“大数据将成网络金融快速发展加速器”

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随着移动网络和云计算市场的兴起，非结构化数据爆发式生成，这些数据挑战着企业的解决能力，但从另一个角度来看，企业从这些数据中获取大量的客户新闻，从而挖掘潜在的商业价值

11月13日，随着移动网络和云计算市场的兴起，中国idc圈爆发了非结构化数据，这些数据一方面挑战了公司的解决能力，但另一方面，公司从这些数据中得到了大量的客户新闻， 所以，看似无用的碎片化数据又成了宝贵的财产，大数据的概念也由此形成。 可以说很多领域和行业都受益于大数据的概念，互联网金融就是其中之一。

网络金融不仅仅是网络和金融的重叠。 正确的理解应该是基于互联网APP的特殊技术，推动了向新的商业模式、产品服务、金融业的划时代的变革。 其中，大数据有着非常重要的支撑。

根据麦肯锡全球研究的报告，大数据是指其庞大的数据量远远超过了以前流传的解决工具的解决能力，是一个相对和动态的概念。 除此之外，大数据也被视为处理问题的方法。 如开头所述，通过收集和分解大量数据来获得有价值的新闻就是其中之一。 或者通过实验、算法和模型，发现数据之间的规律，收集有价值的新闻，完成新的商业模式。

对金融领域来说，大数据的价值尤为突出。 因为在金融领域，每天都会有大量的交易、报价、业绩报告、顾客研究报告、官方的统计数据公报等。 如何运用合理高效的手段，从如烟海的海量数据中提取有价值的新闻，已成为目前金融领域公司面临的共同课题。

准确的客户解体已成为金融大数据的重点

对互联网金融来说，大数据的主要作用是寻找合适的目标群体，实现精准营销。 在当今的互联网金融业中，许多新兴企业以贷款和衍生产品为主。 主要卖点是高投资收益或低手续费优惠。 但是，在竞争激烈的市场环境中，资金流动的稳定得不到保证，或者顾客因粘性而破产的公司随处可见。 相关数据显示，截至年底，中国国内共有450家p2p企业，其中一些企业在成立几天内宣布破产。 在这种情况下，许多互联网金融公司不断挖掘产品营销战略问题，希望找出其原因。 在这种情况下，如何实现正确的营销被公认为唯一的方法。

网络金融目前处于“混乱初期阶段”的状态，但确实有很多成熟的例子。 这可以用大数据分解，让金融公司寻找自己的目标客户，处理营销问题。 例如，通过定向技术检查顾客最近浏览的资产管理网站，或者通过关键字浏览数据建立顾客模型，从而优化产品的实时推荐频率，最大限度地锁定有效的顾客等。

大数据有助于金融公司的风险管理

除了正确的营销外，大数据的好处还在于提高风险的可控性。 在精细化管理方面推动了互联网金融特别是信用服务的迅速发展。

例如，通过分解大量的网络交易和行为数据，可以为顾客的信用判断提供可靠的依据。 这些信用判断有助于金融公司在客户还款意愿和能力方面得出更准确的结论，从而决定是否继续为该客户提供快速授信和现金分期等服务。 将金融公司的商业风险降到最低。

对个人客户和公司客户来说，信用的好坏取决于很多因素。 例如整体收入、固定资产、性格优势、甚至行为方式等。 这些数据可以从网上银行、电子商务、社交网络、招聘和结婚信息网站等获取。 最重要的是，这些数据作为动态变量存在。 为了以此为根据获得正确的信用评级，需要依赖大数据的持续分解功能。

据悉，将于2009年1月7日-9日召开的idcc大会( idcc.idcquan// )上将设立互联网金融与大数据论坛，来自领域内的众多专家将参加。 共同讨论大数据对互联网金融的价值以及未来领域的整体快速发展。