大数据背景下互联网金融的创新发展研究

苗红强 孙诗璐 陈姝蓉

【摘要】进入新经济时代，金融信息化、数据化趋势日益明显，互联网金融应运而生。大数据、云技术等的发展为互联网金融发展提供了更大的可能，金融与大数据出现了交叉融合的发展趋势。大数据的数据挖掘、利用方式也可以为互联网金融发展提供商业决策支持，促进金融业发展。大数据是条件、环境、支持，互联网金融是形式、渠道、方法，两者本就存在“水乳”联系。进入大数据时代，推动互联网金融的创新发展是“顺水推舟”，对促进金融改革的客观需要。本文阐述了大数据及互联网金融概念，明确了大数据背景下互联网金融发展的必要性，分析了大数据时代互联网金融发展存在的问题，在此基础上提出了大数据时代下互联网金融创新发展的对策，以期更好地推动互联网金融的发展。

【关键词】大数据；互联网金融；创新；发展；对策

【中图分类号】F832.39

“大数据”是依靠云技术等先进技术及平台，具有更强决策效用、监察效用、流程再造效用的大体量、高增长、丰富多样的信息资产[1]。依托大数据技术不但可以掌握庞大的数据，而且可以对其进行多元化、增值化、专业化的数据处理。除了大数据的数据体量优势，“大数据”更像是一個“匠人”，价值全依赖“加工”技艺。数据“加工”是大数据最大的优势，也是其实现数据增值的关键所在。具体来说，大数据的价值如下：其一，精准营销。企业为消费者提供产品、服务，可以依托大数据，提高营销的精准性。其二，服务转型。依靠大数据技术，“中长尾”企业可以进行服务转型[2]。其三，促进传统企业发展。依靠大数据技术，传统企业可以更好地与时俱进。

互联网金融是借助于互联网技术和移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介功能的金融模式。从当前的情况来看，互联网金融主要有资金融通、资金筹集、货币支付、货币发行等四类业态模式，具体参见表1。互联网金融的发展与互联网技术有着密切的联系，是随电子商务一同发展起来的。互联网金融快速发展，影响着金融领域的格局。大数据时代来临，互联网金融更是“如虎添翼”，迎来了难得的机遇。

一、大数据背景下，互联网金融创新的必要性

（一）实现精准营销的客观要求

互联网金融的发展离不开两个方面：一方面是用户群体，截止到2016年，城市网民将近4.93亿，农村网民将近2.38亿，合起来7.31亿人口，如此巨大的网络使用者为互联网金融的发展提供了机遇；另一个方面是数据，按照麦肯锡的统计显示：2010年全球各个地区新存储的数据中，北美超过了350帕字节，欧洲超过了2 000帕字节，日本超过4 000帕字节，中国只有250帕字节[4]，这显示了我国数据分析、加工能力的薄弱。从当前的情况来看，只有通过数据挖掘、关联分析，才能更好地预测产品、服务的市场反响，才能更好地提高客户转化率，有的放矢地开展精准营销。而大数据不但能够确保庞大的数据量，而且能够采取更多有效的数据利用、挖掘、分析方式，对互联网金融企业的精准营销有很大的帮助。

（二）建立社交商业链的现实需要

随着大数据的发展，云计算技术的应用，通过一系列的社交网络[3]就能获取、生成金融客户的信息，将这些信息进行加工、排序、分析后，就能得到有效的信息链。信息链是有规则的数据集合，是信用评估的依据。在电子商务平台上，存在着庞大的数据和信息，其中涉及到搜索、浏览、交易、退款、对比等，利用大数据技术能够对这些数据加以处理，进而分析用户行为、需求，预测市场的趋势，进而推出与之适应的互联网金融产品。比较典型的就是阿里巴巴入股新浪微博，这种合作实际上就是建立了一个社交商业链，社交平台的数据、信息，经过大数据技术的搜集、分析、反馈，能够为互联网金融企业的发展提供更好地数据支持。

（三）满足风险控制的实际需求

通过大数据挖掘，互联网金融企业可以建立有效的信用评估体系，更好地进行风险控制。从当前的情况来看，风险控制主要有如下两种：其一，阿里巴巴模式。阿里巴巴的风险控制模式建立在自身平台交易数据的基础上，所进行的是封闭的信用评估体系和风控模型。其二，中间征信机构模式。这种模式讲究的是“集成共享”，一些中小互联网金融企业将数据提供给中间征信机构，机构再进行信息“反哺”。

