2014bcg互联网金融生态系统

A. 互联网金融是什么时候开始的

从2014年开始互联网金融发展加快，其实之前很长时间就开始了。只是2014年开始爆发。

B. 互联网+时代的机遇与挑战有哪些

新机遇：

我们还必须看到,在当前新的技术在迅速的发展,既是机遇也是挑战。我们现在在一系列的这个领域里头,节能环保、新一代的信息技术,生物、高端装备制造、

新能源、新材料等都有很多的发展的机遇。在这种情况下,信息化建设也在进一步的深入。

所以总的来说,我们的国家的发展当前进入到以转型创新来支撑持续发展的新阶段,所以我们说发展“互联网+”和互联网的经济,是我们转型升级的一个重要的路径,它是经济增长的倍增器,经济发展方式的转换器,也是我们产业升级的助推器。

在这样一个大的背景下,我们前一段在参加这个相关课题的研究的时候,认真分析了中央提出推进“互联网+”行动的背景,主要就是基于经济新常态作出的

新挑战

另外我们怎么样来通过宏观调控,通过我们财政政策来支持传统企业的改造。所以在当前我们必须看到,我们面临着一系列的机遇,也面临着一系列的挑战。现在我们面临着最大的挑战至少是有四个方面。

第一投资增长乏力。现在我们总的来说,投资还是在一个下降的趋势,我们的消费热点也不多,我们的工业产品的价格持续下降,生产要素的成本上升,小微企业融资难、融资贵的问题突出,我们经过发展方式总体上说还是比较粗放,创新能力不足,特别是产能过剩问题突出。

最近我们在调研的时候发现,一些城市说,他们现在为了维持着钢产不停产,但是销售的一斤螺纹钢的价格已经比过去下降了80%左右,现在一斤螺纹钢的价格和一斤大白菜的价格差不多。

另外我们还要看到,广大的群众对当前民生领域的重大问题应该说还有很多不满意的地方,比如说我们的看病难、看病贵,现在养老也不易,还有我们城市的交通、教育、食品安全,特别是我们现在也还是对环境的污染,一些重大的安全事故也时有发生。

(2)2014bcg互联网金融生态系统扩展阅读：

“互联网+”有六大特征：

1.是跨界融合。“+”就是跨界，就是变革，就是开放，就是重塑融合。敢于跨界了，创新的基础就更坚实；融合协同了，群体智能才会实现，从研发到产业化的路径才会更垂直。融合本身也指代身份的融合，客户消费转化为投资，伙伴参与创新，等等，不一而足。

2.是创新驱动。中国粗放的资源驱动型增长方式早就难以为继，必须转变到创新驱动发展这条正确的道路上来。这正是互联网的特质，用所谓的互联网思维来求变、自我革命，也更能发挥创新的力量。

3.是重塑结构。信息革命、全球化、互联网业已打破了原有的社会结构、经济结构、地缘结构、文化结构。权力、议事规则、话语权不断在发生变化。“互联网+”社会治理、虚拟社会治理会是很大的不同。

4.是尊重人性。人性的光辉是推动科技进步、经济增长、社会进步、文化繁荣的最根本的力量，互联网的力量之强大最根本地也来源于对人性的最大限度的尊重、对人体验的敬畏、对人的创造性发挥的重视。

5.是开放生态。关于“互联网+”，生态是非常重要的特征，而生态的本身就是开放的。我们推进“互联网+”，其中一个重要的方向就是要把过去制约创新的环节化解掉，把孤岛式创新连接起来，让研发由人性决定的市场驱动，让创业者有机会实现价值。

6.是连接一切。连接是有层次的，可连接性是有差异的，连接的价值是相差很大的，但是连接一切是“互联网+”的目标

C. 互联网生态系统什么意思

互联网生态系统和互联网生态圈一个意思，都是将企业的互联网要素联系起来，形成一个闭环，比较重要的是企业与消费者要联系起来，消费者反馈自己的需求，企业根据需求制作更好的产品，生态系统就是一种平衡的状态，一个信息流通顺畅的环境。
“互联网生态圈”是用互联网来完善企业的生态。企业内所有跟互联网有关的元素都属于互联网生态圈。具体包括企业PC互联网网站、手机智能网站、移动APP、微信平台、OA办公系统、终端智能交互机、后台大数据以及在线互联网培训。

