大數據對金融服務業

A. 互聯網金融給傳統金融服務業帶來哪些挑戰

與銀行相比互聯網金融的優勢
主要採取線上操作，交易成本低。盡管目前還沒有互聯網金融公司與商業銀行管理費用的比較數據，但根據普華永道的調查，美國銀行業一筆交易通過網點完成的平均成本為4美元，通過手機銀行的平均成本為0.19美元，通過網銀的成本為0.09美元，即網點的交易成本是網銀的40倍。由於互聯網金融公司的主要交易是通過網路完成的，基本上沒有物理網點，也不需要隊伍龐大的營銷人員，加之流程相對簡單，而商業銀行通常都有眾多的物理網點、有眾多的前台營銷人員、中後台管理人員，因此互聯網金融公司的管理成本相對傳統商業銀行具有一定優勢。
幾乎不受金融監管，存在制度套利。互聯網P2P公司的業務模式主要分為互聯網金融服務（網路基金、保險（放心保）銷售和融資）和金融的互聯網居間服務兩類，其中互聯網金融的融資服務實際上在履行傳統商業銀行的融資功能，即實現儲蓄投資功能的轉換。目前商業銀行的存款負債業務接受嚴格的監管，存款需要向央行上繳約20%的存款准備金，貸款余額需要接受75%的存貸比限制。更重要的是，商業銀行需要滿足8%的最低資本充足率的要求。另外，銀行還要接受監管機構對其流動性、合規性、反洗錢等方面的定期、不定期的檢查。而互聯網金融P2P公司卻可以不受這些監管規則的約束，尤其是可以不受資本充足率這一杠桿倍數的限制，這使得P2P公司的貸款業務擴張不受資本的約束，可以實現快速的擴張。簡言之，P2P公司相對銀行通過監管套利實現較快增長。
運用互聯網先進技術，在信息獲取方面具有一定優勢。傳統商業銀行在信用風險評級時提供的利潤、現金流等財務數據，即銀行信息主要依賴貸款申請人提供和調查人員的搜集，而互聯網金融P2P公司則通過社交網路（像Facebook）、電商平台、搜索引擎、雲計算等互聯網平台或技術獲取客戶信息流、資金流、物流等信息，然後運用數據挖掘、模型分析等技術手段，對借款人的還款意願及還款能力進行准確評估。因此，互聯網金融公司相對傳統商業銀行，可以更好地解決小微金融客戶的信息不對稱，更准確地識別和評估客戶風險，實現科學地資產定價和風險管理。
與銀行相比互聯網金融P2P公司的劣勢
資產負債規模相對較小。無論是全球還是國內，無論是單個互聯網金融P2P公司，還是互聯網金融整體，從信貸規模、負債規模等都無法與傳統商業銀行同日而語。資料顯示，國內互聯網金融公司中最具影響的阿里金融，其小微貸款余額約200億元，吸儲產品余額寶余額約500億元，而2013年三季度工行貸款總額為9.6萬億元，存款總額為14.7萬億元，分別是阿里金融的480倍和294倍。《中國P2P借貸服務行業白皮書2013》的數據顯示，2012年末，P2P貸款服務平台超過200家，可統計的P2P平台線上線下借貸規模在500億～600億元之間，而2013年10月銀行業貸款余額為70.8萬億元，可見短期內互聯網金融貸款規模和傳統銀行遠不是一個量級。
融資渠道少，經營風險高。傳統商業銀行，尤其是上市銀行可運用眾多融資方式，包括發行股票、債券、同業拆借、央行貸款、發行理財產品、吸收存款、轉讓貸款等，但互聯網金融公司除了通過高收益金融產品（余額寶）吸引存款之外，其他融資渠道較少，因而，互聯網金融公司面臨著巨大的流動性風險。另外，中國缺乏成熟的個人徵信體系和類似Facebook那樣的實名社交網站，這導致中國互聯網金融公司貸款面臨更高的違約風險，致使互聯網金融公司面臨較高的信用風險。據「網貸之家」統計，2013年1至11月，出現危機或關停的網貸公司有49家，一些公司老闆甚至已「攜款跑路」。
信息披露不充分，資本杠桿倍數過高。由於互聯網金融P2P公司不受銀監會、央行和證監會等機構的監管，沒有披露類似銀行的存貸比、存款准備金率、資本充足率、撥備覆蓋率、不良率等指標，甚至沒有披露基本的財務報表，因而投資者（借款人）對互聯網金融公司的風險難以判斷，而且當互聯網金融公司違約或破產時投資者的損失得不到補償。另外，互聯網金融公司用來緩沖貸款損失的自有資本明顯不足。數據顯示，2012年互聯網金融公司「溫州貸」、「人人聚財」注冊資金均為500萬元，「人人貸」、「拍拍貸」、「中寶投資」的注冊資金均為100萬元，而它們在2012年的交易額分別達到20.7億元、8.5億元、3.97億元、3.4億元、13.45億元，如果以銀行的標准計算這些互聯網金融公司的資本充足率，估計不會超過3%，這使得互聯網金融公司的資本杠桿倍數超過30倍，與破產之前的雷曼相當。
對銀行業的啟示
1、大力發展網路銀行、手機銀行等電子銀行渠道，降低傳統銀行的經營成本。
2、充分運用社交網路、大數據、雲計算、搜索引擎、電商交易數據和數據挖掘等計算機、互聯網技術對小微金融客戶進行信用評級和貸款定價。利率市場化和金融脫媒已勢不可擋，中國銀行過度依賴利差收入的盈利模式面臨挑戰。大力發展銀行具有定價優勢的小微金融已成銀行業的共識，但由於小微企業並沒有可信的財務報表數據，運用傳統的方式並不能獲取所需的財務信息。銀行業可以借鑒互聯網金融公司處理信息的經驗，運用社交網路（例如Lending Club與Facebook合作）、雲計算、搜索引擎、電商交易數據等互聯網、計算機技術或平台，運用數據挖掘、模型分析等技術手段，對小微客戶的還款意願及還款能力進行准確評估，從而有效控制信貸風險，並實現交叉銷售。
3、借鑒互聯網金融P2P公司經驗，發展節省資本的P2P撮合業務。由於中國銀行業資產規模保持快速增長，而資本補充受到多種因素的制約，因而銀行業發展面臨資本充足率的約束。目前銀監會對大型銀行和中小銀行的資本充足率要求分別為11.50%和10.50%，部分股份制銀行和城商行勉強達到規定的資本充足率要求，因此，調整資產和業務結構，大力發展低資本消耗業務是銀行業的必然選擇。建議物理網點不具優勢的中小型銀行通過建立P2P平台（可借鑒招商銀行(行情,問診)的小企業e家投融資平台），在監管政策許可的情形下，適度發展針對小微企業、零售客戶的P2P投融資撮合業務，增加銀行的中間業務收入，減輕補充資本的壓力。

