互联网金融战略分析

① 论文 某银行互联网金融发展战略研究答辩时会提问哪方面问题

这个你首先写好论文撒~毕竟答辩都是围绕你的论文来回答问题的~你去看下（金融）这样的期刊~提升自己的专业知识比一切都重要~

② 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

来源于：知乎
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。

最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。

③ 腾讯金融战略可行性分析

腾讯金融战略如何走？
互联网金融，本质上是利用互联网互通有无，快捷，透明的信息建构方式来减少信息不对称，来降低传统金融服务的门槛和成本，同时在传统金融的风险控制方面达到一定的要求，以便和传统金融产品在渠道上进行对接。金融主要是融通资金，提高资金的流转和使用效率，互联网金融也一样，其目的是为了满足传统金融所无力服务或不愿服务的弱势客户，并通过数量级规模的增长来实现平台方和融资方的共赢。
腾讯理财通以及微信支付，是从互联网金融的“存、贷、汇”中的“存”一端开始发力，并利用财付通的第三方支付底层架构来满足支付的便捷性需求。对于腾讯来说，这是找到了一个最佳的战略切入点，因为和阿里相比，如果再从“贷”的资产端开始做起，已经很难取得优势了，因为腾讯电商的数据积累和平台信用环境还不足以支撑起电商小贷的需求。
因此，和网络选择用百发理财来引爆市场粘性一样，腾讯的战略重点也是相似的，利用自身优势最大的板块——互联网社交群体粘性来快速推广在线理财，并提供快捷购买与取现服务，在货币市场基金的互联网化过程中，市场还没有完全饱和的情况下，尽早地利用腾讯的社交优势来圈占更多的客户群体，实现规模的几何级增长。要知道，互联网领域内的竞争逻辑就是寡头定律，第一个吃螃蟹的往往占据50%以上的市场，第二名则在20%左右，第三名则往往只有10%，还有剩下的公司来分享为数不多的20%。

腾讯金融战略目前在在线理财市场总算是赶上了末班车，取得了还不错的市场效果，打响了头一枪，但仍然需要在其他的细分领域内做更多文章，比如电商小贷，p2p，金融服务平台以及更多的互联网金融应用场景化。个人认为，腾讯的金融战略完全没必要照搬阿里的“存贷汇”模式，而是在此基础上进行借鉴式吸收，结合自身的优势资源进行互联网流量的“金融化”变现。
第一步，整合腾讯集团内部的金融资源，包括底层的支付结构，和传统金融部门之间的产品合作，以及和集团内部其他产品之间的金融化对接。这一步相信在2013年的蛰伏期，腾讯集团已经做了很多工作。
第二步，先声夺人，需要找到一个可以引爆市场热点的腾讯式金融产品，从目前来看。基于微信支付的理财通以及后续的在线理财产品是不错的选择，通过基于微信的金融产品来实现腾讯金融的战略起步。
第三步，不求盲目完整，而求做精做细。目前互联网金融BAT中，阿里是最完善的金融模式，涵盖了从贷款端到存款端的金融服务，并和传统金融机构之间进行了很好的服务对接，甚至控股了传统基金，以实现对渠道的掌握。腾讯金融则应立足于掌握自身优势的前提下进行有选择性的尝试。这是一种从下至上的战略突破方法，先集中优势兵力突破几个核心的优势产品，而后再考虑产品的全局化和战略化。

金融布局，取舍之道
谈到互联网金融的布局，还得再说说目前比较流行的几大互联网金融模式，以及和腾讯金融可以结合的点。战略归战略，到落地的角度上，还是需要集合目前市场上比较能够被人接受的互联网金融操作模式。在一定程度上来说，互联网金融也是具有一定资源稀缺性的行业，比如模式，市场，用户体验以及产品。因为目前大多数互联网金融产品都是走渠道，并和传统金融对接，或者和其他现有产业进行互联网思维化的改变。
除了电商金融（小贷、支付、理财），还有p2p网贷，众筹，互联网金融服务平台，数据征信服务，以及互联网货币等。对于拥有电商、社交以及网站传媒、游戏、安全、搜索等全门类互联网服务的腾讯来说，拥有各种交叉的，复合的，高度黏合的用户体验需求，并如何嫁接进入金融服务是关键。从腾讯掌握的资源看，最合适的模式是做大的金融服务平台，并在平台上整合进具体的在线理财、搜索、支付服务。目前微信的理财通就是利用了微信平台进行社交和理财的变现。
在后续的金融产品推出上，腾讯金融仍应该保持这种思路，集合整个腾讯的平台资源，找到合适的突破口，并以腾讯的平台性为底层架构，开展方便快捷的金融服务。在产品的表现上，这很有可能是碎片化的，但是纵观全局，这些碎片正好称为腾讯金融的支架，支撑起整个金融服务平台的运作。在这个平台中，支付的快捷和便利是前提条件。因此，腾讯金融应该抓住“平台、碎片化、支付”这几个关键，进行金融框架的搭建。

