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大数据能否决定互联网金融的未来,产品经理怎

时间:2019-10-01 13:19来源:儿童文学
  互联网的推陈出新和日新月异,使得大数据分析时代的蔓延也更加普及和宽广,尤其带来的互联网金融的发展也是让人应接不暇。大数据分析时代的火爆相信大家都是有目共睹的,而

   互联网的推陈出新和日新月异,使得大数据分析时代的蔓延也更加普及和宽广,尤其带来的互联网金融的发展也是让人应接不暇。大数据分析时代的火爆相信大家都是有目共睹的,而且随之诞生的职位,比如数据分析师,数据挖掘师,数据科学家之类的,都是数据分析行业的专业佼佼者。不过大数据分析的未来,毋庸置疑肯定是发展得越来越好,因为互联网公司会更加依赖和发挥数据分析的巨大魅力。于是乎,很多人可以思考,尤其是数据分析师会思考,到底大数据能否决定互联网金融的未来?如果大数据能决定互联网金融的未来,这是好事还是坏事呢。下面我们来好好讲讲这个话题。

关于互联网金融,相信绝大多数人已经非常耳熟,但是是否能够讲的明白呢?我们通俗的理解应该就是互联网+金融,或者说传统的金融搭上了互联网的便车吧。这理解正确吗?从中国四十人论坛上的各位专家的讲座,我们来对中国的金融行业有一个整体的大局观。

 

互联网金融这个概念,最初是2012年谢平教授在中国四十人论坛上提出来的。要知道的是国外没有互联网金融这个概念,国外的是数字金融(Digital Finance)或者金融技术。我们的互联网金融解释的话分为两种,广义和狭义,广义的互联网金融指互联网公司从事金融交易活动,例如阿里巴巴的蚂蚁金服(包括支付宝和余额宝等),和金融机构在从事金融交易时利用互联网技术,例如招商银行提供网银服务等。狭义的互联网金融主要指前一种业态——互联网公司从事金融。国外的则更多指传统金融机构利用互联网技术。

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互联网金融能够发展的原因一方面在于互联网从技术上能够有效地帮助解决金融交易的信息不对称问题这个根本挑战,它能够在降低成本的同时有效地降低信息不对称的问题,比如帮助风险定价或信用评价和信用监督等。另一方面,在中国兴起应归功于制度、市场和技术三个要素。制度上来看,监管当局对于新兴行业的创新和发展比较宽容;市场上来看,中国的金融机构大部分服务于大型企业,中小型企业和个人没有较好的金融服务,这给新兴的金融提供了有利条件;从技术上,互联网通过超过13亿部智能手机将大量的潜在客户连接起来,拥有极低的边际成本,通过大数据和云计算推动了个人征信的发展和风险的评估,有效地推动了普惠金融的发展。但是随着互联网金融的发展,也促生了大量的问题,例如P2P跑路和金融监管问题,这些问题我们后面再作讨论。

 

我们的社会经过一段时间的发展会进行升级换代,那么金融在更新迭代上也必不可少。所谓互联网金融1.0也就是社会争辩互联网金融和金融互联网的阶段,在经过跨界融合、规范发展和转型升级之后,进入了我们的新金融,也就是2.0阶段。

   大数据的火热也催生了互联网金融的茁壮成长,对于互联网金融来说,大数据的重要性不言而喻。但是从刚开始的大数据为互联网金融服务,会不会转变为大数据能决定互联网金融的未来呢?互联网金融不是互联网和金融的简单叠加,更深层次的变化是,一些基于互联网应用的特有技术,推动了新的商业模式、产品、服务、功能在金融业内出现,金融体系随之经历着新的变革。大数据就是其中的典型代表,它也被视为推动互联网金融发展的重要驱动力之一。

金融是一个赋能型的行业,是社会经济的血脉,目的是推动社会经济进步,达成社会目标。我们这两年流行的供给侧改革,本质上是从生产要素(技术、资本和劳动力)的角度发力,通过制度安排的改变来释放生产要素相关行业的潜力,提高全要素生产率。在新常态经济条件下,强调的重点就是消费,通过小型化、专业化的生产去匹配个性化、多样化的消费。