B. 大數據的運用將成為未來競爭的基礎

大數據的運用將成為未來競爭的基礎
大數據的使用正成為領先企業在業績方面超越其同行的一種重要方式。對於企業來說，大數據的運用將成為未來競爭和增長的基礎。例如，我們估計，積極使用大數據的零售商具有將其經營利潤提高60%以上的潛力。我們曾見過領先零售商（例如英國的Tesco）通過使用大數據從當地競爭對手處贏得市場份額；其他行業中也有很多例子，例如金融服務業及保險業。我們預計，各個部門中都會出現價值向領先的大數據使用者聚集、而落後者出現價值損失的趨勢，這方面的證據日漸明顯5.
具有前瞻性思維的領先者可以著手積極打造其組織的大數據能力。這一努力需要時間，但是，從長期看，開發利用大數據的卓越能力所產生的影響將會帶來更強的競爭優勢，因此，值得為此投資。反之亦然，在大數據的世界中，不能充分發展自己能力的競爭對手將會落後。
大數據還將有助於創造新的增長機會和全新的企業類別，例如，匯聚和分析新獲取的行業數據流的企業。許多此類企業將成為位於大規模信息流中央的企業，可以在這里獲取並分析有關產品和服務、買主和供應商以及消費者偏好和意圖的數據。此類例證可能包括與購買眾多產品和服務的大量消費者建立界面的企業、促成全球供應鏈的企業、處理數以百萬計的交易的企業，或者提供消費者數字體驗平台的企業。這些企業將成為把握大數據優勢的企業。更多的企業將會發現自已擁有某種此類優勢，這類企業的數量比人們一開始以為的更多。許多企業可以掌握由其產品和服務生成的寶貴的數據池。網路甚至可以將實體產品連接起來，使得這些產品能夠報告自己的序列號、發貨日期、使用次數，等等。
這些機會中有些將會產生新的價值來源，另外，有些將會導致價值在行業內出現重大轉移。例如，那些匯聚數據並進行提高醫療衛生效率所必需的分析的診所信息提供商，至2020年可以在價值100億美元的市場中競爭。那些把握了創造價值所必需的數據的先行者可能收獲最大的收益。從競爭力和獲取價值的潛力的角度來看，所有企業都需要認真對待大數據。在多數行業中，站穩腳跟的競爭者與新進者將同樣利用數據驅動的戰略進行創新、競爭以及獲取價值。事實上，在所考察的每一個部門中，我們都發現了此類搶佔先機利用數據的例子。

