⑴ 大數據助推個人信貸「線上化」
大數據助推個人信貸「線上化」
現代信息技術的不斷進步，讓大量銀行業務得以通過電腦或手機完成。而在大數據的助力下，以往周期冗長、手續繁瑣的信貸業務也開始嘗試「線上化」。
中國平安旗下平安普惠今年8月17日上線了房屋抵押貸款新品種「宅e貸」。藉助這一產品，貸款從申請到審批都可以在線上完成。客戶提交申請後，貸款資金最快4個小時就能到賬。
據中國平安信用保證保險事業部總經理助理秦福榮介紹，目前「宅e貸」試點城市超過40個，短短幾個月其新增貸款規模在平安普惠旗下所有貸款品種中佔比已超過一成。
秦福榮表示，「宅e貸」之所以能實現從申請到審批的「線上化」，得益於強大數據的支撐。目前「宅e貸」與5家第三方機構達成合作，加上平安集團 內部的大數據系統，構成了便捷高效的評估體系。秦福榮透露，「宅e貸」正在探索租用平台、全流程代理等多種模式，與合作夥伴分享線上房屋抵押貸款市場機 會。
「宅e貸」進軍個人房屋抵押貸款，只是大數據助力傳統信貸業務「線上化」的眾多案例之一。
去年末，建設銀行率先推出個人網上自助貸款產品「快貸」，依託的便是建行客戶資產、負債和信用等海量金融信息。浦發銀行與中國移動聯手正式上線「和利貸」系統，藉助後者的交易往來記錄，為客戶提供標准化小額信用貸款。
在金融界人士看來，未來要讓更多信貸產品實現「線上化」，仍有賴補上徵信體系這一「短板」。
曾在銀行業從業數十年的秦福榮坦言，最怕就是碰到沒有任何信用記錄、無從評估信用水平的「小白」。一些銀行界人士也表示，央行建立了較為完善的徵信系統，銀行內部也有大量的信用數據，但仍難以滿足開發更多線上貸款品種的需求。
本月初在上海舉行的「2015互聯網金融與徵信體系建設高峰論壇」上，中國人民大學法學院副院長楊東表示，在「互聯網＋」時代，大數據金融使得 個體在網路上的微觀行為可以得到綜合分析及有效利用。每個老百姓、每家企業的交易行為都被納入金融大數據的收集范圍，這也奠定了大數據金融徵信的基礎。
在楊東看來，完善互聯網金融徵信體系不僅需要建立徵信資料庫之間的信息共享機制，還要完善互聯網徵信監管機制，並加大對失信行為的懲戒力度。徵信行業本身，也需要實現從官方主導向民間發展的轉變。
秦福榮也表示，藉助網路購物、第三方支付等途徑，消費信息、行為模式、家庭狀況等大數據正在幫助互聯網金融打造一個「不一樣的信用體系」。這也有助於包括信貸在內的更多傳統銀行業務走向「線上」。
⑵ 金融消費信貸的大數據風控如何做
金融的本質是風控，金融科技的關鍵在於追求效率與風險的平衡。那麼金融消費信貸的大數據風控如何做？從目前市場需求來看，一體化解決方案成為大勢所趨。華策數科就是一個典型代表，基於自身科技能力，為金融機構提供全流程服務，涵蓋獲客、運營、風控、客服和貸後管理等多個業務環節。
華策數科智能信貸風控解決方案通過大數據分析、Smart Engine智能決策引擎、智能評分建模、風控策略、風險制度等多項技術，為企業制定精準高效的定製化風控管理方案。該方案從客戶需求出發，結合數據分析與應用技術實現客群精準分類及管理，通過制定反欺詐規則防範金融消費信貸業務的風險。除此之外，華策數科提供全面風險診斷和策略優化建議，構建風險模型並持續監控，定製化輸出全流程高效風控管理方案，節約風控成本，實現風控方案快速落地。
華策數科智能信貸風控解決方案能有效提升金融機構自動化審批水平及風險管理能力，以更好地應對日趨復雜的市場環境挑戰。
⑶ 如何利用大數據做金融風控
大數據能夠進行數據變現的商業模式目前就是兩個，一個是精準營銷，典型的場景是商品推薦和精準廣告投放，另外一個是大數據風控，典型的場景是互聯網金融的大數據風控。
金融的本質是風險管理，風控是所有金融業務的核心。典型的金融借貸業務例如抵押貸款、消費貸款、P2P、供應鏈金融、以及票據融資都需要數據風控識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。
傳統金融的風控主要利用了信用屬性強大的金融數據，一般採用20個緯度左右的數據，利用評分來識別客戶的還款能力和還款意願。信用相關程度強的數據 緯度為十個左右，包含年齡、職業、收入、學歷、工作單位、借貸情況、房產，汽車、單位、還貸記錄等，金融企業參考用戶提交的數據進行打分，最後得到申請人 的信用評分，依據評分來決定是否貸款以及貸款額度。其他同信用相關的數據還有區域、產品、理財方式、行業、繳款方式、繳款記錄、金額、時間、頻率等。普惠在線
