2014bcg互聯網金融生態系統

A. 互聯網金融是什麼時候開始的

從2014年開始互聯網金融發展加快，其實之前很長時間就開始了。只是2014年開始爆發。

B. 互聯網+時代的機遇與挑戰有哪些

新機遇：

我們還必須看到,在當前新的技術在迅速的發展,既是機遇也是挑戰。我們現在在一系列的這個領域里頭,節能環保、新一代的信息技術,生物、高端裝備製造、

新能源、新材料等都有很多的發展的機遇。在這種情況下,信息化建設也在進一步的深入。

所以總的來說,我們的國家的發展當前進入到以轉型創新來支撐持續發展的新階段,所以我們說發展「互聯網+」和互聯網的經濟,是我們轉型升級的一個重要的路徑,它是經濟增長的倍增器,經濟發展方式的轉換器,也是我們產業升級的助推器。

在這樣一個大的背景下,我們前一段在參加這個相關課題的研究的時候,認真分析了中央提出推進「互聯網+」行動的背景,主要就是基於經濟新常態作出的

新挑戰

另外我們怎麼樣來通過宏觀調控,通過我們財政政策來支持傳統企業的改造。所以在當前我們必須看到,我們面臨著一系列的機遇,也面臨著一系列的挑戰。現在我們面臨著最大的挑戰至少是有四個方面。

第一投資增長乏力。現在我們總的來說,投資還是在一個下降的趨勢,我們的消費熱點也不多,我們的工業產品的價格持續下降,生產要素的成本上升,小微企業融資難、融資貴的問題突出,我們經過發展方式總體上說還是比較粗放,創新能力不足,特別是產能過剩問題突出。

最近我們在調研的時候發現,一些城市說,他們現在為了維持著鋼產不停產,但是銷售的一斤螺紋鋼的價格已經比過去下降了80%左右,現在一斤螺紋鋼的價格和一斤大白菜的價格差不多。

另外我們還要看到,廣大的群眾對當前民生領域的重大問題應該說還有很多不滿意的地方,比如說我們的看病難、看病貴,現在養老也不易,還有我們城市的交通、教育、食品安全,特別是我們現在也還是對環境的污染,一些重大的安全事故也時有發生。

(2)2014bcg互聯網金融生態系統擴展閱讀：

「互聯網+」有六大特徵：

1.是跨界融合。「+」就是跨界，就是變革，就是開放，就是重塑融合。敢於跨界了，創新的基礎就更堅實；融合協同了，群體智能才會實現，從研發到產業化的路徑才會更垂直。融合本身也指代身份的融合，客戶消費轉化為投資，夥伴參與創新，等等，不一而足。

2.是創新驅動。中國粗放的資源驅動型增長方式早就難以為繼，必須轉變到創新驅動發展這條正確的道路上來。這正是互聯網的特質，用所謂的互聯網思維來求變、自我革命，也更能發揮創新的力量。

3.是重塑結構。信息革命、全球化、互聯網業已打破了原有的社會結構、經濟結構、地緣結構、文化結構。權力、議事規則、話語權不斷在發生變化。「互聯網+」社會治理、虛擬社會治理會是很大的不同。

4.是尊重人性。人性的光輝是推動科技進步、經濟增長、社會進步、文化繁榮的最根本的力量，互聯網的力量之強大最根本地也來源於對人性的最大限度的尊重、對人體驗的敬畏、對人的創造性發揮的重視。

5.是開放生態。關於「互聯網+」，生態是非常重要的特徵，而生態的本身就是開放的。我們推進「互聯網+」，其中一個重要的方向就是要把過去制約創新的環節化解掉，把孤島式創新連接起來，讓研發由人性決定的市場驅動，讓創業者有機會實現價值。

