互聯網金融指數構建

A. 余額寶是P2P嗎

余額寶是來一種資金管理服務。轉入源余額寶，即購買貨幣基金，可享貨幣基金收益；
貨幣基金銷售服務將由螞蟻金服網商銀行提供支持，由網商銀行與多家金融機構合作，提供更多理財選擇。

1低門檻：小於1元也能轉入哦~
2無申購費、贖回費（申購即轉入余額寶，贖回即轉出余額寶）
3隨用隨取：可同時用於線上消費（包括但不限於淘寶購物、手機充值、水電煤繳費、還花唄、還信用卡等）、線下付款、或轉出到銀行卡
4收益日結：每日計算當日收益並採用紅利再投方式進行分配，收益將計入本金計算下一次收益
5多重選擇：余額寶支持多隻貨幣基金，您可根據自己的喜好選擇

貨幣基金主要用於投資國債、銀行存款等有價證券。投資者購買貨幣市場基金並不等於將資金作為存款存放在銀行或者存款類金融機構，基金公司不保證基金一定盈利，也不保證最低收益。

B. 互聯網金融與大數據應用論文

在中國龐大的應用市場和人群下，深入觀察變化且復雜的市場，探索以大數據為基礎的解決方案成為了銀行提高自身競爭力的一大重要手段。大數據技術是互聯網金融的一大技術支撐，通過對人們在互聯網上活動信息形成的數據的收集、挖掘、整理、分析和進一步應用，來創新思維、產品、技術、風險管理和營銷。而數據是互聯網金融的核心，未來計算機網路互聯網金融業的競爭力將取決於數據的規模、有效性、真實性以及數據分析應用的能力。

一、我國互聯網金融的概況

互聯網金融作為二十一世紀高新產物，是傳統的金融行業與互聯網時代的有機結合，利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。這種新型金融模式具有顛覆式的影響，創新型巨大改革，不僅推動了我國利率市場化的進程，甚至影響整個經濟與社會發展水平。

二、互聯網金融的運作模式

(一)第三方支付模式

第三方支付模式，即某些具有一定實力和信譽保障的第三方獨立機構，與各大銀行簽約後所提供的交易支持平台。

(二)P2P模式

又稱點對點信貸，即一方貸款，一方借款，通過互聯網作為中間平台的新型模式。這個模式對於微型小額的'信貸以及需要緊急周轉資金的創業者是一個很好的選擇。

(三)眾籌模式

眾籌就是大眾籌資，需要籌資的企業或個人通過互聯網這個眾籌平台運用自己獨特的號召力並發揮創意，獲得來自大眾的資金援助。

(四)互聯網金融門戶

互聯網金融門戶的核心就是「搜索比價」的模式，採用垂直比價的方法讓顧客在互聯網上「貨比三家」，選擇自己最滿意的商品。

(五)大數據金融

大數據金融就是從大量數據中提取有利用價值的信息，以雲計算為基礎來進行融資的模式。最具代表性的就是余額寶，用高於銀行的利率吸引消費者融資，不斷推動著金融業的發展與進步。

三、互聯網金融中的大數據應用及意義

(一)反映市場情況：電商和統計部門通過利用大數據對指數的編制來反映市場的基本情況，有效的分析交易數據，識別出市場交易模式，幫助決策者制定高效率的套利戰略。比如國家的統計局與網路、阿里巴巴等電商、電信、互聯網企業簽訂合作協議，共同開發利用大數據。

(二)金融產品定價：金融的核心內容之一就是金融產品定價問題(尤其是金融衍生產品定價)，這一直是大家關心的重要領域，其中涉及有計算和數學建模等。以信用違約互換定價為例，除了考慮違約的傳染性和相關性，還要考慮違約過程的建模和估計，通常需要復雜的數學模型並且驗證困難。最近一種基於大數據的解決方法即利用實際交易數據估計違約概率使其簡單方便。因此大數據能為互聯網金融市場提供運營平台，有效的整合互聯網金融資源，，促進資源優化配置。

(三)精確營銷：通過對一些場景類環境數據、朋友關系和用戶經歷的人文數據、位置和購物等的行為數據，建立模型進行分析，進一步細分客戶。之後，可以定向推出產品並投放廣告，實現精確營銷。這也符合STP戰略思想。大數據通過分析社交網路市場的信息， 特別關注搜索引擎中的搜索熱點，從而制定投資策略，使互聯網金融實現了一種新的營銷模式。

(四)監管風險：互聯網金融雖提高了金融效率，但也使風險呈現出許多新形式。因此需要對互聯網金融活動產生的大數據進行分析，及時准確發現風險暴露，採取相應的措施加以規避、防範，提高互聯網金融安全性，促進互聯網金融的創新。

(五)信用：利用大數據，可以在法律和道德所容許的范圍內對評估對象的靜態動態信用行為進行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立體化，進而評估個人或群體的信用，建立用戶的增信模型和信用評分，打破了金融機構壟斷用戶信息的狀況。

四、互聯網金融大數據應用中存在的問題

互聯網金融業本就擁有大數據，已成為自然產生大數據的重要領域，因此在互聯網金融大數據應用中體現出了一些問題和挑戰。

1、大數據處理速度滿足不了各方的需求，體量大，雜訊水平、數據來源和其他因素引起的內容和頻率變化快，增加了大數據問題的復雜性。

2、大數據中含有大量的雜訊信息甚至是虛假信息，出現信息過載的問題。

3、部分企業不願公開、上傳數據，造成不公開數據部門佔便宜、公開數據部門吃虧的狀況，形成了數據的公開、共享等方面不盡人意的局面。

4、容易泄露用戶信息，造成濫用法律法規建設及滯後的現象。如商家對客戶交易信息的過度營銷，下載不安全的APP、用戶掃描二維碼支付都可能泄露個人的信息，買賣用戶信息的不法交易等。

