基于大数据的互联网金融研究

李思远

摘 要：随着信息化社会的迅速发展，科技与金融的创新融合产生了互联网金融这种新型金融服务模式，由此改变了传统金融服务的理念、格局和方式。互联网金融对于传统金融企业来说是挑战更是机遇。而大数据则是互联网金融的灵魂所在，其创新应用为互联网金融注入新的活力。

关键词：大数据 互联网金融 商业银行 风险管理

一、大数据概述

随着信息科技日新月异的发展与广泛应用，全球产生的数据急剧增长，由此提出了大数据（Big Data）这一概念。大数据是指数据规模巨大、数据种类多样，且无法用现有主流软件工具在合理时间内进行处理分析的海量数据[1]。无论是在政府管理、公共医疗，还是在科学研究与商业经营等众多领域，大数据都得到了广泛的应用。尤其在商业领域，大数据使得商业运作模式、销售模式、盈利模式等发生了前所未有的改变。近年来大数据又与金融服务逐渐结合，并且产生了良好的经济效果。

在当今信息化社会中，数据是最重要的资源之一。数据已经成为衡量一个企业核心竞争力的重要指标。越来越多的企业为了提升核心竞争力与扩大竞争优势，加快了对于数据平台的建设和数据的采集。对于大数据平台的建设，可以采用分布式体系、虚拟化架构和MapReduce架构等解决方案[2]。而目前一些大型企业的信息化平台已趋于完备，具备了开展大数据采集和分析应用的基础。同时，更多的企业通过战略和机构调整，加大了信息科技部门和人员队伍的建设，加强了对于大数据平台的搭建与研发力度。

分布式系统、云计算技术、数据挖掘、社会计算等一系列信息技术使得大数据从理论分析走向实际应用。对于大数据，可以在不同层次上进行应用。在数据平台层，可以进行数据搜索，数据分类、关联交易；在应用服务层，则可以进行战略决策、经营分析、营销服务、信用管理以及风险管理等方面的创新应用。通过这些不同层次的应用，可以使沉睡在数据库中海量数据焕发出巨大的活力，为企业创造出巨大的价值。

二、互联网金融与互联网金融风险

（一）互联网金融定义与特征

互联网金融是指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式[3]。互联网金融的特征体现在：金融资源更易获得，金融服务成本降低且高效便捷，金融服务相对去中介化和趋于长尾化，信息科技的广泛运用。

互联网金融对传统金融企业来说是挑战更是机遇。互联网金融的出现，弥补了传统金融服务的不足之处，给金融企业带来了新的利润增长与创新活力。通过互联网金融模式的应用，金融企业可以获取更加丰富的信息资源，给客户提供全方位和个性化的金融服务；可以使金融业务不受时间和地域的限制，资金的交易操作更加快捷便利。在互联网金融发展浪潮中，金融企业将信息科技融入业务发展之中，不断改变业务模式与运营模式，不断提升金融创新能力，从而极大地提高了业务营销、服务与管理水平，也极大地降低了各项成本。

（二）互联网金融分类

通过互联网金融在支付方式、服务平臺、投融资方式和金融机构等方面的具体体现，可以将互联网金融划分为以下四种模式：第三方支付、互联网金融网站、P2P网贷以及众筹、信息化金融机构[4]。

第三方支付是指非金融机构借助计算机与通信技术，作为支付中介为客户提供电子支付服务的商业模式。具有代表性的第三方支付机构有支付宝、快钱支付、易宝支付等。第三方支付的出现与迅速发展，一方面极大地冲击了传统银行业务，弱化了银行机构的中介功能；另一方面也促使商业银行完善服务模式，加强渠道创新。

互联网金融网站是指利用互联网汇聚金融信息、营销金融产品、提供金融服务的网络信息平台。具有代表性的互联网金融网站有和讯网、融360、91金融超市等。互联网金融网站利用搜索引擎技术与数据挖掘技术为客户提供金融信息与产品的个性化搜索、对比分析以及推介咨询等服务。互联网金融网站的出现极大地降低了客户与金融机构之间的信息不对称性，满足了用户选择金融产品的个性化要求与便利性。

P2P网贷是指以及借贷双方通过网络中介平台自由竞价与交易的交易模式。具有代表性的P2P网贷平台有陆金所、人人贷、红岭创投等。众筹是指通过互联网号召公众为项目筹集资金的一种融资方式。国内比较知名的众筹平台有点名时间网、天使汇和3W咖啡等。P2P网贷与众筹提供了一种新的投融资方式，极大地冲击了传统金融服务模式。这两种模式都减少了资金供求双方的信息不对称性，降低了风险，提高了投融资效率。

信息化金融机构是指通过广泛运用信息技术完善服务模式、产品结构与运营渠道，将信息科技融入现有业务发展、营销与管理等各方面的金融机构。信息化金融机构通过开展网上银行、移动银行、直销银行、电子商务平台等多种信息化模式，使得金融服务更加丰富多样、高效便捷。

（三）互联网金融风险

金融企业是经营风险的企业，而互联网金融给企业带来具有互联网与金融双重属性的风险。传统金融风险有市场风险、信用风险、操作风险、技术风险、法律风险、财务风险等。而互联网金融风险除了金融风险本身的特点，还具有扩散速度快、监管难度高、突发性大等特点[5]。互联网金融风险主要体现在信用风险、流动性风险、市场风险、操作风险、技术风险、法律风险等方面。

