大数据金融的模式研究

⑴ 互联网金融有哪些模式 互联网金融模式简述

1、第三方支付

第三方支付狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。

2、P2P网贷

P2P网贷英文称为Peer-to-Peerlending，即点对点信贷，国内又称“人人贷”。P2P网贷是指通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配，是一种“个人对个人”的直接信贷模式。即由具有资质的网站(第三方公司)作为中介平台，借款人在平台发放借款标，投资者进行竞标向借款人放贷的行为。网络借贷指的是借贷过程中，资料与资金、合同、手续等全部通过网络实现，它是随着互联网的发展和民间借贷的兴起而发展起来的一种新的金融模式，这也是未来金融服务的发展趋势之一。

3、大数据金融

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。

4、众筹融资

众筹(crowdfunding)，是指项目发起人通过利用互联网和SNS传播的特性，发动公众的力量，集中公众的资金、能力和渠道，为小企业、艺术家或个人进行某项活动或某个项目或创办企业提供必要的资金援助的一种融资方式。

5、信息化金融机构

信息化金融机构，是指通过广泛运用以互联网为代表的信息技术，在互联网金融时代，对传统运营流程、服务产品进行改造或重构，实现经营、管理全面信息化的银行、证券和保险等金融机构。

6、互联网金融门户

互联网金融门户是指利用互联网提供金融产品、金融服务信息汇聚、搜索、比较及金融产品销售并为金融产品销售提供第三方服务的平台。

⑵ 当传统金融模式遇到了大数据后会有哪些转变

：）在我们的生活中，所有人都在制造和分享数据——但并非所有数据都能得到合理使用。 这种数据缺乏带来的信息不对称，导致了金融行业中“二八定律”的出现。 二八定律：在当前利率非完全市场化与小微企业抵押担保品欠缺的情况下，采用传统信贷技术从事小微金融，需付出的边际成本与服务大企业相差不大，在信贷供给资源仍显稀缺的情形之下，银行具有提高授信门槛以迫使高风险客户退出信贷市场的动机，银行服务 80% 低端客户所带来的利润微乎其微，还不如将这部分客户赶出市场，全力支持 20% 的高端客户。 ——引用自《2013小微企业融资发展报告_中国现状及亚洲实践》多年来，金融一直是属于少部分人的。这不是金融机构们在作恶，而是自然的经济规律，是在资源有限的情况下最正常的分配现象。我认为，大数据对金融最重要的影响，在于其能使一部分长尾需求得到满足。金融行业是很有互联网机会的行业，更是很有大数据潜力的行业。大数据时代，互联网创新、平等、普惠的精神，将慢慢融入金融。这种二八定律会慢慢改变：*图片来源：麦肯锡全球研究院 国金证券研究所比如专注做小贷的阿里金融，其在利用大数据进行金融服务上是极具代表性的。我曾经总结过阿里金融在为客户放贷时抓取的数据：历史交易流水，贸易平台表现如页面管理、广告投放、社区行为等，这些数据包括客户在什么时间、在哪里、同谁做生意、商品数量的变化等等，可以反映其真实的信用状况。 买卖双方交互行为分析：顾客的点击、收藏、反馈、评价情况等，所有信息最终会进入数据库进行定量，并将数值输入网络行为评分模型，从而对小微客户进行评级分层。 用户提供的其他外部数据：海关进出口、税务、水电、物流、银行流水等方面的数据 在线视频资信调查：与申请人的直接沟通，索取资料，对申请人的定性判断 心理测试系统：对小企业主性格特质进行分析，通过假设情景模型判断客户的诚信程度 外部互联网信息抓取：抓取客户在外部互联网上留下的数据痕迹和身份信息 地区、行业与政策库数据，防范系统性风险的调整因素这些数据项中，有关于企业经营交易的信息，有商品、物流信息，甚至也有企业在互联网中的交互信息。拥有了这三方面的信息，阿里金融可以很清楚的了解借款人的真实情况，从而为那些没有合适的抵押担保品的小微企业放贷。 而根据国金证券的“大数据”专题分析报告，大数据有三个主要来源：企业内部的经营交易信息 物联网世界中商品、物流信息 互联网世界中人与人交互信息、位臵信息等等这三个方面的数据信息和上面阿里金融拿来分析企业的数据十分对应。事实上，这三种数据在商业和金融领域，都有十分重要的作用。 对金融机构来说，通过这三方面的信息可以很完整的判断出个人或企业的信用等级和综合状况，从而改善了目前个人、企业与金融机构之间信息不对称的状况，从而使金融机构有能力满足长尾人群的需求。······························· 阿里金融的数据来源有其特殊性，当前的金融机构并不好复制。 但是随着大数据技术的发展，可以想见将来的金融机构将会能更加直观、准确、全面的得到关于个人、企业的相关信息。 （需要注意的一点是，虽然处理起来很复杂，这些数据获取的成本却是相对较低的，金融机构可以用较低的成本获得大量关于个人、企业的数据。这正是大数据能真正改变金融行业的前提。） 当信息基本对称后，金融机构的很多风险控制方式就会不同，会从原来的要求抵押、担保、保证、高利率等补偿覆盖损失的措施，转变为通过大数据持续考察企业、个人资金用途、盈利能力的方式。更神奇的是，金融机构通过进行大数据的分析，可以精确地定位你的性格、偏好、意愿，可以随时随地精准满足你所在用户群的真实需求和潜在需求。上面这两种不同将会给金融机构带来多方位的改变：无论是风险控制、目标客户群、营销方式、经营模式甚至盈利模式，都会与现在这种专注于服务大客户的现状不同，这种不同是会同时出现在细节和整体的。 那时——很多一直被忽视的人群会被重视起来。（其实就和互联网行业差不多，在互联网刚刚发展的初期，软件服务的都是专业人群，而当大家都能上网时，就得小白用户者得天下啦。） 即使你一穷二白，是苦苦奋斗的底层，是有好项目却没有担保的小微企业，是年近古稀不懂新潮流不会理财的老人家，只要数据显示你值得信任或者有很大潜力，也依然会是金融机构们在意和争抢的客户。 说不定，还会是贵宾级的哦。 ········································· 当前的大数据要走的路还很长，但会有这么一天，金融将是普惠而创新的，高端用户有最适合他们的产品和服务，普罗大众也能得到自己最适合的贷款和投资。（关于大数据，其实有很多很好玩的可能性，也许在未来，你的字体书写都会决定你的信用等级哦，有空再补充上来。） ···································