C. 、為什麼說金融數據服務業是現代金融服務行業的基礎和金融創新的源泉

摘要 這個問題是因為，在大數據的前提下，能更好的去了解客戶的需求，判斷客服的習慣，以及對風險的評估，自身需要什麼樣的產品，隨著時代的改變，目前這樣的數據已經逐漸延伸到各行各業的，而反之來講，金融人員在產品的數據分析下，也能更好的基準的找到適合的客服，也是可以達到以後的一對一。

D. 中國有哪些金融大數據公司

中科院附屬《互聯網周刊》發布了2021年金融大數據30強榜單，並評選出今年以來在金融大數據方面取得突出進展的代表性企業。隨著大數據和人工智慧技術在金融領域的創新與實踐，融匯金科上榜了！《互聯網周刊》創刊於1998年，是中國互聯網和it行業最成功的主流商業雜志之一。早在幾年前，《互聯網周刊》就開始在互聯網行業發布各類榜單，在業內具有很高的權威性。此次入選榜單，無疑是對榮輝金科強大的研發能力和行業領先的金融科技布局的肯定。

中國金融服務業大數據分析服務市場總收入1093億元，其中金融風險管理收入323億元，客戶生命周期管理收入770億元，後者包括吸引新客戶和現有客戶管理。預計2019年至2024年，大數據分析服務市場將繼續保持快速增長，2024年將達到2524億元人民幣，年復合增長率為18.2%。准確、客觀、中立的大數據分析結果是客戶尋求大數據分析服務的關鍵要素。獨立服務商可以更准確地識別客戶需求，避免利益沖突，保持客觀性和中立性，更好地服務客戶。2014年至2019年，金融服務業獨立大數據分析服務提供商的市場份額將從2.3%提高到9.7%，預計2024年將進一步提高到16.8%。