④ 互联网金融的概述

本书分为三篇，共十二章。第一篇为互联网金融概述，主要对互联网金融的定义、特点、概况等进行阐述；第二篇为互联网金融六大模式，逐一分析第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户等互联网金融六大模式；第三篇为互联网金融的发展思考，包括相关风险分析、金融监管以及互联网金融业发展环境分析。
《互联网金融》目录
前 言 VIII
第一篇 互联网金融概述
第一章 · 互联网金融概况 3
1.1 互联网金融概述 3
1.1.1 互联网金融定义 3
1.1.2 互联网金融的特点 5
1.1.3 互联网金融六大模式概述 7
1.1.4 互联网货币代表——比特币 10
1.2 互联网金融发展概况 15
1.2.1 国外互联网金融发展概况 15
1.2.2 国内互联网金融发展概况 17
第二章 · 金融业的发展与变革 24
2.1 金融业的基本概述 24
2.1.1 金融的含义 24
2.1.2 金融业的定义 24
2.2 传统金融业的发展 25
2.2.1 商业银行的产生 25
2.2.2 商业银行的职能 25
2.3 现代金融业的兴起 26
2.3.1 金融机构变革 26
2.3.2 现代金融业的定位 31
2.3.3 现代金融业战略地位极大提升 32
2.4 金融创新与金融业变革 33
2.4.1 金融创新的含义 33
2.4.2 金融创新的动因 33
2.4.3 金融创新的发展阶段 35
2.4.4 金融创新对金融业的影响 37
2.5 我国金融体系现状与未来 40
2.5.1 中国金融业的发展历程 40
2.5.2 我国目前金融体系结构 45
2.5.3 我国金融体系面临的问题 49
2.5.4 我国金融业未来的发展趋势 50
第三章 · 互联网发展引发的金融变革 52
3.1 互联网发展状况 52
3.1.1 互联网定义 52
3.1.2 我国互联网发展现状 52
3.2 互联网引发的社会变革 54
3.2.1 互联网引发的生活变革 55
3.2.2 互联网引发的商业变革 58
3.3 互联网引发的金融业变革 60
第二篇 互联网金融六大模式
第四章 · 第三方支付 65
4.1 第三方支付概况 65
4.1.1 第三方支付定义 65
4.1.2 第三方支付业务流程 65
4.1.3 第三方支付的价值 67
4.1.4 第三方支付发展历程 68
4.1.5 第三方支付行业规模 70
4.2 第三方支付运营模式 72
4.2.1 独立第三方支付模式 73
4.2.2 有交易平台的担保支付模式 79
4.2.3 两种模式的对比分析 85
4.3 第三方支付对金融业发展态势的影响 86
4.3.1 促进金融行业服务变革 87
4.3.2 蚕食银行中间业务 88
4.3.3 开创新的融资方式 89
4.4 第三方支付风险分析 92
4.4.1 操作风险 92
4.4.2 法律风险 93
4.5 第三方支付风险防范建议 95
4.5.1 开展第三方支付平台评级工作 95
4.5.2 推进立法，加强监管 96
4.5.3 将第三方支付平台纳入反洗钱监控范围 96
4.5.4 依靠高科技手段加强信息系统安全 96
4.5.5 事前审核，事中监控，事后管理 97
4.6 发展趋势 98
4.6.1 市场竞争日趋激烈 98
4.6.2 应用领域不断拓展 98
4.6.3 支付方式不断创新 99
4.6.4 业务模式多元化 99
第五章 · P2P 网贷 100
5.1 P2P 网贷概况 100
5.1.1 P2P 网贷定义 100
5.1.2 P2P 网贷交易流程 100
5.1.3 P2P 网贷国外发展概况 101
5.1.4 P2P 网贷国内发展概况 104
5.2 P2P 网贷模式分析 110
5.2.1 纯平台模式和债权转让模式 110
5.2.2 纯线上模式和线上线下相结合模式 113
5.2.3 无担保模式和有担保模式 119
5.3 P2P 网贷对金融业发展的影响 125
5.3.1 规范民间借贷、抑制高利贷 125
5.3.2 促进直接融资发展 126
5.3.3 加速“影子银行”市场化 127
5.3.4 推动征信系统建设 128
5.3.5 创新金融业风控手段 129
5.3.6 促进金融监理念改革和监管方式创新 129
5.4 P2P 网贷风险分析 130
5.4.1 操作风险 130
5.4.2 流动性风险 131
5.4.3 法律风险 133
5.4.4 信用风险 134
5.5 P2P 网贷风险防范建议 135
5.5.1 设立准入门槛，加强政府监管 136
5.5.2 第三方资金托管，清结算分离 136
5.5.3 完善社会征信体系，实现信用信息共享 137
5.5.4 明确法律性质，确定监管主体 137
5.6 P2P 网贷发展趋势 138
第六章 · 大数据金融 141
6.1 大数据金融概况 141
6.1.1 大数据金融定义 141
6.1.2 大数据定义 141
6.1.3 大数据与金融的结合 146
6.1.4 大数据金融的优势 148
6.2 大数据金融运营模式分析 150
6.2.1 平台模式 150
6.2.2 供应链金融模式 156
6.3 大数据金融对金融业发展态势的影响 162
6.3.1 数据成为衡量金融机构核心竞争力的重要指标 163
6.3.2 冲击金融业思维方式和商业模式 164
6.3.3 创新产品和模式，辅助金融决策 166
6.3.4 大数据金融同传统金融业态结合 167
6.4 大数据金融风险分析 167
6.4.1 技术风险 167
6.4.2 操作性风险 168
6.4.3 法律风险 171
6.5 大数据金融风险防范建议 172
6.5.1 加快立法进程，加强行业自律 172
6.5.2 实现数据隐私保护和数据隐私应用之间的平衡 173
6.5.3 数据资源的整合和分工专业化 173
6.5.4 强化数据挖掘 174
6.6 大数据金融发展趋势 174
6.6.1 电商金融化，实现信息流和金融流的融合 175
