㈠ 2015年互联网消费金融图谱 下一个独角兽在哪儿
我个人的看法是， 社区O2O金融。
为什么呢？
因为你提到的互联网消费金融，我理解的是个人零售类回消费，比答如餐饮，娱乐，休闲，网购等等。
但现在电商，商圈类O2O已经很成熟了，基本没什么增长空间了。然后，社区类消费金融确是异军突起，成为新的消费增长点。因为我国城市的老城区改造，城镇化，新的楼盘社区不断涌现，社区居民消费力旺盛。所以我围绕社区类的消费金融是一大市场。
现在很多行业都在涉足这个社区消费金融领域，比如银行，互联网，电信运营商。
㈡ 除了百度、阿里、腾讯，还有哪些做知识图谱的企业
做搜索的大部分抄都已经构建了自己的知识图谱，比如Google Knowledge Graph。国内互联网公司也有很多在做的，比如美团大脑。
而2B也有不少优秀的做知识图谱的企业，比如智器云科技，有火眼金睛产品能够快速构建知识图谱并进行可视化认知分析，有天罗地网产品，据说可对千亿级别的数据进行知识图谱构建。
其它还有不少，比如明略，也是行业的姣姣者。
㈢ 欧洲互联网支付模式与美国互联网支付模式有哪些不同
互联网金融是一个弹性很大、充满想象空间的概念，其兴起有深刻的宏观背景。这些背景中，有些是全球性的，有些则为我国所特有。 第一，互联网对许多不需要物流的行业都产生了影响，金融也不会例外。过去10年间，互联网对通讯、图书、音乐、商品零售等多个领域均产生了颠覆性影响，接下来是影视、教育。一个突出的例子是，E-mail兴起后，传统书信很快就接近消失了。而且从本质上讲，金融本身就是数字（在金融机构资产中，固定资产占比很低），与互联网有相同的数字基因；所有金融产品都可以看作数据组合，所有金融活动都可以看作数据在互联网上的移动。 第二，整个社会走向数字化。目前，全社会信息中有约70%已经被数字化了。未来，各种传感器会更加普及，在大范围内得到应用（比如，目前智能手机中已经嵌入了很复杂的传感设备或程序），购物、消费、阅读等很多活动会从线下转到线上（3D打印普及后，制造业也会转到线上），互联网上会产生很多复杂的沟通和分工协作方式。在这种情况下，全社会信息中有90%可能会被数字化。这就为大数据在金融中的应用创造了条件。如果个人、企业等的大部分信息都存放在互联网上，那么基于网上信息就能准确评估这些人或企业等的信用资质、盈利前景。 第三，一些实体经济企业积累了大量数据和风险控制工具，可以用于金融活动中，典型案例比如阿里巴巴、京东等电子商务公司。不仅如此，共享经济（sharingeconomy）正在欧美国家兴起，我国也出现了一些案例。电子商务、共享经济等互联网交换经济与互联网金融有天然的紧密联系，既为互联网金融提供了应用场景，也为互联网金融打下数据基础和客户基础，体现了实体经济与金融在互联网上的融合。 中国金融体系特点促使互联网金融浪潮兴起 第四，我国金融体系中的一些低效率或扭曲因素为互联网金融发展创造了空间： (1)我国正规金融一直未能有效服务小微企业，而民间金融（或非正规金融）有内在局限性，风险事件频发； (2)经济结构调整产生了大量消费信贷需求，很多不能从正规金融得到满足； (3)在存贷款利差受保护的情况下，银行利润高，各类资本都有进入银行业的积极性； (4)受管制的存款利率经常跑不过通货膨胀，股票市场多年不振，在加上近年来对购房的限制，老百姓的投资理财需求得不到有效满足； (5)目前IPO管理体制下，股权融资渠道不通畅； (6)证券、基金、保险等的产品销售受制于银行渠道，有动力拓展网上销售渠道。 在这些背景下，目前我国互联网金融主要针对个人和小微企业的信贷融资需求、一些创意性项目的类股权融资需求、老百姓的投资理财需求以及金融产品销售的“去银行渠道化”。 互联网金融“家族”图谱梳理 谱系概念的典型代表是光谱。太阳光按频率从低到高，可以分为红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫等连续光谱。互联网金融也是谱系概念。