信息時代大數據技術在互聯網金融領域的應用分析

于世昊 福州大學至誠學院

引言：近幾年來，互聯網技術在我國得到充分發展，其技術優勢不斷影響著我國的社會生產、生活等各個方面，在這樣的社會技術環境之下，我國金融行業也受到影響，不斷將金融服務以互聯網的形式進行呈現，如金融第三方支付、P2P模式等等，極大程度地提高了金融行業的工作效率和服務水平。同時，近幾年來，我國社會對于金融行業的需求也愈來愈高，金融行業的整體工作挑戰愈來愈大。基于此，互聯網金融應運而生，成為社會大眾生產、生活過程中必不可少的關鍵金融業務模式。然而，雖然金融業同互聯網技術的融合能夠大大提高金融業務的工作效率，利于社會大眾生產、生活便利性的提高。但是，在實際的融合過程中，互聯網金融業也存在著一些問題。在互聯網金融行業快速發展的同時，其行業內部的不安全性也不斷凸顯出來，伴隨著較為深刻的風險隱患甚至于違法行為。對此，相關工作技術人員應該引起重視，積極對互聯網金融發展予以關注，不斷采取專業性措施打造完善的互聯網金融體系，從而更好地促進金融行業健康發展，降低互聯網金融行業的風險漏洞，在保證社會大眾金融業務辦理便利的同時，推動金融業務安全系數的提高。

一、相關基礎性概念

（一）大數據內涵

大數據，指的是不同于之前傳統的數據處理庫，而是數據含量大、數據分析難度大、規模巨大的數據集合，需要新型的數據分析處理方式才能發揮作用的信息資產。因此，大數據并不是簡單的數據規模總和，而是指數據資源同大數據處理分析技術的結合。大數據是未來科技時代發展的關鍵引擎，是信息時代與人類社會的橋梁[1]。

而大數據在當前時代環境下主要具備以下特點：

1.數據容量大

隨著我國網絡信息技術的發展，傳統數據不能適應于時代的發展，現代急需大量的數據分析處理，加之互聯網的興起，網絡數據更能快速的運輸數據，將數據進行匯總。所以從傳統數據單位的MB、GB、TB到大數據的PB、EB、ZB。大數據時代已將傳統數據所替代并將繼續發展。

2.數據類型多樣

大數據主要寄托于網絡技術，在豐富多彩的網絡世界有許多種不同的信息，因此大數據也分為許多種類型。例如：網絡的日志、網頁、圖片、音頻、視頻、地理位置信息等等這樣的數據，共同繪制出大數據的清晰形狀。

3.價值提取難度大、隱藏價值高

大數據不同于傳統的數據，大數據的價值涵蓋于社會的方方面面。但是由于大數據的信息量過大，大數據詳細信息難以被捕捉，而表象數據不能充分發揮大數據的真正價值，只有通過專業的分析模式和運算手法才能將大數據的價值從深入提取出來，更好的發揮其價值，有助于社會、企業的經濟得到發展。

4.高速的時效性

伴隨著互聯網技術的發展，數據信息的產生與傳播遠遠不是我們可以想象的，傳播速度極快，傳播通道較多。因此，數據的產生和處理速度是火箭式的、飛躍式的，導致數據與時間相掛鉤，形成特有的時效性。因此數據分析與處理的高速度、高精準成為大數據分析模式的一大要求。

（二）互聯網金融概念

互聯網金融實質上就是電子金融，其主要就是借助互聯網技術完成相應的金融業務，如當前最為常用的移動支付、云計算金融業務。這種金融業務模式是現代技術融入傳統金融服務產生的，是現代社會不斷發展的必然結果，其作為一種新型的金融發展模式，具有支付媒介的關鍵性作用，能夠幫助社會大眾快速完成支付工作。并且，互聯網金融既采用傳統金融模式中的業務優勢，又將現代互聯網技術充分融入于金融業務之中，充分凸顯新與舊的結合。加之，當前我國社會大眾對于金融服務的需求愈來愈強烈，而現代互聯網金融模式剛好能夠極快地完成社會大眾的金融需求，滿足社會大眾的金融需求。并且，整體的金融交易過程更加透明化、公開化，充分將客戶的意愿吸收進來，在提高服務質量的同時，有效降低金融行業的中間成本，利于金融業務的長期開展[2]。

二、大數據技術在互聯網金融領域中的應用

（一）大數據征信系統

大數據征信系統的發展是征信工作不斷完善的最終結果，其通過擴展征信體系的數據范疇，積極利用大數據等先進技術手段的技術優勢以及大數據服務理念不斷推動征信評價系統的發展，從而促進整個社會征信體系都有著信息技術的加持，有利于征信系統在當前社會環境下的發展。相較于傳統的征信系統模式，當前的大數據征信系統具有更為全面的能力優勢，其借助現代信息技術，積極運用云計算方式，將涉及到征信工作的所有相關數據都通過計算機進行錄入，能夠有效增加征信系統數據計入工作的效率。其次，借助這樣的工作模式，還能夠避免主觀人員的干擾因素，提高征信評價體系的真實性和公正性。大數據征信系統由于具備這些技術優勢，因此在面對愈來愈多的征信工作時，也能夠游刃有余，充分保證征信工作的高效性，十分適合當前我國的社會環境，能夠充分滿足社會的需求。此外，大數據征信系統自身還有明顯的經濟性。大數據征信系統主要是利用計算機等信息技術完成征信工作，相較于傳統的征信工作系統來說，可以充分解放人工勞動力，大大減輕系統的整體人工費用負擔。只需要將資金投入于大數據征信系統的設備以及知識產權兩方面，長期運行下，低成本優勢會逐漸凸顯出來。最后，大數據征信系統還有明顯的聯動性。這在當前社會環境下極為方便，相較于傳統的征信系統，該系統在進行數據錄入時，一旦出現數據變更，就可以聯系到各個大數據平臺，進行同時更改，保證征信評價結果和信用信息的同步[3]。

