互聯網金融大數據發展規劃書

㈠ 大數據系統體系建設規劃包括哪些內容

（1）內部控制組織
組織是體系運行的基本保障。其中，是否設置專職的內控部門版是企業界關注的焦點，通常的設權置方式包括三種：
方式一：單獨設置內控部門。
方式二：由內部審計部門牽頭負責內控工作。
方式三：在內部控制建設集中期設立內部控制建設辦公室，該辦公室從各主要部門抽調人員專職從事內控體系建設工作，待體系正式運行時，辦公室解散，人員歸位到各經營管理部門，且牽頭職能也歸位至內審部門。
（2）內部環境的診斷與完善
（3）動態的風險評估
（4）控制活動的設計
內控手冊分模塊設計，每一模塊一般包括五個方面的內容：
第一，管理目標。
第二，管理機構及職責。
第三，授權審批矩陣。
第四，控制活動要求。
第五，比照上述幾部分，各經營管理部門應當重新梳理與完善業務流程，針對關鍵風險點強化控制措施，確保組織職責、授權審批、內控要求落實到經營流程中，保證管理目標的實現。
（5）信息與溝通貫穿始終
（6）內部監督手段。

㈡ 大數據對互聯網金融的發展有什麼作用

自互聯網金融被廣而告之以後，大家就一直在被灌輸大數據在互聯網金融發展中的作用巨大，甚至最近更有專家說大數據是互聯網金融發展的加速器。但是似乎並沒有一個系統的說法，大數據具體有什麼用，我們只知道互聯網金融確實是其中的獲益者之一，下面且聽聽通金魔方分析師的見解。

我們首先從互聯網金融的含義生對大數據有個簡單的了解。正如互聯網金融之父謝平所言，所謂的互聯網金融，並非是簡單的將互聯網和金融進行疊加。

正確的理解應該是基於互聯網應用的特殊技術，推動了全新的商業模式，產品服務，對金融領域產生的顛覆性變革。在這其中，大數據則充當了很重要的推手。接下來我們來看一下大數據在互聯網金融發展中的作用體現。

精準的用戶分析

大數據的首要作用就是在於它能夠對用戶進行准確的分析，然後幫助互聯網金融找到合適的目標用戶，進而實現精準營銷。

在目前的互聯網金融領域，很多新興的企業，大多以做貸款或者金融衍生產品為主。其主打的賣點主要在於較高的投資收益或者較低的手續費優惠。但是在競爭日益加劇的市場環境下，由於不能保證資金流穩定，或者客戶粘性而倒閉的企業隨處可見。

據相關數據顯示，截止2013年底，中國境內共有450家P2P公司，其中有的甚至在創立幾天內即宣布倒閉。在這樣的基礎之上，實現精準營銷才是這些企業唯一的出路，這也正是大數據的作用所在。

雖然互聯網金融的發展仍然處於起步階段，但是卻已經有了相當豐富的成熟案例。比如通過定向技術查看用戶近期瀏覽過的理財網站，通過關鍵詞，瀏覽數據建立用戶模型，從而實現優化產品的實時推薦頻度，以便最大限度的鎖定有效用戶等。

幫助金融企業風險防控

除了以上的首要作用之外，大數據還能夠幫助金融企業加強風險的可控性。在精細化管理方面助推了互聯網金融，尤其是信貸服務的發展。

比如通過對大量網路交易及行為數據的分析，可以為用戶的信用評估提供可靠的依據。這些信用評估可以幫助金融企業在用戶的還款意願和能力方面做出較為准確的結論，以便決定是否繼續為該用戶提供快速授信或者現金分期等服務。從而最大限度的降低金融企業的業務風險。

當然，我們對於個人用戶或者企業用戶信用好壞的評定取決於諸多因素，但是我們也可以從這諸多因素中找到相應的數據。比如我們要尋找這個用戶的整體收入，固定資產，性格特點甚至是行為習慣等，那麼我們就可以從網上銀行，電商，社交網路，甚至招聘和婚介網站等地方獲取。

大數據的作用在這裡面得以體現的最關鍵的一點就是，這些所謂的數據往往都是以動態變數的形式存在的，而我們要想以此為依據獲得准確的信用評級，則更要倚重於大數據的持續分析功能。

