大数据金融总结范文

导语：如何才能写好一篇大数据金融总结，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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产业互联网将是下一个百万亿商业时代

首先，杜登斌谈了对“互联网+”的看法。他认为，“互联网+”的目标是依托消费互联网模式带动和引导传统产业和企业升级转型，核心不在“互联网”，而在于后面的“+”。今年政府工作报告部署“中国制造2025”时特别强调，要顺应“互联网+”的发展趋势，以信息化与工业化深度融合为主线，重点发展新一代信息技术等十大领域。他分析说，所选的十大重点领域都是规模生产的基础工业，都是自动化、技术含量较高的行业，进行互联网智能化相对容易，互联网改造费用占比也相对较小，成本可控。其次，这些行业乃国之重器，必须同步最先进的工业技术。最后，这些都是国家主导的行业，“可以举国体制下快速完成智能制造后，再向其他行业扩展”。

同时，“互联网+”的力量从消费侧扩展到了生产侧，从用户侧扩展到了产业侧、企业侧，这些都昭示着“产业互联网”的到来。随着社会趋势从引导消费过渡为创造消费，企业产业的进一步虚拟化，产业互联网将成为下一个百万亿商业时代。

而在产业互联网时代，杜登斌认为实体经济与金融结合起来才是升级转型的根本出路；而与金融结合起来，必然需要大数据解决方案来解决产业的评估、定价以及信用等问题。所以，产业互联网的翅膀是金融，核心是大数据。

以数据资产为核心的工业大数据技术创新与应用

“没有大数据就没有供给侧的结构性改革。”杜登斌说，在信息化条件下应运而生的“互联网+”技术以各类信息数据为生产资料，推动经济的分布式发展和效率的系统性提升，让管理者、生产者和消费者等各种过去分散、独立的社会主体实现良性互动，创造出与信息社会相对应的新的经济形态、管理方式和产业演进路径，为智能制造、物联网和产业信息化奠定了基础。他简要阐述了产业互联网时代，工业大数据技术创新的思路、规划、设计、模式和目标。

思路：产业互联网必须围绕数据资产创新来实现。首先，要有采集挖掘分析平台，形成产业价值、产品价格基数数据，来完成基础定价、基础评估等；其次，要有综合应用服务平台，使数据资产、权属、数据变现，来完成评估、征信、量化交易等；最后，要有金融创新平台，使数据资产证券化，来完成指数、量化交易等。

规划：六位一体综合解决方案。即以数据资产为核心，构建集云计算、云存储、云服务、云资产、云交易、云金融为一体的综合产业金融服务共享平台。

设计：基于采集挖掘梯级开发。通过垂直定向采集挖掘技术实现数据的大集中（云数据），形成云数据资产。在云数据之上构建各种应用，形成数据云服务和数据云应用，完成数据变现。基于云数据的应用，实现数据资产的归集与估值、征信定价、指数，完成数据金融化。

模式：基于大数据应用的业务线。通过基于工业大数据产权价值、产品价格等多维度的采集、分析，形成工业大数据的评估平台，为金融机构、投资者提供投资决策依据。通过工业大数据采集、挖掘技术，构建数据的中央厨房，进行数据和信息原创和二次、三次加工；同时完成产业、产品数据与信息和产业、金融相互融合，构建产业生态融合系统。通过大数据产业应用平台进行资产和权益归集，开展大数据实时匹配和统计，建立大数据产业定价和指数系，围绕产业指数进行金融创新，形成大数据金融量化交易。

目标：最终能够服务于“互联网+”、“大数据+”，来实现智慧城市、智慧中国。

工业大数据金融创新应用需要突破的问题

针对工业大数据金融创新应用需要突破的问题，杜登斌提出工业大数据的定价、评估、交易难题。工业大数据属于高附加值产业，较难界定价值和价格，迫切需要利用大数据产业金融的解决方案，实现数据交易和金融的嫁接。

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互联网金融是一种新兴金融，依托于互联网工具如社交网络、云计算、搜索引擎等实现资金的融通、支付等业务，保证在安全、移动等网络水平上被电子商务用户接受以后产生的新模式、新业务，适应更多人的需求。未来的互联网金融发展空间无限大，现阶段互联网竞争不只是平台的竞争，更是大数据的竞争。

