大數據背景下互聯網金融的創新發展研究

苗紅強 孫詩璐 陳姝蓉

【摘要】進入新經濟時代，金融信息化、數據化趨勢日益明顯，互聯網金融應運而生。大數據、云技術等的發展為互聯網金融發展提供了更大的可能，金融與大數據出現了交叉融合的發展趨勢。大數據的數據挖掘、利用方式也可以為互聯網金融發展提供商業決策支持，促進金融業發展。大數據是條件、環境、支持，互聯網金融是形式、渠道、方法，兩者本就存在“水乳”聯系。進入大數據時代，推動互聯網金融的創新發展是“順水推舟”，對促進金融改革的客觀需要。本文闡述了大數據及互聯網金融概念，明確了大數據背景下互聯網金融發展的必要性，分析了大數據時代互聯網金融發展存在的問題，在此基礎上提出了大數據時代下互聯網金融創新發展的對策，以期更好地推動互聯網金融的發展。

【關鍵詞】大數據；互聯網金融；創新；發展；對策

【中圖分類號】F832.39

“大數據”是依靠云技術等先進技術及平臺，具有更強決策效用、監察效用、流程再造效用的大體量、高增長、豐富多樣的信息資產[1]。依托大數據技術不但可以掌握龐大的數據，而且可以對其進行多元化、增值化、專業化的數據處理。除了大數據的數據體量優勢，“大數據”更像是一個“匠人”，價值全依賴“加工”技藝。數據“加工”是大數據最大的優勢，也是其實現數據增值的關鍵所在。具體來說，大數據的價值如下：其一，精準營銷。企業為消費者提供產品、服務，可以依托大數據，提高營銷的精準性。其二，服務轉型。依靠大數據技術，“中長尾”企業可以進行服務轉型[2]。其三，促進傳統企業發展。依靠大數據技術，傳統企業可以更好地與時俱進。

互聯網金融是借助于互聯網技術和移動通信技術實現資金融通、支付和信息中介功能的金融模式。從當前的情況來看，互聯網金融主要有資金融通、資金籌集、貨幣支付、貨幣發行等四類業態模式，具體參見表1。互聯網金融的發展與互聯網技術有著密切的聯系，是隨電子商務一同發展起來的。互聯網金融快速發展，影響著金融領域的格局。大數據時代來臨，互聯網金融更是“如虎添翼”，迎來了難得的機遇。

一、大數據背景下，互聯網金融創新的必要性

（一）實現精準營銷的客觀要求

互聯網金融的發展離不開兩個方面：一方面是用戶群體，截止到2016年，城市網民將近4.93億，農村網民將近2.38億，合起來7.31億人口，如此巨大的網絡使用者為互聯網金融的發展提供了機遇；另一個方面是數據，按照麥肯錫的統計顯示：2010年全球各個地區新存儲的數據中，北美超過了350帕字節，歐洲超過了2 000帕字節，日本超過4 000帕字節，中國只有250帕字節[4]，這顯示了我國數據分析、加工能力的薄弱。從當前的情況來看，只有通過數據挖掘、關聯分析，才能更好地預測產品、服務的市場反響，才能更好地提高客戶轉化率，有的放矢地開展精準營銷。而大數據不但能夠確保龐大的數據量，而且能夠采取更多有效的數據利用、挖掘、分析方式，對互聯網金融企業的精準營銷有很大的幫助。

（二）建立社交商業鏈的現實需要

隨著大數據的發展，云計算技術的應用，通過一系列的社交網絡[3]就能獲取、生成金融客戶的信息，將這些信息進行加工、排序、分析后，就能得到有效的信息鏈。信息鏈是有規則的數據集合，是信用評估的依據。在電子商務平臺上，存在著龐大的數據和信息，其中涉及到搜索、瀏覽、交易、退款、對比等，利用大數據技術能夠對這些數據加以處理，進而分析用戶行為、需求，預測市場的趨勢，進而推出與之適應的互聯網金融產品。比較典型的就是阿里巴巴入股新浪微博，這種合作實際上就是建立了一個社交商業鏈，社交平臺的數據、信息，經過大數據技術的搜集、分析、反饋，能夠為互聯網金融企業的發展提供更好地數據支持。

（三）滿足風險控制的實際需求

通過大數據挖掘，互聯網金融企業可以建立有效的信用評估體系，更好地進行風險控制。從當前的情況來看，風險控制主要有如下兩種：其一，阿里巴巴模式。阿里巴巴的風險控制模式建立在自身平臺交易數據的基礎上，所進行的是封閉的信用評估體系和風控模型。其二，中間征信機構模式。這種模式講究的是“集成共享”，一些中小互聯網金融企業將數據提供給中間征信機構，機構再進行信息“反哺”。

