㈠ 2015年互聯網消費金融圖譜 下一個獨角獸在哪兒
我個人的看法是， 社區O2O金融。
為什麼呢？
因為你提到的互聯網消費金融，我理解的是個人零售類回消費，比答如餐飲，娛樂，休閑，網購等等。
但現在電商，商圈類O2O已經很成熟了，基本沒什麼增長空間了。然後，社區類消費金融確是異軍突起，成為新的消費增長點。因為我國城市的老城區改造，城鎮化，新的樓盤社區不斷涌現，社區居民消費力旺盛。所以我圍繞社區類的消費金融是一大市場。
現在很多行業都在涉足這個社區消費金融領域，比如銀行，互聯網，電信運營商。
㈡ 除了百度、阿里、騰訊，還有哪些做知識圖譜的企業
做搜索的大部分抄都已經構建了自己的知識圖譜，比如Google Knowledge Graph。國內互聯網公司也有很多在做的，比如美團大腦。
而2B也有不少優秀的做知識圖譜的企業，比如智器雲科技，有火眼金睛產品能夠快速構建知識圖譜並進行可視化認知分析，有天羅地網產品，據說可對千億級別的數據進行知識圖譜構建。
其它還有不少，比如明略，也是行業的姣姣者。
㈢ 歐洲互聯網支付模式與美國互聯網支付模式有哪些不同
互聯網金融是一個彈性很大、充滿想像空間的概念，其興起有深刻的宏觀背景。這些背景中，有些是全球性的，有些則為我國所特有。 第一，互聯網對許多不需要物流的行業都產生了影響，金融也不會例外。過去10年間，互聯網對通訊、圖書、音樂、商品零售等多個領域均產生了顛覆性影響，接下來是影視、教育。一個突出的例子是，E-mail興起後，傳統書信很快就接近消失了。而且從本質上講，金融本身就是數字（在金融機構資產中，固定資產佔比很低），與互聯網有相同的數字基因；所有金融產品都可以看作數據組合，所有金融活動都可以看作數據在互聯網上的移動。 第二，整個社會走向數字化。目前，全社會信息中有約70%已經被數字化了。未來，各種感測器會更加普及，在大范圍內得到應用（比如，目前智能手機中已經嵌入了很復雜的感測設備或程序），購物、消費、閱讀等很多活動會從線下轉到線上（3D列印普及後，製造業也會轉到線上），互聯網上會產生很多復雜的溝通和分工協作方式。在這種情況下，全社會信息中有90%可能會被數字化。這就為大數據在金融中的應用創造了條件。如果個人、企業等的大部分信息都存放在互聯網上，那麼基於網上信息就能准確評估這些人或企業等的信用資質、盈利前景。 第三，一些實體經濟企業積累了大量數據和風險控制工具，可以用於金融活動中，典型案例比如阿里巴巴、京東等電子商務公司。不僅如此，共享經濟（sharingeconomy）正在歐美國家興起，我國也出現了一些案例。電子商務、共享經濟等互聯網交換經濟與互聯網金融有天然的緊密聯系，既為互聯網金融提供了應用場景，也為互聯網金融打下數據基礎和客戶基礎，體現了實體經濟與金融在互聯網上的融合。 中國金融體系特點促使互聯網金融浪潮興起 第四，我國金融體系中的一些低效率或扭曲因素為互聯網金融發展創造了空間： (1)我國正規金融一直未能有效服務小微企業，而民間金融（或非正規金融）有內在局限性，風險事件頻發； (2)經濟結構調整產生了大量消費信貸需求，很多不能從正規金融得到滿足； (3)在存貸款利差受保護的情況下，銀行利潤高，各類資本都有進入銀行業的積極性； (4)受管制的存款利率經常跑不過通貨膨脹，股票市場多年不振，在加上近年來對購房的限制，老百姓的投資理財需求得不到有效滿足； (5)目前IPO管理體制下，股權融資渠道不通暢； (6)證券、基金、保險等的產品銷售受制於銀行渠道，有動力拓展網上銷售渠道。 在這些背景下，目前我國互聯網金融主要針對個人和小微企業的信貸融資需求、一些創意性項目的類股權融資需求、老百姓的投資理財需求以及金融產品銷售的「去銀行渠道化」。 互聯網金融「家族」圖譜梳理 譜系概念的典型代表是光譜。太陽光按頻率從低到高，可以分為紅、橙、黃、綠、藍、靛、紫等連續光譜。互聯網金融也是譜系概念。