1 互?网金融和大数据的特点

1.1 互联网金融的特点

交易成本低廉：资金供给双方在资金的融通过程中所发生的成本称之为交易成本，互联网借助信息网络，减少了人力、物力的投入，信息、匹配产品、定价、交易都依靠互联网完成，大大降低了交易成本。

交易过程快捷简单：互联网金融模式下金融业务由计算机操作，效率高、速度快，不受时间、空间的限制，客户只需要一台电脑就可以实现资金的高效运转。

数据价值大：依托于大数据和电子商务，互联网金融实现飞速发展，互联网的便利性使得人们的生活和工作依赖于互联网，将一些单位和个人的消费信息在网络空间暴露，产生了海量的数据库，数据就是资源，只要加以分析和研究就是巨大的商业价值。

风险系数高、创新强：随着科技的发展，不断产生新的金融产品、融资形式，一些互联网产品和支付方式也层出不穷，如网络银行、网络保险公司、众筹融资、网络证券公司、余额宝、支付宝、微信支付、网络贷款等。但现阶段对互联网金融的监管力度较弱，缺乏法律约束，导致一些不法分子非法集资，进行网络诈骗，严重危害了互联网金融的安全。

1.2 大数据技术

大数据是在信息时代由硅图公司麦肯锡提出的全新概念，用来描述和定义信息时代的海量数据，是从各种海量的数据中快速寻找有价值的信息，进行高度提纯，增加数据信息的利用率。大数据技术体系分为大数据的采集与预处理、存储与管理、计算模式与系统、分析与挖掘、可视化计算、隐私与安全等方面，可优化数据处理环节，提高数据处理效率。其特点主要是数据体量大、类型多、处理速度快、价值密度低。当今社会大数据无处不在，渗透在人们日常的生活、学习、工作中。以阿里巴巴小额贷款为例，2015年累计放款1953亿元人民币，交易额增长了40%。大数据的利用能够有效降低交易成本，提高交易频率，拓宽交易空间，改善交易体验，促进互联网金融的发展，但也存在一些隐患和风险，会泄露个人隐私，限制企业的管理决策等。

2 大数据在互联网金融中的应用

虽然大数据的应用在现阶段并没有完全达到预期的精确性，但是已经有很多较为成功的案例。如DataSifi根据对社交数据网络的分析总结，制定出具体的方案；Zest利用大数据信用评估，已经获得一亿美元的融资；Decide利用价格信息预估价格走势，提出了较合理的购买建议等。随着数据的积累和平台的发展，互联网金融逐渐盛行，受余额宝、微信理财通等的影响，国内主要应用于理财方面，实际上金融服务中最具刚性需求的服务是贷款，大数据促进了金融创新。

2.1 高频交易和算法交易

交易者为实现高额利润，利用交易程序和硬件设备，快速分析、生成、获取和发送交易指令，可以在较短的时间内完成较多的交易。高频交易主要通过分析金融大数据，对特定的参与者的交易痕迹进行识别和总结，如：一支共同基金的大额订单通常情况下出现在收盘前最后一分钟的第一秒，能识别出此模式的算法就可以预算出这只基金在其他时间的动向，如果继续执行交易，必须付出更高的价格，算法交易商趁机获取利润。

2.2 进行市场情绪分析

大约两年前，对冲基金从各种社交媒体中提取市场情绪信息进而开发出算法交易，如Facebook、博客、聊天室等。如发现有恐怖袭击、自然灾害的意外信息时就会抛出订单，精神病专家理查德?彼得于2008年在美国加州圣莫尼卡集资100万美元建立对冲基金，通过追踪网站、微博、聊天室分析企业情绪，确定基金的交易策略，该基金的回报率在2010年高达40%。又如位于伦敦的小型对冲基金DCM从社交媒体上收集信息，分析人们对金融工具的情绪，帮助投资者制定投资计划。

2.3 提高风险的管理力度

金融机构通过对大量小型用户交易行为的数据进行收集，并对其交易范围、经营状况、用户、资金需求以及行业的发展进行具体的分析，解决小型企业的经营难题。阿里小贷首创了线上的审核到放贷的模式，有效连接贷款的全过程，为弱势群体提供个性化的小额贷款。

