互聯網金融大數據分析

『壹』 如何用大數據分析金融數據

任何數據分析的前提是首先要理解業務模型，從你的金融數據是怎麼產生的，包括回哪些指標哪些數據，你的答分析是要為什麼業務服務的，也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品，還是最有價值的客戶，還是尋找最有效的成本節約途徑等

在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的業務模式等之後，再考慮你需要採用哪些數據，採用什麼方法來進行分析，這才涉及到如何進行具體的分析過程。

從整個大數據分析來看，前期的業務理解和數據整理大概要耗費一大半的精力和時間，弄清楚前期，後期的分析則會很快。

『貳』 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。

『叄』 現在互聯網金融這么火，像大數據那些專業是怎麼運用的

說到運用啊，樓主你知道「信誠人壽悅生活愛家行動」活動不，就是和堂傳媒內運用了多屏互動手段和大數據容手段。以40000+的有效用戶數據打破如今互聯網金融行業營銷記錄，也開創了大數據等技術運用的先河，可牛啦。

『肆』 如何進行互聯網金融運營數據的分析

做運營必須要對數據敏感，以下指標需要關註：
1、用戶注冊數，首先你要知內道你的注冊數據
2、注容冊成本，就是單個用戶成功注冊的成本
3、投資成本，就是注冊用戶到投資的成本
4、復投率，這個很重要，投資人數再多，如果沒有復投意義不大，因為拉新的成本比留住老用戶要大的多。
5、ROI，其實說了這么多，企業管理者就看重一個指標就是投資回報率，衡量一個推廣渠道的優劣，這個是核心指標
知道了哪個渠道的ROI最高，就可以對你的推廣策略做參考，這樣就能形成良性循環。

『伍』 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。

『陸』 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。

『柒』 常用的互聯網金融大數據風控方式有哪些

1：驗證借款人信息
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以通過藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。

2：大數據分析提交的信息
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸一般都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。
3：分析客戶的消費信息
從客戶的電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。
4：參考客戶的社會屬性和行為進行評估
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高。經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。

5：調查客戶是否進入黑名單
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。

『捌』 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。

『玖』 大數據是互聯網金融的核心，它在互聯網金融有什麼好處

一、驗證借款人身份
二、分析提交的信息來識別欺詐
三、分析客戶線上申請行為來識別欺詐
四、利用黑名單和灰名單識別風險
五、利用移動設備數據識別欺詐
六、利用消費記錄來進行評分
七、參考社會關系來評估信用情況
八、參考借款人社會屬性和行為來評估信用
九、利用司法信息評估風險

『拾』 軟體開發 大數據分析 互聯網金融哪個好

軟體開發襲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。
--廣東韻為大數據分析---