6.是連接一切。連接是有層次的，可連接性是有差異的，連接的價值是相差很大的，但是連接一切是「互聯網+」的目標

C. 互聯網生態系統什麼意思

互聯網生態系統和互聯網生態圈一個意思，都是將企業的互聯網要素聯系起來，形成一個閉環，比較重要的是企業與消費者要聯系起來，消費者反饋自己的需求，企業根據需求製作更好的產品，生態系統就是一種平衡的狀態，一個信息流通順暢的環境。
「互聯網生態圈」是用互聯網來完善企業的生態。企業內所有跟互聯網有關的元素都屬於互聯網生態圈。具體包括企業PC互聯網網站、手機智能網站、移動APP、微信平台、OA辦公系統、終端智能交互機、後台大數據以及在線互聯網培訓。

D. 如何正確解讀解讀「互聯網+供應鏈金融」趨勢

融資難問題，一直是國內中小企業發展的桎梏，互聯網成為不少中小企業融資的途徑，同時隨著利率市場化的推進，存貸利差規模逐漸縮小，商業銀行開始將供應鏈金融作為業務拓展的重要選擇方向。
前不久，寶象金融研究院聯合零壹財經發布了《互聯網+供應鏈金融創新報告》。根據這份報告，未來供應鏈金融的發展趨勢將是「線上化、垂直化、細分化、平台化、生態化」。未來「互聯網+供應鏈金融」的新模式將由電商平台、P2P網貸平台主導。
近年來，以供應鏈真實交易背景為基礎產生的供應鏈金融得到了高速發展，根據國外研究機構Demica統計的數據，從2011年到2013年，國際銀行的供應鏈金融業務的年增長率約為30%至40%，在2020年之前，供應鏈金融業務的年增長速度都將不會低於10%。在我國，供應鏈金融發展也非常迅速，據前瞻產業研究院供應鏈金融行業報告數據顯示，到2020年，我國供應鏈金融的市場規模可達14.98萬億元左右。由此可見，供應鏈金融業已成為目前企業變革發展的又一重要趨勢。
供應鏈金融集中在計算機通信、電力設備、汽車、化工、煤炭、鋼鐵、醫葯業
供應鏈金融模式實質是把供應鏈上的核心企業及其相關的上下游配套企業作為一個整體，以產業鏈為依託，將金融服務在整條供應鏈全面鋪開。
目前，中國經濟增速由高速增長轉為中高速增長，國內市場需求不足，各行業產能過剩問題比較突出，大多數的行業都明顯由賣方市場轉為買方市場。企業應收賬款規模持續上升，回收周期不斷延長，應收賬款拖欠和壞賬風險明顯加大，供應鏈上的企業周轉資金緊張狀況加劇。
記者觀察到，目前市場上，涉足供應鏈金融的機構和類金融機構，主要有：商業銀行依然掌握了大量點核心客戶;供應鏈上的核心企業，比如寶鋼這類大企業，擁有豐富的上下游資源;另外還有P2P平台，資金來源比較靈活，往往和核心企業合作，P2P平台提供資金，核心企業幫助做風控。
目前一些電商平台也正在進入供應鏈金融領域，比如，最近E輪融資11億人民幣的找鋼網，2015年銷售額超過180億元，找鋼網針對供應鏈上下游企業推出金融服務，給客戶提供中短期、更為靈活的貸款，如今找鋼網的金融服務這一業務已經實現了盈利。
根據這份報告統計，國內供應鏈金融集中在計算機通信、電力設備、汽車、化工、煤炭、鋼鐵、醫葯、有色金屬、農副產品及傢具製造業等行業。國內供應鏈金融經歷了三個發展階段：
供應鏈金融1.0階段是「1+N」模式：以銀行為主導的線下模式，銀行基於供應鏈中的核心企業「1」的信用支持，為其上下游企業「N」提供融資服務;
隨著互聯網技術的推進，供應鏈金融2.0階段應運而生，2.0階段即是「1+N」模式的線上版本，通過技術手段對接供應鏈的上下游及各參與方，其中包括核心企業、上下游中小企業、銀行等資金提供方、物流服務商等，將供應鏈中的商流、物流、資金流、信息流在線化，實時掌握供應鏈中企業經營情況從而控制融資貸款的風險;
供應鏈金融3.0階段則是通過互聯網技術的深度介入，打造一個綜合性的大服務平台代替核心企業「1」來給平台上的中小企業「N」提供信用支撐。
競爭維度：行業空間、上下游企業群體、資金成本、風控體系
目前供應鏈金融行業競爭，包含了商業銀行、核心企業、物流企業、電商平台等各個參與方，寶象金融研究院認為，成功切入並有望主導相關產業鏈融資業務，需要具備以下4個條件：
1、背靠足夠大的行業空間。支撐供應鏈金融業務的產業鏈需具備大體量的特點，否則金融業務容易觸碰到天花板，影響甚至限制供應鏈金融業務的成長性;
