经济大数据环境下的互联网金融发展风险研究

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大数据对金融行业的影响与应用前景

大数据对金融行业的影响与应用前景

大数据对金融行业的影响与应用前景随着互联网和移动互联网的发展,数据成为了各行各业非常重要的资源。

对于金融行业来说,数据也是非常重要的资源,而随着信息技术的快速发展,大数据也成为了金融行业研究和决策的重要手段。

一、大数据对金融行业的影响1.提升风险管理水平对于金融行业来说,风险控制是非常重要的一项工作。

大数据能够通过对海量的数据进行挖掘和分析,快速识别和预测风险,提高风险管理水平。

例如,利用大数据分析来提取客户信息、交易历史等数据对金融机构的风险评估、存款增长、贷款风险等问题进行精准决策和预警。

这样就能有效避免不良贷款和投资失利等风险。

2.提高金融机构的运营效率传统金融机构的业务流程繁琐、服务效率低下,大数据则能够通过分析海量数据,从中提取有用信息,发现问题并及时优化业务流程,从而提高业务运营效率。

例如,金融机构可以利用大数据分析客户的交易行为,从中找出客户最喜欢的产品,并快速推广和营销,提高客户黏性和满意度。

3.改变金融服务方式,提升服务质量大数据还能够通过提供智能化、预测性的金融服务,为客户提供更优质的服务体验。

例如,通过大数据技术可以对用户进行个性化的商品推广、投资组合定制等服务,快速满足不同客户群的需求,提高服务质量。

二、大数据在金融行业的应用前景1.支付行业支付行业一直是金融行业中重点发展的领域之一,随着移动支付的不断发展,支付领域对大数据的需求也越来越高。

可以利用大数据技术分析消费者的购买行为和情况,从中挖掘出用户需求,提高支付体验和安全等方面的优化。

2.信贷行业信贷行业是银行业务的重要组成部分之一,大数据技术可以利用客户的贷款历史、个人信息、消费习惯等数据,从而帮助银行判断客户的还款能力和信用等级,提高信贷业务的风险控制能力。

3.资产管理随着金融市场的不断发展,资产管理的重要性也日益凸显。

大数据技术可以通过对不同金融产品的表现、市场波动、客户需求等方面的分析,为资产管理提供科学决策支持,从而托管和管理更多的资产,提高反应速度、减少损失。

金融科技创新对商业银行传统业务的影响分析及应对策略—以大数据背景下的互联网金融为例

金融科技创新对商业银行传统业务的影响分析及应对策略—以大数据背景下的互联网金融为例

金融科技创新对商业银行传统业务的影响分析及应对策略—以大数据背景下的互联网金融为例摘要:近年来,金融科技迅猛发展,先进技术与金融创新协同演进、高度融合。

金融科技持续为银行业赋能,使科技创新成为提高社会生产力和综合国力的重要支撑之一。

科技创新为商业银行提供了全新的技术应用、业务模式及产品服务,在资产定价、资金成本、风险管理等方面对商业银行产生了全方位的影响。

特别是大数据背景下互联网金融的出现,给商业银行带来挑战的同时也带来了改革创新的契机,商业银行要抓住社会发展对金融需求的趋势,努力将银行传统业务借助网络平台的优势交叉融合,以便从容应对互联网金融带来的猛烈冲击,本文以大数据背景下互联网金融对商业银行传统业务的影响为切入点进行探讨分析,以供参考。

关键词:科技创新;互联网金融;传统业务;影响冲击引言金融科技背景下,传统金融行业迎来了前所未有的时代变革,近年来,随着利率市场化改革持续深化,市场竞争不断加剧,特别是今年,新冠疫情仍然全球肆虐,加之俄乌冲突不断发展演变,美欧等西方国家对俄罗斯实施了史上最严厉的经济制裁,且制裁力度持续不断在加码,俄罗斯经济受到了严重影响,也使得国际经济形势变的复杂多变。

面对日益加剧的世界经济竞争形势、政治环境变化,在金融科技加速创新的背景下,如何坚持稳字当头、稳中求进,着力加大宏观政策实施力度,以优化资产负债管理,使我国经济运行保持在合理区间,进而稳定宏观经济大盘。

1我国当前存贷款市场面临的竞争压力近期,受疫情因素和国际局势动荡等影响,各国之间的贸易格局发生了前所未有的改变,虽然我国国民经济开局总体平稳,但由于国内总体消费处于下降趋势,也使得出口、投资和消费三驾马车的压力日益增大,好在国家财政和货币政策双管齐下,不断优化营商环境,有效防范了经济下滑风险。

根据第一季度的金融数据统计,社会资金规模和M2逐年增长等积极因素有效地支持了经济发展,但下降的压力仍然很大。

为有效缓解各方压力对经济的影响,央行公告称将于4月25日下调金融机构存款准备金率0.25个百分点,且根据目前的宏观经济和货币政策,预计在下一阶段利率也会下降。

基于大数据的互联网金融风险管理策略研究

基于大数据的互联网金融风险管理策略研究

基于大数据的互联网金融风险管理策略研究随着互联网金融行业的蓬勃发展,以及大数据技术的快速普及,基于大数据的互联网金融风险管理策略已经成为了业内的一个热门话题。

互联网金融平台所面临的风险种类繁多,从信用风险、市场风险、操作风险、法律风险到技术风险等等,而大数据通过对庞大的用户数据进行深度挖掘和分析,可以有效降低互联网金融平台的风险。

一、大数据在互联网金融风险管理中的应用场景大数据在互联网金融风险管理中的应用主要集中在以下几个方面:1. 风险识别与评估借助大数据分析技术,互联网金融平台可以对用户行为数据、财务数据、信用评估数据等进行大量挖掘和分析,识别和评估潜在的风险因素,并做出相应的决策,以降低平台的风险。

2. 信用评估和决策支持互联网金融平台需要对申请者的信用情况进行评估,以确定其是否具有还款能力和意愿,并决定是否批准其借款申请。

大数据分析可以通过对用户行为数据的挖掘和分析,预测用户还款意愿和还款能力,帮助平台进行更好的信用评估,提高贷款的准确性。

3. 风险控制和预警大数据分析技术可以对互联网金融平台的各种风险因素进行实时监控和预测,及时发现潜在的风险,并采取相应的风险控制措施,降低平台的风险。

同时,互联网金融平台可以基于大数据的预测模型来进行风险预警,以提前识别风险,确保平台资金的安全。

二、大数据在互联网金融风险管理中的具体实践大数据在互联网金融风险管理中的具体实践包括:1. 大数据风险监控平台互联网金融平台可利用大数据技术,开发一个大数据风险监控平台,通过对平台各项业务数据进行深度分析和监控,实时识别和预测各种风险因素,同时制定相应的风险控制措施,确保平台的资金安全。

2. 大数据信用评估模型互联网金融平台可以利用大数据分析技术,对用户的各种行为数据、财务数据等进行预测和分析,建立大数据信用评估模型,以替代传统的信用评估方法。

大数据信用评估模型更加准确、快速,可以大幅提高贷款的准确性。

3. 大数据风险预警系统利用大数据分析技术,互联网金融平台可以建立大数据风险预警系统,对平台资金的运营情况进行实时监控和预测,识别潜在的风险因素,及时采取风险控制措施。