5、並非互聯網金融的所有參與者都具備大數據分析的能力，數據分析挖掘能力不平衡。

五、結論

通過對互聯網金融大數據的運行模式以及應用初步探究，我們發現還有很多問題等待我們去解決，嚴峻的考驗只會讓我們的路走得更穩固，金融業近些年的巨大發展和變革讓我們更加堅定的去深思時代產物與新型科技的碰撞帶來的豐碩成果，不斷更新互聯網金融時代，帶領我們進入更美好的時代。

C. 首個互聯網金融發展指數發布後看看都說了啥

「指數」顯示，截至2015年9月，全國互聯網金融發展指數達到了316.3，是2014年1月份的3.2倍。從增速角度而言，全國互聯網金融每月環比增速平均高達5.9%，我國互聯網金融發展迅速。

D. 什麼是互聯網金融ETF

交易型開放式指數基金，通常又被稱為交易所交易基金（Exchange Traded Funds，簡稱「ETF」），是專一種在交易屬所上市交易的、基金份額可變的一種開放式基金。
交易型開放式指數基金屬於開放式基金的一種特殊類型，它結合了封閉式基金和開放式基金的運作特點，投資者既可以向基金管理公司申購或贖回基金份額，同時，又可以像封閉式基金一樣在二級市場上按市場價格買賣ETF份額，不過，申購贖回必須以一攬子股票換取基金份額或者以基金份額換回一攬子股票。由於同時存在證券市場交易和申購贖回機制，投資者可以在ETF市場價格與基金單位凈值之間存在差價時進行套利交易。套利機制的存在，使得ETF避免了封閉式基金普遍存在的折價問題。

E. 大學畢業論文寫數字普惠金融指數計算會不會太難了

會。
數字普惠金融指數計算包括覆蓋廣度，使用深度和數字支持服務程度三方面。覆蓋廣度主要通過電子賬戶數如互聯網支付賬號及其綁定的銀行賬戶數)等來體現，使用深度依據實際使用互聯網金融服務的情況來衡量，包括支付業務，信貸業務，保險業務，投資業務和徵信業務等，既用實際使用人數，也用人均交易筆數和人均交易金額來衡量，數字服務支持方面，便利性和成本是影響用戶使用金融服務的主要因素。
在構建數字普惠金融指數時，首先將二級維度之下的各項具體指標進行標准化處理，形成可比的指標，接著，利用層次分析法，確定中間各層級相對其上一層級的權重大小，再利用變異系數法求最下層即各具體指標對其上一層的權重大小，最後，利用這些權重進行指數合成，形成覆蓋廣度，使用深度和數字支持服務程度的發展指數。再通過指標無量綱化方法，獲得最後的中國數字普惠金融指數。

F. 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

來源於：知乎
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。

最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。

G. 什麼叫互聯網金融

互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。

互聯網金融的三大支柱：

1、第一支柱是支付

支付是金融的基礎設施，會影響金融活動的形態。在互聯網金融中，支付以移動支付和第三方支付為基礎，在很大程度上活躍在銀行主導的傳統支付清算體系之外，並且顯著降低了交易成本。在互聯網金融中，支付還與金融產品掛鉤，促成豐富的商業模式。最後，因為支付與貨幣的緊密聯系，互聯網金融中還會出現互聯網貨幣。

2、第二支柱是信息處理

信息是金融的核心，構成金融資源配置的基礎。在互聯網金融中，大數據被廣泛應用於信息處理，提高了風險定價和風險管理效率，顯著降低了信息不對稱。互聯網金融的信息處理是其與商業銀行間接融資和資本市場直接融資的最大區別。

3、第三支柱是資源配置

金融資源配置指的是，金融資源通過什麼方式從資金供給者配置給資金需求者。資源配置是金融活動的根本目標，互聯網金融的資源配置效率是其存在的基礎。在互聯網金融中，金融產品與實體經濟緊密結合，交易可能性邊界極大拓展，資金供求的期限和數量的匹配，不需要通過銀行、證券公司和交易所等傳統金融中介和市場，完全可以自己解決。

(7)互聯網金融指數構建擴展閱讀：

互聯網金融公司的幾種類型：

1、綜合性互聯網金融平台：依靠傳統金融機構的優勢和長處設計專業、多樣化的理財產品和進行嚴格的風險把控，讓專業機構依託平台提升服務品質，有完整閉合的生態系統和大量用戶的數據積累，獲取資金和資產比較容易，代表企業如螞蟻金服、微眾銀行等。

2、互聯網消費金融公司：通過向消費者提供以消費為目的貸款的金融服務，具備單筆授信額度小、審批速度快、無需抵押擔保、服務方式靈活等特點，擁有自己的風控模型，風險較為可控。「場景」+「用戶」是推動其快速發展的核心因素。以螞蟻花唄、京東白條為代表的消費金融產品與電商場景結合，讓消費金融迅速完成了用戶與資產的獲取。

3、agent model（大數金融）：採用數據化的風險管理技術，生產中大金額的個人無擔保貸款，為銀行（及其他金融機構）提供全流程的信貸外包服務。主要特點可以連接多個資產來源，不承擔風險。但費率較低，幾乎沒有產品設計能力。

4、P2P平台：是通過網路將非常小額度的資金聚集起來借貸給有資金需求人群的一種商業模型，因資金端和資產端獲取成本較高，老牌平台積累了較多客戶比較有優勢。風控主要看模型和數據，不同平台的風險控制體系差距較大。