 

互联网金融的功能就是支付、融资、理财和保险,支付是金融的最基本功能,融资是第二个功能能够帮助资源在全社会的有效分配,理财和保险是进行风险分散来增加企业和家庭的福利。

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现阶段我们已经接触到了互联网所有功能的方方面面,那么未来的互联网金融将会如何发展呢?首先了解金融未来的三环:商业生态、金融机构和金融监管。社会的发展是先有了物质交换,才有了商业,然后才有金融,所以商业是金融的基础,金融是为商业服务的,例如支付宝。所以现在很多的P2P平台很多不成熟的原因就是没有根植在商业生态中。第二个是金融机构,金融的底层就是渠道、数据和技术,渠道的触达能力是金融机构的核心竞争力,导入流量、接近免费、屌丝经济,例如腾讯的社交帝国。当然金融的另一个核心能力就是数据能力,基于信息和数据做风险甄别,征信机构的产生就是为了更好地评估风险。渠道、数据和技术,也是任何金融的底层,技术改变世界。第三个是金融监管,人性贪婪,金融消费者更是贪婪、短视,因此金融监管必须要在创新和风险方面寻找一个平衡。

    麦肯锡全球研究院在其发布的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告中指出:“大数据之‘大’通常是指数据量大到超过传统数据处理工具的处理能力,是相对和动态的概念。此外,大数据又被引申为解决问题的方法,即通过收集、分析海量数据获得有价值信息,并通过实验、算法和模型,从而发现规律、收集有价值的见解和帮助形成新的商业模式。”

未来改变金融的正是渠道、数据和技术。渠道拓展,能够结合更多的场景和需求,例如余额宝与基金的消费场景紧密结合,还有Uber、微信社交金融等等。数据分析,提升商家和消费者的连接效率,甄别风险,使风险和回报更好匹配。技术的更新,帮助我们更安全、更低成本地拓展渠道和消费,做到金融普惠。

    金融业是大数据的重要产生者,交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。但反过来,大数据对于互联网金融发展的助推作用也逐渐浮现。

图片 3金融服务

 

P2P,就是个人对个人借贷服务,大约从2005-2006年开始兴起。在中国,从大学生开始,到白领、工薪阶层、小微企业,甚至农户,这些都是我们传统的金融机构覆盖不到的,他们的需求都比较小,目标特征非常明显,那么他们这些金融需求要如何解决呢,互联网金融就在这方面金融了创新——P2P,可以通过有价值的人际关系和社交网络来判断这个用户的信用值,基于信用给予金融需求满足。

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刚才我们提到商业是金融的本质,P2P平台很多通过拆东墙补西墙的形式在根本上就没有满足商业生态,所以必然会遇到过种各样的问题。而根据发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》对于P2P平台的定义,也仅仅是信息中介,那么它在实际中有哪些风险和挑战呢?

目标用户拼精准

第一是反欺诈,平台本身需要处理业务和风控,所以很容易成为诈骗团伙的目标。因为平台交易时提供的身份、各类记录和熟人等信息很容易造假,同时真实信息也存在片面性,这就造成了交易双方的信息不对称。

 

第二是资金来源和存管,平台缺乏对资金来源审查的手段,所以就极有可能被沦为洗钱工具或从事高利贷风险。当平台与金融机构合作监督存管资金时,也就避免了借贷交易真实性和唯一性,以及资金归属权的问题(例如交易资金在途时资金权归属),同时也为平台提供了诚信保障。

大数据对于互联网金融的第一个助推作用在于寻找合适的目标用户,实现精准营销。

第三是多元化监管,创新领域一般都存在监管滞后的问题。经过十余年的发展,监管机构发表的《意见》中仍然存在一些有待解决的问题。例如不设门槛的备案制度,地方金融办监管是否恰当,互联网金融无地域性的限制,当发生风险的时候,地方金融办与银监会和银监局之间如何协调呢。