3 互联网金融风险控制的一般原则

风险控制最有效的方法就是将所有的鸡蛋以不同的比例分开装在不同的篮子里，即“小额、分散”，避免集中投放。“分散”在风险控制方面有着非常重要的作用，借款客户个体差异性较大，所处的地域不同，且自身的条件有差异如年龄、学历等，这些分散的个体其违约的概率相对独立，同时违约的概率非常小。如100个独立的个人其违约的概率是20%，如果随机抽2个人，同时违约的概率为20%2即4%，随机抽出5个人，同时违约的概率为20%5，如果抽出8个人同时违约的概率为20%8，但是如果这100个人存在相关性，甲违约的时候乙也违约，那他们同时违约的概率就是10%（20%?50%），远远高于4%，因此贷款个体之间的独立性是降低风险的必要措施。

“小额”是避免“小样本偏差”。如：某贷款公司现在的贷款一共有10亿，如果每个借款人平均可以借5万，总共有2万客户，如果单笔借款金额是100万，就有1000个客户。根据统计学中的法则，样本个数越多，越能符合正态分布规律。因此，如果借款人违约率是2%，那这5万个客户的违约率就会高于1000个客户的违约率。

通过数据分析建立风控模型和决策引擎也非常重要。小额分散借款客户较多，若银行采用传统的信审模式不能统一量度还款能力、还款意愿，就会增加风险成本。因此可以借鉴国外的P2P，采用信贷工厂模式，建立风险模型，根据客户的行为特征判断出该客户的违约概率，降低人工审核的成本，避免人工审核和判断标准的误差。风控体系的核心方法除了依据小额分散原则外，要研究不同特征个体的违约率，建立数据风控模型和评分卡体系，将其固定到风控审批的业物流程和决策引擎中，掌握不同特征个人的违约率程度，指导风险审批业务开展。

4 大数据在互联网金融风控方面的具体应用

由于国内金融体系尚不完善，国内的用户数据虽数量较大但不准确，导致现阶段国内将大数据方式涉及到互联网金融的产品还比较少，数据来源困难且不精准增加了互联网金融的困难。在不依赖央行征信系统的情况下，各具特色的风险控制系统在互联网市场自发形成，小公司通过信息分享，借助第三方获得咨询服务，而大公司则通过大数据建立信用评级系统。现阶段互联网金融的风控体系大致有两种：一种是众多的中小互联网金融公司给中间征信机构贡献数据，进而获得征信信息的分享权；另一种类似于与阿里巴巴的风控模式，建立信用评级和风控模型需要对大量的电商交易和支付信息数据进行分析。

央行的征信系统结合身份认证中心的身份审核，通过社会机构和商业银行的数据，给银行提供银行信用查询和个人信用的相关报告，但对其他的互联金融公司或机构不提供查询服务，一些个人信贷记录也没有在该系统里，但有可能在其他的机构和互联网金融公司的系统里存在。互联网数据庞杂且量大，充满噪音。阿里建立完善的大数据挖掘系统较早，但是很多人还处于迷茫状态，通过淘宝、天猫、支付宝等积累大量支付数据作为基础的数据原料，结合卖家的销售数据和银行流水等数据，进行全面汇总后借助网络评分的模型进行信用评级活动。

信用卡类网站的大数据同样也对互联网金融风险控制具有非常重要的价值，可参考用户信用卡办卡年份、还款信息、信用额度、卡片种类等进行信用评级。2013年阿里巴巴收购新浪微博18%的股份花费5.86亿美元，目的就是为了获得社交大数据，进而完善了大数据，信用卡的还款信息、交易、支付、淘宝的水电煤缴费信息现阶段已经成为数据的基础。未来第三方支付平台支付的方向、额度、购买品牌及金额都可能成?樾庞闷兰兜氖?据参考，而生活类服务网站有关用户的生活消费如水、电、煤、物业费、电话费、网络费都有可以反映用户的基本信息，为信用评级提供重要的参考，拥有这些所有的大数据才能够进行数据的加工。

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关键词：大数据时代；互联网金融；创新发展思路；风险防控方法

随着科技的发展，时代的进步，大数据时代也随着兴盛和发展起来。与此同时，人们的生活水平和生活质量也随之不断的提高，工作效率的提升也促进了各行业之间的健康有序发展。金融行业也加剧了互联网的使用程度，其不断影响和刺激金融化行业的发展，激励金融行业不断的创新和改进，从而促进其它行业的发展。互联网在新时代背景下有其存在的重要意义，其牵动着各行各业的发展，促进各行业之间的联系，影响着各行业经济发展的效率。大数据时代的到来更加要求各金融行业之间不断更新互联网技术，使我国的金融行业水平在互联网技术的帮助下不断提高，加快金融行业迅猛飞速发展，确保我国经济发展的稳固和提高。

