北上深金融大数据

北上深金融大数据PK

注册地在北上深商业银行规模统计

数据来源：中商产业研究院

2015年北上深证券业基本情况

数据来源：北京、上海、深圳证监局注册地北上深券商机构规模统计

数据来源：中商产业研究院

北京、上海和深圳保险公司数量统计

数据来源：中商产业研究院

注册地为北上深保险机构规模TOP10对比

数据来源：中商产业研究院

北京、上海和深圳公募基金公司总部数量统计

数据来源：中商产业研究院公募基金公司总部区域分布

数据来源：中商产业研究院私募基金公司总部区域分布

注册地为北上深基金公司规模TOP20对比

注册地为北上深信托机构规模对比

数据来源：中商产业研究院

中商产业研究院简介

中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。

中商行业研究服务内容

行业研究是中商开展一切咨询业务的基石，我们通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、盈利能力、产业链和商业模式等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、进出口情况和市场需求特征等，对行业重点企业进行产销运营分析，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对各产业未来的发展趋势做出准确分析与预测。中商行业研究报告是企业了解各行业当前最新发展动向、把握市场机会、做出正确投资和明确企业发展方向不可多得的精品资料。

中商行业研究方法

中商拥有10多年的行业研究经验，利用中商Askci数据库立了多种数据分析模型，在产业研究咨询领域利用行业生命周期理论、SCP分析模型、PEST分析模型、波特五力竞争分析模型、SWOT分析模型、波士顿矩阵、国际竞争力钻石模型等、形成了自身独特的研究方法和产业评估体系。在市场预测分析方面，模型涵盖对新产品需求预测、快速消费品销售预测、市场份额预测等多种指标，实现针对性的进行市场预测分析。

中商研究报告数据及资料来源

中商利用多种一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。一手资料来源于中商对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据；中商通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料进行比对核查，公司内

部也会预先探讨该数据源的合法性，以确保数据的可靠性及合法合规。二手资料主要包括国家统计局、国家发改委、商务部、工信部、农业部、中国海关、金融机构、行业协会、社会组织等发布的各类数据、年度报告、行业年鉴等资料信息。

中商的影响力

国家政府部门及权威媒体广泛报道与引用中商产业研究院专业研究结论

国内外主流财经媒体及国家政府部门大量引用中商数据及研究结论，如央视财经、凤凰财经新浪财经、中国经济信息网、国家商务部、发改委、国务院发展研究中心（国研网）等。

互联网金融与大数据分析

互联网金融与大数据分析 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。作为一个大学生，我想先谈 谈我眼中的大数据。 最早接触“大数据”这个词，是我在高中的时候，那时候会用空闲时间玩一个名为《英雄联盟》的网游，相信现在大学生也有很多在玩这款游戏。我讲到这个游戏，是因为 我在这个游戏里看到了大数据。那时候，有人会利用大数据技术，做个调查，把玩游戏的 各个阶段的人，玩游戏用的各种手法统计起来，每周做一次，统计本周各个游戏人物的胜率，登场率，各个物品的使用率，从而来预测下周的打法走势，预测新的战术。这就是我 最早接触的大数据技术的应用，当时我就感到很神奇，原来数据还可以这么用，原来通过 大量的数据进行就可以进行精准的预测。 在接触大数据之前，我想很多同学应该都有和我一样的疑问，为什么网页推广的商品就是我想买的，为什么网页推广的新闻和链接就是我想了解的。通过大数据技术来看， 这个现象很容易解释。我们都会用搜索引擎，比如，当我们搜索“什么牌子的花露水好用时”系统就采集的我们的数据，通过数据，了解到我们想要买花露水，这时候网页推广的 商品就变成了花露水。相比大数据时代之前，网页推广的广告可能会另我们很烦，但是有 了大数据技术，推广的商品正是我们需要的，我们也就对广告的不爽少了很多。 《大数据时代》这本书里有一个这样的例子，谷歌可以预测一种流行的传染病在何时何地爆发，而且可以精准到特定的地区和州。谷歌通过搜集2003到2008年期间爆发传 染病时当地人用谷歌的搜索引擎留下的数据，整理相关热搜词条。在传染病爆发之前，如 果某个区域也有很多人搜索这些词条，就可以预测出该地区将会爆发传染病。 大数据时代还对传统的商业模式有很强的冲击，大数据带来的是一场变革，在数据面前，一起规律都有迹可循。利用数据里规律，可以带到意想不到的效果。就如同华尔街的“你开心他就买你焦虑他就抛”利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断 民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，再决定如何处理手中数以百万美元计 的股票。判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著——当年第一季度，公司获得了7%的收益率。 对于互联网金融，大数据分析的作用也是巨大的。以下我就浅谈一下大数据分析在互联网金融中的应用。

