大數據技術驅動下互聯網消費金融的研究和分析

朱魁明

【摘要】互聯網消費金融近幾年在我國獲得了快速的發展，對于人們的生活方式和消費方式產生了積極的影響，對于我國經濟的發展起到了促進作用。但是由于我國互聯網消費金融發展時間相對較短，導致在其發展過程中逐漸暴露出一些問題。基于此本文在對我國互聯網消費金融宏觀環境以及發展過程中面臨主要問題分析的基礎上，重點對大數據技術驅動下我國互聯網消費金融發展進行了論述。

【關鍵詞】大數據技術? 互聯網消費金融? 征信

近些年隨著與計算技術、大數據技術的快速發展，為我國互聯網消費金融規模的持續擴張提供了有力的技術支持，促使我國的互聯網消費金融進入了快速發展階段。但是由于我國的互聯網消費金融發展時間相對較短，我國的征信體系建設相對滯后，金融風險控制水平整體偏低等，在很大程度上限制了我國互聯網消費金融的進一步健康良性發展。因此基于大數據技術來進一步挖掘互聯網金融消費者的金融需求，創建可靠健全的征信數據庫，提高互聯網金融風險控制水平對于促進我國互聯網消費金融的健康可持續性發展具有非常積極的現實意義。

一、我國互聯網消費金融發展的宏觀環境分析

互聯網消費金融主要是指以互聯網技術和網絡信息技術為依托，開展消費貸款以及消費相關的金融服務。相比于傳統的消費金融，其可以有效降低信息不對稱性問題，提高了金融業務效率，降低了交易成本。我國互聯網消費金融發展的宏觀環境主要體現在三個方面，一是在財富基礎方面，我國的社會財富總額持續增長，據相關數據統計我國2015年的國民生產總值已經達到67.7萬億元人民幣，僅次于美國，排名世界第二，持續增長的社會財富為我國互聯網消費金融的發展奠定了堅實的基礎。二是在國民消費潛力方面，我國社會消費品零售總額以及信貸規模保持持續增長。國家統計局統計數據顯示我國2015年的社會消費品零售總額為300931億元人民幣，相比2014年上漲10.6%。同時國內外宏觀經濟形勢分析表明現階段我國的經濟增長方式逐漸由投資驅動型轉變為消費驅動型，消費已經成為我國經濟增長的主要推動因素。基于人民銀行統計數據，我國2015年末的人民幣貸款余額為93.95萬億元，相比2014年增長了14.3%，其中消費信貸余額為19萬億元，同時數據顯示我國消費信貸余額增長速度明顯高于人民幣信貸余額增長速度，表明在我國經濟增長中消費所起的作用越來越重要。

二、我國互聯網消費金融發展過程中面臨的主要問題

（一）征信體系不完善，難以對客戶信用水平進行有效評估

由于我國互聯網消費金融發展時間相對較短，導致我國的征信體系建設相對滯后。不同于企業商業貸款，消費貸款的主要是基于客戶的信用水平進行決策，而不是傳統的抵押物，因此對客戶信用水平的評估在互聯網消費金融風險防控中具有非常重要的作用。但是我國目前尚未形成完整的征信體系，缺少對企業以及居民征信信息的獲取渠道。一是互聯網消費金融機構的征信系統不能像商業銀行一樣與人民銀行的征信系統直接相連;二是不同的互聯網消費金融機構之間沒有形成有效的征信信息共享機制，進而造成征信系統運行效率較低，運行成本較高。

（二）互聯網消費金融市場風險控制水平較低

由于互聯網消費金融的客戶定位主要為低收入人群，在消費貸款中沒有有效的抵押和擔保，這就在一定程度上放大了互聯網消費金融交易過程中的金融風險，對互聯網消費金融機構的風險控制水平提出了更高的要求。一是由于偏遠地區的客戶征信信息以及學生的征信信息相對較少，難以準確評估他們在消費貸款中的違約風險;二是在互聯網金融交易的過程中存在冒用客戶信息或者信息造假等問題，難以對其進行準確的身份識別;三是同一借款人在不同的互聯網消費金融平臺均進行借款，在一定程度上提高了違約風險發生的概率。但是現階段我國互聯網消費金融行業還處于起步發展階段，各互聯網消費金融機構的風險管理水平良莠不齊，風險管理水平較低的平臺機構很容易被市場淘汰。