通過上面的分析，我們也不得不承認大數據在互聯網金融發展中作用巨大，只不過在現在這個互聯網金融的起步階段，大數據作用的發掘仍不算完整，我們只能一步一步的在不斷的發展中發現它的好。

㈢ 金瑞龍互聯網金融大數據領域做得怎樣

金融科技是技術驅動的金融創新，為金融發展注入新的活力，也給金融安全帶來了挑戰，金瑞龍通過大數據應用，對實體經濟，踐行普惠金融作出了很大貢獻。

㈣ 互聯網金融借力大數據玩轉風險控制

互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
近兩年，金融行業內競爭在網路平台上全面展開。大數據時代，這種競爭說到底就是「數據為王」。為什麼大數據在互聯網金融領域扮演著如此重要的角色？業內人士認為，「互聯網+金融」具有共享性，提供了「大數據」和更充分的信息，即通過更完善的價格信號，幫助協調不同經濟部門非集中化決策。
信息占據核心地位
信息占金融市場核心地位。金融市場是進行資本配置和監管的一種制度安排，而資本配置及其監管從本質上來說是信息問題。因此，金融市場即進行信息的生產、傳遞、擴散和利用的市場。
在「互聯網+金融」時代，信息的傳遞和擴散更加便捷，信息的生產成本更為低廉，信息的利用渠道和方式也愈發多元化，從而越來越容易實現信息共享。這種共享不僅包含著各類不同金融機構之間的信息共享，而且包含著金融機構與其他行業之間的信息共享、金融機構和監管機構及企業間的共享等。
信息共享並由此形成的「大數據」，降低了單個金融機構獲得信息、甄別信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生產和傳播充分而順暢，從而極大地降低了信息的不完備和不對稱程度。「大數據」不僅使投資者可以獲取各種投資品種的價格及影響這些價格的因素的信息，而且籌資者也能獲取不同的融資方式的成本的信息，管理部門能夠獲取金融交易是否正常進行、各種規則是否得到遵守的信息，使金融體系的不同參與者都能作出各自的決策。
正確看待大數據徵信
互聯網金融的發展帶火了P2P市場，也折射出風控體系建設的缺失。P2P跑路現象主要原因就是風控缺失，體現在「重擔保、輕風控」和「重線上風控、輕線下調查」。
當前，多數P2P平台「重擔保、輕風控」的思路是不正確的，擔保是外界因素，風控是內在因素，一味強調用外在的因素而不解決自身的問題，不可能實現良好運轉。互聯網金融的風險管理不在規則之中，而在互聯網和金融雙重疊加的對象之中，其最基本的風險邊界應是保證投資者的資產安全。守住了安全底線，這些平台才能健康成長。所以，P2P平台根本的安全底線還在於加強自身對象的風控。
另一方面，風控分為貸前、貸中、貸後風控。目前有些P2P平台從最開始的貸前風控就缺失，貸前風控最重要的是要實現「線下調查」，即通過線下實地走訪和考察，對客戶信息進行交叉驗證和真實性驗證，包括對借款人銀行流水、徵信報告、財產證明、工作證明等的審查，通過審查評估借款人還款能力。這些線下風控是不可或缺的，不能迷信或過分誇大「互聯網+」的效率和普惠，線上的大數據和線下的實地考察必須結合。
基於大數據、個人徵信的風控手段已有很多，大數據徵信是實現P2P風控的創新路徑。但是也需要正確看待，既不能要求大數據徵信一步登天，一下子帶來質的改變；也不能風聲鶴唳，一有創新就以各種名義圍追堵截，而需要給予更多理性的包容和試錯的空間，在漸進創新中不斷完善大數據徵信體系。
目前存在的困難：
一是數據的虛擬性和「信息噪音」。雖然大數據及其分析提高了信息獲取的數量和精度，但由於虛擬世界中信息大爆炸造成的「信息噪音」，導致交易者身份、交易真實性、信用評價的驗證難度更大，反而可能在另一層面更強化信息不對稱程度，也更容易存在信息壟斷。
二是信用數據關聯的不確定性。信用數據是多樣化的，包括朋友信用、愛情信用、事業信用等。所謂忠孝不能兩全，一個對朋友忠誠的人不一定對事業忠誠。對事業或工作忠誠，也不一定能說明他的金融信用好。大數據通過日常信用來判斷金融信用會出現偏差。
三是「數據孤島」不能實現數據共享。互聯網平台具有強烈的規模效應，平台越大越容易產生數據，越容易使用數據。例如，阿里小貸主要通過賣家累計的海量交易信息及資金流水，也可通過大數據的分析在幾秒內完成對商家的授信。但是，阿里小貸的數據，不可能提供給其他公司使用。因此，下一步應推動數據的整合和共享。
玩轉大數據風控系統
傳統的風控模式更多關注的是靜態風險，對風險進行預判。而P2P市場讓越來越多的傳統金融企業轉型互聯網金融，大數據技術要對風險進行實時把握，要做到兩點：大數據和雲計算結合以及大數據的流處理模式。
大數據和雲計算結合，實現了實時監控。雲計算為大數據實時把握提供了硬體基礎，可以實現秒級的數據採集、分析和挖掘。流處理模式實現了靜態風險和動態風險的有效結合。一種人習慣先把信息存下來，然後一次性地處理掉，也叫批處理，如定期處理過期郵件；另一種人喜歡信息來一點處理一點，無用信息直接過濾掉，有用的存起來。後者就是流處理的基本範式，實現了實時監控。
怎樣才能針對企業自身的發展和業務方向，玩轉大數據風控系統，使其發揮到最大作用？我認為，要關注「大眾數據」。要意識到互聯網「長尾效應」的作用，互聯網環境下「得大眾者得天下」，關注大眾數據，要了解大眾心態，在歸屬感、成就感和參與感上下功夫。
還要將業務驅動轉向數據驅動。理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值，看似零散的數據背後尋找消費邏輯。此外，還應改造公司數據相關的IT部門，將其從「成本中心」轉化為「利潤中心」，充分認識大數據是核心競爭力，重視其挖掘和預測的能力。
當然，實時大數據風控還需要很多方面的探索，如何藉助大數據建立全生命風控體系，形成貸前、貸中、貸後流程管理系統和決策系統。另外，還需加強信用數據相關性研究和量化模型的開發，金融信用（主要指借貸數據）可獲得性比日常信用數據難，以金融信用為中心，通過日常信用，構建個人信用評估體系。

