A. 互聯網這種金融時代的到來是好是壞
我們現在定義的互聯網金融，是對互聯網和移動互聯網統一環境下的金融業務的定義。概述互聯網金融是互聯網時代金融的新生態。今日，阿里巴巴、騰訊和中國平安牽頭設立了一家互聯網金融公司，給公眾對了解互聯網金融創造了一個很好的機會。模式分析以互聯網為代表的現代信息科技，特別是移動支付、雲計算、社交網路和搜索引擎等，將對人類金融模式產生根本影響。20年後，可能形成一個既不同於商業銀行間接融資、也不同於資本市場直接融資的第三種金融運行機制，可稱之為「互聯網直接融資市場」或「互聯網金融模式」。在互聯網金融模式下，因為有搜索引擎、大數據、社交網路和雲計算，市場信息不對稱程度非常低，交易雙方在資金期限匹配、風險分擔的成本非常低，銀行、券商和交易所等中介都不起作用；貸款、股票、債券等的發行和交易以及券款支付直接在網上進行，這個市場充分有效，接近一般均衡定理描述的無金融中介狀態。在這種金融模式下，支付便捷，搜索引擎和社交網路降低信息處理成本，資金供需雙方直接交易，可達到與現在資本市場直接融資和銀行間接融資一樣的資源配置效率，並在促進經濟增長同時，大幅減少交易成本。模式關鍵點第一，信息處理；第二，風險評估；第三，資金供求的期限和數量的匹配，不需要通過銀行或券商等中介，完全可以自己解決；第四，超級集中支付系統和個體移動支付的統一；第五，供求方直接交易；第六，產品簡單化（風險對沖需求減少）；第七，金融市場運行完全互聯網化，交易成本極少。移動支付時代互聯網金融模式下的支付方式以移動支付為基礎。移動支付是依靠移動通信技術和設備的發展，特別是智能手機和iPad的普及。JuniperResearch估計2011年全球移動支付總金額為2400億美元，預計未來五年將增長200%。隨著Wi-Fi、3G等技術發展，互聯網和移動通信網路的融合趨勢非常明顯，有線電話網路和廣播電視網路也融合進來。移動支付將與銀行卡、網上銀行等電子支付方式進一步整合，真正做到隨時、隨地和以任何方式進行支付。隨著身份認證技術和數字簽名技術等安全防範軟體的發展，移動支付不僅能解決日常生活中的小額支付，也能解決企業間的大額支付，替代現在的現金、支票等銀行結算支付手段。盡管移動通信設備的智能化程度提高，但受限於便攜性和體積要求，存儲能力和計算速度在短期內無法與個人電腦（PC）相比。雲計算恰能彌補移動通信設備這一短板。雲計算可將存儲和計算從移動通信終端轉移到雲計算的伺服器，減少對移動通信設備的信息處理負擔。這樣，移動通信終端將融合手機和傳統PC的功能，保障移動支付的效率。互聯網金融模式下，支付系統具有以下根本性特點：所有個人和機構都在中央銀行的支付中心（超級網銀）開賬戶（存款和證券登記）；證券、現金等金融資產的支付和轉移通過移動互聯網路進行（具體工具是手機和iPad）；支付清算完全電子化，社會中無現鈔流通；二級商業銀行賬戶體系可能不再存在。個人和企業的存款賬戶都在中央銀行，將對貨幣供給和貨幣政策產生重大影響，同時也會促進貨幣政策理論和操作的重大變化。當然，這種支付系統不會顛覆目前人類由中央銀行統一發行信用貨幣的制度。
B. 互聯網+和大數據時代是什麼
「互聯網+」實際上是創新2.0下互聯網發展新形態、新業態，是知識社會創新2.0推動下的互聯網形態演進。通俗來說，「互聯網+」就是「互聯網+各個傳統行業」，但這並不是簡單的兩者相加，而是利用信息通信技術及互聯網平台，讓互聯網與傳統行業，進行深度融合，創造新的發展生態。
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」 「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。特徵是數據量大；數據類型繁多；數據價值密度相對較低；處理速度快，時效性要求高
大數據雖然孕育於信息通信技術的日漸普遍和成熟，但它對社會經濟生活產生的影響絕不限於技術層面，更本質上，它是為我們看待世界提供了一種全新的方法，即決策行為將日益基於數據分析做出，而不是像過去更多憑借經驗和直覺做出。