⑶ 互联网金融是什么意思,包括哪些模式

互联网金融，是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科技技术实现资金融通的一种新兴金融模式。在此种模式下，市场信息不对称程度非常低，资金供需双方能够通过网络直接对接，交易成本大大减少。

2、p2p网络贷款平台

p2p(peer-to-peer

lending)，即点对点信贷。p2p网络贷款是指通过第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配，需要借贷的人群可以通过网站平台寻找到有出借能力并且愿意基于一定条件出借的人群，帮助贷款人通过和其他贷款人一起分担一笔借款额度来分散风险，也帮助借款人在充分比较的信息中选择有吸引力的利率条件。

p2p平台的盈利主要是从借款人收取一次性费用以及向投资人收取评估和管理费用。贷款的利率确定或者是由放贷人竞标确定或者是由平台根据借款人的信誉情况和银行的利率水平提供参考利率。

由无准入门槛、无行业标准、无机构监管，对p2p网贷还没有严格意义上的概念界定，其运营模式尚未完全定型。目前已经出现了以下几种运营模式，一是纯线上模式，此类模式典型的平台有拍拍贷、合力贷、人人贷(部分业务)等，其特点是资金借贷活动都通过线上进行，不结合线下的审核。通常这些企业采取的审核借款人资质的措施有通过视频认证、查看银行流水账单、身份认证等;第二种是线上线下结合的模式，此类模式以翼龙贷为代表。借款人在线上提交借款申请后，平台通过所在城市的代理商采取入户调查的方式审核借款人的资信、还款能力等情况。另外，以宜信为代表的债权转让模式现在还处于质疑之中，这种模式是公司作为中间人对借款人进行筛选，以个人名义进行借贷之后再将债权转让给理财投资者。

从p2p的特点来看，其在一定程度上降低了市场信息不对称程度，对利率市场化将起到一定的推动作用。由于其参与门槛低、渠道成本低，在一定程度上拓展了社会的融资渠道。但从目前来看，p2p网贷暂时很难撼动银行在信贷领域的霸主地位，无法对银行造成根本性冲击。p2p针对的主要还是小微企业及普通个人用户，这些大都是被银行“抛弃”的客户，资信相对较差、贷款额度相对较低、抵押物不足，并且因为央行个人征信系统暂时没有对p2p企业开放等原因，造成p2p审贷效率低、客户单体贡献率小，以及批贷概率低等现状，并且很多异地的信用贷款，因为信贷审核及催收成本高的原因，不少p2p平台坏债率一直居高不下。

据网贷之家不完全统计，目前全国活跃的p2p网贷平台大约在800家左右，根据了解的最近平台相关规划、建设情况，预计在2013年底将达到1500家左右。从目前整体p2p行业来看，先进入者因为有一定的知名度及投资者积累，相对大量的投资者来说，更多的是缺乏优质的信贷客户;而对于一些新上线的平台，因为缺少品牌知名度及投资者的信任，或者被迫选择一些虚拟的高利率的标的来吸引投资者，或者是依托线下合作的小贷、担保公司资源将一些规模标的进行资金规模或者时间段的分拆，以便尽快形成一定的交易量，争取形成良性循环。

p2p网贷平台还处于培育期，用户认知程度不足、风控体系不健全，是p2p行业发展的主要障碍。少数平台跑路的信息也给行业带来了不好的影响，其大都是抱着捞一把就跑的心态，在平台上线不长的时间内依靠高回报率骗取投资人的资金，而很少是因为真正的经营不善而倒闭的。因此，不能因为少数害群之马的恶劣行为来彻底否定一个行业，而是要在逐步建立备案制以及相关资金监管的同时，加大对真正违法诈骗的行为进行严厉打击。

