A. 互联网这种金融时代的到来是好是坏
我们现在定义的互联网金融，是对互联网和移动互联网统一环境下的金融业务的定义。概述互联网金融是互联网时代金融的新生态。今日，阿里巴巴、腾讯和中国平安牵头设立了一家互联网金融公司，给公众对了解互联网金融创造了一个很好的机会。模式分析以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、云计算、社交网络和搜索引擎等，将对人类金融模式产生根本影响。20年后，可能形成一个既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融运行机制，可称之为“互联网直接融资市场”或“互联网金融模式”。在互联网金融模式下，因为有搜索引擎、大数据、社交网络和云计算，市场信息不对称程度非常低，交易双方在资金期限匹配、风险分担的成本非常低，银行、券商和交易所等中介都不起作用；贷款、股票、债券等的发行和交易以及券款支付直接在网上进行，这个市场充分有效，接近一般均衡定理描述的无金融中介状态。在这种金融模式下，支付便捷，搜索引擎和社交网络降低信息处理成本，资金供需双方直接交易，可达到与现在资本市场直接融资和银行间接融资一样的资源配置效率，并在促进经济增长同时，大幅减少交易成本。模式关键点第一，信息处理；第二，风险评估；第三，资金供求的期限和数量的匹配，不需要通过银行或券商等中介，完全可以自己解决；第四，超级集中支付系统和个体移动支付的统一；第五，供求方直接交易；第六，产品简单化（风险对冲需求减少）；第七，金融市场运行完全互联网化，交易成本极少。移动支付时代互联网金融模式下的支付方式以移动支付为基础。移动支付是依靠移动通信技术和设备的发展，特别是智能手机和iPad的普及。JuniperResearch估计2011年全球移动支付总金额为2400亿美元，预计未来五年将增长200%。随着Wi-Fi、3G等技术发展，互联网和移动通信网络的融合趋势非常明显，有线电话网络和广播电视网络也融合进来。移动支付将与银行卡、网上银行等电子支付方式进一步整合，真正做到随时、随地和以任何方式进行支付。随着身份认证技术和数字签名技术等安全防范软件的发展，移动支付不仅能解决日常生活中的小额支付，也能解决企业间的大额支付，替代现在的现金、支票等银行结算支付手段。尽管移动通信设备的智能化程度提高，但受限于便携性和体积要求，存储能力和计算速度在短期内无法与个人电脑（PC）相比。云计算恰能弥补移动通信设备这一短板。云计算可将存储和计算从移动通信终端转移到云计算的服务器，减少对移动通信设备的信息处理负担。这样，移动通信终端将融合手机和传统PC的功能，保障移动支付的效率。互联网金融模式下，支付系统具有以下根本性特点：所有个人和机构都在中央银行的支付中心（超级网银）开账户（存款和证券登记）；证券、现金等金融资产的支付和转移通过移动互联网络进行（具体工具是手机和iPad）；支付清算完全电子化，社会中无现钞流通；二级商业银行账户体系可能不再存在。个人和企业的存款账户都在中央银行，将对货币供给和货币政策产生重大影响，同时也会促进货币政策理论和操作的重大变化。当然，这种支付系统不会颠覆目前人类由中央银行统一发行信用货币的制度。
B. 互联网+和大数据时代是什么
“互联网+”实际上是创新2.0下互联网发展新形态、新业态，是知识社会创新2.0推动下的互联网形态演进。通俗来说，“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”，但这并不是简单的两者相加，而是利用信息通信技术及互联网平台，让互联网与传统行业，进行深度融合，创造新的发展生态。
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。特征是数据量大；数据类型繁多；数据价值密度相对较低；处理速度快，时效性要求高
