互聯網金融怎麼玩

『壹』 有哪些行為可以影響個人的徵信

辦理過房貸、車貸等業務的朋友都知道，在貸款時銀行會查詢我們的個人徵信報告，如果徵信有不良記錄，我們的貸款就很容易遭到拒絕，那麼大家知道我們的個人徵信包含什麼嗎？如果個人徵信不良有什麼影響？
個人徵信主要包含以下內容：
1、個人基本信息。個人徵信報告中包含我們的個人信息，主要有姓名、身份證號、手機號、家庭住址、工作單位等可以證明你身份情況的基本信息。
2、信貸記錄。信貸記錄中主要包含個人貸款信息，如房貸、車貸、信用貸款等，另外還包含用戶的還款狀況，以及信用卡的狀況，包含貸款余額以及還款記錄等信息。
3、查詢記錄。個人徵信報告的查詢記錄在徵信中也會體現，其中包含個人查詢記錄，和機構查詢記錄，如果機構查詢記錄過多，那麼可能會弄花徵信。現在的網貸平台越來越多，很多網貸也是上徵信的，建議大家不要到處在網貸平台注冊查詢額度，因為在查詢額度的時候，平台就會查詢借款人的個人徵信，若機構的個人徵信報告查詢記錄過多，那麼就會弄花徵信，對後期辦理信貸業務都造成影響。
4、公共記錄。公共記錄主要包含近五年內的民事判決記錄，強制執行記錄，欠稅記錄，以及行政處罰等記錄。
個人徵信報告在金融方面起著至關重要的作用，如果我們的個人徵信報告存在不良記錄，那麼以後無論是辦理信用卡，還是貸款買房買車都會受到阻礙。隨著個人徵信的使用范圍越來越廣，個人徵信不良對找工作、子女上私立學校等方面都可能造成影響。
可見徵信對於我們是非常重要的，建議大家平時在使用信貸產品的過程中保持良好的還款記錄，以免因逾期而給自己的徵信留下不良。
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『貳』 互聯網金融大數據風控到底怎麼玩

互聯網金融是指以依託於支付、雲計算、社交網路已及搜索引擎等互聯網工具，實現資金融通、支付和信息中介等業務的一種新興金融。做好互聯網金融，要立足於三個基本點:平台、數據、金融。而在這其中，大數據，作為連接平台、用戶、金融等方面的工具，有著舉足輕重的意義。
由於互聯網金融涉及廣泛、囊括多個領域，各領域的風控策略也不盡相同，不能一概而論，下面就大數據風控在互聯網金融領域的運用做一個大致的分類和解析。

首先，如何理解大數據風控
大數據風控的有效性除了強調數據的海量外，更重要的在於用於風控的數據的廣度和深度。其中：
數據的廣度：指用於風控的數據源多樣化，任何互聯網金融企業並不能指望依據單一的海量數據就解決風控問題，正如在傳統金融風控中強調的「交叉驗證」的原則一樣，應當通過多樣化的數據來交叉驗證風險模型。互聯網金融的風控策略也如此，可能對同一風險事件採用了多種策略。
數據的深度：指用於風控的數據應當基於某個垂直領域真實業務場景及過程完整記錄，從而保證數據能夠還原真實的業務過程邏輯。例如，很多第三方支付平台有豐富的真實交易記錄，但由於大部分場景下無法獲取交易商品的詳細信息及用戶身份，在用於風控時候價值大打折扣，因而數據的完整性和垂直深度很重要。

互聯網金融產品如何利用大數據做風控，大致有以下一些分類和方向：
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控。由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建對應的風險點及風控策略。
例如： 針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。

2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控。
>>>>身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
>>>>交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
>>>>信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
>>>>行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
>>>>黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。

3、基於第三方平台服務及數據做風控 互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務。

>>>>IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等；
>>>>輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等

4、基於傳統行業數據做風控 人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。

5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。


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『叄』 優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的

