大數據在互聯網金融中的應用

張懷民

摘要：以互聯網為載體的各種金融形式得到了廣泛應用，給人類經濟社會帶來巨大變革，更新了人們的生活消費方式。近年來，大數據技術逐漸應用到互聯網金融中來，為其提供了堅實的技術保障，更新并完善了互聯網金融的業務模式，以精準營銷和風險控制為特色。

關鍵詞：大數據;互聯網;金融;技術應用

中圖分類號：TP393? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? 文章編號：1009-3044（2018）36-0005-02

1 互聯網技術和大數據技術的融合

互聯網金融簡言之是將金融功能以互聯網技術為載體，依托云計算在互聯網平臺形成的金融服務體系?；ヂ摼W金融在人們普遍認識和接受互聯網的基礎上，將互聯網與傳統金融結合，形成的滿足目前市場需求的新型金融模式，其本質是金融，媒介是互聯網?；ヂ摼W金融發展快、覆蓋率高、效率高、成本低，明顯彌補了傳統金融市場的短板[1]。但是互聯網金融發展時間短，模式尚存在漏洞，如管理弱，風險管控困難，目的不明確等缺點。

基于互聯網技術的缺陷，大數據技術應運而生，其信息獲取能力、儲存能力、管理能力和數據智能分析能力遠遠超出傳統數據庫，具有數據規模大、運算速度快、數據類型豐富、數據價值高等四大優勢[2]。

將大數據技術合理的應用在互聯網金融中，可以有效地彌補目前互聯網金融的缺陷，通過龐大的數據庫分析用戶的數據信息，得出數據之間的關聯和規律，并將其應用在銷售、信貸等金融服務中，實現精準營銷。此外，詳實的客戶信息能夠有效地降低互聯網金融管控風險，并且能夠根據用戶需求實現互聯網金融產品的精準設計[3]。

2 大數據技術在互聯網金融中的應用

2.1 大數據在互聯網金融風險防控中的應用

目前國內每個行業僅僅是掌握客戶的部分金融信息，每個行業處于數據孤立狀態，大數據技術能夠有效地將同一個用戶在不同行業的金融信息綜合起來，實現數據共享，數據對于各行業的效用也發生了質的改變，由參考轉為依賴[4]。未來互聯網企業與其他行業之間的數據合作需要逐漸增加，通過共享風險管理系統，增加對中小企業第三方服務咨詢數據的訪問，通過建立更完善的數據收集渠道和信用評級系統為金融風險防控奠定全新的基調，大數據技術在其中起到了紐帶作用。

大數據風險控制是基于大數據的風險提示和風險控制，其核心方法是通過對相似群體的數據分析，利用成熟的數據模型進行用戶違約率計算，降低互聯網金融風險?；诖髷祿幕ヂ摼W風險控制具有數據維度大、時效性強、結果精準的優點。風險控制主要從數據源頭出發，對原始數據進行預處理操作，提取數據特征，運用多種算法比較得出最優的風險控制模型，得出普適性、穩定性、準確性較高的信用評級體系，并將其應用在互聯網金融產品中[5]。大數據風險控制的數據源主要包括1）互聯網數據，如訪問者的IP地址、網絡行為數據、信用數據等;2）用戶授權信息，如信用卡數據等;3）第三方數據，如合作機構數據等。

大型數據平臺，如淘寶、京東商城等擁有海量數據，它們利用自己的數據和互聯網金融特點建立風險控制模型;而中小型的金融機構擁有的數據不足以建立自己的風控模型，它們往往通過第三方平臺來共享數據信息獲得信用評級和風險管控等服務[6]。無論是哪種風控模型，大數據都起到了至關重要的作用。依靠大數據建立的風控模型針對性強、數據全面、建?？茖W、防控效率高，為互聯網金融發展提供了穩固的屏障。