随着互联网金融的火爆，创业热情的高涨，众多的p2p网贷平台若想在竞争中取胜，一方面是要积累足够的借、贷群体，另一方面建立良好的信誉，保证客户的资金安全。随着对p2p平台的监管加强，平台资金交由银行托管，平台本身不参与资金的流动是必然趋势。另外，与第三方支付平台和电商平台合作利用互联网积攒的大数据来识别风险，以及各家p2p网贷平台共享借贷人信息，建立一个全国性的借款记录及个人征信都将是p2p网贷的发展方向，并将进一步加快利率市场化的步伐。

3、大数据金融

大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。目前，大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和京东、苏宁为代表的供应链金融模式。

阿里小贷以“封闭流程+大数据”的方式开展金融服务，凭借电子化系统对贷款人的信用状况进行核定，发放无抵押的信用贷款及应收账款抵押贷款，单笔金额在5万元以内，与银行的信贷形成了非常好的互补。阿里金融目前只统计、使用自己的数据，并且会对数据进行真伪性识别、虚假信息判断。阿里金融通过其庞大的云计算能力及数十位优秀建模团队的多种模型，为阿里集团的商户、店主时时计算其信用额度及其应收账款数量，依托电商平台、支付宝和阿里云，实现客户、资金和信息的封闭运行,一方面有效降低了风险因素，同时真正的做到了一分钟放贷。京东商城、苏宁的供应链金融模式是以电商作为核心企业，以未来收益的现金流作为担保，获得银行授信，为供货商提供贷款。

大数据能够通过海量数据的核查和评定，增加风险的可控行和管理力度，及时发现并解决可能出现的风险点，对于风险发生的规律性有精准的把握，将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。虽然银行有很多支付流水数据，但是各部门不交叉，数据无法整合，大数据金融的模式促使银行开始对沉积的数据进行有效利用。大数据将推动金融机构创新品牌和服务，做到精细化服务，对客户进行个性定制，利用数据开发新的预测和分析模型，实现对客户消费模式的分析以提高客户的转化率。

大数据金融模式广泛应用于电商平台，以对平台用户和供应商进行贷款融资，从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善，企业将更加注重用户个人的体验，进行个性化金融产品的设计。未来，大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。

4、众筹

众筹大意为大众筹资或群众筹资，是指用团购+预购的形式，向网友募集项目资金的模式。本意众筹是利用互联网和sns传播的特性，让创业企业、艺术家或个人对公众展示他们的创意及项目，争取大家的关注和支持，进而获得所需要的资金援助。众筹平台的运作模式大同小异——需要资金的个人或团队将项目策划交给众筹平台，经过相关审核后，便可以在平台的网站上建立属于自己的页面，用来向公众介绍项目情况。众筹的规则有三个：一是每个项目必须设定筹资目标和筹资天数;二是在设定天数内，达到目标金额即成功，发起人即可获得资金;项目筹资失败则已获资金全部退还支持者;三是众筹不是捐款，所有支持者一定要设有相应的回报。众筹平台会从募资成功的项目中抽取一定比例的服务费用。

此前不断有人预测众筹模式将会成为企业融资的另一种渠道，对于国内目前ipo闸门紧闭，企业上市融资之路愈走愈难的现状会提供另一种解决方案，即通过众筹的模式进行筹资。但从目前国内实际众筹平台来看，因为股东人数限制及公开募资的规定，国内更多的是以“点名时间”为代表的创新产品的预售及市场宣传平台，还有以“淘梦网”、“追梦网”等为代表的人文、影视、音乐和出版等创造性项目的梦想实现平台，以及一些微公益募资平台。互联网知识型社群试水者——罗振宇作为自媒体视频脱口秀《罗辑思维》主讲人，其2013年8月9日，5000个200元/人的两年有效期会员账号，在6小时内一售而空，也称得上众筹模式的成功案例之一，但很难具有一定的复制性。

自2013年年中以来，以创投圈、天使汇为代表的一批针对种子期、天使期的创业服务平台，以一种“众投”的模式进入的人们的视野，并很好的承接了对众筹本意的理解，但是因为项目优劣评判的困难、回报率的极为不确定性，目前仅仅停留在少量天使投资人、投资机构及少数投资玩票的人当中，涉及金额也相对较小。

与热闹的p2p相对，众筹尚处于一个相对静悄悄的阶段。目前国内对公开募资的规定及特别容易踩到非法集资的红线使得众筹的股权制在国内发展缓慢，很难在国内难以做大做强，短期内对金融业和企业融资的影响非常有限。

从行业发展来看，目前众筹网站的发展要避免出现当年团购网站由于运营模式和内容上的千篇一律，呈现出一窝蜂的兴起，而又一大片的倒下的局面。这就要求众筹网站的运营体现出自身的差异化，凸显出自身的垂直化特征。

5、信息化金融机构

所谓信息化金融机构，是指通过采用信息技术，对传统运营流程进行改造或重构，实现经营、管理全面电子化的银行、证券和保险等金融机构。金融信息化是金融业发展趋势之一，而信息化金融机构则是金融创新的产物。从金融整个行业来看，银行的信息化建设一直处于业内领先水平，不仅具有国际领先的金融信息技术平台，建成了由自助银行、电话银行、手机银行和网上银行构成的电子银行立体服务体系，而且以信息化的大手笔——数据集中工程在业内独领风骚。

目前，一些银行都在自建电商平台，从银行的角度来说，电商的核心价值在于增加用户粘性，积累真实可信的用户数据，从而银行可以依靠自身数据去发掘用户的需求。建行推出“善融商务”、交行推出“交博汇”等金融服务平台都是银行信息化的有力体现。工行的电商平台也预计在2014年元旦前后上线，作为没有互联网基因的银行一拥而上推广电商平台，目的何在?

