互聯網金融業務分析

㈠ 互聯網金融業務主要有哪些模式

互聯網金融業務模式：系統梳理出了第三方支付、P2P網貸、大數據金融、眾籌、信息化金融機構、互聯網金融門戶等六大互聯網金融模式。

㈡ 互聯網金融的特點都有哪些

1、投入資金較低
在投資理財中，互聯網金融模式下，資金供求雙方可以通過網路平台自行完成信息甄別、匹配、定價和交易，無傳統中介、無交易成本、無壟斷利潤。一方面，金融機構可以避免開設營業網點的資金投入和運營成本；另一方面，消費者可以在開放透明的平台上快速找到適合自己的金融產品，削弱了信息不對稱程度，更省時省力。
2、效率較高
互聯網金融業務主要由計算機處理，操作流程完全標准化，客戶不需要排隊等候，業務處理速度更快，用戶體驗更好。如依託電商積累的信用資料庫，經過數據挖掘和分析，引入風險分析和資信調查模型，商戶從申請貸款到發放只需要幾秒鍾，日均可以完成貸款1萬筆，成為真正的「信貸工廠」。
3、覆蓋較廣
互聯網金融模式下，客戶能夠突破時間和地域的約束，在互聯網上尋找需要的金融資源，金融服務更直接，客戶基礎更廣泛。此外，互聯網金融的客戶以小微企業為主，覆蓋了部分傳統金融業的金融服務盲區，有利於提升資源配置效率，促進實體經濟發展。
4、發展較快
依託於大數據和電子商務的發展，互聯網金融得到了快速提升。
5、管理較弱
一是風控弱。互聯網金融還沒有接入人民銀行徵信系統，也不存在信用信息共享機制，不具備類似銀行的風控、合規和清收機制，容易發生各類風險問題，已有眾貸網、網贏天下等P2P網貸平台宣布破產或停止服務。二是監管弱。互聯網金融處於起步階段，還沒有監管和法律約束，缺乏准入門檻和行業規范，整個行業面臨諸多政策和法律風險。

㈢ 互聯網金融特點及與傳統金融特點的比較

互聯網金融在近兩年成為了炙手可熱的東西，在經濟發達的大中城市都能聽到別人隨口談起「馬雲說…」「劉強東說…」或者在互聯網上、雜志報紙上看到一些與互聯網金融相關的信息，如果說不出一兩件互聯網金融的事，都覺得落於人後了。

傳統金融業的社會分析

傳統金融面臨互聯網金融這樣一個挑戰，這也未必是它的末路。要知道，有競爭，才有發展。為了自身發展，傳統金融行業也要積極地行動起來，為自身謀取福利。

互聯網金融的社會分析

當前的互聯網金融格局，由傳統金融機構和非金融機構組成。傳統金融機構主要為傳統金融業務的互聯網創新以及電商化創新等，非金融機構則主要是指利用互聯網技術進行金融運作的電商企業、人人貸(P2P)模式的網路借貸平台，如萬融投資平台，眾籌模式的網路投資平台，以及第三方支付平台等。

互聯網金融模式是怎麼樣的呢?大家經常談到的P2P的模式，這種模式更多的提供了中介服務，這種中介把資金出借方需求方結合在一起。互聯網金融模式有4
種，相對安全的P2P模式是擔保機構擔保交易模式。此類平台作為中介，平台不吸儲，不放貸，只提供金融信息服務，由合作的小貸公司和擔保機構提供雙重擔保。此模式首先在人人貸平台創立，由人人貸與中安信業共同推出產品「機構擔保標」。此類平台的交易模式多為「1對多」，即一筆借款需求由多個投資人投資。此種模式的優勢是可以保證投資人的資金安全。萬惠投融就是採取這樣的模式，極大的保障了投資人的資金安全。

互聯網金融pk傳統金融業

互聯網金融與傳統金融業的區別不僅僅在於金融業務所採用的媒介不同，更重要的在於金融參與者深諳互聯網「開放、平等、協作、分享」的精髓，通過互聯網、移動互聯網等工具，使得傳統金融業務具備透明度更強、參與度更高、協作性更好、中間成本更低、操作上更便捷等一系列特徵。

融360副總裁陸佳彥是標準的「銀行高管」：上海交大MBA畢業，從渣打銀行客戶經理做到了寧波銀行上海浦東分行副行長，擁有11年的商業銀行運營和管理經驗。2011年與朋友創建融360，專做針對金融零售市場的產品搜索。

對比銀行體系裡以關系為導向銷售銀行產品，融360副總裁陸佳彥現在更欣賞互聯網以效果為導向的銷售方式。

兩種不同的銷售模式，反應出了兩個行業產品特質的巨大差異--靠關系銷售產品的背後，是產品同質化太嚴重，沒辦法靠產品本身去說服客戶，只有走大客戶關系;而互聯網金融產品更強調的是「產品價值」，放大客戶、用戶的使用體驗，讓產品本身說服客戶。

互聯網金融來了，誰是最大的受益者?阿里巴巴集團董事局主席馬雲說中國金融體系有80%的客戶沒被服務到。從我們的調研結果來估算，接近90%有金融需求的客戶，在傳統金融體系中未曾獲得滿足。我把他們稱為「小融」用戶，誰牢牢地抓住了小融用戶，誰就能在互聯網金融時代占據競爭的制高點。

㈣ 互聯網金融業務面臨四大風險有哪些

我國互聯網金融的特殊風險

3.流動性風險。流動性是商業銀行正常存在的一種風險類型，銀行的流動性來自於銀行存款和貸款，一旦銀行的存款不足以支付貸款所需，就產生了流動性的不足，這種流動性不足根源於銀行償還能力的有限和取款數量的難以預期。銀行流動性直接關乎銀行的經營能力和信用，流動性不足將導致銀行貨幣流通的緩慢甚至停滯，嚴重時有可能導致銀行的倒閉。

4.法律風險。法律風險是指由於網路金融立法相對落後和模糊而導致的交易風險。互聯網是一個全球信息交互的平台，互聯網金融是一個跨國界的金融平台，然而由於各個國家、地區經濟制度和法律規定的差異，互聯網交易雙方對於互聯網金融的規則很難達到完全一致，這就加劇了一些互聯網金融的違規違法幾率，從而誘發法律風險。互聯網金融在很多發展中國家都剛剛起步，相關法律體系還不完善，如在網路金融市場准入、交易者的身份認證、電子合同的有效性確認等方面尚無明確而完備的法律規范。因此，在採用bis後，利用網路提供或接受金融服務，簽訂經濟合同就會面臨在有關權利與義務等方面的相當大的法律風險，容易陷入不應有的糾紛之中，使交易者面臨關於交易行為及其結果的更大的不確定性，增大了網路金融的交易費用，甚至影響網路金融的健康發展。互聯網金融存在的風險，嚴重威脅到了我國金融市場的穩定，阻礙我國互聯網金融的縱深發展。面對互聯網金融的諸多風險，我們要做好完全的風險防範措施。

㈤ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

來源於：知乎
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。

最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。

㈥ 如何理解互聯網金融，分析幾個核心業務就懂了

互聯網金融，是利抄用互聯網技術和移動通信技術等一系列現代信息科技技術實現資金融通的一種新興金融模式。在此種模式下，市場信息不對稱程度非常低，資金供需雙方能夠通過網路直接對接，交易成本大大減少。
通過對業內相應商業模式、商業現象進行深度剖析，可以將互聯網金融分為六大模式：第三方支付、P2P網貸、大數據金融、眾籌、信息化金融機構、互聯網金融門戶。
謝謝採納，僅供參考！