大数据金融商业模式的构成要素与创新趋势

崔卓慧

伴随着我国经济的高速发展，商业模式创新发展已经成为我国大数据金融的根本性保证。在商业模式如此多元化的今天，金融机构如果想要顺应时代发展趋势，实现自身商业模式的创新s突破，实现大数据金融模式的长期稳定的运行，实现其自身以及社会价值，这就要求它必须对其自身商业模式七大构成要素进行深入研究探索和进行审视。

大数据金融 商业模式

要素创新模式发展局势

大数据金融商业模式的分类阐述

大数据金融是指以日前的网络大数据（结构化和非结构化数据）为支撑开展的金融类服务，它是通过一定的技术获得客户的相关消费等方面的数据信息，根据客户各自的特征，为客户没计专业化金融服务的一种现代金融模式。这一模式具有高效和快捷的特点，这是由于它不受时间和空间卜的任何限制。据有关专家研究表明，它是日前商业模式中发展潜力最大的一种。就目前而言，大数据金融商业模式主要分为平台金融以及供应链金融。

（1）关于平台金融模式的阐述

平台金融模式是指金融公司使用一定的技术（云计算以及相关数据模型），通过利用自身平台所获取的大数据（客户交易与支付获取的相关信息），以此来形成的基金、信贷等金融服务模式类型。就平台金融模式的应用而言，阿里小贷无疑是各金融公司所崇拜和学习的典范。阿里小贷通过利用其自身交易平臺一一淘宝，通过云计算等信息技术以此来获取、分析和处理大数据信息，这些大数据信息包括淘宝客户的购物习惯、交易数据等。阿里小贷就是通过这些获取的信息分析出用户的信用条件，以此来确定其自身的还款能力，从而为中小企业解决其融资难的问题。

（2）关于供应链金融模式的阐述

供应链金融模式是指金融公司使用一定的技术（云计算以及相关数据模型），通过对供应链上下游企业进行信用捆绑。同时这里的评级针对的并不足单一中小企业而是针对整个供应链条，它所针对和关注的是中小企业自身与核心大型企业之问的商业关系，这样就可以在一定程度上降低中小企业的融资风险并且可以提高其自身的融资效率。

在供应链金融模式的应用方面，重庆苏宁小额贷款有限公司足比较成功的一个典例。它就是在为苏宁集团所及的供应链上的众多中小企业，通过利用其自身在供应链上的管理经验以及其自身掌握的技术分析能力，来为中下游中小企业提供金融服务。

大数据金融商业模式四要素阐述

商业模式对于企业在各阶段的具体发展战略、各阶段所涉及的技术水平以及企业发展的核心资源是极为重要的部分，各企业要想在激烈的竞争中获得一席之地就必须要对其商业模式进行准确的定位。如果要研究大数据金融，那么就必须要首先关注其自身所应用商业模式的构成要素，构成要素包括客户主张、盈利模式、合作伙伴、目示定位，资源整合能力等。

（l）定位要素分析

金融大数据的要素之一就是“定位”，这是为了确保金融企业可以更好的发现新型市场，满足消费者不同层次的需求。这一定位包括对目标市场的定位以及对企业自身产品和服务的定位，与此同时还要对企业与客户之间的客户关系进行分析和定位。通过这一系列的定位，企业可以快速准确锁定市场与客户群体，以最高效准确的速度制定出符合企业的战略规划和发展蓝图，以此来满足客户的需求，同时来实现企业的战略日标。

大数据拥有这样的要素能够使得它以较低的成本，来获取最为准确的分析和挖掘出潜在客户群体，能够以最为准确的合适的方式为客户提供自身的金融产品与服务。金融大数据与传统金融机构的区别之一就是金融大数据可以准确定位，而传统金融机构只能“一把子抓”，不能为客户提供适合其自身特点的服务与产品。但是他们的出发点都是盈利。

（2）整合能力要素分析

金融大数据区别干传统金融机构的要素之一就是对企业自身所拥有的各种信息资源可以进行有效的分析与整合，这一要素主要是通过围绕该企业的关键活动，以此来进行模式创新而体现出来的。企业通过对自身所涉及的上下游企业的特有信息（这些信息是只有该金融公司才能够获取的）进行整合和分析，从而对上下游企业的关键活动有了一定的见解，以此作为金融公司的竞争核心，从而使得自身业务能够得到进一步的发展与提升。

