1. 核算國內生產總值時包括互聯網金融收益么
國內生產總值是用最終產品來計量的，即最終產品在該時期的最終出專售價值。一般根據產品屬的實際用途，可以把產品分為中間產品和最終產品。所謂最終產品，是指在一定時期內生產的可供人們直接消費或者使用的物品和服務。這部分產品已經到達生產的最後階段，不能再作為原料或半成品投入其他產品和勞務的生產過程中去，如消費品、資本品等，一般在最終消費品市場上進行銷售。中間產品是指為了再加工或者轉賣用於供別種產品生產使用的物品和勞務，如原材料、燃料等。GDP必須按當期最終產品計算，中間產品不能計入，否則會造成重復計算。其次，國內生產總值一般僅指市場活動導致的價值。那些非生產性活動以及地下交易、黑市交易等不計入GDP中，如家務勞動、自給自足性生產、賭博和毒品的非法交易等。
2. 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。
3. 互聯網金融有哪幾種模式
發展模式
眾籌
眾籌大意為大眾籌資或群眾籌資，是指用團購預購的形式，向網友募集項目資金的模式。眾籌的本意是利用互聯網和SNS傳播的特性，讓創業企業、藝術家或個人對公眾展示他們的創意及項目，爭取大家的關注和支持，進而獲得所需要的資金援助。眾籌平台的運作模式大同小異——需要資金的個人或團隊將項目策劃交給眾籌平台，經過相關審核後，便可以在平台的網站上建立屬於自己的頁面，用來向公眾介紹項目情況。[4]
P2P網貸
P2P[5] (Peer-to-Peerlending)，即點對點信貸。P2P網貸是指通過第三方互聯網平台進行資金借、貸雙方的匹配，需要借貸的人群可以通過網站平台尋找到有出借能力並且願意基於一定條件出借的人群，幫助貸款人通過和其他貸款人一起分擔一筆借款額度來分散風險，也幫助借款人在充分比較的信息中選擇有吸引力的利率條件。
兩種運營模式，第一是純線上模式，其特點是資金借貸活動都通過線上進行，不結合線下的審核。通常這些企業採取的審核借款人資質的措施有通過視頻認證、查看銀行流水賬單、身份認證等。第二種是線上線下結合的模式，借款人在線上提交借款申請後，平台通過所在城市的代理商採取入戶調查的方式審核借款人的資信、還款能力等情況。
第三方支付
第三方支付（Third-PartyPayment）狹義上是指具備一定實力和信譽保障的非銀行機構，藉助通信、計算機和信息安全技術，採用與各大銀行簽約的方式，在用戶與銀行支付結算系統間建立連接的電子支付模式。
根據央行2010年在《非金融機構支付服務管理辦法》中給出的非金融機構支付服務的定義，從廣義上講第三方支付是指非金融機構作為收、付款人的支付中介所提供的網路支付、預付卡、銀行卡收單以及中國人民銀行確定的其他支付服務。第三方支付已不僅僅局限於最初的互聯網支付，而是成為線上線下全面覆蓋，應用場景更為豐富的綜合支付工具。
數字貨幣
除去蓬勃發展的第三方支付、P2P貸款模式、小貸模式、眾籌融資、余額寶模式等形式，以比特幣為代表的互聯網貨幣也開始露出自己的獠牙[6] 。
以比特幣等數字貨幣為代表的互聯網貨幣爆發，從某種意義上來說，比其他任何互聯網金融形式都更具顛覆性。在2013年8月19日，德國政府正式承認比特幣的合法「貨幣」地位，比特幣可用於繳稅和其他合法用途，德國也成為全球首個認可比特幣的國家。這意味著比特幣開始逐漸「洗白」，從極客的玩物，走入大眾的視線。也許，它能夠催生出真正的互聯網金融帝國。
比特幣炒得火熱，也跌得慘烈。無論怎樣，這場似乎曾經離我們很遙遠的互聯網淘金盛宴已經慢慢走進我們的視線，它讓人們看到了互聯網金融最終極的形態就是互聯網貨幣。所有的互聯網金融只是對現有的商業銀行、證券公司提出挑戰，將來發展到互聯網貨幣的形態就是對央行的挑戰。也許比特幣會顛覆傳統金融成長為首個全球貨幣，也許它會最終走向崩盤，不管怎樣，可以肯定的是，比特幣會給人類留下一筆永恆的遺產。[6]
大數據金融
大數據金融是指集合海量非結構化數據，通過對其進行實時分析，可以為互聯網金融機構提供客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並准確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平台在營銷和風險控制方面有的放矢[7] 。
基於大數據的金融服務平台主要指擁有海量數據的電子商務企業開展的金融服務。大數據的關鍵是從大量數據中快速獲取有用信息的能力，或者是從大數據資產中快速變現利用的能力。因此，大數據的信息處理往往以雲計算為基礎。
