大数据对金融服务业

A. 互联网金融给传统金融服务业带来哪些挑战

与银行相比互联网金融的优势
主要采取线上操作，交易成本低。尽管目前还没有互联网金融公司与商业银行管理费用的比较数据，但根据普华永道的调查，美国银行业一笔交易通过网点完成的平均成本为4美元，通过手机银行的平均成本为0.19美元，通过网银的成本为0.09美元，即网点的交易成本是网银的40倍。由于互联网金融公司的主要交易是通过网络完成的，基本上没有物理网点，也不需要队伍庞大的营销人员，加之流程相对简单，而商业银行通常都有众多的物理网点、有众多的前台营销人员、中后台管理人员，因此互联网金融公司的管理成本相对传统商业银行具有一定优势。
几乎不受金融监管，存在制度套利。互联网P2P公司的业务模式主要分为互联网金融服务（网络基金、保险（放心保）销售和融资）和金融的互联网居间服务两类，其中互联网金融的融资服务实际上在履行传统商业银行的融资功能，即实现储蓄投资功能的转换。目前商业银行的存款负债业务接受严格的监管，存款需要向央行上缴约20%的存款准备金，贷款余额需要接受75%的存贷比限制。更重要的是，商业银行需要满足8%的最低资本充足率的要求。另外，银行还要接受监管机构对其流动性、合规性、反洗钱等方面的定期、不定期的检查。而互联网金融P2P公司却可以不受这些监管规则的约束，尤其是可以不受资本充足率这一杠杆倍数的限制，这使得P2P公司的贷款业务扩张不受资本的约束，可以实现快速的扩张。简言之，P2P公司相对银行通过监管套利实现较快增长。
运用互联网先进技术，在信息获取方面具有一定优势。传统商业银行在信用风险评级时提供的利润、现金流等财务数据，即银行信息主要依赖贷款申请人提供和调查人员的搜集，而互联网金融P2P公司则通过社交网络（像Facebook）、电商平台、搜索引擎、云计算等互联网平台或技术获取客户信息流、资金流、物流等信息，然后运用数据挖掘、模型分析等技术手段，对借款人的还款意愿及还款能力进行准确评估。因此，互联网金融公司相对传统商业银行，可以更好地解决小微金融客户的信息不对称，更准确地识别和评估客户风险，实现科学地资产定价和风险管理。
与银行相比互联网金融P2P公司的劣势
资产负债规模相对较小。无论是全球还是国内，无论是单个互联网金融P2P公司，还是互联网金融整体，从信贷规模、负债规模等都无法与传统商业银行同日而语。资料显示，国内互联网金融公司中最具影响的阿里金融，其小微贷款余额约200亿元，吸储产品余额宝余额约500亿元，而2013年三季度工行贷款总额为9.6万亿元，存款总额为14.7万亿元，分别是阿里金融的480倍和294倍。《中国P2P借贷服务行业白皮书2013》的数据显示，2012年末，P2P贷款服务平台超过200家，可统计的P2P平台线上线下借贷规模在500亿～600亿元之间，而2013年10月银行业贷款余额为70.8万亿元，可见短期内互联网金融贷款规模和传统银行远不是一个量级。
融资渠道少，经营风险高。传统商业银行，尤其是上市银行可运用众多融资方式，包括发行股票、债券、同业拆借、央行贷款、发行理财产品、吸收存款、转让贷款等，但互联网金融公司除了通过高收益金融产品（余额宝）吸引存款之外，其他融资渠道较少，因而，互联网金融公司面临着巨大的流动性风险。另外，中国缺乏成熟的个人征信体系和类似Facebook那样的实名社交网站，这导致中国互联网金融公司贷款面临更高的违约风险，致使互联网金融公司面临较高的信用风险。据“网贷之家”统计，2013年1至11月，出现危机或关停的网贷公司有49家，一些公司老板甚至已“携款跑路”。
信息披露不充分，资本杠杆倍数过高。由于互联网金融P2P公司不受银监会、央行和证监会等机构的监管，没有披露类似银行的存贷比、存款准备金率、资本充足率、拨备覆盖率、不良率等指标，甚至没有披露基本的财务报表，因而投资者（借款人）对互联网金融公司的风险难以判断，而且当互联网金融公司违约或破产时投资者的损失得不到补偿。另外，互联网金融公司用来缓冲贷款损失的自有资本明显不足。数据显示，2012年互联网金融公司“温州贷”、“人人聚财”注册资金均为500万元，“人人贷”、“拍拍贷”、“中宝投资”的注册资金均为100万元，而它们在2012年的交易额分别达到20.7亿元、8.5亿元、3.97亿元、3.4亿元、13.45亿元，如果以银行的标准计算这些互联网金融公司的资本充足率，估计不会超过3%，这使得互联网金融公司的资本杠杆倍数超过30倍，与破产之前的雷曼相当。
对银行业的启示
1、大力发展网络银行、手机银行等电子银行渠道，降低传统银行的经营成本。
2、充分运用社交网络、大数据、云计算、搜索引擎、电商交易数据和数据挖掘等计算机、互联网技术对小微金融客户进行信用评级和贷款定价。利率市场化和金融脱媒已势不可挡，中国银行过度依赖利差收入的盈利模式面临挑战。大力发展银行具有定价优势的小微金融已成银行业的共识，但由于小微企业并没有可信的财务报表数据，运用传统的方式并不能获取所需的财务信息。银行业可以借鉴互联网金融公司处理信息的经验，运用社交网络（例如Lending Club与Facebook合作）、云计算、搜索引擎、电商交易数据等互联网、计算机技术或平台，运用数据挖掘、模型分析等技术手段，对小微客户的还款意愿及还款能力进行准确评估，从而有效控制信贷风险，并实现交叉销售。
3、借鉴互联网金融P2P公司经验，发展节省资本的P2P撮合业务。由于中国银行业资产规模保持快速增长，而资本补充受到多种因素的制约，因而银行业发展面临资本充足率的约束。目前银监会对大型银行和中小银行的资本充足率要求分别为11.50%和10.50%，部分股份制银行和城商行勉强达到规定的资本充足率要求，因此，调整资产和业务结构，大力发展低资本消耗业务是银行业的必然选择。建议物理网点不具优势的中小型银行通过建立P2P平台（可借鉴招商银行(行情,问诊)的小企业e家投融资平台），在监管政策许可的情形下，适度发展针对小微企业、零售客户的P2P投融资撮合业务，增加银行的中间业务收入，减轻补充资本的压力。

