1第一讲 互联网金融概述

第一讲互联网金融概述目录⏹第一节互联网金融的概念⏹第二节互联网金融的业务模式⏹第三节中国互联网金融的发展⏹第四节大数据是互联网金融的核心⏹第五节互联网金融的监管第一节互联网金融的概念互联网金融异军突起。

——李克强2015政府工作报告互联网金融互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式金融体系金融融资者资本市场投资者投资银行柠檬理论互联网给金融带来什么？⏹不仅仅是技术本身的变革，更是思维方式的变革⏹互联网不会颠覆传统金融，而是利用渠道、数据和技术的优势，更好地提供金融服务两种金融思维的碰撞互联网巨头对网民时间的争夺第二节互联网金融的业务模式《中国金融稳定报告2014》⏹互联网支付⏹P2P网络借贷⏹非P2P的网络小额贷款⏹众筹融资⏹金融机构创新型互联网平台⏹基于互联网的基金销售《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》⏹互联网支付⏹网络借贷⏹股权众筹融资⏹互联网基金销售⏹互联网保险⏹互联网信托和互联网消费金融蚂蚁金服的分类本课程的分类⏹互联网支付⏹P2P网络借贷⏹股权众筹融资⏹互联网贷款⏹互联网理财⏹互联网银行⏹互联网保险⏹互联网征信第三节中国互联网金融的发展中国互联网金融的发展⏹ 互联网与金融的结合主要体现为互联网为金融机构提供技术支持， 帮助金融机构把业务搬到网上⏹第三方支付机构逐渐成长起来，P2P 网络借贷开始萌芽，互联网与 金融的结合开始从技术领域深入到金融业务领域⏹标志性事件是2011年人民银行开始发放第三方支付牌照⏹2013年被称为“互联网金融元年”，是互联网金融迅猛发展的一年⏹P2P 网络借贷快速发展，众筹融资平台开始起步，第一家专业网络 保险公司获批，一些银行、券商也以互联网为依托，对业务模式进 行重组改造，加速建设线上创新型平台2005年至2012年2005年前2013年起中国互联网金融发展的积极意义有助于发展普惠金融，弥补传统金融服务的不足有利于发挥民间资本作用，引导民间金融走向规范化满足电子商务需求，扩大社会消费有助于降低成本，提升资金配置效率和金融服务质量有助于促进金融产品创新，满足客户的多样化需求有助于发展普惠金融，弥补传统金融服务的不足⏹互联网金融的市场定位主要在“小微”层面，具有“海量交易笔数，小微单笔金额”的特征，这种小额、快捷、便利的特征，具有普惠金融的特点和促进包容性增长的功能，在小微金融领域具有突出的优势，一定程度上填补了传统金融覆盖面的空白⏹因此，互联网金融和传统金融相互促进、共同发展，既有竞争又有合作，两者都是我国多层次金融体系的有机组成部分有利于发挥民间资本作用，引导民间金融走向规范化⏹我国民间借贷资本数额庞大，长期以来缺乏高效、合理的投资方式和渠道，游离于正规金融监管体系之外，客观上需要阳光化、规范化运作⏹通过规范发展P2P网贷、众筹融资等，引导民间资本投资于国家鼓励的领域和项目，遏制高利贷，盘活民间资金存量，使民间资本更好地服务实体经济⏹众筹股权融资也体现了多层次资本市场的客观要求满足电子商务需求，扩大社会消费⏹电子商务对支付方便、快捷、安全性的要求，推动了互联网支付特别是移动支付的发展；电子商务所需的创业融资、周转融资需求和客户的消费融资需求，促进了网络小贷、众筹融资、P2P网贷等互联网金融业态的发展⏹电子商务的发展催生了金融服务方式的变革，与此同时，互联网金融也推动了电子商务的发展。