因为各种网上信贷等模式的兴起，金融行业的元老级机构一一银行，它也在跟随时代的发展潮流，大力发展改革创新其自身的网上银行业务以及建立其自身的网上支付平台，这在一定程度上也为其发展互联网金融业务奠定了坚实的基础。就月前而言，商业银行网上服务主要包括传统业务、电子商务以及移动支付等。商业银行与阿里小贷等跨行业金融企业相比，在风险能力的评估与管理、金融人力资源的分配与管理等方面都有着跨行业金融企业不可比拟的优越性。这就要求新型金融企业要通过与其他公司企业建立高效的合作关系，以此来对抗来自传统金融企业带来的挑战与压力，以此来缩小差距。

现在发展比较好的商业银行——民生银行，在2014年前后建立了实时数据集成平台以及大数据服务系统进行数据收集，信息包括手机银行用户的身份、风险偏好、财务状况等。同时该银行通过对云计算以及相关模型的运用，对形成的一系列数据进行了分析和处理。同样也是在2014年前后，交通银行宣布要推出该银行自身的淘宝旗舰店，交通银行是国内首家与淘宝网合作的商业银行。该淘宝旗舰店的主营业务是其自身的金融产品和服务。

在2013年平安保险和百度就大数据研究分析、对消费者风险偏好的定位、金融产品的创新等多方面形成了战略联盟。该联盟以客户需求为战略导向，对客户消费需求进行认读挖掘和探索，客户数据信息为双方共同的资源，以此来实现客户信息的优化高效配置，这是百度对于大数据金融商业模式的又一次大胆创新，这一创新对金融行业的发展有着里程碑的意义。

（3）金融生态环境要素分析

金融生态环境是指企业要将其所面临的周边的环境看作一个有机的整体，这一环境包括企业的合作伙伴、竞争对手、客户等。对于金融生态环境的创新，就是要建立一个健康可持续的共赢的商业圈。其中合作伙伴包括供应商、经销商、客户等。要建立这样的金融生态环境，就必须要借助当下的大数据金融。

这一要素创新的实例之一就是京东商城在2013年成立了自己的金融公司。在建立这个金融公司之前，京东商城已经开始关注涉及金融领域，并且大胆的开展了互联网金融业务。进行这样业务的前提和保证是其自身能够获取其商城消费者的相关数据，同时它能够利用其自身的信用，与供应链条涉及的上下游中小企业进行担保业务。现如今，京东商城的金融相关业务已经达到了良好的发展与运营，就其战略而言，在未来京东商城还会为中小企业提供小额信贷、流水贷款等业务，同时它还会将金融发展成为其业务的主要经济增长点，这也为金融行业将建立成为一个完善的金融生态环境提供了新的途径和契机。

（4）风险评价要素分析

风险评价要素与以上三点要素的不同之处在于，就其自身而言它也是传统金融要素之一，也是互联网金融的天然属性。电子商务企业通过对数据的收集与处理，其最为准确真实的掌握着有关消费者的消费需求方向，与此同时这也形成了最为完善的信用档案体系，另外，电子商务企业通过对信息技术的有效利用，可是以低成本高效率的特点弥补传统金融机构的固有缺陷，這也促进了大数据金融行业的健康可持续发展。

众所周知，就金融业而言阿里小贷无疑是金融大数据发展的成功范例，就相关统计表明，阿里小贷的不良贷款只是整个行业不良贷款的五分之一，为1%。这一现状在很大程度上应该归结于其自身的信用评价模式。该信用模式主要采用了360度全方位无死角的调查方式，同时金融企业还应该对调查之后所获得的信息数据进行定量分析，通过评分模型对客户进行信用分析，通过对客户信用的准确定位评级，通过这一评级分析得出来的客户信用是极为准确的，这就在一定程度再次反映出了大数据金融高效便捷的特点。

小结

伴随着我国经济的高速发展和金融行业的不断突破，大数据金融已经成为金融业发展不可阻挡的趋势。大数据金融的健康发展和相关创新内容的提出，都是对金融业的有效补充。在对大数据金融进行创新时，我们应该从其自身所具备的要素出发，将其作为创新的根本点，对其进行充分的分析与挖掘，以此来保证金融业的健康可持续发展。本文在一定程度上为大数据金融的发展有着推动性作用，但是还是会存在一定的局限性，希望在今后的学习与研究中，对其进行更为深入的研究与探讨，以提出更为有效的建议和意见。

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