浅析互联网金融的大数据应用模式与价值

高楷博

【摘 要】随着大数据时代的来临，为我国金融行业注入了新鲜的血液，当前信息技术的发展更为互联网金融拓宽了渠道，从而使得银行业、证券业、保险业以及新兴的P2P网贷行业等开始倾向于新产品、新技术的开发，打造金融行业的信息化成为大势所趋。虽然互联网金融的发展对潜在客户群的开发具有极大价值，但是网络技术的应用依然存在诸多的问题，本文针对大数据背景下互联网金融的产品设计、信息技术的发展与互联网金融监管模式的构建进行了讨论，并总结了互联网金融网络应用中的价值，为整个金融产业快速稳定发展提供保障。

【关键词】互联网金融；大数据；应用模式；应用价值

随着网络与计算机的迅速普及，人们在日常工作与生活中随处可见信息技术带来的便利，同时信息的传递迅速越来越快，范围越来越广，无一不是大数据时代的缩影。因此为了响应信息时代发展的要求，金融产品和管理的智能化目标，成为了当前金融行业需要做出的突破。特别是依靠计算机技术引领创新发展的互联网金融，对于大数据的开发和利用将有效增加金融行业未来的核心竞争力。

一、互联网金融的概念

当前我国经济的发展带动了金融业逐步成为国民经济中支柱，并且中国金融业发展的速度和规模已经步入世界领先水平。但是惠及民众和中小企业的金融服务进程却一直止步不前，因此互联网金融的更快的响应了他们的需求，从而有力的补充了传统金融业的缺失。互联网金融当前爆发式发展也就可以被理解，而网络技术、通讯技术、大数据处理技术与计算机硬件的开发也有力地保障了互联网金融的发展，从而使互联网金融更好地实现资金流通、交易和结算等相关金融服务业务，完善了目前我国金融体系和市场交易平台。但就目前情况分析，互联网金融在中国尚在起步和发展时期，从金融的实质来讲并没有实际的创新发展，因为其并没有衍生出其他未开发的金融功能，互联网金融交易依然依靠信用的契约体现，仅仅是对销售和信息收集渠道上的扩宽有所帮助，因此互联网金融完备的功能链有待进一步研究。[1]

二、互联网金融的大数据应用模式

（一）具有针对性的金融服务策略

大数据应用在互联网金融最突出的革新在于营销模式的巨变，通过网络技术收集客户信息平台上的交易及行为数据，并进行统计与分析，从而精准定位客户群体并进行个性化的金融产品设计，实现营销服务的目标性。比如阿里巴巴公司从硅谷专门聘请了两家专业数据分析团队，对客户网络行为分析并细分为近百个群体分类研究。另外，金融产品的定价是金融行业生存的的核心问题，而当前学术领域还极为重视金融衍生产品定价问题的研究，并致力于通过统计与数学建模得到优化方案。传统金融产品依靠信用违约互换定价，这一方式的关键在于违约过程的评价与建模，还要考虑违约的相关和传染性，通常数学模型计算繁琐且难以检验。而目前基于大数据技术的一项实证方法被开发使用，及时通过实际网络交易数据统计用户违约频次，例如电商平台亚马逊对交易数据的掌握能力和处理的深度，使其充分掌握了供应链上游的信用违约概率，进而已经非常接近可以给其核心消费者建立动态信用违约互换定价的程度，并且据此可以有效地放大消费者的消费能力。

（二）信用风险的联网评估

互联网金融的发展改变了当前对企业以及个人信用风险的评价方式，以往信用评估只能提供金融服务客户的固定信息，而大数据的应用发掘了变化中的动态客户信用数据，并以此通过分析对其建立信用统计趋势模型。例如互联网金融企业在提供金融产品服务的整个流程中，包括订单、结算以及支付等核心步骤中，整理并分析用户操作的数据进行建库和统计，进而开发符合企业经营的信用等级算法，并根据相应信用层次和走势预测等设置不同客户的信用额度，有效降低实体经济的风险。[2]又如国内最大电商平台淘宝商户的数据统计，可以有效开发电商平台中可以提供贷款的潜在的客户群。阿里和腾讯拟推出的“虚拟信用卡”，用户可以实现网上申请，经过对用户交易大数据核查，即可授予一定的信用额度。信用支付也是基于同样的原理。阿里的芝麻信用、腾讯的征信产品、微信的公众号个人信用评分等都是互联网个人征信的开始。

