互联网金融的大数据分析处理策略

陶永

（北京工业职业技术学院，北京 100042）

0 引言

伴随大数据技术的深入持续发展，大数据应用已经从原本的探索阶段逐步过渡到市场化应用阶段。其中，互联网行业作为应用大数据的先行者，目前已经发展成为大数据应用的重要阵地。如大多数互联网企业都通过借助大数据技术优势，对业务运营模式以及经营管理流程进行全面梳理与优化调整。并通过采取线上线下数据协同操作方式，加强对新商业模式的拓展应用。以金融行业为例，金融行业作为我国实体经济的重要血脉，在数字经济时代如何实现金融行业与大数据的结合应用已然成为当前行业发展的主流方向。结合近些年的实践成果来看，依托于大数据技术金融行业在互联网金融业务拓展方面得到了明显加强，有效助推了金融行业经济持续深入发展。

1 大数据与互联网金融大数据的概念分析

1.1 大数据

大数据基本上可以视为计算机技术、网络技术以及通信技术衍生而来的技术内容，并且在一定程度上可以视为我国信息技术成熟化发展的重要标志。近些年来，随着我国科技水平的不断增强以及科技强国战略的贯彻落实，我国已经全面迈入信息化社会。其中，在信息化社会的作用下，大数据逐步发展成为增强企业核心竞争力的重要指标因素[1]。

与传统技术内容不同，大数据技术所承载的数据量十分庞大，通常可以达到PB 级。与此同时，大数据所涉及的数据种类较多且来源广泛，如结构化数据以及非结构化数据。除此之外，大数据所表现出的价值密度相对较低，需要用户深度挖掘以及分析数据内容。在筛选分析过程中，可运用大数据技术的分析以及挖掘功能，从海量数据信息中筛选出最具价值信息的数据进行管理与决策。

1.2 互联网金融大数据

信息化发展背景中，实现互联网与金融的深度融合已然成为金融行业的主流发展方向，因此促使互联网金融模式得到了广泛推广与应用。互联网金融的推广与应用，无疑是对传统金融业务流程以及组织架构进行了重新塑造，并对传统金融行业经营管理模式以及业务流程产生了深刻影响[2]。

所谓的互联网金融大数据主要可以理解为互联网金融在运行期间所产生的一系列数据内容，可通过整合分析选择最具价值意义的数据进行管理决策。或者也可以根据有价值的数据资料对客户潜在需求进行深度挖掘，增强用户体验感受的同时，提升交易效率。举例而言，对于互联网金融营销工作而言，可通过运用大数据挖掘技术，对消费者感官体验以及实际需求进行深度挖掘与分析。如上海虹桥机场停车场主要采取无现金停车方式，用户驾驶车辆离开停车场时，支付宝可通过车牌号摄像头扫描识别之后，完成扣费过程。在这一过程中，只需要短短两秒就可以快速完成，可方便用户出行。

2 互联网金融大数据分析处理情况及策略分析

2.1 互联网金融大数据分析处理情况

金融企业信息化与大数据技术的双重作用，促使金融领域在数据采集以及应用分析方面发生了本质变化。结合当前发展情况来看，数据采集以及挖掘分析从原本的业务电子化转移到管理数据化方向当中。传统业务电子化主要通过对手工单件进行电子化存储，有效记录业务过程。

而在管理数据化阶段，数据的采集与深度挖掘可重点针对企业内部经营管理信息以及客户信息等进行研究分析。并通过构建数据集市以及数据仓库，实现对供应链上下游所有信息的整合分析。不难看出，数据化企业在一定程度上可以实现广度与深度方向的数据分析及整合工作，利于对各个节点执行过程所涉及的信息资料进行采集挖掘[3]。

2.2 互联网金融大数据分析处理策略

互联网金融大数据分析处理过程可以从以下3 个方面进行实现。

（1）从所采集到的海量数据中对目标用户的财产状况以及信用情况等关键信息进行深度挖掘与筛选分析，保障信贷风险等始终处于可控制状态当中。举例而言，管理人员在应用互联网金融大数据深度挖掘与分析功能时，可以对客户群体如企业进行全方位分析。尤其要重点针对企业竞争力水平、营收分布情况等指标数据进行深度挖掘与分析。根据分析结果，明确企业实际经营能力以及市场核心竞争力表现，尽量规避银行可能承担的违约风险。

（2）管理人员应该利用大数据深度挖掘与分析功能，对储户信息进行全方位跟踪与分析。举例而言，管理人员可采集用户商品购买记录以及银行交易信息数据，并借助数据挖掘功能优势从中筛选出最具价值的信息数据，根据用户消费需求以及服务需求，为用户提供针对性的金融增值服务。

（3）管理人员可重点针对储户的社交信息以及家庭信息等进行有价值的挖掘处理，根据储户实际消费能力以及收益情况，为不同消费水平的用户提供针对性的银行理财产品。在此过程中，管理人员还需要对用户数据进行全过程追踪与分析。这样做的主要目的在于及时挖掘潜在用户，并对流失用户进行及时管理。如何通过改进产品或者服务等方式留住客户，保障经营管理效益[4]。