2、擁有數量眾多的弱勢上下游企業群體。融資痛點的存在是供應鏈金融業務的前提，上下游企業越弱勢且群體越龐大，其融資需求越無法得到充分滿足。痛點越深、弱勢上下游企業群體規模越大，供應鏈金融施展相對優勢的空間越大;
3、較強控制力和足夠低的資金成本。資金提供方在產業鏈中具有重要的地位，對上下游物流、信息流有較強的控制力;自身融資渠道有優勢且成本較低，這樣可以帶來更豐厚的利潤;
4、具備完備的風控體系和手段。對線上資金流信息以及真實貿易信息的觀察、收集和追蹤能力較強，可以獲得真實有效的信息對產業鏈中發生的真實交易進行風險評估，當然最好同時具有線下的物流倉儲配套。
線上供應鏈金融服務平台掌握融資過程中的各項信息
隨著互聯網的介入，供應鏈金融在升級換代的同時取得了快速的發展，有望迎來發展黃金時期。這份報告顯示，中國的供應鏈金融將越發呈現線上化趨勢。
電商平台的興起和供應鏈信息化程度的提升，使得供應鏈金融業務的發展速度和受重視程度與日俱增，從而誕生了在線供應鏈金融這一新的表現形式。目前許多商業銀行正嘗試自建或者與電商平台合作開展線上供應鏈金融。?
各參與主體通過建立線上供應鏈金融服務平台實現資源整合，優化物流鏈、資金鏈和信息鏈，為大型企業和上下游中小企業提供專業化和定製化的金融服務。在這一過程中，線上供應鏈金融服務平台掌握到了供應鏈融資過程中的物流、商流、信息流、資金流，從而具備了衡量借款企業實際的還款能力，進而進行風險定價。
供應鏈金融向更垂直細分、更精準、更專業的方向發展
??其次，供應鏈金融發展越發垂直化、細分化，供應鏈金融在不同行業的應用，必然衍生出不同的行業特性，這將促使供應鏈金融向更垂直細分、更精準、更專業的方向發展，產業在線金融的綜合服務將逐漸走向成熟。
鈦媒體記者觀察到，每個行業都有自身的行業屬性和特點，比如服裝行業的廠商門店特別多，特點迥異，鋼貿企業又有鋼貿企業的特點，因此不同產業鏈上的企業具有迥異且多樣化的金融服務需求特徵。因此，各供應鏈金融參與主體需要根據不同行業、不同企業的具體需求來為其量身定做金融服務，提供更加靈活和個性化的供應鏈融資產品。
可以預見，各供應鏈金融參與主體只有不斷深耕各自所經營的一條或幾條產業鏈，在充分了解行業屬性和特徵的基礎上，結合自身的專業分析與研判能力，才能為各垂直細分供應鏈上的企業提供個性化的供應鏈金融產品服務。寶象金融研究院相信未來將會有更多的細分行業供應鏈金融模式或平台提供者出現。
大數據應用得到充分體現
供應鏈金融最終是要實現「物流」、「商流」、「資金流」、「信息流」的「四流合一」。與傳統金融相比，供應鏈金融不再單純看中貸款企業的財務報表等靜態數據，轉而對企業的動態經營數據進行實時監控，將貸款風險降到最低。?
供應鏈金融參與主體在掌握了大量的動態客戶交易信息之後，如果不能夠及時、准確地對客戶信息進行分類整理並分析也是無法有效地開展供應鏈金融產品服務的。大數據的應用、大數據平台的建設，是在「互聯網+「浪潮下的供應鏈金融未來發展的另外一大發展趨勢。
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一，除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，這些都將讓大數據在供應鏈金融領域發揮出更大的影響力。
平台化和生態化大趨勢
寶象金融研究院認為，中國供應鏈金融未來的一個發展大趨勢是做成產融結合的生態系統大平台。中國供應鏈金融向平台化發展和整合將是必然趨勢，由平台模式搭建成一個產融結合的生態系統，不再是單向流動的價值鏈，而是能促使多方共贏的商業生態系統。?
供應鏈金融平台生態系統是以生態為基礎的新型商業模式，具有長遠的戰略價值。平台企業是價值的整合者，是多邊群體的連接者，更是生態圈的主導者。其終極目標，在於打造出擁有成長活力和贏利潛能的生態圈，而供應鏈上各環節企業與機構要加入平台生態圈來實現未來的發展。?
中國供應鏈金融未來需要解決的問題是如何將工業4.0、商業4.0、農業4.0有機結合起來，實現產業之間的跨界與融合。
供應鏈金融4.0是在這一生態系統平台建設上搭建了跨產業、跨區域的、跨部門、與政府、行業協會、產業資本等各方廣結聯盟、物聯網和互聯網相融合的金融生態平台。具體的運營方式是通過平台鏈接的商業生態、基於雲計算和大數據創建金融生態系，使得金融能真正服務於整個供應鏈的各類主體並推動商業生態的發展。