互聯網金融的大數據風控並不是完全改變傳統風控，實際是豐富傳統風控的數據緯度。互聯網風控中，首先還是利用信用屬性強的金融數據，判斷借款人的還 款能力和還款意願，然後在利用信用屬性較弱的行為數據進行補充，一般是利用數據的關聯分析來判斷借款人的信用情況，藉助數據模型來揭示某些行為特徵和信用 風險之間的關系。
互聯網金融公司利用大數據進行風控時，都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。
常用的互聯網金融大數據風控方式有以下幾種：
驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以藉助國政通的數據來驗證姓名、身份證號，藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名，利用運營商數據來驗證手機號、姓名、身份證號、家庭住址。
如果借款人是欺詐用戶，這五個信息都可以買到。這個時候就需要進行人臉識別了，人臉識別等原理是調用國政通／公安局 API介面，將申請人實時拍攝的照片／視頻同客戶預留在公安的身份證進行識別，通過人臉識別技術驗證申請人是否是借款人本人。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
分析提交的信息來識別欺詐
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸和學生貸都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往 往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相 同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。還有一些填寫假的小區、地址和單位名稱以及電話等。
如果企業發現一些重復的信息和電話號碼，申請人欺詐的可能性就會很高。
分析客戶線上申請行為來識別欺詐
欺詐用戶往往事先准備好用戶基本信息，在申請過程中，快速進行填寫，批量作業，在多家網站進行申請，通過提高申請量來獲得更多的貸款。
企業可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等，如果這些申請時間大大小於 正常客戶申請時間，例如填寫地址信息小於2秒，閱讀條款少於3秒鍾，申請貸款低於20秒等。用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請 人，欺詐比例和違約比例較高。
這些異常申請行為可能揭示申請人具有欺詐傾向，企業可以結合其他的信息來判斷客戶是否為欺詐用戶。
利用黑名單和灰名單識別風險
互聯網金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源於申請人的惡意欺詐。客戶逾期或者違約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20％左右。
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
黑名單來源於民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小於於30%（M3以上的），會產生很多黑名單。
灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶（逾期少於3個月的客戶），灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平台進行借貸。總借款數目遠遠超過其還款能力。
