时间：2023-03-23 15:10:58
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇金融大数据论文，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词：商业银行；互联网金融；应对措施
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）21-0080-02
引言
2015年3月，总理在《政府工作报告》中首次提出“互联网+”行动计划，明确列出了有关互联网金融的发展规划，互联网金融正从金融服务体系的完善者逐步过渡为金融体系的参与者和合作者。“互联网+”是从工业时代的创新1.0到信息时代、知识社会的创新2.0下的互联网发展的新业态，指以互联网为主，包括移动互联网、云计算、大数据技术等一整套信息技术在经济、社会各个领域的扩散，本质在于传统行业的数据化和在线化。互联网金融是“互联网+”实际运用的一种形式，凭借其快捷便利、准入门槛低等优势迅速崛起，使大众拥有更加多元化的投资融资方式，无抵押贷款、第三方支付、P2P网络贷款、众筹融资等多种商业模式不断发展完善。
一、我国互联网金融的发展现状
互联网金融是指利用互联网技术和信息通信技术等一系列现代科学信息技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新型金融模式。互联网金融产生的原因可以从供给与需求两个方面阐述。需求方面，由于传统金融机构高门槛高手续费，导致了处于长尾理论尾巴上的有资金需求的中小企业或中低收入者长期被排斥在商业银行信贷业务之外，而新兴的互联网金融因其方便快捷、透明度高、成本低，恰好满足了中小理财投资者的需求。供给方面，信息通讯技术、大数据、云计算的迅速发展，刺激了互联网技术和金融功能的有机结合，提高了金融效率，丰富了金融生态。
当前我国互联网金融主要有以下六种商业运作模式：一是第三方支付，目前常见的第三方支付有中国银联、支付宝，财付通、快钱支付、易宝支付、拉卡拉等。二是众筹，主要有京东众筹、众筹网、点名时间等，据国内金融市场研究资料显示，从平台的影响力和可靠度方面排名，众筹网综合第一，京东众筹位列第二。三是P2P网贷，常见P2P平台有陆金所、拍拍贷、人人贷、宜信等。四是大金融数据，主要有两类，以阿里小额信贷为典型代表的平台模式和京东金融为代表的供应链金融模式。五是信息化金融机构，主要有三类，分别是以“融E购”为代表的金融电商模式、以网上银行为代表的传统金融业务电子化模式和以互联网为基础的创新金融服务模式。六是互联网金融门户，常见的有网贷之家、融360、91金融超市、大童网、安贷客等。
二、互联网金融对商业银行传统业务的影响
（一）对存款业务的影响
存款业务是商业银行传统业务中的基础业务，是银行的重要资金来源途径。互联网金融业务的范围逐步扩大，本质上具有商业银行存款方面的特点，因而对商业银行存款业务造成极大的冲击。互联网基金因其明显高于商业银行存款业务的收益率，吸引了大量商业银行储户的闲置资金，从而对商业银行的储蓄存款形成分流。以余额宝为例，2013年6月上线，是目前规模最大的货币基金。2014年余额宝七日年化收益率一度高达6.76%，最近也一直维持在2.4%左右，远高于银行活期储蓄。
（二）对贷款业务的影响
商业银行传统的信贷业务具有复杂的征信体系、烦琐的审批过程和较高的手续费用，这也会导致信用记录不完备的小微企业获取贷款十分困难。互联网信贷模式则利用海量的大数据资源细分目标客户，分析客户贷款需求和还款能力，提供多元化的金融服务。互联网融资的出现分流了对商业银行融资服务的需求，给商业银行的传统信贷业务带来一定的挑战。互联网融资包含三种主要模式：P2P网贷、众筹融资和电商小贷。以中低端理财市场为主要业务目标的P2P网贷公司，不受资本充足率和杠杆率的要求，低门槛，低成本，很大程度上缓解了中小企业融资难问题。近三年来，网贷运营平台数量增长迅速，从2013年的800家上涨到2015年的2 595家，网贷成交量自2013年的1 058亿上涨到2015年的9 823亿元，增长幅度高达828.45%。随着互联网信息技术的不断完善，互联网金融的影响力将会进一步增强，对商业银行贷款业务的冲击也一定会不断加大。
（三）对中间业务的影响
商业银行中间业务主要包括支付结算、银行卡、、担保、承诺、交易、咨询等。互联网金融创新，金融市场化改革，使得商业银行存贷利差缩小，从而更加重视中间业务的盈利性，但第三方支付的发展，打破了商业银行中间业务的垄断格局。互联网金融模式下，第三方支付被广泛采用，因其价格较低，操作便捷，很容易被消费者接受，中间业务有被替代的可能性。在支付结算业务方面，如支付宝、财付通等既可为个人客户提供信用卡免费跨行还款等资金支付服务，也可为企业客户提供大额收付款、一对多批量付款等资金结算服务。作为国内最大的第三方支付平台，支付宝的支付结算功能涉及网络支付、转账、手机充值、水电煤缴费等多个领域。
三、商业银行与互联网金融的优势分析对比
（一）商业银行的优势
1.资金和客户资源丰富。传统商业银行依靠几十年来的稳健运营，已经积累了大量的优质客户资源，对其顺利开展业务起到了基础性作用，这是近几年新兴的互联网金融一时无法超越的。尽管互联网金融发展速度加快，但是自身经济资本实力依然无法与商业银行相抗衡。
2.风险管理体系健全。商业银行拥有更专业的风险控制管理体系和信用风险管理经验，切实履行着稳健经营的理念，确保了客户资金安全性，比互联网金融具有更好的风险控制管理方面的优势。互联网金融目前的发展仍缺乏规范性和自控力，例如P2P跑路的事件屡见不鲜，整体的风险水平较高，资金安全保障不完善，一旦出现系统性风险，互联网金融企业违约可能性极大。
（二）互联网金融的优势
1.满足中小企业的融资需求。商业银行传统主流业务往往需要较高的信用水平和较高的交易费用，重心放在需求曲线的头部，即资金力量雄厚的大企业上，因而中小企业难以及时获得所需的资金和服务。而互联网金融依托互联网信息技术与大数据搜索技术，成本较低，效率较高，整合跨地域的分散资源，能满足中小企业和中低收入者的金融需求，实现长尾效应和资源的有效配置。