C. 在大數據時代，互聯網最大的特點是什麼
在當前
大數據時代
，
互聯網金融
的發展時刻受到大數據的影響，在這個過程中互聯網金融行業應該要充分認識到大數據對於互聯網金融發展的價值：
一是助推互聯網金融創新大數據的基本特徵。互聯網金融運行服務的核心過程就是對數據的收集、分析、處理的過程。對於互聯網金融來說，對數據收集能力與對信息處理能力能直接影響
業務成本
和風險控制，如能夠合理應用大數據技術，能夠促進互聯網金融服務的創新。
在互聯網金融的各種服務中，引入大數據，對交易數據、交易規模、交易過程進行
全面分析
，能夠了解業務開展情況是否處於正常范圍，如發現風險能夠及時為決策者提供良好數據參考依據，幫助決策者正確做出應對策略。利用大數據技術能夠分析互聯網每種業務用戶的態度和需求，預測用戶將會感興趣的產品發展方向，從而能夠給決策者制定高效可行的
投資策略
。
二是促進互聯網金融資源的優化配置。在互聯網金融行業運行中應用大數據技術，能夠促進優化資源的配置。開放、平等、協作和分享是互聯網最大的特點，大數據時代互聯網金融也具備這些特點，便於發布和交流投資方和
融資方
的信息，便於信息間的相互匹配。傳統的金融，在信息發布和匹配過程中需要銀行、證券或基金等部門參與，不僅有中介費用，而且
時間成本
比較高，相比較大數據下互聯網金融就不需要這些中介參與，並且效率也比較高。
三是利用大數據能夠實現客戶信息的共享。在
傳統金融
領域，如商業銀行大都需要投入大量的人、財、物等方面的力量，對其客戶信息進行收集整理，來解決
信息不對稱
問題。而對於互聯網金融來說，只要應用大數據技術，通過相關
互聯網金融平台
，就能夠直接收集分析交易雙方的信息，建立新的
信息渠道
，還可以進行收集金融服務相關的運輸、價格、支付等信息，對客戶的信用方面進行全面的評估，從而打破了傳統金融機構對客戶信息壟斷的現象。
以上我的回答希望對你有所幫助
D. 互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
近兩年，金融行業內競爭在網路平台上全面展開。大數據時代，這種競爭說到底就是「數據為王」。為什麼大數據在互聯網金融領域扮演著如此重要的角色？業內人士認為，「互聯網+金融」具有共享性，提供了「大數據」和更充分的信息，即通過更完善的價格信號，幫助協調不同經濟部門非集中化決策。
信息占據核心地位
信息占金融市場核心地位。金融市場是進行資本配置和監管的一種制度安排，而資本配置及其監管從本質上來說是信息問題。因此，金融市場即進行信息的生產、傳遞、擴散和利用的市場。
在「互聯網+金融」時代，信息的傳遞和擴散更加便捷，信息的生產成本更為低廉，信息的利用渠道和方式也愈發多元化，從而越來越容易實現信息共享。這種共享不僅包含著各類不同金融機構之間的信息共享，而且包含著金融機構與其他行業之間的信息共享、金融機構和監管機構及企業間的共享等。
信息共享並由此形成的「大數據」，降低了單個金融機構獲得信息、甄別信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生產和傳播充分而順暢，從而極大地降低了信息的不完備和不對稱程度。「大數據」不僅使投資者可以獲取各種投資品種的價格及影響這些價格的因素的信息，而且籌資者也能獲取不同的融資方式的成本的信息，管理部門能夠獲取金融交易是否正常進行、各種規則是否得到遵守的信息，使金融體系的不同參與者都能作出各自的決策。
正確看待大數據徵信
互聯網金融的發展帶火了P2P市場，也折射出風控體系建設的缺失。P2P跑路現象主要原因就是風控缺失，體現在「重擔保、輕風控」和「重線上風控、輕線下調查」。
當前，多數P2P平台「重擔保、輕風控」的思路是不正確的，擔保是外界因素，風控是內在因素，一味強調用外在的因素而不解決自身的問題，不可能實現良好運轉。互聯網金融的風險管理不在規則之中，而在互聯網和金融雙重疊加的對象之中，其最基本的風險邊界應是保證投資者的資產安全。守住了安全底線，這些平台才能健康成長。所以，P2P平台根本的安全底線還在於加強自身對象的風控。
