互联网金融大数据实践

❶ 如何运用大数据为征信服务

二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。在此背景下，小宇宙给大家讲解几种大数据征信的探索之路。

一、 大数据征信诞生的背景

二十多年间，伴随着经济体系的变革，我国企业信贷体系发生了重大的变化，由以大型企业为主要贷款群转变为中、小、微企业成为贷款主力军。面对新的贷款群体，银行等资金机构无法充分地给予资金，造成了日益严重的“中小微企业融资困境”。林毅夫早在2001年《经济研究》发表的文章《中小金融机构发展与中小企业融资》，认为小型金融机构更适合服务于小企业，奠定了我国之后大力推动中小型金融机构发展的理论基础。城市商业银行、农村信用社、小额贷款公司纷纷成立，带动全社会的小微企业贷款产品激增，资金供给量大大提高，数年间小微企业融资环境得到了很大的改变。

然而，小型资金机构的出现并没有从根本上解决小微融资的困境，相对于大企业，小微企业对资金的占用比例极低（约30%），与小微企业对GDP的贡献（约70%）极不相称。近年来，小微企业的生存压力不断增大，传统行业竞争激烈，利润空间被不断挤压，赊销使小微企业面临残酷的资金周转压力，因资金链断裂倒闭的小微企业比比皆是。这种情况更加剧了资金机构“惜贷”行为，对小微企业贷款的负面预期导致小微企业贷款收缩，小微企业、小型金融机构两方陷入恶性循环。小微企业和小型资金机构处于整个信贷体系的最底层。

小微企业信贷的困局看似很复杂，牵扯宏观、微观各方的行为，但实际我们看所有小微信贷的难点，全部集中于一点：资金方认为无法看清小微企业的风险，自然不能放款，这称之为“信息不对称风险”；既然无法识别风险，资金方制定了回避小微借款的贷款政策，形成了“逆向选择”，小微信贷就此止步，陷入无钱可贷的困境。无论是大型银行，还是小型资金机构，都面临同样的问题，所以都对小微信贷无计可施。这个问题可以笼统地称为社会诚信体系欠缺导致信用风险高。

信用体系欠缺导致资金方难以看清小企业实际情况，这有着现实的原因。我国的小微企业内部管理是很随意的，很多交易不会以规范的方式记录下来。正规的资金方需要经过严密的尽职调查第一还款来源（依靠经营偿还借款），辅之以第二还款来源（抵押品），才能做出决策。这个过程可以称之为“征信”或者“信用审核”。前面我们已经分析过，由于资金方缺乏有效的可利用于小微企业的信用调查、审核手段，对于小微贷款项目，这个过程不但冗长成本很高，而且通常难以找到准确、真实、有价值的信息，阻碍了小企业信贷的成功率性。同样，对于那些私募资金机构、民间资金机构，本来没有能力进行相关调查，放贷只能靠感觉和其他手段，风险更大。

由此，我们可以得出结论：小微企业贷款的瓶颈是“缺乏高效率、低成本、高精度基础征信服务”。可以想象，如果资金方有能力以一种低成本的方式准确识别小企业是否可信，再加以辅助风控措施（担保、抵押等），小微业务将变得有利可图，资金通道可以就此而打开，小微信贷就会变得顺畅而有序。大数据征信正是在这种社会背景下应运而生的。

二、 大数据征信技术的几条探索之路

随着大数据技术在各行业的深入应用，运用大数据为征信打开一条通路，逐渐成为了社会主流的意识。信用服务从业者、政府信用办公室、互联网金融公司对此进行了不懈的探索，期待找到一种可以针对于小微企业的量化深度评判方法。下面我们分析一下当前主要几种方法的特点。

(一) 量化信用评价（评级）模型（由内而外型）

多年以来，信贷机构、征信机构和评级机构一直期待着能够形成一个量化信用模型，将各方面的数据导入模型之后，能够自动生成评级结果，提示是否可以放贷。经过长期的探索、研究、试验之后，这个理想的模型一直没有出炉。我国部分有实力的资金方引进日本、美国知名咨询公司的信用分析模型，但这些模型对我国的实际情况的适用性很差，没有达到期待的效果——导入相关数据后即可对企业偿还能力和偿还意愿作出可靠的判断。