D. 如何正确解读解读“互联网+供应链金融”趋势

融资难问题，一直是国内中小企业发展的桎梏，互联网成为不少中小企业融资的途径，同时随着利率市场化的推进，存贷利差规模逐渐缩小，商业银行开始将供应链金融作为业务拓展的重要选择方向。
前不久，宝象金融研究院联合零壹财经发布了《互联网+供应链金融创新报告》。根据这份报告，未来供应链金融的发展趋势将是“线上化、垂直化、细分化、平台化、生态化”。未来“互联网+供应链金融”的新模式将由电商平台、P2P网贷平台主导。
近年来，以供应链真实交易背景为基础产生的供应链金融得到了高速发展，根据国外研究机构Demica统计的数据，从2011年到2013年，国际银行的供应链金融业务的年增长率约为30%至40%，在2020年之前，供应链金融业务的年增长速度都将不会低于10%。在我国，供应链金融发展也非常迅速，据前瞻产业研究院供应链金融行业报告数据显示，到2020年，我国供应链金融的市场规模可达14.98万亿元左右。由此可见，供应链金融业已成为目前企业变革发展的又一重要趋势。
供应链金融集中在计算机通信、电力设备、汽车、化工、煤炭、钢铁、医药业
供应链金融模式实质是把供应链上的核心企业及其相关的上下游配套企业作为一个整体，以产业链为依托，将金融服务在整条供应链全面铺开。
目前，中国经济增速由高速增长转为中高速增长，国内市场需求不足，各行业产能过剩问题比较突出，大多数的行业都明显由卖方市场转为买方市场。企业应收账款规模持续上升，回收周期不断延长，应收账款拖欠和坏账风险明显加大，供应链上的企业周转资金紧张状况加剧。
记者观察到，目前市场上，涉足供应链金融的机构和类金融机构，主要有：商业银行依然掌握了大量点核心客户;供应链上的核心企业，比如宝钢这类大企业，拥有丰富的上下游资源;另外还有P2P平台，资金来源比较灵活，往往和核心企业合作，P2P平台提供资金，核心企业帮助做风控。
目前一些电商平台也正在进入供应链金融领域，比如，最近E轮融资11亿人民币的找钢网，2015年销售额超过180亿元，找钢网针对供应链上下游企业推出金融服务，给客户提供中短期、更为灵活的贷款，如今找钢网的金融服务这一业务已经实现了盈利。
根据这份报告统计，国内供应链金融集中在计算机通信、电力设备、汽车、化工、煤炭、钢铁、医药、有色金属、农副产品及家具制造业等行业。国内供应链金融经历了三个发展阶段：
供应链金融1.0阶段是“1+N”模式：以银行为主导的线下模式，银行基于供应链中的核心企业“1”的信用支持，为其上下游企业“N”提供融资服务;
随着互联网技术的推进，供应链金融2.0阶段应运而生，2.0阶段即是“1+N”模式的线上版本，通过技术手段对接供应链的上下游及各参与方，其中包括核心企业、上下游中小企业、银行等资金提供方、物流服务商等，将供应链中的商流、物流、资金流、信息流在线化，实时掌握供应链中企业经营情况从而控制融资贷款的风险;
供应链金融3.0阶段则是通过互联网技术的深度介入，打造一个综合性的大服务平台代替核心企业“1”来给平台上的中小企业“N”提供信用支撑。
竞争维度：行业空间、上下游企业群体、资金成本、风控体系
目前供应链金融行业竞争，包含了商业银行、核心企业、物流企业、电商平台等各个参与方，宝象金融研究院认为，成功切入并有望主导相关产业链融资业务，需要具备以下4个条件：
1、背靠足够大的行业空间。支撑供应链金融业务的产业链需具备大体量的特点，否则金融业务容易触碰到天花板，影响甚至限制供应链金融业务的成长性;
2、拥有数量众多的弱势上下游企业群体。融资痛点的存在是供应链金融业务的前提，上下游企业越弱势且群体越庞大，其融资需求越无法得到充分满足。痛点越深、弱势上下游企业群体规模越大，供应链金融施展相对优势的空间越大;
3、较强控制力和足够低的资金成本。资金提供方在产业链中具有重要的地位，对上下游物流、信息流有较强的控制力;自身融资渠道有优势且成本较低，这样可以带来更丰厚的利润;
