互聯網金融成效

㈠ 互聯網金融現在還有發展趨勢麽

1、細分領域將出現「隱形冠軍」
小微企業融資、個人消費類(汽車、教育、醫美、電商分期等)成為重點布局方向。一些平台憑借對細分領域的資源和行業把握，在其領域成為極具競爭力的「冠軍」。
2、資產、資金端優勢分化，行業整合增多
作為資金、資產的撮合中介，部分平台憑借其資源和技術能力在資產端更具優勢，部分平台則由於股東背景以及營銷獲客能力突出，在資金端更有優勢。
平台之間的合作增多，一些有實力的平台開始尋求通過並購整合獲取更多的業務場景或資產拓展渠道，尤其是實力較強的資金端對資產端的並購。
3、互聯網金融平台加速出海，以東南亞為主
在中國市場競爭激烈、監管加碼、平台尋求新增長點的訴求下，越來越多的中國互金企業開始出海，將成熟的業務模式和技術理念帶出去。
4、徵信等行業基礎設施更加完善
加大失信懲戒力度，以中國互聯網金融協會為代表建設的互聯網金融信用信息共享平台、牽頭建設的「信聯」等，作為行業的基礎設施，有望得到進一步完善。
5、人工智慧、大數據等金融科技運用更成熟
2017年是金融科技推動智能化落地的一年，互金行業在客服、投顧、風控等領域開始引入金融科技的概念和技術，對提升金融效率和用戶體驗方面取得一定成效。
未來，隨著技術應用層次的加深，人工智慧、大數據等先進技術對金融服務和產品內容的變革更值得期待，金融科技的運用也將更成熟。

㈡ 我國互聯網金融有哪些成效和不足

互聯網金融的特點，可以參考下，有優勢，也還有隱患等待解決:
1、成本低。互聯網金融模式下，資金供求雙方可以通過網路平台自行完成信息甄別、匹配、定價和交易，無傳統中介、無交易成本、無壟斷利潤。一方面，金融機構可以避免開設營業網點的資金投入和運營成本；另一方面，消費者可以在開放透明的平台上快速找到適合自己的金融產品，削弱了信息不對稱程度，更省時省力。
2、效率高。互聯網金融業務主要由計算機處理，操作流程完全標准化，客戶不需要排隊等候，業務處理速度更快，用戶體驗更好。如阿里小貸依託電商積累的信用資料庫，經過數據挖掘和分析，引入風險分析和資信調查模型，商戶從申請貸款到發放只需要幾秒鍾，日均可以完成貸款1萬筆，成為真正的「信貸工廠」。
3、覆蓋廣。互聯網金融模式下，客戶能夠突破時間和地域的約束，在互聯網上尋找需要的金融資源，金融服務更直接，客戶基礎更廣泛。此外，互聯網金融的客戶以小微企業為主，覆蓋了部分傳統金融業的金融服務盲區，有利於提升資源配置效率，促進實體經濟發展。
4、發展快。依託於大數據和電子商務的發展，互聯網金融得到了快速增長。以余額寶為例，余額寶上線18天，累計用戶數達到250多萬，累計轉入資金達到66億元。據報道，余額寶規模500億元，成為規模最大的公募基金。
5、管理弱。一是風控弱。互聯網金融還沒有接入人民銀行徵信系統，也不存在信用信息共享機制，不具備類似銀行的風控、合規和清收機制，容易發生各類風險問題，已有眾貸網、網贏天下等P2P網貸平台宣布破產或停止服務。二是監管弱。互聯網金融在中國處於起步階段，還沒有監管和法律約束，缺乏准入門檻和行業規范，整個行業面臨諸多政策和法律風險。
6、風險大。一是信用風險大。現階段中國信用體系尚不完善，互聯網金融的相關法律還有待配套，互聯網金融違約成本較低，容易誘發惡意騙貸、捲款跑路等風險問題。特別是P2P網貸平台由於准入門檻低和缺乏監管，成為不法分子從事非法集資和詐騙等犯罪活動的溫床。去年以來，淘金貸、優易網、安泰卓越等P2P網貸平台先後曝出「跑路」事件。二是網路安全風險大。中國互聯網安全問題突出，網路金融犯罪問題不容忽視。一旦遭遇黑客攻擊，互聯網金融的正常運作會受到影響，危及消費者的資金安全和個人信息安全。