国外的先进模型以及国内机构的多年模型探索，都没有形成一个普遍性有效的评判小企业的量化模型，主要原因是我国小企业的数据质量低下。由于无论国内外使用的企业数据主要是财务报表数据，而财务数据是会计师事务所出具的。我国诚信体系存在巨大缺失，会计师事务所出具的审计报告几乎是制造出来的，其可信度很低。对于诚信企业，这份报告具有较大的参考性，而对于蓄意骗贷企业，也未必能够从审计报告中看出破绽。各种量化模型的探索之所以没有得到令人满意的结果，正是由于其所依据的数据质量是低下的，所以无论如何也不可能得出真正有价值的信息。这种方法基本上宣告了是无效的。

(二) 外部数据库接入（由外向内）模式

在企业内部数据质量不佳的条件下，各类机构开始向外寻找广度更大、更加可靠的数据来源，例如政府各部门的数据，税务系统数据、工商信息、行业主管单位业务数据、海关数据等，各行业协会的经营性数据等，也有在电商平台上积累的交易数据（如淘宝上的交易数据）。基于这些数据查找与某企业相关的数据并进行综合分析。我们称之为“由外向内型”的数据体系，也就是企业征信服务不再是从被评价的企业提取数据，而是运用外部数据体系实现。

这种模式的优势在于：数据库系统形成之后，单个企业的征信信息采集将非常容易，征信服务的边际成本极低，且速度极快，直接带来的好处是征信服务的收费将非常低廉，并且服务量很大。但这种模式也存在自身的劣势：对接多部门数据入口是一项巨大的系统工程，建设、磨合的成本很高，当前除了工商信息可以达到全国联网外，其他部门信息均在分布在市级部门，整合工作相当巨大。另外，也是最严重的问题还是数据质量。我国的小企业对外报送的经营信息具有很大的随意性，都是根据具体需要编出来的，例如为了避税、贷款或者其他目的。有些地区政府为了鼓励当地企业发展，给予很高的纳税优惠，比如核定一个固定纳税额度，这样的话就不会要求企业如实报送。因此，从各部门搜集到的数据恐怕与实际情况相差较远，如果用做征信服务，可信性也会遭到质疑。同时，一个企业产生的数据并非全部对外报送，事实上，对外报送的数据仅占一小部分，如基础财务报表、应纳税额等，而大部分的能够说明企业情况的数据沉淀在企业内部，如供销信息、产品品类、资金流转等，这些数据无法通过外部数据库找到。外部数据库的数据量虽大，但针对于某单一企业，却显得容量不足了。如果是电商内部生态圈数据也相对片面，因为一个企业不会仅仅通过一个电商渠道销售，单一电商交易数据显然是不够全面的。

如果用外部数据编织数据网的话，这张网将是巨大的，几乎可以覆盖全国的企业。但由于关于某一企业的数据量不足，这张网的数据线条比较稀疏，也就是数据网眼很大，多数关于企业的有价值信息都被漏掉了，有效信息过小，不足得出可信的结论。这就是由外向内建立征信数据体系的探索。

自国务院交办发改委建立全国信用体系以来，各级政府信用办公室主导将辖区内各个掌握数据的政府部门连接起来，形成一个统一的信用信息平台，由专业的第三方公司或者设立下属公司运营，出具满足社会需求的征信报告。除政府外，也有社会征信机构做类似的事情，接入一些政府端数据并运营。从目前的发展来看，这类征信服务当前能够提供的最主要的信息是工商注册类的信息，以及少量的各部门备案信息。这类征信服务提供的信息简单，收费低廉，但对于信贷业务而言，基本上没有发挥太大的作用。

(三) 单体企业数据征信服务（由内向外）

另外一种数据征信服务，是从企业内部挖掘有用信息，从这个角度来说，这种方法和传统的征信方法是一致的，不同的是采集的信息和分析模式。现在有些专业征信公司也在研发由内而外的数据征信方法。这种方法利用的数据量不像社会征信的数据量那么大（因此称“小数据”），但与贷款相关度很高，再保证真实度的基础上，可以得到很多有价值的信息（“大信息”），并且均为信贷业务中资金方最关注的信息。该项服务可以帮助资金方在最短的时间内评判该企业是否能达到可以贷款的条件，为资金方节约大量的调研时间和成本，适应小微企业融资的效率要求和风控要求。