互联网金融谱系的两端，一端是传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，另一端是瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形，介于两端之间的所有金融交易和组织形式，都属于互联网金融的范畴。 我们按照目前各种互联网金融形态在支付方式、信息处理、资源配置三大支柱上的差异，将它们划分为8种主要类型： 1.传统金融机构的互联网形态 传统金融机构的互联网形态体现了互联网对金融机构的物理网点、人工服务等的替代，包括：(1)网络银行和手机银行，以INGDirect（欧洲）、M-Pesa（肯尼亚）为代表；(2)网络证券公司，以CharlesSchwab（美国）为代表；(3)网络保险公司。 2.移动支付和第三方支付 移动支付和第三方支付体现了互联网对金融支付的影响，以Paypal（美国）、支付宝（阿里）、财付通和微信支付（腾讯）为代表。 3.互联网货币 互联网货币体现了互联网对货币形态的影响，以比特币、Q币、亚马逊币为代表。 4.基于大数据的征信和网络贷款 因为贷款的核心技术是信用评估，我们将征信和网络贷款放在一起讨论。基于大数据的征信，以ZestFinance（美国）、Kreditech（德国）代表。基于大数据的网络贷款，以Kabbage（美国）、阿里小贷为代表。 5.P2P网络贷款 P2P网络贷款是互联网上个人之间的借贷，以美Prosper、LendingClub（美国）、Zopa（英国）、宜信、陆金所、拍拍贷、人人贷为代表。 6.众筹融资 众筹融资是互联网上的股权融资，以Kickstarter（美国）、天使汇为代表。 7.金融产品的网络销售 通过网络销售金融产品，以Bankrate（美国）、余额宝、网络金融、融360、东方财富(300059,股吧)网为代表。 8.网络金融交易平台 以SecondMarket、SharesPost（美国）、前海股权交易所为代表。
㈣ 中国互联网金融怎么上传身份证及图片
首先你得使用智能手机，且相机拍的不错的比较清晰的；然后登录软件，一般是打专开个人资料属处有信息填写上传身份证，开始打开相机拍照上传就好了。如果上传不了或者打开不了，建议打客服电话咨询一下再寻找解决问题的办法。
㈤ 互联网模式下金融探究属于宏观吗
互联网金融是一个弹性很大、充满想象空间的概念，其兴起有深刻的宏观背景。这些背景中，有些是全球性的，有些则为我国所特有。
第一，互联网对许多不需要物流的行业都产生了影响，金融也不会例外。过去10年间，互联网对通讯、图书、音乐、商品零售等多个领域均产生了颠覆性影响，接下来是影视、教育。一个突出的例子是，E-mail兴起后，传统书信很快就接近消失了。而且从本质上讲，金融本身就是数字（在金融机构资产中，固定资产占比很低），与互联网有相同的数字基因；所有金融产品都可以看作数据组合，所有金融活动都可以看作数据在互联网上的移动。
第二，整个社会走向数字化。目前，全社会信息中有约70%已经被数字化了。未来，各种传感器会更加普及，在大范围内得到应用（比如，目前智能手机中已经嵌入了很复杂的传感设备或程序），购物、消费、阅读等很多活动会从线下转到线上（3D打印普及后，制造业也会转到线上），互联网上会产生很多复杂的沟通和分工协作方式。在这种情况下，全社会信息中有90%可能会被数字化。这就为大数据在金融中的应用创造了条件。如果个人、企业等的大部分信息都存放在互联网上，那么基于网上信息就能准确评估这些人或企业等的信用资质、盈利前景。
第三，一些实体经济企业积累了大量数据和风险控制工具，可以用于金融活动中，典型案例比如阿里巴巴、京东等电子商务公司。不仅如此，共享经济（sharingeconomy）正在欧美国家兴起，我国也出现了一些案例。电子商务、共享经济等互联网交换经济与互联网金融有天然的紧密联系，既为互联网金融提供了应用场景，也为互联网金融打下数据基础和客户基础，体现了实体经济与金融在互联网上的融合。