互聯網金融最為明顯的弊端就是金融風險不斷增加，對此，積極對互聯網金融風險控制成為互聯網金融發展的重要突破點。而要想構建完善的互聯網金融風險控制體系，前提就是建立征信系統，從而保證行業數據逐漸細化，提高征信系統的聯系性。在構建征信系統時，不能夠僅僅依靠于金融企業獨立完成，應該積極向政府尋求幫助，利用政府的統籌性，積極將社會各大銀行和互聯網公司聯系起來，充分進行資源共享，保證金融數據資源的整體性，構建一個信息資源共享服務平臺。基于此，征信系統必然會以大數據智能分析技術為基礎，這已經成為征信系統未來的發展方向。這樣的征信系統構建模式，極利于控制互聯網金融的風險[4]。

（二）互聯網大數據技術

互聯網大數據技術是針對數據進行后期的加工、分析工作，其能夠借助互聯網自身的海量性特點，積極從各個渠道獲取豐富的數據信息。從金融行業角度來看，互聯網大數據技術首先可以對海量的電商平臺、社交平臺、消費點評網站獲取相應的數據信息。從而收集到各個生產商之間的交易數據以及客戶對于交易的評價和自身的信用信息，方便金融機構進行數據統計工作。其次，還能夠對微信、微博等社交平臺進行數據統計，方便了解到社會客戶的興趣愛好以及社會需求等等信息，利于金融機構作出一些社會的金融判斷。其中，所應用的數據獲取技術就是依靠于互聯網數據聯系技術、大數據存儲技術、數據庫分析技術以及網站官方授權所進行的綜合性應用，從而獲取到海量的關鍵數據信息。而后期的數據挖掘技術則是在數據獲取技術上進行的深層次分析工作，技術人員從數據庫中提取相關數據，將具有危害性、潛在風險性以及具有高度價值的信息數據提取出來，隨后在利用可視化技術、統計學、人工智能技術等技術進行展現和推理工作，這就是數據挖掘的實質。互聯網大數據技術借助數據挖掘，就能夠對潛在的數據進行相互聯系與分析，幫助金融機構決策者調整工作策略，有利于提高金融決策的正確性，能夠大大降低金融風險，保證互聯網金融的長期穩定發展[5]。

三、互聯網金融行業的發展建議

（一）利用大數據技術構建征信系統

征信系統是互聯網金融長期發展重要系統，是防止金融風險的關鍵系統。而在構建大數據征信系統時，主要從三個方面開展。首先，是需要加快征信立法工作，借助政府的力量開展征信系統建設工作。當前，隨著我國經濟的不斷發展，我國社會對于征信體系愈來愈重視，征信行業得到充分的發展。然而，征信企業在落實征信工作時，卻缺乏立法支持，無法為征信系統的發展進行指導，也不能夠提高征信工作的權威性。基于此，相關政府單位應該予以重視，積極對征信立法工作進行完善。其次，還需要擴大征信數據的來源。當前，金融行業在利用大數據進行征信工作時，其數據主要是來源于互聯網平臺以及銀行交易數據。這樣的數據較過去的傳統征信模式來說已經有明顯的提升，但是同發達國家相比，還是有著不小的差距。整體的信息數據整合程度還不夠統一，這就需要互聯網金融行業和政府積極合作，不斷擴大數據來源，以此來為社會大眾提供金融服務。最后，還要注重隱私數據保護工作。互聯網金融行業的大部分業務都是借助互聯網技術進行，依靠于信息數據傳輸技術。在此過程中，很有可能導致用戶信息泄露，極不利于用戶使用的安全性，也不利于金融企業后期的服務工作。對此，應該積極加強對用戶信息的保護工作，制定金融業務數據制度，保證在進行金融征信系統數據采集時，能夠嚴格按照預期規范來進行，減少數據泄露的可能性。

（二）注重互聯網創新

近幾年來，我國互聯網技術得到飛速發展。但是，同發達國家相比，我國的互聯網金融行業還不夠成熟，整體的發展還需完善。尤其是在法律監管、金融產品方面，需要聯合相關政府共同打造良性發展的互聯網金融體系。對此，首先應該加大技術投入，積極對互聯網金融產品進行打造，培養專業性人才，保證金融產品能夠適應于當前社會的發展需要。其次，還應該注重互聯網金融的監管工作，這就需要聯系有關政府，不斷出臺各種法律法規，以此來規范互聯網金融的發展，有效整治行業亂象[6]。

四、結束語

綜上所述，隨著社會的轉型發展，我國社會的金融行業得到飛速發展，并逐漸呈現于互聯網技術融合的趨勢。基于這樣的發展趨勢，應該充分認識到互聯網金融同傳統金融的不同，進一步扶持互聯網金融的發展，突出互聯網金融的價值。此外，還應該注重市場亂象控制，把控金融風險，遏制互聯網金融中的“虛高”勢頭，保證金融行業高質量穩步發展。