数据征信虽然应用的基础数据量不像政府部门数据那样多，那样大，但采集到的都是相关度最高的信息，可以捕捉企业真实经营情况和偿还能力。如果从数据网的角度看，这种方法形成的数据网较小（只适用于某单个企业），但数据“网眼”恰好适合保留住关于该企业的大量有价值信息，而筛查掉无关信息、干扰信息，形成深度、高质量的征信报告，为信贷决策提供可靠依据。

这种数据征信服务的优势是，启动快，无需长期建设成本，很好地适应我国现有的信息基础和社会现实。其难点在于如何取得借款企业的充分信任因此愿意提供深度数据。

企业数据征信技术已非一个技术上的构想，而是已经开始了大量的实践。数据征信已经在担保业务、小贷业务中发挥了重要作用，帮助担保公司和小贷公司排查风险、清晰评估项目、提高业务效率。相信随着市场环境的变化，将有越来越多的人意识到这种技术的价值。

❷ 互联网金融是什么 互联网金融概述

互联网金融（ITFIN）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融ITFIN不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。

发展模式：众筹、P2P网贷、第三方支付、数字货币、大数据金融、信息化金融机构、金融门户。

整体格局

当前互联网+金融格局，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、APP软件等；非金融机构则主要是指利用互联网技术进行金融运作的电商企业、（P2P）模式的网络借贷平台，众筹模式的网络投资平台，挖财类（模式）的手机理财APP(理财宝类)，以及第三方支付平台等。

中国现状

中国金融业的改革是全球瞩目的大事，尤其是利率市场化、汇率市场化和金融管制的放松。而全球主要经济体每一次重要的体制变革，往往伴随着重大的金融创新。中国的金融改革，正值互联网金融潮流兴起，在传统金融部门和互联网金融的推动下，中国的金融效率、交易结构，甚至整体金融架构都将发生深刻变革。

随着信息通讯技术和互联网的发展，互联网金融信息对金融市场的影响已经越来越不容忽视。某一个新事件的发生或者是网络上对某支股票的热议都在很大程度上左右着金融实践者们的行为，同时进一步影响着股市变化的趋势。另一方面，在金融市场中，传统的金融市场的影响因素同样发挥着巨大的作用。
据《中国互联网金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告前瞻》分析，在中国，互联网金融的发展主要是监管套利造成的。一方面，互联网金融公司没有资本的要求，也不需要接受央行的监管，这是本质原因；从技术角度来说，互联网金融虽然具有自身优势，但是要考虑合规和风险管理(风控)的问题。
从政府不断出台的金融、财税改革政策中不难看出，惠及扶持中小微企业发展已然成为主旋律，占中国企业总数98%以上的中小微企业之于中国经济发展的重要性可见一斑。而从互联网金融这种轻应用、碎片化、及时性理财的属性来看，相比传统金融机构和渠道而言，则更易受到中小微企业的青睐，也更符合其发展模式和刚性需求。
当前，在POS创富理财领域，以往不被重视的大量中小微企业的需求，正被拥有大量数据信息和数据分析处理能力的第三方支付机构深度聚焦着。随着移动支付产品推出，这种更便携、更智慧、更具针对性的支付体验必将广泛惠及中小微商户。业内专家认为，支付创新企业将金融支付彻底带入“基层”，也预示着中小微企业将成为互联网金融发展中最大的赢家，这对于中国经济可持续健康稳定发展也将有着重要且深远的意义。

❸ 企业大数据实战案例

企业大数据实战案例

一、家电行业

以某家电公司为例，它除了做大家熟知的空调、冰箱、电饭煲外，还做智能家居，产品有成百上千种。在其集团架构中，IT部门与HR、财务等部门并列以事业部形式运作。

目前家电及消费电子行业正值“内忧外患”，产能过剩，价格战和同质化现象严重；互联网企业涉足，颠覆竞争模式，小米的“粉丝经济”，乐视的“平台+内容+终端+应用”，核心都是经营“用户”而不是生产。该公司希望打造极致产品和个性化的服务，将合适的产品通过合适的渠道推荐给合适的客户，但在CPC模型中当前只具备CP匹配（产品渠道），缺乏用户全景视图支持，无法打通“CP（客户产品）”以及“CC（客户渠道）”的匹配。

基于上述内外环境及业务驱动，该公司希望将大数据做成所有业务解决方案的枢纽。以大数据DMP作为企业数据核心，充分利用内部数据源、外部数据源，按照不同域组织企业数据，形成一个完整的企业数据资产。然后，利用此系统服务整个企业价值链中的各种应用。

