互联网金融-数据金融+金融门户

                                                                                                   

数据金融改变世界
数据金融起源于大数据，而大数据概念最初起源于美国，是由思科、威睿、甲骨文、IBM 等公司倡议发展起来的。从2009年始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。而且大数据是一个不断演变的概念，随着数据价值的逐渐体现，各个国家也在积极的拥抱数据。
随着大数据产业的不断发展，各行业的应用解决方案不断成熟，大数据产业迎来了井喷式发展。Wikibon 数据显示，2014年全球大数据市场规模达到285亿美元，同比增长53.2%。大数据成为全球IT支出新的增长点，如图2所示。Gartner数据显示，2014年数据中心系统支出达1430亿美元，比2013 年增长2.3%。大数据对全球IT 开支的直接或间接推动将达2320亿美元，预计到2018年这一数据将增长三倍。
（图片资料来源：中国电子银行网）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。           
  
（图片数据来源与豆瓣网）可以看出，无论是投资规模和应用潜力，金融行业都是大数据应用是重点行业之一。目前，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。一直以来，金融企业对数据的重视程度非常高。随着移动互联网发展各种务和服多样化市场整体规模扩大。对于数据分析带来的主要业务价值，大量参加调研的金融企业表示，大数据分析的价值是可以根据商业分析实现更加智能的业务决策，让企业战略制定更加理性化。依靠有前瞻性的决策，实现生产过程中资源更优化的分配，能够根据市场变化迅速做出调整，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。任何技术的产生和应用都是基于需求的，大数据金融的应用也是由金融行业的业务驱动而衍生出来的。具体的应用分类也没有统一的标准。在金融行业中根据业务驱动应用场景大致可分为：客户画像应用、精准营销、风险控制、运营优化、客户生命周期管理等五个方面。（1）客户画像：在互联网金融的体系下，需要掌握更多用户信息，才能做出更好的判断，因此构建用户360度立体画像，建立客户的全方位的画像对细分的客户进行精准营销、实时营销以及风险控制等个性化智慧营销是至关重要的。（2）精准营销：在客户画像的基础上可以更有效的开展营销活动，可能包括根据客户的实时状态进行实时营销，根据不同的业务或者产品对客户进行交叉营销最大化的利用企业的客户资源，根据客户的个人喜好进行个性化的产品推荐，最终更有效的进行客户的什么周期管理。（3）风险控制：包括对私和对公的贷款风险评估和反欺诈的实施。对个人的贷款进行风险评估，可以根据客户的个人信息比如，财务收入，支出，债务情况以及平时的消费行为等。总之应用大数据技术，可以充分利用企业内部多源异构数据与外部数据，可以更好的完善风控体系。（4）运营优化：通过大数据可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。也可以通过爬虫技术抓取企业相关的正负面消息进行舆情分析从而进行产品创新和服务优化。（5）客户生命周期管理：通过爬虫技术和NLP技术，抓取社区，论坛和微博上客户关于银行以及银行产品和服务相关的信息结合企业自己掌握的客户消费行为数据，预估客户的状态，从而降低客户流失的风险或者提高客户的挽留(赢回)率。（参考链接：http://zhuanti.cebnet.com.cn/20160823/102030760.html）   互联网金融门户是指利用互联网进行金融产品的销售以及为金融产品销售提供第三方服务的平台。即：“搜索+比价”的模式，采用金融产品垂直比价的方式，将各家金融机构的产品放在平台上，用户通过对比挑选合适的金融产品。互联网金融门户多元化创新发展，形成了提供高端理财投资服务和理财产品的第三方理财机构，提供保险产品咨询、比价、购买服务的保险门户网站等。这种模式不存在太多政策风险，因为其平台既不负责金融产品的实际销售，也不承担任何不良的风险，同时资金也完全不通过中间平台；而且互联网金融门户最大的价值就在于它的渠道价值。互联网金融门户总共有两个类别：金融产品销售产业链的金融门户，互联网金融门户经营产品类的金融门户；从金融产品销售产业链的层面进行分类可以分为互联网金融门户分为第三方资讯平台、垂直搜索平台以及在线金融超市三大类，相对应的门户代表有有网贷之家、和讯网以及网贷天眼等。从互联网金融门户经营产品种类的角度进行分类可以细分为P2P网贷类门户、信贷类门户、保险类门户、理财类门户以及综合类门户五个子类。互联网金融门户有搜索方便快捷，匹配快速精准；顾客导向战略，注重用户体验；占据网络入口，凸显渠道价值三个特点。简而言之，金融门户就是让金融能够被大众了解，让金融更容易做金融，让不了解金融的人，更容易了解金融，知道金融方向。（参考链接：http://wiki.mbalib.com/wiki/互联网金融门户）数据已成驱动经济发展的新引擎，大数据应用范围和应用水平将加速我国经济结构调整、深度改变现有的生产生活方式，大数据金融应用正是改变金融业态，引发金融行业经营模式创新的催化剂和助推器。在未来，金融必将是数据驱动型的金融，数据技术的广泛应用，对金融生态和金融格局必然产生深远的影响，数据时代催生了众多的新的金融服务模式，必将大大推动金融行业的发展，金融行业一定要紧紧抓住时代机遇，拥抱数据时代的金融创新与变革。

写在最后：谢谢诸位的关注，互金的场景呢基本介绍完啦，后续将回归风控建模和数据挖掘（终于回来了 ），欢迎志同道合的盆友与我们联系谈谈自己的观点。由于顺丰和顺达都是从事风（ban）险（zhuan）管（min）理（gong）相关的工作，所以会首先从风险写起（反欺诈），将会涉及到风险的每一个块的细节（传统审核、模型方法、监控指标等）以及方法（工具、语法、原理、实践），届时也会邀请一些朋友写写他们的理解或者感受，后面等这一部分介绍完以后，会穿插一部分数据建模的知识，什么kaggle啦，国内竞赛啦，还会不定期加入营销（what ？？？还有这个？？还真有！！！），届时也会邀请营销分析师讨论，希望大家后面多多支持，也希望志同道合的人多多交流。最后感谢本次文章的作者顺心，一个从事互金行业，搞得了数据库，玩得了机器学习的老司机！！！