㈢ 互聯網金融違規業務在下降嗎

截至今年4月，原本設定為一年之期的互聯網金融風險專項整治工作已進行兩年之久。2016年4月，國務院牽頭多部委聯合召開會議，針對互聯網金融制定了分領域、分地區條塊結合的為期一年的專項整治方案，覆蓋了互聯網金融的多種業態，重點包含第三方支付、線下投資理財、P2P網路借貸、股權眾籌、互聯網保險等。然而，隨著互聯網金融領域新問題、新風險不斷涌現，專項整治工作一直延續至今。

三是線上宣傳和線下推廣相結合。一些非法集資平台通過線上大肆宣傳和線下門店推廣的方式發展人員加入，短期內迅速斂財，由於投資者眾多且分散，一旦平台出現問題跑路，投資者資金難以追回。

四是「多頭在外」躲避監管打擊。一些非法集資涉案人員通過藏身境外、租用境外伺服器搭建網路集資平台、將涉案資金非法轉移至境外等方式躲避國內監管打擊，使得案件偵破難度加大。

盡管如此，互聯網金融專項整治工作仍取得了明顯的成效。「自從專項整治以來，全國存量違規業務規模下降了近57%，違規機構大量退出市場，案件爆發頻繁的勢頭得到有效遏制。」央行上海總部副主任孫輝在7日舉辦的上海市政府新聞發布會上如是說。

孫輝介紹說，目前，互聯網金融新領域的風險得到有效化解，境內的比特幣交易平台、ICO清理整頓和取締全國已經基本完成，現金貸的規范也取得了扎實的進展，各方面的金融秩序明顯好轉。

㈣ 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用

大
數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性
（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化
（Capitalization）。


大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金
融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。


數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融
機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。

為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點（「TMT」）包括：團隊（Team）、機制（Mechanism）和思維（Thinking）。

1.價值導向與內嵌式變革—BCG對大數據的理解

「讓數據發聲！」—隨著大數據時代的來臨，這個聲音正在變得日益響亮。為了在喧囂背後探尋本質，我們的討論將從大數據的定義開始。

1.1成就大數據的「第四個V」

大數據是什麼？在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。


雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據？」其實這個問題在「量」的層
面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機
處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了
大數據。


另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深
入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這
些都還不是構成「大量數據」的主體。機器之間交互處理時沉澱下來的數據才是使數據量級實現跨越式增長的主要原因。「物聯網」是當前人們將現實世界數據化的
最時髦的代名詞。海量的數據就是以這樣的方式源源不斷地產生和積累。

「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據？

BCG認為，成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值（Value）。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。

1.2變革中的數據運作與數據推動的內嵌式變革

多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的？


無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與
模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角
色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。


因此，BCG認為，大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時
間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構
就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。

具體而言，與傳統的數據應用相比，大數據在四個方面（「4C」）改變了傳統數據的運作模式，為機構帶來了新的價值。

1.2.1數據質量的兼容性（Compatibility）：大數據通過「量」提升了數據分析對「質」的寬容度


在「小數據」時代，數據的獲取門檻相對較高，這就導致「樣本思維」占據統治地位。人們大多是通過抽樣和截取的方式來捕獲數據。同時，人們分析數據的手段
和能力也相對有限。為了保證分析結果的准確性，人們通常會有意識地收集可量化的、清潔的、准確的數據，對數據的「質」提出了很高的要求。而在大數據時代，
「全量思維」得到了用武之地，人們有條件去獲取多維度、全過程的數據。但在海量數據出現後，數據的清洗與驗證幾乎成為了不可能的事。正是這樣的困境催生了
數據應用的新視角與新方法。類似於分布式技術的新演算法使數據的「量」可以彌補「質」的不足，從而大大提升了數據分析對於數據質量的兼容能力。