在信用风险方面，由于互联网金融对资金需求方的审查是线上模式，并无抵押和质押，违约成本低，所以与传统金融相比信用风险会更大些。在流动性风险方面，互联网金融创新了金融产品种类与金融服务模式，进一步增大了流动性风险。在市场风险方面，互联网金融风险与传统金融风险一样都是由于市场利率、汇率的变动造成的。在操作风险方面，由于互联网金融背景下的交易主要通过计算机信息系统进行，要注意防范优于人员不适当操作与操作失误带来的操作风险。在技术风险方面，要加大软件系统维护、信息安全技术与管理力度，消除技术风险所带来的巨大损失。在法律风险方面，由于互联网金融涉及信息技术与金融服务等多个领域，其立法难度和复杂度都将会大于传统金融，急需健全互联网金融方面的法律法规。

三、基于大数据的互联网金融发展研究

数据已经成为企业最重要的资产之一，从数据量上来说许多企业都已经掌握了海量的数据。如何使拥有的海量数据同金融服务相融合，发挥出大数据应用所带来的巨大效益已经成为金融企业日益关注的焦点。对于金融企业，大数据可以在战略决策、经营分析、营销服务、信用管理以及风险管控等方面发挥出重要的作用[6]。

（一）大数据在战略决策中的应用

利用大数据可以帮助金融企业进行战略决策。处于不同发展阶段的企业需要制定不同的发展战略，而战略的制定则需要通过各种相关因素和数据的综合分析。大数据的应用可以为企业更好地进行战略规划与决策提供关键支持。

对于处于发展初期的金融企业，可以通过大数据分析国内外同类金融企业经营状况与市场需求程度、不同地区客户群体的特征、不同金融市场和产品的竞争程度和利润情况，以此来制定产品研发重点与市场导入方向，寻求差异化优势，确定竞争相对较弱且盈利相对较高的目标市场。对于处于成熟期的金融企业来说，企业已经拥有了大量的客户信息和经营数据。通过大数据分析和挖掘，企业可以对地区、市场、产品、客户、竞争对手等进行建模计算，寻求新的发展机会和竞争优势，为企业制定新的发展战略和寻求新的利润增长点提供依据。

（二）大数据在经营分析中的应用

利用大数据可以帮助企业进行经营分析和计量。传统金融企业通过经营报告和财务报表反应企业的经营成果和财务状况，并提供给投资者和企业管理者作为投资、监管、考核的依据以及作为制定下一步经营重点的依据。

在互联网金融背景下，金融企业可以利用互联网技术和大数据技术采集关于企业经营过程中各方面的海量数据。通过对海量数据的分析，金融企业可以更加精确地细分经营市场与客户群体，并发现新的利润增长点和潜在的风险隐患。

（三）大数据在风险管控中的应用

利用大数据可以帮助金融企业进行风险识别、计量和监控。互联网金融和大数据的应用，给金融企业的风险管理带来了新的思路和方法。通过搭建大数据平台构建风险数据集市和风险预测模型，帮助金融企业建立全面的风险管理系统，可以更好地应对日常经营过程中产生的各种风险。

通过对国内外市场利率、汇率、客户交易记录、资金链状态和经营业务信息等全方位数据的收集，并进行海量数据的处理和分析，可以有效地识别风险，使金融企业可以迅速采取措施应对风险，降低风险带来的损失。大数据还可以使风险计量模型和评估模型更加实时、有效，极大降低金融企业各种风险发生的可能性。通过大数据平台，金融企业可以获得实时、有效地数据并通过自适應的风险预警系统进行监控，通过提高实时性、准确性与预测性来进一步提高金融企业的风险预警能力[8]。

四、大数据助推商业银行未来发展

以国有银行为代表的商业银行是我国金融体系的重要组成部分，具有资金雄厚、客户群体繁多、交易量巨大等特点。互联网金融的出现改变了金融服务的方式与格局，弱化了商业银行的中介地位，蚕食了商业银行的市场利润[9]。面对互联网金融的冲击，商业银行要全面认识金融变革与科技创新的重要性，积极开展大数据平台建设与创新应用。

科技助推业务，创新引领发展。商业银行要利用自身的优势，整合企业信息资源，将企业的信息流与金融流融合，建立大数据应用平台与服务中心，使大数据能够真正创造价值、助推发展。

需要注意的是，在互联网金融和大数据的背景下，金融企业要加强科技队伍建设和复合型人才培养，更加注重技术风险，加强信息系统安全建设和灾备建设，确保海量数据的安全，维护客户的隐私。

五、结束语

互联网金融给社会带来了新的发展活力，而大数据则是互联网金融的灵魂。大数据改变了金融企业的思维方式与运作模式，扩展了金融服务的深度与广度。大数据与金融的融合是金融企业发展的必然趋势，决定了金融企业的未来。谁掌握了大数据，谁利用好大数据，谁就能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

参考文献：

[1]大数据.http：//baike.baidu.com/ subview/6954399/13647476.htm

[2]王珊，王会举，覃雄派，周烜.架构大数据：挑战、现状与展望[J].计算机学报，2011，10：1741-1752.

[3]曹少雄.商业银行建设互联网金融服务体系的思索与探讨[J].农村金融研究，2013，05：54-58.

[4]陈一稀.互联网金融的概念、现状与发展建议[J].金融发展评论，2013，12：126-131.

[5]罗明雄，唐颖，刘勇.互联网金融[M].北京：中国财政经济出版社，2013.

[6]吴军.大数据时代的银行业经营[N].中国城乡金融报，2014-01-22A03.

[7]马曙光.以大数据思维迎接互联网金融时代[N].中国城乡金融报，2014-03-14A03.

[8]周继述，王雪松.大数据助推银行全面风险管理[J].中国金融.2013（14）.

[9]刘勤福，孟志芳.基于商业银行视角的互联网金融研究[J].新金融，2014，03：14-18.