6.6.2 金融机构积极搭建数据平台，强化用户体验 176
6.6.3 大数据金融实现大数据产业链分工 177
第七章 · 众筹 179
7.1 众筹简介 179
7.1.1 众筹定义 179
7.1.2 众筹分类 179
7.1.3 众筹活动参与者 180
7.1.4 众筹活动运作流程 180
7.1.5 众筹模式的优势 183
7.2 众筹平台运营模式分析 185
7.2.1 奖励制众筹 186
7.2.2 募捐制众筹 189
7.2.3 股权制众筹 193
7.2.4 借贷制众筹 204
7.3 众筹平台对金融业发展态势的影响 206
7.4 众筹平台风险分析 209
7.4.1 法律风险 209
7.4.2 信用风险 212
7.5 众筹模式风险防范建议 214
7.5.1 法律制度的与时俱进 215
7.5.2 建立健全我国的信用体制 216
7.5.3 实际操作中的风险规避方法 217
7.6 众筹平台发展趋势 219
7.6.1 众筹模式发展趋势预测 219
7.6.2 中国众筹的未来 222
第八章 · 信息化金融机构 224
8.1 信息化金融机构概况 224
8.1.1 信息化金融机构定义 224
8.1.2 金融机构信息化历程 224
8.1.3 信息化金融机构的特点 225
8.2 信息化金融机构运营模式分析 227
8.2.1 传统业务的电子化模式 227
8.2.2 基于互联网的创新金融服务模式 229
8.2.3 金融电商模式 233
8.3 信息化金融机构对金融业发展态势的影响 238
8.3.1 信息化成为企业核心竞争力，上升到战略层面 238
8.3.2 金融服务竞争战场转移 240
8.3.3 中小金融机构“逆袭”的机会 242
8.3.4 混业经营趋势明显 243
8.4 信息化金融机构风险分析 244
8.4.1 信息化金融机构风险特点 244
8.4.2 系统性风险 245
8.4.3 法律风险 245
8.4.4 操作风险 246
8.5 信息化金融机构风险防范建议 248
8.6 信息化金融机构发展趋势 249
8.6.1 服务机构虚拟化 249
8.6.2 服务对象平民化 250
8.6.3 金融机构平台化 252
8.6.4 金融服务个性化 253
第九章 互联网金融门户 255
9.1 互联网金融门户概况 255
9.1.1 互联网金融门户定义 255
9.1.2 互联网金融门户类别 255
9.1.3 互联网金融门户特点 256
9.1.4 互联网金融门户历史沿革 258
9.2 互联网金融门户运营模式分析 260
9.2.1 概述 260
9.2.2 P2P 网贷类门户 261
9.2.3 信贷类门户 265
9.2.4 保险类门户 268
9.2.5 理财类门户 271
9.2.6 综合类门户 273
9.3 互联网金融门户对金融业发展态势的影响 277
9.3.1 降低金融市场信息不对称程度 277
9.3.2 改变用户选择金融产品的方式 278
9.3.3 形成对上游金融机构的反纵向控制 278
9.4 互联网金融门户风险分析及风控措施 279
9.4.1 互联网金融门户面临的风险 279
9.4.2 互联网金融门户的风控措施 282
9.5 互联网金融门户发展趋势 283
第三篇 互联网金融发展思考
第十章 · 互联网金融风险分析及风险控制 289
10.1 互联网金融风险分析 289
10.1.1 系统性风险 290
10.1.2 流动性风险 293
10.1.3 信用风险 296
10.1.4 技术性风险 296
10.1.5 操作性风险 299
10.1.6 市场风险 302
10.1.7 国别风险 303
10.1.8 法律风险 305
10.1.9 声誉风险 306
10.2 互联网金融风险控制常用方法 306
10.2.1 系统性风险控制方法 308
10.2.2 信用风险度量模型类别及分析 313
10.2.3 其他风险管理常用技术方法 317
第十一章 · 互联网金融监管探索 322
11.1 金融监管的理论基础 322
11.1.1 金融监管理论基础及发展演进 322
11.1.2 金融监管模式分析及主要内容 327
11.1.3 金融监管体制及监管主要方法 332
11.2 世界互联网金融监管探索 335
11.2.1 美国互联网金融监管 336
11.2.2 欧洲互联网金融监管 338
11.2.3 英国互联网金融监管 339
11.2.4 中国互联网金融监管 340
11.3 互联网金融风险监管探索 343
11.3.1 系统性风险监管 343
11.3.2 流动性风险监管 344
11.3.3 信用风险监管 347
11.3.4 技术性风险监管 349
11.3.5 操作性风险监管 351
11.3.6 声誉风险监管 351
11.3.7 国别风险监管 352
第十二章 · 国内互联网金融业发展环境分析 354
12.1 法律环境现状 354
12.1.1 六大模式发展进程不一，存在大量法律空白 354
12.1.2 现有法律位阶较低，效力覆盖范围有限 355
12.1.3 部分法律僵硬滞后，不适应产业发展需求 356
12.2 完善金融监管法律建议 356
12.2.1 尽快确定监管主体，加强流程监控 357
12.2.2 探索实施行业准入制度，完善退出机制 357
12.2.3 逐步填补法律空白，改革落后规则 358
12.3 行业公共体系环境现状及发展建议 358
12.3.1 征信体系现状及发展建议 358
12.3.2 互联网金融人才培养情况及相关建议 363
12.4 产业政策环境与建议 365
12.4.1 产业政策环境 365
12.4.2 产业政策建议 365
附录一 《互联网金融》相关法律法规清单 371
附录二 已获牌照第三方支付企业清单 377
附录三 部分 P2P 网络借贷企业清单 386
附录四 部分众筹平台清单 390
附录五 部分互联网金融门户类企业清单 392
附录六 部分政府领导及企事业人士对互联网金融的观点摘录 393
参考文献 397