另一方面，風控分為貸前、貸中、貸後風控。目前有些P2P平台從最開始的貸前風控就缺失，貸前風控最重要的是要實現「線下調查」，即通過線下實地走訪和考察，對客戶信息進行交叉驗證和真實性驗證，包括對借款人銀行流水、徵信報告、財產證明、工作證明等的審查，通過審查評估借款人還款能力。這些線下風控是不可或缺的，不能迷信或過分誇大「互聯網+」的效率和普惠，線上的大數據和線下的實地考察必須結合。
基於大數據、個人徵信的風控手段已有很多，大數據徵信是實現P2P風控的創新路徑。但是也需要正確看待，既不能要求大數據徵信一步登天，一下子帶來質的改變；也不能風聲鶴唳，一有創新就以各種名義圍追堵截，而需要給予更多理性的包容和試錯的空間，在漸進創新中不斷完善大數據徵信體系。
目前存在的困難：
一是數據的虛擬性和「信息噪音」。雖然大數據及其分析提高了信息獲取的數量和精度，但由於虛擬世界中信息大爆炸造成的「信息噪音」，導致交易者身份、交易真實性、信用評價的驗證難度更大，反而可能在另一層面更強化信息不對稱程度，也更容易存在信息壟斷。
二是信用數據關聯的不確定性。信用數據是多樣化的，包括朋友信用、愛情信用、事業信用等。所謂忠孝不能兩全，一個對朋友忠誠的人不一定對事業忠誠。對事業或工作忠誠，也不一定能說明他的金融信用好。大數據通過日常信用來判斷金融信用會出現偏差。
三是「數據孤島」不能實現數據共享。互聯網平台具有強烈的規模效應，平台越大越容易產生數據，越容易使用數據。例如，阿里小貸主要通過賣家累計的海量交易信息及資金流水，也可通過大數據的分析在幾秒內完成對商家的授信。但是，阿里小貸的數據，不可能提供給其他公司使用。因此，下一步應推動數據的整合和共享。
玩轉大數據風控系統
傳統的風控模式更多關注的是靜態風險，對風險進行預判。而P2P市場讓越來越多的傳統金融企業轉型互聯網金融，大數據技術要對風險進行實時把握，要做到兩點：大數據和雲計算結合以及大數據的流處理模式。
大數據和雲計算結合，實現了實時監控。雲計算為大數據實時把握提供了硬體基礎，可以實現秒級的數據採集、分析和挖掘。流處理模式實現了靜態風險和動態風險的有效結合。一種人習慣先把信息存下來，然後一次性地處理掉，也叫批處理，如定期處理過期郵件；另一種人喜歡信息來一點處理一點，無用信息直接過濾掉，有用的存起來。後者就是流處理的基本範式，實現了實時監控。
怎樣才能針對企業自身的發展和業務方向，玩轉大數據風控系統，使其發揮到最大作用？我認為，要關注「大眾數據」。要意識到互聯網「長尾效應」的作用，互聯網環境下「得大眾者得天下」，關注大眾數據，要了解大眾心態，在歸屬感、成就感和參與感上下功夫。
還要將業務驅動轉向數據驅動。理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值，看似零散的數據背後尋找消費邏輯。此外，還應改造公司數據相關的IT部門，將其從「成本中心」轉化為「利潤中心」，充分認識大數據是核心競爭力，重視其挖掘和預測的能力。
當然，實時大數據風控還需要很多方面的探索，如何藉助大數據建立全生命風控體系，形成貸前、貸中、貸後流程管理系統和決策系統。另外，還需加強信用數據相關性研究和量化模型的開發，金融信用（主要指借貸數據）可獲得性比日常信用數據難，以金融信用為中心，通過日常信用，構建個人信用評估體系。
E. 什麼是大數據時代滿倉贏是互聯網金融的大數據時代么
滿倉贏是大數據時代的代表作，大數據時代就是通過盤大的資料庫來表現數據的准確性和及時性
F. 互聯網金融時代，會給社會帶來哪些深遠影響
隨著網路信息技術的迅速發展和普及，社會生活逐步進入互聯網時代。人們的生活方式和消費模式日益網路化，形成了巨大的網路金融服務需求。
在過去的幾十年，銀行一直在主動應用信息技術，以提升自身的服務能力。進入21世紀，互聯網的普及更是加快了銀行信息技術應用的步伐，國內主要商業銀行在IT系統開發和信息化、數據化建設等方面都投入了大量人力和物力，促進了經營效率和服務水平的不斷提升。