E. 大數據應用的第一、二、三產業價值

大數據應用的第一、二、三產業價值
大數據應用在目前已經得到了部分推廣，其在IT、金融、交通、製造等多個方面已經開始提現價值。大數據應用的整體范圍是從服務業開始，向第二、第一產業推廣的，今後其在工農業領域也將發揮不亞於第三產業中的價值。
大數據應用的第三產業價值
大數據應用在理論上是可以讓所有產業都從中獲益的。而根據1985年我國統計局的產業劃分來看，農、林、漁、牧被定為第一產業；工業和建築業被定為第二產業；其他均為第三產業。而由於數據缺乏及從業人員等原因，第一、二產業的發展速度相對第三產業會有所遲緩。
第三產業一般被認為是服務業，其一般可分為流通部門和服務部門兩種。而第三產業中匯聚了大量的數據以及大批科研中堅，因此大數據行業在第三產業中最先開展，效果也最為突出。
醫療健康方面，一些貼身設備可以收集用戶的健康數據，從而建立一個專屬的健康檔案，通過運動、呼吸、心率、睡眠等多個角度來確定用戶的需求，通過大數據分析為用戶建立專屬的解決方案。也可以在醫院等場所收集患者信息，進行疫情的預測。
第三產業的數據產生量和處理能力都更高
交通方面，通過車輛位置、時間等信息確定路況，為駕駛員提供最快捷的路徑選擇， 避免堵車。在普通用戶方面，利用手機收集地理位置等數據，結合地鐵、公交等多種手段幫助用戶找到最佳出行方式，同時利用這些數據進行資料庫的更新，保障數據的完整無誤。
金融方面， 利用機器學習及大數據對每一個信貸申請人進行全方位分析，對借款人過去的信用資料與資料庫中的全體借款人的信用習慣相比較，檢查借款人的發展趨勢跟經常違約、隨意透支的用戶進行比較，減少欺詐損失、管理信貸風險以及不良信貸的問題。
電信方面，通過集成數據對客戶流失的原因進行綜合分，利用分析結果對於網路布局進行優化，為用戶提供更好的服務；同時，對用戶行為進行分析，及時推出符合用戶興趣的業務解決潛在流失用戶問題。企業方面，發揮自身優勢幫助企業收集、管理和評估大數據集，然後以可視化的方式將這些數據呈現給企業，幫助企業改進決策。
大數據應用的第二產業價值
大數據應用在第二產業之中與物聯網有著密不可分的聯系。物聯網的發展，需要以RFID、工業大數據、感測器及其網路的應用為切入點，最終實現經濟效益提升、安全生產和節能減排的目的。
鋼筋水泥的大數據驅動
大數據一般具有種類多、數量大和實時性高的特點，而工業中的數據盡管多，可是普遍是以數據表格以及紙質數據為主的，這種數據管理方式存在諸多問題，也不利於數據分析。而隨著工業化和信息化的結合，工業大數據得到了發展，但是數據依然是以非結構化數據為主。而大數據的發展並沒有讓工業數據採集變得容易，因此工業方面急需工業互聯網的建設。
此外，工業數據如壓力、溫度等數據需要在語境中才能得到理解。如燃氣輪機排氣裝置上的溫度讀數與機車的內部溫度是完全不同，而如果採用傳統方式分析可能需要的時間需要接近一個月，而在工業大數據應用後，這一周期得到了大幅縮短。
大數據應用的第一產業價值
在第一產業方面，種植業等一般需要大量經驗的積累才能准確的掌握最大收益率。而藉助大數據的力量則可以解決這一傳統問題。
利用數據採集和數據分析，進行大量的採集點獲取天氣數據，結合天氣模擬、土質分析、作物分析等做出綜合判斷，向農民推薦相關農作物進行種植，從而獲得最大化收益。此外，可以在農田中布置感測器收集農田數據，將數據上傳並進行分析後確定施肥、殺蟲、灌溉以及防災等時間，保障農作物的正常發展。
大數據種地是一種潮流趨勢
漁業中可以利用探測器進行水質監測，分析確定含氧量等確定水質健康程度，幫助漁民及時了解養殖情況。林業和牧業也可以利用類似的方式獲得相關幫助。
從第三產業的應用到第一、二產業推廣，大數據應用的范圍在不斷推廣。在未來，大數據還可能會向更多的領域拓展。

F. 大數據金融前景

一、大數據金融的含義
大數據金融指的是將巨量非結構化數據通過互聯網和雲計算等方式進行挖掘和處理後與傳統金融服務相結合的一種新的金融模式，它是一種相比於傳統金融更加透明、參與度更加廣泛、體驗更好、效率更高的新興金融模式。
廣義的大數據金融包括整個互聯網金融在內的所有需要依靠發掘和處理海量信息的線上金融服務。也就是說，我們所提到的不管是P2P還是眾籌等互聯網金融行為，其核心都是大數據金融，因為互聯網金融如果沒有大數據的支撐，就成了一個單純意義上的平台。而互聯網金融得以在互聯網誕生之日起，到今天人類社會進入「PB（1024TB）」時代，歷年來數據信息的記錄與積累，以及雲計算技術的不斷成熟，使得大數據金融在互聯網誕生數十年後終於可以一展風采。持續高增長的電子交易數量和網路零售服務，使得依賴於商務需求的金融體系能夠在線上尋求到數據支撐。