二、大數據背景下，互聯網金融發展存在的問題

（一）大數據的價值、邏輯局限

大數據雖然十分先進，利用形式多樣，在數據挖掘、分析等方面有獨到之處。但是其畢竟是人類設計的產物，并不能消除隔閡、成見等主觀價值和邏輯；數據關聯性分析得到的結果，只能在一定程度上反映數據之間的關系，這個關系不是因果關系，只是一種聯系。此外，大數據還具有選擇覆蓋問題，大數據分析的很多對象實際上有所局限，諸如對社交媒體數據的分析過程中，數據對應的人群主要是年輕人、城市人群，這樣難免會影響到大數據分析的有效性。2010年，美國股市行情有所好轉，股民的恐懼情緒有了緩解的趨勢，但是MarketPsy Capital基金的大數據分析卻沒有將這種“主觀”價值判斷后引發的情緒變動挖掘、反映出來，導致基金虧損8%[4]。社交網絡的大數據，并不是搜集得越多越好，本身社交網絡的數據就比較“雜亂”，存在較強的“數據噪音”，在搜集數據進行大數據分析的過程中，難免會受到其帶來的負面影響。

（二）金融監管難以適應“大數據”

到2016年，中國電子商務的交易額已經相當于GDP的29%～30%，接近第三產業產值的56%，從這組數據可以看出，當電子商務不斷發展，生產、生活、貿易逐漸互聯網化，必然會要求“互聯網金融”與之相適應。而進入大數據時代，大數據技術、平臺等逐漸引入，金融的交易頻率將不斷提升，在總體交易中所占的比重不斷增加。而這種高頻交易很可能造成“大量拋售”的情況。諸如，2010年，美國資本市場就因為高頻交易，導致了“閃電崩盤”。而在這個過程中，監管機構如何限制、干預大數據是值得深思的問題，因為無論如何做都存在潛在風險。為此，金融業界必須加強對大數據技術的算法認證，盡量將大數據技術的使用控制在安全范圍內，確保交易的穩定，提高監管的效率。

（三）大數據帶來隱私和安全隱患

大數據的數據搜集能力是前所未有的，海量的數據被搜集，涉及的內容更是十分多樣，不但包括個人所在地、購買偏好、財務狀況，還包括實時位置、健康數據、資產分布、信用狀況等。這些數據信息被存儲、分析，如果數據信息被泄露、濫用，難免會威脅到個人的隱私和安全。

三、大數據背景下，互聯網金融創新發展對策

（一）促進垂直型眾籌平臺發展

垂直型眾籌網站是較新型的網站，聚集了大量的專業投資人，通過大數據分析，網站可以選出更具投資價值的項目，根據項目組織生產，建立完善的營銷鏈條，具體流程參見圖1。這種模式不但專業性更強，而且能夠更好地凸顯出精準定位的優勢，創業者和消費者之間的聯系更為緊密。眾籌項目的風險不但包括投資項目選擇風險，還包括投資后管理風險。為了規避風險，平臺應該及時披露經營信息，加強對異常事件、重大事件、失敗資產的管理，逐步健全企業的管理流程，提高管理的透明度。為了更好地完善項目流程，平臺可以深入項目，積累經驗，實現由眾籌平臺向創業聯盟平臺的過渡[5]。轉型之后，平臺不但可以提供項目選擇、管理等服務，還能提供創業輔導、孵化器、資產處置中介等服務，更好地支持創業項目的發展，為其提供一攬子綜合解決方案，提升平臺的綜合競爭力。

（二）健全互聯網金融信用評級體系

目前，互聯網金融成膨脹式發展，出現了違約、資金鏈斷裂等諸多問題。究其原因，主要是因為傳統征信模式無法滿足互聯網金融的發展，尤其是大數據引入以來，傳統征信的信用數據審核、信用不對稱等問題日益凸顯。為了適應大數據下互聯網金融的發展，大數據征信是必然的趨勢。通過大數據技術進行數據的搜集、篩選，不但可以有效地繼承傳統征信的決策變量，也將更多影響信貸的因素納入其中，諸如社交網絡信息、申請信息等[5]。總的來說，大數據征信不但挖掘了數據的深度，也拓展了數據的廣度，大大提高了數據利用的效果。大數據技術依托先進的機器，建立專業化的預測模型，數據挖掘、關聯分析更為專業、精確，信用評估的效率更高，有效地降低了違約風險。此外，通過大數據技術，互聯網金融企業可以建立更為科學的風控體系，確保了消費者的投資安全，對解決互聯網金融、普惠金融的信用風險問題起到了重要的作用。