那么问题来了，该公司的数据分散在不同的系统中，更多的互联网电商数据分散在各大电商平台，无法有效利用，怎么解决？该公司的应对策略是：1）先从外部互联网数据入手，引入大数据处理技术，一方面解决外部互联网电商数据利用短板，另一方面可以试水大数据技术，由于互联网数据不存在大量需要内部协调的问题，更容易快速出效果；2）建设DMP作为企业统一数据管理平台，整合内外部数据，进行用户画像构建用户全景视图。

一期建设内容：技术实现上通过定制Spark爬虫每天抓取互联网数据（主要是天猫、京东、国美、苏宁、淘宝上的用户评论等数据），利用Hadoop平台进行存储和语义分析处理，最后实现“行业分析”、“竞品分析”、“单品分析” 三大模块。

该家电公司大数据系统一期建设效果，迅速在市场洞察、品牌诊断、产品分析、用户反馈等方面得到体现。

二期建设目标：建设统一数据管理平台，整合公司内部系统数据、外部互联网数据（如电商数据）、第三方数据（如外部合作、塔布提供的第三方消费者数据等）。

该公司大数据项目对企业的最大价值是将沉淀的数据资产转化成生产力。IT部门，通过建设企业统一的数据管理平台，融合企业内外部数据，对于新应用快速支持，起到敏捷IT的作用；业务部门，通过产品、品牌、行业的洞察，辅助企业在产品设计、广告营销、服务优化等方面进行优化改进，帮助企业进行精细化运营，基于用户画像的精准营销和个性化推荐，帮助企业给用户打造极致服务体验，提升客户粘性和满意度；战略部门，通过市场和行业分析，帮助企业进行产品布局和战略部署。

二、快消行业

以宝洁为例，在与宝洁中国市场部的合作中发现，并不是一定要先整合内外部数据才能做用户画像和客户洞察。宝洁抓取了主流网站上所有与宝洁评价相关的数据，利用语义分析和建模，掌握不同消费群体的购物喜好和习惯，仅仅利用外部公开数据，快速实现了客户洞察。

此外，宝洁还在渠道管理上进行创新。利用互联网用户评论数据进行社群聆听，监控与宝洁合作的50个零售商店相关的用户评论，通过线上数据进行渠道/购物者研究并指导渠道管理优化。

实现过程：

1、锁定微博、大众点评等互联网数据源，采集百万级别消费者谈及的与宝洁购物相关内容；

2、利用自然语言处理技术，对用户评论进行多维建模，包括购物环境、服务、价值等10多个一级维度和50个二级维度，实现对用户评论的量化；

3、对沃尔玛、屈臣氏、京东等50个零售渠道进行持续监控，结果通过DashBoard和周期性分析报告呈现。

因此，宝洁能够关联企业内部数据，更有效掌握KA渠道整体情况，甚至进一步掌握KA渠道的关键细节、优势与劣势，指导渠道评级体系调整，帮助制定产品促销规划。

三、金融行业

对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。最终目的也是实现企业画像和企业中的关键人物画像，再利用数据挖掘、数据建模的方法建立授信模型。宜信的宜人贷、芝麻信用等本质上就是这个架构。

在与金融客户的接触中发现，不论银行还是金融公司，对外部数据的需求都越发迫切，尤其是外部强特征数据，比如失信记录、第三方授权后的记录、网络行为等。

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❹ 互联网金融是属于什么专业。这个考研分数线多少。

2017年金融学院的大的要求是总分380，公共课55，专业课83。其中金融专硕士（金融分析师方向、信用风险属管理与互联网金融方向）复试分数线：总分394，单科55/83；金融硕士（金融工程与量化投资方向）复试分数线：总分385，单科55/83。经济学院的金融硕士的分数线是总分355，公共课55，专业课83。凯程辅导班每年会把这些整理出来，方便学员参考，可以咨询一下。

❺ 大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用

大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。


大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。


数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。

1.价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。

1.1成就大数据的“第四个V”

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。


虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。


另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？

BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

1.2变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？


无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。


因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。

1.2.1数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度


在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

1.2.2数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”


在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。

1.2.3数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛


大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。

1.2.4数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化


在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。


例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。

2.应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践


金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。

2.1大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

2.1.1海外实践：全面尝试

2.1.1.1银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”