基于大数据的金融消费者信用风险评估研究

基于大数据的金融消费者信用风险评估研究

基于大数据的金融消费者信用风险评估研究引言随着互联网的快速发展,人们的金融消费行为日益频繁,同时大数据技术也不断得到应用和发展。

当今金融行业正面临越来越多的挑战,如何进行有效的风险控制和信用评估成为了重要的问题。

本文将基于大数据技术探讨金融消费者信用风险评估的研究。

一、金融消费者信用风险评估的意义金融消费者信用风险评估是金融行业中的一个重要环节。

一方面,它能够帮助金融机构更好地了解客户,降低坏账风险;另一方面,对于消费者而言,获得良好的信用评估结果可以带来更多的金融服务和更优惠的利率。

同时,随着信息技术的不断发展,越来越多的金融服务和交易都离不开网络,因此如何对网络上的金融消费者进行准确的信用风险评估也变得尤为重要。

二、基于大数据技术的信用风险评估模型传统的信用评估主要依赖于客户个人的金融历史记录和信用报告,这种方法存在数据获取难度大、数据质量不稳定、分析效率低等弊端。

相比之下,基于大数据的信用风险评估具有数据来源广泛、数据量大、数据更新及时等优势。

在此基础上,我们可以建立一个基于大数据的信用风险评估模型,即通过对大数据的收集、清洗、处理和分析,来预测客户的违约可能性,从而进行信用评估。

具体地,我们可以从以下几个方面着手建立基于大数据的信用风险评估模型。

1. 数据收集金融消费的行为涉及多个方面,在数据收集时需要从不同渠道获取消费者的个人信息、金融交易记录、社交网络行为等多方面数据。

当前,大多数银行和互联网金融企业都已经建立了完善的客户信息系统,可以直接从这些系统中获取客户的行为数据。

此外,还可以通过数据挖掘、网络爬虫等技术获取社交网络上的行为数据。

2. 数据清洗和预处理由于数据来源较多,数据质量和格式可能存在差异,因此需要对数据进行清洗和预处理。

数据清洗主要包括缺失值、异常值处理和数据转换等步骤,以保证数据的准确性和可靠性。

在数据预处理中,需要对数据进行归一化、标准化等处理,以保证不同类型的数据能够在同一维度上进行比较。

大数据背景下金融风险控制策略研究

大数据背景下金融风险控制策略研究

大数据背景下金融风险控制策略研究第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与结构安排 (3)第2章大数据与金融风险控制理论概述 (4)2.1 大数据概念与特征 (4)2.2 金融风险控制理论 (4)2.3 大数据在金融风险控制中的应用 (5)第3章金融风险类型及识别方法 (5)3.1 信用风险 (5)3.1.1 客户信用评级 (6)3.1.2 信用评分模型 (6)3.1.3 信用担保 (6)3.2 市场风险 (6)3.2.1 敏感性分析 (6)3.2.2 压力测试 (6)3.2.3 风险价值(VaR) (6)3.3 操作风险 (6)3.3.1 情景分析 (6)3.3.2 内部控制评价 (6)3.3.3 风险管理信息系统 (6)3.4 流动性风险 (7)3.4.1 流动性比率 (7)3.4.2 融资成本分析 (7)3.4.3 流动性缺口分析 (7)第4章大数据技术架构与处理方法 (7)4.1 大数据技术架构 (7)4.1.1 数据源 (7)4.1.2 数据采集与预处理 (7)4.1.3 数据存储与管理 (7)4.1.4 数据分析与挖掘 (8)4.1.5 结果展示与反馈 (8)4.2 数据采集与预处理 (8)4.2.1 数据采集 (8)4.2.2 数据预处理 (8)4.3 数据存储与管理 (8)4.3.1 分布式存储 (8)4.3.2 数据仓库 (8)4.3.3 数据管理 (8)4.4 数据分析与挖掘 (8)4.4.1 风险预测 (8)4.4.2 信用评估 (9)4.4.3 欺诈检测 (9)4.4.4 聚类分析 (9)4.4.5 关联分析 (9)第5章金融风险控制模型与方法 (9)5.1 传统金融风险控制模型 (9)5.1.1 Credit Risk Model(信用风险模型) (9)5.1.2 Market Risk Model(市场风险模型) (9)5.1.3 Operational Risk Model(操作风险模型) (9)5.2 基于大数据的风险控制模型 (9)5.2.1 大数据技术在金融风险控制中的作用 (9)5.2.2 非结构化数据在风险控制中的应用 (9)5.2.3 大数据风险控制模型的构建与实施 (9)5.3 机器学习与深度学习在金融风险控制中的应用 (10)5.3.1 机器学习算法在风险控制中的应用 (10)5.3.2 深度学习算法在风险控制中的应用 (10)5.3.3 集成学习在金融风险控制中的应用 (10)5.4 模型评估与优化 (10)5.4.1 模型评估指标 (10)5.4.2 模型调参与优化 (10)5.4.3 模型监控与维护 (10)第6章大数据背景下信用风险评估 (10)6.1 信用风险评估概述 (10)6.2 基于大数据的信用风险评估方法 (11)6.3 信用评分模型 (11)6.4 行为评分模型 (11)第7章大数据背景下市场风险评估 (12)7.1 市场风险评估概述 (12)7.2 基于大数据的市场风险度量方法 (12)7.3 市场风险预警系统 (12)7.4 市场风险控制策略 (13)第8章大数据背景下操作风险评估 (13)8.1 操作风险评估概述 (13)8.2 基于大数据的操作风险识别与度量 (13)8.2.1 操作风险识别 (13)8.2.2 操作风险度量 (13)8.3 操作风险控制措施 (14)8.4 内部控制与合规管理 (14)8.4.1 内部控制 (14)8.4.2 合规管理 (14)第9章大数据背景下流动性风险评估 (14)9.1 流动性风险评估概述 (14)9.2 基于大数据的流动性风险度量方法 (15)9.3 流动性风险预警与控制策略 (15)9.4 监管视角下的流动性风险防范 (15)第10章金融风险控制策略实施与监管 (16)10.1 金融风险控制策略实施 (16)10.1.1 风险识别与评估 (16)10.1.2 风险控制措施 (16)10.1.3 风险控制效果评价 (16)10.2 监管政策与法规 (16)10.2.1 完善监管制度 (16)10.2.2 强化监管力度 (16)10.2.3 跨境金融监管合作 (16)10.3 金融风险监管科技发展 (16)10.3.1 金融风险监管科技的应用 (17)10.3.2 金融风险监管科技的创新 (17)10.3.3 金融风险监管科技的安全与合规 (17)10.4 我国金融风险控制策略展望与建议 (17)10.4.1 建立健全金融风险控制体系 (17)10.4.2 加强监管科技研发与应用 (17)10.4.3 增强金融风险防范意识 (17)10.4.4 深化金融改革,完善金融基础设施 (17)10.4.5 加强国际合作,提升跨境金融风险监管能力 (17)第1章引言1.1 研究背景信息技术的飞速发展,大数据时代已经来临。