2.信息处理分析能力高效。互联网金融借助云计算、大数据技术，记录和分析客户消费与商户经营的数据信息，掌握了客户的消费意愿、财产状况、信用水平和还款能力，获取了一些个人或机构没有完全披露的信息。而这一信息采集和分析过程，又在互联网上完成，发挥了大数据强大的整合分析能力，从而省去了不必要的中间环节，大大提高了信息处理效率，降低了资金成本，这是传统商业银行无法高效低廉实现的。
四、我国商业银行应对的措施建议
（一）加强与互联网企业的合作
互联网金融和商业银行各具有不同的优势和资源，商业银行想要得到长足发展，下一步就需要与互联网企业加强合作，借鉴互联网金融成功发展的经验，将互联网技术同传统金融业务相结合，全面提升金融服务的水平和质量，调整商业银行的服务理念和服务方式，提高客户黏度和忠诚度，突破发展瓶颈。如百度与中国银行、中信银行等多家商业银行开展合作，涉及联名信用卡、电子商务平台、大数据、金融支付等多个领域，这是银行与互联网企业深度合作的典例，较好地整合了双方资源。
（二）加大产品创新力度
互联网金融通过获取的客户需求信息提供差异化的金融产品，自身得以快速发展的同时弱化了商业银行原有的代销产品经营模式。银行若想要在扭转因互联网金融导致的客户大量流失的局面，就需要依据客户的需求与体验感受开发特色化、个性化的金融产品。商业银行可通过细分市场，构建客户相关行为数据库，为客户提供定制化、高度专业化的金融服务及产品，提升客户体验。同时，开展网络营销，通过应用互联网技术降低成本费用，保证利润来源。
（三）加强专业复合型人才的培育
互联网金融和商业银行的竞争取决于人才的竞争。在“互联网+”时代下，商业银行面对拥有高端人才的互联网金融的冲击，要积极转变发展策略，进行金融创新。在这方面，除了积极引进具备金融营销知识与互联网应用技能的专业复合型人才外，在日常的经营过程中，还要定期对银行员工进行专业知识和业务能力的培训，避免员工知识结构单一化。只有培育出一支既懂银行金融业务、又了解计算机信息技术的高素质人才队伍，商业银行真正才能保持核心竞争力。
参考文献：
[1] 杨宜，张峰.商业银行业务管理[M].北京：北京大学出版社，2015：295-299.
[2] 王亚辉.“互联网+”背景下商业银行业务创新发展问题研究――以济源市为例[J].金融理论与实践，2015，（12）：65-69.
[3] 黄曼晶.互联网金融对传统商业银行的影响研究[D].北京：对外经济贸易大学硕士学位论文，2015.
[4] 四川银监局课题组，王筠权，王国成，金强.互联网金融对商业银行传统业务的影响研究[J].西南金融，2013，（12）：3-5.
[5] 胡娅妮.互联网金融对商业银行传统业务的影响与对策研究[D].南昌：南昌大学硕士学位论文，2014.
[6] 杜国强.互联网金融对中国商业银行经营业务的影响研究[D].长春：吉林大学硕士学位论文，2015.
【关键词】互联网金融 大数据 商业银行
一、绪论
（一）背景
随着我国互联网是迅速发展，互联网模式迅速占据各行各业，而我国的互联网经济也取得了飞速的发展。截止2015年我国的网民已经达到了9亿人，这个庞大的数字表明我国的互联网市场的巨大潜力。此外，政府的大数据政策也开始向互联网行业倾斜，表明了互联网大数据时代的美好机遇的到来。互联网金融的融资理财等模块的发展也取得了很大的进步，第三方支付交易规模已经达到了11.9万亿，第三方移动支付交易规模达到了9.5万亿。
通过在大数据背景下研究互联网金融的盈利模式，可以对于我国今后互联网金融的发展提供良好的理论基础，同时针对大数据环境下互联网金融和传统金融相比存在的优劣势做出对比，可以为传统金融的转变提供良好的方案此外为互联网金融的问题给出良好的解决措施，从而有利于我国互联网金融的健康发展。
（二）相关理论和概念
互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网“开放、平等、协作、分享”的精神向传统金融业态渗透，对人类金融模式产生根本影响，具备互联网精神的金融业态统称为互联网金融。
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
博弈论又被称为对策论（Game Theory）既是现代数学的一个新分支，也是运筹学的一个重要学科。博弈论主要研究公式化了的激励结构间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。
二、传统金融盈利模式分析
（一）传统金融机构盈利模式分析
广义上说我国传统的金融机构有银行，基金，保险，证券公司等，这些公司都属于我国传统进行机构，传统金融的盈利模式分为不同的机构进行简单介绍。
1.银行。我国的银行主要盈利模式是吸纳存款给存款人发放利息，同时对外房贷，收取贷款利息，其中贷款利息和存款利息的差额就的利润，中间业务收入，同行拆借，承兑汇票贴现利息收入，信用证，托管业务等。这些构成了银行的盈利来源。
2.证券。证券是多种经济权益凭证的统称，因此，广义上的证券市场指的是所有证券发行和交易的场所，狭义上，也是最活跃的证券市场指的是资本证券市场、货币证券市场和商品证券市场。
3.保险。保险公司（insurance company）是销售保险合约、提供风险保障的公司。保险公司可以这样分类：人寿保险公司和财产保险公司。按照中华民国保险法之规定，两者必须分开经营。所以有的保险公司成立了集团公司，下设独立核算的人寿保险公司和财产保险公司。再保险公司是保险公司的保险公司，对保险公司承担的风险进行分散和转嫁。
（二）传统金融在互联网背景下发展的局限性
第一，产品品种优势不明显，投资门槛高，客户体验度差。银行的流程繁琐和复杂，使得一些客户避而远之，加上银行近些年的理财产品不以客户为中心，客户理念差。
第二，渠道单一。对于传统金融机构来说，更多的是来自物理渠道的客户，商业银行的客户群体多来自网点的客户，而线上客户缺乏，也没有线上客户来源，线上市场推广策略缺乏，缺乏市场前瞻性。