1.2.2數據運用的關聯性（Connectedness）：大數據使技術與演算法從「靜態」走向「持續」


在大數據時代，對「全量」的追求使「實時」變得異常重要，而這一點也不僅僅只體現在數據採集階段。在雲計算、流處理和內存分析等技術的支撐下，一系列新
的演算法使實時分析成為可能。人們還可以通過使用持續的增量數據來優化分析結果。在這些因素的共同作用下，人們一貫以來對「因果關系」的追求開始松動，而
「相關關系」正在逐步獲得一席之地。

1.2.3數據分析的成本（Cost）：大數據降低了數據分析的成本門檻


大數據改變了數據處理資源稀缺的局面。過去，數據挖掘往往意味著不菲的投入。因此，企業希望能夠從數據中發掘出「大機會」，或是將有限的數據處理資源投
入到有可能產生大機會的「大客戶、大項目」中去，以此獲得健康的投入產出比。而在大數據時代，數據處理的成本不斷下降，數據中大量存在的「小機會」得見天
日。每個機會本身帶來的商業價值可能並不可觀，但是累積起來就會實現質的飛躍。所以，大數據往往並非意味著「大機會」，而是「大量機會」。

1.2.4數據價值的轉化（Capitalization）：大數據實現了從數據到價值的高效轉化


在《互聯網金融生態系統2020：新動力、新格局、新戰略》報告中，我們探討了傳統金融機構在大變革時代所需採取的新戰略思考框架，即適應型戰略。採取
適應型戰略有助於企業構築以下五大優勢：試錯優勢、觸角優勢、組織優勢、系統優勢和社會優勢，而大數據將為金融機構建立這些優勢提供新的工具和動力。從數
據到價值的轉化與機構的整體轉型相輔相成，「內嵌式變革」由此而生。


例如，金融機構傳統做法中按部就班的長周期模式（從規劃、立項、收集數據到分析、試點、落地、總結）不再適用。快速試錯、寬進嚴出成為了實現大數據價值
的關鍵：以低成本的方式大量嘗試大數據中蘊藏的海量機會，一旦發現某些有價值的規律，馬上進行商業化推廣，否則果斷退出。此外，大數據為金融機構打造「觸
角優勢」提供了新的工具，使其能夠更加靈敏地感知商業環境，更加順暢地搭建反饋閉環。此外，數據的聚合與共享為金融機構搭建生態系統提供了新的場景與動
力。

2.應用場景與基礎設施—縱覽海內外金融機構的大數據發展實踐


金融行業在發展大數據能力方面具有天然優勢：受行業特性影響，金融機構在開展業務的過程中積累了海量的高價值數據，其中包括客戶身份、資產負債情況、資
金收付交易等數據。以銀行業為例，其數據強度高踞各行業之首—銀行業每創收100萬美元，平均就會產生820GB的數據。

2.1大數據的金融應用場景正在逐步拓展

大數據發出的聲音已經在金融行業全面響起。作為行業中的「巨無霸」，銀行業與保險業對大數據的應用尤其可圈可點。

2.1.1海外實踐：全面嘗試

2.1.1.1銀行是金融行業中發展大數據能力的「領軍者」


在發展大數據能力方面，銀行業堪稱是「領軍者」。縱觀銀行業的六個主要業務板塊（零售銀行、公司銀行、資本市場、交易銀行、資產管理、財富管理），每個
業務板塊都可以藉助大數據來更深入地了解客戶，並為其制定更具針對性的價值主張，同時提升風險管理能力。其中，大數據在零售銀行和交易銀行業務板塊中的應
用潛力尤為可觀。