一、关于大数据技术和互联网金融的概念

（一）大数据技术概念虽然大数据技术是近年来才广泛应用的先进技术，但其概念却是在20世纪80年代提出，最早诞生于美国。根据目前网络上所总结的内容，大数据技术的概念主要可以概括为：应用于现代信息系统当中所涉及的资料数量规模极为巨大且无法通过当前主流软件工具、在合理时间内达到撤取、管理、处理并汇总整理成为帮助用户做出决策的数据信息，利用数据库软件能够对数据进行收集、整理、分析、存储以及管理的技术，即被称为大数据技术。

（二）互联网金融概念互联网金融的概念简单来讲，主要是金融行业借助互联网平台技术优势进行行业推广和提供信息查询、业务服务的过程与形式，即为互联网金融。但此为字面意义上和形式上的解释。从狭义上来说，是金融行业借助互联网平台进行金融业务的开展，这一模式能够让投资方与融资方利用互联网的金融平台实现业务的对接，达到相互匹配的目的，从作用上讲是互联网为金融投资者和融资者提供了联系的渠道，例如现代电子商务品台、第三方支付平台等企业。传统的线下金融业务推广渠道窄且成本高，相比之下，互联网金融的交易成本较低，且由于网络覆盖范围广，其推广覆盖面更广，能够为用户带来更为全面的体验性，同时互联网金融所具有的时间性、空间性优势也能够提高业务开展的效率，打破时间与空间的局限，能够实现多地点的交易，且整个交易过程更加快捷，成本也更低。

二、大数据技术时代互联网金融创新的发展思路

（一）注重多主体的融合发展创新大数据时代背景下，多主体融合创新有助于互联网金融的快速发展与创新。以某商业银行为例，要想实现多主体的融合发展，不但要实现线下金融业务的数字化和数据化，同时也要促进各个部门业务形式与业务流程的升级，并做到各部门主体的融合与协调。另外，还必须要实现互联网金融标准化流程与制度上的合理构建，实现实体经济的线上与线下的共同发展，达到与当地政府政策与环境标准，如某商业银行必须要视当地经济发展水平、扶贫政策以及实体经济市场发展实际状况，实现实体经济与商业银行业务的升级转型。最后，利用商业模式实现进一步的创新行业发展，促使互联网与传统金融业务的密切融合，实现差异化的创新方式与服务方式，例如，商业银行传统业务中的资信审核，在运用大数据技术后能够实现投资方、融资方信息的录入，形成资信数据库，投资方与融资方能够通过资信数据库了解各自的信息，并做到资信的准确掌握，促进第三方交易的安全性与准确性，保证网络运营的多主体化融合创新。

（二）完善监督管理与风险控制机制互联网金融的创新发展过程中，要不断健全监管与风险防控体制，并从监督管理的相关规定时促使金融发展基本法律的完善，实现内部控制体系的统一，同时也要从多角度、多层次的角度出发，准确划分各部分职能，并分别承担相应的责任，其也是为互联网金融的创新发展奠定坚实的制度基础。尤其要注重监督管理与风险控制机制的完善，要以消费者权益为核心，满足消费者的需求和诉求，特别是涉及到消费者的隐私信息，往往需要建立更高水平的保护机制，增强互联网金融系统的安全防护。例如，某商业银行所采取的风险防控等级制度，按照商业银行业务内容和可能存在的安全隐患制定相应的风险等级预警，并建立有效的处理方案，确保消费者信息安全的同时，也确保金融业务交易中信息披露的合理控制。所以，在风险防控体系构建中，要构建金融系统和完善的信用风险管控体系，并以实际情况的变化进行管控体系的调整，增强信息数据的安全性。