目前，我們的個人網銀客戶已經突破1.6億戶，手機銀行客戶突破1億戶，通過電子銀行渠道處理的業務量已超過全部業務量的79%，相當於替代了30000餘個物理網點。工行多數的理財、基金產品均通過互聯網渠道銷售，外匯、貴金屬等交易佔比更是高達99%以上。工行還推出了面向個人客戶的網上質押貸款，面向企業客戶的網貸通、易融通、電子供應鏈融資等產品，客戶通過網上銀行就能夠實現貸款的申請、發放和還款，充分享受互聯網技術應用的成果。
網路金融服務需求持續增長也為互聯網企業提供了拓展金融業務的機遇。以第三方支付、網路借貸、網路理財等為代表的電商機構互聯網金融模式陸續出現並迅速發展。目前國內已有200多家企業獲得了央行頒發的第三方支付業務許可證，它們利用網路交易環境缺乏信用體系的實際，運用網路技術為個人客戶及中小商戶搭建了支付平台。
網路借貸，以P2P模式為代表，利用互聯網平台為小微客戶建立了資金供求雙方直接交易的渠道，現在活躍的網貸平台已有約350家，今年整個行業的成交規模將有望達到千億元。最近異常火爆的「余額寶」是網路理財的代表，它們為客戶網路賬戶中的沉澱資金提供了理財渠道。憑借平台化的運營和良好的客戶體驗，互聯網企業的金融服務迅速贏得了大量的客戶。
從商業銀行和互聯網企業金融服務創新的實踐來看，互聯網金融的演化過程實質上是互聯網技術與金融服務的融合過程。一方面，互聯網金融服務未脫離存、貸、匯、投資理財等金融功能，並沒有改變金融的本質，另一方面互聯網金融顯著提升了金融服務的效率，拓寬了金融服務的渠道，豐富了金融服務的模式。
憑借互聯網技術，互聯網企業介入傳統商業銀行的支付、融資、理財領域，實現了金融服務模式的創新。商業銀行則通過互聯網技術為客戶營造良好的網上金融環境，為互聯網企業介入金融業務提供客戶身份認證、資金清算等各類基礎服務，促進了電子商務、第三方支付的繁榮，支持了第三方支付企業的成長壯大。商業銀行也正在借鑒互聯網企業的商業模式，不斷調整自身電子銀行的渠道定位，積極開展產品和服務創新，實現自身的持續轉型發展。
G. 大數據時代，互聯網金融風控如何利用大數據建斜
如果此回答對樓主有幫助，給個採納好嗎？謝謝啦
在大數據時代最有效的一般還是強變數，比如每月工資單我就看那一個數然後就喜上眉梢。當缺乏強變數或者獲取不到強變數的時候大數據技術會是非常有效的替代手段。至於未來能否依靠大數據技術在風控領域做到千人千面這還需要時間來驗證。
大數據技術最大的價值是提升人類社會的效率，降低信息差，優化各類決策，提供更深層度量衡的技術手段。比如用在天體物理領域、用在災難預測領域、用在工業設計領域。糾結一票能夠解決這樣問題的同學們如果僅僅是為了多發放兩筆沒逾期的貸款而存在，當然也是可以的。
目前我們關心的技術主要有以下部分：
1.高性能計算：GPU+CPU異構計算、FPGA晶元、超大規模（萬億節點）圖計算問題。
2.AutoFature：海量數據中如何程序化特徵工程，並達到接近人類完成的水平。
3.小數據學習：如何利用少量數據訓練達到海里數據相同／接近的性能。
4.復雜網路：如何將真實世界更有效率的映射在圖狀數據結構，以及如何對其進行編碼。
5.數據擴展：如何挖掘更多的數據加入到模型中以及如何獲得更多高價值、高質量、高覆蓋率的數據。
我的邏輯是：
1.靠人力來解決模型開發的問題，在無限維度的數據增長時必然會存在上限。那麼尋找在高緯數據中程序化工作的手段是我們必然的選擇。
2.無限維度的數據增長以及新的演算法必然衍生出嚴重的計算性能問題，如何能夠快速的完成海里數據計算決定了整個團隊的實驗速度。而最終實驗速度決定了整個團隊的技術能力。
3.在面臨新業務或者之前從未出現的情況時，依靠深度學習等技術的完成的演算法缺乏冷啟動的手段，如何能在較小的高維數據集中訓練出一個可用的模型是比較有價值的一個課題。
4.個人認為圖狀數據結構是在保證metadata質量的前提下，最具靈活性的數據結構。在解決計算性能、圖的特徵編碼等問題後，也許這是通向通用人工智慧的方向。