互联网金融成效

㈠ 互联网金融现在还有发展趋势麽

1、细分领域将出现“隐形冠军”
小微企业融资、个人消费类(汽车、教育、医美、电商分期等)成为重点布局方向。一些平台凭借对细分领域的资源和行业把握，在其领域成为极具竞争力的“冠军”。
2、资产、资金端优势分化，行业整合增多
作为资金、资产的撮合中介，部分平台凭借其资源和技术能力在资产端更具优势，部分平台则由于股东背景以及营销获客能力突出，在资金端更有优势。
平台之间的合作增多，一些有实力的平台开始寻求通过并购整合获取更多的业务场景或资产拓展渠道，尤其是实力较强的资金端对资产端的并购。
3、互联网金融平台加速出海，以东南亚为主
在中国市场竞争激烈、监管加码、平台寻求新增长点的诉求下，越来越多的中国互金企业开始出海，将成熟的业务模式和技术理念带出去。
4、征信等行业基础设施更加完善
加大失信惩戒力度，以中国互联网金融协会为代表建设的互联网金融信用信息共享平台、牵头建设的“信联”等，作为行业的基础设施，有望得到进一步完善。
5、人工智能、大数据等金融科技运用更成熟
2017年是金融科技推动智能化落地的一年，互金行业在客服、投顾、风控等领域开始引入金融科技的概念和技术，对提升金融效率和用户体验方面取得一定成效。
未来，随着技术应用层次的加深，人工智能、大数据等先进技术对金融服务和产品内容的变革更值得期待，金融科技的运用也将更成熟。

㈡ 我国互联网金融有哪些成效和不足

互联网金融的特点，可以参考下，有优势，也还有隐患等待解决:
1、成本低。互联网金融模式下，资金供求双方可以通过网络平台自行完成信息甄别、匹配、定价和交易，无传统中介、无交易成本、无垄断利润。一方面，金融机构可以避免开设营业网点的资金投入和运营成本；另一方面，消费者可以在开放透明的平台上快速找到适合自己的金融产品，削弱了信息不对称程度，更省时省力。
2、效率高。互联网金融业务主要由计算机处理，操作流程完全标准化，客户不需要排队等候，业务处理速度更快，用户体验更好。如阿里小贷依托电商积累的信用数据库，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，商户从申请贷款到发放只需要几秒钟，日均可以完成贷款1万笔，成为真正的“信贷工厂”。
3、覆盖广。互联网金融模式下，客户能够突破时间和地域的约束，在互联网上寻找需要的金融资源，金融服务更直接，客户基础更广泛。此外，互联网金融的客户以小微企业为主，覆盖了部分传统金融业的金融服务盲区，有利于提升资源配置效率，促进实体经济发展。
4、发展快。依托于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长。以余额宝为例，余额宝上线18天，累计用户数达到250多万，累计转入资金达到66亿元。据报道，余额宝规模500亿元，成为规模最大的公募基金。
5、管理弱。一是风控弱。互联网金融还没有接入人民银行征信系统，也不存在信用信息共享机制，不具备类似银行的风控、合规和清收机制，容易发生各类风险问题，已有众贷网、网赢天下等P2P网贷平台宣布破产或停止服务。二是监管弱。互联网金融在中国处于起步阶段，还没有监管和法律约束，缺乏准入门槛和行业规范，整个行业面临诸多政策和法律风险。
6、风险大。一是信用风险大。现阶段中国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管，成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动的温床。去年以来，淘金贷、优易网、安泰卓越等P2P网贷平台先后曝出“跑路”事件。二是网络安全风险大。中国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响，危及消费者的资金安全和个人信息安全。

㈢ 互联网金融违规业务在下降吗

截至今年4月，原本设定为一年之期的互联网金融风险专项整治工作已进行两年之久。2016年4月，国务院牵头多部委联合召开会议，针对互联网金融制定了分领域、分地区条块结合的为期一年的专项整治方案，覆盖了互联网金融的多种业态，重点包含第三方支付、线下投资理财、P2P网络借贷、股权众筹、互联网保险等。然而，随着互联网金融领域新问题、新风险不断涌现，专项整治工作一直延续至今。