互聯網金融譜系的兩端，一端是傳統銀行、證券、保險、交易所等金融中介和市場，另一端是瓦爾拉斯一般均衡對應的無金融中介或市場情形，介於兩端之間的所有金融交易和組織形式，都屬於互聯網金融的范疇。 我們按照目前各種互聯網金融形態在支付方式、信息處理、資源配置三大支柱上的差異，將它們劃分為8種主要類型： 1.傳統金融機構的互聯網形態 傳統金融機構的互聯網形態體現了互聯網對金融機構的物理網點、人工服務等的替代，包括：(1)網路銀行和手機銀行，以INGDirect（歐洲）、M-Pesa（肯亞）為代表；(2)網路證券公司，以CharlesSchwab（美國）為代表；(3)網路保險公司。 2.移動支付和第三方支付 移動支付和第三方支付體現了互聯網對金融支付的影響，以Paypal（美國）、支付寶（阿里）、財付通和微信支付（騰訊）為代表。 3.互聯網貨幣 互聯網貨幣體現了互聯網對貨幣形態的影響，以比特幣、Q幣、亞馬遜幣為代表。 4.基於大數據的徵信和網路貸款 因為貸款的核心技術是信用評估，我們將徵信和網路貸款放在一起討論。基於大數據的徵信，以ZestFinance（美國）、Kreditech（德國）代表。基於大數據的網路貸款，以Kabbage（美國）、阿里小貸為代表。 5.P2P網路貸款 P2P網路貸款是互聯網上個人之間的借貸，以美Prosper、LendingClub（美國）、Zopa（英國）、宜信、陸金所、拍拍貸、人人貸為代表。 6.眾籌融資 眾籌融資是互聯網上的股權融資，以Kickstarter（美國）、天使匯為代表。 7.金融產品的網路銷售 通過網路銷售金融產品，以Bankrate（美國）、余額寶、網路金融、融360、東方財富(300059,股吧)網為代表。 8.網路金融交易平台 以SecondMarket、SharesPost（美國）、前海股權交易所為代表。
㈣ 中國互聯網金融怎麼上傳身份證及圖片
首先你得使用智能手機，且相機拍的不錯的比較清晰的；然後登錄軟體，一般是打專開個人資料屬處有信息填寫上傳身份證，開始打開相機拍照上傳就好了。如果上傳不了或者打開不了，建議打客服電話咨詢一下再尋找解決問題的辦法。
㈤ 互聯網模式下金融探究屬於宏觀嗎
互聯網金融是一個彈性很大、充滿想像空間的概念，其興起有深刻的宏觀背景。這些背景中，有些是全球性的，有些則為我國所特有。
第一，互聯網對許多不需要物流的行業都產生了影響，金融也不會例外。過去10年間，互聯網對通訊、圖書、音樂、商品零售等多個領域均產生了顛覆性影響，接下來是影視、教育。一個突出的例子是，E-mail興起後，傳統書信很快就接近消失了。而且從本質上講，金融本身就是數字（在金融機構資產中，固定資產佔比很低），與互聯網有相同的數字基因；所有金融產品都可以看作數據組合，所有金融活動都可以看作數據在互聯網上的移動。
第二，整個社會走向數字化。目前，全社會信息中有約70%已經被數字化了。未來，各種感測器會更加普及，在大范圍內得到應用（比如，目前智能手機中已經嵌入了很復雜的感測設備或程序），購物、消費、閱讀等很多活動會從線下轉到線上（3D列印普及後，製造業也會轉到線上），互聯網上會產生很多復雜的溝通和分工協作方式。在這種情況下，全社會信息中有90%可能會被數字化。這就為大數據在金融中的應用創造了條件。如果個人、企業等的大部分信息都存放在互聯網上，那麼基於網上信息就能准確評估這些人或企業等的信用資質、盈利前景。
第三，一些實體經濟企業積累了大量數據和風險控制工具，可以用於金融活動中，典型案例比如阿里巴巴、京東等電子商務公司。不僅如此，共享經濟（sharingeconomy）正在歐美國家興起，我國也出現了一些案例。電子商務、共享經濟等互聯網交換經濟與互聯網金融有天然的緊密聯系，既為互聯網金融提供了應用場景，也為互聯網金融打下數據基礎和客戶基礎，體現了實體經濟與金融在互聯網上的融合。