狹義上的大數據金融指的是依靠對商家和企業在網路上歷史數據的分析，對其進行線上資金融通和信用評估的行為。我們可以很直觀地看到，最初在互聯網平台上尋求到金融服務的商家和企業，一類是在互聯網平台上留下了一定數量的歷史信用信息的商家或企業，另一類是在相關產業之內積累了相當程度的歷史信用的商家或企業。而從未在線上或實際交易中產生過信息的全新商家和企業在沒有建立足夠的交易基礎之前是不太容易通過單純的信用方式進行這種融資的。無論是廣義還是狹義的定義，大數據金融的核心內容都是對商家和客戶的海量數據進行收集、儲存、發掘和整理歸納，使得互聯網金融機構能夠得到客戶的全方位信息，掌握客戶的消費習慣並准確預測客戶行為。這樣的做法不管是作為評級認定標准，還是作為目標客戶進行營銷宣傳的理由，都能夠使互聯網金融機構對自己的風險進行控制，對自己的發展策略進行更詳盡的規劃。作為大數據的使用者，互聯網金融機構必須為數據的採集和使用付出成本，如果不是同時作為數據的收集方，進行原始數據的採集和整理，那就要向數據來源的第三方支付使用費用。
二、大數據金融的發展機遇
1.互聯網企業自身轉型需要。隨著電商競爭愈演愈烈，最初的零售領域與支付領域的競爭已逐漸延伸到了整個供應鏈的其他環節，包括物流、倉儲，自然也包含了最重要的金融服務。盡快發展自身原有業務引申出來的大數據金融服務，有利於建立用戶黏性。積極地進行專業化、個性化定製金融服務對未來電商領域的全方位競爭有著十分重要的意義。
2.實體產業需要大數據金融的支持。大數據金融通過各種方式給市場帶來了活性，整個產業鏈的效率提升、資源配置優化是有目共睹的，虛擬經濟與實體產業的下一步發展，必定都離不開大數據金融的支持。打通上下游環節，使資金更有效率，無論是對電商的未來發展還是對傳統金融的突破都大有益處。
三、大數據金融面臨的挑戰
大數據使得互聯網金融得到空前的發展，同時也帶來了一系列的問題。原來的互聯網非金融機構從事類金融服務，給傳統的金融體系帶來了一定的沖擊，如何協調和處理好這兩者之間的關系，成了未來大數據金融發展至關重要的環節。未來，大數據金融的發展必將基於傳統金融行業與互聯網大數據技術的進一步融入和整合，這就要求金融服務與互聯網及大數據的關聯程度必須不斷加強。
1.必須推進金融服務與社交網路的進一步融合。使金融業的數據來源能夠脫離早期呆板滯後的提交、審批、盡職調查等來源方式。要使金融信息的獲取渠道能夠直接深入金融服務本身，就要利用互聯網、社交媒體等新的數據來源，從多渠道獲取實時客戶信息和市場信息，充分了解自標客戶的需求和資質情況，建立更高效的客戶關系與更完整的客戶視圖，並利用社交網路對忠實客戶和潛在客戶進行精準營銷和定製化金融服務的方案。

2.傳統金融機構要進行互聯網、大數據金融的轉型，必須要處理好與數據服務商的競爭、合作關系。目（下轉80頁）（上接76頁）前，線上互聯網企業由於占據極大的平台優勢，壟斷從交易發生到交易結算的各個環節以及這其中產生的各項數據信息，使傳統金融企業想要介入十分困難。要想在實際過程中重新組建自己的數據平台，從時間方面來看，已經處於劣勢。因此，傳統金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇。
四、大數據金融的發展趨勢
大數據技術還遠未成熟，而大數據金融帶給我們的變化已足以讓人驚訝，大數據金融的未來也是一片光明。未來，隨著大數據技術的不斷成熟，大數據金融的發展也必將進一步改變人們的生活生產方式。
1.大數據金融跨界發展。由於互聯網技術的開放性，信息不對稱將顯著減少，金融在日後也許就不是少數傳統的金融從業者的專屬領域了。從供應鏈要求的技術來看，互聯網企業、軟體企業都紛紛加入大數據金融的開發中，大數據進入跨界發展的趨勢越來越明顯，金融業的競爭也將由於未來力量的沖擊變得更加激烈。這也可能導致將來金融業內部混業經營的進一步發展，銀行金融與非銀行金融的界限、證券公司與非證券公司之間的界限都可能變得非常模糊。