三是线上宣传和线下推广相结合。一些非法集资平台通过线上大肆宣传和线下门店推广的方式发展人员加入，短期内迅速敛财，由于投资者众多且分散，一旦平台出现问题跑路，投资者资金难以追回。

四是“多头在外”躲避监管打击。一些非法集资涉案人员通过藏身境外、租用境外服务器搭建网络集资平台、将涉案资金非法转移至境外等方式躲避国内监管打击，使得案件侦破难度加大。

尽管如此，互联网金融专项整治工作仍取得了明显的成效。“自从专项整治以来，全国存量违规业务规模下降了近57%，违规机构大量退出市场，案件爆发频繁的势头得到有效遏制。”央行上海总部副主任孙辉在7日举办的上海市政府新闻发布会上如是说。

孙辉介绍说，目前，互联网金融新领域的风险得到有效化解，境内的比特币交易平台、ICO清理整顿和取缔全国已经基本完成，现金贷的规范也取得了扎实的进展，各方面的金融秩序明显好转。

㈣ 大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用

大
数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性
（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化
（Capitalization）。


大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金
融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。


数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融
机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。

1.价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。

1.1成就大数据的“第四个V”

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。


虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。


另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？

BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

1.2变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？


无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与
模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角
色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。


因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。

1.2.1数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度


在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

1.2.2数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”


在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。

1.2.3数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛


大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。

1.2.4数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化


在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。


例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。

2.应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践


金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。

2.1大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

2.1.1海外实践：全面尝试

2.1.1.1银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”


在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。


BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。


银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。


相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。


银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。


客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。


在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。


银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。


BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。


银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。

㈤ 为什么说互联网的思维不适合金融领域

自从年互联网金融行业火爆以来，银行的前面便被大家冠以“传统”二字以示区分。这对不少银行从业者而言，无疑是赤果果的歧视，在他们看来，自己才是互联网金融的鼻祖。

毕竟，银行业早在1990年代便开始信息化探索，早在2000年代便有了网上银行，更是在2010年代智能手机兴起之初便上线了手机银行，互联网金融机构只不过是后来者罢了，凭什么冠以“新”字，而早已提前布局PC端和手机端的自己又怎么能被冠以“传统”二字呢？

也就难怪，中国银行业内部的排位基本上是和网点数量成正比的。工农中建四大行和邮储的网点数量都是万级的，其中邮储拥有营业网点近4万个，宇宙行工行有16000多个；几家规模比较大的股份制银行网点数量基本都在1000以上，兴业、招行、浦发银行的网点数量都在2000左右。

若银行的核心业务主要围绕网点展开，必然进一步衍生出网点管理和考核的需求，这便有了市分行，市分行之上又有省分行，之后才是总行，金字塔式的管理架构便产生了。

在金字塔架构下，总行作为全行的大脑，负责产品设计、指标考核和进度督导，分行则主要承担起上传下达的角色，负责指标分解甚至加码以及日常督导考核，支行网点作为战斗的一线则要背任务、背指标。

㈥ 国盾互联网业绩怎么样投资效益怎么样

国盾成立于2009年，是中国最早从事信息产业化的公司。根据年报显示，由于疫情和洪灾的影响，国盾网骨干网络、城域网络等项目收入较上年下降，影响公司业绩。2021年第一季度，公司收入495.26万元，同比增长219.55%，但归属于上市公司股东的净亏损1344.27万元。2020年，新三板公司九州以514.78万元实现营业收入，同比下降38.85%，表明未发生亏损的风险已超过实收股本总额的三分之二。这家瑞士通讯公司成立于2001年，去年也出现了亏损。

目前，互联网领域的财务风险主要表现在以下几个方面，首先是不规范操作的风险，例如，一些专业机构从事一些未经批准的业务，事业单位在开展业务过程中不严格按照相关规定，如网络信息中介业务由联营公司开展，有事业单位开展自筹业务和自保业务;部分业务目标超额完成;有些不按规定披露信息，这些非法操作很可能导致风险。二是资金投资不当。在专项整顿中，监管机构和协会发现一些机构投资资金不当，资金流向了错误的地方，比如一些不受国家政策鼓励的行业或项目。另外，一些资金安排存在资金期限错配，短期资金用于长期项目，容易造成资金链断裂。

