① 在哪儿可以找到互联网金融的行业数据
前瞻产业研究院 提供的《2015-2020年中国互联网金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报专告》显示，截止至属2014年底，我国互联网金融市场规模已经突破10万亿元。以P2P业态为例，过去5年中，各类P2P平台都获得了年均超过250%的爆发式增长。
不过，作为新兴行业，互联网金融问题不容忽视。互联网金融的安全风险也日益加剧。仍以P2P业态为例，数据显示，2015年上半年我国问题P2P平台数量为273家，数量超过2014年问题P2P平台数总和，今年以来，P2P网络贷款平台出现跑路或提现困难的公司更是高达677家。
② 中美互联网金融P2P差异 是天使还是魔鬼
感觉差异不大吧，最终优胜略汰，都会淘汰掉的差的，只是时间问题
③ 美国的Fintech与中国的互联网金融有何不同
在美国，没有互联网金融这个概念，只有Fintech这个词。主要指互联网公司或者高科技公司利用云计算、大数据、移动互联等新兴技术开展的低门槛金融服务。这些服务和银行所提供的金融产品和服务，不是颠覆的关系，而是互为补充。
美国Fintech公司的发展现状，近距离观察和比较了中美互联网金融与Fintech的发展环境与内部机理，与银行同业交流了面对金融科技脱媒压力而主动创新转型的做法和经验。本文是一个框架性的描述。
1.中美互联网金融的发展环境比较
中国的互联网金融，在近三年发展得如火如荼。究其机理，主要原因是金融抑制带来的普惠金融供给不足，还有就是互联网金融公司在包容监管的环境下进行了大规模的监管套利。而在美国，没有互联网金融这个概念，只有Fintech（金融科技）这个词，主要指互联网公司或者高科技公司利用云计算、大数据、移动互联等新兴技术开展的低门槛金融服务。这些服务和银行所提供的金融产品和服务，不是颠覆的关系，而是互为补充。
从美国的金融竞争环境看，金融供给还是比较充分的。unbanked（没有被银行服务覆盖到的客户或市场）的缝隙，被Fintech所弥合。而且美国的金融监管框架是矩阵式的，既有OCC（货币监理署）、FDIC（联邦存款保险公司）、SEC（证券交易委员会）这些传统的功能监管机构，还有在金融危机后新成立的FSPB（金融服务专业委员会）等金融消费者保护部门；既有联邦一层的伞形监管，又有地方州政府一层的区域监管和协调监管。所以，美国并没有给Fintech太多的套利空间，而是靠一系列有效、严密，呈矩阵式的监管条例，来规制金融科技公司不能无序竞争和侵害消费者权益。
2.美国大银行网点转型和全渠道协同的借鉴
美国大型银行在金融危机后，基于成本压力，确实在收缩零售网点。但是从趋势看，网点并没有因为千禧一代的崛起，数字技术、互联网金融服务的脱媒压力而呈消亡趋势。比如，花旗银行在美国的零售网点收缩到六个重点城市，并且出售了中美洲和欧洲的部分零售资产。但是，花旗对现有的网点进行了有效的流程再造和服务模式升级。
走进CITIGold（“花旗金”，是花旗私人银行及财富管理客户服务中心），里面的客户经理都是持手持pad和客户友好攀谈，提供咨询和营销。厅堂内的自主服务设备（如ATM或者网银终端）,不是非常花哨，布放得十分标准化,且简单易用。二楼的高端客户服务区，更像一个咖啡馆或者书吧，有宾至如归的温暖。
照花旗的理念来说,冷冰冰的高科技设备不会拉近反而会拉开与客户的距离，所以更重要的,是以营造温馨社交氛围的理念让客户在银行网点觉得舒适，在愉悦的环境中满足金融需求。网银、手机银行和平板终端，与网点之间的配合非常无缝，不刻意区分线上与线下，而是保证服务流程的衔接平滑。让客户在最合适的场景，选择最合适的服务渠道，对客户需求的响应恰到好处，感觉随时、随地、随心。花旗的渠道战略是eco-system（生态圈）建设，让客户在旗舰店、全功能网点、简易型网点、ATM和电子银行之间自由穿梭，无缝衔接服务流程。