大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟，但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面，更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析做出，而不是像过去更多凭借经验和直觉做出。
C. 在大数据时代，互联网最大的特点是什么
在当前
大数据时代
，
互联网金融
的发展时刻受到大数据的影响，在这个过程中互联网金融行业应该要充分认识到大数据对于互联网金融发展的价值：
一是助推互联网金融创新大数据的基本特征。互联网金融运行服务的核心过程就是对数据的收集、分析、处理的过程。对于互联网金融来说，对数据收集能力与对信息处理能力能直接影响
业务成本
和风险控制，如能够合理应用大数据技术，能够促进互联网金融服务的创新。
在互联网金融的各种服务中，引入大数据，对交易数据、交易规模、交易过程进行
全面分析
，能够了解业务开展情况是否处于正常范围，如发现风险能够及时为决策者提供良好数据参考依据，帮助决策者正确做出应对策略。利用大数据技术能够分析互联网每种业务用户的态度和需求，预测用户将会感兴趣的产品发展方向，从而能够给决策者制定高效可行的
投资策略
。
二是促进互联网金融资源的优化配置。在互联网金融行业运行中应用大数据技术，能够促进优化资源的配置。开放、平等、协作和分享是互联网最大的特点，大数据时代互联网金融也具备这些特点，便于发布和交流投资方和
融资方
的信息，便于信息间的相互匹配。传统的金融，在信息发布和匹配过程中需要银行、证券或基金等部门参与，不仅有中介费用，而且
时间成本
比较高，相比较大数据下互联网金融就不需要这些中介参与，并且效率也比较高。
三是利用大数据能够实现客户信息的共享。在
传统金融
领域，如商业银行大都需要投入大量的人、财、物等方面的力量，对其客户信息进行收集整理，来解决
信息不对称
问题。而对于互联网金融来说，只要应用大数据技术，通过相关
互联网金融平台
，就能够直接收集分析交易双方的信息，建立新的
信息渠道
，还可以进行收集金融服务相关的运输、价格、支付等信息，对客户的信用方面进行全面的评估，从而打破了传统金融机构对客户信息垄断的现象。
以上我的回答希望对你有所帮助
D. 互联网金融借力大数据玩转风险控制
互联网金融借力大数据玩转风险控制
近两年，金融行业内竞争在网络平台上全面展开。大数据时代，这种竞争说到底就是“数据为王”。为什么大数据在互联网金融领域扮演着如此重要的角色？业内人士认为，“互联网+金融”具有共享性，提供了“大数据”和更充分的信息，即通过更完善的价格信号，帮助协调不同经济部门非集中化决策。
信息占据核心地位
信息占金融市场核心地位。金融市场是进行资本配置和监管的一种制度安排，而资本配置及其监管从本质上来说是信息问题。因此，金融市场即进行信息的生产、传递、扩散和利用的市场。
在“互联网+金融”时代，信息的传递和扩散更加便捷，信息的生产成本更为低廉，信息的利用渠道和方式也愈发多元化，从而越来越容易实现信息共享。这种共享不仅包含着各类不同金融机构之间的信息共享，而且包含着金融机构与其他行业之间的信息共享、金融机构和监管机构及企业间的共享等。
信息共享并由此形成的“大数据”，降低了单个金融机构获得信息、甄别信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生产和传播充分而顺畅，从而极大地降低了信息的不完备和不对称程度。“大数据”不仅使投资者可以获取各种投资品种的价格及影响这些价格的因素的信息，而且筹资者也能获取不同的融资方式的成本的信息，管理部门能够获取金融交易是否正常进行、各种规则是否得到遵守的信息，使金融体系的不同参与者都能作出各自的决策。
正确看待大数据征信
互联网金融的发展带火了P2P市场，也折射出风控体系建设的缺失。P2P跑路现象主要原因就是风控缺失，体现在“重担保、轻风控”和“重线上风控、轻线下调查”。
当前，多数P2P平台“重担保、轻风控”的思路是不正确的，担保是外界因素，风控是内在因素，一味强调用外在的因素而不解决自身的问题，不可能实现良好运转。互联网金融的风险管理不在规则之中，而在互联网和金融双重叠加的对象之中，其最基本的风险边界应是保证投资者的资产安全。守住了安全底线，这些平台才能健康成长。所以，P2P平台根本的安全底线还在于加强自身对象的风控。