《互联网金融的发展研究国内外文献综述》2700字

《互联网金融的发展研究国内外文献综述》2700字

互联网金融的发展研究国内外文献综述(一)国外研究概况随着新时代的到来,人们更加注重自己的想法,倾向于将个性和个人利益进行融合。

因为传统银行带来的服务并非完全没有变化的,所以无法满足不同人的不同需求。

金融产品比较多的时候会让人感觉杂乱无章,在这个过程中,需要为客户制定对应的产品策略。

Hsien Tang Tsai,Leo Huang,Qmng Gee Lin(2005)的观点是,每个年龄的群体对互联网金融发展的推动力在程度上是不同的。

其发展受人们对于计算机的使用熟练度以及对网络银行理解度的制约[1]。

Mark Gertler & Nobuhiro Kiyotaki(2011)的观点是在网络金融快速发展的时代背景下,科学技术及信息发生了巨大的变化,网络银行也只有跨行也行,网络银行的风险要比之前的金融风险更高,而且并不是受到市场价格波动。

这个单一因素的影响,还受到网络银行硬件设施,相关技术以及设备安全的综合作用[2]。

Dilip K. Patro & Min Qi & Xian SunS(2012)认为随着互联网金融的发展,网络银行的兴起,为金融业与其他行业的混合经营提供了一个较大的发展平台,这对目前的传统银行业经营模式产生了不小冲击,金融业的三驾马车:银行业、证券业、保险业之间,在互联网金融发展的推动下又产生了新的合作方式,而现有的法律法规框架体系存在一定的滞后性,对互联网金融快速发展下存在的一些问题没有顺手可用的应对措施,这就导致面临各种问题,金融行业的监管难度不断上升[3]。

(二)国内研究概况马仲康(2018)的观点是随着互联网走进千家万户,且用户数量的增加,为了满足客户多方面的需求,很多传统银行纷纷在网上开设自己的网络银行,这给用户带来了极大地便利,不用到银行也可以办理业务,在我看来比较满意的是跨行转账可以实时到账,并且没有手续费。

而且可以在网上银行进行理财。

虽然网上银行有很多优势,但由于其发展速度过快。

互联网金融理财产品的现状与风险研究

互联网金融理财产品的现状与风险研究

互联网金融理财产品的现状与风险研究1. 引言1.1 互联网金融理财产品的概念互联网金融理财产品的概念即是指利用互联网技术和平台进行金融资产管理和投资服务的产品。

传统金融理财产品主要通过银行、证券公司、基金公司等传统金融机构提供,而互联网金融理财产品则通过互联网平台实现了更加便捷、高效和灵活的投资渠道。

互联网金融理财产品的特点在于其开放性和创新性,投资者可以通过互联网平台进行灵活的投资组合选择,获得更高的收益率和更低的交易成本。

互联网金融理财产品的便利性也为投资者带来了更多选择,不受时间和地域的限制,更具有包容性和普惠性。

随着互联网技术的不断发展和金融市场的不断创新,互联网金融理财产品在金融领域中扮演着越来越重要的角色。

它为投资者提供了更多元化的投资选择和方便的服务体验,同时也为金融机构创造了更多创新和发展的机遇。

互联网金融理财产品已经成为金融市场上的一种重要产品形态,对金融行业的发展和变革具有深远的影响。

1.2 互联网金融理财产品的发展历程互联网金融理财产品作为金融创新的产物,其发展历程可以追溯至2007年。

当时,中国互联网刚刚开始飞速发展,各类互联网企业纷纷进军金融领域,推出了各种金融理财产品。

随着移动互联网的兴起,互联网金融理财产品开始成为广大投资者的新宠,吸引了大量资金的热情投入。

随着时间的推移,互联网金融理财产品逐渐多样化,不仅包括债券、基金等传统理财产品,还涌现出了P2P网络借贷、股权众筹等新型金融产品。

这些产品以其便捷、高收益的特点迅速赢得了市场,引发了金融行业的变革和争议。

随着一系列金融风险事件的发生,监管部门开始加大对互联网金融理财产品的监管力度,推出了一系列政策措施,力求规范市场秩序,保护投资者权益。

市场也在不断调整,互联网金融理财产品的市场竞争日益激烈,行业发展面临着更多挑战和机遇。

【内容结束】.1.3 互联网金融理财产品的重要性互联网金融理财产品在当今社会中扮演着越来越重要的角色。

中国互联网金融的发展研究论文

中国互联网金融的发展研究论文

中国互联网金融的发展研究论文摘要:作为新兴的一种金融业务发展模式,互联网金融对当今世界的发展产生了巨大影响。

随着我国互联网金融发展的高潮迭起,对互联网金融的研究也广受关注。

本文通过借鉴已有研究,对互联网金融进行概念界定及其特征分析,介绍目前我国互联网金融的发展状况,并提出促进我国互联网金融发展的几点建议。

关键词:互联网金融;发展;现状一、研究背景及意义随着社交网络、搜索引擎、大数据、云计算等依托互联网的技术快速发展,P2P网贷、众筹和第三方支付等互联网金融产品呈现爆炸式发展,这对传统金融业态和格局都产生了深刻影响。

互联网金融为人们带来了全新的理财体验,切实地为消费者增加了收益。

尽管社会各个层面关于互联网金融的讨论甚至批评从未停止,但是我国金融行业大洗牌的形势终究不可避免,一场深刻的行业变革正在发生,而互联网金融将会促进我国金融行业核心竞争力的提升。

对我国的互联网金融发展进行研究,对我国金融行业的变革以及在此背景下互联网金融的发展都具有很大的意义。

二、关于互联网金融的研究状况(一)互联网金融的概念界定(二)互联网金融的特征互联网金融作为一种新型金融模式,具有不同于传统金融的特点。

(1)支付便捷,成本低互联网金融主要依托的是互联网、移动支付、搜索引擎、大数据、云计算和社交网络等技术。

互联网金融的支付手段是以无线通讯设备和移动通讯设备所组成的移动支付和以互联网为基础的网上支付为主。

消费者在进行交易活动时,可以直接突破空间的限制,减少了传统金融交易中的很多中间环节。

这极大地提高了支付方式的便捷度,降低了交易的成本。

互联网金融不需要实体网点,节省了由此带来的店面费用和人力成本,与传统金融业相比,相关成本更加低廉。

(2)服务形式多样,受众广泛网络技术的发展为互联网金融的交易方式提供了更多的选择,由此创造了更多的交易机会。

互联网金融改变了传统金融机构柜台式交易的方式,增强了与客户的沟通,因为交易方式更加快捷、人性化以及其多样化的特点能满足不能层次、不能需求的消费者。

互联网金融背景下的大数据的应用及风险防范

互联网金融背景下的大数据的应用及风险防范

互联网金融背景下的大数据的应用及风险防范随着互联网金融的发展,大数据的应用逐渐成为了互联网金融企业竞争的重要手段。

大数据的应用可以帮助金融企业更好地理解市场需求,发现市场机会,提高产品研发能力,提升产品市场竞争力,同时也降低了风险。

但是,大数据的应用也存在着一些风险,需要金融企业加强风险防范,避免对客户数据的不当利用和泄露,保护客户隐私。

大数据在互联网金融领域的应用包括如下几个方面:一、消费者画像和信用评估通过采集用户的行为数据,结合各种人口统计学信息,金融企业可以构建用户的行为画像,并通过这些画像,评估用户的信用风险,预测用户未来的行为,为金融企业提供个性化服务,进而提升用户体验。