二、大数据背景下，互联网金融发展存在的问题

（一）大数据的价值、逻辑局限

大数据虽然十分先进，利用形式多样，在数据挖掘、分析等方面有独到之处。但是其毕竟是人类设计的产物，并不能消除隔阂、成见等主观价值和逻辑；数据关联性分析得到的结果，只能在一定程度上反映数据之间的关系，这个关系不是因果关系，只是一种联系。此外，大数据还具有选择覆盖问题，大数据分析的很多对象实际上有所局限，诸如对社交媒体数据的分析过程中，数据对应的人群主要是年轻人、城市人群，这样难免会影响到大数据分析的有效性。2010年，美国股市行情有所好转，股民的恐惧情绪有了缓解的趋势，但是MarketPsy Capital基金的大数据分析却没有将这种“主观”价值判断后引发的情绪变动挖掘、反映出来，导致基金亏损8%[4]。社交网络的大数据，并不是搜集得越多越好，本身社交网络的数据就比较“杂乱”，存在较强的“数据噪音”，在搜集数据进行大数据分析的过程中，难免会受到其带来的负面影响。

（二）金融监管难以适应“大数据”

到2016年，中国电子商务的交易额已经相当于GDP的29%～30%，接近第三产业产值的56%，从这组数据可以看出，当电子商务不断发展，生产、生活、贸易逐渐互联网化，必然会要求“互联网金融”与之相适应。而进入大数据时代，大数据技术、平台等逐渐引入，金融的交易频率将不断提升，在总体交易中所占的比重不断增加。而这种高频交易很可能造成“大量抛售”的情况。诸如，2010年，美国资本市场就因为高频交易，导致了“闪电崩盘”。而在这个过程中，监管机构如何限制、干预大数据是值得深思的问题，因为无论如何做都存在潜在风险。为此，金融业界必须加强对大数据技术的算法认证，尽量将大数据技术的使用控制在安全范围内，确保交易的稳定，提高监管的效率。

（三）大数据带来隐私和安全隐患

大数据的数据搜集能力是前所未有的，海量的数据被搜集，涉及的内容更是十分多样，不但包括个人所在地、购买偏好、财务状况，还包括实时位置、健康数据、资产分布、信用状况等。这些数据信息被存储、分析，如果数据信息被泄露、滥用，难免会威胁到个人的隐私和安全。

三、大数据背景下，互联网金融创新发展对策

（一）促进垂直型众筹平台发展

垂直型众筹网站是较新型的网站，聚集了大量的专业投资人，通过大数据分析，网站可以选出更具投资价值的项目，根据项目组织生产，建立完善的营销链条，具体流程参见图1。这种模式不但专业性更强，而且能够更好地凸显出精准定位的优势，创业者和消费者之间的联系更为紧密。众筹项目的风险不但包括投资项目选择风险，还包括投资后管理风险。为了规避风险，平台应该及时披露经营信息，加强对异常事件、重大事件、失败资产的管理，逐步健全企业的管理流程，提高管理的透明度。为了更好地完善项目流程，平台可以深入项目，积累经验，实现由众筹平台向创业联盟平台的过渡[5]。转型之后，平台不但可以提供项目选择、管理等服务，还能提供创业辅导、孵化器、资产处置中介等服务，更好地支持创业项目的发展，为其提供一揽子综合解决方案，提升平台的综合竞争力。

（二）健全互联网金融信用评级体系

目前，互联网金融成膨胀式发展，出现了违约、资金链断裂等诸多问题。究其原因，主要是因为传统征信模式无法满足互联网金融的发展，尤其是大数据引入以来，传统征信的信用数据审核、信用不对称等问题日益凸显。为了适应大数据下互联网金融的发展，大数据征信是必然的趋势。通过大数据技术进行数据的搜集、筛选，不但可以有效地继承传统征信的决策变量，也将更多影响信贷的因素纳入其中，诸如社交网络信息、申请信息等[5]。总的来说，大数据征信不但挖掘了数据的深度，也拓展了数据的广度，大大提高了数据利用的效果。大数据技术依托先进的机器，建立专业化的预测模型，数据挖掘、关联分析更为专业、精确，信用评估的效率更高，有效地降低了违约风险。此外，通过大数据技术，互联网金融企业可以建立更为科学的风控体系，确保了消费者的投资安全，对解决互联网金融、普惠金融的信用风险问题起到了重要的作用。