⑤ 如何推动互联网金融业发展的调研报告

《2015-2020年中国互联网金融行业领航调研与投资战略规划分析报告》由中咨领航资深专家在大量周密的市场调研基础上撰写，主要依据中国国家统计局、国家海关总署、国务院发展研究中心、相关行业协会、国内外相关报刊杂志的基础信息以及专业研究单位等公布和提供的大量资料。报告首先分析政策、经济等环境对互联网金融行业的影响；接着从国内外互联网金融行业发展现状、发展热点、市场规模把握行业整体现状；然后从互联网金融行业市场供需、细分市场及时发现机会点和增长点；进一步从互联网金融市场竞争、重点企业搜集竞争情报，进行竞争定位；最后从互联网金融行业发展前景及趋势进行战略预判；而且综合了互联网金融行业投资风险和投资机会制定投资战略规划。

⑥ 以互联网金融对传统金融发展的影响分析 论文选题，运用实证研究的方法，简述一个

摘要：互联网金融的快速发展给传统金融业带来越来越大的影响和冲击。面对这一新变化、新挑战，金融机构应该如何看待与应对？本文从互联网金融的内涵、表现形式及最新发展出发，分析其对传统金融业发展方向、结构转变及战略创新选择等方面的影响。
关键字：互联网金融
传统金融影响
随着我国金融深化和金融改革进程的加快，互联网金融浪潮的兴起，对传统金融部门、金融市场效率、金融交易结构，甚至整体金融架构都将产生深刻的影响。
互联网金融促进了传统金融机构和新兴机构的相互竞争，涌入的"搅局者”不断增多，尤其是非银行业金融机构及第三方支付等互联网金融抢食包括信贷、财富管理、资产管理、证券保险等在内的金融业务，给传统金融业带来越来越大的影响和冲击，面对这一新变化、新挑战，金融机构应该如何应对？本文拟对此作粗浅的探讨。
一、互联网金融的内涵
目前，有关互联网金融内涵的表述有多种，界定尚不统一。在此，笔者初步归纳认为：互联网金融是通过互联网、移动互联网等工具，介入传统金融业务过程的一种混合金融。从广义金融角度来看，互联网金融，包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式。从狭义的金融角度来看，互联网金融是涉及货币的信用化流通支付的相关层面，也就是资金融通依托互联网来实现的方式方法都可以称之为互联网金融。当前互联网金融格局由传统金融机构和非金融机构组成。
传统金融机构的互联网金融主要包括传统金融业务的网上银行创新以及电商化技术创新等。非金融机构的互联网金融主要由凭借商业性互联网技术进行资金运作的电商企业、人人贷（P2P）模式的网络借贷平台、众筹模式的网络投资平台、理财类的手机理财APP 以及第三方支付平台等组成，是以互联网体系与思维去打造类金融业务，运用互联网的特性去完成金融的渠道、借贷、信息、销售、客户管理等工作。传统金融人有一种看法认为，传统银行早已采用了数据化、互联网技术电子银行管理体系，所以银行也就是互联网金融。但实际上，笔者认为，由银行操控的电子网络或利用的互联网应称为金融互联网。
在此，本文侧重探讨非金融机构组成的互联网金融对传统金融业的影响。
二、互联网金融发展模式和表现形式
第一种模式是银行网银，
当前商业银行借助互联网渠道为公众和社会提供服务，互联网在其中发挥渠道作用。第二种模式运用电商的平台，依据大数据收集和分析进而得到信用支持，以交易参数为基点的综合交易模式。
第三种模式是P2P 模式，这种模式提供了中介服务，把资金出借方与需求方2 结合在一起。平台的模式各有不同，主要有以下两类：
一是担保机构担保交易模式，此类平台作为中介，不吸储、不放贷，只提供金融信息服务，由合作的小贷公司和担保机构提供双重担保。如人人贷,此类平台的交易模式多为"1 对多”，即一笔借款需求由多个投资人投资。二是"P2P 平台下的债权合同转让模式”的宜信模式。可以称之为“多对多”模式，该模式通过互联网撮合投资人和借款人之间的借贷关系，实现个人对个人贷款。
第四模式通过交互式营销，充分借助互联网手段，把传统营销渠道和网络营销渠道紧密结合，使金融业实现由“产品中心主义”向“客户中心主义”的转变，共建开放共享的互联网金融平台。