二、风险控制和反欺诈通过大数据技术,金融企业可以对用户的行为数据进行分析,发现异常行为,识别欺诈行为和风险行为,并及时采取措施降低风险。

三、精准营销通过大数据技术,金融企业可以对用户行为数据进行分析,找到用户的偏好,针对用户的需求进行营销,提高市场占有率和用户忠诚度。

大数据应用虽然有助于提升金融企业的竞争力,但其也存在风险。

一、数据安全风险金融企业需要加强数据安全,防止数据泄露和被不当利用,保障用户隐私。

在大数据应用过程中,如果金融企业收集用户隐私信息和大数据信息比较敏感,如个人姓名、身份证号、手机号、账号密码等,面临着被恶意程序盗取、不当传输等情况,泄漏或被不当利用后果很严重。

二、运营风险金融企业在进行大数据应用时,需要注意数据分析的稳定性、精细度、可靠性等问题,避免因数据质量问题导致的误判,从而进一步降低运营风险。

三、恶意攻击和技术风险由于大数据应用的开放性,容易被黑客攻击,病毒感染和数据挖优。

因此,金融企业需要建立相应的安全防护机制,提高数据的安全性和可靠性。

综上,大数据在互联网金融业的应用和风险防范是互相关联的。

金融企业需要加强数据安全保护、提供优质服务、避免运营风险,同时也应该关注技术风险和恶意攻击,对大数据的应用与风险进行综合的管理和控制。

大数据背景下互联网金融信贷风险预测研究

大数据背景下互联网金融信贷风险预测研究

现代营销中旬刊一、引言随着移动互联网及大数据、人工智能产业浪潮的逐渐蓬勃兴起,“数字经济”业务模式随之走向深入发展,金融行业开始推进“数字化”业务转型,市场上已经不再是“一手交钱,一手交货”的单一运营管理模式,银行、互联网金融、小额贷款等企业开始利用大数据技术,为消费者提供个性化的信用服务。

然而,在消费者享受借贷所带来的便利的同时,这些企业也承受着巨大的违约风险,借贷人如果不能按照协议偿还债务,将会给这些金融机构带来严重的经济损失,风险管理与控制依旧是金融行业需要解决的重大问题。

在大数据时代,互金平台自身已经拥有了海量级数据,将风险控制与大数据结合,充分利用数据挖掘技术探索贷款人背后的信息规律。

机器学习理论是一门为了模拟出人的大脑学习的活动,或是一种为了可以实现模拟人类大脑学习的活动过程,而可以使用高性能计算机系统进行仿真研究活动的一种方法,是当代人工智能主要的基础研究热点领域方向之一。

为了快速应对目前一些相对复杂领域的未来预测方法和风险评价技术问题,基于机器学习原理的未来预测计算方法可利用模拟人类脑的学习思考活动特性,在金融风险的投资行为预测、股票市场价格预测、投标效果评价方法等多个相关领域内被应用。

从研究互联网金融平台行为的角度来看,机器学习理论对于深度研究基于用户特性的贷款违约问题具有重要学术意义。

构建信贷风险评估模型,及时精准发现危险用户,可以高效地对消费者进行信用评估,提高贷款违约预测能力,有效控制违约损失。

目前国内外针对小额信贷风险的预测及模型建立的实证研究,主要学者有廖绚等人首次用逻辑回归模型预测借款人是否逾期还款,并对贷款违约发生的相关影响风险因素也进行了预测分析研究;刘红生等人第一次利用逻辑回归预测模型构建我国中小企业银行短期综合贷款利率风险的预测分析模型;沈玉溪等人第一次用决策树方法对P2P 对信贷数据质量进行定量预测,分析结果指出借款人收入、借款归还期限、信用等级均是未来影响借款人发生违约情况的三项主要决定因素;李进利用随机森林建立绿色信贷风控模型,结果表明该模型效果要好于逻辑回归,但面对大规模不平衡信贷数据时,模型性能有待提升;胡绪华等人利用BP 神经网络可以解决非线性问题的特点,建立基于BP 神经网络的商业银行信贷风控模型。

大数据分析在互联网金融中的应用

大数据分析在互联网金融中的应用

大数据分析在互联网金融中的应用互联网金融作为当今经济中的一股新力量,已经逐步成为了人们生活中不可或缺的一部分。

随着该行业的发展,数据成为了巨大的资源库,并且传统的数据处理方法已经不能满足业务要求。

这时候,大数据分析技术的出现解决了这一问题。

一、互联网金融的数据价值随着移动互联网和电子商务的快速发展,人们的金融行为越来越多地发生在网络上,如支付、理财、借贷等。

这样的交易产生了庞大的数据,成为了互联网金融业务的重要支撑和衍生品。

这些数据包含了用户的个人信息、交易行为、借贷信息、信用评估信息等,这些数据是支撑互联网金融行业的基石。

而且,互联网金融的数据分析具有非常广泛的应用场景。

最明显的例子是风险控制。

金融风险控制与数据分析密不可分。

通过分析客户行为、信用评估和市场变化等因素,公司可以降低风险并制定相应的决策。

此外,数据分析还可以帮助互联网金融业务定位目标用户,并为它们提供更加个性化、创新的产品。

二、大数据分析技术在互联网金融中的应用1.用户画像。

用户画像是指通过各种数据对用户进行分类和细分,以便更加深入地分析用户需求和市场趋势。

具体来说,用户画像会分析客户的年龄、职业、收入、消费习惯、偏好等信息,以制定更加具有实效性、个性化的互联网金融产品。

这些产品可以让企业更好地满足客户需求并赢得更多用户,提高用户黏性和业务收入。

例如,通过观察用户的借款习惯,互联网金融公司可以预测贷款需求,为客户提供个性化、高效的贷款产品。

2.信用评估。

互联网金融业务往往需要对客户的信用进行评估,以确定客户的还款能力。

电信运营商数据、天猫购物记录、购票等行为历史数据,以及客户在社交媒体上的活动等所有数据都可以被用来评估客户的信用。

传统信用评估模型是基于静态数据,即客户一次性的信用评估。

而大数据时代的信用评估,采用的是动态的数据分析,即通过对客户及其环境等数据的持续跟踪分析,确定客户的信用等级。

通过这种方式可以实现更为准确和精细的信用评估。

我国互联网消费金融风险研究分析

我国互联网消费金融风险研究分析

我国互联网消费金融风险研究分析摘要互联网消费金融, 实际上就是信用贷款业务, 主要运用于人们的日常消费中。

就最近互联网消费金融的发展形势可以看出, 该项业务的本质是以消费为目的,信贷期限一般是1到2个月, 金额通常在20万以下, 可分为现金贷与消费贷两种。

当前互联网消费金融呈现出较好的发展契机, 大众的消费需求开始升级, 信贷需求水平也随之上涨。

但从另一个角度看, 互联网消费金融还存在着一些风险, 需要找到科学的方式进行监控和管理。

关键词:互联网;消费经融;风险研究一、互联网消费金融的主要形式总体来看, 目前互联网消费金融的主要形式可分为如下四点。

第一, 网络银行。

此种银行即网络上的虚拟银行柜台, 其也被称作3A银行。

因为网络银行不会受到时间与空间的局限, 可以在任何地点 (Anywhere) 、任何时间(Anytime) , 以任何方式 (Anyway) 给用户提供服务。

第二, 第三方支付。

买家把货款付给第三方机构, 由该机构负责担当中介角色, 进行保管。

并在收款方与付款方之间设置一个过渡账户, 待双方意见达成一致后, 才决定资金的流向。

第三, 互联网金融服务。

该项服务指的就是互联网企业参与到金融服务领域中, 并将服务金融机构当作首要经营模式, 凭借网络互动性、实时性以及信息量大的优势, 提高服务效率并控制经营成本, 完成金融咨询与金融搜索等多种服务。

