大數據技術在互聯網金融中的運用探究

楊楠

摘要：得益于互聯網技術快速發展，金融業與互聯網行業實現了跨界融合，互聯網金融得以產生，推動了傳統金融行業的變革。其中，以大數據技術為代表的新興互聯網技術間接或直接影響金融行業的基本業務，也催生了第三方支付、互聯網保險等新服務、新產品的出現。金融行業對國民經濟發展發揮著重要的作用，隨著大數據、云計算技術的發展，其發展也迎來了新的格局。

關鍵詞：大數據技術? 互聯網金融? 運用

一、引言

當前，互聯網應用已經由以往的PC端轉移到了移動端，這也使互聯網金融有著更為廣闊的發展前景。互聯網金融是在電子商務、移動支付等環節產生大量數據的基礎上，根據客戶資產等情況判斷結果通過電子支付方式提供金融產品或服務，從而滿足客戶需求的行為。互聯網金融的特點是數據多、客戶多，同時最為重要的一點便是風險控制，這就需要我們運用一切方法識別與管控風險，大數據技術的發展與應用使這一過程成為可能。如今，將大數據技術應用于互聯網金融中成為新的趨勢，也為互聯網金融的發展提供了新的機遇。

二、大數據背景下互聯網金融面臨的挑戰

第一，現有金融監管體系已經不適應大數據時代的要求。在大數據時代，以支付寶為代表的互聯網金融平臺大量出現，互聯網金融交易量不斷增加。以互聯網金融產品中的P2P網貸為例，截止2018年5月，P2P網貸行業貸款余額增至13113.91億元，環比增加了1.06%，16個省市成交量環比上升。行業貸款余額增至13113.91億元，環比增加了1.06%。互聯網金融交易量上升對相關監管機構的工作提出了更高的要求。當前，大部分金融監管機構的工作方法仍沿用傳統的模式，顯然難以應對大數據時代互聯網金融的新變化。

第二，互聯網金融應用大數據技術的技術與邏輯局限。雖然利用大數據技術可以對大量的數據進行采集、整理與分析，但是由于其終究是技術產物，在整理與分析數據過程中難免會存在一定的邏輯局限，其分析數據大多只能表示數據之間的關聯，以及這些關聯最終形成的結果。這些結果之間有時可能并不具有因果關系，因此會影響金融機構、企業的判斷與決策。除此之外，大數據技術的分析對象有時具有局限性。例如，在針對微信、微博等應用進行數據分析時，這些應用的使用者以年輕人、城鎮居民為主，若僅根據這些應用所收集的數據進行分析，勢必會影響數據分析結果的準確性。低數據質量會導致經營效率低下，增加管理成本。最終，它也可能會影響客戶的滿意度，從而影響銷售的下降。

第三，大數據時代下互聯網金融的隱私與安全風險。大數據時代下，我們仿佛被完全暴露于外部視野中，個人信息數據可以在短時間內通過大數據技術被獲取，不僅包括年齡、性別、籍貫等信息，甚至家庭住址、證件號碼等信息，若對這些信息合理運用優化互聯網金融服務體系則不會引發較大的問題。但在大數據時代下，因外部網絡攻擊等因素導致信息泄露情況屢見不鮮，一旦這些信息泄露，會對個人的隱私和安全產生很大的威脅。

三、大數據技術在互聯網金融中的運用

（一）大數據技術在擴大金融服務覆蓋面中的應用

與工業化國家相比，我國的金融服務滲透率較低。這個問題對于新興經濟體的低收入家庭和微型企業來說比高收入家庭和大型企業更加尖銳與突出。一般消費者和商業金融公司以及小額信貸組織在以成本效益和可持續的方式滿足這些群體的需要方面取得的效果有限。據報道，約有89%的中小企業難以滿足銀行的貸款要求，小額借款人往往缺乏足夠的抵押品，而抵押品正是大多數銀行所需要的。傳統銀行不愿意也不愿意為小企業等小規模借款者提供服務，這主要是因為向這些借款者發放小額貸款的交易成本高、流程效率低。中小企業獲取金融產品面臨障礙的第二個原因是信息不透明。此外，我國當前的信用評級機構提供有關中小企業資信狀況的信息有限。如何提高融資的可及性和可負擔性，是一個緊迫的政策和理論問題，同時也是與社會發展相關的問題。從經濟活躍的低收入家庭和微型企業的角度來看，電子信息技術、大數據技術等正在通過改變金融業的運作方式，極大地改變著金融格局。有研究表明，通過新的數據和信息來源能夠創建更好的風險模型，可以在很大程度上解決這一問題。這一轉變背后的一個關鍵機制是利用大數據評估、評估和完善潛在借款人的信譽，降低交易成本，這些數數據來源包括微信等社交媒體、個人消費賬單等。