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的 黑名單來提高查得率。央行和上海經信委正在聯合多家互聯網金融公司建立統一的黑名單平台，但是很多互聯網金融公司都不太願意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平台黑名單的數量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，並令投資者質疑其平台的風控水平。
利用移動設備數據識別欺詐
行為數據中一個比較特殊的就是移動設備數據反欺詐，公司可以利用移動設備的位置信息來驗證客戶提交的工作地和生活地是否真實，另外來可以根據設備安裝的應用活躍來識別多頭借貸風險。
欺詐用戶一般會使用模擬器進行貸款申請，移動大數據可以識別出貸款人是否使用模擬器。欺詐用戶也有一些典型特徵，例如很多設備聚集在一個區域，一起 申請貸款。欺詐設備不安裝生活和工具用App，僅僅安裝和貸款有關的App，可能還安裝了一些密碼破譯軟體或者其他的惡意軟體。
欺詐用戶還有可能不停更換SIM卡和手機，利用SIM卡和手機綁定時間和頻次可以識別出部分欺詐用戶。另外欺詐用戶也會購買一些已經淘汰的手機，其機器上面的操作系統已經過時很久，所安裝的App版本都很舊。這些特徵可以識別出一些欺詐用戶。
利用消費記錄來進行評分
大會數據風控除了可以識別出壞人，還可以評估貸款人的還款能力。過去傳統金融依據借款人的收入來判斷其還款能力，但是有些客戶擁有工資以外的收入，例如投資收入、顧問咨詢收入等。另外一些客戶可能從父母、伴侶、朋友那裡獲得其他的財政支持，擁有較高的支付能力。
按照傳統金融的做法，在家不工作照顧家庭的主婦可能還款能力較弱。無法給其提供貸款，但是其丈夫收入很高，家庭日常支出由其太太做主。這種情況，就需要消費數據來證明其還款能力了。
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。例如頭等艙乘坐次數，物業費高低、高爾夫球俱樂部消費，遊艇俱樂部會員費用，奢侈品會員，豪車4S店消費記錄等消費數據可以作為其信用評分重要參考。
互聯網金融的主要客戶是屌絲，其電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。
參考社會關系來評估信用情況
物以類聚，人與群分。一般情況下，信用好的人，他的朋友信用也很好。信用不好的人，他的朋友的信用分也很低，
參考借款人常聯系的朋友信用評分可以評價借款人的信用情況，一般會採用經常打電話的朋友作為樣本，評估經常聯系的幾個人（不超過6六個人）的信用評分，去掉一個最高分，去掉一個最低分，取其中的平均值來判斷借款人的信用。這種方式挑戰很大，只是依靠手機號碼來判斷個人信用可信度不高。一般僅僅用於反欺詐識別，利用其經常通話的手機號在黑名單庫裡面進行匹配，如果命中，則此申請人的風險較高，需要進一步進行調查。
參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高，其中50歲左右的貸款人違 約率最高，30歲左右的人違約率最低。貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低；聲明月收入超過3萬的人比聲明月收入低於1萬5千的人貸款違約率 高；貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。
午夜經常上網，很晚發微博，生活不規律，經常在各個城市跑的申請人，其帶貸款違約率比其他人高30%。刻意隱瞞自己過去經歷和聯系方式，填寫簡單信 息的人，比信息填寫豐富的人違約概率高20%。借款時間長的人比借款時間短短人，逾期和違約概率高20%左右。擁有汽車的貸款人比沒有汽車的貸款人，貸款 違約率低10%左右。
利用司法信息評估風險
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
尋找這些涉毒涉賭的嫌疑人，可以利用當地的公安數據，但是難度較大。也可以採用移動設備的位置信息來進行一定程度的識別。如果設備經常在半夜出現在 賭博場所或賭博區域例如澳門，其申請人涉賭的風險就較高。另外中國有些特定的地區，當地的有一部分人群從事涉賭或涉賭行業，一旦申請人填寫的居住地址或者 移動設備位置信息涉及這些區域，也要引起重視。涉賭和涉毒的人員工作一般也不太穩定或者沒有固定工作收入，如果申請人經常換工作或者經常在某一個階段沒有 收入，這種情況需要引起重視。涉賭和涉毒的人活動規律比較特殊，經常半夜在外面活動，另外也經常住本地賓館，這些信息都可以參考移動大數據進行識別。
