互联网金融发展需要大数据吗？

1. 互联网金融发展需要大数据吗？

　　大数据正在扮演互联网金融的发展“助手”，很多重大事件，比如央行降息，股市暴跌，在此前发生的搜索数据中，已经可以捕捉到热词变化。A股市场中大数据概念股近期走势强劲，包括蓝盾股份、中科金财、汉得信息、华胜天成等。

　　百度日前发布的一份《新一代理财消费者搜索大数据报告》，为当前消费者对互联网金融的庞大需求进行了解析。报告显示，过去一年金融相关搜索以月均16%的速度增长，到2015年6月已达到近3亿次，同比增长328%。更多关于金融的消费需求通过搜索完成，消费者金融行为对于搜索的依赖性明显增强。
　　这样的数据能够能够揭示互联网金融怎样的发展趋势？传统金融机构与互联网的关系将发生什么样的变化？如此丰富庞大的搜索数据能为金融产品的投放与营销产生怎样的影响？
　　高净值客户和大数据挖掘将成为影响未来互联网金融发展的关键点，一方面，高净值客户挖掘将让互联网金融带来新的发展深度，另一方面，互联网的大数据挖掘技术无疑将对金融领域客户在互联网端的产品设计、投放、营销产生重要影响。 理财用户行为影响互联网金融发展
　　在百度公布的这份大数据报告中显示，北上广和沿海发达城市中25—29岁，拥有大学学历的男性群体成为互联网金融投资消费群体的主体。他们更青睐于线上投资、碎片化、高风险的小额投资。互联网的碎片化和产品化特点正在影响新一代理财消费者的投资行为特点，反过来，理财用户特点也让互联网金融行业产品化和碎片化程度进一步加深。这或许能对当下银行开发和投放金融产品一定借鉴价值。他认为，当前传统金融机构现有投资渠道不通畅，业务模式落后，便利性不高。互联网由于更好的客户服务体验，加之用户的年龄机构、层次、收入水平的综合因素，特别在普通用户中拥有更多市场，这也恰恰和报告中圈定的互联网金融消费人群主体吻合。
　　高净值人群——互联网和银行合作的下一个关键点
　　但互联网与传统银行合作以“宝宝类”产品为主要模式的现状正在被打破。在这份大数据报告中显示：2015年以来，理财者对各种宝宝类产品的热情正在下降，与2014年相比，对于宝宝类产品的搜索量下降了75%，反应出人们不再满足于3%—5%这样的低收益，间接印证了对高风险高收益和传统理财方式的回归。
　　该数据报告中也显示，2万以下的小额投资成最受互联网新一代“财民”青睐，占比61%。可见小额投资的“长尾客户”是这一领域的绝对主力人群。而100万以上的高净值客户仅仅占比2%。
　　这恰恰反应出银行与互联网的合作还远远不够，一些产品的方向和类型设计需要创新。他认为，更多高净值客户的互联网金融需求正在提升，则这些互联网上的深度人群，恰恰是互联网和银行合作的下一个关键点。“这些高净值客户基本目前还没有成为互联网理财的主力人群，但恰恰具有巨大开发潜力，互联网和金融机构的合作未来将带给他们更多选择。”
　　大数据将成为未来互联网金融的关键词
　　此外，互联网对金融领域的影响还不仅仅是提供渠道和“入口”这么简单。大数据正在扮演互联网金融的发展“助手”，在这份《新一代理财消费者行为大数据报告》中显示，很多重大事件，比如央行降息，股市暴跌，在此前发生的搜索数据中，已经可以捕捉到热词变化。

2. 大数据金融是什么

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

3. 金融大数据是什么

大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。
大数据金融的内容：基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。

扩展资料：
大数据金融的弊端：
1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。
随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。
但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。
2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。
大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。
例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波
士顿的 StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况;“谷歌流感趋势”曾高估了 2012年流感发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能给政府决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。
3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。
大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以保证市场参与者负责地使用大数据。
例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数 突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。大数据中的一个数据点出错就能导致“无厘头暴跌”。
监管机构限制大数据技术的使用，或是对其使用进行直接干预，其潜在风险是巨大的，应鼓励业界对更复杂的技术乃至更大数据的利用。
参考资料来源：百度百科—大数据

4. 互联网金融模式的大数据金融

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。　　大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。　　大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。

5. 大数据金融是什么

大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。
大数据金融的内容：基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。

扩展资料：
大数据金融的弊端：
1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。
随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。
但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。
2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。
大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。
例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波
士顿的 StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况;“谷歌流感趋势”曾高估了 2012年流感发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能给政府决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。
3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。
大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以保证市场参与者负责地使用大数据。
例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数 突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。大数据中的一个数据点出错就能导致“无厘头暴跌”。
监管机构限制大数据技术的使用，或是对其使用进行直接干预，其潜在风险是巨大的，应鼓励业界对更复杂的技术乃至更大数据的利用。
参考资料来源：百度百科—大数据