公需课考试答案：第三节：大数据金融行业应用

第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A

第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!

互联网金融的概念与特点

互联网金融的概念与特点

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互联网金融的概念与特点 一、概念 （1）当互联网企业介入金融行业所开展的业务，包括互联网企业通过互联网平台开展的结算、小微贷款、标准化金融产品销售、信息中介等金融业务，就构成了互联网金融。互联网金融在缓解信息不对称、提高交易效率、优化资源配置、丰富投融资渠道等方面有别于传统金融。互联网金融不是金融与互联网的简单结合，而是现代金融创新与科技创新的有机融合。 李博、董亮（中国人民银行金融研究所李博、北京市金融工作局董亮 )将互联网金融分为传统金融服务的互联网延伸、金融的互联居间服务和互联网金融服务三种模式。他们认为，互联网延伸是一种广义上的互联网金融,电子银行、网上银行、手机银行都属于这一范畴；互联居间服务应用模式有第三方支付平台、P2Ｐ信贷、众筹等;金融服务多为互联网企业向金融业的渗透,如小额贷款公司、基金保险销售平台等。互联居间服务和金融服务可划为狭义上的互联网金融。 吴晓灵（中国人民银行原副行长、国家外管局原局长，著名经济学家）认为，互联网金融应包括四个方面：一是与电商相结合的结算业务，二是基于销售信息的小微贷款业务,三是基于支付账户的标准化金融产品销售，四是借贷双方的信息平台,目前得到监管的是与货币运动关系密切的结算业务。 谢平（谢平,１955年生,中国人民银行研究生部教授、博士生导师，南开大学、南京大学、武汉大学等多家大学兼职教授）按照互联网金融形态，在支付、信息处理和资源配置三大支柱上的差异，将其划分为传统金融的互联网化、移动支付和第三方支付、互联网货币、基于大数据的征信和网络贷款、基于大数据的保险、P2P 网络贷款、众筹融资、大数据在证券投资中的应用等八大类。高汉（2014)根据互联网的主要功能,将互联网金融分为支付结算类、融资类和投资理财保险类等三类。 ——摘自于《金融论坛 2014年第7期（总第22３期)》 中国互联网金融的风险与监管研究——魏鹏 (2）互联网金融是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析

十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。 未来，大数据的规模会越来越大，大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理，到数据分析、数据交易、数据应用，围绕着这些分工环节将