第三，传统的管理战略思想导致银行发展缓慢。银行带有浓重的政治色彩，一直都是国家控股，对于银行的战略管理也是以国家战略管理为核心而展开的，因此，银行的变革一直在比较缓慢的。
第四，缺乏良好的人才选拔机制和内部晋升渠道。现代管理中，具有竞争力的人才才能给公司带来发展，银行人才的竞争和选拔也缺乏合理性，传统银行很多都是关系户，导致银行内部人才缺乏公平竞争机制。
三、互联网金融盈利模式分析
（一）互联网金融的运作模式
第一，第三方支付企业指在收付款人之间作为中介机构提供网络支付、预付卡发行预受理、银行卡收单以及其他支付服务的非金融机构。代表企业：支付宝、易宝支付、拉卡拉、财付通为代表的互联网支付企业，快钱、汇付天下为代表的金融型支付企业。
第二，P2P小额贷款。P2P金融又叫P2P信贷，指个人与个人间的小额借贷交易，一般需要借助电子商务专业网络平台帮助借贷双方确立借贷关系并完成相关交易手续。
第三，众筹融资模式。众筹融资模式是基于“互联网+金融”所创新的一种模式，意义不仅在金融创新本身，而在于对传统金融领域和金融业态提出的挑战，并且在一定意义上具有颠覆性。
第四，虚拟电子货币模式。虚拟货币是一种计算机运算产生或者网络社区发行管理的网络虚拟货币，可以用来购买一些虚拟的物品，也可以使用像比特币这样的虚拟货币购买现实生活当中的物品。
（二）互联网金融主要盈利收入来源
我国目前互联网金融发展迅速，很多的经营模式以规模制胜，P2P模式中的主要利润来源是赚取中间的差价，借款人和贷款人之间的利息差为主要利润来源。虚拟货币的主要利润来源就是卖虚拟货币的收入扣除相应的成本之后所得利润。对于众筹融资模式来说，盈利模式大多数以收取佣金的形式来实现收益，其次，很多众筹平台也采取分成模式或广告模式，也就是众筹成功之后从其收取一定的广告费。
四、大数据及互联网金融视角下国有商业银行盈利模式研究
（一）博弈论角度分析商业银行和互联网金融选择
1.假设前提
第一，金融市场中只存在了商业银行和互联网金融两个参与者。
第二，经济人假设。商业银行和互联网金融机构是两个理性经济人，以个人最大利益为出发点，基于自身利益最大化做出决策。
第三，在应对互联网金融同时商业银行可以采取措施有合作和不合作，即选择集合为（合作，不合作）。互联网金融在应对商业银行时采取的措施有合作和不合作两种选择，即选择集合为（合作，不合作）。
第四，互联网金融和商业银行的博弈过程是完全的信息动态博弈，即在博弈过程中，商业银行很清楚的了解到互联网金融的交易模式及其有点，在互联网金融机构也了解商业银行的优势所在。
2.博弈过程
商业银行和互联网金融博弈模型
博弈过程的开始我们以商业银行首先做出选择，上图所示。最上方商业首先进行选择信息集（合作，不合作），如果商业银行选择不合作，那么博弈结束，各自都以自己的利益最大化为目标开始自己的发展。
如果商业银行选择合作，那么就开始由互联金融机构开始选择，这个时候互联网金融机构可以选择合作还是不合作，选择不合作，那么互联网金融机构就可以借助商业银行的优势综合自己的优势来大力发展自身，而商业银行则不能利用互联网金融的优势去发展自身。如果互联网金融机构选择合作，那么相互之间就可以进行优势互补，从而达到双赢的局面。
从上图可以看出来，商业银行在博弈中的处境和地位，选择不合作那么就会处于劣势，可能会被互联网金融抢占原有的市场，如果选择合作的时候，互联网金融业选择合作那么双方都可以得到一个很好的发展局面，如果互联网金融不选择合作，那么商业银行就会成为牺牲品，优势被互联网金融所利用，逐渐被互联网金融边缘化。
互联网金融机构选择是否合作，都可以看得出来其的发展结构。如果选择不合作，那么必然受到道德风险的阻碍，根据自身利益最大化做出选择，那么在短期内必然受到信用方面的负面影响。所以从长远来看，互联网金融机构根据自身利益最大化原则是比要和商业银行进行合作。如果为了避免不合作情况的发生，商业银行会选择与互联网金融机构签订一份相互合作的协议，以维持合作的状态。
（二）大数据互联网背景下商业银行创新盈利模式
互联网迅速发展，商业银行的客户大数据必然是其发展的基础。大数据能力将成为银行的核心竞争力。所谓的“核心竞争力”，关键的要素是“不可复制”、“不可替代”。
数据是大银行的战略资产。随着数据挖掘技术的发展，银行可谓是数据密集型行业，其资产不仅是贷款等，还包括数据。要把数据作为重要资产保护、经营，这是大银行区别于小银行，也是现代银行区别于传统银行的关键之处。而且数据财富是没有天花板的，可以不断挖掘、不断创造，最近国际上很多机构都在探讨如何量化数据等无形资产的价值。
商业银行通过对自己原有客户群体的数据挖掘提炼客户需求，提高客户服务质量，从而改变当前银行的困局。创新服务模式，提高服务效率和便捷性。每个用户都会办理银行卡，利用这个基础进行相关客户端软件安装，对于有余额的客户提供理财服务，发展互联网银行多种理财方式和渠道。
未来商业银行的业务模式中将转移到以大数据客户资源为核心，以数据资源为主要竞争力量和利润来源，来扩大和发展银行相关业务。
五、结论
在以网络化和大数据化为特征的新经济时代，金融和大数据交叉融合，大数据由助于提升金融市场的透明度，通过从海量的数据中快速获取有价值的信息以支持商业决策，进一步推动金融业发展，大数据促进互联网金融企业实现精准营销，提高客户体验度。
大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。随着网速的大幅提升，数据也将迎来爆发式增长，快速获取、处理、分析海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，从而实现信息再价值化，对大数据的利用将成为企业提高核心竞争力和抢占市场先机的关键。大数据因其巨大的商业价值正在成为推动信息产业变革的新引擎。
近日，专业第三方电子商务、互联网金融研究机构与国内最大媒体服务平台——中国电子商务研究中心正式推出“中国电商大数据网”(100ec.cn/zt/bd/ )，国内覆盖最全的电商领域大数据应用一科技平台。