4、具备完备的风控体系和手段。对线上资金流信息以及真实贸易信息的观察、收集和追踪能力较强，可以获得真实有效的信息对产业链中发生的真实交易进行风险评估，当然最好同时具有线下的物流仓储配套。
线上供应链金融服务平台掌握融资过程中的各项信息
随着互联网的介入，供应链金融在升级换代的同时取得了快速的发展，有望迎来发展黄金时期。这份报告显示，中国的供应链金融将越发呈现线上化趋势。
电商平台的兴起和供应链信息化程度的提升，使得供应链金融业务的发展速度和受重视程度与日俱增，从而诞生了在线供应链金融这一新的表现形式。目前许多商业银行正尝试自建或者与电商平台合作开展线上供应链金融。?
各参与主体通过建立线上供应链金融服务平台实现资源整合，优化物流链、资金链和信息链，为大型企业和上下游中小企业提供专业化和定制化的金融服务。在这一过程中，线上供应链金融服务平台掌握到了供应链融资过程中的物流、商流、信息流、资金流，从而具备了衡量借款企业实际的还款能力，进而进行风险定价。
供应链金融向更垂直细分、更精准、更专业的方向发展
??其次，供应链金融发展越发垂直化、细分化，供应链金融在不同行业的应用，必然衍生出不同的行业特性，这将促使供应链金融向更垂直细分、更精准、更专业的方向发展，产业在线金融的综合服务将逐渐走向成熟。
钛媒体记者观察到，每个行业都有自身的行业属性和特点，比如服装行业的厂商门店特别多，特点迥异，钢贸企业又有钢贸企业的特点，因此不同产业链上的企业具有迥异且多样化的金融服务需求特征。因此，各供应链金融参与主体需要根据不同行业、不同企业的具体需求来为其量身定做金融服务，提供更加灵活和个性化的供应链融资产品。
可以预见，各供应链金融参与主体只有不断深耕各自所经营的一条或几条产业链，在充分了解行业属性和特征的基础上，结合自身的专业分析与研判能力，才能为各垂直细分供应链上的企业提供个性化的供应链金融产品服务。宝象金融研究院相信未来将会有更多的细分行业供应链金融模式或平台提供者出现。
大数据应用得到充分体现
供应链金融最终是要实现“物流”、“商流”、“资金流”、“信息流”的“四流合一”。与传统金融相比，供应链金融不再单纯看中贷款企业的财务报表等静态数据，转而对企业的动态经营数据进行实时监控，将贷款风险降到最低。?
供应链金融参与主体在掌握了大量的动态客户交易信息之后，如果不能够及时、准确地对客户信息进行分类整理并分析也是无法有效地开展供应链金融产品服务的。大数据的应用、大数据平台的建设，是在“互联网+“浪潮下的供应链金融未来发展的另外一大发展趋势。
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一，除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，这些都将让大数据在供应链金融领域发挥出更大的影响力。
平台化和生态化大趋势
宝象金融研究院认为，中国供应链金融未来的一个发展大趋势是做成产融结合的生态系统大平台。中国供应链金融向平台化发展和整合将是必然趋势，由平台模式搭建成一个产融结合的生态系统，不再是单向流动的价值链，而是能促使多方共赢的商业生态系统。?
供应链金融平台生态系统是以生态为基础的新型商业模式，具有长远的战略价值。平台企业是价值的整合者，是多边群体的连接者，更是生态圈的主导者。其终极目标，在于打造出拥有成长活力和赢利潜能的生态圈，而供应链上各环节企业与机构要加入平台生态圈来实现未来的发展。?
中国供应链金融未来需要解决的问题是如何将工业4.0、商业4.0、农业4.0有机结合起来，实现产业之间的跨界与融合。
供应链金融4.0是在这一生态系统平台建设上搭建了跨产业、跨区域的、跨部门、与政府、行业协会、产业资本等各方广结联盟、物联网和互联网相融合的金融生态平台。具体的运营方式是通过平台链接的商业生态、基于云计算和大数据创建金融生态系，使得金融能真正服务于整个供应链的各类主体并推动商业生态的发展。