中國金融體系特點促使互聯網金融浪潮興起
第四，我國金融體系中的一些低效率或扭曲因素為互聯網金融發展創造了空間：
(1)我國正規金融一直未能有效服務小微企業，而民間金融（或非正規金融）有內在局限性，風險事件頻發；
(2)經濟結構調整產生了大量消費信貸需求，很多不能從正規金融得到滿足；
(3)在存貸款利差受保護的情況下，銀行利潤高，各類資本都有進入銀行業的積極性；
(4)受管制的存款利率經常跑不過通貨膨脹，股票市場多年不振，在加上近年來對購房的限制，老百姓的投資理財需求得不到有效滿足；
(5)目前IPO管理體制下，股權融資渠道不通暢；
(6)證券、基金、保險等的產品銷售受制於銀行渠道，有動力拓展網上銷售渠道。
在這些背景下，目前我國互聯網金融主要針對個人和小微企業的信貸融資需求、一些創意性項目的類股權融資需求、老百姓的投資理財需求以及金融產品銷售的「去銀行渠道化」。
互聯網金融「家族」圖譜梳理
譜系概念的典型代表是光譜。太陽光按頻率從低到高，可以分為紅、橙、黃、綠、藍、靛、紫等連續光譜。互聯網金融也是譜系概念。互聯網金融譜系的兩端，一端是傳統銀行、證券、保險、交易所等金融中介和市場，另一端是瓦爾拉斯一般均衡對應的無金融中介或市場情形，介於兩端之間的所有金融交易和組織形式，都屬於互聯網金融的范疇。
我們按照目前各種互聯網金融形態在支付方式、信息處理、資源配置三大支柱上的差異，將它們劃分為8種主要類型：
1.傳統金融機構的互聯網形態
傳統金融機構的互聯網形態體現了互聯網對金融機構的物理網點、人工服務等的替代，包括：(1)網路銀行和手機銀行，以INGDirect（歐洲）、M-Pesa（肯亞）為代表；(2)網路證券公司，以CharlesSchwab（美國）為代表；(3)網路保險公司。
2.移動支付和第三方支付
移動支付和第三方支付體現了互聯網對金融支付的影響，以Paypal（美國）、支付寶（阿里）、財付通和微信支付（騰訊）為代表。
3.互聯網貨幣
互聯網貨幣體現了互聯網對貨幣形態的影響，以比特幣、Q幣、亞馬遜幣為代表。
4.基於大數據的徵信和網路貸款
因為貸款的核心技術是信用評估，我們將徵信和網路貸款放在一起討論。基於大數據的徵信，以ZestFinance（美國）、Kreditech（德國）代表。基於大數據的網路貸款，以Kabbage（美國）、阿里小貸為代表。
5.P2P網路貸款
P2P網路貸款是互聯網上個人之間的借貸，以美Prosper、LendingClub（美國）、Zopa（英國）、宜信、陸金所、拍拍貸、人人貸為代表。
6.眾籌融資
眾籌融資是互聯網上的股權融資，以Kickstarter（美國）、天使匯為代表。
7.金融產品的網路銷售
通過網路銷售金融產品，以Bankrate（美國）、余額寶、網路金融、融360、東方財富(300059,股吧)網為代表。
8.網路金融交易平台
以SecondMarket、SharesPost（美國）、前海股權交易所為代表。
㈥ 請問誰知道中國互聯網金融協會投訴平台，填寫資料時候我的身份證圖片不能操作上傳手機電腦操作都不行，
先把圖片格式和圖片大小轉換一下就可以了。
㈦ 請問中國互聯網金融協會投訴平台，怎麼我的身份證圖片上傳不了，電腦手機操作都沒辦法上傳身份證照片。
我的開始也是，後來發現是瀏覽器屏蔽了，瀏覽器那設置允許訪問就可以你，你看看你的瀏覽器左上角或右上角有沒有什麼提示
㈧ 優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的
現在一提起互聯網金融行業、Fintech領域，人工智慧、大數據風控的熱度就直線飆升。許多交易規模比較大的互聯網金融公司都在努力發展大數據風控技術，以構建提供普惠金融服務的能力。
那麼，這些優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的呢?