總之，互聯網金融的大數據風控採用了用戶社會行為和社會屬性數據，在一定程度上補充了傳統風控數據維度不足的缺點，能夠更加全面識別出欺詐客戶，評價客戶的風險水平。互聯網金融企業通過分析申請人的社會行為數據來控制信用風險，將資金借給合格貸款人，保證資金的安全。
⑷ 大數據如何改變銀行，金融和信貸
作為銀行的一項主要資產業務，貸款資產的運動是一種以「兩權分離、按期償還」為本質特徵的特殊價值運動。在現實經濟活動中，銀行的信貸活動，會受事先無法預料的不確定性因素影響，例如使銀行貸款資金有可能遭受損失事件發生。主要表現為貸款到期不能按時收回和貸款的貶值等，這樣就產生了貸款風險。從目前國有商業銀行貸款資產質量的現狀看，形勢較為嚴峻。
國有商業銀行信貸風險分析
政府行政干預帶來的風險。按照經濟發展的客觀要求，國有銀行是資金配置的主體，政府職能只限於宏觀調控。然而在現實中，作為國有商業銀行，雖然在人事、行政、業務上不受政府直接管控，但並不等於不受政府影響。作為資金配置的主體，政府並未從實際運作的干預中退出，中心地位並未淡化，往往造成部份項目投資效益不高，形成貸款沉澱。
社會保障機制滯後帶來的風險。由於企業破產失業救濟制度不完善，國有銀行貸款風險無法直接分散和轉移。企業與社會的問題沒有解決，企業把生產所需資金缺口留給銀行貸款解決，形成貸款風險壓力；企業保險制度不健全，使銀行無法保全貸款資產的安全性，增加了損失的概率。
法制不健全帶來的風險。盡管我國陸續出台了銀行法、票據法等許多法律，但是這些法律大多內容比較簡單，有些內容有待於重新修訂，並且有些法律與國家的某些政策相悖，銀行在保全債權方面將會遇到較大的阻力，加大了銀行的信貸經營風險。
缺乏科學經營管理帶來的風險。國有商業銀行缺乏科學規范的經營管理方式主要表現在：在經營上把效益性放在首位，而忽視安全隱患；沒有建立起完善的責權對等的管理機制，一旦貸款出現問題，很難分清責任，更談不上追究責任。
借款人(企業)還貸意願不確定帶來的風險。借款人(企業)還貸意願與其(法定代表)的信用相關，還貸能力強的借款人(企業)還貸意願不一定強；還貸能力弱的借款人(企業)還貸意願不一定差。並且，信用度很難進行比較准確的考查、判斷。所以，借款人還貸意願存在很大的不確定性，這種不確定性必然帶來一定的風險。
國有商業銀行信貸風險的控制對策
為有效防止和化解國有商業銀行信貸風險，避免由此帶來的金融震盪和經濟風險，通過上述對我國商業銀行目前面臨的信貸風險原因的分析，我們可以從如下幾個方面著手治理商業銀行的信貸風險。
進一步加強政府監督職能。政企不分一直嚴重困擾我國企業改革和發展。我國信用的深層次問題很大程度上表現為政府行為和地方保護主義。由於政府尚未完成由市場的參與者向市場的管理者的轉變，為了政績需要而急功近利，期望短期內地方經濟有較大起色，過分干預銀行貸款，削弱了市場功能作用和市場法則權威。因此，必須重新界定政府職能、規范政府行為。政府職能是彌補市場缺陷、維護社會公平，著力為企業經營提供必要的經濟環境，同時支持並配合銀行防範和制止企業逃廢債務，確保金融資產的安全運行。
建立健全社會保障體系。形成全社會信用是提高銀行資產質量的重要保證。惡意逃避銀行債務、惡意欠款的單位必須受經濟和法律制裁。作為政府部門，央行應對企業改制中兼並、重組、破產等跟蹤監督，協助金融機構依法維護金融債權；應健全企業信息披露制度，解決銀、企信息不對稱問題：嚴格規范企業會計信息和信息處理標准化，並提高信息公開程度，以降低銀行系統風險。
⑸ 如何利用大數據來解決中國的巨大的信貸差距問題