BCG通過研究發現，海外銀行在大數據能力的發展方面基本處於三個階段：大約三分之一的銀行還處在思考大數據、理解大數據、制定大數據戰略及實施路徑的
起點階段。還有三分之一的銀行向前發展到了嘗試階段，也就是按照規劃出的路徑和方案，通過試點項目進行測驗，甄選出許多有價值的小機會，並且不停地進行試
錯和調整。而另外三分之一左右的銀行則已經跨越了嘗試階段。基於多年的試錯經驗，他們已經識別出幾個較大的機會，並且已經成功地將這些機會轉化為可持續的
商業價值。而且這些銀行已經將匹配大數據的工作方式嵌入到組織當中。他們正在成熟運用先進的分析手段，並且不斷獲得新的商業洞察。


銀行業應用舉例1：將大數據技術應用到信貸風險控制領域。在美國，一家互聯網信用評估機構已成為多家銀行在個人信貸風險評估方面的好幫手。該機構通過分
析客戶在各個社交平台（如Facebook和Twitter）留下的數據，對銀行的信貸申請客戶進行風險評估，並將結果賣給銀行。銀行將這家機構的評估結
果與內部評估相結合，從而形成更完善更准確的違約評估。這樣的做法既幫助銀行降低了風險成本，同時也為銀行帶來了風險定價方面的競爭優勢。


相較於零售銀行業務，公司銀行業務對大數據的應用似乎缺乏亮點。但實際上，大數據在公司銀行業務的風險領域正在發揮著前所未有的作用。在傳統方法中，銀
行對企業客戶的違約風險評估多是基於過往的營業數據和信用信息。這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因為影響企業違約的重要因素並不僅僅只是企業自身的經
營狀況，還包括行業的整體發展狀況，正所謂「覆巢之下，焉有完卵」。但要進行這樣的分析往往需要大量的資源投入，因此在數據處理資源稀缺的環境下無法得到
廣泛應用，而大數據手段則大幅減少了此類分析對資源的需求。西班牙一家大型銀行正是利用大數據來為企業客戶提供全面深入的信用風險分析。該行首先識別出影
響行業發展的主要因素，然後對這些因素一一進行模擬，以測試各種事件對其客戶業務發展的潛在影響，並綜合評判每個企業客戶的違約風險。這樣的做法不僅成本
低，而且對風險評估的速度快，同時顯著提升了評估的准確性。


銀行業應用舉例2：用大數據為客戶制定差異化產品和營銷方案。在零售銀行業務中，通過數據分析來判斷客戶行為並匹配營銷手段並不是一件新鮮事。但大數據
為精準營銷提供了廣闊的創新空間。例如，海外銀行開始圍繞客戶的「人生大事」進行交叉銷售。這些銀行對客戶的交易數據進行分析，由此推算出客戶經歷「人生
大事」的大致節點。人生中的這些重要時刻往往能夠激發客戶對高價值金融產品的購買意願。一家澳大利亞銀行通過大數據分析發現，家中即將有嬰兒誕生的客戶對
壽險產品的潛在需求最大。通過對客戶的銀行卡交易數據進行分析，銀行很容易識別出即將添丁的家庭：在這樣的家庭中，准媽媽會開始購買某些葯品，而嬰兒相關
產品的消費會不斷出現。該行面向這一人群推出定製化的營銷活動，獲得了客戶的積極響應，從而大幅提高了交叉銷售的成功率。


客戶細分早已在銀行業得到廣泛應用，但細分維度往往大同小異，包括收入水平、年齡、職業等等。自從開始嘗試大數據手段之後，銀行的客戶細分維度出現了突
破。例如，西班牙的一家銀行從Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取數據來分析客戶的業余愛好。該行把客戶細分為常旅客、足球愛好者、高
爾夫愛好者等類別。通過分析，該行發現高爾夫球愛好者對銀行的利潤度貢獻最高，而足球愛好者對銀行的忠誠度最高。此外，通過分析，該行還發現了另外一個小
客群：「敗家族」，即財富水平不高、但消費行為奢侈的人群。這個客群由於人數不多，而且當前的財富水平尚未超越貴賓客戶的門檻，因此往往被銀行所忽略。但
分析顯示這一人群能夠為銀行帶來可觀的利潤，而且頗具成長潛力，因此該行決定將這些客戶升級為貴賓客戶，深入挖掘其潛在價值。