金融科技3.0时代 大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/f516157822.html, 金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎_光环大数据培训 光环大数据培训了解到，杭州2017年5月5日同盾科技有限公司的童强对于当下金融科技步入3.0时代的发展趋势进行了分析，指出大数据和人工智能将成为助力金融科技发展的新引擎。 2016年8月，国家提出促进科技金融产品和服务创新、建设国家科技金融创新中心等。在监管加紧、政策频出之外，金融科技成为2016年整个金融行业的主旋律。 而在今年3月15日，中国银监会主席郭树清表示，银行3.0时代已经来临，银行业要利用金融科技，依托大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术，创新服务方式和流程，整合传统服务资源，联动线上线下优势，提升整个银行业资源配置效率，以更先进、更灵活、更高效地响应客户需求和社会需求。 郭主席口中银行3.0时代仅仅是金融科技的一个缩影，一切迹象已经表明，金融科技3.0时代也已经悄悄来临。2017年金融科技将成为炙手可热的发展方向，大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技服务将从概念阶段真正落实到金融平台的日常运营层面。金融科技是采用技术手段而非单纯商业模式变化来进行金融创新，不是简单的技术复制，金融科技3.0更多的是金融与技术场景跨界的融合，尤其是信息类技术发展全面突破，以及与金融的跨界融合互联网金融生态正在发生变化，这种变化由“金融+科技”结合推进。 11111111111 金融科技3.0时代大数据和人工智能成新引擎

https://www.wendangku.net/doc/f516157822.html, 金融科技3.0时代进阶之路 从整个IT技术对金融行业的推动和变革角度来看，业内专家认为至今为止金融科技经历三大发展阶段： 金融IT阶段：主要是指金融行业通过传统的IT软硬件来实现办公和业务的电子化，提高金融行业的业务效率。IT公司并不参与金融公司的业务环节，IT 系统在金融公司体系内属于成本部门。代表性产品包括ATM、POS机、银行的核心交易系统、信贷系统、清算系统等。 互联网金融阶段：金融业搭建在线业务平台，通过互联网或者移动终端渠道汇集海量用户，实现金融业务中资产端、交易端、支付端、资金端等任意组合的互联互通，达到信息共享和业务撮合，本质上是对传统金融渠道的变革。代表性业务包括互联网基金销售、P2P网络借贷、互联网保险、移动支付等。 金融科技阶段：金融业通过大数据、云计算、人工智能、区块链等最新IT 技术，改变传统金融的信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色等，大幅提升传统金融的效率，解决传统金融的痛点。代表技术如大数据征信、智能投顾、供应链金融等。 大数据+人工智能未来智慧金融新标配 针对平台的资产获取、风险控制、信息披露、贷后管理、逾期催收等运营需求，大数据结合人工智能，已经能够提供个性化的智能解决方案，全面降低互金信贷集中风险，进一步提高科技金融产品质量及服务效率。实际上，人工智能是基于海量数据的深度学习系统，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术，金融机构用好这两项技术，必然能为金融业务带来一轮新的增长，对于未来智慧金融而言，二者将成标配。

大数据在金融行业的应用与发展展望...

大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，

互联网金融与大数据技术应用

互联网金融与大数据技术应用 对于互联网金融，互联网行业和传统金融行业的观点往往大不相同，前者认为互联网是重点，金融不过是下一个即将被颠覆的特定行业而已，只是由于金融行业的高门槛和严监管，颠覆进程会比较曲折；后者则认为金融有自己完全不同的逻辑，信用和风险是难以逾越的门槛，护城河高筑，互联网金融只能在互联网企业的一亩三分地里自娱自乐。 但是对于大数据，二者却难得的表现出空前一致。在10月30日召开的IFC1000 全球金融峰会上，金融人士异口同声宣称大数据是互联网金融的最大亮点，因为大数据在解决金融核心问题——信评和风控——上拥有传统方法所不具备的显著优势和光明前景，是金融业“真正”互联网化的必由之路。而随后粉墨登场的互联网人士（多为P2P借贷从业者和网络征信从业者）亦纷纷发表演讲，介绍了自己在大数据审贷与信评方面的切身体验。一时间，星座与IP齐飞，表单共图谱一色。 听得笔者终于——睡着了。 出现这种惊人的一致毫不奇怪，因为本次会议的主题就是“大金融大数据大战略”，中心思想明确，“大数据”是出现在所有嘉宾发言中的关键词。但是，到底大数据在当前的互联网金融中应处于何种地位，笔者认为颇存在可供探讨之处。 任何对数据领域有一定了解的人都知道，大数据不是一个新鲜概念，它曾经被披上各种各样的外衣，有过各种各样的梦想。从最早沃尔玛啤酒与尿片的故事，到最近的精准营销和无人驾驶，数据分析确实存在成功应用的案例，并日益融入日常生活与商业决策。但是数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。 数据源于对现象与行为的离散采样，是客观世界的数字化投射，这一投射是否准确取决于我们搜集、获取、整理数据的方式、频率与维度。能否从数据中发现未知的、有价值的信息与规律，并非取决于数据本身和算法，更多取决于“人”，取决于“人”对现象与行为的认识，以及把认识叠加于数据的采集与分析之上获得的数据洞察。绝大多数的算法和模型只是结果，是人的认识与洞察的形式化表现。 计算能力和智能技术的发展，为人们提供了更好的数据整理与分析工具。大数据的4个V（或者5个V）突出了数据处理难度的增加，即使它们天然蕴含有更有价值的信息，却不意味着信息获取成本的降低，更不意味着（在当前数据获取与处理能力的制约下）数据就是一切。而无论P2P借贷数据，还是网络征信数据，很难相信它们的体量能有多大，变化速度能有多快，从而能够沾上理论界所谓大数据的边，进而需要动用大数据的技术与手段。

