大数据在互联网金融中的应用研究

翟阳

摘 要：随着当下金融数据生产处于爆炸式增长的态势中，传统的数据处理技术已经很难满足金融行业的需求，大数据技术的应用因此成为了金融行业发展的一个突破口。本文以蚂蚁金服为案例介绍了大数据在金融行业应用的发展现状以及其所面临的机遇与挑战，并试图对大数据在金融行业今后的应用做出展望。

关键词：大数据；互联网金融；蚂蚁金服

1 引言

随着互联网的普及以及数据生产的爆炸式增长和信息处理技术的蓬勃发展，对于庞大数据处理的技术的需求与发展越来越得到企业的广泛关注，这为大数据技术的快速发展提供了巨大的契机，大数据的应用也与我们大众的生活渐渐变得息息相关。互联网金融行业在运用大数据处理方面的时间相较于传统互联网行业起步晚，应用的深入程度和广泛程度还有待开发。本课题以蚂蚁金服为案例研究大数据在金融行业应用的相关问题，力图为互联网金融行业提供一种结合大数据技术的运营策略。

2 大数据在互联网金融应用中面临的风险与挑战

2.1 保证数据的安全性存在很大的问题

数据的隐私与安全是大数据技术在金融行业应用中面临的最重要的问题。例如，大量无害的数据整合在一起就会对数据来源的个人或企业产生隐私问题，如何保护这些隐私数据以及通过分析这些数据获得的知识需要有关人员的重视。此外，数据在收集、处理、分析与处理的过程中可能产生的种种风险，既需要相关技术人员的技术加持，又需要相应的法律法规跟进，金融企业自身也要加强自律。

2.2 会造成大数据失灵

大数据运用的关键在于收集客户的各种数据信息，这就会引发一个突出的问题，就是对于个人或企业隐私数据的收集与保护。如果在数据的获取或应用中不能合理区分隐私数据与共享数据，就无法对机密数据进行保护。在这种情况下，金融参与者可能处于自身安全考虑而不参与相关金融交易，这样收集的数据将不能如实反映真实情况，从而导致大数据应用丧失其应有功能。

2.3 对于大数据规范的制定的挑战

由于大数据现在还处于发展阶段，因而各行业仍缺少一个统一的大数据规范标准，导致各行业各行其道，缺乏数据互联互通的必要条件，因此如何加快技术体系标准和数据体系标准的制定是促进大数据建设的一个关键环节。

2.4 对于大数据相关人才教育与培养的挑战

因为大数据技术的综合性极强，它不仅需要相关人员精通计算机技术，还需要在数理统计、数据分析、金融学等专业方面有深入的学习，所以社会上对于这类复合型的人才的缺口很大。这需要在高等教育阶段就注重对学生多方面专业的综合学习。

3 蚂蚁金服的发展及其大数据应用

3.1 蚂蚁金服简介

作为互联网金融的旗帜性企业，蚂蚁金服一直走在大数据的研发和应用的前沿。它成立于2014年10月16日，它既是阿里巴巴公司旗下专门进行金融业务的小微金融服务集团，又是阿里巴巴用于连接平台、数据与金融三方的中心。蚂蚁金服主要服务对象是个人消费者和小微企业。到目前为止，蚂蚁金服的用户量已超过6亿，其主要的品牌包括支付宝、余额宝、蚂蚁聚宝、芝麻信用、蚂蚁小贷、蚂蚁花呗、蚂蚁借呗等。

3.2 蚂蚁金服的大数据应用及SWOT分析

3.2.1 蚂蚁金服的大数据应用

蚂蚁金服力图对大数据智能云计算方面进行开发，致力于把不同类型的消费者或企业的繁杂的信息数据处理分析并反馈为详尽的信用评价，即个人芝麻信用分与企业信用报告。投资、理财和保险业务都可以借助这些信用评估结果来直接开展。例如，根据芝麻信用分数的不同，用户在蚂蚁花呗中的信用额度会有所区别，这些信用额度可用于衣食住行各方面的信用消费；蚂蚁小贷依靠大数据进行风险鉴别，能够对企业的信用状况做出及时的反馈，这也使得投融资服务做到放贷全自动化，企业可以在申请贷款后实时取得资金；信用分在确定保险服务费率和投资理财产品收益率方面也可以作为参考依据。进一步，这些参考信用评价结果来进行的相关应用，又会产生新一轮的交易行为，而这些交易行为数据又被收集起来当作原始数据，大数据数据库因而不断充实，使得数据处理与分析能够更加完善，最终将产生更可靠、全面、准确的信用评估。

3.2.2 SWOT分析

第一，优势分析。在顺应互联网发展的大趋势下，阿里巴巴通过淘宝与支付宝积累了大量的客户，而这些交易产生的背后蕴藏着大量的数据，成为蚂蚁金服的大数据处理的数据来源，这也是蚂蚁金服宝贵的信息资产。与此同时，蚂蚁金服还通过收集第三方的数据等方式拓宽数据的来源渠道。其次，针对如此海量的且能够实时更新的信息数据，蚂蚁金服拥有雄厚的资金能够建立庞大的数据库，可以运用大数据技术以较低的成本，较高的频率整合用户的各种数据，具有很強的时效性。而且面对如此庞大规模的数据库，蚂蚁金服的数据挖掘与处理能力也很强大，其大数据处理能力在国内处于领先地位。通过一系列的数据处理与挖掘，蚂蚁金服可以对小微企业的资信情况有一个全面而深入的了解，对于个人的消费习惯以及未来的经济行为也能做出详尽的判断。最后一点，对于处理与挖掘的结果，蚂蚁金服可以加以利用到不同的场景中，如小微企业的借贷业务的额度审定，对于个人理财业务的有针对性的营销与订价等等。