中国金融体系特点促使互联网金融浪潮兴起
第四，我国金融体系中的一些低效率或扭曲因素为互联网金融发展创造了空间：
(1)我国正规金融一直未能有效服务小微企业，而民间金融（或非正规金融）有内在局限性，风险事件频发；
(2)经济结构调整产生了大量消费信贷需求，很多不能从正规金融得到满足；
(3)在存贷款利差受保护的情况下，银行利润高，各类资本都有进入银行业的积极性；
(4)受管制的存款利率经常跑不过通货膨胀，股票市场多年不振，在加上近年来对购房的限制，老百姓的投资理财需求得不到有效满足；
(5)目前IPO管理体制下，股权融资渠道不通畅；
(6)证券、基金、保险等的产品销售受制于银行渠道，有动力拓展网上销售渠道。
在这些背景下，目前我国互联网金融主要针对个人和小微企业的信贷融资需求、一些创意性项目的类股权融资需求、老百姓的投资理财需求以及金融产品销售的“去银行渠道化”。
互联网金融“家族”图谱梳理
谱系概念的典型代表是光谱。太阳光按频率从低到高，可以分为红、橙、黄、绿、蓝、靛、紫等连续光谱。互联网金融也是谱系概念。互联网金融谱系的两端，一端是传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，另一端是瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形，介于两端之间的所有金融交易和组织形式，都属于互联网金融的范畴。
我们按照目前各种互联网金融形态在支付方式、信息处理、资源配置三大支柱上的差异，将它们划分为8种主要类型：
1.传统金融机构的互联网形态
传统金融机构的互联网形态体现了互联网对金融机构的物理网点、人工服务等的替代，包括：(1)网络银行和手机银行，以INGDirect（欧洲）、M-Pesa（肯尼亚）为代表；(2)网络证券公司，以CharlesSchwab（美国）为代表；(3)网络保险公司。
2.移动支付和第三方支付
移动支付和第三方支付体现了互联网对金融支付的影响，以Paypal（美国）、支付宝（阿里）、财付通和微信支付（腾讯）为代表。
3.互联网货币
互联网货币体现了互联网对货币形态的影响，以比特币、Q币、亚马逊币为代表。
4.基于大数据的征信和网络贷款
因为贷款的核心技术是信用评估，我们将征信和网络贷款放在一起讨论。基于大数据的征信，以ZestFinance（美国）、Kreditech（德国）代表。基于大数据的网络贷款，以Kabbage（美国）、阿里小贷为代表。
5.P2P网络贷款
P2P网络贷款是互联网上个人之间的借贷，以美Prosper、LendingClub（美国）、Zopa（英国）、宜信、陆金所、拍拍贷、人人贷为代表。
6.众筹融资
众筹融资是互联网上的股权融资，以Kickstarter（美国）、天使汇为代表。
7.金融产品的网络销售
通过网络销售金融产品，以Bankrate（美国）、余额宝、网络金融、融360、东方财富(300059,股吧)网为代表。
8.网络金融交易平台
以SecondMarket、SharesPost（美国）、前海股权交易所为代表。
㈥ 请问谁知道中国互联网金融协会投诉平台，填写资料时候我的身份证图片不能操作上传手机电脑操作都不行，
先把图片格式和图片大小转换一下就可以了。
㈦ 请问中国互联网金融协会投诉平台，怎么我的身份证图片上传不了，电脑手机操作都没办法上传身份证照片。
我的开始也是，后来发现是浏览器屏蔽了，浏览器那设置允许访问就可以你，你看看你的浏览器左上角或右上角有没有什么提示
㈧ 优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的
现在一提起互联网金融行业、Fintech领域，人工智能、大数据风控的热度就直线飙升。许多交易规模比较大的互联网金融公司都在努力发展大数据风控技术，以构建提供普惠金融服务的能力。
那么，这些优秀的互联网金融公司，都是怎么玩大数据风控的呢?