3 互联网金融大数据分析处理功能的实际应用分析

3.1 优化产品与改进服务模式

大数据所具备的可视化功能可针对用户需求进行深度挖掘与分析，同时可对不同渠道来源的数据进行深度挖掘与分析，为用户提供针对性的产品以及服务模式。一般来说，互联网金融大数据在来源渠道上主要可以从互联网交易数据、社交大数据、信用卡大数据、银行卡大数据以及征信大数据等方面进行主动获取。通过运用大数据技术的功能优势可完成对上述多维度数据的全面采集与深度挖掘，对用户当前的实际需求以及消费能力进行重点把握，并将具有个性化特色的产品投放到目标客户群体当中，减少交易成本的同时，提高交易效率。

在具体经营活动中，金融企业也可以通过运用用户画像技术完成对用户基本数据以及产品使用数据等原始数据的全面采集与深度挖掘。在此基础上，着重针对用户人口属性以及账户历史趋势等事实数据进行采集分析，并从中筛选出最具价值性的数据进行建模分析。之后，用户满意度以及用户偏好等重要数据进行挖掘分析，并按照模型预测方式，对用户的消费行为以及趋势进行掌握。最后统合上述数据分析结果，进行画像标签，以期可以为金融企业服务优化以及产品推广提供良好的数据支持[5]。

3.2 深度挖掘潜在用户，拓宽互联网金融服务受众范围

从客观角度上来讲，大数据所具备的深度挖掘与分析处理功能，可以进一步降低金融行业的交易风险，并保障金融服务覆盖范围得以拓宽。举例而言，通过运用大数据技术可有效构建多元化信用评价机制，从多个指标因素方面实现对个人或者企业信用的刻画分析。

在分析过程中，除了可以深度挖掘个人或者企业互联网社交数据以及电信业务数据等关键数据之外，还可以对个人或者企业购物交易数据以及消费行为数据等进行刻画分析。以证券业为例，证券业通过运用金融大数据方式可以对海量数据资料进行采集分析，并在深度挖掘与分析过程中获取有价值性的主导数据，以期可以对当前市场经济进行实时追踪，更加精准、快速地把控证券市场发展趋势。

3.3 全面深化企业内部管理改革效益， 提高金融系统运作效率

大数据技术的出现与应用有效拓宽了互联网金融领域的发展路径，并促使金融业管理模式有了全新的转变。结合当前发展情况来看，数据信息与商业智能结合方式为互联网金融企业深入持续发展提供了良好导向。并通过立足于定量化与精细化管理优势，对数据分析技术进行深度挖掘与应用。根据数据分析反馈结果，对金融机构决策管理内容进行合理调整与优化。

以银行业为例，传统银行业在数据管理模式方面，更加偏向于运用分散处理以及部分处理等方式进行数据整合与操作处理。而通过应用大数据技术，可以对银行电子数据进行价值性挖掘与深度分析，防止数据出现闲置问题。与此同时，依托于大数据技术的银行业务可以按照数据驱动导向发展，促使决策过程变得更加科学合理。除此之外，大数据技术的推广应用，使得银行行业对于人才结构优化问题予以了高度重视。通过不断加强对专业技术人才的培养与优化，以切实提高金融系统运作效率以及市场核心竞争能力[6]。

4 互联网金融大数据分析处理现状及风险分析

互联网金融大数据在分析处理过程中所面临的风险因素尚未得到完全消除，在分析处理过程中，会受到数据处理异构、经营风险防控以及网络数据安全问题等因素的影响而出现应用风险问题。

对于数据处理异构问题而言，当前数据来源相对广泛，移动端所产生的数据资源大幅度增加。再加上移动设备的普及应用，促使数据存储方式发生明显变化。在这样的发展态势下，如何保障数据质与量之间的转化关系已然成为当前数据处理与分析工作面临的难点问题。再加上数据处理过程中可能会涉及处理标准不统一等问题，会进一步加剧数据处理风险程度。

对于经营风险防控问题而言，部分数据来源不明确且数量偏多，在大数据技术应用过程中会蕴藏着诸多风险。其中，决策风险基本上可以视为大数据技术应用风险问题的重要表现。针对于此，决策者应该正视大数据技术的两面性，在应用过程中始终保持安全、谨慎的工作态度，对大数据技术应用过程中所隐藏的风险问题进行及时识别。除此之外，企业方面还应该根据不同业务活动表现以及大数据技术需求，对决策阶段所涉及的可行性问题进行精细化评估，以保障企业资源得以合理配置。

对于网络数据安全问题而言，互联网金融市场中所涉及使用到的金融大数据大多是由无数个人数据组成的结构体系。因个人数据在一定程度上可以理解为数据主体在各项活动中所产生的数据内容，在应用过程中可能会涉及数据安全问题。然而结合当前金融大数据应用情况来看，数据共享泄露以及数据保护力度不足等基本上可以视为当前金融大数据应用过程中常见的短板问题。从成因上来看，主要是因为相关制度流程缺乏规范性，再加上用户以及管理者安全意识薄弱，导致数据频频出现泄露问题。