有助于降低成本，提升资金配置效率和金融服务质量⏹互联网金融利用电子商务、第三方支付、社交网络形成的庞大的数据库和数据挖掘技术，显著降低了交易成本⏹互联网金融企业不需要设立众多分支机构、雇佣大量人员，大幅降低了经营成本⏹互联网金融提供了有别于传统银行和证券市场的新融资渠道，以及全天候、全方位、一站式的金融服务，提升了资金配置效率和服务质量有助于促进金融产品创新，满足客户的多样化需求⏹互联网金融的快速发展和理念创新，不断推动传统金融机构改变业务模式和服务方式，也密切了与传统金融之间的合作⏹互联网金融企业依靠大数据和云计算技术，能够动态了解客户的多样化需求，计量客户的资信状况，有助于改善传统金融的信息不对称问题，提升风险控制能力，推出个性化金融产品第四节大数据是互联网金融的核心小微企业融资难小微金融的服务模式小微企业融资难的原因⏹小微企业融资难，主要是因为现有小微金融服务模式还是以线下为主⏹信贷工厂模式：目前传统银行使用的比较多的模式，受成本所限，其单笔的授信规模需要大于200万⏹IPC模式：单人全流程，基本上能够把单笔的授信模式降到100万到200万之间⏹扫街模式：通过设置较高的定价来覆盖，主要属于信用模式⏹上述三个模式都有一个特点，就是人力耗费较大、成本较高、难以规模化推广大数据可以作为征信来源利用大数据衡量客户信贷风险大数据助力小微金融⏹而大数据多样化的数据来源，使得构建小微金融的服务体系成为可能⏹包括社交数据、物流数据、支付数据、交易平台的数据、点评的数据，都可以极大地丰富我们对于风险的准入、评估、定价以及监控、效率等方面的评估⏹不过大数据跟传统风控差别较大，包括数据的维度、格式、来源、分析方法都明显不同大数据助力小微金融（续）⏹传统做风险评估的时候主要是基于评分塔，主要依赖企业的财务数据和金融体系的信贷数据。

逻辑回归找出主要的因子变量是一个主要的方法。

因此依靠少的变量个数，但是要求这些变量的数据非常精准⏹大数据主要应用的则是网络和一些非金融征信的数据，既包括结构化数据，也包括非结构化数据。

并通过机器学习，不断总结这些数据之间的内在关系，涉及变量可以多达几千万个。

收集数据的质量可以不准确，也可以千差万别。

而当有几千上万个数据时，一个完整、精确的对客户的描述就会逐渐呈现出来大数据：4V从数据到价值的七个步骤制约大数据发展的两个瓶颈银行业大数据应用客户画像应用⏹个人客户画像：人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等⏹企业客户画像：企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据⏹值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于银行自身数据有时候难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论⏹比如，如果某位信用卡客户月均刷卡8次，平均每次刷卡金额800元，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。

但如果看到该客户的微博，得到的真实情况是：工资卡和信用卡不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高⏹所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解⏹客户在社交媒体上的行为数据：如光大银行的社交网络信息数据库⏹客户在电商网站的交易数据：如建设银行善融商务⏹企业客户的产业链上下游数据⏹其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据精准营销⏹实时营销⏹交叉营销⏹个性化推荐⏹客户生命周期管理⏹实时营销是根据客户的实时状态来进行营销⏹比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用信用卡采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）⏹或者将改变生活状态的事件视为营销机会（换工作、改变婚姻状况、置居等）⏹交叉营销是指不同业务或产品的交叉推荐⏹如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售个性化推荐⏹个性化推荐是指银行可以根据客户的喜爱进行服务或者银行产品的个性化推荐⏹如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广客户生命周期管理⏹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⏹如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15%和7%风险管控⏹中小企业贷款风险评估⏹实时欺诈交易识别和反洗钱分析中小企业贷款风险评估银行可通过企业的生产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款实时欺诈交易识别和反洗钱分析⏹银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如从一个不经常出现的国家为一个特有用户转账或从一个不熟悉的位置进行在线交易）进行实时的交易反欺诈分析⏹如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪⏹摩根大通银行则利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入ATM系统的罪犯运营优化⏹市场和渠道分析优化⏹产品和服务优化⏹舆情分析市场和渠道分析优化⏹通过大数据，银行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⏹同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化产品和服务优化⏹银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化⏹如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。