作為銀行的一項主要資產業務，貸款資產的運動是一種以「兩權分離、按期償還」為本質特徵的特殊價值運動。在現實經濟活動中，銀行的信貸活動，會受事先無法預料的不確定性因素影響，例如使銀行貸款資金有可能遭受損失事件發生。主要表現為貸款到期不能按時收回和貸款的貶值等，這樣就產生了貸款風險。從目前國有商業銀行貸款資產質量的現狀看，形勢較為嚴峻。 國有商業銀行信貸風險分析 政府行政干預帶來的風險。按照經濟發展的客觀要求，國有銀行是資金配置的主體，政府職能只限於宏觀調控。然而在現實中，作為國有商業銀行，雖然在人事、行政、業務上不受政府直接管控，但並不等於不受政府影響。作為資金配置的主體，政府並未從實際運作的干預中退出，中心地位並未淡化，往往造成部份項目投資效益不高，形成貸款沉澱。 社會保障機制滯後帶來的風險。由於企業破產失業救濟制度不完善，國有銀行貸款風險無法直接分散和轉移。企業與社會的問題沒有解決，企業把生產所需資金缺口留給銀行貸款解決，形成貸款風險壓力；企業保險制度不健全，使銀行無法保全貸款資產的安全性，增加了損失的概率。 法制不健全帶來的風險。盡管我國陸續出台了銀行法、票據法等許多法律，但是這些法律大多內容比較簡單，有些內容有待於重新修訂，並且有些法律與國家的某些政策相悖，銀行在保全債權方面將會遇到較大的阻力，加大了銀行的信貸經營風險。 缺乏科學經營管理帶來的風險。國有商業銀行缺乏科學規范的經營管理方式主要表現在：在經營上把效益性放在首位，而忽視安全隱患；沒有建立起完善的責權對等的管理機制，一旦貸款出現問題，很難分清責任，更談不上追究責任。 借款人(企業)還貸意願不確定帶來的風險。借款人(企業)還貸意願與其(法定代表)的信用相關，還貸能力強的借款人(企業)還貸意願不一定強；還貸能力弱的借款人(企業)還貸意願不一定差。並且，信用度很難進行比較准確的考查、判斷。所以，借款人還貸意願存在很大的不確定性，這種不確定性必然帶來一定的風險。 國有商業銀行信貸風險的控制對策 為有效防止和化解國有商業銀行信貸風險，避免由此帶來的金融震盪和經濟風險，通過上述對我國商業銀行目前面臨的信貸風險原因的分析，我們可以從如下幾個方面著手治理商業銀行的信貸風險。 進一步加強政府監督職能。政企不分一直嚴重困擾我國企業改革和發展。我國信用的深層次問題很大程度上表現為政府行為和地方保護主義。由於政府尚未完成由市場的參與者向市場的管理者的轉變，為了政績需要而急功近利，期望短期內地方經濟有較大起色，過分干預銀行貸款，削弱了市場功能作用和市場法則權威。因此，必須重新界定政府職能、規范政府行為。政府職能是彌補市場缺陷、維護社會公平，著力為企業經營提供必要的經濟環境，同時支持並配合銀行防範和制止企業逃廢債務，確保金融資產的安全運行。 建立健全社會保障體系。形成全社會信用是提高銀行資產質量的重要保證。惡意逃避銀行債務、惡意欠款的單位必須受經濟和法律制裁。作為政府部門，央行應對企業改制中兼並、重組、破產等跟蹤監督，協助金融機構依法維護金融債權；應健全企業信息披露制度，解決銀、企信息不對稱問題：嚴格規范企業會計信息和信息處理標准化，並提高信息公開程度，以降低銀行系統風險。
⑹ 互聯網金融與大數據應用論文
在中國龐大的應用市場和人群下，深入觀察變化且復雜的市場，探索以大數據為基礎的解決方案成為了銀行提高自身競爭力的一大重要手段。大數據技術是互聯網金融的一大技術支撐，通過對人們在互聯網上活動信息形成的數據的收集、挖掘、整理、分析和進一步應用，來創新思維、產品、技術、風險管理和營銷。而數據是互聯網金融的核心，未來計算機網路互聯網金融業的競爭力將取決於數據的規模、有效性、真實性以及數據分析應用的能力。
一、我國互聯網金融的概況
互聯網金融作為二十一世紀高新產物，是傳統的金融行業與互聯網時代的有機結合，利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。這種新型金融模式具有顛覆式的影響，創新型巨大改革，不僅推動了我國利率市場化的進程，甚至影響整個經濟與社會發展水平。
二、互聯網金融的運作模式
(一)第三方支付模式
第三方支付模式，即某些具有一定實力和信譽保障的第三方獨立機構，與各大銀行簽約後所提供的交易支持平台。
(二)P2P模式
又稱點對點信貸，即一方貸款，一方借款，通過互聯網作為中間平台的新型模式。這個模式對於微型小額的'信貸以及需要緊急周轉資金的創業者是一個很好的選擇。
(三)眾籌模式
眾籌就是大眾籌資，需要籌資的企業或個人通過互聯網這個眾籌平台運用自己獨特的號召力並發揮創意，獲得來自大眾的資金援助。
(四)互聯網金融門戶
互聯網金融門戶的核心就是「搜索比價」的模式，採用垂直比價的方法讓顧客在互聯網上「貨比三家」，選擇自己最滿意的商品。
(五)大數據金融