2.大數據金融服務多樣化。大數據金融從電商平台發展出來以後，不斷地整合發展傳統產業，從零售的日用百貨發展到電子產品，再到汽車，甚至是大宗商品交易，未來也會發展到房地產、醫療等方面，日常的金融服務也將不斷地擴展，綜合化、社會化、日常化。
3.大數據金融服務專業化。隨著涉足領域越來越廣泛，大數據金融必將產生專業化趨勢，產生更明確的產業鏈分工，根據不同的環節或者是不同的行業，其服務內容都將產生一系列的變化。同時隨著發展水平的提高，必定會有高要求的定製化服務、個性化服務要求，未來的大數據金融企業必將以客戶為中心，高度精準與定位客戶需求來制定專業的個性化服務。總而言之，大數據金融憑借高度數據化的管理和運作模式，在互聯網發展的今天有著不可替代的地位，將來大數據金融必將是金融業發展的中流砥柱，它將進一步滲透到各行各業的每一個角落，不斷地促進金融生態的發展。在不久的將來，每個人都將能夠切身體會到大數據金融帶來的變化，都能從大數據金融的發展中獲得益處。

G. BAT的金融大數據到底是如何運作的

1、大數據徵信：在個人徵信領域，目前是金融行業面臨的最大問題。基於用戶在互聯網上的消費行為、社交行為、搜索行為等產生的海量數據，其價值並未被充分挖掘，個人徵信在大數據的採集和信息挖掘上面仍有很大的想像空間。阿里的芝麻信用在其中算是最會玩的。芝麻信用幾乎打通了用戶的身份特質，行為偏好，人脈關系，信用歷史，履約能力等各類信息。這恰恰是因為接入了電商、支付、社交等各類數據維度。

2、大數據風控：大數據風控目前應該是前沿技術在金融領域的最成熟應用，相對於智能投顧、區塊鏈等還在初期的金融科技應用，大數據風控目前已經在業界逐步普及。目前，美國基本上都用三大徵信局的信息，最傳統的評分基本上都是用FICO來做的。各家平台會嘗試著用機器學習、神經網路等大數據處理方法。

國內市場對於大數據風控的嘗試還是比較積極。特別是大公司，可以將移動互聯網的行為和貸款申請人聯繫到一起展開大數據風控。網路在風控層面上的進展還是比較突出，網路安全每天要處理數十億網民搜索請求，保護數億用戶的終端安全，保護十萬網站的安全，因此積累了大量的數據。

一個很具體的案例就是，通過海量互聯網行為數據，比如監測相關設備ID在哪些借貸網站上進行注冊、同一設備是否下載多個借貸App，可以實時發現多頭貸款的徵兆，把風險控制到最低。

3、大數據消費金融：消費金融對大數據的依賴是天然形成的。比如說消費貸、工薪貸、學生貸，這些消費型的金融貸款很依賴對用戶的了解。所以必須對用戶畫像進行分析提煉，通過相關模型展開風險評估，並根據模型及數據從多維度為用戶描繪一個立體化的畫像。

網路金融的優勢在於，通過基於大數據和人工智慧技術為基礎的合作商戶管理平台，為合作商戶提供涵蓋營銷和金融服務的全面管理方案，降低獲客成本，解決細分行業的微小需求。一方面可以降低風險，另一方面也能提升金融的安全度。

在大數據消費金融的領域中，騰訊和阿里的優勢很大程度上是在渠道層面上的。正如前文所說的，阿里以電商-支付-信用為三級跳板，針對性很強支付寶接入消費金融產品之後會有較強的渠道作用。而在去年12月，騰訊的「微粒貸」已經接入到了微信支付當中。在消費金融的發展速度上，騰訊速度也不差。

4、大數據財富管理：財富管理是近些年來在我國金融服務業中出現的一個新業務。主要為客戶提供長期的投顧服務，實現客戶資產的優化配置。這方面業務在傳統金融機構中存在的比較多。不過因為技術能力不足，大數據財富管理在傳統金融機構中相對弱勢。

財富管理在互聯網公司的業務中也非常流行。螞蟻金服一開始最為簡單的財富管理方式就是余額寶，後來逐漸演化成經過大數據計算智能推薦給用戶的各種標准化的「寶寶」理財產品。網路金融相對來說更進一步，是依託「網路大腦」通過互聯網人工智慧、大數據分析等手段，精準識別和刻畫用戶，提供專業的「千人千面」的定製化財富管理服務。