第四, 网络信贷。

二、我国互联网消费金融存在的风险分析第一, 法律风险。

目前我国有关互联网消费金融的制度、条款、规范、标准等均还不够完善, 法律政策存在不确定性, 且立法不完备, 相应的监管法律缺失, 给互联网消费金融的发展埋下了较大隐患。

第二, 监督管理风险。

国内金融监管采用的是“分业经营, 分业管理”的形式, 而互联网消费金融则将不同金融领域之间的界限淡化了, 因此难以避免会产生监管真空的问题。

第三, 信用风险, 又可称作违约风险。

也就是交易的一方未根据合同内容履行自己的义务, 从而引发风险。

互联网金融的信用风险评估与预警研究

互联网金融的信用风险评估与预警研究
数字经济 Digital Economy
互联网金融的信用风险评估与预警研究
刘昌昊,王兴芬,庄文英*
(北京信息科技大学,北京 100192)
摘 要:随着互联网金融的蓬勃发展,用户对消费金融的需求也越来越丰富多样。满足用户的多样化 需求与建立健全风险监管体系成为互联网金融发展的重中之重。如何实现数据驱动服务升级、技术辅 助市场监管成为研究的热点问题。本文通过数据处理与特征工程实现用户认证信息、金融信息、行为 信息的融合,利用深度森林算法建立模型进行信用风险评估。结果表明,该方法能有效挖掘数据潜在 价值,提高信用风险评估与预警效果。最后,本文针对互联网金融的信用风险预警与市场监管提出了 建议。 关键词:互联网金融,深度森林,风险评估,风险预警
名称 借款金额 借款期限 借款利率 借款成功日期 借款类型 借款次数 还款金额 总待还本金 已还金额 历史逾期还款次数
200000
字段类型 数值型 数值型 数值型 时间类型 类别型 数值型 数值型 数值型 数值型 数值型
10000
100000
用户人数 用户人数
0
20
30
40
50
用户年龄
图2 用户年龄分布
表1 部分银行消费金融产品
银行机构 工商银行 建设银行 中国银行 农业银行 交通银行 中信银行 浦发银行 广发银行 光大银行 华夏银行 平安银行
产品名称 逸贷、消费贷、融e借、经营快贷
建行云税贷、建行小微快贷 中行E贷
农行网捷贷、农行信用币 好享贷、好现贷 快易贷、秒秒贷
浦发青春贷、浦发倍富金、浦发万用金 广发财智金 随心贷 易达金
综上所述,由于互联网金融的准入门槛低、 违约成本小等原因,其信用风险存在隐蔽性强, 传播范围广等特点。现阶段的研究主要以风险评 估模型为主,在新一轮金融变革发展中,金融科 技与机器学习等技术在实际业务中的联系日益密 切,收集、处理及分析数据的能力大大提升,通 过大数据技术在业务上的应用提高风险控制水平 是未来发展的必然趋势。

我国网上金融业务的发展现状及对策研究仝博

我国网上金融业务的发展现状及对策研究仝博

我国网上金融业务的发展现状及对策研究仝博发布时间:2023-05-12T03:06:12.997Z 来源:《中国经济评论》2023年5期作者:仝博[导读] 作为一种新兴的金融模式,互联网金融的快速发展给中国的经济带来了新的活力。

但是由于我国互联网金融处于起步阶段,在发展过程中由于监管不足不断地暴露出问题。

本文主要分析我国互联网金融的发展现状、问题及其原因分析并对我国互联网金融提出相应的措施,从而促进我国互联网金融的健康有序的发展。

国器元禾私募基金管理有限公司摘要:作为一种新兴的金融模式,互联网金融的快速发展给中国的经济带来了新的活力。

但是由于我国互联网金融处于起步阶段,在发展过程中由于监管不足不断地暴露出问题。

本文主要分析我国互联网金融的发展现状、问题及其原因分析并对我国互联网金融提出相应的措施,从而促进我国互联网金融的健康有序的发展。

关键词:互联网金融;现状;问题;对策随着信息时代的到来,互联网技术对我们的生活产生了翻天覆地的变化。

近年来余额宝和微信等网上理财、P2P网贷和第三方支付交易平台的出现,一方面改变了消费者的消费方式使他们从中获得便利,另一方面却对传统银行产生了一定的冲击。

互联网金融代表了当代金融未来的发展方向,这是一个世界化和多极化的趋势。

但是相对于发达国家,我国互联网金融仍然处于初始阶段,在发展过程中由于政府的监管力度不够等原因从而产生出问题,风险也不断显现。

本文通过对互联网金融的问题及其原因的分析,从企业和国家两个方面,对此提出一些针对性的建议,促进互联网金融的健康发展,构建一个良好的互联网金融发展环境。

一、我国互联网金融发展现状分析1.互联网金融的概念界定互联网金融是当代经济的流行产物,互联网可定义为:在信息时代,依托云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具为平台挖掘出大数据,主要以线上投资理财、第三支付以及金融电子商务等为主要模式的一种新兴金融。

2.我国互联网金融的发展历程(1)互联网金融的兴起20世纪互联网技术在美国诞生以来,给人们的生活带来的巨大的便利。

数字经济背景下消费金融发展问题研究

数字经济背景下消费金融发展问题研究

经济研究71数字经济背景下消费金融发展问题研究何凌之(北京工商大学,北京 100048)摘要:数字经济的快速发展带动了我国消费金融全方位的发展,在消费金融中融入了大数据、数据结构、AI、云计算、区块链等新兴技术等,改变了消费金融的服务模式,消费金融产品更加多元化、多样化,催生出消费金融新业态,形成了以商业银行、消费金融公司和金融技术公司为主体的消费者金融体系。

同时服务于消费以及实体经济,进一步提高金融的便利性以及普惠性。

在此背景下,重视消费金融的安全性,是数字经济时代消费金融发展的重要方向。

关键词:数字经济;消费金融;新型科技;普惠金融一、 数字消费金融的内涵数字金融时代下,金融科技的发展日新月异,传统消费金融机构为破解普惠金融难题,唯有顺应数字发展浪潮,深化数字科技应用,走数字消费金融之路。

数字消费金融是指传统消费金融机构(商业银行、消费金融公司)与互联网消费金融机构(电商平台、分期购物平台、网贷平台)通过深化以大数据与人工智能等数字科技应用,向个人借款人发放的以消费(不包括购买房屋和汽车)为目的的贷款服务。

数字消费金融的特征在于:(1)数字化。

数字消费金融以互联网、大数据、人工智能等数字科技为基石,具有数字化的时代特征。

(2)场景化。

数字消费金融与消费场景紧密结合,向个人消费者提供基于消费场景的信用金融服务,以助推消费以及实体经济发展。

(3)金融化。

数字消费金融的科技媒介是数字科技,物理实体是消费场景,但本质核心依然是金融。

它不吸收公众存款,以小额、分散为原则,为居民个人提供以消费为目的的贷款金融服务。

二、 数字经济与消费金融的融合近年来,消费金融因为相关政策的出台、互联网技术的应用、更多市场主体的加入和消费者观念的转变使得其相关业务得到了快速发展,消费金融市场也不断壮大。