大數據金融就是從大量數據中提取有利用價值的信息，以雲計算為基礎來進行融資的模式。最具代表性的就是余額寶，用高於銀行的利率吸引消費者融資，不斷推動著金融業的發展與進步。
三、互聯網金融中的大數據應用及意義
(一)反映市場情況：電商和統計部門通過利用大數據對指數的編制來反映市場的基本情況，有效的分析交易數據，識別出市場交易模式，幫助決策者制定高效率的套利戰略。比如國家的統計局與網路、阿里巴巴等電商、電信、互聯網企業簽訂合作協議，共同開發利用大數據。
(二)金融產品定價：金融的核心內容之一就是金融產品定價問題(尤其是金融衍生產品定價)，這一直是大家關心的重要領域，其中涉及有計算和數學建模等。以信用違約互換定價為例，除了考慮違約的傳染性和相關性，還要考慮違約過程的建模和估計，通常需要復雜的數學模型並且驗證困難。最近一種基於大數據的解決方法即利用實際交易數據估計違約概率使其簡單方便。因此大數據能為互聯網金融市場提供運營平台，有效的整合互聯網金融資源，，促進資源優化配置。
(三)精確營銷：通過對一些場景類環境數據、朋友關系和用戶經歷的人文數據、位置和購物等的行為數據，建立模型進行分析，進一步細分客戶。之後，可以定向推出產品並投放廣告，實現精確營銷。這也符合STP戰略思想。大數據通過分析社交網路市場的信息， 特別關注搜索引擎中的搜索熱點，從而制定投資策略，使互聯網金融實現了一種新的營銷模式。
(四)監管風險：互聯網金融雖提高了金融效率，但也使風險呈現出許多新形式。因此需要對互聯網金融活動產生的大數據進行分析，及時准確發現風險暴露，採取相應的措施加以規避、防範，提高互聯網金融安全性，促進互聯網金融的創新。
(五)信用：利用大數據，可以在法律和道德所容許的范圍內對評估對象的靜態動態信用行為進行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立體化，進而評估個人或群體的信用，建立用戶的增信模型和信用評分，打破了金融機構壟斷用戶信息的狀況。
四、互聯網金融大數據應用中存在的問題
互聯網金融業本就擁有大數據，已成為自然產生大數據的重要領域，因此在互聯網金融大數據應用中體現出了一些問題和挑戰。
1、大數據處理速度滿足不了各方的需求，體量大，雜訊水平、數據來源和其他因素引起的內容和頻率變化快，增加了大數據問題的復雜性。
2、大數據中含有大量的雜訊信息甚至是虛假信息，出現信息過載的問題。
3、部分企業不願公開、上傳數據，造成不公開數據部門佔便宜、公開數據部門吃虧的狀況，形成了數據的公開、共享等方面不盡人意的局面。
4、容易泄露用戶信息，造成濫用法律法規建設及滯後的現象。如商家對客戶交易信息的過度營銷，下載不安全的APP、用戶掃描二維碼支付都可能泄露個人的信息，買賣用戶信息的不法交易等。
5、並非互聯網金融的所有參與者都具備大數據分析的能力，數據分析挖掘能力不平衡。
五、結論
通過對互聯網金融大數據的運行模式以及應用初步探究，我們發現還有很多問題等待我們去解決，嚴峻的考驗只會讓我們的路走得更穩固，金融業近些年的巨大發展和變革讓我們更加堅定的去深思時代產物與新型科技的碰撞帶來的豐碩成果，不斷更新互聯網金融時代，帶領我們進入更美好的時代。
⑺ 如何利用互聯網大數據這桶萬金油
如何利用互聯網大數據這桶萬金油
互聯網金融在中國的噴發式成長帶動了個人信用徵信的強大需求，新型徵信市場體系的建立又帶動了大數據產業的發展，在這條邏輯嚴密的互聯網金融生態鏈條上，如何充分合規利用大數據成為扼頸之虞。
中國互聯網金融行業協會的最新統計數據顯示，2014年底中國的互聯網金融規模已突破10萬億。而中國擁有40億銀行卡用戶，其中僅4億信用卡，4億銀行卡中，還有大約2億為沉睡的僵屍卡，相對6億智能手機用戶，互聯網金融的未來市場潛力依然十分巨大。
在日前由新浪財經及新浪戰略合作部主辦的「當大數據愛上金融」閉門沙龍上，我愛卡信用寶創始人兼CEO塗志雲認為，如果從時間維度來衡量，中國互聯網金融行業發展基本與美國同步，但金融信貸水平與美國相差20十年，飛步向前的行業和徵信體系的滯緩，很有可能成為互聯網金融產業發展路上的一個大坑。
產業界的一個長期主流觀點認為，互聯網大數據是繞開徵信體系監管和政策門檻的一桶萬金油，來自用戶非結構性行為的互聯網大數據可以對用戶靜態特徵和動態特徵的描述和預測，不同數據的跨界碰撞和融合拼接。是互聯網金融徵信體系的一桶萬金油。