据(100EC.CN)监测数据显示，美国已有20%、30%的网络展示是通过大数据来售卖的，而目前中国还比较少，只有3%到4%，从这个角度来说大数据营销市场是大力可为的，有着广泛的发展空间。
“中国电商大数据网”频道主要分为研究应用篇、企业应用篇、行业应用篇、会议篇、大数据书籍五个板块，其中涵盖了关于大数据的相关PPT、报告、分析、案例、盘点、实战、信息图、研报、论文等资讯均被收录于“中国电商大数据网”，并开通了主任曹磊对于电商大数据的课程预约通道(100ec.cn/zt/expert_caolei/)，其课程名为《大数据时代的思维与典型行业应用案例》，除此之外，还重点监测了阿里巴巴、菜鸟网络、京东、大众点评、百度、腾讯等企业在电商大数据方面的实时动态。
【关键词】大数据 商业银行 互联网金融 云计算
一、商业银行大数据应用研究综述
目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面。北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。
二、大数据应用给商业银行带来的机遇
大数据应用给商业银行带来的机遇营模式转型提供了重要战略契机！借助大数据中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。
第一，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新。随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升，大数据应用将拓展银行的业务发展空间，设计具有定价权和竞争力的创新产品。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点，ATM，POS等固定设备扩展到手机，IPAD等移动终端设备，再扩展到微博，微信等社交网络。大数据应用导致支付模式不断创新，从传统支付，电子支付到第三方支付，再到移动支付。第二，大数据应用将提升商业银行核心竞争力。我国商业银行目前基础设施和数据全部集中在数据中心，而且经过多年运行积累了大量的数据，因此最具条件率先盘活大数据资产，洞察数据中蕴涵的价值，更加科学地评价经营业绩，评估业务风险，配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。第三，大数据应用将提升客户服务水平。大数据时代商业银行不仅销售产品和服务，而且积累了丰富的客户交易数据，特别是在网络社会化和搜索引擎技术支撑下，商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据。商业银行只要善于分析和应用这些数据，通过数据再利用和数据重组，分析客户的消费偏好，就能准确发现并掌握客户需求，并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。
三、大数据在商业银行的应用实践
（一）渠道拓展
大数据时代商业银行的渠道不仅包括传统的渠道，而且还要整合日益互联互通的各种渠道，并增加社交网站等新的客户接触点。商业银行应整合门户网站、网上银行、电话银行、手机银行、等电子渠道，利用微博、微信、社交网站等新媒体，打造在线综合金融营销服务平台，进行产品推送、意见收集、客户服务和营销服务。
（二）个性化服务
个性化的金融产品和服务将成为银行业务发展的主要目标。个性化服务包括互联网化的电子渠道全景体验、个性化产品推荐。LBS位置营销、面向客户个体的深度观察等。商业银行通过收集并分析社交网络数据，聚类出不同的客户群体，如高影响力的客户、存在严重不满情绪的客户、转行倾向的客户，然后向这些客户群采取更有针对性的服务。
（三）精准营销
通过客户行为分析并预测需求实现精准营销是典型的大数据应用。精准营销包括目标客户的精准定位，传播途径的选择，营销活动执行趋势分析和异常监控，营销活动的传播效果和市场效果评估，商业银行应用大数据分析用户影响力。用户聚集区域和日常活动轨迹，用户基础银行业务使用的规律，用户关注点来实现客户营销。
（四）小微企业信贷
商业银行需要通过大数据挖掘，分析和运用，去识别具有市场潜力的中小企业客户，完善批量化，专业化审批，将贷款提供给合适的小微企业。
四、商业银行应对大数据策略
大数据应用取决于三个因素：数据，技术和思维。因此，商业银行需在这三个方面进行体制机制的创新实践，未雨绸缪应对大数据挑战。
（一）数据
商业银行需要提升互联网数据获取，管理和整合能力，不仅要完成银行内部数据的整合，更重要的是和大数据链条上其他外部数据的整合。商业银行不断地从广泛来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据，及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据，并将分析结果应用于业务决策与支持。
（二）技术
商业银行必须进行技术创新，搭建自己的大数据基础设施来跨越这个鸿沟。大数据基础设施分为硬件和软件两类。硬件基础设施需要通过建设私有云来提供灵活，按需和动态的IT能力。软件基础设施是指商业银行培养一批既熟悉金融，同时也对互联网和大数据应用有深入了解的复合型人才，这些人才通过对数据进行实时深度分析，能够对未来趋势有更多的研判和预测，并为决策提供智力支持。
（三）思维
大数据时代商业银行必须具有数据思维。大数据时代重要特征就是社会数字化，一切社会现象解释、监控、预测与规划都离不开对数据足迹的收集，整理和分析。因此商业银行需要具有数据思维，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系，放弃对随机样本关注，而关注全数据，数据分析结果不是精确性，而是混杂性。
参考文献：
[1]赵国栋.大数据时代的三大发展趋势及投资方式[R].国金证券研究报告，2012.
