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大数据金融的模式研究现状

发布时间:2023-03-04 17:00:56

『壹』 大数据金融存在哪些问题

法律分析:大数据金融存在的问题:

1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。

2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。

3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。

法律依据:《中华人民共和国商业银行法》 第四条 商业银行以安全性、流动性、效益性为经营原则,实行自主经营,自担风险,自负盈亏,自我约束。商业银行依法开展业务,不受任何单位和个人的干涉。商业银行以其全部法人财产独立承担民事责任。

『贰』 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。

『叁』 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。

『肆』 如何看待我国互联网金融发展现状

互联网金融指的是通过或依托互联网技术和工具进行资金融通和支付及相关信息服务等业务的行为。随着互联网的发展及其向金融领域的渗透,互联网金融已在我国蓬勃兴起,现阶段,我国互联网金融发展过程中先后出现了传统金融业务的网络化、第三方支付、P2P网络借贷、大数据金融、众筹和第三方金融服务平台等六种模式,本文将就我国互联网金融发展的现状、问题与相应对策进行探讨。 现状
互联网金融的发展出现了多种模式。前已述及,广义的互联网金融涵盖了传统金融业务的网络化、第三方支付、大数据金融、P2P网络借贷、众筹和第三方金融平台六种模式,而这六种模式也正是现阶段我国互联网金融发展过程中出现的模式。其中,传统金融业务的网络化模式指的是各大银行、证券公司和保险公司等传统金融机构通过建立网上银行、网上证券和网上保险平台实现网上转账、网上投资理财、网上资金借贷、网上证券和保险交易及提供相关的信息服务等传统金融业务的模式;第三方支付模式指的是在电子商务交易中由与国内外各大银行签约的第三方支付平台以解除买卖双方的信息不对称问题而为双方提供支付服务的模式;大数据金融模式指的是依托电子商务交易产生的海量的、非结构化的数据,通过专业化的数据挖掘和分析,为资金需求者提供资金融通服务的模式;P2P网络借贷模式指的是资金供求双方直接通过第三方互联网平台进行资金借贷的模式;众筹模式指的是资金需求者在互联网上展示创意和项目,并提供回报、募集资金的模式;第三方金融服务平台模式指的是建立第三方金融服务平台销售金融产品或为销售金融产品提供服务的模式。
互联网金融模式不断得到创新和丰富。在上述互联网金融涵盖的模式范畴内,近年来,特别是2013年以来,随着人们对互联网技术在向金融领域渗透过程中体现出的降低金融交易的成本、降低金融交易过程中的信息不对称程度和提高金融交易的效率等优势的认识的深入,我国互联网金融发展的模式内容也不断地得到创新和丰富。这些模式内容上的创新和丰富突出表现在以下三大方面:一是在银行开展网络借贷业务方面;二是在第三方支付方面;三是在P2P网络借贷方面。首先,在银行开展的网络借贷业务方面,银行开展的网络借贷业务已由传统的“网下申请、网下审批、网上发放”内容,经由“银行+电子商务平台”内容,而创新发展出了“银行自建电子商务平台”内容。其次,在第三方支付方面,也由独立的第三方支付、有担保的第三方支付等内容,而创新发展出了第三方支付工具与基金、保险合作进行理财的内容。第三,在P2P网络借贷方面,则由纯粹提供信息中介服务平台的内容,创新发展出了P2P平台跟担保机构合作、线上与线下结合以及债权转让等内容。
交易规模快速发展壮大。2008年以来,我国的网络银行、第三方支付及P2P网络借贷等互联网金融模式的交易规模得到了快速的发展壮大。其中,网络银行的交易额由2008年的285.4万亿元迅速增加到了2014年的1549万亿元(见图1)。第三方支付的交易额也由2009年的3万亿元快速增长到了23万亿元左右,期间虽由于市场渐趋饱和,增速有所下降,但也达到了18.6%以上(见图2)。P2P网络借贷的交易额则由1.5亿元快速增长到了3292亿元,期间增速甚至均达到了200%左右(见图3)。以第三方支付工具与基金合作形式于2013年6月5日上线的余额宝产品至2014年底,其用户则已达到了1.85亿户,总规模则达到了5789.36亿元。 存在的问题