隨著互聯網擁有海量的大數據信息以及雲計算等數據處理技術的不斷進步，可以提供互聯網金融徵信產品的機構已不僅僅限於傳統的專業徵信中心或徵信公司，在強大的市場需求刺激下，一批專門針對P2P網貸、網路微貸的互聯網金融專業徵信機構或「准徵信機構」開始出現並迅速發展。
但這可以幫助中國徵信體系快速超越20年差距，趕上互聯網金融產業的步伐嗎？
互聯網金融的本質仍然是金融，必須按照金融的發展規律運行。五道口金融學院金融大數據研究室總監楊威認為，大數據並不局限於互聯網數據，僅憑互聯網數據，並不能解決所有問題，需要避免互聯網數據萬能論，用傳統結合創新，從數據走向業務，或是一條可行的道路。
例如，塗志雲曾參與全球的五家國家級別的徵信機構開發基礎上國家標準的個人信用評分模型的建立。他認為，中國現有的信用評分是個人行為的概括，真正的信用評分不是一個對過去的總結和概括，而是對未來信用行為和違約行為的一個預測。所以，無論是央行還是民營徵信公司，都可以利用互聯網大數據建立一套可落地參考的徵信體系：所有的分數給一個對應的違約率或壞賬率。
但現實情況是，目前沒有一個中國機構具備這個能力。據了解，央行正在開發類似這樣的評分體系，現在為止還沒有正式推向市場。
這恰恰是民營互聯網徵信公司的機會，也是挑戰所在。
互聯網徵信公司百融金服副總裁馮宗欣認為，民營機構在互聯網金融徵信市場的機會很大。人民銀行徵信中心有3億人的信用記錄，佔中國總人口的25%，仍有75%的人沒有有效的信用記錄，這將導致大多數人的融資需求很難得到滿足。
這家公司從六年前成立開始，探索金融大數據結構的腳步從互聯網逐步延伸到了金融機構、來自於線下零售，包括社交，包括媒體，包括航空、教育、運營商、品牌商等多個維度。
「單維度的數據叫數據，不叫大數據。」馮宗欣強調。和其他徵信機構的步伐一致，百服金融的徵信業務步伐正在向欺詐評分、催收評分等領域拓展。
這顯然是大勢所趨。優勢在於融合線上線下、結構性和非結構性、過去和未來等多維度的數據，形成一個動態的大數據分析庫。挑戰在於包括央行和銀行金融體系亦在銀行傳統之外，研究來自感測器、媒體、其他行業數據的結合，這個市場跑馬圈地之勢剛剛開始，誰能最後留下取決於多方面因素。
互聯網金融熱潮之下，中國強大的市場需求和落後的徵信體系形成巨大反差反差，但這也成就了中國互聯網金融創業者利用科技、利用大數據在徵信領域裡面做一次真正的創新和變革的巨大機會，逼迫中國在未來10年的時間走完美國過去30年的路。
互聯網重構了金融，大數據重塑了信用。但這條路依然很長。
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⑻ 大數據怎樣影響著金融業
大數據可以挖掘和分析金融信息深層次的內容，使決策者能夠把握重點，引導戰略方向。
正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。
中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢：一方面，金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。
總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展帶來重要機遇。
首先，大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。
其次，大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。
一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。
二是大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患。
三是大數據的技術選擇存在決策風險。當前，大數據還處於運行模式的探索和成長期，分析型資料庫相對於傳統的事務型資料庫尚不成熟，對於大數據的分析處理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向結構化數據，缺乏對非結構化數據的處理能力。在此情況下，金融企業相關的技術決策就存在選擇錯誤、過於超前或滯後的風險。大數據是一個總體趨勢，但過早進行大量投入，選擇了不適合自身實際的軟硬體，或者過於保守而無所作為都有可能給金融機構的發展帶來不利影響。