金融大數據的孿生兄弟金融雲是地基，未來更具看點

大數據和雲計算永遠都是相伴相隨的一對孿生兄弟。金融大數據核心工作包括三方面，即獲取數據、建立模型、模型在實踐中優化、迭代。而對於金融大數據而言，金融雲才是它的地基。

打個不恰當的比方，前文中說大數據是煤礦，而金融雲其實就是礦井。礦井的安全行、可靠性決定了挖煤的效率和結果。

金融雲把底層技術很多問題都解決了。大量金融模型都是金融雲所引入的，如客戶模型、產品模型、賬務模型等。同時金融雲關注金融本身的嚴謹性和周密性、安全性的考慮。

2016年7月，「騰訊雲+未來」峰會上，騰訊雲和騰訊金融雲都已成為最重點部署的業務。同年9月，網路世界大會金融科技分論壇上，網路金融雲正式向業界開放。據時任網路金融研發負責人沈抖表示，網路金融雲將通過人工智慧、安全防護、智能獲客、大數據風控、IT系統、支付等六大技術能力給合作夥伴賦能。10月，阿里雲棲大會上，阿里金融雲負責人則是提出將會和生態合作夥伴、服務聯盟為金融行業量身定製推出雲增強服務。

大數據必須要跑在雲端，而金融大數據更需要和業內其他企業展開數據、支付、業務等一系列的合作。金融雲對可用性、安全性的要求嚴格，比如說對一個高度可控可信的雲安全體系而言，基礎環境安全、風控與審計、數據安全三者缺一不可。而金融雲在未來的競爭中將發揮越來越重要的作用。

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H. 求大佬解答一下，考研論述題 「金融如何促進高質量發展」

金融服務業要服務於國家宏觀經濟政策，貫徹落實新發展理念，突出供給側改革主線，大力支持實體經濟發展。對於大數據，人工智慧，互聯網與實體經濟深度融合的先進製造業，金融服務業要加以重點扶持。

I. 大數據金融是不是互聯網金融

大數據並不是單指互聯網金融。

大數據金融是指依託於海量、非結構化的數據，通過互聯網、雲計算等信息化方式對其數據進行專業化的挖掘和分析，並與傳統金融服務相結合，創新性開展相關資金融通工作的統稱。

大數據金融擴充了金融業的企業種類，不再是傳統金融獨大，並創新了金融產品和服務，擴大了客戶范圍，降低了企業成本。大數據金融按照平台運營模式，可分為平台金融和供應鏈金融兩大模式。兩種模式代表企業分別為阿里金融和京東金融。

拓展資料：

互聯網金融行業面臨大洗牌

在去杠桿的嚴監管的大背景下,近期信用風險事件頻頻爆發,根據網貸之家的數據顯示,自6月以來,P2P行業新增問題平台133家,其中95家發布了相關逾期或停業兌付公告。

違約事件頻發的主要原因1)隨著市面上資金收緊,一些資質較差的企業出現債務違約,影響到相關P2P平台2)一些產品不合規、風控能力較差的平台,高返利的平台受到資金收緊的影響資金鏈斷裂3)P2P平台頻繁暴雷,引發投資者恐慌性擠兌,一些運營良好的P2P平台受到波及導致兌付困難。

短期來看行業集中暴雷會導致行業承壓,另一方面隨著不良企業出清,風控良好、經營合規的頭部互金公司有望迎來快速發展,互聯網金融企業能夠服務一些傳統金融機構難以觸及的領域作為傳統金融機構有效補充,隨著百行徵信建立,徵信體系的逐漸完善,預計行業風控能力將顯著提升,重點關注行業頭部企業

J. 論述我國新興金融行業在大數據條件下的發展利弊一千五百字

摘要 如今，「數據分析」、「數據可視化」和「大數據」等術語已經變得非常流行。這些術語主要與涉及數字化轉型以及組織業務成長的事物相關。在這個現代社會，每個業務實體都是由數據驅動的。只要涉及決策過程，數據分析就變得至關重要。