关键词:大数据企业财务管理挑战变革
21世纪是信息化、数字化和网络化时代。数字信息逐渐渗入我国企业的血液，企业如何利用数据信息提高财务管理的水平，为企业领导提供科学可靠的决策依据，是企业发展的关键所在。企业面对数据时代的变化应该顺应时代的发展,勇于面临新的挑战，接受新的事物，对企业财务管理进行深层次的变革，使其在当今信息数字化的市场游刃有余。
一、大数据背景的概述
(一)大数据背景的优势
大数据的时代为企业带来更多的机遇，促使企业更深层次的重视数据信息所反映的本质，深层次的挖掘数字信息的能量。经济全球化意味着我国企业不仅仅面临国内企业的竞争，更面临国外企业抢占市场的危机。面对国内市场一时涌入大量的数据信息，传统的企业财务管理水平已经不能应对现今的市场。企业财务部门需要更为高效、精确的处理大量数据信息的能力，企业领导根据数据信息所反映的现状，从而估测未来市场的发展趋势，结合企业自身的发展现状，选择最佳经营方案和正确决策，为企业更好、更快的发展创建良好的数据平台。
(二)大数据背景的劣势
大数据时代在为企业带来更多新机遇的同时，也为企业带来更多的新挑战。大数据时代在为人们带来便捷的同时，也对人们的隐私权提出挑战，企业财务管理收集信息时也经常会触及人们隐私权的问题。在这个时代中人们的隐私经常侵害，很多数据信息的采集都是为被人们许可，甚至有些组织直接出售人们的信息，直接侵害人们的隐私；除此之外企业在面临大量数据信息的时候，要意识到收集的数据信息也存在虚假信息或表面信息，其所得出的结果很有可能具有片面性，甚至是虚假性，很容易误导企业领导做出错误的决策。
(三)大数据背景对企业的要求
企业财务管理面临大量的数据信息，其应该意识到对于数据信息处理的工作不是一个部门或者传统的工作方式就可以胜任或解决。企业财务部门应该注重部门之间的协作，并对其数据信息的分析结果进行共享，促使企业各个部门对企业经营的现状有一个深刻认知，确保各个部门做出对企业最佳的决策，确保各个部门协作企业高层领导引导企；面对数据信息大爆发的现状，传统的企业财务管理已经不能应付庞大的数据信息。目前我国数据信息处理的方案仍处于探索的阶段，会计与估值方案应与科学技术巧妙结合，成功掌握市场的变动和发展趋势，财务人员应熟练掌握相关先进的会计软件和具备数据统计的工作能力，为企业创建完善的数据信息库。
二、大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革
(一)企业财务管理理论的挑战
企业财务管理理论主要是以非金融企业为主体，着重讲述财务理论与金融工具相结合对财务资源的统筹、组织与配置，实现财务资源的科学、合理、利率最大化的目标。现今大数据、互联网和云计算的市场经济环境为企业财务管理理论提出新的挑战，其包括现今财务管理理论是否符合当下的企业财务管理实践活动，股东价值的提升路径和财务风险评估的精确性和预测性，企业财务管理论框架完善性等。从企业财务管理理论与财务管理实践不相符的角度出发，使其财务学理论出现失误，这些挑战从侧面反映出企业财务管理需要创新与突破，消除其局限性和落后性的负面影响。
(二)大数据背景下企业财务管理体系的创新
大数据背景下企业感受来自国际上新技术、新理念、新突破等多方面的压力，为了促使我国企业财务管理赶上国际水平的大步伐，我国应该鼓励企业财务管理不断创新。目前我国一些大型企业已经意识到企业财务管理创新的重要性以及其研发的方向性。财务管理理论中“大司库”的新概念被人们提出，大司库是指利用管理统一、集中结算、多渠道融资、风险管理等方式对现金进行管理，降低企业金融风险和提高企业价值。以中国石油为例，其大司库项目的实施，从观念创新的角度分析是从资金集中管理到司库管理再到大司库管理。2000年中国石油实施资金的集中管理，实现规范资金收支、提高资金使用效率、降低资金成本、扩宽融资渠道等目标。随着我国经济飞速发展，资产的扩展和经济全球化的程度不断加深，显出资金集中管理的落后性和局限性、2009年提出建立司库项目，从之前的被动管理转变为主动管理、战略管理和超前管理。在大数据的背景下企业财务管理建立“大司库”体系，实现统筹管理金融资源和金融业务，并有效控制金融风险，促进企业更加适应大数据的时展。
三、大数据财务管理的要点
大数据背景下庞大的数据信息、高效的处理能力、不稳定等特征对企业财务管理提出更为严峻的要求，企业迎接新的挑战和发生巨大的变革，创建这个时代特有的“大数据财务管理”。
(一)企业价值内涵和驱动因素的变化
企业财务管理的最终目标是企业经济利益最大化。传统的财务管理经常将企业价值与市场价值混淆，造成企业财务管理以企业市场价值为参考依据。现代化的财务管理纠正企业价值的内涵，企业价值是企业实际利润、现金和净资产等因素共同决定。但是大数据背景下，国际股价与国内市场存在很大的差异，不能仅凭企业利润、现金和净资产来估算企业价值，还要对企业综合竞争能力、商业模式发展潜力、创新能力等多方面进行评估。这些评估需要根据企业筹资来源、资金投入，网络数据信息等方面的数据。利用大数据、互联网和云计算等深度挖掘数据信息的能量，为企业创造更大的价值，由此可知企业收集、处理和预测数据信息的能力是企业市场竞争的主要内容。
(二)大数据财务管理边界化的消除
大数据时代为企业数字化、网络化和智能化提供优良的发展环境。大数据时代的数据共享特征为企业总公司和子公司之间的信息共享与交流提供便利。企业内部的数据信息能够互通有无、整合归纳，使企业财务管理与企业项目联合统筹管理，模糊企业财务管理与项目管理的便捷，实现数据集中管理，是企业大数据管理的必要条件，也是企业现代化改革的主要内容之一。
(三)投资决策标准的变革
企业投资决策直接影响企业近期或长期企业的发展状态，因此企业必然要确保企业决策的正确性和前沿性。大数据背景下传统的投资项目评估法已经不能适应大数据时代的市场变动，货币的之间价值随之波动，很有可能造成企业决策的失误，尤其是现金流小和未来现金流不定的投资项目更不能选择这一评估标准。大数据和互联网实现现金流的全程监控，能高效获取精确的数据信息；其次是在大数据的背景下“现金流”少或未来现金流不定，企业根据企业资源来源与投资和发展前进的估算可以较为精确的确定现金流。