B. 大数据的运用将成为未来竞争的基础

大数据的运用将成为未来竞争的基础
大数据的使用正成为领先企业在业绩方面超越其同行的一种重要方式。对于企业来说，大数据的运用将成为未来竞争和增长的基础。例如，我们估计，积极使用大数据的零售商具有将其经营利润提高60%以上的潜力。我们曾见过领先零售商（例如英国的Tesco）通过使用大数据从当地竞争对手处赢得市场份额；其他行业中也有很多例子，例如金融服务业及保险业。我们预计，各个部门中都会出现价值向领先的大数据使用者聚集、而落后者出现价值损失的趋势，这方面的证据日渐明显5.
具有前瞻性思维的领先者可以着手积极打造其组织的大数据能力。这一努力需要时间，但是，从长期看，开发利用大数据的卓越能力所产生的影响将会带来更强的竞争优势，因此，值得为此投资。反之亦然，在大数据的世界中，不能充分发展自己能力的竞争对手将会落后。
大数据还将有助于创造新的增长机会和全新的企业类别，例如，汇聚和分析新获取的行业数据流的企业。许多此类企业将成为位于大规模信息流中央的企业，可以在这里获取并分析有关产品和服务、买主和供应商以及消费者偏好和意图的数据。此类例证可能包括与购买众多产品和服务的大量消费者建立界面的企业、促成全球供应链的企业、处理数以百万计的交易的企业，或者提供消费者数字体验平台的企业。这些企业将成为把握大数据优势的企业。更多的企业将会发现自已拥有某种此类优势，这类企业的数量比人们一开始以为的更多。许多企业可以掌握由其产品和服务生成的宝贵的数据池。网络甚至可以将实体产品连接起来，使得这些产品能够报告自己的序列号、发货日期、使用次数，等等。
这些机会中有些将会产生新的价值来源，另外，有些将会导致价值在行业内出现重大转移。例如，那些汇聚数据并进行提高医疗卫生效率所必需的分析的诊所信息提供商，至2020年可以在价值100亿美元的市场中竞争。那些把握了创造价值所必需的数据的先行者可能收获最大的收益。从竞争力和获取价值的潜力的角度来看，所有企业都需要认真对待大数据。在多数行业中，站稳脚跟的竞争者与新进者将同样利用数据驱动的战略进行创新、竞争以及获取价值。事实上，在所考察的每一个部门中，我们都发现了此类抢占先机利用数据的例子。