《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》是由央行和工信部等多个部门共同在2014年7月发布,就是大力提倡互联网和消费金融展开合作。

大数据下金融发展的趋势

大数据下金融发展的趋势

大数据下金融发展的趋势大数据对金融行业的影响越来越大,正在改变金融业的发展模式和商业模式。

下面是大数据对金融发展的趋势。

1. 数据来源广泛:随着互联网、移动互联网的普及,用户在网上留下的数据越来越多。

金融机构可以利用这些数据进行客户画像、行为分析等,从而更好地了解客户需求,提供个性化的金融服务。

2. 数据分析能力提升:随着大数据分析技术的不断进步,金融机构可以更好地利用海量数据进行分析,发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

通过对数据的分析,金融机构可以更好地进行风险管理、市场预测和客户关系管理等。

3. 数据驱动的决策:大数据使得金融机构可以更加科学地进行决策。

通过对大数据的分析,金融机构可以更好地评估风险、制定产品策略和投资策略,并及时调整决策,提高业务效率和竞争力。

4. 金融创新:大数据为金融创新提供了新的机遇。

利用大数据分析技术,金融机构可以发掘新的金融产品和服务,推动金融创新。

以互联网金融为代表的新兴金融业态就是通过大数据分析技术和互联网技术相结合,提供个性化的金融服务。

5. 风控能力提升:大数据分析技术可以帮助金融机构更好地进行风险管理。

通过对大数据的分析,金融机构可以更好地识别潜在风险,提高风险控制能力,减少风险损失。

6. 信息安全挑战:大数据时代也给金融机构带来了信息安全的挑战。

海量数据的存储和传输需要更高的信息安全措施。

金融机构在大数据分析过程中也需要保护用户隐私和个人信息安全。

7. 数据共享和合作:大数据时代,金融机构之间可以通过数据共享和合作来实现互赢。

金融机构可以共享和交换数据,相互补充优势,提高服务质量和效率。

8. 监管和法律政策:大数据时代,金融监管和法律政策也需要相应地进行调整和完善。

金融机构在使用大数据时需要遵守相关的法律法规,保障用户权益和信息安全。

大数据在金融发展中正发挥着越来越重要的作用。

金融机构需要积极应对大数据时代的挑战和机遇,不断提升自身的数据分析能力和创新能力,推动金融业的发展和变革。

大数据分析在互联网金融营销中的应用研究

大数据分析在互联网金融营销中的应用研究

大数据分析在互联网金融营销中的应用研究1. 引言1.1 研究背景互联网金融行业的快速发展使得数据的规模和复杂度不断增加,传统的分析工具已经无法满足对数据的处理和利用需求。

大数据分析技术应运而生,成为互联网金融企业提高竞争力、实现精准营销的利器。

大数据分析在互联网金融营销中发挥着重要作用,帮助企业更好地了解用户需求,提升服务质量,优化营销策略。

随着用户需求日益多样化和个性化,传统的市场调研和推广手段已经难以适应互联网金融行业的发展需求。

大数据分析技术通过挖掘海量数据,构建用户画像,实现个性化营销,在提高用户体验的同时提升了企业的盈利能力。

大数据分析技术还在风控方面发挥着关键作用,帮助企业识别风险,预防欺诈行为,保障用户数据安全。

本文旨在深入探讨大数据分析在互联网金融营销中的应用,分析其作用和未来发展趋势,为相关企业提供借鉴和参考。

通过研究大数据分析对互联网金融营销的促进作用,我们可以更好地了解其影响和潜力,为行业未来的发展提供有效的建议和决策支持。

1.2 研究意义互联网金融行业飞速发展,市场竞争日益激烈,传统的金融营销模式已经难以满足消费者个性化需求。

利用大数据分析技术对互联网金融营销中的用户数据进行深度挖掘和分析,已成为行业发展的关键。

而本研究旨在探究大数据分析在互联网金融营销中的应用,为行业提供更精准的用户画像构建、个性化营销、风控等方面的解决方案,从而促进互联网金融行业的创新发展和优化服务。

本研究的意义主要体现在以下几个方面:通过大数据分析技术,可以更加全面、深入地了解消费者的需求和行为,为互联网金融企业提供更加精准的市场定位和营销策略;大数据分析可以帮助互联网金融企业建立完善的用户画像,实现个性化营销和精准营销,提高用户关注度和转化率;大数据分析在风险管理和防范方面也有重要作用,可以帮助企业及时发现和应对潜在的风险,保障企业的安全运营。

本研究对于推动互联网金融行业的发展和提升市场竞争力具有积极的促进作用。

大数据技术在金融领域的应用与发展研究报告

大数据技术在金融领域的应用与发展研究报告

大数据技术在金融领域的应用与发展研究报告第一章引言 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的与意义 (2)1.3 研究方法与框架 (2)第二章大数据技术概述 (3)2.1 大数据技术的基本概念 (3)2.2 大数据技术的核心组成部分 (3)2.3 大数据技术在金融领域的关键应用 (3)第三章金融行业大数据发展现状 (4)3.1 国际金融行业大数据发展概况 (4)3.2 我国金融行业大数据发展现状 (5)3.3 我国金融行业大数据发展挑战 (5)第四章大数据技术在金融风险控制中的应用 (6)4.1 信用风险评估 (6)4.2 反欺诈检测 (6)4.3 市场风险监测 (7)第五章大数据技术在金融产品创新中的应用 (7)5.1 个性化金融产品推荐 (7)5.2 金融产品定价优化 (7)5.3 金融产品创新策略 (8)第六章大数据技术在金融营销中的应用 (8)6.1 客户画像构建 (8)6.2 客户需求预测 (9)6.3 金融营销策略优化 (9)第七章大数据技术在金融监管中的应用 (9)7.1 金融监管数据挖掘 (10)7.2 金融风险预警 (10)7.3 金融监管科技 (10)第八章大数据技术在金融行业竞争格局中的作用 (11)8.1 传统金融机构与金融科技企业竞争格局 (11)8.2 金融行业跨界合作与融合 (11)8.3 金融行业竞争趋势分析 (12)第九章我国大数据金融政策与发展策略 (12)9.1 我国大数据金融政策现状 (12)9.1.1 政策引导与支持 (12)9.1.2 政策实施与效果 (12)9.2 我国大数据金融政策发展趋势 (12)9.2.1 政策力度加大 (12)9.2.2 政策引导与市场相结合 (13)9.2.3 政策与国际接轨 (13)9.3 我国大数据金融发展策略 (13)9.3.1 加强基础设施建设 (13)9.3.2 培育人才队伍 (13)9.3.3 深化金融科技创新 (13)9.3.4 加强风险防控 (13)9.3.5 推动金融监管创新 (13)第十章展望与结论 (14)10.1 大数据金融未来发展前景 (14)10.2 大数据金融行业挑战与机遇 (14)10.3 研究结论与展望 (14)第一章引言1.1 研究背景互联网、物联网、云计算、人工智能等技术的飞速发展,大数据作为一种全新的信息资源,已经逐渐渗透到社会经济的各个领域。