在對公業務中，銀行同樣可以藉助大數據形成更有價值的客戶細分。例如，在BCG與一家加拿大銀行的合作項目中，項目組利用大數據分析技術將所有公司客戶
按照行業和企業規模進行細分，一共建立了上百個細分客戶群。不難想像，如果沒有大數據的支持，這樣深入的細分是很難實現的。然後，項目組在每個細分群中找
出標桿企業，分析其銀行產品組合，並將該細分群中其他客戶的銀行產品組合與標桿企業進行比對，從而識別出差距和潛在的營銷機會。項目組將這些分析結果與該
行的對公客戶經理進行分享，幫助他們利用這些發現來制定更具針對性的銷售計劃和話術，並取得了良好的效果。客戶對這種新的銷售方式也十分歡迎，因為他們可
以從中了解到同行的財務狀況和金融安排，有助於對自身的行業地位與發展空間進行判斷。


銀行業應用舉例3：用大數據為優化銀行運營提供決策基礎。大數據不僅能在前台與中台大顯身手，也能惠及後台運營領域。在互聯網金融風生水起的當
下，「O2O」（OnlineToOffline）成為了銀行的熱點話題。哪些客戶適合線上渠道？哪些客戶不願「觸網」？BCG曾幫助西班牙一家銀行通過
大數據技術應用對這些問題進行了解答。項目組對16個既可以在網點也可以在網路與移動渠道上完成的關鍵運營活動展開分析，建立了12個月的時間回溯深度，
把客戶群體和運營活動按照網點使用強度以及非網點渠道使用潛力進行細分。分析結果顯示，大約66%的交易活動對網點的使用強度較高，但同時對非網點渠道的
使用潛力也很高，因此可以從網點遷移到網路或移動渠道。項目組在客戶細分中發現，年輕客戶、老年客戶以及高端客戶在運營活動遷移方面潛力最大，可以優先作
為渠道遷徙的對象。通過這樣的運營調整，大數據幫助銀行在引導客戶轉移、減輕網點壓力的同時保障了客戶體驗。


BCG還曾利用專有的大數據分析工具NetworkMax，幫助一家澳大利亞銀行優化網點布局。雖然銀行客戶的線上活動日漸增多，但金融業的鐵律在互聯
網時代依然適用，也就是說在客戶身邊設立實體網點仍然是金融機構的競爭優勢。然而，網點的運營成本往往不菲，如何實現網點資源的價值最大化成為了每家銀行
面臨的問題。在該項目中，項目組結合銀行的內部數據（包括現有的網點分布和業績狀況等）和外部數據（如各個地區的人口數量、人口結構、收入水平等），對
350多個區域進行了評估，並按照主要產品系列為每個區域制定市場份額預測。項目組還通過對市場份額的驅動因素進行模擬，得出在現有網點數量不變的情況下
該行網點的理想布局圖。該行根據項目組的建議對網點布局進行了調整，並取得了良好的成效。這個案例可以為許多銀行帶來啟示：首先，銀行十分清楚自身的網點
布局，有關網點的經營業績和地址的信息全量存在於銀行的資料庫中。其次，有關一個地區的人口數量、人口結構、收入水平等數據都是可以公開獲取的數據。通過
應用大數據技術來把這兩組數據結合在一起，就可以幫助銀行實現網點布局的優化。BCG基於大數據技術而研發的Network
Max正是用來解決類似問題的工具。