（三）积极提升互联网金融的信息化建设水平大数据时代下对于信息技术、通信技术的应用要求较高，这也对互联网金融的信息化水平提出了更高的标准要求，首先要形成共同的信用体系，消费者的权利保护是重要的核心，并辅以科学的监管体制的管理，不断强化金融市场的信贷监督，针对所存在的不安全因素和不良现象进行通知管理。在互联网金融中必须要建设征信体系，如某第三方支付平台所制定的征信体系，针对消费者的失信行为予以严格的监督与控制处罚。尤其现代互联网技术发展极快，网络的安全性一直存在较大的威胁，常常出现一些漏洞被不法分子利用，造成互联网金融企业产生经济损失，也威胁消费者的财产安全。企业应在信息化安全方面极大建设与完善力度，确保信息安全得到全方位的保障。

三、大数据技术时代互联网金融的风险防控方法

（一）发挥大数据技术优势大数据技术的应用对与互联网金融的发展有着积极的作用。因此，互联网金融的风险防控要充分发挥大数据的优势。首先要利用大数据技术充分保障消费者信息、交易信息、交易记录和相关数据、文本信息与其他数据的搜集和整理分析，并对客户的信用做出科学的评价。尤其针对当前互联网金融企业风险的来源和常见风险制定信用风险的相关机制，帮助互联网金融平台掌握客户的信用情况，从全方位保障信用风险的防范水平。另一方面，互联网金融企业也必须要能够利用大数据技术掌握金融市场的动态变化，要对市场的发展作出准确的预测，并对历史信息作出科学的分析，判断市场发展动向和变化规律，大数据的作用和优势能够实现对历史信息进行合理的分析，利用科学的模型与精确的算法来提高风险的预测准确性，实现风险的有效防控。

（二）构建科学化互联网金融风险防控体系互联网金融企业要积极构建科学健全的风险防控体系，对于一些具备较为雄厚的互联网金融企业，需要利用自身的资源，结合实际情况针对用户的信息数据进行分析，并明确进行市场定位和用户群体的划分，建立内部的信用评价体系，构建风险分析模型，对于规模较小的企业要加强与征信机构的紧密合作，依靠征信机构获得准确的信息，要实现全过程的精细化管理，按照事前调查、事中控制、事后分析来实现对风险的全过程防控。另外，互联网金融企业还要利用大数据技术结合所获取的信息数据进行风险防控模型的建立，模拟风险发生情况制定完善的处理方案，确保平台资金的安全。

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近两年，大数据这个词已经耳熟能详，异常火热。大数据其实就是所谓的信息海洋。移动互联网每天产生大数据，譬如中国联通每天会在移动互联网上产生600亿条的商业记录。数据速度、总量和种类都很有突破性。

移动互联网大数据的价值

如今都在谈大数据，那么相对而言小数据是什么呢？“人类的发展史其实就是小数据的挖掘史。比如牛顿的三大定律，其实就是从对小数据的分析得到的。名医华佗做的也是小数据挖掘，通过诊断一些病人，得到经验并总结规律。因此，人类的发展至今都在不断分析小样本数据，从中抽取一般性规律和一些大概率事件”，陈一昕解释说。

随着云计算、互联网和存储能力的发展，互联网进入了大数据时代。大数据必然对人类发展带来新的变革，为此陈一昕分析了大数据的三个创新点：

首先，当数据量非常大的时候人们对于数据的质量要求比较低，而数据非常多的时候则可以容忍数据中的“噪音”。第二，数据量越来越多的时候会出现更令人感兴趣的内容。也许可以通过一个大数据模型更好地发现更有价值的东西。所以小数据当中可以发现大概率事件，大数据可以发现小概率事件和突发性事件。突发性事件往往更有价值。比如金融危机、海啸、地震和金融欺诈等都是突发性事件。另一点很重要，在大数据时代人们更加关注数据间的关联性而不是因果性。”

移动互联网时代大数据的挑战

移动互联网运营商拥有大量数据，也有无限的应用，如何体现这些价值？

“作为运营商，我们主要的战略就在于把握大数据的仓库，因为我们掌握了一个金矿。作为电信企业，没有必要和其他的企业比拼如何打造金戒指，谁打造得更漂亮。我们要做的是把金矿管理好，把金条做好”，陈一昕打比方说道。中国联通目前开发的沃云就是大数据的支撑平台，同时也开发了移动上网的大数据平台，每天上网的数据会传输到大数据平台，并且对外开放数据挖掘的能力。