E. 2014年度中國互聯網金融最具競爭力企業有哪些

閃銀，捷信，宜人貸，很多很多

F. 互聯網金融的本質是什麼

互聯網金融的本質是為人民服務
互聯網金融，是金融和互聯網兩種不同屬性和基因相互融合的產物。它在中國特色的土壤里生根發芽，發展壯大，爆發出驚人的生命力，這值得所有金融從業者、監管者、政府甚至每個人進行深入思考。
中國的金融市場有自己獨特的地方。基礎設施、信用體系、金融機構的市場化程度、金融市場的規模與結構，與發達國家存在較大的差異。雖然西方有很多可借鑒之處，但是難以完全照搬西方的發展模式。尤其是在互聯網金融領域，全世界都沒有成熟的、成功的經驗，各國都在探索中發展。我們更需要以開拓創新、勇於擔當的精神，認真研究金融發展規律，運用新技術手段，採取頂層設計和摸著石頭過河相結合的方法論，實事求是地探索我國新金融的發展路徑、增長方式和競爭戰略。在這個過程中，既不能排斥、抵觸新技術帶來的變化與影響，也不能忽略新金融可能帶來的風險隱患。一切關於互聯網金融的問題都應該在不斷創新的實踐中來回答。
拓展資料
新金融發展的探索已經風起雲涌、日新月異。網路、阿里巴巴、騰訊（合稱為BAT）等互聯網企業已經創造出多種新金融模式，創建起自己的金融生態。余額寶、微眾銀行、螞蟻金服、京東金融等創新模式獲得了廣泛的傳播和影響力。傳統金融機構也意識到了這片藍海市場，面對挑戰紛紛布局互聯網金融。如中信集團，基於其綜合化經營優勢，在互聯網金融領域也多方面努力探索。中信證券在國內較早開展網上證券交易。中信信託與網路金融合作開發信託產品。中信銀行推出POS商戶網路貸款、異度支付等金融服務；聯合網路推出「中信網路貼吧認同信用卡」，並同步在網路貼吧推出「3D金融服務大廳」；與P2P行業龍頭宜信公司簽署戰略合作協議，未來雙方將在資金結算監督、大數據金融、財富管理等多個領域展開合作；和海爾集團打造供應鏈網路金融平台。中信產業基金投資打造P2P金融平台「騰牛網」；2015年底，由中信資產投資的前海阿拉丁互聯網金融服務（深圳）股份有限公司也將上線。這些資源整合起來，有助於構建起自身的金融生態系統，為客戶提供更便捷、高效和低成本的金融服務，提升了客戶的金融服務體驗，提高了金融機構的服務效率，增強了中信集團金融競爭力。