大数据在金融领域的应用研究

大数据在金融领域的应用研究

前言 近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在 世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了普惠金融发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。 为促进大数据技术在金融领域的创新和安全应用，中国支付清算协会在金融科技专业委员会的基础上，成立了金融大数据应用研究组，依托金融科技专业委员会开展相关研究验证和推广交流活动，充分发挥行业协会贴近市场和研究机构的优势，深入研究金融大数据应用理论和实践问题。研究组成立以来，在组长单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所的带领下，在广大成员单位的支持和配合下，积极开展市场调研，努力搭建交流平台，探索行业标准建设，开展了许多富有成效的工作，取得了积极成果。 其中一项重要工作就是面向成员单位征集金融大数据创新应用案例，开展重点课题研究。 2

数据是数字经济时代的新型生产资料，基于数据的生产变革和业务模式创新正驱动着全球范围内经济社会各个领域的数字化、智能化转型，发展大数据已经成为国家战略。十九大报告明确指出，要推动“互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。” 金融行业数据资源丰富，数据应用由来已久。从发展特点和趋势来看，金融云快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势。 随着大数据技术的广泛普及和发展成熟，金融大数据应用已经成为行业热点趋势，在交易欺诈识别、精准营销、黑产防范、消费信贷、信贷风险评估、供应链金融、股市行情预测、股价预测、智能投顾、骗保识别、风险定价等涉及银行、证券、保险、支付清算和互联网金融等多领域的具体业务中，得到广泛应用。涌现出一大批技术创新、业务突破的应用案例。总结来看，对于大数据的应用分析能力，正在成为金融机构未来发展的核心竞争要素。 3

互联网金融行业现状

行业现状 互联网金融特点 现金贷的风控 贷前几个步骤较详细 贷中 贷后 获客 获客渠道 1、应用市场推广广告投放？ 2、现金贷导流平台合作贷款超市 3、现金贷平台合作同业互导 4、综合流量平台合作 SEM，即搜索竞价。 搜索竞价排名，主要是说P2P公司通过买下某个搜索引擎下的关键词，当有用户在搜索这些关键字或词的时候，其平台的官网链接或平台相关的活动页面就会出现在搜索结果中较为靠前的醒目的位置，大大提高被用户首选的几率。这也成为网站较为重要的流量入口，目前绝大多数的P2P网贷平台都会做搜索竞价，尤其是在百度和360这两个搜索引擎上做，当然，说白了，这种搜索竞价的方式就是在“烧钱”，P2P公司花在这方面的推广费用绝对是一笔不小的数目。 那么，不“烧钱”的方式有吗？这就是网站一般都不可缺少的搜索引擎优化，也就是我们常说的SEO，利用搜索引擎的一些搜索的规则来达到自己网站在某个搜索引擎（例如百度）中的自然排名方式，不过相对来说，搜索竞价的效果会来得更快更明显些。 5、用户邀请 1.包括传统的媒体，如楼宇广告、电视广告、报刊、节目冠名等品牌广告 等。 2.包括从线上获客户，转向线下，如扫街，和线下商户合作。 3.包括更加创意的玩法，如视频植入，如病毒营销等。