（三）建立多元、全局防控风险网络

借助大数据技术，互联网金融企业可以发现欺诈活动的统计特征、关联特征，建立特征庫，并结合数学模型，依靠机器学习算法对数据集进行监测，从而确保风险值、规则权重[6]，实现风险监控的目的。此外，依托大数据技术、互联网技术，还可以进行设备追踪、代理检测、注册频率检测等高尖端的监测、数据分析行为，以便更好地发现注册、账号异常情况，更好地保护用户安全。

（四）丰富第三方支付平台的形式

当前我国金融业得到了快速发展，基于互联网的第三方支付平台大量出现。第三方平台发展过程中，积极促进与其他行业的合作，将自身的业务拓展到经营、财务管理、供应链管理等多个领域。具体来说，在金融理财上，可以参考“余额宝”模式[7]，促进第三方支付平台和基金的合作。在融资授信上，第三方支付平台拥有客户、数据的优势，借助大数据技术，完全可以为产业链上的企业授信，通过资金闭环运行的方式，预防资金风险。在财务管理上，可以在财务管理软件中，嵌入支付功能，这样不但可以方便中小企业获取资金支付服务，也可以更好地了解企业的财务状况。在营销上，互联网金融企业可以依靠自身的信息数据优势，拓展营销渠道，为客户提供增值服务，帮助其进行精准营销。

（五）促进银行内涵式的智慧发展

在如今的金融新常态下，传统商业银行低效、低质、忽视管理的粗放型经营模式已经不适应大数据下银行的发展。为了更好地适应大数据形势，商业银行需要构建内涵式的智慧发展模式[8]。具体来说，应该做到如下几点：其一，树立大数据和泛资产管理理念，将以往贷款、投行、理财的业务壁垒打通，并借助不断完善的金融市场，拓展新兴业务，诸如跨境金融、泛证券化等。只有树立这样的理念，才能让银行处于竞争的上风。其二，丰富金融产品、服务的多元化。为了更好地促进互联网金融的发展，更好地满足客户的需求，商业银行应该丰富自身金融产品、服务的种类，拓展自己的客户群体。其三，拓展银行客户服务群体。借助大数据技术，商业银行可以挖掘“长尾”客户群业务，实行精准营销，提供个性化的产品、服务，打造以“客户+数据”为经营中心的新经营模式[9]。其四，创新商业银行业务模式。商业银行应该应用互联网思维、平台化理念，创新自身的业务模式，建立金融服务与企业决策之间的联系，建立网络金融平台，实现以银行融资与结算为核心的经营管理、财务核算、信息交流的一体化。

四、结语

金融属于服务业，在适应信息化、网络化的过程中形成了“互联网金融”，互联网金融是新兴的金融发展模式。金融行业十分依赖数据，其本身也是数据的生产者。随着信息技术的快速发展，金融业对数据的依赖程度、自身的发展程度都有所增强。而大数据的出现及相关配套技术、平台的发展，更是为金融业创造了前所未有的机遇。无论是银行、保险、信托等传统金融行业，还是新型的P2P贷款等互联网金融领域，借助大数据，都将实现深层次地变革[10]。本文阐述了大数据及互联网金融概念，明确了大数据背景下互联网金融发展的必要性，分析了大数据时代互联网金融发展存在的问题，在此基础上提出了大数据时代下互联网金融创新发展的对策，以期更好地推动互联网金融的发展。

主要参考文献：

[1]孙杰，贺晨.大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型 [J].价格理论与实践，2015.25（01）：321-322.

[2]杜永红.大数据时代互联网金融发展对策研究[J].价格理论与实践，2015.28（07）：125-126.

[3]本刊编辑部.大数据时代的互联网金融与安全[J].经济导刊，2015.31（08）：216-218.

[4]温信祥.现代金融产业体系的全新发展机遇—互联网金融的创新通道及约束因素[J].人民论坛·学术前沿，2014.17（12）：208-210.

[5]李平，陈林，李强，冯毅，赵洪江.互联网金融的发展与研究综述[J].电子科技大学学报，2015.33（02）：210-213.

[6]霍兵，张延良.互联网金融发展的驱动因素和策略—基于长尾理论视角[J].宏观经济研究，2015.32（02）：198-199.

[7]乔婧祎.基于小微金融的互联网金融模式研究[J].中国市场，2013.23（34）：215-217.

[8]方方.“大数据”趋势下商业银行应对策略研究[J].新金融，2012.15（12）：114-116.

[9]姜抒扬.大数据背景下互联网金融价值创新的探讨[J].商场现代化，2014.14（20）：133-135.

[10]王举颖.大数据时代零售企业多边平台发展与协同定价策略研究[J].价格理论与实践，2015.20（05）：1124-1126.