大数据在金融行业的应用案例研究

大数据在金融行业的应用案例研究

大数据在金融行业的应用案例研究随着互联网和计算机技术的飞速发展,大数据概念已经深入人心。

在各个领域中,大数据的应用越来越普遍,而金融行业也不例外。

大数据分析在金融领域中的应用已经取得令人瞩目的成果,为金融机构提供了新的发展机遇。

首先,大数据分析在金融领域中的风险控制和反欺诈方面发挥了重要作用。

传统的金融风险控制大多依赖于经验和专业判断,无法从大量的数据中提取关键信息。

而借助大数据分析技术,金融机构可以对大量的客户数据进行分析,从而更准确地评估风险和预测未来趋势。

例如,国内某大型银行运用大数据技术,通过对客户历史交易数据、消费习惯等进行分析,建立了一个风险预警模型。

这个模型通过实时监测客户行为,及时发现可疑交易和异常风险,大幅度降低了不良贷款和欺诈行为。

其次,大数据分析在市场营销中的应用也为金融机构带来了巨大变革。

传统的市场营销方法通常只能基于一些明确的因素来制定策略,而大数据分析可以帮助机构更好地揭示客户需求和市场动态。

以某银行为例,该银行通过对客户购买记录、社交媒体等数据进行大数据分析,建立了一个个性化市场推广模型。

通过该模型,银行可以准确识别客户特征和购买偏好,并针对不同群体制定相应的市场推广策略。

这种个性化的推广模式不仅提高了市场反应速度,还提升了客户满意度和产品销量。

此外,大数据分析在金融行业中的信贷评估和授信方面也发挥着重要作用。

传统的信贷评估主要依赖于个体信用记录和担保情况,无法全面反映客户的实际还款能力。

而大数据分析技术可以将海量的客户数据与外部数据源进行整合,从而更准确地评估客户的信用风险。

例如,国内某P2P平台运用大数据分析技术,通过对客户社交网络、行为习惯等数据进行分析,建立了一个全方位的信用评估系统。

该系统能够追踪客户的还款行为,借助机器学习算法进行风险预测,并在授信过程中提供参考意见。

通过这种方式,该平台成功降低了坏账率,提高了贷款收益。

然而,大数据分析在金融行业中的应用也面临一些挑战。

大数据技术在金融行业的运用及其挑战

大数据技术在金融行业的运用及其挑战

大数据技术在金融行业的运用及其挑战第1章引言 (3)1.1 大数据时代的金融发展 (3)1.1.1 金融行业的发展趋势 (3)1.1.2 大数据技术对金融行业的影响 (3)1.2 金融大数据的概念与特点 (4)第2章大数据技术在金融行业的应用 (4)2.1 数据采集与存储 (4)2.2 数据挖掘与分析 (4)2.3 数据可视化与决策支持 (5)第3章金融行业大数据技术架构 (5)3.1 分布式计算框架 (5)3.1.1 Hadoop (5)3.1.2 Spark (5)3.1.3 Flink (6)3.2 分布式存储系统 (6)3.2.1 HDFS (6)3.2.2 HBase (6)3.2.3 Cassandra (6)3.3 数据处理与分析工具 (6)3.3.1 Hive (6)3.3.2 Pig (6)3.3.3 R (7)3.3.4 Python (7)第4章大数据在风险管理中的应用 (7)4.1 信用风险管理 (7)4.1.1 客户信用评估 (7)4.1.2 早期预警系统 (7)4.2 市场风险管理 (7)4.2.1 市场趋势分析 (7)4.2.2 风险敞口监测 (7)4.3 操作风险管理 (7)4.3.1 内部操作风险控制 (7)4.3.2 合规风险管理 (8)4.3.3 信息安全风险管理 (8)第5章大数据在客户关系管理中的应用 (8)5.1 客户画像构建 (8)5.2 客户细分与精准营销 (8)5.3 客户满意度与忠诚度分析 (9)第6章大数据在投资决策中的应用 (9)6.1 股票市场分析 (9)6.1.1 股票市场大数据来源及处理 (9)6.1.2 大数据技术在股票市场分析中的应用 (9)6.2 固定收益市场分析 (10)6.2.1 固定收益市场大数据来源及处理 (10)6.2.2 大数据技术在固定收益市场分析中的应用 (10)6.3 金融衍生品市场分析 (10)6.3.1 金融衍生品市场大数据来源及处理 (10)6.3.2 大数据技术在金融衍生品市场分析中的应用 (10)第7章大数据在反洗钱中的应用 (11)7.1 客户身份识别 (11)7.1.1 数据整合与分析 (11)7.1.2 客户画像构建 (11)7.1.3 异常交易预警 (11)7.2 交易监测与分析 (11)7.2.1 交易数据挖掘 (11)7.2.2 实时交易监控 (11)7.2.3 交易行为分析 (11)7.3 洗钱风险防范与控制 (12)7.3.1 风险评估模型 (12)7.3.2 智能合规检查 (12)7.3.3 风险控制策略优化 (12)第8章大数据在金融监管中的应用 (12)8.1 监管数据采集与处理 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据处理 (13)8.2 风险评估与预警 (13)8.2.1 风险评估 (13)8.2.2 风险预警 (13)8.3 监管政策制定与优化 (13)8.3.1 监管政策制定 (14)8.3.2 监管政策优化 (14)第9章大数据技术在金融行业的挑战与应对 (14)9.1 数据质量与一致性 (14)9.1.1 建立严格的数据质量控制体系,保证数据的真实性、完整性及准确性; (14)9.1.2 采用数据清洗、去重等技术手段,提高数据质量; (14)9.1.3 制定统一的数据标准和规范,保证数据在不同系统、部门之间的一致性; (14)9.1.4 强化数据治理,对数据质量进行持续监控和评估。

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经济大数据环境下的互联网金融发展风险研究
作者:陈蔚张娟
来源:《经营管理者·下旬刊》2016年第12期
摘要:经济大数据的发展,给人们的工作和生活带来了一定的便利,同时在互联网金融发展进程中也存在一定风险,本文则在对经济大数据环境下的互联网金融发展风险分析基础上,探讨其改善对策。

关键词:经济大数据互联网金融发展风险
据有关调查资料显示,截至2015年底我国互联网金融行业规模达到14万亿元,遍布全国各地,且互联网金融企业数量上呈现出明显的增长趋势,然而在这一过程中还存在着一些亟待解决的风险问题,因此,对经济大数据的互联网金融发展风险分析有着重要的实践意义与应用价值。

一、经济大数据环境下的互联网金融发展风险
1.法律方面风险。

从当前的情况看,我国的互联网金融尽管呈现出迅速发展的态势,然而其监管配套设施并不完善,机构法律定位不明,可能“越界”触碰法律“底线”,使互联网金融面临着严峻的法律风险。