4.甚至包括出海，为海外，特别是东南亚市场提供现金贷服务，因为那里 获得成本相当于2年前的现金贷获客成本。 获客渠道变化中 精准营销是未来趋势 从行业发展初期到现在，网贷行业获客渠道大致经历了从线下到线上再到品牌的发展路径。目前来看，线上的流量争夺仍然很重要，主要推广渠道包括应用市场、信息流、SEM、DSP 等。 2016 年4 月份，工商总局部署了对互联网金融广告问题的专项整治。同年8 月份，《网络借贷信息中介机构业务管理暂行办法》出台，对网贷机构的推广宣传活动做了限定，线下推广宣传、推介融资项目的做法被禁止。 在此背景下，整个网贷行业都对品牌推广方式进行了调整，以适应监管和法规要求。一方面，流量从PC 端向移动端的转移，将获客竞争从早前百度、新浪、搜狐等主要的PC 端流量，转向了分散、多元的移动端流量，比如微博、微信，或者是流量相对较高的其他行业的App 等；另一方面，随着监管的逐步落地，收窄了行业的获客渠道。同时，网贷监管暂行办法等的落地，加剧了行业对小而分散的资产的争夺，从而也提升了相应获客渠道的竞争压力。 “网贷平台未来的决胜点在于积极响应监管引导、合规发展，同时充分运用大数据技术，有效分析投资人行为，通过精细化运营管理来降低获客成本”，九斗鱼CEO 郭鹏对《证券日报》记者表示。 唐学庆也坦言，“目前紫马财行已经放弃了原来的线下地推，转向线上数字化营销，以信息流广告等方式进行营销获客。”不少业内人士表示，大数据和金融科技能做一些精准的营销有助于网贷平台降低获客成本，或将成为未来趋势。黄诗樵认为“不仅仅是获客成本，大数据和金融科技的出现，更会大幅降低平台整体的运营成本。数据化，科技化是未来每一家互联网公司的标配，也是行业的发展趋势。”“利用大数据可以避免羊毛党、提升平台风险防御能力，以及对用户进行信用分析，相信在大数据的帮助下，互联网金融将会向着更好的方向发展。”马宁表示。 在许建文看来，“以大数据和金融科技为基础构成的精准营销一定是未来网贷行业发展的趋势，它可以在一定程度上降低获客成本。进行精准营销的前提，是平台需要找到自己的差异化特征，了解自己的客群是谁，匹配相应的营销渠道。获客成本 网贷业获客成本主要包括搜索引擎对关键字的竞价排名、推广广告的投放、促销活动、新用红包等。随着互联网金融红利的消失、P2P 行业的负面影响，以及监管趋严加剧了渠道和广告的竞争等原因，平台获客成本不断攀升。 “相比前几年，当前有效获客渠道收窄，优质用户稀缺。整体表现来看，当前网贷平台的获客成本相比几年前的一两百元大概增加了5 倍—6 倍。”黄诗樵对《证券日报》记者说道，与以前相比，要获得同样的投资用户，现在需要在渠道方面投入更多的资金和人力，这也间接提高了获客成本。 从宜人贷披露的2016 年第四季度财报中，也能发现获客成本的上升。据财报显示，其第四季度净利润亿元，同比增长356%。看起来增长很迅猛，但营销费用是宜人贷的重要成本支出，这项费用居高不下，占据运营成本的近80%。与