C. 、为什么说金融数据服务业是现代金融服务行业的基础和金融创新的源泉

摘要 这个问题是因为，在大数据的前提下，能更好的去了解客户的需求，判断客服的习惯，以及对风险的评估，自身需要什么样的产品，随着时代的改变，目前这样的数据已经逐渐延伸到各行各业的，而反之来讲，金融人员在产品的数据分析下，也能更好的基准的找到适合的客服，也是可以达到以后的一对一。

D. 中国有哪些金融大数据公司

中科院附属《互联网周刊》发布了2021年金融大数据30强榜单，并评选出今年以来在金融大数据方面取得突出进展的代表性企业。随着大数据和人工智能技术在金融领域的创新与实践，融汇金科上榜了！《互联网周刊》创刊于1998年，是中国互联网和it行业最成功的主流商业杂志之一。早在几年前，《互联网周刊》就开始在互联网行业发布各类榜单，在业内具有很高的权威性。此次入选榜单，无疑是对荣辉金科强大的研发能力和行业领先的金融科技布局的肯定。

中国金融服务业大数据分析服务市场总收入1093亿元，其中金融风险管理收入323亿元，客户生命周期管理收入770亿元，后者包括吸引新客户和现有客户管理。预计2019年至2024年，大数据分析服务市场将继续保持快速增长，2024年将达到2524亿元人民币，年复合增长率为18.2%。准确、客观、中立的大数据分析结果是客户寻求大数据分析服务的关键要素。独立服务商可以更准确地识别客户需求，避免利益冲突，保持客观性和中立性，更好地服务客户。2014年至2019年，金融服务业独立大数据分析服务提供商的市场份额将从2.3%提高到9.7%，预计2024年将进一步提高到16.8%。