首先表现为不能非法吸收公众存款。

互联网金融具有一定的虚拟性特征,交易多在线进行,这就在一定程度上为监管带来了一定的难度。

另一个则表现为禁止非法集资。

当前,我国的法律还未对互联网金融的属性做出详细、具体的说明,定位并不明确。

以P2P网贷为例,其尽管实施了丰富的业务活动,然而还未有专门针对P2P网贷实施的法律法规,互联网金融缺乏必要的法律支持。

现有的监管模式已经不能够适应当前互联网金融的发展,因此必须及时对法律进行更新,支持互联网金融的创新发展,规避风险。

2.技术方面风险。

互联网金融的顺利运行很大程度上依赖于计算机通讯系统,基于当前不断更新的计算机通讯系统,传统的互联网金融在运行过程中会存在一定的安全风险。

首先为计算机系统、认证系统以及金融软件等存在缺陷。

若互联网金融软件缺乏强大的金融软件与防御体系支持,将会为不法分子带来可乘之机,甚至导致病毒侵入,引发互联网金融的技术性风险。

其次,计算机硬件容易受到外界自然环境及人为因素的破坏,计算机病毒会对软件及数据信息产生一定的破坏性,非授权用户的随意复制、篡改等行为也会带来一定的技术安全风险。

另外,互联网金融还存在伪造交易客户身份的现象[[]],尽管在强大的互联网金融软件支持下,漏洞与缺陷明显降低,然而随着计算机系统的日益更新,互联网金融所面临的技术风险更加突显。

尤其是合法用户身份信息的切取,更使互联网金融陷入高危风险。

供给者会假冒合法用户的各项身份信息,通过假的身份进行金融诈骗,另一类则是未经过授权对网站进行访问。

网络黑客与病毒程序会对网上银行产生较大的攻击性。

尤其是是目前针对网上银行的木马程
序、密码嗅探程序等病毒不断翻新,其能够通过多种途径盗取客户的信息资料,对网银安全造成极大的威胁。

科学技术是第一生产力,当前的很多问题也将随着科技的发展得到解决。

科技的发展让我们比以往任何时候都拥有更多的数据,如P2P平台利用技术对授信进行创新,将大大提升信贷行业的效率,让更多人可以以低成本参与到投融资中去,而之前这些可能只是职业投资人或富人才能享受的
3.信息安全风险。

随着现代计算机信息技术的不断提升,互联网金融面临的信息安全风险也不断加大。

信息安全管理包括物理安全、网络互联的隔离和网关病毒过滤、数据传输加密、网络入侵行为及病毒的传播控制、操作系统的安全管理、其他安全设施等。

据有关调查资料显示,我国有85%以上的线上用户信息曾经遭受过威胁,互联网金融模式无需面对面交流,双方身份信息难以明确,更无法通过相关协议保护自己的合法权益。

而大部分互联网金融实施的是在线交易,通过网络实现信息交流,这就加大了信息非法盗取与篡改的风险。

因此,在互联网金融的技术管理策略中,需要金融高级管理层对网络金融业务的技术性风险管理给予高度重视,对数据管理和网络通信安全管理是给予高度关注。

当前我国大多数电脑黑客都将视野投向互联网云端客户信息方面,使互联网金融信息面临着极大的安全风险。

因此应设计和配置不同的服务器和防火墙,采用合适的加密技术为数据传输的真实性和保密性提供必要的技术支持。

作为网络金融业务运作的关键环节,应用程序安全主要涉及对交易客户的身份认证和对交易的确认,因此必须对其给予高度关注。

系统平台安全必须符合安全标准,事态安全检查须纳入网络金融业务风险控制中。

互联网金融业务的安全管理的具体需求有物理层安全、网络层安全、系统层安全、数据层安全以及应用层安全需求等。

二、经济大数据环境下的互联网金融发展风险防范对策
1.构建完善金融风险预警机制。

当前互联网几乎触及了金融业的所有领域。

同时,各种互联网金融模式的创新,也对监管政策和监管体系提出了更高要求。

各项监管政策的密集出台和监管措施的落地,可以看出国家规范发展互联网金融行业秩序的决心与信心。

基于上述因素,必须采取相关措施加强互联网金融系统的规范性与安全性,必须建立起完善的金融风险预警机制,坚持以数据为中心,根据当前互联网金融发展的现实情况,制定出具有科学性、针对性的系统实施计划,确保对系统实施进度、目标以及各项突发事件的有效处理等[[]]。

另外要严格按照各项行为规范、操作流程实施,能够认识到参与者的具体职责与业务范围,建立完善的风险分析、上报与反馈机制,确保能够对风险进行动态监测,随时发现风险,给予有效的应对。

2.健全互联网金融相关法律体系。

当前,我国的互联网金融普遍面临着严峻的法律风险,基于互联网金融行业的发展要求,必须注重对互联网金融法律体系的有效构建。

首先,国家及政府部门要充分认识到互联网金融相关法律制定的重要性,根据互联网金融的发展要求,针对互联网金融模式制定相关的法律法规,采取多种措施降低银行业对互联网金融发展的阻碍作用,促进互联网金融体系的持续、健康运行。

其次,各级政府要对互联网金融制定统一的部门规章与相关标准。

互联网金融的虚拟性决定了其整个交易过程中很难通过传统的行业标准对其进行约束,容易使互联网金融陷入到微观监管不利的局面,而科学的、统一的行业标准能够使
互联网金融监管有法可依,对于金融市场的稳定发展有着重要的意义。

近年来,我国针对互联网金融监管问题进行了多次探讨,并强调为互联网金融开辟更大的发展空间。

3.应用多样化互联网金融增值服务。

近年来,我国的金融业得到了前所未有的发展,这也在一定程度上促进了第三方支付平台的崛起,不仅业务类型更加丰富多样,而且实现了与多个行业的合作,其在企业的经营活动、财务管理等方面得到了广泛地应用。

从融资授信方面来看,第三方支付平台具有数据量大、客户群多的优势,不仅能够为产业链上的各大企业提供授信服务,而且能够有效解决信息不对称问题,将运行风险、资金风险等降到最低[[]]。

从金融理财方面来看,可以借鉴余额宝的发展模式,发展基金理财。

从财务管理角度来看,可以在财务管理软件中融入支付技术,使用户能够在享受资金支付服务的同时,随时掌握财务收支状况。

另外互联网金融业要提升自己的服务水平,扩大互联网金融的业务范围。

三、结语
新时期,互联网金融模式已经成为一种不可阻挡的潮流趋势,对人们的生活方式及工作方式产生了深远的影响。

在享受互联网金融带来便捷性的同时,要充分认识到当前互联网金融面临的风险,给予具有针对性的解决策略,促进互联网金融的健康、稳定发展。

参考文献:
[1] 陆岷峰,杨亮. 供给侧改革背景下互联网金融企业责任、机会及策略分析[J]. 宁夏大学学报:人文社会科学版, 2016, 38(4):149-150.
[2]冯笑,陈翼. 基于互联网金融平台的大数据征信实践与启示——以阿里旗下“蚂蚁金服”为例[J]. 中国市场, 2015, 17(32):86-87.
[3]湛维明,王佳,何志强. 大数据时代下的互联网金融信用风险评级综述[J]. 科技经济导刊, 2015, 26(4):153-154.
[4] 马京津,徐建慧. 大数据时代的金融变革:互联网金融的崛起及意义[J]. 黑龙江科技信息, 2014, 27(29):293-294.
[5] 黄明刚,杨昀. 贫困地区中小企业融资模式创新研究--基于互联网金融新业态视角[J]. 技术经济与管理研究, 2016, 25(5):55-59.
作者简介:陈蔚(1979—),女,四川成都人,硕士,讲师,主要研究方向:金融,风险管理。

张娟(1982—),女,安徽怀远人,硕士,讲师,主要研究方向:财税、会计。

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