現在一提起互聯網金融行業、Fintech領域，人工智慧、大數據風控的熱度就直線飆升。許多交易規模比較大的互聯網金融公司都在努力發展大數據風控技術，以構建提供普惠金融服務的能力。
那麼，這些優秀的互聯網金融公司，都是怎麼玩大數據風控的呢?
陸金所：KYC 2.0系統
精準判斷投資者的風險承受能力
陸金所自成立起就引進國際領先的第四代風險管理系統，借鑒平安集團經驗，形成了成熟的風險管理數據模型。其近日又推出了KYC 2.0系統，力求通過大數據技術、機器學習以及金融工程等方法，建立完整的互聯網財富管理平台投資者適當性管理體系，在資金端對投資者進行「精準畫像」，並提供智能推薦服務。
據了解，KYC2.0系統在原有的保守、穩健、平衡、成長、進取五大類型基礎上對投資者風險承受力評估結果進行量化，每位用戶都會獲得專屬的風險承受能力分值，又稱「堅果財智分」，對投資者風險承受能力的判斷更精準。
點評：量化數據信息，進行大數據建模。
風控最好的數據還是金融數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等信用數據，這些數據同信用相關度高，可以反映用戶的還款能力和還款意願，這些數據因子在風控模型中必不可少，權重也很高，是風險評估最好的數據。
所以，陸金所以平安集團經驗為基礎運用到的大數據風控，使用的是圍繞用戶周圍的信用數據，這些數據的特點是和用戶的信用情況高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，對其個人進行打分，再對其進行個體分析，最終得到一個綜合評分，這就對用戶進行了一個精準的風險承受能力評判。
民貸天下：拓寬數據維度
實現純線上智能化服務
民貸天下基於穩健、安全、規范的風控理念，其風控部門確定了「風控從嚴」原則，設定了借款審查、貸中管理、貸後跟蹤等風控流程。目前，民貸天下正全力推進全智能化建設，構造一個完整的、從資產端到平台端的全鏈路大數據風控系統，通過對人工智慧、大數據分析、知識圖譜、區塊鏈等技術的運用，為平台運營及業務發展提供強大動力。
在傳統數據之外，民貸天下還不斷拓展數據維度，如在用戶授權下，對用戶社交數據、訪問時間、相關認證、通訊記錄等數據整合分析，並且與螞蟻金服、芝麻信用、前海徵信、同盾等第三方機構緊密合作，進一步豐富對用戶的數據畫像，使民貸天下的大數據風控系統更加精準，從而實現從客戶申請、受理、審核、授信、放款到貸中貸後管理等純線上智能化服務。
點評：拓寬數據維度，是對傳統風控的補充。
傳統風控模型已經不能適應復雜的現代風險管理環境，特別在數據信息錄入維度上，影響用戶信用評分的信息較多，很多都沒有引入到風險評估流程。而大數據風控可以提供全面的數據(數據的廣度)，強相關數據(數據的深度)，實效性數據(數據的鮮活度)。
民貸天下利用這樣的大數據風控，通過與第三方合作等方式，將內部數據以及原有數據打通和整合之後，就會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。這些多維度、全面的信息正是大數據風控的優勢所在，同時也是對傳統風控一個很好的補充，進一步實現智能化服務。
真融寶：以數據介質為主
構建數據和模型演算法的核心技術
真融寶以數據介質為主，利用分布式計算處理數據，以公眾互聯網的全網為平台，以全網收集的數據來補充內部網集成的數據。並且在用戶數據方面，對每個新進用戶建立一份電子檔案，對每名用戶投資需求進行了解登記，並對每一筆資金進行多重備份，形成動態的用戶資金數據。
除此之外，真融寶還利用大數據進行決策，將金融活動轉化為智能數據處理活動，降低人為因素的干擾，提高風險評估、分析和預警能力，大數據提供的信息使得真融寶的決策更加科學智能化，對於風控的精準度控制起到非常大的幫助作用。
點評：數據和模型演算法，可建立實時風險管理視圖。
大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，真融寶可以通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力，提升量化風險評估能力。
數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。真融寶利用大數據的風控能力，實時輸出風險因子信息，提高了風險管理的及時性。
一直以來，風控都是金融機構的生命線。從陸金所、民貸天下、真融寶這三家互聯網金融公司為例，預計在未來，可能每家做借貸類的互聯網金融公司都會發展出屬於自己的一套大數據風控體系，並且隨著互聯創業公司的業務數據越來越大，數據基礎會逐漸扎實。