G. 數據顯示，2014年中國互聯網金融產品的網民滲透率達61.3% 什麼是互聯網金融

互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。[1] 互聯網金融ITFIN不是互聯網和金融業的簡單結合，而是在實現安全、移動等網路技術水平上，被用戶熟悉接受後（尤其是對電子商務的接受），自然而然為適應新的需求而產生的新模式及新業務。是傳統金融行業與互聯網技術相結合的新興領域。2016年10月13日，國務院辦公廳發布《互聯網金融風險專項整治工作實施方案的通知》。

H. 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用

大
數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性
（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化
（Capitalization）。


大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金
融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。


數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融
機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。

為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點（「TMT」）包括：團隊（Team）、機制（Mechanism）和思維（Thinking）。

1.價值導向與內嵌式變革—BCG對大數據的理解

「讓數據發聲！」—隨著大數據時代的來臨，這個聲音正在變得日益響亮。為了在喧囂背後探尋本質，我們的討論將從大數據的定義開始。

1.1成就大數據的「第四個V」

大數據是什麼？在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。


雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據？」其實這個問題在「量」的層
面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機
處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了
大數據。


另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深
入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這
些都還不是構成「大量數據」的主體。機器之間交互處理時沉澱下來的數據才是使數據量級實現跨越式增長的主要原因。「物聯網」是當前人們將現實世界數據化的
最時髦的代名詞。海量的數據就是以這樣的方式源源不斷地產生和積累。

「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據？

BCG認為，成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值（Value）。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。

1.2變革中的數據運作與數據推動的內嵌式變革

多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的？


無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與
模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角
色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。


因此，BCG認為，大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時
間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構
就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。

具體而言，與傳統的數據應用相比，大數據在四個方面（「4C」）改變了傳統數據的運作模式，為機構帶來了新的價值。

1.2.1數據質量的兼容性（Compatibility）：大數據通過「量」提升了數據分析對「質」的寬容度


在「小數據」時代，數據的獲取門檻相對較高，這就導致「樣本思維」占據統治地位。人們大多是通過抽樣和截取的方式來捕獲數據。同時，人們分析數據的手段
和能力也相對有限。為了保證分析結果的准確性，人們通常會有意識地收集可量化的、清潔的、准確的數據，對數據的「質」提出了很高的要求。而在大數據時代，
「全量思維」得到了用武之地，人們有條件去獲取多維度、全過程的數據。但在海量數據出現後，數據的清洗與驗證幾乎成為了不可能的事。正是這樣的困境催生了
數據應用的新視角與新方法。類似於分布式技術的新演算法使數據的「量」可以彌補「質」的不足，從而大大提升了數據分析對於數據質量的兼容能力。

1.2.2數據運用的關聯性（Connectedness）：大數據使技術與演算法從「靜態」走向「持續」


在大數據時代，對「全量」的追求使「實時」變得異常重要，而這一點也不僅僅只體現在數據採集階段。在雲計算、流處理和內存分析等技術的支撐下，一系列新
的演算法使實時分析成為可能。人們還可以通過使用持續的增量數據來優化分析結果。在這些因素的共同作用下，人們一貫以來對「因果關系」的追求開始松動，而
「相關關系」正在逐步獲得一席之地。

1.2.3數據分析的成本（Cost）：大數據降低了數據分析的成本門檻


大數據改變了數據處理資源稀缺的局面。過去，數據挖掘往往意味著不菲的投入。因此，企業希望能夠從數據中發掘出「大機會」，或是將有限的數據處理資源投
入到有可能產生大機會的「大客戶、大項目」中去，以此獲得健康的投入產出比。而在大數據時代，數據處理的成本不斷下降，數據中大量存在的「小機會」得見天
日。每個機會本身帶來的商業價值可能並不可觀，但是累積起來就會實現質的飛躍。所以，大數據往往並非意味著「大機會」，而是「大量機會」。