（三）建立多元、全局防控風險網絡

借助大數據技術，互聯網金融企業可以發現欺詐活動的統計特征、關聯特征，建立特征庫，并結合數學模型，依靠機器學習算法對數據集進行監測，從而確保風險值、規則權重[6]，實現風險監控的目的。此外，依托大數據技術、互聯網技術，還可以進行設備追蹤、代理檢測、注冊頻率檢測等高尖端的監測、數據分析行為，以便更好地發現注冊、賬號異常情況，更好地保護用戶安全。

（四）豐富第三方支付平臺的形式

當前我國金融業得到了快速發展，基于互聯網的第三方支付平臺大量出現。第三方平臺發展過程中，積極促進與其他行業的合作，將自身的業務拓展到經營、財務管理、供應鏈管理等多個領域。具體來說，在金融理財上，可以參考“余額寶”模式[7]，促進第三方支付平臺和基金的合作。在融資授信上，第三方支付平臺擁有客戶、數據的優勢，借助大數據技術，完全可以為產業鏈上的企業授信，通過資金閉環運行的方式，預防資金風險。在財務管理上，可以在財務管理軟件中，嵌入支付功能，這樣不但可以方便中小企業獲取資金支付服務，也可以更好地了解企業的財務狀況。在營銷上，互聯網金融企業可以依靠自身的信息數據優勢，拓展營銷渠道，為客戶提供增值服務，幫助其進行精準營銷。

（五）促進銀行內涵式的智慧發展

在如今的金融新常態下，傳統商業銀行低效、低質、忽視管理的粗放型經營模式已經不適應大數據下銀行的發展。為了更好地適應大數據形勢，商業銀行需要構建內涵式的智慧發展模式[8]。具體來說，應該做到如下幾點：其一，樹立大數據和泛資產管理理念，將以往貸款、投行、理財的業務壁壘打通，并借助不斷完善的金融市場，拓展新興業務，諸如跨境金融、泛證券化等。只有樹立這樣的理念，才能讓銀行處于競爭的上風。其二，豐富金融產品、服務的多元化。為了更好地促進互聯網金融的發展，更好地滿足客戶的需求，商業銀行應該豐富自身金融產品、服務的種類，拓展自己的客戶群體。其三，拓展銀行客戶服務群體。借助大數據技術，商業銀行可以挖掘“長尾”客戶群業務，實行精準營銷，提供個性化的產品、服務，打造以“客戶+數據”為經營中心的新經營模式[9]。其四，創新商業銀行業務模式。商業銀行應該應用互聯網思維、平臺化理念，創新自身的業務模式，建立金融服務與企業決策之間的聯系，建立網絡金融平臺，實現以銀行融資與結算為核心的經營管理、財務核算、信息交流的一體化。

四、結語

金融屬于服務業，在適應信息化、網絡化的過程中形成了“互聯網金融”，互聯網金融是新興的金融發展模式。金融行業十分依賴數據，其本身也是數據的生產者。隨著信息技術的快速發展，金融業對數據的依賴程度、自身的發展程度都有所增強。而大數據的出現及相關配套技術、平臺的發展，更是為金融業創造了前所未有的機遇。無論是銀行、保險、信托等傳統金融行業，還是新型的P2P貸款等互聯網金融領域，借助大數據，都將實現深層次地變革[10]。本文闡述了大數據及互聯網金融概念，明確了大數據背景下互聯網金融發展的必要性，分析了大數據時代互聯網金融發展存在的問題，在此基礎上提出了大數據時代下互聯網金融創新發展的對策，以期更好地推動互聯網金融的發展。

主要參考文獻：

[1]孫杰，賀晨.大數據時代的互聯網金融創新及傳統銀行轉型 [J].價格理論與實踐，2015.25（01）：321-322.

[2]杜永紅.大數據時代互聯網金融發展對策研究[J].價格理論與實踐，2015.28（07）：125-126.

[3]本刊編輯部.大數據時代的互聯網金融與安全[J].經濟導刊，2015.31（08）：216-218.

[4]溫信祥.現代金融產業體系的全新發展機遇—互聯網金融的創新通道及約束因素[J].人民論壇·學術前沿，2014.17（12）：208-210.

[5]李平，陳林，李強，馮毅，趙洪江.互聯網金融的發展與研究綜述[J].電子科技大學學報，2015.33（02）：210-213.

[6]霍兵，張延良.互聯網金融發展的驅動因素和策略—基于長尾理論視角[J].宏觀經濟研究，2015.32（02）：198-199.

[7]喬婧祎.基于小微金融的互聯網金融模式研究[J].中國市場，2013.23（34）：215-217.

[8]方方.“大數據”趨勢下商業銀行應對策略研究[J].新金融，2012.15（12）：114-116.

[9]姜抒揚.大數據背景下互聯網金融價值創新的探討[J].商場現代化，2014.14（20）：133-135.

[10]王舉穎.大數據時代零售企業多邊平臺發展與協同定價策略研究[J].價格理論與實踐，2015.20（05）：1124-1126.