我国的互联网金融是在互联网等信息技术发展及广泛应用基础上自发形成和发展起来的,缺乏有效的管理。我国的互联网金融是随着互联网等信息技术在我国的快速发展和广泛应用而自发形成和发展起来的,先后经历了从网上银行到第三方支付和P2P网络借贷再到大数据金融和第三方支付理财的发展历程,由此使得其在发展过程中暴露出了缺乏有效管理的问题。这些问题突出表现在以下三个方面:首先,依托电子商务发展产生的大数据而出现和发展起来的大数据金融,最初是由电商平台与商业银行合作实现的,而后二者逐渐分立演化出了电商大数据金融和商业银行自建电子商务平台开展大数据金融两种形式。而对于商业银行自建电子商务平台,由于商业银行并不熟悉电子商务平台的运作模式,故其发展前景堪忧。其次,互联网理财在近两年时间里的井喷式发展,对传统银行存款业务和理财产品形成了冲击,甚至通过影响货币乘数极大地影响了我国货币政策的实施效果和金融体系的稳定性。第三,由于P2P网络借贷具有的低门槛和监管工作量大等特点,P2P网络借贷平台疯狂发展及不断倒闭也给社会经济发展带来了大量的风险和负面影响。 互联网信息技术和信用体系建设仍不完善。互联网金融发展的基础是计算机网络通讯系统和互联网金融软硬件系统等互联网信息技术以及信用体系建设,故互联网信息技术和信用体系建设的完善程度对我国互联网金融的发展起着至关重要的作用。目前我国的计算机网络通讯系统还存在着密钥管理和加密技术不完善、TCP/IP协议安全性较差等缺陷,加之网络通讯系统具有的开放式特点造成的其易遭受计算机病毒和电脑黑客攻击的问题,都易使得我国互联网金融在发展过程中产生的金融交易带来较大的技术风险。在互联网金融软硬件系统方面,我国的互联网金融软硬件系统还大多来自国外,缺乏具有自主知识产权的相关系统,这也给我国互联网金融的发展带来了选择其发展所需的技术解决方案面临着与客户终端软件的兼容性不佳,可能被技术变革淘汰,乃至威胁整个金融体系安全等风险。而在信用体系建设方面,我国互联网金融赖以发展的信用体系建设还很不完善,信用风险还较高。 互联网金融监管体系不完善,制约了互联网金融的健康和稳定的发展。现阶段我国的互联网金融监管体系是在20世纪90年代中期以来,随着互联网金融的快速发展,在沿袭传统金融监管体系的基础上形成的。其基本内容是对传统金融机构互联网金融业务的监管由原来传统金融机构的对应监管部门监管,对新兴互联网金融机构相关业务的监管则由中国人民银行出台具体管理办法或做出风险提示。应该说,这一体系在互联网金融发展的初期能够满足互联网金融发展的需要的。但其后,特别是2013年以来,随着互联网金融的快速发展,这一监管体系却暴露出了诸多问题。例如,当前我国出现了因对银行主导型的网络融资监管过多、对非银行主导型的网络融资监管者不足,以及由此导致的商业银行贷款无法创新、大量的非银行网络融资风险巨大的问题等等。这些问题的出现必然会对我国互联网金融的健康稳定发展形成制约。 对策建议
加强对互联网金融发展的管理,提高互联网金融发展的效率。前已述及,现阶段我国的互联网金融是在互联网技术快速发展及广泛应用的基础上“自发”建立和发展起来的,而对其管理的缺失反映出现阶段我国对互联网金融的管理并没有跟上互联网金融快速发展的节奏。通过对我国目前互联网金融模式的分析可以发现,第三方支付、大数据金融和P2P网络借贷等互联网金融模式已成长为新型的金融发展模式,而传统金融业务的网络化模式则是传统金融业务与互联网技术结合的产物,对此二者应分开进行管理。其中,对前者应设立专门的管理机构,制定专门的管理规则进行管理;而对后者的管理则应侧重在利用互联网具有的优势提升其在核心业务的价值方面下功夫。 完善互联网金融发展的技术和信用体系,降低互联网金融发展的风险。完善的互联网信息技术及信用体系建设是互联网金融健康发展的基础,因此,为降低现阶段我国互联网金融发展过程中面临的风险,就须进一步完善互联网信息技术及信用体系。针对如何完善互联网信息技术,首先应建立和完善互联网金融技术标准,并使之与国际计算机网络安全标准接轨,增强互联网金融系统的协调性。其次,应整合资源,建立共享互联网金融数据库。最后,应加大具有自主知识产权的软硬件技术研发力度,切实提升防火墙和数据加密等关键技术水平,防护网络安全。而在网络信用体系建设方面,第一,应推行网络身份认证和电子签名制度。第二,应加强对互联网金融机构市场准入的注册登记管理。第三,应建立统一的互联网金融信用评价标准,规范企业互联网贷款信用额度,统筹共享互联网金融征信资源。
进一步整合、发展和完善互联网金融发展的模式及其内容。首先,针对现阶段互联网金融发展中存在的第三方支付、大数据金融和P2P网络借贷模式与传统金融业务的网络化模式之间存在的交叉和冲突问题,我国应做好相关模式间的整合工作。比如,针对第三方支付业务及其与基金合作开展的互联网理财业务对商业银行的银联、存款及理财业务形成的挑战,我国应通过深入推进利率市场化等金融体制改革提高商业银行的效率的方法予以解决;针对商业银行推出的“电子商务+大数据金融”业务因不熟悉电子商务运作流程而隐藏较大风险的问题,我国应通过采取限制其发展或加强其与相关电子商务企业重组的方式解决。其次,在互联网金融模式进一步发展方面,我国需加强商业银行征信系统建设和开放的力度,以促进我国互联网金融模式的发展和创新。最后,对于在P2P网络借贷等互联网金融模式的内容存在的不完善问题,我国应采取建立和加强保险体系建设以及强化信用体系建设等方法,来进一步促进互联网金融模式内容的完善和发展。 完善互联网金融监督和安全防范制度体系,促进互联网金融的健康稳定发展。互联网金融的健康稳定发展离不开完善的互联网金融监督体系的支持。针对现阶段我国互联网金融监督体系存在的不完善的问题,第一,应厘清互联网金融行业的界定,并明确互联网金融的监督主体,消除“监督主体不确定性”隐患。第二,应出台规范互联网金融服务的相关制度,构建全面的互联网金融安全防范的制度体系。第三,还应成立自律性的行业协会,建立和强化行业的自我监督和管理体系。第四,应在兼顾尊重市场发展规律和行业创新精神及行业发展面临的风险的基础上,对互联网金融的发展做到“适度无漏洞”监督。最后,央行、银监会等传统金融监督部门应建立监督协作机制,加强协作监督,以促进互联网金融业务的持续、稳定和健康的发展。

