大數據下的互聯網金融創新發展模式

鄭亞林

摘要：基于大數據技術，互聯網金融獲得了蓬勃的發展，積極推動了我國國民經濟的發展。但是隨著發展的進一步深入，也逐漸暴露出了一些問題。基于此，本文首先分析了大數據技術和互聯網金融之間的關系，在此基礎上重點對大數據技術下互聯網金融的發展瓶頸和創新發展模式進行了論述。

關鍵詞：大數據、互聯網金融、創新、發展模式

在大數據時代互聯網技術和網絡信息技術的高速發展，金融數據規模呈現幾何式的增長。金融數據的主要來源主要包括金融客戶交易數據、價格數據、業績報表、市場調研報告、消費者研究報告、行業企業統計數據以及媒體報道等。在這種背景下，面對大量的、不規則的、非結構的數據，傳統的數據處理技術已經無能為力。為了更好的對這些數據進行統計分析，進而挖掘這些數據背后所隱含的金融潛在價值，大數據技術具有重要的應用價值。

1 大數據與互聯網金融的相互關系

大數據技術主要包括四個特點，分別為數據規模大、數據類型多、處理速度快以及商業價值高。現階段面對海量的數據規模，大數據技術是主要的解決方法，通過采用大數據技術可以對這些海量數據實現有效的收集、存儲、分析和管理，并通過科學合理的算法發現這些數據背后所隱含的規律，進而挖掘其潛在的商業價值，促進新的商業模式的形成。

互聯網金融主要基于大數據技術和云計算技術，是一種不同于傳統金融模式的完全創新的金融模式。互聯網金融包括多種業態模式，比如第三方支付、眾籌平臺以及p2p網絡信貸平臺等。互聯網金融的主要優勢在于成本節約化、渠道自主化、資源開放化、利率市場化以及用戶行為價值化等[1]。基于大數據技術的互聯網金融完全顛覆了傳統的金融模式，包括傳統的金融產品和金融服務、傳統金融的業務處理流程、傳統金融管理模式、傳統金融組織結構以及風險防控等。

2 互聯網金融基于大數據技術創新發展的必要性分析

2.1 通過大數據技術，有助于實現互聯網金融的精準營銷

互聯網金融平臺通過大數據技術可以實現海量數據的收集以及關聯性分析，有效預測金融消費者和金融投資者對新金融產品和金融服務的反應，基于預測結果互聯網金融平臺在開展業務營銷的過程中，可以有的放矢，最大程度提高客戶轉化率，實現互聯網金融產品和金融服務的精準營銷。與此同時，互聯網金融客戶規模的快速增長，對傳統金融機構的經營和管理理念造成了巨大沖擊，倒逼傳統金融機構尋求業務轉型升級。

2.2 互聯網金融基于大數據技術有價值的社交商業鏈

互聯網金融在大數據技術和云計算技術的支持下，可以通過社交網絡生成和傳播互聯網金融客戶的信息，從而互聯網金融客戶的信息可以被搜索引擎有效的排序和檢索，并通過數據分析生成有價值的客戶信息鏈，這些客戶信息是互聯網金融用于對金融客戶進行評估的重要依據。電子商務平臺可以根據客戶的交易信息對客戶的行為以及潛在的需求進行有效判斷，對市場的發展動向進行有效預測，對平臺商家的經營情況進行全程監測。最終基于大數據分析結果，互聯網平臺可以研發創新針對性、個性化的互聯網金融產品。比如阿里巴巴對新浪微博進行入股，有效實現了電子商務交易平臺和社交媒體的充分結合，形成了完整的社交商業鏈，新浪微博的媒體數據可以為阿里巴巴互聯網金融提供更加全面的數據支持。

2.3 互聯網金融基于大數據技術有助于加強風險防控

基于大數據技術互聯網金融平臺可以建立系統全面的信用評估系統。現階段我國互聯網金融平臺主要包括兩種風險控制模式：一是阿里巴巴風險控制模式，這種風險控制模式主要是基于自身的電商交易平臺以及支付系統所包含的大量信息數據，來建立信用評估系統和風險模型；二是中間征信機構風險控制模式，這種風險控制模式主要是指多個中小型互聯網金融機構將數據提供給中間征信機構，由中間征信機構對這些數據進行整合管理，然后再對各個中小型互聯網金融機構進行數據分享。

由于互聯網金融業務的開展不受時間以及地域的限制，有效滿足了我國金融客戶對金融服務以及金融產品的迫切需求，也大大促進了我國互聯網的普及以及金融信息消費的升級。在互聯網金融發展背景下，基于大數據技術和云計算技術可以有效解決金融客戶與金融平臺之間的信息不對稱問題，幫助那些難以從傳統商業銀行等金融機構獲得貸款的個人以及小微企業從互聯網金融平臺獲得資金支持。

3 互聯網金融大數據技術的發展瓶頸

3.1 大數據技術對個人信息的大量獲取，在一定程度上損害了個人的隱私權

通過大數據技術可以對個人的信息進行全面有效的收集和分析，包括個人的所在位置、健康情況、消費偏好、財務情況以及其他行為數據等。互聯網金融平臺可以根據這些信息對客戶的信用等級以及金融消費偏好進行有效的評估，從而為客戶提供更加針對性、個性化的金融產品和金融服務，有效提高了金融市場的資源配置效率。但是由于互聯網金融平臺對個人信息管理的不規范，非常容易導致個人隱私信息泄露，對個人的知識產權以及信息安全產生嚴重等威脅。

