数据公司互联网金融

㈠ 互联网金融公司排名有哪些

互赢金融为抄您解答。
评价互联网金融公司几个标准：
第一，有一个非常清晰的商业模型，商业模式意味着有非常合适的或者可持续的盈利的来源，而且盈利来源本身又是能够给相关的参与者创造价值。
第二，利率水平合适，中国的投资回报率比过去降低很多，可能找不到什么行业有20%以上的利润，在这种情况下，商业模式还是建立在高利率之上，本身是很大的风险。
第三，透明度，和传统金融机构相比，互联网企业最有潜力做到透明的，因为数据是在网上。
第四，建立核心竞争力，核心竞争力可以像BAT的平台优势，也可以说在某一个行业有特别的聚焦的专业的能力。

㈡ 大数据对互联网金融的发展有什么作用

自互联网金融被广而告之以后，大家就一直在被灌输大数据在互联网金融发展中的作用巨大，甚至最近更有专家说大数据是互联网金融发展的加速器。但是似乎并没有一个系统的说法，大数据具体有什么用，我们只知道互联网金融确实是其中的获益者之一，下面且听听通金魔方分析师的见解。

我们首先从互联网金融的含义生对大数据有个简单的了解。正如互联网金融之父谢平所言，所谓的互联网金融，并非是简单的将互联网和金融进行叠加。

正确的理解应该是基于互联网应用的特殊技术，推动了全新的商业模式，产品服务，对金融领域产生的颠覆性变革。在这其中，大数据则充当了很重要的推手。接下来我们来看一下大数据在互联网金融发展中的作用体现。

精准的用户分析

大数据的首要作用就是在于它能够对用户进行准确的分析，然后帮助互联网金融找到合适的目标用户，进而实现精准营销。

在目前的互联网金融领域，很多新兴的企业，大多以做贷款或者金融衍生产品为主。其主打的卖点主要在于较高的投资收益或者较低的手续费优惠。但是在竞争日益加剧的市场环境下，由于不能保证资金流稳定，或者客户粘性而倒闭的企业随处可见。

据相关数据显示，截止2013年底，中国境内共有450家P2P公司，其中有的甚至在创立几天内即宣布倒闭。在这样的基础之上，实现精准营销才是这些企业唯一的出路，这也正是大数据的作用所在。

虽然互联网金融的发展仍然处于起步阶段，但是却已经有了相当丰富的成熟案例。比如通过定向技术查看用户近期浏览过的理财网站，通过关键词，浏览数据建立用户模型，从而实现优化产品的实时推荐频度，以便最大限度的锁定有效用户等。

帮助金融企业风险防控

除了以上的首要作用之外，大数据还能够帮助金融企业加强风险的可控性。在精细化管理方面助推了互联网金融，尤其是信贷服务的发展。

比如通过对大量网络交易及行为数据的分析，可以为用户的信用评估提供可靠的依据。这些信用评估可以帮助金融企业在用户的还款意愿和能力方面做出较为准确的结论，以便决定是否继续为该用户提供快速授信或者现金分期等服务。从而最大限度的降低金融企业的业务风险。

当然，我们对于个人用户或者企业用户信用好坏的评定取决于诸多因素，但是我们也可以从这诸多因素中找到相应的数据。比如我们要寻找这个用户的整体收入，固定资产，性格特点甚至是行为习惯等，那么我们就可以从网上银行，电商，社交网络，甚至招聘和婚介网站等地方获取。

大数据的作用在这里面得以体现的最关键的一点就是，这些所谓的数据往往都是以动态变量的形式存在的，而我们要想以此为依据获得准确的信用评级，则更要倚重于大数据的持续分析功能。

通过上面的分析，我们也不得不承认大数据在互联网金融发展中作用巨大，只不过在现在这个互联网金融的起步阶段，大数据作用的发掘仍不算完整，我们只能一步一步的在不断的发展中发现它的好。

㈢ 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。

㈣ 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

㈤ 深圳市前海大数据互联网金融服务有限公司怎么样

深圳市前海大数据互联网金融服务有限公司是2014-12-01注册成立的有限责任公司，注册地址位于深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)。

深圳市前海大数据互联网金融服务有限公司的统一社会信用代码/注册号是91440300319697647X，企业法人李晓萍，目前企业处于开业状态。

深圳市前海大数据互联网金融服务有限公司的经营范围是：一般经营项目是：依托互联网等技术手段，提供金融中介服务（根据国家规定需要审批的，获得审批后方可经营）；受托管理股权投资基金（不得以任何方式公开募集及发行基金、不得从事公开公开募集及发行基金管理业务）；网络技术开发；受托资产管理（不得从事信托、金融资产管理、证券资产管理等业务）；投资咨询（不含限制项目）；投资管理（不含限制项目）；经济信息咨询（不含限制项目）；企业管理咨询；股权投资；从事担保业务（不含融资性担保业务）；投资兴办实业（具体项目另行申报）；国内贸易（不含专营、专控、专卖商品）；经营进出口业务（法律、行政法规、国务院决定禁止的项目除外，限制的项目须取得许可后方可经营）。，许可经营项目是：。

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㈥ 大数据，时代的互联网金融！

不能，只是理论上的概念而已。
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。

㈦ 可靠的互联网金融公司有哪些

松果互联网金融，为互联网金融行业提供整套解决方案的，金融行业对版IT技术和金融专业权知识门槛相对较高，虽然金融和互联网的本质都在于融通，但玩法上如何做到兼容极其讲究。

网络财富股票行情里的行情资讯个股信息数据就是松果互联网金融提供的。

松果互联网金融，不仅为网络财富提供相关的行情、资讯、研报，同时能助力金融机构券商接入到网络财富这类的APP当中，帮助金融机构在互联网上找到精准的用户，用户也能享受到全面便捷的服务。

㈧ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

作者：张溪梦 Simon
链接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
来源：知乎
著作权归作者所有

我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。
这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。

文 / 徐主峰

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。
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。
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……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
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。