从经营模式上来说，传统的银行贷款是流程化、固定化，银行从节约成本和风险控制的角度更倾向于针对大型机构进行服务，通过信息技术，可以缓解甚至解决信息不对称的问题，为银行和中小企业直接的合作搭建了平台，增强了金融机构为实体经济服务的职能。但更为重要的是，银行通过建设电商平台，积极打通银行内各部门数据孤岛，形成一个“网银+金融超市+电商”的三位一体的互联网平台，以应对互联网金融的浪潮及挑战。

信息化金融机构从另外一个非常直观的角度来理解，就是通过金融机构的信息化，让我们汇款不用跑银行、炒股不用去营业厅、电话或上网可以买保险，虽然这是咱们大家现在已经习以为常的生活了，但这些都是金融机构建立在互联网技术发展基础上，并进行信息化改造之后带来的便利。未来，传统的金融机构在互联网金融时代，更多的是，如何更快、更好的充分利用互联网等信息化技术，并依托自身资金实力雄厚、品牌信任度高、人才聚焦、风控体系完善等优势，作为互联网金融模式的一类来应对非传统金融机构带来的冲击，尤其是思维上、速度上的冲击。

6、互联网金融门户

互联网金融门户是指利用互联网进行金融产品的销售以及为金融产品销售提供第三方服务的平台。它的核心就是“搜索+比价”的模式，采用金融产品垂直比价的方式，将各家金融机构的产品放在平台上，用户通过对比挑选合适的金融产品。互联网金融门户多元化创新发展，形成了提供高端理财投资服务和理财产品的第三方理财机构，提供保险产品咨询、比价、购买服务的保险门户网站等。这种模式不存在太多政策风险，因为其平台既不负责金融产品的实际销售，也不承担任何不良的风险，同时资金也完全不通过中间平台。目前在互联网金融门户领域针对信贷、理财、保险、p2p等细分行业分布有融360、91金融超市、好贷网、银率网、格上理财、大童网、网贷之家等。

互联网金融门户最大的价值就在于它的渠道价值。互联网金融分流了银行业、信托业、保险业的客户，加剧了上述行业的竞争。随着利率市场化的逐步到来，随着互联网金融时代的来临，对于资金的需求方来说，只要能够在一定的时间内，在可接受的成本范围内，具体的钱是来自工行也好、建行也罢，还是p2p平台还是小贷公司，抑或是信托基金、私募债等，已经不是那么重要。融资方到了融360、好贷网或软交所科技金融超市时，用户甚至勿须像在京东买实物手机似的，需要逐一的浏览商品介绍及详细的比较参数、价格，而是更多的将其需求提出，反向进行搜索比较。因此，当融360、好贷网、软交所科技金融超市这些互联网金融渠道发展到一定阶段，拥有一定的品牌及积累了相当大的流量，成为了互联网金融界的“京东”和“携程”的时候，就成为了各大金融机构、小贷、信托、基金的重要渠道，掌握了互联网金融时代的互联网入口，引领着金融产品销售的风向标。

由于互联网金融正处于快速发展期，目前的分类也仅仅是一个阶段的粗浅分类，即使在将电子货币、虚拟货币归入第三方支付这一模式之后，六大模式也无法包容诸如比特币等新兴互联网金融创新产物。软交所互联网金融实验室一方面将于近期陆续推出六大模式深度解析文章，并将持续研究互联网金融的最新动态及发展趋势，以便更好的与业内同仁进行互动交流。

整体来说，互联网金融的出现不仅弥补了以银行为代表的传统金融机构服务的空白，而且提高了社会资金的使用效率，更为关键的是将金融通过互联网而普及化、大众化，不仅大幅度降低了融资成本而且更加贴近百姓和以人文本。它对金融业的影响不仅仅是将信息技术嫁接到金融服务上，推动金融业务格局和服务理念的变化，更重要的是完善了整个社会的金融功能。互联网金融的发展壮大会给银行业带来了一定冲击，但也为基金公司、证券公司、保险公司、信托公司等带来了新机遇。随着互联网金融沿上述六大模式的方向深入发展，其将进一步推动金融脱媒，挑战传统金融服务的方式方法，改变金融业内各方的地位和力量对比。

互联网金融世界瞬息万变，正在进行的是一场金融革命，一切的一切还都是未知之数，其具体形式也会不断的丰富和完善，但毫无疑问的就是，互联网金融正在以摧枯拉朽之势改变传统的金融模式。

⑷ 大数据金融前景

一、大数据金融的含义
大数据金融指的是将巨量非结构化数据通过互联网和云计算等方式进行挖掘和处理后与传统金融服务相结合的一种新的金融模式，它是一种相比于传统金融更加透明、参与度更加广泛、体验更好、效率更高的新兴金融模式。
广义的大数据金融包括整个互联网金融在内的所有需要依靠发掘和处理海量信息的线上金融服务。也就是说，我们所提到的不管是P2P还是众筹等互联网金融行为，其核心都是大数据金融，因为互联网金融如果没有大数据的支撑，就成了一个单纯意义上的平台。而互联网金融得以在互联网诞生之日起，到今天人类社会进入“PB（1024TB）”时代，历年来数据信息的记录与积累，以及云计算技术的不断成熟，使得大数据金融在互联网诞生数十年后终于可以一展风采。持续高增长的电子交易数量和网络零售服务，使得依赖于商务需求的金融体系能够在线上寻求到数据支撑。