6. 什么是大数据金融

大数据金融是通过大数据技术搜集客户交易信息、网络社区交流行为、资金流走向等数据，大数据金融了解客户的消费习惯，从而针对不同的客户投放不同的营销和广告或分析客户的信用状况。由于大数据金融数据是根据客户自身行为而搜集，大数据金融客观真实，因此，大数据金融针对客户制定的营销方案和偏好推荐也能做到精准化。大数据金融的特点如下：1、影响大。由于互联网加快了数据的传播，而金融大数据又属于个人核心隐私材料。在我国互联网金融发展现状下，信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套。互联网金融单位的违约成本较低，容易引发多种金融风险问题，造成群体性事件；2、数量多。互联网金融大数据是获取的个人的金融行为数据，而这是属于个人数据中非常高频使用的部分。国内互联网金融服务企业获取的互金大数据已经达到数百PB，而且还在不断高速增长中；3、速度快。互联网金融业务主要信息由系统处理，操作流程完全标准化，业务处理速度更快。在用户画像和信用数据库等金融大数据的支持下，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，一笔业务从申请到完成只需要几秒钟。法律依据：《中华人民共和国数据安全法》第五条中央国家安全领导机构负责国家数据安全工作的决策和议事协调，研究制定、指导实施国家数据安全战略和有关重大方针政策，统筹协调国家数据安全的重大事项和重要工作，建立国家数据安全工作协调机制。

7. 大数据对互联网金融的发展有什么作用

自互联网金融被广而告之以后，大家就一直在被灌输大数据在互联网金融发展中的作用巨大，甚至最近更有专家说大数据是互联网金融发展的加速器。但是似乎并没有一个系统的说法，大数据具体有什么用，我们只知道互联网金融确实是其中的获益者之一，下面且听听通金魔方分析师的见解。

我们首先从互联网金融的含义生对大数据有个简单的了解。正如互联网金融之父谢平所言，所谓的互联网金融，并非是简单的将互联网和金融进行叠加。

正确的理解应该是基于互联网应用的特殊技术，推动了全新的商业模式，产品服务，对金融领域产生的颠覆性变革。在这其中，大数据则充当了很重要的推手。接下来我们来看一下大数据在互联网金融发展中的作用体现。

精准的用户分析

大数据的首要作用就是在于它能够对用户进行准确的分析，然后帮助互联网金融找到合适的目标用户，进而实现精准营销。

在目前的互联网金融领域，很多新兴的企业，大多以做贷款或者金融衍生产品为主。其主打的卖点主要在于较高的投资收益或者较低的手续费优惠。但是在竞争日益加剧的市场环境下，由于不能保证资金流稳定，或者客户粘性而倒闭的企业随处可见。

据相关数据显示，截止2013年底，中国境内共有450家P2P公司，其中有的甚至在创立几天内即宣布倒闭。在这样的基础之上，实现精准营销才是这些企业唯一的出路，这也正是大数据的作用所在。

虽然互联网金融的发展仍然处于起步阶段，但是却已经有了相当丰富的成熟案例。比如通过定向技术查看用户近期浏览过的理财网站，通过关键词，浏览数据建立用户模型，从而实现优化产品的实时推荐频度，以便最大限度的锁定有效用户等。

帮助金融企业风险防控

除了以上的首要作用之外，大数据还能够帮助金融企业加强风险的可控性。在精细化管理方面助推了互联网金融，尤其是信贷服务的发展。

比如通过对大量网络交易及行为数据的分析，可以为用户的信用评估提供可靠的依据。这些信用评估可以帮助金融企业在用户的还款意愿和能力方面做出较为准确的结论，以便决定是否继续为该用户提供快速授信或者现金分期等服务。从而最大限度的降低金融企业的业务风险。

当然，我们对于个人用户或者企业用户信用好坏的评定取决于诸多因素，但是我们也可以从这诸多因素中找到相应的数据。比如我们要寻找这个用户的整体收入，固定资产，性格特点甚至是行为习惯等，那么我们就可以从网上银行，电商，社交网络，甚至招聘和婚介网站等地方获取。

大数据的作用在这里面得以体现的最关键的一点就是，这些所谓的数据往往都是以动态变量的形式存在的，而我们要想以此为依据获得准确的信用评级，则更要倚重于大数据的持续分析功能。

通过上面的分析，我们也不得不承认大数据在互联网金融发展中作用巨大，只不过在现在这个互联网金融的起步阶段，大数据作用的发掘仍不算完整，我们只能一步一步的在不断的发展中发现它的好。

8. 从事互联网金融该如何应用大数据？

大数据应用到互联网金融业主要表现在以下三类：

第一，高频交易（high-frequency trading）和算法交易（algorithmic trading），以高频交易为例，交易者为获得利润，利用硬件设备和交易程序的优势，快速获取、分析、生成和发送交易指令，在短时间内多次买入卖出，且一般不持有大量未对冲的头寸过夜，如在期货市场、外汇市场应用较多。

第二，通过收集、分析社交媒体上的内容进行市场情绪分析，大约两年前，对冲基金开始从Twitter、Facebook、聊天室和博客等社交媒体中提取市场情绪信息，开发交易算法。例如一旦从中发现有自然灾害或恐怖袭击等意外信息公布，便立即抛出订单。

第三，加强风险的可审性和管理力度，支持精细化管理，设立N条准则筛选出合适的借款人或理财产品，如PP宝 在选择合适的投资平台时有20多条准则，判断出那个平台的风险小，该平台的债权风险小，把投资风险控制在最小。