（二）大數據技術在風險管控中的應用

為了進一步控制互聯網金融風險，一些金融機構利用大數據技術建立與完善風險管控體系。互聯網金融業務每日會產生大量的信息數據，而且部分數據可能涉及到商業擠密，可能影響企業的生存與發展。因此，部分金融機構提高了對數據保護的認識，減少信息泄露與信息遺失的風險。將大數據應用于風險管控中，通過大數據技術對大量數據進行采集與整理，并據此找到數據之間的聯系，從而找到潛在風險，便于金融機構及時采取有效的措施管理與規避風險。例如Zest Finance公司利用大數據技術對消費者信貸歷史、違約數、收入、居住情況、賬戶數等信息進行搜集，利用本公司開發的新穎的信用評估模型挖掘更多的消費者信用信息，憑借著數據挖掘能力和模型開發能力將大數據技術靈活地用于傳統的信貸風險管理領域。由此可見，在互聯網金融中合理的運用大數據技術能夠加強對重要信息數據的保護，降低信息數據在傳輸過程中的風險，就可以有效的減少數據問題的發生，為互聯網金融的良性發展提供可靠的技術支持。

（三）大數據技術在金融產品開發與創新中的應用

金融產品是金融機構的核心競爭力之一，隨著互聯網金融，消費者、投資者對互聯網金融產品提出了更高的要求。金融機構若想長遠發展，需要及時把握目標客戶的喜好、消費習慣、消費需求，從而設計出符合客戶需求的金融產品。金融機構利用大數據收集、整理與分析，可以為金融產品的設計與創新提供新的思路，提高產品在互聯網金融市場中的競爭力。例如，上海某房地產企業利用自身資源優勢，利用大數據分析技術針對客戶的需求先后推出了租金分期付款、貸款等金融業務。與此同時，該公司根據大量的數據獲取某區域內客戶買房、租房等信息，進一步細分市場，針對不同區域的市場情況提供不同的買房、租房金融產品，使金融產品更符合客戶的需求，也進一步促進互聯網金融的發展。

（四）大數據技術在市場營銷中的應用

精準營銷對于降低金融機構運營成本、提高收益水平發揮著重要的作用。當前，互聯網保險在運營過程中十分重視精準營銷。將大數據技術應用于市場營銷中，不僅可以精準定位目標客戶，而且也可以將產品以及相關服務的信息更快地傳遞給消費者，提高客戶的黏性。利用大數據技術通過互聯網平臺實施精準營銷還可以減少金融機構的營銷成本，使金融機構可以有更多的精力與資金用于產品、服務創新中。例如國外某銀行利用大數據技術了解客戶生命周期活動，對不同生命周期階段進行有針對性的促銷，同時也便于該銀行相應地調整市場營銷方向于例如在獲取階段的客戶更容易受到市場營銷與產品設計的影響，即將流失的客戶會是挽留促銷的首選對象。當前，人們在網絡購物平臺、新聞客戶端瀏覽后的廣告（產品）推薦，亦或是商業銀行等金融機構推出針對不同群體推出的線上理財產品，這些都是大數據技術在互聯網金融精準營銷中的體現。

四、結語

綜上所述，大數據技術在互聯網金融中應用是時代所趨，也是互聯網金融創新發展的必然選擇。大數據技術在為互聯網金融帶來挑戰的同時，也推動了互聯網金融的發展，通過大數據技術的應用，有利于實現金融產品創新、精準營銷，幫助金融機構更高效地管控風險。在新形勢下，金融機構需要加強對大數據技術的應用與創新，促進互聯網金融健康發展。

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（作者單位：藍海銀行北京公司）