『伍』 大数据发展背景及研究现状

2015年左右,大数据相关政策规划密集出台,同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来,我国大数据产业迎来新的发展机遇期,产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显,面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。

大数据企业数量持续增长,增速与政策出台密切相关

根据IT桔子统计,大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年,增长速度在2015年达到最高峰。2015年后,市场日趋成熟,企业新增开始趋于放缓,大数据产业逐渐走向成熟。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

『陆』 互联网金融的发展现状如何有哪些分类和特点

互联网金融的发展出现了多种模式。前已述及,广义的互联网金融涵盖了传统金融业务的网络化、第三方支付、大数据金融、P2P网络借贷、众筹和第三方金融平台六种模式,而这六种模式也正是现阶段我国互联网金融发展过程中出现的模式。

互联网金融特点
(一)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。
(二)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。
(三)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。
(四)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。
(五)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。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。
(六)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。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。

『柒』 大数据的产生与发展现状研究

摘 要:大数据的产生给未来信息技术带来新的机遇与挑战。大数据对数据处理的有效性、实时性提出了更高要求,需要根据大数据的特点对当前数据处理技术实施变革,从而形成更有益于大数据采集、存储、处理、管理、分析、共享的新兴技术。本文从大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。

关键词 :大数据 物联网 信息处理 海量计算

一、大数据的产生与发展现状

随着物联网、云计算等信息技术的飞速发展,大数据技术(Big Data)也越发进入人们的视线。大数据是用传统方法或工具很难处理或分析的数据信息。目前,人们对大数据的理解还不够全面和深入,关于大数据的含义也没有一个统一的定义。亚马逊大数据科学家John Rauser认为:大数据是超过任何一台计算机处理能力的庞大数据量。Informatica 的中国区首席顾问但彬指出:大数据是海量数据与复杂类型的数据的结合。而维基网络则把大数据定义成诸多大而复杂的、难以用当前数据库处理的数据集合。

