管理問題。

這些挑戰已成為關繫到未來大數據發展的重要因素，同時也成為未來引領大數據發展的推動力。

五、結束語

大數據已經逐步滲透到人們工作生活的諸多領域中，對於大數據的研究也在不斷的深化。本文針對大數據的產生與發展、特徵、主要應用以及大數據所帶來的挑戰等方面進行闡述與分析。大數據的發展還處於初級階段，還有更為廣闊的空間需要人們不斷開拓，如何合理地利用大數據、更加高效地處理大數據來為人們服務仍需要廣大研究者不斷地研究和探索。

參考文獻：

[1]劉智慧，張泉靈.大數據技術研究綜述[J].浙江大學學報，2014，46(6)：957- 972.

[2]嚴霄鳳，張德馨.大數據研究[J].計算機技術與發展，2013，23(4)：168-172.

[3]劉俊.基於大數據流的Multi-Agent系統模型研究[J].計算機技術與發展， 2007，17(5)：166-169.