(四)企业财务风险管理的重新构建
企业财务管理中财务风险的有效控制是其管理的主要内容，实现风险评估和风险防控。显然传统的财务风险管理并不适应大数据下的企业发展。风险评估过程中企业上下级领导的交流由于权利的限制，沟通较为顺利，但是部门之间的交流存在一定的障碍，企业应利用大数据、互联网和云计算加强部门之间的沟通，并建立部门之间沟通的意识，真正发挥数据信息功共享的功能，为企业财务管理提供科学可靠的数据依据，有效预测以及评估企业项目风险。
四、结束语
综上所述，大数据时代具有大数据、互联网和云计算的标志性特征，在大数据背景下企业财务管理利用借助大数据的特征推动企业财务管理理论的完善，财务管理体系的创新，企业价值的重新定义，边界化的消除，投资标准的确定等方面的改进与完善。
参考文献：
[1]马美芳.大数据背景下企业财务管理的挑战与变革探讨[J].商.2015（45）
[2]汤谷良,张守文.大数据背景下企业财务管理的挑战与变革[J].财务研究,2015（1）
[3]张高胜.企业财务管理变革的新方向——“大数据财务”[J].现代商业.2015(26)
关键词： 大数据城乡规划管理
中图分类号：TU984文献标识码： A
1引言
随着云计算、物联网等的发展，新兴信息技术与应用模式的涌现，使得全球数据量呈现出爆发式增长态势，市场调研机构IDC的研究显示，到2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB，大数据的时代已经到来[1]。最早提出“大数据时代已经到来”的机构是全球知名咨询公司麦肯锡，其在报告中指出，“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
1.1大数据概念
大数据的概念，尚未形成公认的准确定义。根据维基百科的定义，它是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度，常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为“大数据”。在数据特性方面，大数据主要为非结构化信息，如文本、图形、遥感遥测信息，大多是实时信息；在信息来源上，大数据主要是互联网、医疗设备、视频监控、非传统IT 设备等社会日常运作和各种服务中实时产生的数字数据，数据容量巨大，从 TB 级别跃升到 PB 乃至 EB 级别，大数据具有4V特征Volume（数据体量大）、Variety（类型多）、Value（价值稀疏）以及Velocity（速度快）的特征[2]。大数据时代带来思维变革：更多不是随机样本而是全体数据，更杂不是精确性而是混杂性，更好不是因果关系，而是相关关系[3]。
1.2大数据发展历程
大数据并非新近出现，早在1980年，著名未来学家阿尔文•托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。2009年开始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，2011年持续热门，在2012 年更达到一个高峰，2013年大数据概念逐为大众熟知。
2 大数据研究应用评述
2.1国外大数据研究应用
大数据的开发与利用已经在IT，媒体、医疗服务、金融业、零售业、制造业、物流、电信等行业广泛展开，并产生了巨大的社会价值和产业空间，但仍处于初级阶段[3]。2012年4月，美国政府启动“大数据研究和发展计划”，致力于提高从大数据中提取知识和观点的能力，并服务能源、健康、金融和信息技术等领域。在数据共享、突发事件处理、疫情观察方面已有较成功应用。2012年4月，英国、美国、德国、芬兰和澳大利亚等国家联合推出“世界大数据周”活动，旨在制定战略性的大数据措施；2012年5月，联合国发表了大数据发展白皮书；2012年7月，日本推出“ICT”战略研究计划，重点关注“大数据应用”。全球性IT巨头都开始关注大数据的机遇，微软、英特尔、甲骨文(微博)等都在开发基于大数据的IT架构。
2.2国内大数据研究应用
中国大数据的应用处于起步阶段，淘宝、腾讯、百度等互联网巨头是率先使用大数据技术的用户，主要是基于开源软件自主开发大数据应用，推出相应的大数据产品和平台，开展了多种深度商务分析,电信和银行领域也开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣。此外，IT业、传媒界和学界举行了多次以大数据为核心的主题讨论会，共同探索大数据的发展与创新。
综观国内外大数据研究和应用现状可见：（1） 大数据相关的研究与应用目前仍然处于起步阶段，学术研究大多局限于概念、技术、发展预测等宏观探讨层面；（2） 基于大数据应用所需要的软件、硬件等技术支撑亟需进一步的深入开展；（3）现有的大数据研究大多立足于信息科学，侧重于大数据的获取、存储、处理、挖掘和信息安全等方面，鲜有从城市规划学科发展的角度探讨大数据对于城乡规划管理技术的变革与冲击的研究。
3 大数据时代城乡规划管理技术创新探讨
3.1现有城乡规划管理技术局限性
80年代末开始，我国城市规划管理领域开始引进新技术，网络技术、虚拟现实技术、数据库技术、地理信息系统、日照分析技术、电子报批审查技术等已初步得到运用，建立了基于GIS的城市规划管理系统，但仍存在一定局限性：（1）现有管理信息系统存储能力有限，仍无法建立实时、全面的资料档案库，同时也是内部条块分割，查询、检索困难，给城市规划管理工作带来了一定的障碍。（2）由于规划管理工作量大，规划管理人员虽然借助规划管理信息系统，提升了处理速度，但是仍不能满足快速城市化背景下快速准确地处理各类城市规划案件，对规划管理实施效果进行快速反馈。（3）公众参与与市民监督平台建设不足，城乡规划管理透明度有待进一步提高。