3.跨国银行跨境供应链和支付清算业务的经验
大银行的战略十分清晰，根据公司的传统优势和市场洞察，确定主攻方向和特色业务领域，而不是全面开花。比如德意志银行，确定了不再单纯坚持全球规模领先，而是在个别地理区域的完胜；不再追求做全能银行，而是聚焦在投入产出比较高的产品线。
花旗银行的贸易金融取得市场领先者地位，所以就加大投入，把贸易金融和全球现金管理、跨境清算业务优势发挥到极致。花旗的CITIDirect企业门户，集成集团上述全球公司金融业务的产品和服务资源，能够为客户提供全球范围快速响应、移动tablet支持、最优资金汇划路线和最佳收费模式的服务。花旗甚至把SWIFT交易数据进行挖掘，发现国际汇款收款方的结汇习惯，而采取由本行售汇，而不是白白将这部分手续费收益让渡给收款行的传统做法。
花旗贸易金融的六大支柱，不是以银行产品为中心，而是根据客户不同的生命周期，在不同的阶段提供灵活组合的贸易融资产品、工具和资产配置服务方案。在跨境业务中，花旗把合规作为第一前提，在全球各国家、地区的业务拓展，必须谙熟当地的合规规制，遵循而非去尝试触碰监管红线，因为一旦违规被惩罚的成本是极高的，且将带来一定的声誉风险。
4.美国银行如何应对新兴互联网技术公司的挑战
面对Paypal、Lending Club、On Deck、MCX等互联网科技公司或者互联网普惠金融服务新进入者咄咄逼人的进攻，美国传统银行一般采取三种策略应对。
一是在银行内部开展互联网新技术创新，提高服务效率，降低运营成本。比如花旗银行开始把电子银行的安全认证工具，从物理的etoken更新为内置在手机上的一个APP，大大降低了机具的投入费用开支；又如银行根据客户的信用卡消费记录，挖掘客户的生命周期，并主动推动消费分期的消费金融服务；再如在网银的页面上开展类似PowerBall（彩票）让客户参与博手气的营销活动，以增加银行服务的趣味性。这些内部创新，达到了提升客户体验，提高客户忠诚度的目的。
二是与金融科技公司合作，达到提升服务黏性或者拓展全新客群的目标。比如，大通银行与MCX（二维码扫码支付公司）合作，将8900万个人客户开放给MCX，作为使用扫码支付pilot的天使客户，意在为自己的零售客户提供全新的支付体验，提升黏性；再如大通银行与On Deck合作，使用该公司网络贷款平台的大数据挖掘和信用评价技术，拓展自己的中小企业贷款业务，而对市场则以银行服务面目出现，内部使用On Deck的技术平台并付license费用。
三是直接投资Fintech公司，为未来的经营周期转折做准备，比如富国银行对Lending Club的股权投资。
5.美国P2P行业的业态发展和监管框架
首先，美国的P2P商业模式有两种，一种是平台型，利用网络技术撮合资金的供给和需求方，即借贷双方。另一种则是自营模式，凭借自己上市融资或者从其他金融机构拆入资金自行放贷，但一般利率比银行要高。
其次，美国的P2P投资和融资双方都有监管要求，一是融资方要按规定进行必要且充分的信息披露，并遵循保护金融消费者权利的各项义务；二是投资方也要进行准入，要到SEC进行登记并准入资格，成为合资格投资者。因为监管部门认为P2P交易的是收益权凭证，有证券的属性。
银行与P2P平台的接入合作,主要有三种方式，第一种是结算与托管服务；第二种是以投资或协议合作形式，介入平台；第三种是直接收购，比如前述提到的富国银行通过收购Lending Club的股份成为股东。
④ 互联网金融数据在哪儿下载啊找的好困难