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【关键词】大数据 数据分析 数据分析师

近年来，业界、学术界兴起了大数据讨论，一夜间大数据时代到来了。大数据给学术界带来了新的思潮，大数据正在颠覆着很多传统行业的模式，带来变革。有人预测，大数据必将成为商业、政府、科研、教育、医疗等各行业面临的一个挑战。在大数据时代，数据分析、数据挖掘工作面临着机遇与挑战，本文从数据分析的角度，结合国内外相关研究，试图回答大数据是什么，如何应对大数据的问题。

一、认识大数据

（一）大数据的宗旨：经过分析的数据才有价值

大数据要发挥作用必须经过分析，这是由大数据的4V特性（数据量大、数据类型多、要求处理速度快、低密度）决定的。也就是说，数据都是高维、低密度的，从单个数据中难以看出规律。因此，必须经过分析，针对高维进行降维，提炼大量低密度信息中的价值，才能发挥作用。否则，大数据背景下，反而更容易使得“活”信息混迹在大量“死”数据中被淹没。面向大数据的分析要“简单、迅速、规模化”。

（二）大数据的目标：实现基于数据的决策与资源配置

大数据最终要实现科学决策，基于信息对称的有效资源配置。随着大数据分析技术的发展，可利用数据来源从线下封闭的数据库、数据仓库扩展到开放性的O2O（Online To Offline）融合数据，可分析数据结构从原来以数值为主的结构化数据发展到涵盖文本、视频、音频等多媒体数据。从而，大数据将逐步改变我们的决策目标和社会资源配置方式。基于数据的科学决策是一贯追求的目标。然而，信息不对称是常态，因此传统决策目标是建立相对满意而非最优（决策科学家Simon提出），资源配置效率基于市场优于基于计划。大数据背景下，迅速获取分析更多辅助决策信息成为可能，因此决策目标可实现向最优的无限逼近，实现基于数据的“计划”资源配置将更有效率。

（三）大数据的角度：个性化服务+中观指数+宏观连结

目前发展大数据，主要有基于数据为客户提供个性化营销服务、预测中观行业或区域趋势指数、基于连结的宏观资源配置方案等角度。这不仅仅体现在阿里小微融资的个性化风控决策、高端品牌在线特卖品牌和定价动态决策（基于阿里巴巴网商活跃度指数和零售商品价格指数）、Discern group企业发展战略咨询报告上，还体现在阿里巴巴商务智能指数（预测经济发展态势）和基于公共气象数据的各行业资源配置优化服务上。

互联网金融是大数据发展各角度的前沿阵地。在金融领域，要实现从金融互联网向互联网金融的快速转型。传统模式下的金融企业开展网上业务，如：网上银行、网上理财，并不是真正的互联网金融。互联网金融是指通过互联网新技术为客户实现搜索或风控等服务增值，比较有代表性的是，消除供求双方结构不对称的P2P贷款，提高存取效率的保值理财产品余额宝。

（四）大数据的关键点：保证数据质量

要发展大数据分析，首先要保证数据质量。错误的输入必然导致错误的输出。没有数据质量，一切都是浮云。数据质量没有保证，是不敢用的。数据质量是一项耗时、费力的基础工作。

保证数据质量要求数据采集与清洗过程中秉持两大原则：相关性和低噪声。第一，大数据，数据并非越“大”越好，而是相关数据越“大”越好。特别是，在数据采集中，要以采集尽可能多的“相关”数据为目标，而非不加筛选越多越好。第二，大数据，首先数据获取时要保证不存在诱导倾向的干扰因素，同时进行去噪处理。

保证数据质量要建立数据的数据。针对数据质量建立数据标签，才有进步。有了对数据质量的数据，数据才能被决策者更为安全科学有效地使用。

（五）大数据竞争的核心：分析人才的竞争

大数据时代，作为一种资源，数据不再是稀缺资源。互联网、门户网站、社交网站、微博、微信等新媒体积累了大量数据，缺乏的是对这些数据的分析人员。缺乏专业的分析人才，即使守着数据的“金山”，也只能望“山”兴叹。因此，美国Turbo Financial Group采用最新的大数据分析技术聚焦被FICO遗忘的15%人群建模，阿里提出建立大数据分析的开放式平台，希望能够集结更多专家智慧，同时培养阿里分析人才，挖掘阿里数据“金矿”。

