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互联网金融的大数据应用
刘 志
摘要:数据是互联网金融的核心,大数据技术是保证互联网金融健康发展的关键支撑,互联网金融中的大数据应用包括精准营销、信用评估、资产定价和风险管理等。互联网金融大数据应用面临着共享失联、内容失真、处理失速、分析失能和安全失控的问题和挑战。
关键词:互联网金融;大数据;精准营销;数据挖掘
大数据是继云计算、物联网之后信息技术领域又一次颠覆性的技术变革。随着社交网络、电子商务、互联网和云计算的兴起,音频、视频、图像、日志等数据量正在以指数级增长,呈现了爆炸性增长的趋势。金融作为社会经济活动的血液,对经济增长与社会进步具有非常重要的意义。对国内金融业来说,“大数据”是一个崭新的主题,研究大数据时代背景下的金融业发展方向与趋势将具有非常现实的社会价值。
一、大数据的定义及应用现状
(一)大数据的定义
大数据是指一般数据库软件难以获取、储存、管理和分析的大容量数据,包括交易和交互数据集在内的所有数据集,其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。大数据通常具有“4V”(Volume,Variety,Velocity和Value)特征:数据体量巨大、数据种类繁多、流动速度快、价值密度低。
从内涵上,大数据可主要归纳为数据、技术与应用3个方面:(1)数据类型方面,除了包括海量的结构化和半结构化的交易数据,还包括海量非结构化数据和交互数据.(2)技术方法方面,核心是从各种各样类型的数据中快速获取有价值信息的技术及其集成。(3)分析应用方面,重点是采用大数据技术对特定的数据集合进行分析,及时获得有价值的信息。
(二)大数据的应用现状
大数据时代到来,首先引起全球高度关注的行业之一就是金融业,尤其是互联网金融,与其他行业相比,大数据对金融业更具潜在价值。麦肯锡全球研究所的评估结果显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。互联网金融具有显著的IT属性,每次互联网及通讯技术的革新都会给金融业带来变革。互联网金融行业在IT基础设施、数据掌控力和人才集中度方面相较传统金融及其他产业具有明显的优势,具备了深度“掘金”的潜力。
对金融行业来说,“大数据”是一个崭新的主题,但并不是全新概念。“大数据技术”是数据处理在方法、理念的上创新,对中国金融行业来说并非从“零”开始。事实上,国内金融行业在多年信息化建设中已经形成了推进大数据体系建设的诸多成果。不过,当前在数据分析和利用上还停留在“小数据”时代。数据多分散在各个业务系统中,数据量虽为海量,但多数为“沉默数据”。对结构化数据利用有限,对非结构化数据的收集、分析则更缺少基本的处理机制和系统做法。新形势下,金融行业应加快推进大数据体系建设步伐,充分利用数据资源优势,挖掘信息价值,形成信息化时代新的竞争优势。
二、互联网金融的大数据应用
互联网金融的核心是数据,数据的规模、真实性、有效性、数据分析应用的能力将决定未来互联网金融业的竞争力。而大数据技术正是互联网金融的重要技术支撑,人们在互联网上活动的信息会形成数据,通过对数据的收集、整理、挖掘、分析和深度应用,可在一定程度上实现互联网金融中的精准营销、信用评估、资产定价和风险管理等。当然还不止于此,互联网金融方兴未艾,新的应用还会不断出现。
(一)精准营销
大数据应用使得互联网金融改变了传统的营销模式,互联网企业通过对客户在网络上的交易、支付、行为数据信息的挖掘和分析,对客户进行分类,进而做到私人订制,实现精准营销。有研究表明,通过对场景类环境数据、用户经历和朋友关系的人文数据、购物和位置等的行为数据,建立连接变量模型,并进行相关分析,可以实现对客户的分类管理。对客户细分后,可以定向投放广告和订制产品,达到精准营销的目的。比如支付宝从硅谷聘请了两家数据分析实验室从事行为分析,把客户细分成50个族群进行研究。又如,亚马逊从用户以往浏览、购买行为中挖掘潜在需求。梧桐理财网推出的2万元起点的“梧桐宝”的互联网理财产品,预期年化收益率8%至10%,目标客户是能够承担“两万元起投”的中产阶级。速溶网推出的“速溶360”,目标客户是在校大学生及毕业生。“住金所”的“安心-过桥贷”目标客户是中小微企业的银行贷款周转业务。
(二)信用评估
互联网金融的新模式引发对涉足互联网金融的个人和企业身份认证和信用评估的变革,除了对评估对象静态信息的分析外,更重要的是变化中的动态信息的分析挖掘,建立用户的信用评分和增信模型。比如对涉足互联网金融的企业,它们在供应链的各个环节、如订单、库存、下线、结算、付款等关键环节产生的数据进行清理建库、分析挖掘,进而建立企业的信用等级模型和算法,
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