E. 大数据应用的第一、二、三产业价值

大数据应用的第一、二、三产业价值
大数据应用在目前已经得到了部分推广，其在IT、金融、交通、制造等多个方面已经开始提现价值。大数据应用的整体范围是从服务业开始，向第二、第一产业推广的，今后其在工农业领域也将发挥不亚于第三产业中的价值。
大数据应用的第三产业价值
大数据应用在理论上是可以让所有产业都从中获益的。而根据1985年我国统计局的产业划分来看，农、林、渔、牧被定为第一产业；工业和建筑业被定为第二产业；其他均为第三产业。而由于数据缺乏及从业人员等原因，第一、二产业的发展速度相对第三产业会有所迟缓。
第三产业一般被认为是服务业，其一般可分为流通部门和服务部门两种。而第三产业中汇聚了大量的数据以及大批科研中坚，因此大数据行业在第三产业中最先开展，效果也最为突出。
医疗健康方面，一些贴身设备可以收集用户的健康数据，从而建立一个专属的健康档案，通过运动、呼吸、心率、睡眠等多个角度来确定用户的需求，通过大数据分析为用户建立专属的解决方案。也可以在医院等场所收集患者信息，进行疫情的预测。
第三产业的数据产生量和处理能力都更高
交通方面，通过车辆位置、时间等信息确定路况，为驾驶员提供最快捷的路径选择， 避免堵车。在普通用户方面，利用手机收集地理位置等数据，结合地铁、公交等多种手段帮助用户找到最佳出行方式，同时利用这些数据进行数据库的更新，保障数据的完整无误。
金融方面， 利用机器学习及大数据对每一个信贷申请人进行全方位分析，对借款人过去的信用资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支的用户进行比较，减少欺诈损失、管理信贷风险以及不良信贷的问题。
电信方面，通过集成数据对客户流失的原因进行综合分，利用分析结果对于网络布局进行优化，为用户提供更好的服务；同时，对用户行为进行分析，及时推出符合用户兴趣的业务解决潜在流失用户问题。企业方面，发挥自身优势帮助企业收集、管理和评估大数据集，然后以可视化的方式将这些数据呈现给企业，帮助企业改进决策。
大数据应用的第二产业价值
大数据应用在第二产业之中与物联网有着密不可分的联系。物联网的发展，需要以RFID、工业大数据、传感器及其网络的应用为切入点，最终实现经济效益提升、安全生产和节能减排的目的。
钢筋水泥的大数据驱动
大数据一般具有种类多、数量大和实时性高的特点，而工业中的数据尽管多，可是普遍是以数据表格以及纸质数据为主的，这种数据管理方式存在诸多问题，也不利于数据分析。而随着工业化和信息化的结合，工业大数据得到了发展，但是数据依然是以非结构化数据为主。而大数据的发展并没有让工业数据采集变得容易，因此工业方面急需工业互联网的建设。
此外，工业数据如压力、温度等数据需要在语境中才能得到理解。如燃气轮机排气装置上的温度读数与机车的内部温度是完全不同，而如果采用传统方式分析可能需要的时间需要接近一个月，而在工业大数据应用后，这一周期得到了大幅缩短。
大数据应用的第一产业价值
在第一产业方面，种植业等一般需要大量经验的积累才能准确的掌握最大收益率。而借助大数据的力量则可以解决这一传统问题。
利用数据采集和数据分析，进行大量的采集点获取天气数据，结合天气模拟、土质分析、作物分析等做出综合判断，向农民推荐相关农作物进行种植，从而获得最大化收益。此外，可以在农田中布置传感器收集农田数据，将数据上传并进行分析后确定施肥、杀虫、灌溉以及防灾等时间，保障农作物的正常发展。
大数据种地是一种潮流趋势
渔业中可以利用探测器进行水质监测，分析确定含氧量等确定水质健康程度，帮助渔民及时了解养殖情况。林业和牧业也可以利用类似的方式获得相关帮助。
从第三产业的应用到第一、二产业推广，大数据应用的范围在不断推广。在未来，大数据还可能会向更多的领域拓展。

F. 大数据金融前景

一、大数据金融的含义
大数据金融指的是将巨量非结构化数据通过互联网和云计算等方式进行挖掘和处理后与传统金融服务相结合的一种新的金融模式，它是一种相比于传统金融更加透明、参与度更加广泛、体验更好、效率更高的新兴金融模式。
广义的大数据金融包括整个互联网金融在内的所有需要依靠发掘和处理海量信息的线上金融服务。也就是说，我们所提到的不管是P2P还是众筹等互联网金融行为，其核心都是大数据金融，因为互联网金融如果没有大数据的支撑，就成了一个单纯意义上的平台。而互联网金融得以在互联网诞生之日起，到今天人类社会进入“PB（1024TB）”时代，历年来数据信息的记录与积累，以及云计算技术的不断成熟，使得大数据金融在互联网诞生数十年后终于可以一展风采。持续高增长的电子交易数量和网络零售服务，使得依赖于商务需求的金融体系能够在线上寻求到数据支撑。