1.2.4數據價值的轉化（Capitalization）：大數據實現了從數據到價值的高效轉化


在《互聯網金融生態系統2020：新動力、新格局、新戰略》報告中，我們探討了傳統金融機構在大變革時代所需採取的新戰略思考框架，即適應型戰略。採取
適應型戰略有助於企業構築以下五大優勢：試錯優勢、觸角優勢、組織優勢、系統優勢和社會優勢，而大數據將為金融機構建立這些優勢提供新的工具和動力。從數
據到價值的轉化與機構的整體轉型相輔相成，「內嵌式變革」由此而生。


例如，金融機構傳統做法中按部就班的長周期模式（從規劃、立項、收集數據到分析、試點、落地、總結）不再適用。快速試錯、寬進嚴出成為了實現大數據價值
的關鍵：以低成本的方式大量嘗試大數據中蘊藏的海量機會，一旦發現某些有價值的規律，馬上進行商業化推廣，否則果斷退出。此外，大數據為金融機構打造「觸
角優勢」提供了新的工具，使其能夠更加靈敏地感知商業環境，更加順暢地搭建反饋閉環。此外，數據的聚合與共享為金融機構搭建生態系統提供了新的場景與動
力。

2.應用場景與基礎設施—縱覽海內外金融機構的大數據發展實踐


金融行業在發展大數據能力方面具有天然優勢：受行業特性影響，金融機構在開展業務的過程中積累了海量的高價值數據，其中包括客戶身份、資產負債情況、資
金收付交易等數據。以銀行業為例，其數據強度高踞各行業之首—銀行業每創收100萬美元，平均就會產生820GB的數據。

2.1大數據的金融應用場景正在逐步拓展

大數據發出的聲音已經在金融行業全面響起。作為行業中的「巨無霸」，銀行業與保險業對大數據的應用尤其可圈可點。

2.1.1海外實踐：全面嘗試

2.1.1.1銀行是金融行業中發展大數據能力的「領軍者」


在發展大數據能力方面，銀行業堪稱是「領軍者」。縱觀銀行業的六個主要業務板塊（零售銀行、公司銀行、資本市場、交易銀行、資產管理、財富管理），每個
業務板塊都可以藉助大數據來更深入地了解客戶，並為其制定更具針對性的價值主張，同時提升風險管理能力。其中，大數據在零售銀行和交易銀行業務板塊中的應
用潛力尤為可觀。


BCG通過研究發現，海外銀行在大數據能力的發展方面基本處於三個階段：大約三分之一的銀行還處在思考大數據、理解大數據、制定大數據戰略及實施路徑的
起點階段。還有三分之一的銀行向前發展到了嘗試階段，也就是按照規劃出的路徑和方案，通過試點項目進行測驗，甄選出許多有價值的小機會，並且不停地進行試
錯和調整。而另外三分之一左右的銀行則已經跨越了嘗試階段。基於多年的試錯經驗，他們已經識別出幾個較大的機會，並且已經成功地將這些機會轉化為可持續的
商業價值。而且這些銀行已經將匹配大數據的工作方式嵌入到組織當中。他們正在成熟運用先進的分析手段，並且不斷獲得新的商業洞察。


銀行業應用舉例1：將大數據技術應用到信貸風險控制領域。在美國，一家互聯網信用評估機構已成為多家銀行在個人信貸風險評估方面的好幫手。該機構通過分
析客戶在各個社交平台（如Facebook和Twitter）留下的數據，對銀行的信貸申請客戶進行風險評估，並將結果賣給銀行。銀行將這家機構的評估結
果與內部評估相結合，從而形成更完善更准確的違約評估。這樣的做法既幫助銀行降低了風險成本，同時也為銀行帶來了風險定價方面的競爭優勢。