金融機構
所謂信息化金融機構，是指通過採用信息技術，對傳統運營流程進行改造或重構，實現經營、管理全面電子化的銀行、證券和保險等金融機構。金融信息化是金融業發展趨勢之一，而信息化金融機構則是金融創新的產物。
從金融整個行業來看，銀行的信息化建設一直處於業內領先水平，不僅具有國際領先的金融信息技術平台，建成了由自助銀行、電話銀行、手機銀行和網上銀行構成的電子銀行立體服務體系，而且以信息化的大手筆——數據集中工程在業內獨領風騷，其除了基於互聯網的創新金融服務之外，還形成了「門戶」「網銀、金融產品超市、電商」的一拖三的金融電商創新服務模式。
金融門戶
互聯網金融門戶（ITFIN）是指利用互聯網進行金融產品的銷售以及為金融產品銷售提供第三方服務的平台。它的核心就是「搜索比價」的模式，採用金融產品垂直比價的方式，將各家金融機構的產品放在平台上，用戶通過對比挑選合適的金融產品。
互聯網金融門戶多元化創新發展，形成了提供高端理財投資服務和理財產品的第三方理財機構，提供保險產品咨詢、比價、購買服務的保險門戶網站等。這種模式不存在太多政策風險，因為其平台既不負責金融產品的實際銷售，也不承擔任何不良的風險，同時資金也完全不通過中間平台。
4. 互聯網金融的概念
互聯網金融（）是指以依託於支付、雲計算、社交網路以及搜索引擎、app等互聯網工具，實現資金融通、支付和信息中介等業務的一種新興金融。互聯網金融不是互聯網和金融業的簡單結合，而是在實現安全、移動等網路技術水平上，被用戶熟悉接受後（尤其是對電子商務的接受），自然而然為適應新的需求而產生的新模式及新業務。是傳統金融行業與互聯網精神相結合的新興領域。
當前互聯網+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、APP軟體等；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、（P2P）模式的網路借貸平台，眾籌模式的網路投資平台，挖財類（模式）的手機理財APP(理財寶類)，以及第三方支付平台等。
眾籌
眾籌大意為大眾籌資或群眾籌資，是指用團購預購的形式，向網友募集項目資金的模式。眾籌的本意是利用互聯網和SNS傳播的特性，讓創業企業、藝術家或個人對公眾展示他們的創意及項目，爭取大家的關注和支持，進而獲得所需要的資金援助。眾籌平台的運作模式大同小異——需要資金的個人或團隊將項目策劃交給眾籌平台，經過相關審核後，便可以在平台的網站上建立屬於自己的頁面，用來向公眾介紹項目情況。[3]
P2P網貸
P2P[4] (Peer-to-Peerlending)，即點對點信貸。P2P網貸是指通過第三方互聯網平台進行資金借、貸雙方的匹配，需要借貸的人群可以通過網站平台尋找到有出借能力並且願意基於一定條件出借的人群，幫助貸款人通過和其他貸款人一起分擔一筆借款額度來分散風險，也幫助借款人在充分比較的信息中選擇有吸引力的利率條件，比如貸貸巴等。
兩種運營模式，第一是純線上模式，其特點是資金借貸活動都通過線上進行，不結合線下的審核。通常這些企業採取的審核借款人資質的措施有通過視頻認證、查看銀行流水賬單、身份認證等。第二種是線上線下結合的模式，借款人在線上提交借款申請後，平台通過所在城市的代理商採取入戶調查的方式審核借款人的資信、還款能力等情況。
第三方支付
第三方支付（Third-PartyPayment）狹義上是指具備一定實力和信譽保障的非銀行機構，藉助通信、計算機和信息安全技術，採用與各大銀行簽約的方式，在用戶與銀行支付結算系統間建立連接的電子支付模式。
根據央行2010年在《非金融機構支付服務管理辦法》中給出的非金融機構支付服務的定義，從廣義上講第三方支付是指非金融機構作為收、付款人的支付中介所提供的網路支付、預付卡、銀行卡收單以及中國人民銀行確定的其他支付服務。第三方支付已不僅僅局限於最初的互聯網支付，而是成為線上線下全面覆蓋，應用場景更為豐富的綜合支付工具。
數字貨幣
除去蓬勃發展的第三方支付、P2P貸款模式、小貸模式、眾籌融資、余額寶模式等形式，以比特幣為代表的互聯網貨幣也開始露出自己的獠牙[5] 。
以比特幣等數字貨幣為代表的互聯網貨幣爆發，從某種意義上來說，比其他任何互聯網金融形式都更具顛覆性。在2013年8月19日，德國政府正式承認比特幣的合法「貨幣」地位，比特幣可用於繳稅和其他合法用途，德國也成為全球首個認可比特幣的國家。這意味著比特幣開始逐漸「洗白」，從極客的玩物，走入大眾的視線。也許，它能夠催生出真正的互聯網金融帝國。