另一方面，风控分为贷前、贷中、贷后风控。目前有些P2P平台从最开始的贷前风控就缺失，贷前风控最重要的是要实现“线下调查”，即通过线下实地走访和考察，对客户信息进行交叉验证和真实性验证，包括对借款人银行流水、征信报告、财产证明、工作证明等的审查，通过审查评估借款人还款能力。这些线下风控是不可或缺的，不能迷信或过分夸大“互联网+”的效率和普惠，线上的大数据和线下的实地考察必须结合。
基于大数据、个人征信的风控手段已有很多，大数据征信是实现P2P风控的创新路径。但是也需要正确看待，既不能要求大数据征信一步登天，一下子带来质的改变；也不能风声鹤唳，一有创新就以各种名义围追堵截，而需要给予更多理性的包容和试错的空间，在渐进创新中不断完善大数据征信体系。
目前存在的困难：
一是数据的虚拟性和“信息噪音”。虽然大数据及其分析提高了信息获取的数量和精度，但由于虚拟世界中信息大爆炸造成的“信息噪音”，导致交易者身份、交易真实性、信用评价的验证难度更大，反而可能在另一层面更强化信息不对称程度，也更容易存在信息垄断。
二是信用数据关联的不确定性。信用数据是多样化的，包括朋友信用、爱情信用、事业信用等。所谓忠孝不能两全，一个对朋友忠诚的人不一定对事业忠诚。对事业或工作忠诚，也不一定能说明他的金融信用好。大数据通过日常信用来判断金融信用会出现偏差。
三是“数据孤岛”不能实现数据共享。互联网平台具有强烈的规模效应，平台越大越容易产生数据，越容易使用数据。例如，阿里小贷主要通过卖家累计的海量交易信息及资金流水，也可通过大数据的分析在几秒内完成对商家的授信。但是，阿里小贷的数据，不可能提供给其他公司使用。因此，下一步应推动数据的整合和共享。
玩转大数据风控系统
传统的风控模式更多关注的是静态风险，对风险进行预判。而P2P市场让越来越多的传统金融企业转型互联网金融，大数据技术要对风险进行实时把握，要做到两点：大数据和云计算结合以及大数据的流处理模式。
大数据和云计算结合，实现了实时监控。云计算为大数据实时把握提供了硬件基础，可以实现秒级的数据采集、分析和挖掘。流处理模式实现了静态风险和动态风险的有效结合。一种人习惯先把信息存下来，然后一次性地处理掉，也叫批处理，如定期处理过期邮件；另一种人喜欢信息来一点处理一点，无用信息直接过滤掉，有用的存起来。后者就是流处理的基本范式，实现了实时监控。
怎样才能针对企业自身的发展和业务方向，玩转大数据风控系统，使其发挥到最大作用？我认为，要关注“大众数据”。要意识到互联网“长尾效应”的作用，互联网环境下“得大众者得天下”，关注大众数据，要了解大众心态，在归属感、成就感和参与感上下功夫。
还要将业务驱动转向数据驱动。理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值，看似零散的数据背后寻找消费逻辑。此外，还应改造公司数据相关的IT部门，将其从“成本中心”转化为“利润中心”，充分认识大数据是核心竞争力，重视其挖掘和预测的能力。
当然，实时大数据风控还需要很多方面的探索，如何借助大数据建立全生命风控体系，形成贷前、贷中、贷后流程管理系统和决策系统。另外，还需加强信用数据相关性研究和量化模型的开发，金融信用（主要指借贷数据）可获得性比日常信用数据难，以金融信用为中心，通过日常信用，构建个人信用评估体系。
E. 什么是大数据时代满仓赢是互联网金融的大数据时代么
满仓赢是大数据时代的代表作，大数据时代就是通过盘大的数据库来表现数据的准确性和及时性
F. 互联网金融时代，会给社会带来哪些深远影响
随着网络信息技术的迅速发展和普及，社会生活逐步进入互联网时代。人们的生活方式和消费模式日益网络化，形成了巨大的网络金融服务需求。
在过去的几十年，银行一直在主动应用信息技术，以提升自身的服务能力。进入21世纪，互联网的普及更是加快了银行信息技术应用的步伐，国内主要商业银行在IT系统开发和信息化、数据化建设等方面都投入了大量人力和物力，促进了经营效率和服务水平的不断提升。