『肆』 如何玩轉地產+互聯網金融

一、「互聯網+房地產+金融」快速發展的原因
互聯網與實體經濟相結合，是必然趨勢。2014年我國房地產業產值將近4萬億，佔GDP總額比重為6%。互聯網對房地產業的改造，將給房地產業帶來巨大變化，也會很大程度地促進整個經濟的發展。我國的房地產業經過了十多年的高速增長期後，暴利時代已經結束，行業進入了調整期，競爭加劇。通過與互聯網的結合，可以改造生產、銷售流程，以及進行其他商業模式的創新，促進行業的創新與發展。
然而，互聯網僅與房地產結合，還無法形成完整的閉環商業模式創新，互聯網+房地產+金融，會實現更深刻、系統的變革。這主要是由於：
第一，房地產和金融密不可分。首先，房地產業屬於資本密集型產業，對金融具有很大的依賴性。再加上其產業鏈長、客戶數量廣等特點，還可以挖掘出其他有關金融需求。其次，房地產也具有普通商品和資產雙重屬性。根據國際資本市場比較常用的產業分類標准GICS和GCS，房地產與銀行、保險等金融業為一類。按照我國《國民經濟行業分類與代碼》，房地產業雖然作為一個單獨的門類，但是其金融屬性卻越來越明顯。房地產業與金融業，從本質上就是密不可分的，不僅互為支持，甚至相互包含。
第二，互聯網金融的發展日新月異。第三方支付、眾籌、p2p、互聯網理財、互聯網消費金融等多種形式的互聯網金融，對傳統金融造成了沖擊。這些新的金融服務模式、思維與房地產業的金融需求相結合，會進一步地打開創新空間。
二、「互聯網+房地產+金融」的創新模式
1.「互聯網+房地產+金融」多功能營銷平台
互聯網+房地產+金融服務的多功能營銷平台，是指互聯網平台與地產開發商以及提供金融服務的機構合作，通過互聯網平台銷售、出租房屋，並提供相關金融服務，實現購房者、房地產企業、金融服務機構、營銷平台等的多方共贏。
目前常見的具體方法，主要包括以下幾項：
(1)購房者在營銷平台上購房，享受特殊的優惠。比如，受到熱捧的「5萬抵50萬」的電商鉅惠、「搶錢買房寶」等，通過線上購卡、玩游戲等方式獲取線下購房優惠，為購房者帶來了實際的購房折扣。
(2)客戶的預付款、首付款等款項，一定時期內被允許投資各種「寶」類的理財產品。客戶在預購和交易時，其定金和首付款等資金，同時可以獲得投資收益。
(3)客戶的首付款不足，可以通過p2p或其他方式，獲得貸款。
(4)客戶收房或入住後，物業費、燃氣水電費等的支付，可以通過平台上購買的貨幣基金產品等，進行代支代付。
以上方式，對購房者來說，獲得了購房優惠，並盤活了購房定金、首付款等資金，還可以享受到融資便利，具有較強的吸引力;對於房地產企業來說，互聯網電商的強大銷售優勢，促進了房地產企業的銷售，並降低了銷售成本，已受到越來越多地重視;對於金融服務機構來說，通過提供金融產品和服務，參與其中，可以獲得豐厚的利潤;對於營銷平台來說，不僅有了現金流、傭金，還有投資品價差收入、信息服務費收入等。「平安好房」、房金所、「淘寶+余額寶+方興房地產企業「等的迅速發展，從實踐角度說明了互聯網+房地產+金融服務的多功能綜合營銷平台的良好前景。尤其是隨著房地產行業從增量房市場走向存量房市場，可能成為互聯網房產營銷的新常態，發展空間巨大。目前，除了房地產開發企業與互聯網金融平台積極開展合作外，二手房經紀公司也加速與互聯網金融的深度融合。
當然，由於互聯網+房地產+金融服務的多功能綜合營銷平台的模式目前還處在發展初期，尚存在一些問題，比如信用貸款額度低、抵押手續繁瑣、一般樓盤利息支出較高、低息貸款合作樓盤較少、理財和貸款操作不方便等，未來還有待進一步改善，但這也給營銷平台未來的發展帶來了機會。
2.「房地產+互聯網+金融」的眾籌模式
「房地產+互聯網+金融」的眾籌模式，按照眾籌起始點主要分為兩類：一是從拿地階段開始的眾籌。從拿地階段的早期眾籌，據預測可以為項目節省13%-18%的平均資金成本和約5%左右的營銷費用，可以為購房者讓利20%左右。二是銷售和投資階段的眾籌，即將大額不動產投資轉變為低成本、低門檻、高靈活度的互聯網金融投資，大大提升市場了參與度。目前發展較快的主要是第二種模式。
目前的房地產眾籌模式，最低投資額從11元、800元、1000元直至50000元不等，而房價折扣、預期收益率差別也較大。但相同的是，無論是投資人中途退出採用股權轉讓或靠競拍獲得溢價，還是通過抽獎獲得購房機會，都有不同的回報率。
未來，「房地產+互聯網+金融」除了會向前端拿地階段延展外，還將積極開發無論眾籌是否成功，都將獲得投資收益的創新模式，增強對客戶的吸引力。同時，眾籌與短融、借貸及其他理財產品等相結合的方式，也會進一步發展。
3.「房地產+互聯網+金融」的 P2W模式
「房地產+互聯網+金融」的P2W(person-to-pawn)模式，可以看作是一種特殊的p2p，即藉助網路交易平台，通過引入資產評估、抵押和變現，採取實物抵押的方式，完成投資方與融資方的低風險投融資交易。
2014年10月23日，「響當當」互聯網房地產理財上線，年化收益率可達12%。相比於P2P平台以信用為主的較高風險模式，以房地產作抵押的p2w 投融資模式，通過較低杠桿率、對違約可通過抵押資產變現等方式，降低了投資風險。
4.「房地產+互聯網+金融」的供應鏈金融模式
「房地產+互聯網+金融」的供應鏈金融模式，主要是指利用p2p平台或者其他互聯網金融平台開展房地產供應鏈金融業務。房地產行業產業鏈長，關聯企業多，開發供應鏈金融的前景廣闊。「房地產+互聯網+金融」的供應鏈金融模式主要包括以下幾種：商業銀行供應鏈金融協同的電子商務平台;基於B2C，B2B，C2C電子商務平台的供應鏈金融;基於第三方支付的供應鏈金融;基於p2p平台的供應鏈金融;基於大數據預測信用風險的供應鏈金融等。
5.「房地產+互聯網+金融」的社區O2O模式
房地產開發企業特別是所屬的物業公司，是「社區 O2O」的天然入口，網上繳納物業費、網上報修等，都可以十分方便地讓居民融入「社區 O2O」。「房地產+互聯網+金融」的社區O2O模式，提供了打通「最後一公里」服務，可以為社區居民提供包括消費貸款、理財、中間服務等多種金融服務在內的生活消費和服務，並可通過互聯網和移動互聯網支付完成交易，同時，還能夠積累大量的客戶資源和數據信息，發展迅猛。