三、大數據技術驅動下我國互聯網消費金融發展

（一）大數據技術有助于加速我國的征信體系建設

隨著大數據技術的不斷發展和我國征信體系建設的不斷深入，兩者之間已經開始充分融合。基于大數據技術可以對客戶信息進行更加深入的獲取、挖掘以及分析，為互聯網消費金融征信體系建設開辟了一條新的渠道，為我國互聯網消費金融行業的健康發展起到了積極的促進作用。大數據技術在互聯網消費金融征信領域的應用主要體現在四個方面。一是大數據采集技術的應用，通過大數據采集技術可以對傳統征信系統中的信貸記錄進行挖掘，可以對影響客戶信用狀況的職業、婚姻、支付習慣以及社會關系等其他數據進行挖掘，從而為信貸決策提供可靠充分的數據支持。二是大數據存儲技術的應用，隨著信息時代的到來，征信數據規模急劇增加，尤其是非結構化數據規模越來越大，這些數據的存儲和備份就顯得特別重要，現階段大數據技術為海量數據的存儲提供了三種解決方案，分別為Hadoop非關系型數據庫、MPP關系型數據庫以及由軟硬件共同組成的大數據一體機。三是大數據抽取和清洗技術的應用，大量數據中并非所有的數據都會對客戶的征信產生影響，因此從大量的結構化以及非結構化數據中抽取能夠對客戶征信產生影響的數據就顯得特別重要，在將數據抽取之后再對數據采用清洗技術，對數據進行分類排序，從而為后續的數據分析奠定基礎。四是大數據挖掘技術的應用，主要是指建立數據挖掘算法，通過數據挖掘將隱藏在數據背后的有效信息充分挖掘出來，進而對客戶信用情況進行有效評價。

（二）大數據技術有助于提高互聯網消費金融的風險管理水平

隨著互聯網消費金融的不斷發展，互聯網消費金融行業的競爭越來越激烈，互聯網消費金融平臺只有不斷提高自己的風險管理水平，才能夠在激烈的競爭中保持自身的核心優勢，獲得自身的發展。目前基于大數據技術實現的金融風險定量分析技術已經開始在互聯網消費金融風險管理中推廣應用。

一是基于大數據技術可以更加全面的獲取客戶相關數據，對客戶進行更全面的評估。數據是大數據風險體系建設的基礎，只有更全面、更準確的獲得客戶相關信息數據，才能對客戶的信用情況以及風險狀況進行更加準確的衡量。尤其是在網絡信息時代，龐大且非結構化的客戶信息量為互聯網消費金融平臺數據的獲取提出了挑戰。基于大數據技術互聯網消費金融平臺能夠從多個維度、多個渠道對客戶的相關信息進行收集，包括職業、年齡、財產、家庭背景、婚姻狀況、文化程度、職位等信息數據，以及消費記錄、支付習慣以及人際關系等行為數據，進而實現對消費者的全面準確“畫像”。

二是基于大數據技術可以從多個方面對客戶的信息進行核實，提高數據信息的可靠性。首先基于大數據風險控制模型設定的規則可以對客戶的信息數據以及行為數據進行相互驗證，對不合理的數據進行剔除;其次大數據技術可以根據客戶的信息設定一系列的關聯問題讓客戶進行作答，平臺基于客戶作答結果對客戶的真實性進行有效評估;此外大數據技術還可以對惡意欺詐行為進行有效識別。

三是基于大數據技術可以建立信用評分系統，基于客戶全面準確的信用數據，可以通過大數據技術的統計和挖掘功能對客戶的信用行為和風險特征進行分析，進而對其還款能力和還款意愿進行評估，得到信用評分。在貸款階段，信用評分可以為貸款決策提供參照;在貸中階段，信用評分可以對貸款風險進行檢測和提示;在貸后階段，信用評分可以對客戶的履約情況進行監測。

（三）大數據技術有助于互聯網消費金融開展精準營銷

基于大數據技術開展定量分析，有助于互聯網消費金融平臺快速精準定位客戶群體，進而可以為客戶提供有針對性的金融產品和金融服務，滿足客戶多樣化的金融需求。首先通過大數據分析技術可以更好挖掘客戶的金融偏好，進而向客戶推送可能感興趣的金融產品;其次通過大數據技術可以向客戶推薦符合其偏好的支付方式;再次通過大數據技術可以向客戶推薦分期付款以及消費信貸等產品，提供定制化和精準化的購買體驗。大數據技術在互聯網消費金融精準營銷過程的作用具體體現在四個方面。一是可以對客戶的行為特征進行準確的分析，通過分析客戶的身份、客戶的行為數據、客戶的購買習慣以及支付偏好等，對客戶的購買意愿和購買行為進行判斷，進而開展針對性的營銷。二是可以對營銷效果進行有效評估，基于大數據技術對產品營銷效果進行持續性的跟蹤監測，分析不同形式以及不同渠道的營銷方式對客戶流量以及購買轉化率的影響，進而對營銷方案進行及時的調整更新，確保營銷方案的最優化，最大程度提高客戶的購買體驗。三是有助于維持關鍵的客戶關系，關鍵客戶的定位以及關系的維持會與互聯網消費金融平臺的發展具有非常重要的意義，通過大數據技術可以幫助平臺對信用狀況良好、消費意愿強的客戶進行快速準確定位，也可以有效協調平臺與關鍵客戶之間的互動，進而提高客戶管理水平。

參考文獻：

[1]許亞嵐.大數據助推互聯網消費金融[J].經濟，2017，（11）.

[2]周陽.互聯網消費金融風險管理研究[J].吉林工程技術師范學院學報，2016.