第五种模式实际上是一种货币基金模式，以支付宝打造的一项余额增值服务——余额宝为代表，用户能随时把自己支付宝中的钱支付到余额宝中，不但免转账手续费，还可以获得收益。
三、互联网金融影响下传统金融发展方向在过去的一段时间中，随着互联网等通讯技术的发展及其与金融业的融合，“互联网金融”已成为一个重要的研究方向。在研究初期，众多学者，例如Allen et al.(2002)、Fight(2002)等，只将互联网视为实现金融服务与交易的一个新的方式，并在此基础上讨论互联网对金融业的影响。当然，如果只从技术的角度分析该问题，相对于传统的金融业务模式，互联网凭借在信息收集及处理、产品交付与风险防范等方面的优势，必将革新传统金融业，但归根结底，这种影响只可概括为：更快。随研究的深入，更多的注意力集中在互联网对传统金融组织、运行方式的冲击，以至于一些学者认为，互联网金融是继传统金融中介和资本市场之后的第三种金融模型
四、互联网金融影响下传统金融结构变化及其对互联网金融的影响“高频交易”(highfrequency trading,HFT)和“算法交易”(algorithmic trading, AT)持续增长。这一方面增加了交易的规模，另一方面也提高了金融产品的同质性。以美国为例，2003年的日均交易量为30亿股，2009年已上升为日均100亿股。与此同时，传统交易方式的占比显著下降，纽约证券交易。(NYSE)的市场份额2003年1月的80%下降到2009年12月的25.8%(Angel et al., 2011)。与交易量的大幅上升相反，电子交易可以减小平均交易规模，从而在交易大额头寸时更有效地节约成本。传统上需要借助交易所交易来隐藏实际规模的大额交易，如今可以通过电子交易系统的“暗池”(darkpools)控制其指令的暴露(exposure)，持续地通过较低的成本完成交易。电子交易在以”光速“进行，距离对交易的影响至关重要。Garvey & Wu(2010)的实证研究发现，电子交易成本与地理距离有显著的关系。距离交易所较近的股票市场交易员能够获得更高的指令执行质量，数据传输速度限制导致电子交易的速度产生差异，具有速度优势的交易员能够降低交易成本。市场结构的变化对金融市场的流动性、波动性和有效性产生了深刻的影响。
第一，直观上看，电子交易扩大了市场规模，可以为提供更多流动性。Hendershott et al.(2011)的实证研究证明，算法交易提高了纽约证券交易所股票的流动性，而且整个市场的流动性也变得更加充裕。在市场波动时，算法交易相比人工交易更倾向于释放流动性。然而，电子交易在增加流动性供给的同时，也增加了流动性需求，而且后者还可能减少市场流动性并导致利差扩大(Kumar et al., 2011)。
第二，电子交易通常在收市时平仓，交易员会在交易日结束的最后一分钟里卖出大额头寸，这有可能导致价格的显著变化，从而增加市场波动性。而且，高频交易的交3 易策略，如动量策略（momentum strategy)也可能会加剧市场的短期波动。最近的例子是2010年5月6日道琼斯指数的”闪电崩溃“。虽然高频交易并非引发崩溃的原因，但其随后的反应引起了巨大的卖出压力，加剧了市场波动(Kirilenko et al., 2011)。然而，观测期改变会影响实证检验的结果，如Chaboud et al.(2009)对外汇市场的研究发现，算法交易与市场波动性负相关。第三，对市场有效性的研究主要集中在电子交易的价格发现机制。Hendershott & Riordan(2009)认为，电子交易作为稳定投机者(stabilizing speculator)，其对流动性的供给和需求使市场价格更加有效。“暗池”交易会损害价格发现的有效性，同时降低市场的波动性(Ye, 2011)。引入流动性因素后，Zhu(2012)的模型证明，"暗池"可以提供价格相关信息，有助于价格发现，但会降低流动性。