陸金所：KYC 2.0系統
精準判斷投資者的風險承受能力
陸金所自成立起就引進國際領先的第四代風險管理系統，借鑒平安集團經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。其近日又推出了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習以及金融工程等方法，建立完整的互聯網財富管理平台投資者適當性管理體系，在資金端對投資者進行「精準畫像」，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守、穩健、平衡、成長、進取五大類型基礎上對投資者風險承受力評估結果進行量化，每位用戶都會獲得專屬的風險承受能力分值，又稱「堅果財智分」，對投資者風險承受能力的判斷更精準。
點評：量化數據信息，進行大數據建模。
風控最好的數據還是金融數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等信用數據，這些數據同信用相關度高，可以反映用戶的還款能力和還款意願，這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是風險評估最好的數據。
所以，陸金所以平安集團經驗為基礎運用到的大數據風控，使用的是圍繞用戶周圍的信用數據，這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，對其個人進行打分，再對其進行個體分析，最終得到一個綜合評分，這就對用戶進行了一個精準的風險承受能力評判。
民貸天下：拓寬數據維度
實現純線上智能化服務
民貸天下基於穩健、安全、規范的風控理念，其風控部門確定了「風控從嚴」原則，設定了借款審查、貸中管理、貸後跟蹤等風控流程。目前，民貸天下正全力推進全智能化建設，構造一個完整的、從資產端到平台端的全鏈路大數據風控系統，通過對人工智慧、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的運用，為平台運營及業務發展提供強大動力。
在傳統數據之外，民貸天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，對用戶社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據整合分析，並且與螞蟻金服、芝麻信用、前海徵信、同盾等第三方機構緊密合作，進一步豐富對用戶的數據畫像，使民貸天下的大數據風控系統更加精準，從而實現從客戶申請、受理、審核、授信、放款到貸中貸後管理等純線上智能化服務。
點評：拓寬數據維度，是對傳統風控的補充。
傳統風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，特別在數據信息錄入維度上，影響用戶信用評分的信息較多，很多都沒有引入到風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)。
民貸天下利用這樣的大數據風控，通過與第三方合作等方式，將內部數據以及原有數據打通和整合之後，就會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。這些多維度、全面的信息正是大數據風控的優勢所在，同時也是對傳統風控一個很好的補充，進一步實現智能化服務。
真融寶：以數據介質為主
構建數據和模型演算法的核心技術
真融寶以數據介質為主，利用分布式計算處理數據，以公眾互聯網的全網為平台，以全網收集的數據來補充內部網集成的數據。並且在用戶數據方面，對每個新進用戶建立一份電子檔案，對每名用戶投資需求進行了解登記，並對每一筆資金進行多重備份，形成動態的用戶資金數據。
除此之外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能數據處理活動，降低人為因素的干擾，提高風險評估、分析和預警能力，大數據提供的信息使得真融寶的決策更加科學智能化，對於風控的精準度控制起到非常大的幫助作用。
點評：數據和模型演算法，可建立實時風險管理視圖。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，真融寶可以通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力，提升量化風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因子信息，提高了風險管理的及時性。
一直以來，風控都是金融機構的生命線。從陸金所、民貸天下、真融寶這三家互聯網金融公司為例，預計在未來，可能每家做借貸類的互聯網金融公司都會發展出屬於自己的一套大數據風控體系，並且隨著互聯創業公司的業務數據越來越大，數據基礎會逐漸扎實。
㈨ 互聯網金融圖譜：資產，資金和中介都怎麼玩
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