利用大數據技術進行風險控制的應用十分廣泛，芝麻信用就利用大數據技術對于征信領域存在的風險進行了評估，大幅度減小了自身運營過程中的風險。芝麻信用所用的數據來源是阿里巴巴和其他的網絡消費平臺，并將其所獲取的信息進行細致的劃分：個人基本信息（地址及聯系方式），消費趨向，個人愛好，支付類型，信用記錄等，用以了解未來服務群體的基本信息。芝麻信用的信用評分原則主要有三：用戶普遍適用，數據來源準確，數據可解釋性，其中數據準確是基礎。芝麻信用采用分群評分卡機制和透明模型機制，避免了以往數據模型可解釋性較差的缺陷，合理的理論機制基礎盒運營經驗的結合使其能夠適合多數的用戶群體，為了保證得到的數據準確合理，芝麻信用會應用多種算法進行運算，并在其中選取最優的方案。除了普適性的數據模型以外，芝麻信用會在大數據中選取一部分較為特殊的數據，分析其特征、特點等，為部分小微企業以及特殊用戶群體設立了具有獨特需求的信用系統，稱之為靈芝系統。相對普適性來說，靈芝系統采用的數據源類型更加豐富，數據的形式更多，采用的算法更先進，更具體。靈芝系統進行風險預測和評估的特點因企業類型而異，因人而異，靈芝系統的風險預測主要通過風險云圖、風險報告、風險監控、信用名單盒評分系統等五大部分組成。

2.2 大數據技術在精準營銷中和產品設計中的應用

基于大數據的互聯網金融通過海量數據建立銷售模型，不但能夠分析用戶的消費傾向，還將用戶的信用能力納入其中，得出綜合性強的數據，據此準確定位目標客戶，根據用戶喜好量身打造金融產品，提升用戶的滿意程度。此外，利用大數據技術可以根據不同用戶的喜好精準的推送產品詳細介紹信息，提升了信息傳遞的效率，且目的性更強?；诖髷祿幕ヂ摼W金融精準營銷也有效避免了用戶瀏覽大量垃圾信息，實現了企業和用戶的雙贏[7]。

通過大數據智能分析出的數據，可以為企業設計人員提供用戶所需要的設計元素，例如分析用戶群體的年齡、消費能力、消費興趣等，推測用戶最需求的金融服務[8]。為設計者提供新的設計思路，使設計出的產品更具有針對性，更加滿足用戶的使用需求，甚至目前很多金融產品可以實現用戶自行設計購買方案，十分便捷。靈芝系統就是相對于普適性的信用評價系統，采用更多的數據類型，對于特殊類型的企業和個人進行獨特的數據分析，獲得更加有針對性的數據和結果，不但能夠有效地進行風險防控，也能以此為根據設計更加符合其消費傾向的金融產品，以獲得更加廣闊的市場。

2.3 大數據背景下互聯網金融面臨的挑戰

大數據背景下互聯網金融面臨著諸多挑戰，目前亟待解決的問題就是信息失真、客戶信息保密和行業間信息溝通差等問題。信息失真嚴重影響風險控制和互聯網金融的產品設計及發展方向;對客戶信息進行保密，不被不法分子利用仍然是一項難題;行業間信息孤島仍然存在，信息溝通和共享需要行業間制定可行和方案和政府的監督實現。

3 基于大數據的互聯網金融的自我完善

基于大數據的互聯網金融為當今經濟社會的發展做出了巨大貢獻，但其自身也存在弊病，如在網絡遭受黑客或病毒侵襲時，用戶的大量信息泄露，如果被不法分子利用，后果嚴重。數據的共享和用戶隱私泄露顯然存在尖銳的矛盾，且亟待解決，各企業積極規范自身使用用戶信息時進行保密，國家法律也對此進行了嚴格要求?；诖髷祿夹g的自我完善和法律保障體系的完備均有助于構建良性、和諧的互聯網金融服務體系。

參考文獻：

[1] 宋書彬，朱紅.互聯網金融大數據平臺信用評價與信息共享機制[J].河北金融，2018（11）：40-44.

[2] 楊靜.試論基于大數據框架下的金融風險管理[J/OL].現代營銷（下旬刊），2018（11）：38-39

[3] 黃超，陳雅玲.互聯網金融下的小微企業融資發展策略[J].經貿實踐，2018（21）：122.

[4] 許海龍.互聯網金融風險的類型及控制措施探討[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2018（10）：46-49.

[5] 歐陽楚堯.試析大數據下的互聯網金融創新發展模式[J].時代金融，2018（29）：48.

[6] 解穎.大數據時代的互聯網金融風險監管探討[J].時代金融，2018（29）：59-60.

[7] 鄧利方.金融服務大健康產業的實踐思考[J].中共珠海市委黨校珠海市行政學院學報，2018（5）：56-62.

[8] 甘紹晨.互聯網金融模式與互聯網金融創新研究[J].中國商論，2018（27）：55-56.

[通聯編輯：光文玲]