五、互联网金融影响下传统金融的战略创新选择
（一）积极提升银行传统业务优势，提高金融服务水平。不容否认，当今银行在经济调控、风险控制、社会征信、庞大的线下客户及专业服务等方面还具有强大优势，但也存在不少弱性和缺失。因此，金融机构要积极创新，不断提升银行的传统业务水平，改进账户管理、支付结算、存贷款流程等基础性金融服务，以优质服务赢得市场，赢得客户.
（二）积极开拓电子、移动、智能银行。银行要加快转型步伐，提升网络银行、手机银行等支付工具功能，依托移动通讯、互联网，改进和开拓网上银行、手机银行、iPad 银行、微信银行等电子银行“家族”业务，提供客户远程服务，向公众提供更加便捷、高效的现代金融服务。
目前，北京银行已推出“直销银行”，光大银行推出“智能银行展示中心”，广发银行推出了“智能金账户，具备自动余额理财、自动申购赎回货币基金、自动还信用卡等功能。这些环节均需银行开放端口和数据，目前，互联网金融产品还很难实现。
（三）
加强互联网金融合作。互联网线上天量客户以及大数据优势，对传统金融偏爱的线下模式形成巨大冲击。银行要取长补短，积极把握与互联网企业及平台的合作机会，充分利用互联网平台数据量大的特点，把握客户信用记录，提高客户信用评级精确度，了解客户购买力与消费习惯，提供更合适的金融产品与服务金融方案。近期，民生银行已与阿里在理财业务、直销银行业务、互联网终端金融、IT 科技等方面开启合作战略，以传统基础金融优势激发互联网金融的