大数据研究受到国内外学术界和工业界的广泛关注,已成为当今信息时代全世界讨论的热点。2008年,Nature杂志就推出大数据专刊,计算社区联盟也在同一年发表了报告《Big data computing; Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science and society》,报告阐述了解决大数据问题所需的关键技术以及所面临的挑战。美国奥x政府于2012年3月在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》,提出了通过收集、处理海量、复杂的数据信息,从而提升能力,加快科学和工程领域的创新步伐,转变学习教育模式,强化美国本土的安全”。2011年1月,微软公司同惠普公司合作开发了一系列能够提升生产力,同时提高决策速度的设备。此外,欧盟委员会也提出驾驳大数据浪潮的战略思路,日本发布的《面向 2020 的 ICT综合战略》也提出需要构造大量丰富的数据基础。

近年来,我国也积极开展对大数据的研究。2011年10月,工信部确认京沪深杭等 5 城市为“云计算中心”试点城市。2012年6月,中国计算机学会青年计算机科技论坛也举办了“大数据时代,智谋未来”学术报告研讨会。大数据及其科学研究方法涉及应用领域很广,并将与国计民生密切相关的科学决策、金融工程以及知识经济领域紧紧接合。

二、大数据的特点

目前,企业界和学术界都一致认为,大数据具有4个“V”特征,即:容量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)和至关重要的`价值(Value)。

(1) 容量(Volume)巨大。海量的数据集从TB 级别提升到PB 级别。

(2) 种类(Variety)繁多。大数据数据源有多种,数据格式和种类不同于以前所规定的结构化数据范畴。

(3)价值(Value)密度低。如视频的例子,在不间断连续监控的过程中,可能有意义的数据仅有一两秒。

(4)速度(Velocity)快。包含大量实时、在线数据处理分析的需求1秒钟定律。

三、大数据应用的领域

大数据产业的发展将推动全球经济由粗放型向集约型转变,这将对提升企业整体竞争力和政府监管能力具有意义深远的影响。

商业作为大数据的重要应用领域。沃尔玛公司通过对消费者购物行为等一系列非结构化数据的分析,了解不同顾客的购物习惯,公司从所销售的数据进行分析,从而选出适合在一起搭配出售的商品;淘宝也针对买家开设了大数据平台,为客户量身打造了一整套完善的网购体验产品。

大数据在金融业也起到了至关重要的作用。美国Equifax公司利用大数据技术,通过对其的数据库中与财务有关的记录海量信息进行索引处理和交叉分享,从而得到客户的个人信用等级,以推断出客户的支付需求与能力。

随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展。2010年,中国公布的《十二五规划》指出:要重点建设国家级、省级和地市级三级医疗卫生信息平台,建设电子病历和电子档案两个最为基础的数据库。各级医院也将在医疗信息仓库、数据中心等领域加大投入,医疗数据信息的存储将愈加被关注,医疗信息中心的关注焦点也将由传统的计算领域转为存储领域。

除此之外,大数据在制造业领域也有着广阔的应用。制造业企业积累了广泛的数据信息,在开展对业务数据进行技术管理的同时,企业需要通过大数据处理技术来帮助决策者从数据库储存的海量信息中找到有价值的信息,并且对其进行分析处理,从而增强决策的正确性、规避风险。

四、大数据所面临的挑战

大数据技术使人们能够更好地利用之前不能使用的各个数据类型,找出被忽略的信息,促进企业组织更加高效、智能。但随着对大数据研究的不断深入,人们也更加意识到当大数据技术向人们敞开“方便之门”的同时,也带来了众多的挑战:

(1)大数据需要更为专业化的管理技术人才。

(2) 大数据的合理利用需要解决容量大、类别多和时效性高的数据处理问题。

(3)大数据的利用对信息安全提出了更高要求。

(4)大数据的集成与管理问题。

这些挑战已成为关系到未来大数据发展的重要因素,同时也成为未来引领大数据发展的推动力。

五、结束语

大数据已经逐步渗透到人们工作生活的诸多领域中,对于大数据的研究也在不断的深化。本文针对大数据的产生与发展、特征、主要应用以及大数据所带来的挑战等方面进行阐述与分析。大数据的发展还处于初级阶段,还有更为广阔的空间需要人们不断开拓,如何合理地利用大数据、更加高效地处理大数据来为人们服务仍需要广大研究者不断地研究和探索。

参考文献:

[1]刘智慧,张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报,2014,46(6):957- 972.

[2]严霄凤,张德馨.大数据研究[J].计算机技术与发展,2013,23(4):168-172.

[3]刘俊.基于大数据流的Multi-Agent系统模型研究[J].计算机技术与发展, 2007,17(5):166-169.

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