狭义上的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上历史数据的分析，对其进行线上资金融通和信用评估的行为。我们可以很直观地看到，最初在互联网平台上寻求到金融服务的商家和企业，一类是在互联网平台上留下了一定数量的历史信用信息的商家或企业，另一类是在相关产业之内积累了相当程度的历史信用的商家或企业。而从未在线上或实际交易中产生过信息的全新商家和企业在没有建立足够的交易基础之前是不太容易通过单纯的信用方式进行这种融资的。无论是广义还是狭义的定义，大数据金融的核心内容都是对商家和客户的海量数据进行收集、储存、发掘和整理归纳，使得互联网金融机构能够得到客户的全方位信息，掌握客户的消费习惯并准确预测客户行为。这样的做法不管是作为评级认定标准，还是作为目标客户进行营销宣传的理由，都能够使互联网金融机构对自己的风险进行控制，对自己的发展策略进行更详尽的规划。作为大数据的使用者，互联网金融机构必须为数据的采集和使用付出成本，如果不是同时作为数据的收集方，进行原始数据的采集和整理，那就要向数据来源的第三方支付使用费用。
二、大数据金融的发展机遇
1.互联网企业自身转型需要。随着电商竞争愈演愈烈，最初的零售领域与支付领域的竞争已逐渐延伸到了整个供应链的其他环节，包括物流、仓储，自然也包含了最重要的金融服务。尽快发展自身原有业务引申出来的大数据金融服务，有利于建立用户黏性。积极地进行专业化、个性化定制金融服务对未来电商领域的全方位竞争有着十分重要的意义。
2.实体产业需要大数据金融的支持。大数据金融通过各种方式给市场带来了活性，整个产业链的效率提升、资源配置优化是有目共睹的，虚拟经济与实体产业的下一步发展，必定都离不开大数据金融的支持。打通上下游环节，使资金更有效率，无论是对电商的未来发展还是对传统金融的突破都大有益处。
三、大数据金融面临的挑战
大数据使得互联网金融得到空前的发展，同时也带来了一系列的问题。原来的互联网非金融机构从事类金融服务，给传统的金融体系带来了一定的冲击，如何协调和处理好这两者之间的关系，成了未来大数据金融发展至关重要的环节。未来，大数据金融的发展必将基于传统金融行业与互联网大数据技术的进一步融入和整合，这就要求金融服务与互联网及大数据的关联程度必须不断加强。
1.必须推进金融服务与社交网络的进一步融合。使金融业的数据来源能够脱离早期呆板滞后的提交、审批、尽职调查等来源方式。要使金融信息的获取渠道能够直接深入金融服务本身，就要利用互联网、社交媒体等新的数据来源，从多渠道获取实时客户信息和市场信息，充分了解自标客户的需求和资质情况，建立更高效的客户关系与更完整的客户视图，并利用社交网络对忠实客户和潜在客户进行精准营销和定制化金融服务的方案。

2.传统金融机构要进行互联网、大数据金融的转型，必须要处理好与数据服务商的竞争、合作关系。目（下转80页）（上接76页）前，线上互联网企业由于占据极大的平台优势，垄断从交易发生到交易结算的各个环节以及这其中产生的各项数据信息，使传统金融企业想要介入十分困难。要想在实际过程中重新组建自己的数据平台，从时间方面来看，已经处于劣势。因此，传统金融机构与数据服务商开展战略合作是比较现实的选择。
四、大数据金融的发展趋势
大数据技术还远未成熟，而大数据金融带给我们的变化已足以让人惊讶，大数据金融的未来也是一片光明。未来，随着大数据技术的不断成熟，大数据金融的发展也必将进一步改变人们的生活生产方式。
1.大数据金融跨界发展。由于互联网技术的开放性，信息不对称将显著减少，金融在日后也许就不是少数传统的金融从业者的专属领域了。从供应链要求的技术来看，互联网企业、软件企业都纷纷加入大数据金融的开发中，大数据进入跨界发展的趋势越来越明显，金融业的竞争也将由于未来力量的冲击变得更加激烈。这也可能导致将来金融业内部混业经营的进一步发展，银行金融与非银行金融的界限、证券公司与非证券公司之间的界限都可能变得非常模糊。