大数据在金融行业中的作用

大数据在金融行业中的作用 进入2012年，大数据吸引了越来越多人的关注，也不断应用于各个领域，笼统的说就是在管理领域和科研领域都发挥了巨大的作用。特别一提的是，大数据在金融行业的发展中具有深厚的意义。 大数据具有“4V”的特点，即数量巨大、数据类型多、价值密度低、处理速度快四个特征。结合于金融行业，金融业本身就是大数据的重要产生者，交易信息、调查报告、业绩报告、消费者研究信息等都是数据来源，而且数据是作为金融行业的核心资产，当从海量的、多类型的数据中提取出有用的数据，哪怕只是一两条有用的结论，都是具有巨大的商业价值，成为金融行业竞争力的重要来源。在我看来，大数据在金融行业中发挥的作用具体有以下几点。 一、实现精准快的营销 应用大数据技术，金融业实现了在海量信息中快速提取有用信息，并进行分析整合，大大减轻了数据存储、数据的有效利用的巨大压力。例如，中信银行利用GREENLUM数据仓库解决方案提供了同样的客户视图，更有针对性的进行营销，在2011年，成功快速的进行了1286个宣传活动。二、加强了风险的可审性和管理力度，支持精细化管理 金融机构希望能够收集和分析大量中小微企业用户日常交易行为的数据，判断其业务范畴、经营状况、用户定位、资金需求和行业发展趋势。而大数据技术的创新和发展，很大程度上解决了了解用户经营状况的难题。例如阿里信贷通过网络低成本广泛采集客户的各类数据信息，分析挖掘的数据，判断客户资质，用户可以24小时随用随借、随借随还。 三、带来金融服务和产品的创新 金融业借助社交网络等新平台产生了海量用户和数据，记录着用户群体的兴趣偏好情绪等，对其客户行为模式进行分析，可以带来更贴近客户需求的产品创新。例如，领先的零售企业通过监控客户的店内走动情况及其与商品的互动，与交易记录相结合开展实验，就可以指导选择商品种类、摆放货品、调整售价。 四、带来新的用户体验 大数据时代的到来使得金融业为客户带来更多新的用户体验，例如花旗银行通过社交网络、公共网页上得到的客户记录来细分客户，按照客户行为进行分类，为客户提供质量一致的客户体验。 总之，与传统金融相比，大数据给金融带来了金融服务和产品创新、以及用户体验的变化，创造了新的业务处理和经营管理模式，对于金融业的数据需求和管理、信用和风险特征等方面产生了重大影响，显著提升了金融体系的多样性。

互联网金融与大数据

互联网金融与大数据 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

互联网金融与大数据 对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。 互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。 大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。 大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值 200 万，那么打个 7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。

长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。 信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。 个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。 互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求

金融行业大数据应用

大数据在金融行业的发展应用 一、金融行业大数据发展概述 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。金融行业位居第三，主要是由于大数据在金融行业的应用起步相对稍晚，其应用深度和广度还有很大的扩展空间。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。

不同行业应用大数据技术潜在价值评估 数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。 金融行业的大数据应用有很多的障碍需要克服，比如银行企业内各业务的数据孤岛效应严重、大数据人才相对缺乏以及缺乏银行之外的外部数据的整合等问题。可喜的是，金融行业尤其是以银行的中高层对大数据渴望和重视度非常高，相信在未来的两三年内，在互联网和移动互联网的驱动下，金融行业的大数据应用将迎来突破性的发展。

二、金融行业大数据应用 当前，数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识，随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密，仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求，急需借助大数据战略打破数据边界，囊括85%的大数据分析，来构建更为全面的企业运营全景视图。大数据能够解决金融领域海量数据的存储、查询优化及声音、影像等非结构化数据的处理。金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。针对用户这些特性，银行等金融部门能够实施风险及营销管理。总结可以看出，金融机构大数据应用主要在四个领域：风险管理、渠道优化、客户管理及运营优化。