陆金所：KYC 2.0系统
精准判断投资者的风险承受能力
陆金所自成立起就引进国际领先的第四代风险管理系统，借鉴平安集团经验，形成了成熟的风险管理数据模型。其近日又推出了KYC 2.0系统，力求通过大数据技术、机器学习以及金融工程等方法，建立完整的互联网财富管理平台投资者适当性管理体系，在资金端对投资者进行“精准画像”，并提供智能推荐服务。
据了解，KYC2.0系统在原有的保守、稳健、平衡、成长、进取五大类型基础上对投资者风险承受力评估结果进行量化，每位用户都会获得专属的风险承受能力分值，又称“坚果财智分”，对投资者风险承受能力的判断更精准。
点评：量化数据信息，进行大数据建模。
风控最好的数据还是金融数据，例如年龄、收入、职业、学历、资产、负债等信用数据，这些数据同信用相关度高，可以反映用户的还款能力和还款意愿，这些数据因子在风控模型中必不可少，权重也很高，是风险评估最好的数据。
所以，陆金所以平安集团经验为基础运用到的大数据风控，使用的是围绕用户周围的信用数据，这些数据的特点是和用户的信用情况高度相关，可以作为一个重要因子进行录入，对其个人进行打分，再对其进行个体分析，最终得到一个综合评分，这就对用户进行了一个精准的风险承受能力评判。
民贷天下：拓宽数据维度
实现纯线上智能化服务
民贷天下基于稳健、安全、规范的风控理念，其风控部门确定了“风控从严”原则，设定了借款审查、贷中管理、贷后跟踪等风控流程。目前，民贷天下正全力推进全智能化建设，构造一个完整的、从资产端到平台端的全链路大数据风控系统，通过对人工智能、大数据分析、知识图谱、区块链等技术的运用，为平台运营及业务发展提供强大动力。
在传统数据之外，民贷天下还不断拓展数据维度，如在用户授权下，对用户社交数据、访问时间、相关认证、通讯记录等数据整合分析，并且与蚂蚁金服、芝麻信用、前海征信、同盾等第三方机构紧密合作，进一步丰富对用户的数据画像，使民贷天下的大数据风控系统更加精准，从而实现从客户申请、受理、审核、授信、放款到贷中贷后管理等纯线上智能化服务。
点评：拓宽数据维度，是对传统风控的补充。
传统风控模型已经不能适应复杂的现代风险管理环境，特别在数据信息录入维度上，影响用户信用评分的信息较多，很多都没有引入到风险评估流程。而大数据风控可以提供全面的数据(数据的广度)，强相关数据(数据的深度)，实效性数据(数据的鲜活度)。
民贷天下利用这样的大数据风控，通过与第三方合作等方式，将内部数据以及原有数据打通和整合之后，就会影响风险评估结果，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平。这些多维度、全面的信息正是大数据风控的优势所在，同时也是对传统风控一个很好的补充，进一步实现智能化服务。
真融宝：以数据介质为主
构建数据和模型算法的核心技术
真融宝以数据介质为主，利用分布式计算处理数据，以公众互联网的全网为平台，以全网收集的数据来补充内部网集成的数据。并且在用户数据方面，对每个新进用户建立一份电子档案，对每名用户投资需求进行了解登记，并对每一笔资金进行多重备份，形成动态的用户资金数据。
除此之外，真融宝还利用大数据进行决策，将金融活动转化为智能数据处理活动，降低人为因素的干扰，提高风险评估、分析和预警能力，大数据提供的信息使得真融宝的决策更加科学智能化，对于风控的精准度控制起到非常大的帮助作用。
点评：数据和模型算法，可建立实时风险管理视图。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果、坏种子数据，真融宝可以通过大量的数据累积，能够产生出非常有效的识别客户的能力，提升量化风险评估能力。
数据、技术、模型、分析将成为信用风险评估的四个关键元素，其背后的力量就是大数据的技术和分析能力。真融宝利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，提高了风险管理的及时性。
一直以来，风控都是金融机构的生命线。从陆金所、民贷天下、真融宝这三家互联网金融公司为例，预计在未来，可能每家做借贷类的互联网金融公司都会发展出属于自己的一套大数据风控体系，并且随着互联创业公司的业务数据越来越大，数据基础会逐渐扎实。
㈨ 互联网金融图谱：资产，资金和中介都怎么玩
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