3.2大数据时代城乡规划管理技术变革方向探讨
3.2.1建立城乡规划管理大数据集系统，提高城乡规划管理效率
在大数据时代数据来源更广泛且分布更集中，以前散落各处的数据越来越集中，以前不可获取的信息现在可获取。通过互联网、医疗设备、视频监控、移动设备、智能设备、非传统IT 设备获得的文本、图形、音频、视频、遥感遥测等建立与城乡规划管理直接相关或者关联的实时数据集，处理空间信息与与之相关的属性信息，迅速及时地更新数据集，大规模综合性地管理城市空间分布信息。在城乡规划管理编制阶段，可以提高现状调研的效率和规划编制基础数据的准确全面，建立相应问题表象对于城市规划的决策系统、执行系统和反馈系统，改变规划的滞后性和低效率，提高规划的时效性。
3.2.2 建立城乡规划管理大数据分析系统，提高城乡规划管理科学性
基于城乡规划管理大数据，可将分散收集到的各种空间、属性信息实时更新，利用大数据技术中相关分析技术，同时结合GIS的空间分析技术，运用到规划管理的各个流程中，可进行人口、经济、交通流等与用地功能、空间等进行相关分析，对于城乡空间利用进行深入全面的解析，进一步提高城乡规划管理的科学性。
3.3城乡规划管理技术创新挑战
目前城乡规划管理技术创新所面临的挑战也是大数据发展应用中需要解决的问题：（1）从城乡规划管理大数据中精准定位并采集所需信息、管理海量复杂结构、实时增长的数据、保护和控制数据，数据管理挑战。（2）基于城乡规划大数据的实体识别与行为建模，挖掘大数据中蕴含的群体及其网络结构，分析社会群体的行为演化规律，数据分析挑战。（3）数据隐私性问题。
3.4城乡规划管理技术创新对策
大数据技术市场将会是一个混合多种技术的世界，应关注大数据技术的发展和应用，开发适合城乡规划管理不同层次的产品组合，包括服务器、存储、网络、软件和服务等，以获得更好的应用效果；加强城乡规划管理基础大数据集建设；提高城乡规划管理角度数据分析和提取技术能力；加快大数据处理相关技术人员培养；同时通过技术截堵，应用立法保护城乡规划管理大数据应用中个人隐私。
4 结论
大数据时代已经到来，大数据的应用仍处于一个快速发展的起步阶段，基于大数据和复杂系统管理理念的分析与决策是新形势下城乡规划管理发展的必由之路，大数据是城乡规划管理信息化建设的战略性资源和非物质性财富，是不可或缺的城乡规划管理和决策依据。将改变基于简单数据统计、经验分析甚至直觉判断的城乡规划管理模式，提高城乡规划管理的有效性，加快城乡规划管理大数据库建设和空间分析、相关分析能力，建立更加开放透明的公共参与平台和市民监督系统，随着大数据技术的发展改变大数据管理、分析、共享、决策、人才培养、隐私保护等问题，将会进一步提高城乡规划管理方面的信息化、智能化技术支撑能力，推动城乡规划管理由信息化向智能化发展。
参考文献
[1] Big data in 2020［EB/OL］.［2012-12-24］/leadership/digital-universe/iview/big-data-2020.htm
[2] IDC，中国大数据技术与服务市场 2012-2016 年预测与分析
[3]维克托•迈尔-舍恩伯格，肯尼思-库克耶著，盛杨燕，周涛译.杭州:浙江人民出版社，2013
作者简介：黄 赞，男，国家注册城市规划师，现就职于中社科城市与环境规划设计研究院，城乡规划所所长
原创性声明
关键词：互联网金融产品；储蓄业务
中图分类号：F49 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）003-000-01
近年来，随着人民生活水平的提高，互联网走进了越来越多家庭的生活中，根据中国互联网络发展状况统计局的数据，我国互联网普及率在2010年6月达到了31.8%，超过了世界平均水平，此后，互联网普及率仍稳步提升，至2015年6月，中国网民已达6.68亿人，比整个欧盟的人口数量还要多。这样巨大的网民基数无疑为互联网金融的发展提供了优渥的土壤。
回望2013年6月13日，支付宝公司推出了余额宝，引起了市场的轰动，到如今，互联网理财产品呈现爆发式增长，银行、基金、互联网企业纷纷杀入这片蓝海，互联网理财产品总量快速增长。仅用了不到一个月的时间，支付宝就融资超过100亿人民币，截至2014年一季度末，支付宝共融资5412.75亿元，整个互联网理财产品市场融资超过一万亿元人民币。
互联网理财产品有着随时可申购赎回、没有申购资金门槛要求、年化收益率远高于活期存款等优势，再考虑到对于熟悉互联网的人士来说，购买互联网理财产品通常可以“一键式”完成，比去银行存款更加便利。由于互联网理财产品的这些先天优势，以及互联网理财产品和银行存款（尤其是活期存款）的高度可替代性，互联网理财产品的兴起对传统银行储蓄业务造成了一定冲击。
大多数互联网金融产品都拥有相似的商业模式，下面就以“余额宝”为例分析狭义的互联网金融产品的商业模式。
“余额宝”的发行主体是支付宝公司，是以“余额宝”为桥梁，将用户的闲散资金和货币型基金联系起来，能够带来余额增值的一项服务。在一个完整的使用流程中，用户首先通过将银行卡里的资金充值进入实名认证的支付宝账户；再用支付宝账户申购“余额宝”；申购“余额宝”的资金将被统一划至天弘货币基金账户内，天弘货币基金在市场上进行合理投资、获得收益；当用户申请赎回或使用支付宝进行支付时，天弘货币基金将获得的收益扣除其他费用后转入用户的支付宝账户。
在这个流程中最重要的一个创新就在于实现了“余额宝”和天弘货币型基金的无缝对接，通常货币型基金都是T+1赎回的模式，但考虑到这会极大影响用户体验，支付宝公司通过自行垫资，使得“余额宝”实现了T+0日赎回。即当用户把账户余额转入“余额宝”时，后台系统自动申购了天弘货币型基金，当用户转出资金或进行支付时，后台系统从支付宝公司的垫资中即时抽出相对应的数额完成转出，同时赎回天宏货币基金，T+1日到账填补垫资，从而实现了即时转出和无缝对接。与此同时互联网金融产品还有投资起点较低，开通方便，流动性高等优点。