金融数据有很多钟，复一般的什么制金融app都有免费的金融信息，最新的新闻资讯。比较好的有的要收钱的，比如有的额炒股软件只有给钱或者 是会员才能看到最新最及时的详细信息。
现在的信息比较发达，也有的交易中心有免费这样的数据，网络东湖大数据就能找到
⑤ 互联网金融数据分析这个工作还要保密吗
当然需要保密，涉及到数据分析都应该保密
⑥ 突然想问一句中美围绕P2P或者是互联网金融之间的监管侧重点的差别在哪里
监管的模式可以有很多，但是监管的初心和目的在全球范围来讲都是相类同的，就是内保护投资容者以及投资适当性的问题。通过有效有序的监管，令金融能够更加普惠，目的是一样的，但是它的方式方法可以是相同或者是不同的，至于中国的模式和美国的模式哪一个更好，我觉得不能这样直接比较。再说了国内的网贷你玩儿明白了？各平台都熟门熟路了？国内的搜易贷、宜人贷……不香吗 ？为什么要和国外比较，我们会有自己的监管方式干嘛一定要向别人靠拢
⑦ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法
来源于：知乎
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。
⑧ 中国与美国在互联网金融方面的差异有哪些
随着P2P平台LendingClub的上市，美国互联网金融进入一个全新的发展阶段。近两年，版中国互联网金融行业迎权来高速发展期，但中美在互联网金融方面仍存在一定差距。
监管制度方面：美国监管制度及监管部门早已确立并对美国互联网金融发展给予全面的指导。据悉，美国监管金融组织是从保护个人财产和隐私上入手，有一套相对健全和完善的体制。体系内各种法律法规之间相互配合协调较好，能大体涵盖接纳互联网金融新形式，使之能在美国平稳有序发展;中国刚刚发布互联网金融监管的指导意见，具体实施及执行效果需进一步落实。
经济结构方面：在监管政策和监管部门的共同作用下，美国科技、金融等行业在大的市场环境下发展、竞争较为有序、均衡，市场资源调配的自由化程度较高。虽然近几年，中国互联网金融得到快速发展，但互联网金融与其他行业地位不平衡，市场经济结构的调整需进一步加强。
金融市场方面：在美国，金融与互联网金融已实现融合，二者共同为金融行业发展提供有力支撑;中国互联网金融与金融尚处于调整时期，二者竞争较为激烈。目前，互联网金融发展空间与需求较大，传统金融行业改革也步入正轨，未来二者融合也将是大势所趋。
⑨ 目前为止哪些学校开设有互联网金融，大数据
目前抄国内高校开设互联网金融专业袭的并不算多，因为该专业属于新兴的“互联网+”前沿专业，是伴随着金融行业互联网化应运而生的。据我所知，对外经济贸易大学、武汉大学国际软件学院率先联合慧科集团开设了这个专业，随后河北软件职业技术学院、山东女子学院等重视学生就业质量的高校也相继开设了该专业。由于互联网金融行业的快速发展，市场上对专业的互联网金融人才的需求急剧增加。因此，可以预见未来会有越来越多的学校开设这个专业。
⑩ 支撑着互联网金融的数据来源于哪里
数据来源为：“网络指数”，它统计网络上一个词的搜索频率，我们发现，“互联网专金融”的搜索属频率在2013年6月突然高企，和2013年6月份发生的一个事情高度吻合，那就是“钱荒”。这两者之间有这样一个高度的耦合并不是偶然的，“钱荒”抬高了市场的利率中枢，使得余额宝的收益率大大提高，短时间内实现了爆炸式增长，吸引了全社会的眼球。从那之后，互联网金融在中国社会就成为了一个高度关注的现象。
事件来源：互联网金融在中国的发展很大程度上是因为余额宝的触发。大家都很了解余额宝，它在短短几个月之内成为全球第四大货币市场基金，开户数超过了1亿，余额宝的出现使大家突然对互联网金融刮目相看，互联网金融这个词在中国社会也正式成为一个很时髦的词汇。