在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。


BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。


银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。


相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。


银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。


客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。


在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。


银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。


BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。


银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

❻ 关于话题‘互联网金融’一分钟脱稿演讲，大家帮帮忙啦，我完全没概念啦。最好有完整的草稿，谢啦。

关于互联网金融的演讲（全文如下，可根据你的具体情况从中删减）

大家在那里聊得更多还是财经类的话题，我把他定义为财经类微博。是个很不错的财经认识交流财经专题的地方。其实，我来这里之前，特地还在半夜写了一篇文章，因为我不太适合在公众场合做演讲，没有这个能力，喜欢一个人在小房间写东西，尤其是大半夜的写，思路比较清晰。因为人多有时候往往比较难理清思路，一个人就比较容易明白。

我觉得我今天有点像被赵本山给忽悠了的范伟，本来是听万总讲完以后挺有道理，很有逻辑，讲得很好，听高总讲了以后，我也觉得很有道理，也很有逻辑，然后我就闷了，脑子很乱，把昨天晚上好不容易写的准备今天说的东西全部忘光了，不知道怎么发言了。因为互联网和金融这两种思想实在是太“诡异”。互联网和金融的思维在这里体现得就非常明显。我自己做基层信贷出身，一直在这个领域，也办过几个网站，这个时候让我发言，我就不知道到底该怎么发，因为都听得挺对的。昨天的文章我已经发在微博上，这里干脆就撇开文章，说说我的想法。

第一个想法，我很多场合都提过，互联网金融其实是伪为命题。因为中国金融首先是分业经营，必然意味着金融与金融之间会存在缝隙。我喜欢把互联网金融定义为夹缝金融。甚至小贷机构，担保机构，我都定义为夹缝金融。包括民间借贷，也都是，都是为了弥补我国金融机构在市场中竞争低效率的问题而出现，事实上，中国的金融机构过去几年发展很快，但是这并不是说你有多少能干，很多时候，只是因为你有一张牌照。而刚好又碰上了中国最好的十年，就是过去十年。

一方面中国经济高速发展，另一方面给他牌照，使人家进入不了这个行业。所以只要你是银行，有牌照，就可以高速成长。所以，你会发现过去十年，银行哪怕服务态度多烂，水平多臭，都可以活的很好，这个也就导致在中国只要拿了牌照以后，就谁也不肯精耕细作，不要干辛苦的事情，躺着赚钱，也就没人愿意干脏活苦活，就是这种情况下，大量进入不了银行体系的机构，就得到了很大的机会。

我们银行反应很慢，是头恐龙，下面挠痒，上面没反应，审批效率也很慢，你们去想想，现在去银行开个帐户，得多麻烦啊，但是在支付宝点个手机号就可以了，而从结果来看那，银行过了那么多手续之后，依然有很多纠纷不断。支付宝那么简单的注册，也好像这么多年没发生什么大的事情过，这样的情况下，支付宝优势势必显现出来了。民间机构利用更好的服务效率，更好的市场切入，硬生生的拉开了一道夹缝。很多夹缝金融就是这样出现的，利用了牌照机构的低效率和短视，一点点的在夹缝中求生存，不断的成长。

未来，随着银行开始发现好日子过到头了，本来可以大鱼大肉，将来可能要去种菜了，银行必然沉下心来，你们去看，在过个几年，银行可能会沉到你都无法想象的地步和姿态里去，没办法，因为随着高速发展的态势降低，未来的银行必然意味着一家银行有饭吃，别的银行就没饭吃的格局，所以走出固有的领域，形成差异化的格局都是各大银行的战略性目标了。这种情况下，本来还能在银行夹缝之间生存的夹缝金融，也就要面临着很大的考验。夹缝金融中的一些机构生存越来越困难。

但是这并不意味着夹缝金融全部会活不下去，他们中一些很好的机构，一样可以活的很好，甚至能打败金融机构也不一定，但是总体而言，这样的概率较小，难度很大。互联网金融就是这种业态，大量的非金融机构利用互联网的优势，在夹缝中挤出一块领地，切入一个市场，完全是可行的，但是，我自己的感觉是媒体对于互联网金融抬得太高，也捧得太重，回到最后，互联网金融应该是金融领域的一个部分，一旦互联网金融真正进入了金融领域，那么如同刚才万总说的，满人入关就成了中国人一样的道理，互联网金融进入金融领域，回到最后大家就是金融机构之间的竞争，只是走了不同的差异化路线。有的金融机构致力于大型基础建设领域，有的立足于零售业务，有的立足小微领域，而互联网金融则立足于互联网具备优势的领域，现在很多观点说，互联网颠覆金融。我一直很纳闷，互联网是技术应用，如何颠覆金融呢？金融的核心是信贷，互联网如果要颠覆金融，是不是想说有了互联网就不用还钱？这个才叫颠覆吧，否则最多是用互联网技术可以改造金融目前的运行方式吧。利用了互联网技术之后，金融的运行可能更健康和稳健，但是颠覆这两个词语用的太生猛了。