3.2 大數據技術無法取代人類的邏輯思考和價值判斷

大數據技術只是客觀的對數據進行收集、存儲、管理和分析，其在本質上無法實現主觀的價值判斷和邏輯思考；同時在大數據技術中還存在選擇性問題。比如在大數據分析過程中，社交媒體是重要的信息源，但是通常情況下社交媒體參與者以年輕人和城市人居多，這就導致從社交媒體上獲得的信息難以有效涵蓋中老年人以及農村地區人民的基本情況[2]。除此之外，采用大數據技術從社交媒體上所獲得的大量數據并不能將其直接用于金融信用評估，這是因為數據量越大，所產生的數據噪音也越多。

3.3 以大數據為基礎的金融產品和金融服務對金融監管提出了挑戰

互聯網金融高頻交易是大數據技術對互聯網金融所帶來的重大創新，有效提高了互聯網金融的交易效率。但是也必須意識到高頻交易也可能導致大量拋售，繼而引發互聯網金融風險。比如美國2010年的閃電風暴導致美國的道瓊斯工業平均指數突然跳水。除此之外，大數據分析中的單個數據出錯也可能導致出現金融風險。比如2013年由于美國美聯社推特賬號發出奧巴馬總統遇襲的虛假消息，導致美國股市出現暴跌。同樣的股票下跌具有不同的原因。如果金融監管機構不能充分認識導到兩者之間的區別，不改變傳統的金融市場監管方式，將可能會面臨新的金融風險，

4 互聯網金融基于大數據技術的創新發展模式

4.1 創建以垂直搜索為基礎的互聯網金融服務平臺，

渠道優勢是互聯網金融服務平臺的最大優勢，基于大數據技術互聯網金融平臺可以有效對產業鏈的上下游企業進行聚集，構建系統完善的產業聯盟平臺，在該平臺上匯聚多種金融產品和金融服務，用戶可以基于垂直搜索功能對各種金融產品和金融服務進行對比，從而選擇適合于自己的金融產品和金融服務。在這個過程中，互聯網金融平臺在實現精準營銷的同時，有效解決了信息不對稱問題，滿足了資金供需雙方的直接自由交流，最終實現利益共贏。同時互聯網金融服務平臺在發展過程中，不斷積累自己的客戶群體，創建自己的服務品牌，逐漸發展成為傳統商業銀行、眾籌融資平臺、網絡信貸平臺以及信托和基金的營銷渠道。

4.2 發展互聯網金融C2B模式，

互聯網金融C2B模式主要是指客戶直接對商家的服務模式，在該模式中真正以客戶為中心，強調客戶在金融業務開展中的主導地位。C2B模式的核心是對數量龐大但是分散分布的廣大客戶群體通過聚合形成一個強大的采購集團，從而在金融交易的過程中單個客戶可以用批發的價格購買單個金融產品，大大降低了客戶的交易成本。互聯網金融C2B模式等發展基礎，是互聯網金融平臺基于大數據技術對客戶的行為習慣以及金融消費需求等進行科學、合理、智能分析，從而針對客戶的特點有針對性的研發金融產品和提供金融服務，滿足客戶多元化的金融需求，提升客戶體驗。C2B模式是互聯網金融的主要發展趨勢之一，但是目前在互聯網金融C2B模式發展過程中也面臨著資金門檻、監管約束、服務成本、以及風險防控等若干問題。

4.3 發展普惠金融性質的民營互聯網銀行模式

互聯網金融的資金來源主要是民間，其主要的服務對象是小微企業以及個人，具有明顯的不會金融性質。互聯網金融可以借助互聯網平臺以及中介優勢不斷擴張其業務范圍；同時互聯網金融基于龐大的客戶群體和已經成熟的產業鏈可以發展供應鏈金融；互聯網金融還可以借助大數據技術建立有效的風險防控體系。因此，相比于傳統的金融行業來說，互聯網金融在服務質量、服務流程上具有明顯的優勢。

4.4 發展數據開放線下擔保的P2B模式，

P2P互聯網金融信貸平臺由于監管不到位，風險控制能力較差等問題，非常容易導致P2P網絡信貸平臺崩盤以及跑路等問題。因此互聯網金融可以發展數據開放、線下擔保的P2B模式。該模式的主要服務對象是中小企業，在資金借貸過程中，有擔保機構為中小企業提供資金擔保，可以對投資人的合法權益進行更好的保障。P2B模式在業務開展過程中，主要涉及到P2B網絡平臺、借貸企業、個人投資者、擔保機構以及第三方資金托管機構等。P2B網絡平臺將擔保機構和第三方資金托管機構作為自己的戰略合作伙伴，在借貸企業向P2B平臺提出貸款需求時，由擔保公司對借貸企業進行擔保，同時借貸企業采用抵押品的方式對擔保公司進行反擔保。P2B式最大的特點是擔保機構和第三方資金托管機構P2B平臺的融資風險進行了合理分散。

參考文獻

[1]張濤.適用于互聯網金融的大數據信用體系研究與應用[J].征信，2016，34（4）：33-35.

[2]何培育.基于互聯網金融的大數據應用模式及價值研究[J].中國流通經濟，2017，31（5）：39-46.