（三）更高效精准的规避金融风险

金融行业新技术利用最大的绊脚石就是金融风险，互联网金融也同样面临这一现状，在其提高金融行业办事效率的同时，也使风险呈现出越来越多的新类型，但是当前法律的修订与监管力度的不足，使得互联网金融风险成为众矢之的。例如常见的P2P网贷就常常存在公司倒闭、高层领导携款潜逃的风险，网络募集资金池以及非法吸收公众存款等违法案件也时有发生，甚至很多互联网金融企业因经营不善沦为网络蛀虫等。因此通过对互联网金融活动产生的大数据进行分析，对风险进行及时的监控与揭露，从而可以尽快采取防范措施。具体应用可以有以下几种，例如分析账户使用人输入法的应用习惯、定位移动的规律性以及交易行为异常等防范交易非本人操作的行为，从而提高安全性。利用支付宝的大数据，可以分析月报用户数、转化率和客单价等，掌握客户申购赎回规律并做出形势预测，有效规避流动性金融风险的产生；对于注册和注销帐户的数据分析建立一个流失预警模型，及时发现流失客户并采取相应措施。此外，网络监察机构通过对监控大数据变化起到对互联网金融科学管理的作用，及时预警风险有利于处理突发事故，从而防止大面积的风险恶化。

三、互聯网金融的大数据应用的价值

（一）提高金融产品以及服务的质量

金融业通过大数据技术可以便利的收集用户信息，信息的呈现也更加的细化，从而企业可以对用户的投资偏好、风险承受度以及消费趋向进行深入的了解和分析， 从而提供更有目的性的产品和服务。而用户的数据来源十分广泛，这其中主要包括四个方面：第一，电商平台中的交易信息，主要有用户的购买信息、第三方平台支付数据以及支付平台的日常缴费信息；第二，社交网站的个人信息；第三，银行互联网终端的开户及消费数据；第四，可以联网核查的征信信息。金融企业可以利用先进的网络技术高效的分类并处理有关数据，全方面掌握用户在涉及金融领域中的有价值的信息，从而减少不必要的人力与时间的投入，对于有相关消费趋向的目标客户群做到对症下药。这在商业活动中的体现为金融企业所谓的“客户画像”，也就是先根据客户互联网中显示的个人信息、商品实用信息以及历史交易记录信息等进行归纳和统计，然后通过分析得到客户金融账户下的消费趋势、购买产品频数走向等处理数据，利用统计软件建模，并以此对客户消费回购率、金融风险、投资偏好等实施预测，最后综合数据结果得到诸如客户购买力、不良消费概率以及客户需求趋向等成像，极大促进了金融企业产品和服务的输出质量。[3]

（二）对金融行业潜在用户群的开发

当前的大数据时代为金融业扩大影响力提供了便利，尤其是利用网络技术建立的新型征信系统，减少了人力的输出和不良交易概率。根据美国知名投资公司提供的中国个人征信行业报告显示，2016年中国实际个人征信市场规模为134.2亿，2020年有望达到341.5亿元，潜在天花板高达4000亿元。因此，对于目前信息技术全面覆盖的信用评价时代，个人或企业的信用将无可藏匿的暴露于互联网上。因此，金融企业不仅仅可以利用信用卡的征信信息，也通过联网核查的征信机制快速了解客户的社交网站的个人信息、电商平台中的交易信息以及支付平台的日常缴费信息等。金融企业将更好的利用当前多元信用评价机制，同时对于实体金融商品没有涉及的客户一并进行开发，从而使互联网金融服务领域延伸。

（三）对金融企业内部控制具有改革意义

对于金融企的内部管理机制改革，信息化技术也做出了突出的贡献。当前企业中倡导以“数据—信息—商业智能”为导向的管理模式，实现了内部控制的定量化和实施的具体化。大数据分析的指导作用，为互聯网金融改革和金融企业决策的提供了支持。例如，以往的银行业需要对数据进行大量的人工化处理，但是利用大数据技术能够可以有效改变具有局限性的内部控制机制。首先信息技术的应用使得银行电子数据的利用程度被深度开发，使数据为企业创造更大效益，其次促使了银行业务由个人主观经验导向转变为数据驱动导向，从而避免了决策由人为因素导致的盲目性，最后加大了银行业人才的工作效率和培养力度，从而提高银行工作中的核心竞争力。

四、结语

综上，鉴于目前我国大数据的理论在互联网金融行业的发展历程补偿，相关以大数据应用为背景对互联网金融的研究文献尚且有限，本文的创新之处在以互联网金融中信息技术应用为视角，先从金融业的大方向对金融业信息化发展以及大数据影响效果做出了概述，并重点对大数据在支付方式、银行业务、保险以及金融风险管理等模式发展趋势和创新进行了阐述，以求从中体现当代大数据应用于互联网金融的意义。

【参考文献】

[1] 叶中行.互联网金融中的大数据应用[J].科研信息化技术与应用，2015，6（2）：3-10.

[2] 屈秀伟.基于大数据的互联网金融创新模式应用研究[D].黑龙江大学，2015.

[3] 何培育.基于互联网金融的大数据应用模式及价值研究[J].中国流通经济，2017，31（5）：39-46.