狭义上的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上历史数据的分析，对其进行线上资金融通和信用评估的行为。我们可以很直观地看到，最初在互联网平台上寻求到金融服务的商家和企业，一类是在互联网平台上留下了一定数量的历史信用信息的商家或企业，另一类是在相关产业之内积累了相当程度的历史信用的商家或企业。而从未在线上或实际交易中产生过信息的全新商家和企业在没有建立足够的交易基础之前是不太容易通过单纯的信用方式进行这种融资的。无论是广义还是狭义的定义，大数据金融的核心内容都是对商家和客户的海量数据进行收集、储存、发掘和整理归纳，使得互联网金融机构能够得到客户的全方位信息，掌握客户的消费习惯并准确预测客户行为。这样的做法不管是作为评级认定标准，还是作为目标客户进行营销宣传的理由，都能够使互联网金融机构对自己的风险进行控制，对自己的发展策略进行更详尽的规划。作为大数据的使用者，互联网金融机构必须为数据的采集和使用付出成本，如果不是同时作为数据的收集方，进行原始数据的采集和整理，那就要向数据来源的第三方支付使用费用。
二、大数据金融的发展机遇
1.互联网企业自身转型需要。随着电商竞争愈演愈烈，最初的零售领域与支付领域的竞争已逐渐延伸到了整个供应链的其他环节，包括物流、仓储，自然也包含了最重要的金融服务。尽快发展自身原有业务引申出来的大数据金融服务，有利于建立用户黏性。积极地进行专业化、个性化定制金融服务对未来电商领域的全方位竞争有着十分重要的意义。
2.实体产业需要大数据金融的支持。大数据金融通过各种方式给市场带来了活性，整个产业链的效率提升、资源配置优化是有目共睹的，虚拟经济与实体产业的下一步发展，必定都离不开大数据金融的支持。打通上下游环节，使资金更有效率，无论是对电商的未来发展还是对传统金融的突破都大有益处。
三、大数据金融面临的挑战
大数据使得互联网金融得到空前的发展，同时也带来了一系列的问题。原来的互联网非金融机构从事类金融服务，给传统的金融体系带来了一定的冲击，如何协调和处理好这两者之间的关系，成了未来大数据金融发展至关重要的环节。未来，大数据金融的发展必将基于传统金融行业与互联网大数据技术的进一步融入和整合，这就要求金融服务与互联网及大数据的关联程度必须不断加强。
1.必须推进金融服务与社交网络的进一步融合。使金融业的数据来源能够脱离早期呆板滞后的提交、审批、尽职调查等来源方式。要使金融信息的获取渠道能够直接深入金融服务本身，就要利用互联网、社交媒体等新的数据来源，从多渠道获取实时客户信息和市场信息，充分了解自标客户的需求和资质情况，建立更高效的客户关系与更完整的客户视图，并利用社交网络对忠实客户和潜在客户进行精准营销和定制化金融服务的方案。

2.传统金融机构要进行互联网、大数据金融的转型，必须要处理好与数据服务商的竞争、合作关系。目（下转80页）（上接76页）前，线上互联网企业由于占据极大的平台优势，垄断从交易发生到交易结算的各个环节以及这其中产生的各项数据信息，使传统金融企业想要介入十分困难。要想在实际过程中重新组建自己的数据平台，从时间方面来看，已经处于劣势。因此，传统金融机构与数据服务商开展战略合作是比较现实的选择。
四、大数据金融的发展趋势
大数据技术还远未成熟，而大数据金融带给我们的变化已足以让人惊讶，大数据金融的未来也是一片光明。未来，随着大数据技术的不断成熟，大数据金融的发展也必将进一步改变人们的生活生产方式。
1.大数据金融跨界发展。由于互联网技术的开放性，信息不对称将显著减少，金融在日后也许就不是少数传统的金融从业者的专属领域了。从供应链要求的技术来看，互联网企业、软件企业都纷纷加入大数据金融的开发中，大数据进入跨界发展的趋势越来越明显，金融业的竞争也将由于未来力量的冲击变得更加激烈。这也可能导致将来金融业内部混业经营的进一步发展，银行金融与非银行金融的界限、证券公司与非证券公司之间的界限都可能变得非常模糊。

2.大数据金融服务多样化。大数据金融从电商平台发展出来以后，不断地整合发展传统产业，从零售的日用百货发展到电子产品，再到汽车，甚至是大宗商品交易，未来也会发展到房地产、医疗等方面，日常的金融服务也将不断地扩展，综合化、社会化、日常化。
3.大数据金融服务专业化。随着涉足领域越来越广泛，大数据金融必将产生专业化趋势，产生更明确的产业链分工，根据不同的环节或者是不同的行业，其服务内容都将产生一系列的变化。同时随着发展水平的提高，必定会有高要求的定制化服务、个性化服务要求，未来的大数据金融企业必将以客户为中心，高度精准与定位客户需求来制定专业的个性化服务。总而言之，大数据金融凭借高度数据化的管理和运作模式，在互联网发展的今天有着不可替代的地位，将来大数据金融必将是金融业发展的中流砥柱，它将进一步渗透到各行各业的每一个角落，不断地促进金融生态的发展。在不久的将来，每个人都将能够切身体会到大数据金融带来的变化，都能从大数据金融的发展中获得益处。