E. 2014年度中国互联网金融最具竞争力企业有哪些

闪银，捷信，宜人贷，很多很多

F. 互联网金融的本质是什么

互联网金融的本质是为人民服务
互联网金融，是金融和互联网两种不同属性和基因相互融合的产物。它在中国特色的土壤里生根发芽，发展壮大，爆发出惊人的生命力，这值得所有金融从业者、监管者、政府甚至每个人进行深入思考。
中国的金融市场有自己独特的地方。基础设施、信用体系、金融机构的市场化程度、金融市场的规模与结构，与发达国家存在较大的差异。虽然西方有很多可借鉴之处，但是难以完全照搬西方的发展模式。尤其是在互联网金融领域，全世界都没有成熟的、成功的经验，各国都在探索中发展。我们更需要以开拓创新、勇于担当的精神，认真研究金融发展规律，运用新技术手段，采取顶层设计和摸着石头过河相结合的方法论，实事求是地探索我国新金融的发展路径、增长方式和竞争战略。在这个过程中，既不能排斥、抵触新技术带来的变化与影响，也不能忽略新金融可能带来的风险隐患。一切关于互联网金融的问题都应该在不断创新的实践中来回答。
拓展资料
新金融发展的探索已经风起云涌、日新月异。网络、阿里巴巴、腾讯（合称为BAT）等互联网企业已经创造出多种新金融模式，创建起自己的金融生态。余额宝、微众银行、蚂蚁金服、京东金融等创新模式获得了广泛的传播和影响力。传统金融机构也意识到了这片蓝海市场，面对挑战纷纷布局互联网金融。如中信集团，基于其综合化经营优势，在互联网金融领域也多方面努力探索。中信证券在国内较早开展网上证券交易。中信信托与网络金融合作开发信托产品。中信银行推出POS商户网络贷款、异度支付等金融服务；联合网络推出“中信网络贴吧认同信用卡”，并同步在网络贴吧推出“3D金融服务大厅”；与P2P行业龙头宜信公司签署战略合作协议，未来双方将在资金结算监督、大数据金融、财富管理等多个领域展开合作；和海尔集团打造供应链网络金融平台。中信产业基金投资打造P2P金融平台“腾牛网”；2015年底，由中信资产投资的前海阿拉丁互联网金融服务（深圳）股份有限公司也将上线。这些资源整合起来，有助于构建起自身的金融生态系统，为客户提供更便捷、高效和低成本的金融服务，提升了客户的金融服务体验，提高了金融机构的服务效率，增强了中信集团金融竞争力。

G. 数据显示，2014年中国互联网金融产品的网民渗透率达61.3% 什么是互联网金融

互联网金融（ITFIN）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。[1] 互联网金融ITFIN不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网技术相结合的新兴领域。2016年10月13日，国务院办公厅发布《互联网金融风险专项整治工作实施方案的通知》。

H. 大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用

大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。


大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。


数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。

1.价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。

1.1成就大数据的“第四个V”

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。


虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。


另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？

BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

1.2变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？


无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。


因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。

1.2.1数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度


在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

1.2.2数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”


在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。

1.2.3数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛


大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。

1.2.4数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化


在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。


例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。

2.应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践


金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。

2.1大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

2.1.1海外实践：全面尝试

2.1.1.1银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”


在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。


BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。


银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。


相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。


银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。


客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。


在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。


银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。


BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。


银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

I. 互联网金融在元宇宙概念中可以做什么

摘要 元宇宙虽然看起来重点将放在虚拟现实、数字资产、区块链、加密货币以及更常见的视频游戏上，但实际上，元宇宙将为许多行业提供更全面和无限的机会。无论元宇宙最终采取何种形式，它的出现都需要基础设施、以消费者为中心的硬件、平台等方面的技术进步。