銀行業應用舉例4：創新商業模式，用大數據拓展中間收入。過去，坐擁海量數據的銀行考慮的是如何使用數據來服務其核心業務。而如今，很多銀行已經走得更
遠。他們開始考慮如何把數據直接變成新產品並用來實現商業模式，進而直接創造收入。例如，澳大利亞一家大型銀行通過分析支付數據來了解其零售客戶的「消費
路徑」，即客戶進行日常消費時的典型順序，包括客戶的購物地點、購買內容和購物順序，並對其中的關聯進行分析。該銀行將這些分析結果銷售給公司客戶（比如
零售業客戶），幫助客戶更准確地判斷合適的產品廣告投放地點以及適合在該地點進行推廣的產品。這些公司客戶過去往往需要花費大量金錢向市場調研公司購買此
類數據，但如今他們可以花少得多的錢向自己的銀行購買這些分析結果，而且銀行所提供的此類數據也要可靠得多。銀行通過這種方式獲得了傳統業務之外的收入。
更重要的是，銀行通過這樣的創新為客戶提供了增值服務，從而大大增強了客戶粘性。

㈤ 為什麼說互聯網的思維不適合金融領域

自從年互聯網金融行業火爆以來，銀行的前面便被大家冠以「傳統」二字以示區分。這對不少銀行從業者而言，無疑是赤果果的歧視，在他們看來，自己才是互聯網金融的鼻祖。

畢竟，銀行業早在1990年代便開始信息化探索，早在2000年代便有了網上銀行，更是在2010年代智能手機興起之初便上線了手機銀行，互聯網金融機構只不過是後來者罷了，憑什麼冠以「新」字，而早已提前布局PC端和手機端的自己又怎麼能被冠以「傳統」二字呢？

也就難怪，中國銀行業內部的排位基本上是和網點數量成正比的。工農中建四大行和郵儲的網點數量都是萬級的，其中郵儲擁有營業網點近4萬個，宇宙行工行有16000多個；幾家規模比較大的股份制銀行網點數量基本都在1000以上，興業、招行、浦發銀行的網點數量都在2000左右。

若銀行的核心業務主要圍繞網點展開，必然進一步衍生出網點管理和考核的需求，這便有了市分行，市分行之上又有省分行，之後才是總行，金字塔式的管理架構便產生了。

在金字塔架構下，總行作為全行的大腦，負責產品設計、指標考核和進度督導，分行則主要承擔起上傳下達的角色，負責指標分解甚至加碼以及日常督導考核，支行網點作為戰斗的一線則要背任務、背指標。

㈥ 國盾互聯網業績怎麼樣投資效益怎麼樣

國盾成立於2009年，是中國最早從事信息產業化的公司。根據年報顯示，由於疫情和洪災的影響，國盾網骨幹網路、城域網路等項目收入較上年下降，影響公司業績。2021年第一季度，公司收入495.26萬元，同比增長219.55%，但歸屬於上市公司股東的凈虧損1344.27萬元。2020年，新三板公司九州以514.78萬元實現營業收入，同比下降38.85%，表明未發生虧損的風險已超過實收股本總額的三分之二。這家瑞士通訊公司成立於2001年，去年也出現了虧損。

目前，互聯網領域的財務風險主要表現在以下幾個方面，首先是不規范操作的風險，例如，一些專業機構從事一些未經批準的業務，事業單位在開展業務過程中不嚴格按照相關規定，如網路信息中介業務由聯營公司開展，有事業單位開展自籌業務和自保業務;部分業務目標超額完成;有些不按規定披露信息，這些非法操作很可能導致風險。二是資金投資不當。在專項整頓中，監管機構和協會發現一些機構投資資金不當，資金流向了錯誤的地方，比如一些不受國家政策鼓勵的行業或項目。另外，一些資金安排存在資金期限錯配，短期資金用於長期項目，容易造成資金鏈斷裂。