2.大数据金融服务多样化。大数据金融从电商平台发展出来以后，不断地整合发展传统产业，从零售的日用百货发展到电子产品，再到汽车，甚至是大宗商品交易，未来也会发展到房地产、医疗等方面，日常的金融服务也将不断地扩展，综合化、社会化、日常化。
3.大数据金融服务专业化。随着涉足领域越来越广泛，大数据金融必将产生专业化趋势，产生更明确的产业链分工，根据不同的环节或者是不同的行业，其服务内容都将产生一系列的变化。同时随着发展水平的提高，必定会有高要求的定制化服务、个性化服务要求，未来的大数据金融企业必将以客户为中心，高度精准与定位客户需求来制定专业的个性化服务。总而言之，大数据金融凭借高度数据化的管理和运作模式，在互联网发展的今天有着不可替代的地位，将来大数据金融必将是金融业发展的中流砥柱，它将进一步渗透到各行各业的每一个角落，不断地促进金融生态的发展。在不久的将来，每个人都将能够切身体会到大数据金融带来的变化，都能从大数据金融的发展中获得益处。

G. BAT的金融大数据到底是如何运作的

1、大数据征信：在个人征信领域，目前是金融行业面临的最大问题。基于用户在互联网上的消费行为、社交行为、搜索行为等产生的海量数据，其价值并未被充分挖掘，个人征信在大数据的采集和信息挖掘上面仍有很大的想象空间。阿里的芝麻信用在其中算是最会玩的。芝麻信用几乎打通了用户的身份特质，行为偏好，人脉关系，信用历史，履约能力等各类信息。这恰恰是因为接入了电商、支付、社交等各类数据维度。

2、大数据风控：大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及。目前，美国基本上都用三大征信局的信息，最传统的评分基本上都是用FICO来做的。各家平台会尝试着用机器学习、神经网络等大数据处理方法。

国内市场对于大数据风控的尝试还是比较积极。特别是大公司，可以将移动互联网的行为和贷款申请人联系到一起展开大数据风控。网络在风控层面上的进展还是比较突出，网络安全每天要处理数十亿网民搜索请求，保护数亿用户的终端安全，保护十万网站的安全，因此积累了大量的数据。

一个很具体的案例就是，通过海量互联网行为数据，比如监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行注册、同一设备是否下载多个借贷App，可以实时发现多头贷款的征兆，把风险控制到最低。

3、大数据消费金融：消费金融对大数据的依赖是天然形成的。比如说消费贷、工薪贷、学生贷，这些消费型的金融贷款很依赖对用户的了解。所以必须对用户画像进行分析提炼，通过相关模型展开风险评估，并根据模型及数据从多维度为用户描绘一个立体化的画像。

网络金融的优势在于，通过基于大数据和人工智能技术为基础的合作商户管理平台，为合作商户提供涵盖营销和金融服务的全面管理方案，降低获客成本，解决细分行业的微小需求。一方面可以降低风险，另一方面也能提升金融的安全度。

在大数据消费金融的领域中，腾讯和阿里的优势很大程度上是在渠道层面上的。正如前文所说的，阿里以电商-支付-信用为三级跳板，针对性很强支付宝接入消费金融产品之后会有较强的渠道作用。而在去年12月，腾讯的“微粒贷”已经接入到了微信支付当中。在消费金融的发展速度上，腾讯速度也不差。