相較於零售銀行業務，公司銀行業務對大數據的應用似乎缺乏亮點。但實際上，大數據在公司銀行業務的風險領域正在發揮著前所未有的作用。在傳統方法中，銀
行對企業客戶的違約風險評估多是基於過往的營業數據和信用信息。這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因為影響企業違約的重要因素並不僅僅只是企業自身的經
營狀況，還包括行業的整體發展狀況，正所謂「覆巢之下，焉有完卵」。但要進行這樣的分析往往需要大量的資源投入，因此在數據處理資源稀缺的環境下無法得到
廣泛應用，而大數據手段則大幅減少了此類分析對資源的需求。西班牙一家大型銀行正是利用大數據來為企業客戶提供全面深入的信用風險分析。該行首先識別出影
響行業發展的主要因素，然後對這些因素一一進行模擬，以測試各種事件對其客戶業務發展的潛在影響，並綜合評判每個企業客戶的違約風險。這樣的做法不僅成本
低，而且對風險評估的速度快，同時顯著提升了評估的准確性。


銀行業應用舉例2：用大數據為客戶制定差異化產品和營銷方案。在零售銀行業務中，通過數據分析來判斷客戶行為並匹配營銷手段並不是一件新鮮事。但大數據
為精準營銷提供了廣闊的創新空間。例如，海外銀行開始圍繞客戶的「人生大事」進行交叉銷售。這些銀行對客戶的交易數據進行分析，由此推算出客戶經歷「人生
大事」的大致節點。人生中的這些重要時刻往往能夠激發客戶對高價值金融產品的購買意願。一家澳大利亞銀行通過大數據分析發現，家中即將有嬰兒誕生的客戶對
壽險產品的潛在需求最大。通過對客戶的銀行卡交易數據進行分析，銀行很容易識別出即將添丁的家庭：在這樣的家庭中，准媽媽會開始購買某些葯品，而嬰兒相關
產品的消費會不斷出現。該行面向這一人群推出定製化的營銷活動，獲得了客戶的積極響應，從而大幅提高了交叉銷售的成功率。


客戶細分早已在銀行業得到廣泛應用，但細分維度往往大同小異，包括收入水平、年齡、職業等等。自從開始嘗試大數據手段之後，銀行的客戶細分維度出現了突
破。例如，西班牙的一家銀行從Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取數據來分析客戶的業余愛好。該行把客戶細分為常旅客、足球愛好者、高
爾夫愛好者等類別。通過分析，該行發現高爾夫球愛好者對銀行的利潤度貢獻最高，而足球愛好者對銀行的忠誠度最高。此外，通過分析，該行還發現了另外一個小
客群：「敗家族」，即財富水平不高、但消費行為奢侈的人群。這個客群由於人數不多，而且當前的財富水平尚未超越貴賓客戶的門檻，因此往往被銀行所忽略。但
分析顯示這一人群能夠為銀行帶來可觀的利潤，而且頗具成長潛力，因此該行決定將這些客戶升級為貴賓客戶，深入挖掘其潛在價值。


在對公業務中，銀行同樣可以藉助大數據形成更有價值的客戶細分。例如，在BCG與一家加拿大銀行的合作項目中，項目組利用大數據分析技術將所有公司客戶
按照行業和企業規模進行細分，一共建立了上百個細分客戶群。不難想像，如果沒有大數據的支持，這樣深入的細分是很難實現的。然後，項目組在每個細分群中找
出標桿企業，分析其銀行產品組合，並將該細分群中其他客戶的銀行產品組合與標桿企業進行比對，從而識別出差距和潛在的營銷機會。項目組將這些分析結果與該
行的對公客戶經理進行分享，幫助他們利用這些發現來制定更具針對性的銷售計劃和話術，並取得了良好的效果。客戶對這種新的銷售方式也十分歡迎，因為他們可
以從中了解到同行的財務狀況和金融安排，有助於對自身的行業地位與發展空間進行判斷。