贵州继续教育大数据与智慧金融考试试题

贵州继续教育大数据与智慧金融考试试题1 【单选】大数据在消费者分析中的应用中，不包括的有( ) ? A. 精准营销/社交化营销 ? B. 产品创新 ? C. 决策支持 ? D. 事件影响预测 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：D 2 【单选】不属于社交化营销优势的是( ) ? A. 可以满足企业不同的营销策略 ? B. 可以实现目标用户的精准营销 ? C. 可以有效提高企业的营销利润 ? D. 是真正符合网络用户需求的营销方式 ? A ? B ? C ? D ?正确答案：C 3 【单选】在大数据做信用卡自动授信应用中，不属于机器批贷条件的是( ) ? A. 业务相似性，业务模式必须相似不能差异过大 ? B. 处理好数据应用过程中的客户隐私问题 ? C. 指标可量化，审核指标必须能够抽象出来 ? D. 经济性，业务数量需要很多，就为批两三笔贷款开发个模型出来不合算

? A ? B ? C ? D ?正确答案：B 4 【多选】大数据技术面对的问题是( ) ? A. 大数据产品 ? B. 大数据管理 ? C. 大数据数字化 ? D. 大数据终端使用 ? B ? C ? D ?正确答案：A B D 5 【多选】聚类算法要解决的问题有( ) ? A. 自动识别聚类中心个数 ? B. 类别分布比较合理 ? C. 准确度高 ? D. 快速聚类 ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 6 【多选】大数据时代面临的挑战有( ) ? A. 数据隐私和安全

? B. 有限的技术能力 ? C. 大数据人才匮乏 ? D. 加大了监管难度 ? B ? C ? D ?正确答案：A B C D 7 【判断】大数据在股票应用中，最具有价值的就是"预测"被体现出来，它完全监测了股票的走势( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：错误 8 【判断】所谓大数据，是指多个来源和多种格式的大量结构化和非结构化数据( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确 9 【判断】随着信息技术全面发展，金融大数据产业具备提供信息技术服务之外的金融服务能力时，就产生了大数据金融( ) ? A. 正确 ? B. 错误 ?正确 ?错误 ?正确答案：正确

互联网金融与大数据

互联网金融与大数据 对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。 互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。 大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。 大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值200 万，那么打个7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。 长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。 信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。 个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。 互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求大大降低；存储技术的发展，使得大规模得以实现；并行处理计算，使得数据可以得到高速处理，更快获得结果、应用；各种算法、机器智能化学习的成熟等等又进一步促进大数据的应用发展。所以，我们可以做到存储处理所有数据，而不是存储抽样数据，并且可以将粒度从整体

互联网金融的五大业态分类

精心整理“互联网+”就是利用互联网技术，把互联网和传统行业结合起来，创造一种新的生态，当互联网和金融结合起来，就产生了互联网金融。近年来我国的互联网金融发展迅猛，新型机构不断涌现，阿里的余额宝、微信钱包与微信支付、百度的“百发”、商起网的众起财富、京东的“京保贝”、苏宁的供应链金融。为了更好地研究互联网金融，我们有必要对互联网金融的业态进行分类。 是慢了，所以给很多非金融机构提供了机会。传统金融机构如何更快、更好的充分利用互联网等信息化技术，并依托自身资金实力雄厚、品牌信任度高、人才聚焦、风控体系完善等优势，成为未来互联网金融的主力军，将是传统金融机构的重要课题。 第三方支付

第三方支付是指具有一定实力和信誉的非银行机构通过与所在国家或国外银行签约，借助计算机通信和信息安全技术提供交易的支持平台，在银行与用户之间建立连接 的电子支付模式。由于第三方支付公司完成了与各家银行的直连，跨行支付能力远 超银行，导致发展迅猛，很多中小型商户甚至大型商户撤销了与银行的合作改为与 第三方支付对接。与此同时，第三方支付企业利用自身优势，继续推出快捷支付等 P2P 场， 大数据金融 大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金 融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消 费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的 放矢。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融

服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。目前，大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台信用模式、苏宁金融为代表的供应链金融模式和以商起网发起成立的众起财富为代表的“平台信用+供应链金融”综合模式。 ▼

互联网金融的6种模式!