      互联网金融领域的新创企业或做贷款,或卖产品,凭借高额收益率、手续费优惠,吸引用户选择自己。然而,在越来越多同类企业吹响混战号角的同时,互联网金融企业也不得不面对来自同行业的竞争。盲目扩张,产品单一,使得竞争力不强的互联网金融企业,由于不能保证稳定流量、无法留住客户而倒闭,成为行业的“炮灰”。上海永利宝金融信息服务有限公司CEO余刚分享了一组数据,以互联网金融领域的P2P业务为例,截止到2013年底,中国有450家P2P公司,最短命的P2P企业出现在海南省,创立2天即倒闭。

最后,根据北大互联网金融研究中心的研究中,提出了几个快速辨认问题平台的角度和方法。第一注册资本越低,生存概率越低(没有公示注册资本的,一年的生存概率只有25%);第二实缴资本越低生存概率越低;第三平台利率越多样则生存概率越高,小于8%和大于20%的生存概率也会更低;第四期限多样性越多生存概率越高;第五项目多样性越低生存概率越低,例如平台上只有一个项目,那么它就很容易出问题;第六第三方保障,如果是银行或者保险公司那么它的生存概率会更高些;第七是保本付息,越是保本付息的平台,生存概率越低。一些信息确实的平台那就很可能是危险平台。

 

征信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,帮助客户判断、控制信用风险,进行信用管理的活动。金融活动中最常见的活动就是借贷,借贷的预期回报率可以用下面的近似公式来计算:1+预期回报率≈*所以信用风险越高,借贷产品的利率越高。我们在借贷的过程中可能会发生的风险大致分为两类,第一类是事前风险,当你借给一个人资金的时候,不知道他的信用如何,不了解世界状况,所以高风险的人就对应高利率,用来弥补对应的信用风险;另一类是事后风险,借款人做的事情可能会赔钱,那么如何规避这种风险呢,我们传统的做法是设置抵押品,在P2P上主要是两种,寻找担保公司和风险保证金,这种方法在行业中叫做增信。

在巨大市场压力面前,许多互联网金融企业都已意识到自身产品的营销策略很大程度上影响了企业的生存与发展。欲在竞争激烈的市场中占有一席之地,互联网金融企业需要更精准地定位产品,并推送给目标人群。正如德邦证券董事长姚文平在其《互联网金融》一书中指出的:“与其一味地苦思如何‘做得更好’,不如考虑如何‘做得不同’”。

征信系统严格来讲分为两类,一类是企业征信,这个可以通过传统的金融机构进行评定;另一类是个人征信,中国的个人征信发展是从1996年个人征信的十点开始的,后续03年设立征信管理局,06年设立中国人民银行征信中心,2013年征信业开始社会化、市场化,至此中国的征信发展才完全进入轨道。央行的征信中心的消息来源主要是银行和金融机构为核心,而互联网机构的征信尤其以蚂蚁金服的芝麻信用最为广泛,中国八家民营征信机构的征信产品如下可以作为参考。

 

图片 5常见征信产品

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说到征信的发展,我们的个人征信体系完全可以基于互联网和大数据的高效率、多层次建立一个适应中国互联网金融发展的新体系,形成1+K+N的竞争格局,以央行征信中心提供作为公共产品的基础金融信用信息数据库,少数几家成为征信寡头的互联网金融平台型民营征信公司,和其他的专注于垂直细分领域的小型征信公司。

谁是潜在的购买者?如何找到他们?并让他们产生兴趣?

征信评分,常用的有信用评分和征信评分两种。金融机构内部的叫做信用评分,分为申请评分、客户行为评分和催收评分。征信局评分叫做征信评分,囊括了消费者在不同金融机构发生的全部信贷行为和记录,征信报告就是想消费者在多家银行的信用记录。通常信用评分都是基于统计模型来统计的,目前全球通用的是费埃哲公司的评分模型,主要包含付款历史、未偿债务、信贷时长、争取新信贷和信贷组合等方面。

 

图片 7信贷模型

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