⑸ 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。版
2.证券数据分析：通过建立数据模权型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。

⑹ 金融大数据是什么

金融大数据是指收集海量非结构化数据，分析挖掘客户的交易和消费信息，掌握客户的消费习惯，准确预测客户的行为，提高金融机构的服务、营销和风控能力。
1、大数据金融主要体现在三个方面：一是数据客观准确匹配；二是交易成本低，客户群大；最后，数据及时有效，有助于控制风险。
2、大数据金融通过大数据技术收集客户交易信息、在线社区交流行为、资金流动趋势等数据。大数据金融了解客户的消费习惯，针对不同的客户推出不同的营销和广告，或分析客户的信用状况。
拓展资料：
1）因为大数据金融数据是根据客户自己的行为收集的大数据金融是客观真实的。因此，大数据金融为客户制定的回售方案和偏好推荐也能精准大数据金融匹配度高。大数据金融基于云计算技术 云计算是一种超大规模分布式计算技术，通过预设程序，大数据金融云计算可以搜索、计算和分析各类客户数据，无需人工参与。
2）大数据金融云计算技术降低了收集和分析数据的成本，不仅整合了碎片化的需求和供应，而且大大降低了大数据金融交易的成本，实现了跨区域的信息流动和交换，客户群也随之增长。在大数据金融模型中，互联网公司设置了各种风险指标，如违约率、延迟交货率、售后投诉率等，大数据金融收集的客户数据是实时的，因为其信用评价也是实时的。时间，有利于数据需求方及时分析对方的信用状况，控制和防范交易风险。
3）大数据，或称海量数据，是指所涉及的海量数据，无法通过主流软件工具进行检索、管理、处理和整理成信息，帮助企业在合理的时间内做出更积极的业务决策。 “大数据”研究院Gartner给出了这样的定义。 “大数据”需要一种新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和发现力和流程优化能力，以适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