二、把握大数据

大数据对社会生活带来方方面面的影响，我们如何把握大数据时代的机遇，需要慎重对待大数据带来的挑战。总结起来，主要有三个方面：

（一）大数据时代，数据整理和清洗工作

（1）数据整理和清洗工作是数据分析的基础。大数据专家根据经验，普遍认为该工作是一项基础性工作，耗时多且简单，占到数据分析工作量的60%以上，是数据分析前提和基础。在此基上，数据分析工作需要对数据进行标识，进行深度分析，撰写专题报告，确保结果可以执行，最终落实到决策和实施。

（2）大数据时代，需要充分借助IT技术管理数据质量工作。在大数据时代，人工逐笔发现、解决数据质量问题的方式成本高、效率低，不可持续。要尽量规范化、系统化、自动化管理数据质量工作，将节省下的人力资源投入到新问题的研究中。

（二）大数据时代，数据分析的特点

（1）采用倒金字塔模式分配“思考、工作、分享”的时间比重。数据分析工作包括三部分：“思考”，分析实际问题，将实际问题转化成数学模型，提出解决方案的过程；“工作”，将解决方案程序化，得出结果的过程；“分享”，将分析的结果，转化为决策，付诸实施的过程。在时间分配上，金字塔结构或柱形结构的分布形式不是最佳结构，倒金字塔结构比较合理。即，思考的过程花得时间长些，可以减少后期工作量，少走弯路。

（2）通过数据分析进行科学决策。很多人存在误区，认为数据分析就是做报表、写报告。在大数据时代，数据分析不仅仅停留在此，需要进行深度分析，建立数据化决策的流程。要尊重数据、认识数据，但不迷信数据。在尊重数据、尊重事实的前提下，减少主观因素的干扰，快速做出数据化决策，这是一种能力。

（3）大数据时代，数据分析的要义是――简单、迅速、规模化。数据分析的结果要简洁、易懂；数据分析的时间要短，尽可能的自动化地出结果，要快速的满足客户的需求；数据分析的方法能够实现大批量规模化。优秀的数据分析师应具有全局的预见性，一有问题可以马上把该问题打成很碎、很多的问题，甚至把一个问题克隆出很多问题，从而与业务人员建立信任，降低工作量。

（4）从“死”信息中，分离出“活”的信息。大数据有数据量大的问题――产生大量的“死”数据。错误数据是指数据与实际情况不一致，异常数据是指数据正确但数据远离群体的大多数，这类数据情况的处理手段比较成熟。而大数据时代，大量数据是不活跃主体，即“死”数据。因此，需要从高维低密度数据中，提取“活”的信息，发现规律。防止由于“死”信息的存在，导致分析结果不能正确反映“活”的群体特征。

（三）大数据时代，数据分析师的培养

（1）培养核心技术人才，确保长期竞争力。美国在建立全国医疗系统时，将系统外包给了加拿大的一家公司，系统运行的第一天就出现了崩溃。美国政府为此对该模式进行了反思，概括起来有三点：①外包公司设计时只顾满足甲方的眼前利益，不会为甲方的长远利益考虑；②项目外包造成美国技术骨干人员断层，导致出现问题后自身无法解决；③采用该模式导致美国没有了核心技术。

因此，在采用项目外包模式的同时，需要掌握其核心技术。在大数据时代，从数据分析、信息管理、IT技术三个方面保持核心竞争力。需要培养和保持业务、产品设计、数据分析、数据架构等方面的骨干队伍。

（2）建立专业化的大数据分析团队。大数据分析的核心是数学建模，基础是实际业务，结果是自动化程序。在实际工作中需要正确、合理的使用数学建模的思维，构建以数学模型做为基础的数据分析，建立量化管理风险的理念。深刻认识并正确驾驭大数据分析，大数据分析的方法是处于不断发展过程中的，需要根据实际问题，结合实际数据，灵活构建模型。

参考文献：

[1]朱建平，章贵军，刘晓葳.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].统计研究，2014，（2）.