这里还有个关键点是互联网本身其实不是行业，而是一种新兴技术，他的覆盖面总是有限的，当前市面上叫的最生猛的是阿里金融颠覆银行体系，我听了就很好笑，阿里金融是依附于淘宝体系上的，离开了淘宝体系，阿里金融没有任何优势，而事实上阿里金融的客户跟银行压根就没有交叉，阿里金融哪怕把所有的淘宝客户都做了，也跟银行一点关系也没有，那么他是如何实现颠覆的呢？当然如果有一天淘宝替代了所有的行业，淘宝能造船了，淘宝能造飞机了，淘宝造高速公路了，或许颠覆到是有可能。只是那个时候，我个人感觉阿里也没必要做金融了。

扯的有点远，事实上，我国当前的互联网金融表现出来的特征，其实最终还是金融机构如何快速提高效率的一个概念，并不是说是一个真正意义上的互联网金融。为什么这么说呢？因为前面说了，互联网金融如果只是纯粹的还是按照传统金融机构的模式进行金融运作，互联网金融和金融的区别只是有无互联网这层外衣罢了。核心的实际意义有限。我虽然经常讽刺阿里巴巴，但是事实上不得不承认，在中国能称得上互联网金融的只有阿里一家，因为，阿里一开始就想明白了一个事，他其实是改变了中国传统的金融机构所在走的前后台分离，人工审核信贷的传统模式。目前阿里在走这么一条路，而这条路反映的是互联网金融该干的事儿。用互联网的思维来考虑金融，一定要凸显出互联网的优势，而不是说你又变成一家金融机构，这个丝毫没有意义。事实上，我国金融机构已经不少了，远远的多了，在多一家叫互联网的银行，实在是意义有限。

现在中国做信贷类业务，考量的绝对不是风控能力，而是有多大的风险容忍度。A银行可以这样干，不要抵押，B银行说不但不要抵押，给给你降利率，这不是风控模式的创新。互联网金融加入进来不在风控上下功夫，在这些地方上跟银行去做竞争，我用屁股想想，也能想明白，这是一条死路，你一个互联网公司比资金成本比不过银行，比风控经验比不过银行，比人力优势，比不过银行，哪怕比砸钱也一样比不过，你跟人家玩，除非人品爆发，否则毫无机会。所以，我一直强调，互联网金融到目前为止，我个人感觉还没开始，没有真正的互联网的金融的开始，有的只是金融的互联网。

高总说互联网的模式就是不断走流量。我说这样的互联网如果真的能够创造出流量，如果真的长年收租，他干金融干嘛？金融其实是消耗流动性最好，最快的办法，尤其在中国没有牌照干金融十有八九是死的一塌糊涂的。别看那些放高利贷的一个个玩的很好，那是因为他们身后死了很多人，你看不到。所以，如果让我有每年收租我才不干金融呢，真没必要。

其实，马云是个聪明人，你们自己去看阿里金融，事实上马云真要干金融，他完全可以干的更大，但是他没有啊。你想想人家一万亿的淘宝，他才干了多少，大概也额就干了20来亿吧，人家为什么不干多点，他是因为没钱？你信么？他是因为知道金融这口饭不好吃，所以宁愿打公关稿，也不愿意真去做金融。

阿里金融四个部分，阿里小贷是一部分，虚拟卡是一部分，在线理财产品销售是一部分，还有虚拟信用卡对应的阿里担保，我可以铁定认为阿里小和阿里虚拟信用卡，不太可能是阿里金融的核心，因为这两个部分一方面是带有太明显的金融特征，另外一方面这种业务就必然是个性化的，真要操作难度也很大。我举个例子，我们真的把我个人放到台上，我把我所有家底掏给你们看，最后也判断不了你借我的钱我还不还的了，不是说你把我翻个底朝天，你知道我的家底了，就可以知道我是否能还钱了。大数据说他理论上可以降低违约度，并不代表真的降低了，至少目前还没有明确的可以下定论是肯定可以降低的案例来，全球都没有。信贷这个事情整体上而言，我个人感觉靠概率难度还是很大的，具体你们可以去看下我有篇关于小微企业贷款的文章，里面提到了概率不适用信贷案例的阐述。