『伍』 優秀的互聯網金融公司，是怎麼玩大數據風控的

這方面淘寶是最的最棒的，其次是騰訊做的野蠻好的，之後是網路以及內360在緊跟其後！容
說白了是你生活中只要跟消費相關的信息都收集分析，之後會有一個風險比對。、
這個就算我們知道了也做不到，但是可以藉助螞蟻芝麻信用來做驗證風控即可！

『陸』 如何快速提高支付寶芝麻信用

1.經常使復用支付寶進行消費，轉制賬，還信用卡，繳水電費，這樣有利於提高芝麻信用分，尤其是信用卡不能逾期。

(6)互聯網金融怎麼玩擴展閱讀：

芝麻信用是依據方方面面的數據而設計的信用體系。

芝麻信用分是芝麻信用對海量信息數據的綜合處理和評估，主要包含了用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度。芝麻信用基於阿里巴巴的電商交易數據和螞蟻金服的互聯網金融數據，並與公安網等公共機構以及合作夥伴建立數據合作，與傳統徵信數據不同，芝麻信用數據涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等等。

參考資料：網路 芝麻信用

『柒』 具有國外互聯網游戲理財金融牌照就可以在中國玩嗎

不可以的，中國證監會不允許的，國內國外的金融監管是不一樣的。

『捌』 火幣網是不是騙局

火幣網開始騙人了。
2 年前
大家在火幣網交易的時候要注意。

火幣網 雖然是大平台，給人的感覺是不會有問題，其實不然，無論大小都會坑人的。

本人就說一下自己的遭遇吧。

四月份我有4百多個HT幣的獎勵幣，還沒有到賬，我在五月份也和火幣的客服溝通過，說是會到賬，只是項目還沒結束。

這幾天與火幣的客服溝通，又說是，沒有此事，建議大家要小心了。

9月14日，江西省萍鄉市網警官方微博號「萍鄉網警巡查執法」發布題為「萍鄉人注意！警惕以虛擬貨幣為幌子組織傳銷騙局」的微博。微博內容顯示，2020年9月10日，蘆溪縣公安局微信公眾號接到群眾舉報稱：近期蘆溪縣有人在宣傳一個叫火幣的數字貨幣，投資三萬元，每周能拿到幾百元的收入，一個月能賺3500元，發展下線10人之後每月能拿到2萬元。

「萍鄉網警巡查執法」微博號發布的微博內容

此外，「萍鄉網警巡查執法」還科普了火幣網以及虛擬貨幣，稱火幣網是一個集成上百種虛擬貨幣的交易軟體，裡麵包括比特幣、以太坊、萊特幣、泰達幣、瑞波幣等虛擬貨幣，也有百川幣、摩根幣、貝塔幣、馬克幣、暗黑幣、克拉幣、華強幣等「山寨虛擬貨幣」。火幣網的相關運營在境外，我國相關職能部門很難對該平台進行監管。