⑺ 大数据思维在金融学研究中的作用

大数据思维在金融学研究中的作用
如今，计算机信息技术的迅速发展迎来了大数据时代，大数据时代极大程度的改变了现有的市场环境，给许多经济主体活动既提供了发展机遇，又带来了些许挑战。现阶段，金融研究与大数据思维息息相关，在大数据的时代背景下，对于金融研究来说，应当积极抓住机遇，迎接挑战，金融研究人员可以利用大数据思维来为各项研究工作提供帮助，通过分析大数据的一些良好特征，优化相关技术，调整金融研究模式。
一、大数据与大数据思维概述
（一）大数据与大数据思维
数据量大、数据真实性高、高度运行是大数据的几大特征，这些也是大数据得以发展的基础，同时计算机信息技术的迅速发展，又为大数据的发展提供了技术支持。大数据的实现必须要依赖于新型数据的处理，只有这样，大数据的真实性才能得到提高，大数据是海量且高速增长的一种综合性信息资产[1]。大数据思维是大数据时代下的产物，在摆脱传统的思维模式的基础上，利用大数据思维分析问题，只有这样，决策才能更加科学合理。
（二）大数据的发展趋势
大数据的发展趋势的具体表现为：首先，随着计算机信息技术的不断发展，数据的种类与来源越来越多，这样一来就为大数据时代的发展增添了助力，如今，数据库已经渗透到了人们的生活与工作之中，它几乎囊括了人们生活与工作中的所有数据信息，这些数据信息给人们的生活与工作提供了极大的便利；其次，超级计算机的诞生为大数据时代的发展提供了设备支撑，数据的存储与分析更加迅速，开放式的数据平台分析能力为数据的工业运行提供了保障；再次，大数据时代下，数据的种类与数量均是非常丰富，为了能够尽量的给人们提供有用的信息，数据分析就显得越来越重要；最后，大数据时代下，数据库的发展势头强劲，但是由于数据库仍旧处于刚刚兴起阶段，国家在这方面的法律与法规体系并不健全，在这一背景下，很多大数据的建设开始受到政府部门的高度关注，国际层面的大数据建设计划也在不断推出[2]。
二、金融学研究中运用大数据思维的价值
大数据思维的价值在在金融学研究中的运用主要表现在两个方面，其一，大数据思维能够决定金融行业的兴衰，这并不是危言耸听，主要是因为金融分析不可能脱离数据而独立存在，数据获取量与主动权利直接挂钩，并有着正相关的关系，阿里巴巴和京东等能够在大数据的环境下发展自身的金融业务证实了该点；其二，大数据时代的来临给金融行业既带来了机遇，又带来了挑战，一方面大数据时代下金融行业的市场竞争越来越激烈，金融企业只有依赖于大数据的思维模式，优化对客户的服务，才能在激烈的市场竞争中占据优势地位，另一方面，大数据时代使得金融企业在市场的开拓上不再遥不可及，而是近在咫尺。
三、大数据思维在金融学研究中的具体运用
（一）完善数据平台建设
顾名思义，大数据的主要内容即是数据，为了大数据时代的良好发展，完善数据平台建设就显得非常有必要。完善数据平台首先要拓展数据来源，传统的金融数据来源主要为银行，而在网络得到普及后，网上银行、门户网站和很多的手机APP等类型的互联网产品都是不同数据的主要来源[3]。完善数据的平台建设的主要目的是为客户提供更加优质的服务，在完善数据平台的建设过程中，要特别注意应用大数据思维进行思考，从而完成数据的获取、存储以及分析，只有这样，才能有效避免传统数据的诸多不足，例如，数据丰富性和全面性缺失，也能够在极大限度上提升数据平台建设的科学性和合理性[4]。
（二）运用大数据思维提高风险管控能力
众所周知，所有金融产品在经营上均存在一定的风险，这种风险一旦危害到金融产品的经营，将会给金融企业造成很大损失，金融企业要想给自身的长远性发展提供保障，在大数据的时代背景下，运用大数据思维提高风险管控能力就显得非常有必要。研究表明，金融企业在产品的经营过程中，运用大数据思维，能够极大的提高决策的精准性，降低经营风险。比如，一些中小企业向银行寻求借贷时，银行可以利用大数据思维对这些企业的销售额、资金量和社会认可程度做出分析，从而决定是否放贷以及放贷的多少，这样银行在盈利的同时，也最大程度的降低了经营风险。与大数据思维相比，传统的数据统计形式有许多不足之处，在风险管控能力上更是不可同日而语，因此，金融企业无论出于何种考虑，在经营过程中，均需要运用大数据思维。
（三）促进互联网金融的发展
互联网金融是金融行业一种新兴产物，互联网金融的发展不仅离不开网络技术的支持，也离不开大数据的时代背景。互联网金融集数据行业与金融行业二者之长，在大数据的时代背景与网络技术的支持下，不断创新生产经营方式，发展势头良好。互联网金融始终建立在大数据的基础之上，大数据的金融模式是互联网金融得以高速发展的重要因素。
（四）大数据扩展了现代金融学的研究范围
现代金融学的研究几乎已经不能离开大数据思维，研究人员在获取样本信息时，通过实证分析与数据分析，在一定程度上能够一改传统分析模式的缺陷，拓展了对金融学的研究范围。大数据的分析方式通过开辟更多的研究思路拓展现代金融学的研究范围，主要表现在两个方面：其一，大量数据的支撑使得数据分析的准确性得到提升，取样数据的偶然性与随机性得到降低或是予以避免，这样数据分析结果的可信度与说服力大大提高；其二，大数据不仅数据数量多，而且数据种类丰富，利用数据库内部的数据进行金融学的研究，自然而然的扩大了研究范围，现阶段的数据库不仅拥有结构化数据，还拥有非结构化数据，这就使得金融企业特别关注图片信息以及视频信息。
四、金融界学习大数据思维的方式
大数据思维对于金融行业的发展具有独到的作用，但是不得不注意的是，金融界在对大数据思维的学习与应用存在许多不足之处，金融行业要想有长远性发展，必须要深入学习大数据的思维方式，具体可以从以下几个方面着手：首先，金融企业可以特别成立大数据研究部门，设立相关岗位，根据企业的发展现状进行大数据思维的学习研究。一些大中型金融企业成立了数据研究部门，主要负责信息数据的收集，分析数据信息，设立起参考的具体方案，利用互联网和电视媒体等形式做好数据的收集；其次，考虑到现阶段大数据处于刚刚起步阶段，虽说门槛较低，但由于资金的滞后，一些金融企业即使建立了自身的大数据研究部门，却缺乏硬件上的支持，使得大数据的研究受到严重阻碍，因此，对于一些中小型金融企业来说，大数据的研究并不一定完全需要自己着手进行，可以与专门从事大数据研究的机构取得联系，相互合作，共同进行大数据的研究；最后，金融企业对于大数据思维的学习要深入到日常工作中，在日常的金融研究中，要积极运用大数据的思维方式，必要时，可以借助相关培训，使得金融研究人员在对大数据思维的应用上养成一种良好的习惯。
五、在金融研究中运用大数据思维的方式
（一）挖掘自身以及相关领域
大数据金融研究的主要内容就是对数据的处理分析，实际研究过程中，运用大数据思维挖掘自身以及相关领域的数据，这样能够有效提高工作效率。通过这种应用大数据思维进行挖掘的形式，能够给我国的金融研究人员提供更加丰富的思想类型与依据，这样能够开发出更多种类型的适合客户需求的个性化服务，提高我国金融企业的市场竞争力。另外，挖掘自身以及相关领域的大数据，能够给金融企业自身提供参考，这样可以使得金融企业认清自身发展上存在的不足，预防一些安全隐患，促进自身的发展。
（二）参与大数据交易或者互换资源
在大数据时代之下，数据种类复杂，数量巨大，可以肯定的说，没有任何一个企业可以掌握所有的所有数据信息，企业要想获得更多的数据信息，进行大数据的交易或者互换资源是一种非常方便、高效的方式，这种方式也必然会成为大数据未来发展的重要走向。对于金融企业来说，在激烈的市场竞争环境下，任何一个企业不可能脱离其它企业而独立存在，因此，合作共赢就显得非常重要，各金融企业通过参与大数据交易或者互换资源，可以得到更多对自身发展有用的信息，在这一情况下，大数据交易中心平台应运而生，它可以有效的搜集到企业发展所需的数据信息，促进金融企业之间的协同合作。
（三）使用大数据为自身发展服务
对于任何一个企业来说，使用大数据均是为自身发展服务。金融企业可以根据自身的发展现状，利用大数据传达的信息，及时发现自身发展中存在的问题并予以规避，完善生产经营模式，降低发展风险，促进自身的长远性发展。
六、结语
综上所述，大数据时代是未来社会发展的重要走向，金融学的研究离不开大数据思维，金融企业只有足够重视大数据的思维方式，将其运用到具体事项中，实现大数据的价值，提升对客户的服务水平，金融企业才能在激烈的市场竞争中游刃有余的发展下去。