5 互联网金融大数据分析处理的优化路径及建议分析

互联网金融行业内部应该站立在全局部署角度，加强对大数据战略顶层设计问题的重视程度，以保障数据资源得以高效利用。结合近些年的发展情况来看，国内互联网金融业在大数据的支持下，更加侧重于强调长远规划。如立足于金融业长期发展规划，运用数据管理手段完成对客户需求以及服务模式的掌握分析。通过深层次了解用户实际需求，保障互联网金融服务模式得以创新优化。

5.1 重点强化大数据战略顶层设计

为保障互联网金融大数据分析处理效果可以达到预期，相关人员应该站立在全局规划角度，对大数据应用层面进行统筹部署，以切实增强数据资源的合理配置与高效应用。结合当前发展情况来看，国内互联网金融业正处于高效发展的重要阶段，无论是在经营管理模式还是在管理理念方面均发生明显改变。其中大多数金融企业更加侧重于强调长远规划，并且主张以市场为导向、以客户为中心，针对金融业长期发展规划问题进行合理部署。因此在进行大数据战略顶层设计过程中，相关人员应该着眼于金融业长足发展角度，主动运用数据管理手段加强对客户需求的重点研究。并根据数据分析结果对用户实际需求进行深层次了解，并加强对用户情况的重点把控。除此之外，相关人员应该对企业现有组织结构进行重新整合与调整优化，尽量从多个方面对管理方面存在的冲突问题进行合理规避[7]。

5.2 注重信息技术发展与迭代问题

为保障大数据技术持续深入应用，金融行业内部人员应该对信息技术的发展以及迭代问题予以高度关注。通过不断健全完善基础设施，如软件设施与硬件设施等，保障大数据技术应用安全。对于软件设施而言，应该将着眼点放在专业软件以及金融企业人力资源管理方面。而对于硬件设施而言，应该将着眼点放在数据收集以及设备存储当中。除此之外，大数据技术的应用应该立足于高效率传输数据中心体系，积极运用分布式集群方式完成对跨数据中心任务的合理调度以及数据内容的高效传输。从长远角度上来看，通过不断加大对上述基础设施的投入力度，在一定程度上可以拓宽大数据技术在互联网金融领域中的应用发展。需要注意的是，对于半结构化或者非结构化数据的处理问题，可通过健全完善相关数据模型方式进行有效处理。

5.3 切实保障网络用户数据安全

如何切实保障网络用户数据安全始终是互联网金融大数据分析处理工作予以重点关注的问题。在保障过程中，为消除不确定因素的扰动影响，应该着重从数据产生阶段、数据存储阶段、数据加工阶段、数据使用阶段实现对重要数据的妥善处理。举例而言，在数据产生阶段应该对数据进行分析处理，最好通过构建数据日志方式进行有效处理。而在数据存储阶段，应该通过加密处理方式对数据资料进行妥善处理，并采取备份方式强化数据使用安全。除此之外，在数据加工阶段应该适当对数据进行脱敏处理。最后在数据使用阶段，可通过健全完善数据使用权限等方式加强对数据泄露问题的防范管理。

5.4 健全完善数据风险管理机制

互联网金融大数据在分析处理过程中所涉及的风险问题较多，如果不加以识别管理，就很容易引发互联网金融风险问题。近些年来，为加强对互联网金融大数据分析处理过程的风险防范，行业企业方面可通过健全完善风险管理制度，实现对风险问题的全方位识别与管理。一般主要围绕流动性风险、信用风险等内容进行全方位管理。

与此同时，风险管理制度可依托于风险管理原则对相关细节要点内容进行健全完善。并通过建立科学合理的风险管理机构，促使企业可以在短时间内加强对风险问题的识别管理。同时，结合市场经济变化形势对相关策略方法进行调整优化。除此之外，企业方面应该根据业务流程复杂程度对风险管理指标体系进行健全完善。通过不断加强对风险问题的评估管理，保障监控预警功能效果得以全面增强[8]。

5.5 构建前瞻性互联网金融联合监管体系

互联网金融以及大数据尚处于初步发展阶段，在发展初期过程中很容易积累风险隐患问题。为保障风险隐患问题得以有效减少，行业内部应该构建具有前瞻性特征的互联网金融联合监管体系，以实现对互联网金融以及大数据的优化管理。一方面，应该根据业务性质表现以及风险程度采取切实可行的监管方法进行规范化管理。另一方面，互联网金融行业企业内部应该对监管机制进行创新优化，结合行业变化发展趋势，采取针对性措施加强应对。如此一来，通过联合多方监管力量保障，互联网金融始终处于高效稳定的运行状态。

6 结论

总而言之，大数据技术为互联网金融领域提供了全新的发展方向，具有重要的可行性，因此在今后的发展过程中，互联网金融行业应该加强与大数据技术的融合应用。并主动运用大数据的分析处理功能，实现对用户关键信息的深度挖掘与分析处理，为用户群体提供优质的服务模式以及消费体验，进一步为金融行业的健康持续发展奠定良好保障。