「萍鄉網警巡查執法」提醒，這些「虛擬貨幣」都有一個顯著特徵，都是打著創新的幌子，許以用戶高額的回報，實則就是傳銷騙局。在我國比特幣等虛擬貨幣不被法律所認可，其他的火幣、百川幣、摩根幣等「山寨虛擬貨幣」實際上是一文不值，全靠著投資人的炒作將價格炒上去，一旦沒有人繼續購買，這類虛擬貨幣的價格將暴跌，投資者的錢也會一夜之間瞬間蒸發、血本無歸。

對此，火幣網對澎湃新聞記者回應稱，從該微博中所說的案件情況可以判斷，此事和火幣沒有絲毫關系，蘆溪縣公安局所遇到的情況是冒充火幣的傳銷詐騙案件。因為火幣交易平台中從來沒有交易過文中所說的「百川幣、摩根幣、貝塔幣、馬克幣、暗黑幣、克拉幣、華強幣」等山寨虛擬貨幣。文中稱「蘆溪縣有人在宣傳一個叫火幣的數字貨幣，一個月能賺到3500元」，事實上，「火幣」是公司的品牌名稱，並沒有叫「火幣」的數字貨幣，這是非常清楚的客觀事實。此前火幣發現冒充火幣客服、冒充火幣平台的情況時也曾多次報警。

澎湃新聞記者搜索到，據法制日報7月報道，浙江溫州甌海警方破獲一起犯罪案件，犯罪嫌疑人自2019年以來，假冒火幣網名義，組建社交聊天群「火幣Global搬磚套利HT中文群社區」實施犯罪，讓群友把自己的ETH（以太幣）轉到群主指定的賬戶，返還1：60數量假的火幣官方發行的token。

火幣曾是國內三大數字貨幣交易所之一，其餘兩家分別為幣安和OKEx。火幣網官網介紹稱，火幣全球站是比特幣交易平台，提供比特幣、萊特幣、以太坊等多幣種實時價格行情走勢圖，為全球超過130個國家的數千萬用戶提供數字資產交易及資產管理服務。

主流虛擬貨幣和山寨虛擬貨幣有價值嗎？

虛擬貨幣被分為主流虛擬貨幣和山寨虛擬貨幣兩類。

一位業內人士對澎湃新聞記者表示，所謂「主流虛擬貨幣"，以比特幣、以太坊、萊特幣這種老牌虛擬貨幣為代表，本身就有比較廣泛的社區共識，而且具備項目的實際意義，所以經歷了從泡沫到價值認定的過程，這類虛擬貨幣目前而言都是有一定的發展前景和用戶基數的，在發展中逐漸被賦予了價值。。

2013年，中國人民銀行等部委曾發布《關於防範比特幣風險的通知》，否定了「虛擬貨幣」作為貨幣的法律地位，比特幣等「虛擬貨幣」不能也不應作為貨幣在市場上流通使用。

不過，今年5月，上海第一中級人民法院在一起比特幣財產糾紛案件判決時表示，比特幣作為商品的財產屬性並未被否認。主審法官劉江認為，我國法律、行政法規亦並未禁止比特幣的持有。《關於防範比特幣風險的通知》中更提到，「從性質上看,比特幣應當是一種特定的虛擬商品」。因此，比特幣具備虛擬財產、虛擬商品的屬性，應受到法律的保護。

對於山寨虛擬貨幣，「萍鄉網警巡查執法」認為，山寨虛擬貨幣都是打著創新的幌子，許以用戶高額的回報，實則就是傳銷騙局。

上述業內人士也認為，很多山寨幣目前是包裝概念，對於部分人而言有投機價值、沒有投資價值，此類山寨虛擬貨幣為了去讓新人接盤，經常使用類傳銷的手段。

「從17年到現在，山寨幣出了一個又一個，打了各種名目、旗號，以落地為名行詐騙之實，但是至今沒有一個山寨幣得到認可，成為主流虛擬貨幣。

『玖』 誰能推薦幾個好的金融投資產品嗎互聯網金融還能玩嗎

現在市場不差錢，要不好多錢都跑到國外去投資了。現在投資安全第一，銀行理財，國債和優質企業債券都可以投。互聯網金融行業今年管的更嚴了，能活下來的都是有背景和實力的。

『拾』 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。