⑻ 大数据金融-第一章 大数据金融概论

1.大数据与小数据

2.大数据的内涵
（1） 数据类型方面

（2） 技术方法方面

（3） 分析应用方面

3.大数据的特征

多样性：随着互联网的发展和传感器种类的增多，诸如网页、图片、音频、视频、微博类的未加工的半结构化和非结构化数据越来越多，以数量激增、类型繁多的非结构化数据为主。非结构化数据相对于结构化数据而言更加复杂，数据存储和处理的难度增大。

时效性：大数据的时效性是指在数据量特别大的情况下，能够在一定的时间和范围内得到及时处理，这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征。只有对大数据做到实时创建、实时存储、实时处理和实时分析，才能及时有效的获得高价值的信息。

价值型：包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。

4.大数据与传统数据的区别

5.大数据的产生背景

1.按照大数据结构分类

2. 按照大数据获取处理方式分类

3.按照其他方式分类

1.销售机会增多

0. 商业大数据的来源

1. 客户

2. 市场

3. 商品

4. 供应链

0. 数据来源

2. 市场与精准营销

3. 客户关系管理

4. 企业运营管理

5. 数据商业化

0. 数据来源

2. 付款定价

3. 研发

4. 新的商业模式

5. 公共健康

1. 营销

2. 服务

3. 运营

4. 风控

大数据金融是指运用 大数据技术和大数据平台 开展 金融活动和金融服务 ，对金融行业 积累的大数据以及外部数据 进行云计算等信息化处理，结合传统金融，开展资金融通、创新金融服务。

1. 呈现方式网络化
大量的金融产品和服务通过网络呈现。

2. 风险管理有所调整
风险管理理念 ——财务分析（第一还款来源）、可抵押财产或其他保证（第二还款来源）重要性将有所降低。
风险定价方式 ——更注重将交易行为的真实性、信用的可信度通过数据来呈现。
对客户的评价 ——全方位、立体的/活生生的。
风险管理的主要手段 ——基于数据挖掘对客户进行识别和分类。

3. 信息不对称降低
4. 金融业务效率提高
在合适的时间、合适的地点，把合适的产品以合适的方式提供给合适的消费者。

5. 金融企业服务边界扩大
由于效率提升，其经营成本必然随之下降，最适合扩大经营规模。
金融从业人员个体服务对象会更多。

6. 产品是可控的、可受的
通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，其收益或成本、产品的流动性是可以接受的，其风险是可控的。

7. 普惠金融
大数据金融的高效率性及扩展的服务边界，使金融服务的对象和范围也大大扩展，金融服务也更接地气。

1. 放贷快捷，精准营销个性化服务
立足长期大量的信用及资金流的大数据基础之上，在任何时点都可以通过计算得出信用评分，并采用网上支付方式，实时根据贷款需要及其信用评分等数据进行放贷。

2. 客户群体大，运营成本低
大数据金融是以大数据云计算为基础，以大数据自动计算为主，不需要大量人工，成本较低，整合了碎片化的需求和供给，服务领域拓展至更多的中小企业和中小客户。

3. 科学决策，有效风控
根据交易借贷行为的违约率等相关指标估计信用评分，运用分布式计算做出风险评估模型，解决信用分配、风险评估、授权实施以及欺诈识别等问题，有效地降低了不良贷款率。

基于 电商平台基础 上形成的网上交易信息与网上支付形成的金融大数据，利用云计算等先进技术对数据进行处理分析而形成的信用或订单融资模式。
典型代表有 阿里小贷 ，基于对电商平台的 交易数据、社交网络的用户交易与交互信息和购物行为习惯 等的大数据通过 云计算 来实时计算得分和分析处理，形成网络商户在电商平台中的累积信用数据，通过电商所构建的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系，来实时向网络商户发放订单贷款或者信用贷款，例如，阿里小贷可实现数分钟之内发放贷款。

企业利用自身所处的 产业链上下游 （原料商、制造商、分销商、零售商），充分整合供应链资源和客户资源，提供金融服务而形成的金融模式。

京东商城、苏宁易购是供应链金融的典型代表。

在供应链金融模式当中， 电商平台只是作为信息中介提供大数据金融 ，并不承担融资风险及防范风险等。—— 渠道商为核心企业。