數據公司互聯網金融

㈠ 互聯網金融公司排名有哪些

互贏金融為抄您解答。
評價互聯網金融公司幾個標准：
第一，有一個非常清晰的商業模型，商業模式意味著有非常合適的或者可持續的盈利的來源，而且盈利來源本身又是能夠給相關的參與者創造價值。
第二，利率水平合適，中國的投資回報率比過去降低很多，可能找不到什麼行業有20%以上的利潤，在這種情況下，商業模式還是建立在高利率之上，本身是很大的風險。
第三，透明度，和傳統金融機構相比，互聯網企業最有潛力做到透明的，因為數據是在網上。
第四，建立核心競爭力，核心競爭力可以像BAT的平台優勢，也可以說在某一個行業有特別的聚焦的專業的能力。

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 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。

㈣ 大數據金融是不是互聯網金融

大數據並不是單指互聯網金融。

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對其數據進行專業化的挖掘和分析，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。

拓展資料：

互聯網金融行業面臨大洗牌

在去杠桿的嚴監管的大背景下,近期信用風險事件頻頻爆發,根據網貸之家的數據顯示,自6月以來,P2P行業新增問題平台133家,其中95家發布了相關逾期或停業兌付公告。

違約事件頻發的主要原因1)隨著市面上資金收緊,一些資質較差的企業出現債務違約,影響到相關P2P平台2)一些產品不合規、風控能力較差的平台,高返利的平台受到資金收緊的影響資金鏈斷裂3)P2P平台頻繁暴雷,引發投資者恐慌性擠兌,一些運營良好的P2P平台受到波及導致兌付困難。

短期來看行業集中暴雷會導致行業承壓,另一方面隨著不良企業出清,風控良好、經營合規的頭部互金公司有望迎來快速發展,互聯網金融企業能夠服務一些傳統金融機構難以觸及的領域作為傳統金融機構有效補充,隨著百行徵信建立,徵信體系的逐漸完善,預計行業風控能力將顯著提升,重點關注行業頭部企業

㈤ 深圳市前海大數據互聯網金融服務有限公司怎麼樣

深圳市前海大數據互聯網金融服務有限公司是2014-12-01注冊成立的有限責任公司，注冊地址位於深圳市前海深港合作區前灣一路1號A棟201室(入駐深圳市前海商務秘書有限公司)。

深圳市前海大數據互聯網金融服務有限公司的統一社會信用代碼/注冊號是91440300319697647X，企業法人李曉萍，目前企業處於開業狀態。

深圳市前海大數據互聯網金融服務有限公司的經營范圍是：一般經營項目是：依託互聯網等技術手段，提供金融中介服務（根據國家規定需要審批的，獲得審批後方可經營）；受託管理股權投資基金（不得以任何方式公開募集及發行基金、不得從事公開公開募集及發行基金管理業務）；網路技術開發；受託資產管理（不得從事信託、金融資產管理、證券資產管理等業務）；投資咨詢（不含限制項目）；投資管理（不含限制項目）；經濟信息咨詢（不含限制項目）；企業管理咨詢；股權投資；從事擔保業務（不含融資性擔保業務）；投資興辦實業（具體項目另行申報）；國內貿易（不含專營、專控、專賣商品）；經營進出口業務（法律、行政法規、國務院決定禁止的項目除外，限制的項目須取得許可後方可經營）。，許可經營項目是：。

通過愛企查查看深圳市前海大數據互聯網金融服務有限公司更多信息和資訊。

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 可靠的互聯網金融公司有哪些

松果互聯網金融，為互聯網金融行業提供整套解決方案的，金融行業對版IT技術和金融專業權知識門檻相對較高，雖然金融和互聯網的本質都在於融通，但玩法上如何做到兼容極其講究。

網路財富股票行情里的行情資訊個股信息數據就是松果互聯網金融提供的。

松果互聯網金融，不僅為網路財富提供相關的行情、資訊、研報，同時能助力金融機構券商接入到網路財富這類的APP當中，幫助金融機構在互聯網上找到精準的用戶，用戶也能享受到全面便捷的服務。

㈧ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

作者：張溪夢 Simon
鏈接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
來源：知乎
著作權歸作者所有

我們之前做過一期互聯網金融的公開課，「互聯網金融增長寶典：三大步驟提高轉化，搞定用戶運營」，主講人是 GrowingIO 的業務增長負責人徐主峰，曾任職 Criteo、Microsoft 等公司，有豐富的電商、互聯網金融客戶解決方案經驗。 這是公開課的速記整理。
這是一篇互聯網金融寶典，我推薦給所有轉化率只有 1%、總是為誰可能是你的購買用戶而犯愁的互聯網金融的高管、PM、市場運營和銷售們。本文通過實戰案例，手把手教你建立轉化指標、 梳理分析思路、提供分析步驟並最終建立用戶行為分析模型。

文 / 徐主峰

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。
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。
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……
結合典型渠道特點，可以做一個象限圖：
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。