互联网的优势其实是他的边际成本非常低，可以快速超越区域隔离，可以把一个标准化的东西快速的成长起来，所以保险产品的在线化的成功概率就很高，因为阿里有这个基因在，也有直接的客户群体在，保险又是标准化产品，属性相当。基本可以等同于卖产品，这个模式是容易的，而理财产品的在线化可能没有那么容易，因为他还带是有风险特征的。如果我在淘宝上买东西，十个九个亏，我可能就不在淘宝上买。这里面还涉及到每个人的风险偏好都不一致，你无法进行批量化处理，如果你也开始配置专门的投资经理了，那你又回到金融机构的通行做法了，你的优势就不明显了。

所以，像诺亚、好买公司，我说回到最后，其实他们还是个传统的投资咨询公司，哪怕他们把网站做的再好，在线化程度多高，他们的背后还是要配投资经理，客户从网络端口进来，还是需要针对性的客户服务的？所以我昨天晚上那篇文章的核心就是在于区分个性化金融和批量化金融产品的互联网化的差异，个性化主要指信贷类等带有很强风险特征的金融产品，这些产品，其实很难实现互联网化的。大数据等一些手段是一种尝试，但是至少才目前来说，也只是大家的一种期望，觉得可以改变金融特征，真的效果如何，还处于设想状态，结果如何都很难说。在这种情况下，我对于那些用传统思维进行金融运作的所谓互联网金融公司，基本上就持有负面的评价了，主要是指P2P的模式。说句难听点，P2P在这么走下去，走到非法集资的可能性是非常大的。很多人说我带有传统金融的优越性，其实我只要问一句，P2P公司在什么地方采用了什么办法超越了传统的金融机构？

除了在放款和吸收存款两个层面放低了门槛外，在核心的风控层面，你找不到一个更优越于传统金融的地方，连P2P自身都在模仿传统金融机构，采取的也都是通行的审核标准，那么我又何来的传统金融的优越性呢？

我在拍拍贷上看到过一笔40万的借款，800人借出，我当时第一设想，这个案子符合了中国非法集资的三大要素，只是因为互联网金融，所以可能监管部门也一直在看，但是最终的最终肯定也是结果说话吧。P2P平台还是要学会自我保护，没必要去打这种擦边球，意义不大。

我们如果从理论假设，只要政府不倒闭，理论上，中国的金融机构就不会倒的，银行，他可以活一万年。根据类似的办法，假设我成立一个P2P公司，我不断的做形象，专门给一百万以下的投资人许诺远高于银行存款的利息，在当前一百万以下的投资人没有投资渠道的中国，其实，哪怕我的P2P90%的坏帐率又怎么样呢？我一样规模可以不断的做大，为什么呢？事实上，因为目前的P2P带有银行的特征，但却没收到像银行的监管，所以只要不挤兑，就能存活，如何不挤兑呢？那就不断的把盘子做大呗，顺利兑付，形象不断的提升呗。

因为不在同一条线上竞争，银行要定期审查，接待内部审计、外部审计，应付这些人我要干多少事，而P2P什么都不用。所以两者各自的监管成本也不一样的，在加上银行短期内的相对低效，P2P的快速成长也就可以理解了。但是我们来问一句，为什么要对银行进行审慎的监管？核心其实还是为了保护投资人的利益。

而中国大量的互联网是没有干这个事情，他本身就获得了监管上的优势。如果互联网还是以目前的模式，发展下去，一旦出现类似银行的挤兑，那么出事的概率就会大上很多。所以说到最后，我们很多人在想的互联网可以怎么样，可以怎么样，但是在实践中可能性非常小。互联网技术如果只是比风险容忍度，他比得过银行，他比银行有先发优势，但能不能走到最后，我个人感觉很悬。我们现在规模不大，没关系，反正一两百亿，一千亿之内玩，没关系，政府也先看着，不管你，结果好，表彰你，结果不好，对不起，进去再说。很悲惨，但是却是现实。