㈤ 「大數據+金融」：智能化發展將擦出怎樣的火花

大數據在互聯網金融領域的應用還處於起步階段，目前主要體現在大數據徵信和大數據風控兩大領域。
大數據徵信作為大數據在互聯網金融領域的主要應用，是指利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險等。
大數據徵信解決了傳統徵信數據不全、更新不及時、接入門檻高等問題，憑借其多樣化的數據源及技術支撐，更能全面反映個人信用情況，從而推動更多的人能享受到優質金融服務。
大數據風控系統優勢是大數據驅動，兼容手動、自動審批、決策、dai後管理。
大體有四部分功能：1、評分建模，風控部分；
2、IT系統：業務系統、審批系統、徵信系統、催收系統、賬務系統；
3、決策配置工具，即信dai決策引擎；
4、徵信大數據的整合模塊。

㈥ 大數據，時代的互聯網金融！

不能，只是理論上的概念而已。
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。

㈦ 互聯網金融基於大數據使用有哪些內容

談自己熟悉的一個方面吧。

互聯網金融會涉及到公司上市時期的資料搜集，競爭對手的情報獲回取，答網路對公司的評價以及負面的信息。因此，大數據的挖掘技術的應用就顯得非常必要了。

目前來說，效果比較好的技術是網路信息的採集技術。

這種採集技術的功能如下：

這類採集系統的應用領域較為廣泛：

：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。都會運用到的。

㈧ 互聯網金融模式的大數據金融

大數據金融是指依託於海量、非結構化的數據，通過互聯網、雲計算等信息化方式回對其數據進行專業答化的挖掘和分析，並與傳統金融服務相結合，創新性開展相關資金融通工作的統稱。大數據金融擴充了金融業的企業種類，不再是傳統金融獨大，並創新了金融產品和服務，擴大了客戶范圍，降低了企業成本。大數據金融按照平台運營模式，可分為平台金融和供應鏈金融兩大模式。兩種模式代表企業分別為阿里金融和京東金融。

㈨ 如何分析互聯網金融產品的大數據

軟體開發和互聯網金融都是相對飽和的了。 而隨著國家對大數據的重視，大數據分析方面的需求日益凸顯。 整體就業市場，大數據分析師處於巨大的缺口，未來各行各業對於大數據的運用必然常規化。