㈦ 金融行業 面臨重構,什麼模式將被終結

坐商模式有可能被終結，現在都是做生態鏈，例如，金融生態文明，衣食住行等，利用自己優勢。

㈧ 互聯網金融行業哪些領域存在風險

國家非常重視互聯網金融的作用，尤其要積極發揮它在服務實體經濟中的作用，同時也強調要規范發展、防範風險。前兩年國家組織開展了互聯網金融風險專項整治工作，目前取得了明顯成效，整體的風險得到了有效的控制。當然，還有一些風險要繼續關注並化解，以促進互聯網金融行業規范發展。

第三，在信用機制不夠健全的情況下多頭借貸的風險。由於目前我國個人信用體系不夠完善，徵信領域未實現全覆蓋，借貸機構和借款人之間信息不對稱，一些借貸機構出現多頭借貸或過度借貸。有的地方甚至還發現欺詐借貸，並出現債務不當催收，引起不良社會影響。

第四，金融服務運用新技術創新不當的風險。我們鼓勵創新，但互聯網金融業務涉及千家萬戶，具體創新過程中如果沒有經過嚴密的測試和風險的評估，缺乏有效的風控措施，就容易產生創新過度或者創新不當，就有可能會造成客戶資金損失，傷害消費者權益。

㈨ 了解我國金融業發展的現狀及互聯網金融的發展論文怎麼寫

估計你是在抄校生。這襲個標題太大了，國內金融業發展現狀可以寫一篇完整的論文，互金行業發展趨勢又可以寫一篇完整的論文，兩個合在一起資深從業者都未必能寫得漂亮。
如果拆開選擇，相對來說後者好寫一些，因為參考資料很好找。
結論也容易得出，在技術創新驅動業務形態創新的環境下，提高監管跟進速度，防範結構性風險，完善從業人員職業道德培訓，加強普通民眾投資理財教育，擁抱新技術帶來的便捷性和易用性

㈩ 互聯網消費金融的優勢有哪些

答：
1、政策方面
眾所周知，我國在亞洲金融危機之中正式提出發展消費金融，中國人民銀行在1998年和1999年相繼放開了個人住房貸款和汽車消費貸款的政策，以促進以商業銀行為主導的金融機構開展消費金融業務。這也是發展消費金融對擴大內需、促進消費、促進經濟發展結構合理化發展具有重要意義。同時，在今年的兩會期間，政府工作報告中也提出「要在全國開展消費金融公司試點，鼓勵金融機構創新消費信貸產品」，消費金融成為熱點詞彙。據了解，2016年3月人民銀行、銀監會聯合印發 《關於加大對新消費領域金融支持的指導意見》，政策利好成為推動行業發展的重要力量。
2、技術優勢
互聯網消費金融與傳統消費金融的不同之處在於互聯網消費金融利用了互聯網技術的優勢，打造「線上互聯網+線下實體」的運行模式。從事互聯網消費金融的機構在資金來源上有一定的優勢，通過探索信用消費+場景布局，進而打造成一個全新的「互聯網+」的樣本，通過場景的建立，增強客戶粘性，不斷擴張消費金融市場，實現盈利。隨著雲計算的普及，大數據挖掘的成本大幅度降低，可以利用大數據技術精確的進行市場細分、選定目標客戶、評估客戶信用等級，從而降低資金配置風險，提升風險管理能力。
3、市場需求
隨著我國居民生活水平的逐漸提高，消費需求也更加旺盛，8090後超前消費意識逐漸增強，接受新型金融產品的能力較強，因此使用消費信貸手段來緩解預算不足的觀念逐漸深入，因此，在居民消費觀念日益成熟的背景下，發展消費金融已經具備相應的社會基礎。而作為解決資金問題之一的消費金融系統必將迎來發展商機，像迪蒙自主研發的消費金融系統是一款集消費貸款、消費分期為一體的業務管理系統，有效幫助企業迅速開拓消費市場，推動消費金融業務發展，實現業務模式的「互聯網+」轉型。系統通過規則引擎、工作流引擎、自動徵信、商家加盟的方式，實現借款業務的快速審批、智能風控、借款流程自定義等功能，滿足消費金融公司快速、高效、便捷的借款業務需求。