我跟PROSEPER负责人聊过，他们玩了那么久才四五亿美金。而且人家是鼻祖，为什么中国能远远超过美国？互联网金融如果只是说在提谁能更快把规模做起来，流量做得越大，对社会冲击越大，遭受损失就越大。所以监管现在管不管？没人管。法不责众，每个P2P都想到最后干成既成事实，规模拼命做大，做大到倒逼监管层不能管的层面，从而形成所谓的大而不能倒的局面。我只想说，最后可能成功的可能只有一家，大部分是做不到的，做不到的人会怎样，很难想象。很多创业无非只是归零，但是金融绝对不是，他从一开始就是一只脚在棺材里面，一只脚在棺材外面，哪只脚是你的，要到最后你才知道。而且全身而退的可能性很小，因为金融带有很大负面性。

我在微博上苦口婆心的互联网金融的创业者，也劝互联网金融的投资人，被人骂了很多次，说我不懂互联网，说我别有用心，今天听了万老师的讲话，很开心，终于感觉找到一个盟友。因为在互联网上，微博上都是在从事互联网的人，他思维不一样，他骂他的，我做我的，他说我不懂互联网，我说他不懂金融。我今天终於找到了一个可以支撑我部分观点的老师。感觉特别欣慰。我一直有在孤军奋战的那种感觉，所以今天很高兴。

❼ 互联网金融专业要学的课程都有什么

本专业旨在适应国家和地方经济，培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、职业道德和创新意识，精益求精的工匠精神，较强的就业能力和可持续发展的能力，掌握本专业知识和技术技能，面向互联网金融行业，能够适应互联网金融行业动态变化的工作要求，能够从事互联网金融产品设计、系统运营与运维、市场营销、风险控制、客户服务等工作的高素质技术技能人才。

就 业 方 向

本专业面向互联网金融公司、商业、证券、保险公司、投资公司、小贷公司、基金公司等金融机构。就业岗位包括：互联网金融理财人员、金融大数据分析人员、保险电商运营人员、互联网保险营销人员，互联网金融产品设计师，互联网金融新媒体营销人员、互联网金融分析人员、互联网金融运营人员等。

❽ 大数据金融是不是互联网金融

大数据并不是单指互联网金融。

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。

大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。

拓展资料：

互联网金融行业面临大洗牌

在去杠杆的严监管的大背景下,近期信用风险事件频频爆发,根据网贷之家的数据显示,自6月以来,P2P行业新增问题平台133家,其中95家发布了相关逾期或停业兑付公告。

违约事件频发的主要原因1)随着市面上资金收紧,一些资质较差的企业出现债务违约,影响到相关P2P平台2)一些产品不合规、风控能力较差的平台,高返利的平台受到资金收紧的影响资金链断裂3)P2P平台频繁暴雷,引发投资者恐慌性挤兑,一些运营良好的P2P平台受到波及导致兑付困难。

短期来看行业集中暴雷会导致行业承压,另一方面随着不良企业出清,风控良好、经营合规的头部互金公司有望迎来快速发展,互联网金融企业能够服务一些传统金融机构难以触及的领域作为传统金融机构有效补充,随着百行征信建立,征信体系的逐渐完善,预计行业风控能力将显著提升,重点关注行业头部企业

❾ 互联网金融专业需要学些什么

本专业旨在适应国家和地方经济，培养理想信念坚定，德、智、体、美、劳全面发展，具有一定的科学文化水平，良好的人文素养、职业道德和创新意识，精益求精的工匠精神，较强的就业能力和可持续发展的能力，掌握本专业知识和技术技能，面向互联网金融行业，能够适应互联网金融行业动态变化的工作要求，能够从事互联网金融产品设计、系统运营与运维、市场营销、风险控制、客户服务等工作的高素质技术技能人才。

就 业 方 向

本专业面向互联网金融公司、商业、证券、保险公司、投资公司、小贷公司、基金公司等金融机构。就业岗位包括：互联网金融理财人员、金融大数据分析人员、保险电商运营人员、互联网保险营销人员，互联网金融产品设计师，互联网金融新媒体营销人员、互联网金融分析人员、互联网金融运营人员等。

❿ 有哪些关于云计算，大数据，物联网的书籍值得推荐

关于大数据书籍有以下基本了参考看:
1.大数据预测
2.大数据时代
3.大数据分析:决胜互联网金融时代
4.为数据而生:大数据创新实践
5.爆发:大数据时代预见未来的新思维