互联网金融是依托于云计算、大数据、电商平台和搜索引擎等互联网工具而产生的一种新兴金融模式，具有融资、支付和交易中介等功能。互联网金融的逐渐兴起，是对传统金融行业的有益补充和延伸，有助于解决中小企业融资难问题，促进民间融资阳光化、规范化，更好的支持实体经济发展。

买门槛、无手续费、随时赎回等优点。互联网金融渠道的代表有余额宝、定存宝。 （四）P2P网络信贷，是指P2P公司搭建网络平台，把资金的需求和供给信息直接在互联网上发布并匹配，资金供需双方直接联系，绕过银行、券商等第三方中介，为用户提供直接投、融资服务，其本质是一种民间借贷方式。据统计，目前国内活跃的P2P平台已超过300家，2013年P2P网贷规模将有望达到千亿。P2P网络信贷的代表有人人贷、拍拍贷、宜信。 （五）互联网金融门户，是指各家金融机构将金融产品放在互联网平台上，用户通过贷款用途、金额和期限等条件进行筛选和对比，自行挑选合适的金融服务产品，其核心本质是“搜索+比价”。在这种模式下，互联网金融门户主要扮演信息中介的角色，本身不参与交易和资金往来。互联网金融门户模式的代表有融360、格上理财、平安陆金所。 （六）众筹模式，是指项目发起人利用互联网和社交网络的传播特性，向公众展示自己的创意，争取得到足够的认同和支持，募集公众资金的模式。众筹项目以实物、服务或者媒体内容等作为回报，但不能涉及资金或股权。目前，我国的众筹平台多数带有公益和慈善色彩。众筹模式的代表有点名网、追梦网。 二、当前互联网金融的六大特点 （一）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。 （二）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”。 （三）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。 （四）发展快。近年来，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，目前余额宝规模近500亿元，上线至今以日均5亿元的增速增长，已成为规模最大的公募基金。 （五）管理弱。一是风控弱。互联网金融目前还没有接入人民银行征信系统，也不存在信用信息共

大数据在金融行业的应用

【编者按】本文作者傅志华先生（公众号：傅志华）曾为腾讯社交网络事业群数据中心总监以及腾讯公司数据协会会长。在腾讯前，曾就职于艾瑞市场咨询、易观国际、中国互联网协会，并任DCCI互联网数据中心副总裁。 数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%），第三为金融领域（17.5%），政府和医疗分别为第四和第五。 根据国际知名咨询公司麦肯锡的报告显示：在大数据应用综合价值潜力方面，信息技术、金融保险、政府及批发贸易四大行业潜力最高高。具体到行业内每家公司的数据量来看，信息、金融保险、计算机及电子设备、公用事业四类的数据量最大。 不同行业应用大数据技术潜在价值评估

数据来源：麦肯锡《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告 可以看出，无论是投资规模和应用潜力，信息行业（互联网和电信）和金融行业都是大数据应用的重点行业。由于上一篇《BAT互联网企业大数据应用》（关注微信公众号：傅志华，即可通过历史文章查阅）已经重点介绍了互联网行业的大数据应用情况，本文将讲点介绍行金融行业大数据应用情况，下一篇文章将重点介绍电信行业的大数据应用情况。 金融行业大数据应用投资分布

从投资结构上来看，银行将会成为金融类企业中的重要部分，证券和保险分列第二和第三位。接下来，我们将分别介绍银行、保险和证券行业的大数据应用情况。 Part1 银行大数据应用 国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。总的来看银行大数据应用可以分为四大方面：