㈦ 金融行业 面临重构,什么模式将被终结

坐商模式有可能被终结，现在都是做生态链，例如，金融生态文明，衣食住行等，利用自己优势。

㈧ 互联网金融行业哪些领域存在风险

国家非常重视互联网金融的作用，尤其要积极发挥它在服务实体经济中的作用，同时也强调要规范发展、防范风险。前两年国家组织开展了互联网金融风险专项整治工作，目前取得了明显成效，整体的风险得到了有效的控制。当然，还有一些风险要继续关注并化解，以促进互联网金融行业规范发展。

第三，在信用机制不够健全的情况下多头借贷的风险。由于目前我国个人信用体系不够完善，征信领域未实现全覆盖，借贷机构和借款人之间信息不对称，一些借贷机构出现多头借贷或过度借贷。有的地方甚至还发现欺诈借贷，并出现债务不当催收，引起不良社会影响。

第四，金融服务运用新技术创新不当的风险。我们鼓励创新，但互联网金融业务涉及千家万户，具体创新过程中如果没有经过严密的测试和风险的评估，缺乏有效的风控措施，就容易产生创新过度或者创新不当，就有可能会造成客户资金损失，伤害消费者权益。

㈨ 了解我国金融业发展的现状及互联网金融的发展论文怎么写

估计你是在抄校生。这袭个标题太大了，国内金融业发展现状可以写一篇完整的论文，互金行业发展趋势又可以写一篇完整的论文，两个合在一起资深从业者都未必能写得漂亮。
如果拆开选择，相对来说后者好写一些，因为参考资料很好找。
结论也容易得出，在技术创新驱动业务形态创新的环境下，提高监管跟进速度，防范结构性风险，完善从业人员职业道德培训，加强普通民众投资理财教育，拥抱新技术带来的便捷性和易用性

㈩ 互联网消费金融的优势有哪些

答：
1、政策方面
众所周知，我国在亚洲金融危机之中正式提出发展消费金融，中国人民银行在1998年和1999年相继放开了个人住房贷款和汽车消费贷款的政策，以促进以商业银行为主导的金融机构开展消费金融业务。这也是发展消费金融对扩大内需、促进消费、促进经济发展结构合理化发展具有重要意义。同时，在今年的两会期间，政府工作报告中也提出“要在全国开展消费金融公司试点，鼓励金融机构创新消费信贷产品”，消费金融成为热点词汇。据了解，2016年3月人民银行、银监会联合印发 《关于加大对新消费领域金融支持的指导意见》，政策利好成为推动行业发展的重要力量。
2、技术优势
互联网消费金融与传统消费金融的不同之处在于互联网消费金融利用了互联网技术的优势，打造“线上互联网+线下实体”的运行模式。从事互联网消费金融的机构在资金来源上有一定的优势，通过探索信用消费+场景布局，进而打造成一个全新的“互联网+”的样本，通过场景的建立，增强客户粘性，不断扩张消费金融市场，实现盈利。随着云计算的普及，大数据挖掘的成本大幅度降低，可以利用大数据技术精确的进行市场细分、选定目标客户、评估客户信用等级，从而降低资金配置风险，提升风险管理能力。
3、市场需求
随着我国居民生活水平的逐渐提高，消费需求也更加旺盛，8090后超前消费意识逐渐增强，接受新型金融产品的能力较强，因此使用消费信贷手段来缓解预算不足的观念逐渐深入，因此，在居民消费观念日益成熟的背景下，发展消费金融已经具备相应的社会基础。而作为解决资金问题之一的消费金融系统必将迎来发展商机，像迪蒙自主研发的消费金融系统是一款集消费贷款、消费分期为一体的业务管理系统，有效帮助企业迅速开拓消费市场，推动消费金融业务发展，实现业务模式的“互联网+”转型。系统通过规则引擎、工作流引擎、自动征信、商家加盟的方式，实现借款业务的快速审批、智能风控、借款流程自定义等功能，满足消费金融公司快速、高效、便捷的借款业务需求。