比特幣炒得火熱，也跌得慘烈。無論怎樣，這場似乎曾經離我們很遙遠的互聯網淘金盛宴已經慢慢走進我們的視線，它讓人們看到了互聯網金融最終極的形態就是互聯網貨幣。所有的互聯網金融只是對現有的商業銀行、證券公司提出挑戰，將來發展到互聯網貨幣的形態就是對央行的挑戰。也許比特幣會顛覆傳統金融成長為首個全球貨幣，也許它會最終走向崩盤，不管怎樣，可以肯定的是，比特幣會給人類留下一筆永恆的遺產。[5]
大數據金融
大數據金融是指集合海量非結構化數據，通過對其進行實時分析，可以為互聯網金融機構提供客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，並准確預測客戶行為，使金融機構和金融服務平台在營銷和風險控制方面有的放矢。
基於大數據的金融服務平台主要指擁有海量數據的電子商務企業開展的金融服務。大數據的關鍵是從大量數據中快速獲取有用信息的能力，或者是從大數據資產中快速變現利用的能力。因此，大數據的信息處理往往以雲計算為基礎。
金融機構
所謂信息化金融機構，是指通過採用信息技術，對傳統運營流程進行改造或重構，實現經營、管理全面電子化的銀行、證券和保險等金融機構。金融信息化是金融業發展趨勢之一，而信息化金融機構則是金融創新的產物。
從金融整個行業來看，銀行的信息化建設一直處於業內領先水平，不僅具有國際領先的金融信息技術平台，建成了由自助銀行、電話銀行、手機銀行和網上銀行構成的電子銀行立體服務體系，而且以信息化的大手筆——數據集中工程在業內獨領風騷，其除了基於互聯網的創新金融服務之外，還形成了「門戶」「網銀、金融產品超市、電商」的一拖三的金融電商創新服務模式。
金融門戶
互聯網金融門戶是指利用互聯網進行金融產品的銷售以及為金融產品銷售提供第三方服務的平台。它的核心就是「搜索比價」的模式，採用金融產品垂直比價的方式，將各家金融機構的產品放在平台上，用戶通過對比挑選合適的金融產品。
互聯網金融門戶多元化創新發展，形成了提供高端理財投資服務和理財產品的第三方理財機構，提供保險產品咨詢、比價、購買服務的保險門戶網站等。這種模式不存在太多政策風險，因為其平台既不負責金融產品的實際銷售，也不承擔任何不良的風險，同時資金也完全不通過中間平台。
成本低
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。
效率高
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。如阿里小貸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」。[6]
覆蓋廣
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。
發展快
依託於大數據和電子商務的發展，互聯網金融得到了快速增長。以余額寶為例，余額寶上線18天，累計用戶數達到250多萬，累計轉入資金達到66億元。據報道，余額寶規模500億元，成為規模最大的公募基金。
管理弱
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。互聯網金融在中國處於起步階段，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。
風險大
一是信用風險大。現階段中國信用體系尚不完善，互聯網金融的相關法律還有待配套，互聯網金融違約成本較低，容易誘發惡意騙貸、捲款跑路等風險問題。特別是P2P網貸平台由於准入門檻低和缺乏監管，成為不法分子從事非法集資和詐騙等犯罪活動的溫床。去年以來，淘金貸、優易網、安泰卓越等P2P網貸平台先後曝出「跑路」事件。
二是網路安全風險大。中國互聯網安全問題突出，網路金融犯罪問題不容忽視。一旦遭遇黑客攻擊，互聯網金融的正常運作會受到影響，危及消費者的資金安全和個人信息安全
5. 關於互聯網金融行業的會計分錄，求解~~很急 謝謝~
雖然沒接觸過互聯網金融行業的會計，不過要是我做的話，我會這么做
借：銀行存款 15
貸：預收賬款 15
借：勞務成本 15
貸：銀行存款 15
6. 互聯網金融占金融總量
比例還是挺小的，才幾千億，相對幾十萬億的總量。。。
7. 互聯網金融公司的會計分錄！求大神指導
8. 請問互聯網金融公司的的主營業務成本都包含什麼謝謝！
金融公司的主營業務成本是指業務成交所產生的實際成本。
主營業務成本包含了：市場宣傳、人員工資、場地租金及企業的賦稅都內容。