目前，我们的个人网银客户已经突破1.6亿户，手机银行客户突破1亿户，通过电子银行渠道处理的业务量已超过全部业务量的79%，相当于替代了30000余个物理网点。工行多数的理财、基金产品均通过互联网渠道销售，外汇、贵金属等交易占比更是高达99%以上。工行还推出了面向个人客户的网上质押贷款，面向企业客户的网贷通、易融通、电子供应链融资等产品，客户通过网上银行就能够实现贷款的申请、发放和还款，充分享受互联网技术应用的成果。
网络金融服务需求持续增长也为互联网企业提供了拓展金融业务的机遇。以第三方支付、网络借贷、网络理财等为代表的电商机构互联网金融模式陆续出现并迅速发展。目前国内已有200多家企业获得了央行颁发的第三方支付业务许可证，它们利用网络交易环境缺乏信用体系的实际，运用网络技术为个人客户及中小商户搭建了支付平台。
网络借贷，以P2P模式为代表，利用互联网平台为小微客户建立了资金供求双方直接交易的渠道，现在活跃的网贷平台已有约350家，今年整个行业的成交规模将有望达到千亿元。最近异常火爆的“余额宝”是网络理财的代表，它们为客户网络账户中的沉淀资金提供了理财渠道。凭借平台化的运营和良好的客户体验，互联网企业的金融服务迅速赢得了大量的客户。
从商业银行和互联网企业金融服务创新的实践来看，互联网金融的演化过程实质上是互联网技术与金融服务的融合过程。一方面，互联网金融服务未脱离存、贷、汇、投资理财等金融功能，并没有改变金融的本质，另一方面互联网金融显著提升了金融服务的效率，拓宽了金融服务的渠道，丰富了金融服务的模式。
凭借互联网技术，互联网企业介入传统商业银行的支付、融资、理财领域，实现了金融服务模式的创新。商业银行则通过互联网技术为客户营造良好的网上金融环境，为互联网企业介入金融业务提供客户身份认证、资金清算等各类基础服务，促进了电子商务、第三方支付的繁荣，支持了第三方支付企业的成长壮大。商业银行也正在借鉴互联网企业的商业模式，不断调整自身电子银行的渠道定位，积极开展产品和服务创新，实现自身的持续转型发展。
G. 大数据时代，互联网金融风控如何利用大数据建斜
如果此回答对楼主有帮助，给个采纳好吗？谢谢啦
在大数据时代最有效的一般还是强变量，比如每月工资单我就看那一个数然后就喜上眉梢。当缺乏强变量或者获取不到强变量的时候大数据技术会是非常有效的替代手段。至于未来能否依靠大数据技术在风控领域做到千人千面这还需要时间来验证。
大数据技术最大的价值是提升人类社会的效率，降低信息差，优化各类决策，提供更深层度量衡的技术手段。比如用在天体物理领域、用在灾难预测领域、用在工业设计领域。纠结一票能够解决这样问题的同学们如果仅仅是为了多发放两笔没逾期的贷款而存在，当然也是可以的。
目前我们关心的技术主要有以下部分：
1.高性能计算：GPU+CPU异构计算、FPGA芯片、超大规模（万亿节点）图计算问题。
2.AutoFature：海量数据中如何程序化特征工程，并达到接近人类完成的水平。
3.小数据学习：如何利用少量数据训练达到海里数据相同／接近的性能。
4.复杂网络：如何将真实世界更有效率的映射在图状数据结构，以及如何对其进行编码。
5.数据扩展：如何挖掘更多的数据加入到模型中以及如何获得更多高价值、高质量、高覆盖率的数据。
我的逻辑是：
1.靠人力来解决模型开发的问题，在无限维度的数据增长时必然会存在上限。那么寻找在高纬数据中程序化工作的手段是我们必然的选择。
2.无限维度的数据增长以及新的算法必然衍生出严重的计算性能问题，如何能够快速的完成海里数据计算决定了整个团队的实验速度。而最终实验速度决定了整个团队的技术能力。
3.在面临新业务或者之前从未出现的情况时，依靠深度学习等技术的完成的算法缺乏冷启动的手段，如何能在较小的高维数据集中训练出一个可用的模型是比较有价值的一个课题。
4.个人认为图状数据结构是在保证metadata质量的前提下，最具灵活性的数据结构。在解决计算性能、图的特征编码等问题后，也许这是通向通用人工智能的方向。