回到商业银行储蓄业务来看，由于客户手中的资金是有限的，活期储蓄和互联网金融产品在功能性上的高度替代性，以及互联网金融产品相对较高的收益率，使得活期储蓄最容易被互联网金融产品挤占，个人定期储蓄由于收益率仍稍高于大多数互联网金融产品，因此受到的影响相对较小。
在理财产品方面，商业银行的金融产品门槛较高，用户体验也有提高的空间；在活期存款方面，活期储蓄业务不受重视，商业银行给出了极低的利率；在基金销售方面，大型商业银行对代销佣金有极大的定价权，大幅削减了基金公司的利润率，尤其是规模较小的基金公司在与银行合作时更加被动。互联网金融产品正是针对商业银行这三个“不够合理”的现状而生，为客户提供高利率、低门槛、良好体验的金融产品，使得银行客户开始转投互联网金融产品，银行的理财产品、活期存款、基金代销三块业务受到互联网金融产品的冲击比其他业务更大。
银行作为有实体网点金融机构，比互联网企业有更多的线下优势，相对来说，经常去网点储蓄或办业务的客户都比较依赖于线下，因此，中小型银行若要守住现有市场，一定要立足实际情况，利用好线下优势，定位于主要服务线下客户，强化营业网点的业务服务能力，加强自身优势。
一方面可以大力发展社区支行和小微支行建设，下沉中小型银行经营重心至老百姓身边，在社区内部设置网点。这种加强为个人客户服务的业务模式符合中小型银行的实际情况，只有差异化竞争，才能够在互联网时代的竞争下存活。
另一方面可以推广银行业务和小型便民点相结合的新模式。现在大多数小区或者村镇都设有小型便民点，有许多区域的小型便民点已经开始和银行合作，通过委托模式，用互联网或信息电话等手段为社区内及社区周边持卡用户提供信息转账、缴费、查询、存取款、支付等业务的便民服务点。该策略不需局限于传统的便民点模式，现在许多小区还设置了网购提货点，这是方便将网络支付和线下业务相结合的绝佳渠道。
大数据是目前互联网金融产品的杀手锏，商业银行也应及时跟进，享受互联网时代带来的技术红利。各个行业都开始尝试运用大数据来进行运营决策，这是一次巨大的转型，工作方式和思维都有很大的变化。当互联网平台公司用大数据作为工具、高举互联网金融产品进军金融行业时，商业银行应奋起应对，大力挖掘数据背后的信息，推出依托银行海量历史数据的电商平台。实际上部分商业银行已经开始推出自己的电商平台，以此积累交易和转账数据，打好数据基础，例如中国建设银行的“善融商务”上线一周年的营业额超过90亿，之后还有交通银行推出的“交博汇”，中国银行、中信银行、民生银行业分别开设了自己的电商银行。在大数据时代，商业银行需要的是能将金融和大数据融会贯通的人才，由懂大数据的人才为商业银行进行决策分析，可以让商业银行跟上互联网时代，一定程度上保持现有优势地位。 [本文由WWw. dYlW.nEt提供，第 一专业教学论文，欢迎光临dYLW.neT]
参考文献：
[1]杜石.余额宝带头线上理财高收益“刺激”草根投资.计算机与网络.2014.2.
[2]宋滟泓.“后生”凶猛互联网理财产品百舸争流.IT时代周刊.2013（22）.
[3]新京.微信理财产品上线对抗余额宝.现代经济.2014.1.
[4]王雪玉.互联网挑战银行之一：阿里金融.金融科技时代.2013.5.
作者简介：
【关键词】 互联网金融 风险控制手段
金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。
互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种：
1 验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。
如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通/公安局API接口，将申请人实时拍摄的照片/视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
2 分析提交的信息来识别欺诈
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。
如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。
3 分析客户线上申请行为来识别欺诈
欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。
企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈比例和违约比例较高。
这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
4 利用黑名单和灰名单识别风险
互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20%左右。
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单。
5 利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。
欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起申请贷款。欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。
6 利用司法信息评估风险
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。
总结：总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。
【参考文献】
购物车(0)