第二，劣势分析。蚂蚁金服在征信方面相较于央行征信系统来说还有许多不足，这也是蚂蚁金服对比传统金融行业的劣势。央行征信系统是独立于金融企业与借贷业务双方的第三方，具有很强的公信力，这是蚂蚁金服所不具备的资质。其次，央行的征信数据是公开对外提供的，然而蚂蚁金服所收集的交易数据是其最有价值的资产，无法对外公开。央行的征信系统的主体是具有经济实力，使用信贷业务的企业或个人，而蚂蚁金服的征信面对的则是一些小微企业或个人消费者，有关于金融的数据相对较少。再者，央行征信系统是根据客户的信贷业务的角度来评估，而蚂蚁金服更多的是通过客户的交易信息来评估，信用评估的有效性与央行相比较低。

第三，机会分析。针对于互联网保险这一互联网金融目前的发力方向之一，蚂蚁金服可以利用现有优势抢占有利地位。传统保险业主要是通过查阅历史资料和抽样调查相结合的方式去制定相应的保险方案。而拥有大量客户数据的蚂蚁金服可以运用大数据分析高效而有针对性的给客户提供合适的保险方案。从定价，到与客户核定保险，再到客户理赔，全程自助式的服务可以提升客户的体验，且客户的反馈信息将会进一步的优化大数据分析工具的效用。

第四，威胁分析。蚂蚁金服的一大威胁来源于另一大电商企业京东，京东金融在互联网上的強劲势头值得蚂蚁金服重视。在消费金融领域，蚂蚁金服推出了蚂蚁花呗，为消费者提供了最长41天免息的小额信贷。与之对应的，京东金融推出了最长24期免息且零手续费的京东白条服务，京东因此也实现了月均订单总额高达98%的增长。供应链方面，在双十一前夕，蚂蚁金服为支持淘宝商家备战，网商银行投入信贷资金60亿元，而京东则提供了总额500亿的授信额度。京东的总体推广力度有赶超蚂蚁金服的趋势。成立五年的京东已经有了完备的业务布局，特别是在货币基金与投资理财产品等方面的布局已经能超过蚂蚁金服。

4 大数据时代下互联网金融发展对策建议

4.1 对金融监管系统的不断完善，适时进行互联网金融监管的创新

转变过去只重视宏观领域的做法，做到宏微观并重。一方面，增强对交易双方的监管力度，保证金融市场的稳定；另一方面，在宏观领域对金融参与者予以更多的保护，例如可以采取提高互联网金融行业的准入要求、对金融产品的风险进行评估等举措，尽可能地维护消费者正当权益。

4.2 依托大数据技术建立信用风险分析模型

首先对于有关金融风险的相关数据要及时完整地收集，例如贷款金额及资金流向，偿债及负债情况、违约记录、资产总量等。在现实中由于数据总量很庞大，完整获取到每一项数据是不现实的，并且也不能完全保证数据的准确性。所以需要对数据进行统计学抽样，并将抽样数据标准化、结构化，特别是对于动态的市场数据，由于这类数据相对繁杂，会导致数据不一致、模型无解等问题。所以还需要综合运用多种手段，如大数据分析、计算机技术、数理统计等对获取的数据进行模型建立，并在处理数据时使用，以此降低信用风险发生的可能性。

4.3 及时出台有关互联网隐私权保护方面的相关法律法规

我国在这方面的法律法规极度匮乏，已经与快速发展的互联网和大数据脱节，虽然有一些法规出台，但由于法律体系不完全，所以缺乏可操作性。所以为了维护网络金融市场的稳定，亟需建立健全互联网隐私权保护的相关法律法规体系，做到有法可依，增强对消费者隐私保护的力度，使消费者金融交易的参与积极性被充分调动，减少对于隐私数据安全性的顾虑，从而能够逐步消除大数据失灵的问题。

综上所述，随着电子信息技术的持续发展，大数据技术在大范围的应用解决了大量的信息不对称、信息收集不完整、信息共享不及时的问题。它的出现大幅度的提高了社会的生产力，改变了原有的信息处理模式，引领了时代的发展。因此，我们有理由相信在未来将会有更多的智能数据处理工具出现，数据处理将会更加便捷，数据分析也将变得越来越直观，更容易让人们看懂并且理解。金融行业的营销将会以高质量的方式进行，效率可以大幅度提升。

参考文献

[1]王月瑶.大数据时代下互联网金融发展的机遇与风险应对[J].经济师，2017，（1）：56-57.

[2]左亚丽.大数据时代下金融业的发展方向趋势及其应对策略[J].现代商业，2017，（3）：109-110.