銀行業應用舉例3：用大數據為優化銀行運營提供決策基礎。大數據不僅能在前台與中台大顯身手，也能惠及後台運營領域。在互聯網金融風生水起的當
下，「O2O」（OnlineToOffline）成為了銀行的熱點話題。哪些客戶適合線上渠道？哪些客戶不願「觸網」？BCG曾幫助西班牙一家銀行通過
大數據技術應用對這些問題進行了解答。項目組對16個既可以在網點也可以在網路與移動渠道上完成的關鍵運營活動展開分析，建立了12個月的時間回溯深度，
把客戶群體和運營活動按照網點使用強度以及非網點渠道使用潛力進行細分。分析結果顯示，大約66%的交易活動對網點的使用強度較高，但同時對非網點渠道的
使用潛力也很高，因此可以從網點遷移到網路或移動渠道。項目組在客戶細分中發現，年輕客戶、老年客戶以及高端客戶在運營活動遷移方面潛力最大，可以優先作
為渠道遷徙的對象。通過這樣的運營調整，大數據幫助銀行在引導客戶轉移、減輕網點壓力的同時保障了客戶體驗。


BCG還曾利用專有的大數據分析工具NetworkMax，幫助一家澳大利亞銀行優化網點布局。雖然銀行客戶的線上活動日漸增多，但金融業的鐵律在互聯
網時代依然適用，也就是說在客戶身邊設立實體網點仍然是金融機構的競爭優勢。然而，網點的運營成本往往不菲，如何實現網點資源的價值最大化成為了每家銀行
面臨的問題。在該項目中，項目組結合銀行的內部數據（包括現有的網點分布和業績狀況等）和外部數據（如各個地區的人口數量、人口結構、收入水平等），對
350多個區域進行了評估，並按照主要產品系列為每個區域制定市場份額預測。項目組還通過對市場份額的驅動因素進行模擬，得出在現有網點數量不變的情況下
該行網點的理想布局圖。該行根據項目組的建議對網點布局進行了調整，並取得了良好的成效。這個案例可以為許多銀行帶來啟示：首先，銀行十分清楚自身的網點
布局，有關網點的經營業績和地址的信息全量存在於銀行的資料庫中。其次，有關一個地區的人口數量、人口結構、收入水平等數據都是可以公開獲取的數據。通過
應用大數據技術來把這兩組數據結合在一起，就可以幫助銀行實現網點布局的優化。BCG基於大數據技術而研發的Network
Max正是用來解決類似問題的工具。


銀行業應用舉例4：創新商業模式，用大數據拓展中間收入。過去，坐擁海量數據的銀行考慮的是如何使用數據來服務其核心業務。而如今，很多銀行已經走得更
遠。他們開始考慮如何把數據直接變成新產品並用來實現商業模式，進而直接創造收入。例如，澳大利亞一家大型銀行通過分析支付數據來了解其零售客戶的「消費
路徑」，即客戶進行日常消費時的典型順序，包括客戶的購物地點、購買內容和購物順序，並對其中的關聯進行分析。該銀行將這些分析結果銷售給公司客戶（比如
零售業客戶），幫助客戶更准確地判斷合適的產品廣告投放地點以及適合在該地點進行推廣的產品。這些公司客戶過去往往需要花費大量金錢向市場調研公司購買此
類數據，但如今他們可以花少得多的錢向自己的銀行購買這些分析結果，而且銀行所提供的此類數據也要可靠得多。銀行通過這種方式獲得了傳統業務之外的收入。
更重要的是，銀行通過這樣的創新為客戶提供了增值服務，從而大大增強了客戶粘性。

I. 互聯網金融在元宇宙概念中可以做什麼

摘要 元宇宙雖然看起來重點將放在虛擬現實、數字資產、區塊鏈、加密貨幣以及更常見的視頻游戲上，但實際上，元宇宙將為許多行業提供更全面和無限的機會。無論元宇宙最終採取何種形式，它的出現都需要基礎設施、以消費者為中心的硬體、平台等方面的技術進步。