4、大数据财富管理：财富管理是近些年来在我国金融服务业中出现的一个新业务。主要为客户提供长期的投顾服务，实现客户资产的优化配置。这方面业务在传统金融机构中存在的比较多。不过因为技术能力不足，大数据财富管理在传统金融机构中相对弱势。

财富管理在互联网公司的业务中也非常流行。蚂蚁金服一开始最为简单的财富管理方式就是余额宝，后来逐渐演化成经过大数据计算智能推荐给用户的各种标准化的“宝宝”理财产品。网络金融相对来说更进一步，是依托“网络大脑”通过互联网人工智能、大数据分析等手段，精准识别和刻画用户，提供专业的“千人千面”的定制化财富管理服务。

金融大数据的孪生兄弟金融云是地基，未来更具看点

大数据和云计算永远都是相伴相随的一对孪生兄弟。金融大数据核心工作包括三方面，即获取数据、建立模型、模型在实践中优化、迭代。而对于金融大数据而言，金融云才是它的地基。

打个不恰当的比方，前文中说大数据是煤矿，而金融云其实就是矿井。矿井的安全行、可靠性决定了挖煤的效率和结果。

金融云把底层技术很多问题都解决了。大量金融模型都是金融云所引入的，如客户模型、产品模型、账务模型等。同时金融云关注金融本身的严谨性和周密性、安全性的考虑。

2016年7月，“腾讯云+未来”峰会上，腾讯云和腾讯金融云都已成为最重点部署的业务。同年9月，网络世界大会金融科技分论坛上，网络金融云正式向业界开放。据时任网络金融研发负责人沈抖表示，网络金融云将通过人工智能、安全防护、智能获客、大数据风控、IT系统、支付等六大技术能力给合作伙伴赋能。10月，阿里云栖大会上，阿里金融云负责人则是提出将会和生态合作伙伴、服务联盟为金融行业量身定制推出云增强服务。

大数据必须要跑在云端，而金融大数据更需要和业内其他企业展开数据、支付、业务等一系列的合作。金融云对可用性、安全性的要求严格，比如说对一个高度可控可信的云安全体系而言，基础环境安全、风控与审计、数据安全三者缺一不可。而金融云在未来的竞争中将发挥越来越重要的作用。

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H. 求大佬解答一下，考研论述题 “金融如何促进高质量发展”

金融服务业要服务于国家宏观经济政策，贯彻落实新发展理念，突出供给侧改革主线，大力支持实体经济发展。对于大数据，人工智能，互联网与实体经济深度融合的先进制造业，金融服务业要加以重点扶持。

I. 大数据金融是不是互联网金融

大数据并不是单指互联网金融。

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。

大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。

拓展资料：

互联网金融行业面临大洗牌

在去杠杆的严监管的大背景下,近期信用风险事件频频爆发,根据网贷之家的数据显示,自6月以来,P2P行业新增问题平台133家,其中95家发布了相关逾期或停业兑付公告。

违约事件频发的主要原因1)随着市面上资金收紧,一些资质较差的企业出现债务违约,影响到相关P2P平台2)一些产品不合规、风控能力较差的平台,高返利的平台受到资金收紧的影响资金链断裂3)P2P平台频繁暴雷,引发投资者恐慌性挤兑,一些运营良好的P2P平台受到波及导致兑付困难。

短期来看行业集中暴雷会导致行业承压,另一方面随着不良企业出清,风控良好、经营合规的头部互金公司有望迎来快速发展,互联网金融企业能够服务一些传统金融机构难以触及的领域作为传统金融机构有效补充,随着百行征信建立,征信体系的逐渐完善,预计行业风控能力将显著提升,重点关注行业头部企业

J. 论述我国新兴金融行业在大数据条件下的发展利弊一千五百字

摘要 如今，“数据分析”、“数据可视化”和“大数据”等术语已经变得非常流行。这些术语主要与涉及数字化转型以及组织业务成长的事物相关。在这个现代社会，每个业务实体都是由数据驱动的。只要涉及决策过程，数据分析就变得至关重要。