應該怎樣將大數據應用於金融企業呢？
盡管大數據在金融企業的應用剛剛起步，目前影響還比較小，但從發展趨勢看，應充分認識大數據帶來的深遠影響。在制訂發展戰略時，董事會和管理層不僅要考慮規模、資本、網點、人員、客戶等傳統要素，還要更加重視對大數據的佔有和使用能力，以及互聯網、移動通訊、電子渠道等方面的研發能力；要在發展戰略中引入和踐行大數據的理念和方法，推動決策從「經驗依賴」型向「數據依靠」型轉化；要保證對大數據的資源投入，把渠道整合、信息網路化、數據挖掘等作為向客戶提供金融服務和創新產品的重要基礎。
（一）推進金融服務與社交網路的融合
我國金融企業要發展大數據平台，就必須打破傳統的數據源邊界，注重互聯網站、社交媒體等新型數據來源，通過各種渠道獲取盡可能多的客戶和市場資訊。首先要整合新的客戶接觸渠道，充分發揮社交網路的作用，增強對客戶的了解和互動，樹立良好的品牌形象。其次是注重新媒體客服的發展，利用各種聊天工具等網路工具將其打造成為與電話客服並行的服務渠道。三是將企業內部數據和外部社交數據互聯，獲得更加完整的客戶視圖，進行更高效的客戶關系管理。四是利用社交網路數據和移動數據等進行產品創新和精準營銷。五是注重新媒體渠道的輿情監測，在風險事件爆發之前就進行及時有效的處置，將聲譽風險降至最低。
（二）處理好與數據服務商的競爭、合作關系
當前各大電商平台上，每天都有大量交易發生，但這些交易的支付結算大多被第三方支付機構壟斷，傳統金融企業處於支付鏈末端，從中獲取的價值較小。為此，金融機構可考慮自行搭建數據平台，將核心話語權掌握在自己的手中。另一方面，也可以與電信、電商、社交網路等大數據平台開展戰略合作，進行數據和信息的交換共享，全面整合客戶有效信息，將金融服務與移動網路、電子商務、社交網路等融合起來。從專業分工角度講，金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇；如果自辦電商，沒有專業優勢，不僅費時費力，還可能喪失市場機遇。
（三）增強大數據的核心處理能力
首先是強化大數據的整合能力。這不僅包括金融企業內部的數據整合，更重要的是與大數據鏈條上其他外部數據的整合。目前，來自各行業、各渠道的數據標准存在差異，要盡快統一標准與格式，以便進行規范化的數據融合，形成完整的客戶視圖。同時，針對大數據所帶來的海量數據要求，還要對傳統的數據倉庫技術，特別是數據傳輸方式ETL（提取、轉換和載入）進行流程再造。其次是增強數據挖掘與分析能力，要利用大數據專業工具，建立業務邏輯模型，將大量非結構化數據轉化成決策支持信息。三是加強對大數據分析結論的解讀和應用能力，關鍵是要打造一支復合型的大數據專業團隊，他們不僅要掌握數理建模和數據挖掘的技術，還要具備良好的業務理解力，並能與內部業務條線進行充分地溝通合作。
（四）加大金融創新力度，設立大數據實驗室
可以在金融企業內部專門設立大數據創新實驗室，統籌業務、管理、科技、統計等方面的人才與資源，建立特殊的管理體制和激勵機制。實驗室統一負責大數據方案的制定、實驗、評價、推廣和升級。每次推行大數據方案之前，實驗室都應事先進行單元試驗、穿行測試、壓力測試和返回檢驗；待測試通過後，對項目的風險收益作出有數據支撐的綜合評估。實驗室的另一個任務是對「大數據」進行「大分析」，不斷優化模型演算法。在「方法論上。
（五）加強風險管控，確保大數據安全。
大數據能夠在很大程度上緩解信息不對稱問題，為金融企業風險管理提供更有效的手段，但如果管理不善，「大數據」本身也可能演化成「大風險」。大數據應用改變了數據安全風險的特徵，它不僅需要新的管理方法，還必須納入到全面風險管理體系，進行統一監控和治理。為了確保大數據的安全，金融機構必須抓住三個關鍵環節：一是協調大數據鏈條中的所有機構，共同推動數據安全標准，加強產業自我監督和技術分享；二是加強與監管機構合作交流，藉助監管服務的力量，提升自身的大數據安全水準；三是主動與客戶在數據安全和數據使用方面加強溝通，提升客戶的數據安全意識，形成大數據風險管理的合力效應。