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（一）定性分析

1.优势分析。商业银行在多年发展中，拥有广大的客户群体，积累了客户基本资料、客户交易、客户存贷款等大量数据。在大数据时代，商业银行凭借其雄厚的资本，可以建立大数据服务器等设备，将这些传统数据与其他来源数据进行整合，数据分析人员通过云计算等技术手段挖掘出有价值的信息，从各个角度分析客户需求以及识别信贷风险，从而有助于商业银行更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。

2.劣势分析。在现有的银行交易系统中，客户的身份证、交易流水等大量信息已被银行掌握，但缺少如客户的家庭情况、收入状况、消费习惯、兴趣爱好等其他方面的信息。另外，目前小微企业客户信息以及商业银行的产业链客户信息也比较缺乏，直接影响着银行对这些客户提供金融服务的水平。再者，大数据时代下，需要金融专业人才和数据分析人才相互配合，才能充分挖掘数据价值，但数据分析人员较为匮乏也将成为商业银行的软肋。

3.机会分析。刚刚进入大数据时代，商业银行应率先构架大数据战略体系，制定大数据发展战略，突破同质性，实施差异化业务发展战略，从而赢得先机。如果大数据获得成功应用，将为银行创造先发竞争优势，使银行决策从“经验依赖”向“数据依据”转化，打造不可复制的核心竞争力。“数据—信息—商业智能”将逐步成为银行定量化、精细化管理的发展路线，数据分析也将成为其风险防控的法宝。

4.威胁分析。大数据在给商业银行带来前所未有的机遇的同时，也给其带来了诸多威胁，例如大数据存在的风险、网络安全、数据失真等。在大数据开发利用过程中，云计算技术将会得到广泛应用。但是云计算将数据存入云端，而云端往往是由第三方服务器实现存取的，如果第三方将数据泄露，将会给银行带来极大的风险。另外，互联网金融正在颠覆着传统的金融模式，网商具有活跃的交易记录和巨大的金融需求，但商业银行很难开发到这些客户，将给银行带来挑战。

（二）定量分析

除了对大数据时代商业银行信用风险管理面临的内外部环境进行定性分析外，还可以进行定量分析。具体思路为：

①确定包括优势与劣势、机会和威胁等多于10个的内外部环境因素；

②利用主观赋权法、客观赋权法、层次分析法（AHP法）等任一方法确定各因素的权重；

③给各个因素打分，分值范围为1到5分，评分越高说明因素越重要；

④将各个因素的权重与得分相乘，从而最终计算出各个因素的加权分数；

⑤各个因素加权分数计算代数和得出公司的总加权分数，然后根据分数进行判断。某商业银行内外环境分析如附表所示。由附表可以看出，该银行外部机会大于外部威胁，内部优势大于内部劣势，应抓住大数据带来的机遇，充分利用信息技术，更加科学地评估业务风险、配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。

二、基于大数据的商业银行征信系统构建

目前，我们已经进入了大数据时代，由于大数据包含的信息量大而且非常复杂，传统的系统已不能满足银行新的分析需求，有必要建立一个统一的数据环境，构建大数据的商业银行征信系统，采取新分析算法，搭建大数据跨业务的统一应用平台，从而满足银行精细化管理、差异化服务、提升风险分析能力的需求。

（一）大数据时代商业银行征信系统概述

在金融交易安全日益突出的今天，如何迅速、有效地发现各类欺诈行为，对保证商业银行的正常运作和国家人民财产安全都显得十分重要。商业银行征信系统要针对信贷风险防控工作的实际特点，通过客户交易信息以及客户其他信息收集来加强客户信用风险监测。系统总体见附图。附表某商业银行内外环境分析内部环境评分权重加权分外部环境评分权重加权分⑴整体竞争优势明显；30.100.30⑴云计算的快速发展；50.150.75⑵良好的客户群体；50.150.75⑵数据来源多样化；50.251.25⑶资本雄厚，有能力建立大数据库；40.050.20⑶科技发展为数据应用提供支持；40.200.80⑷拥有专业客户人才；30.200.60⑷精准评估业务风险；40.251.00⑸良好的内控环境；50.251.20⑸先入为主的机会；40.150.60优势⑹丰富的风险防控经验；50.251.25机会⑹精细化管理的趋势。40.100.40小计1.004.30小计1.004.80⑴缺乏个人客户基本信息；-30.25-0.75⑴网商的竞争；-50.3-1.50⑵缺乏小微企业基本信息；-30.20-0.60⑵大数据安全风险；-50.25-1.25⑶缺少产业链客户的信息；-40.20-0.80⑶网络安全面临挑战；-30.2-0.60⑷缺乏专业的数据分析人才；-30.10-0.30⑷外部风险事件的影响；-30.15-0.45⑸缺乏非结构化数据收集能力；-50.15-0.75⑸外部风险来源多样化。-30.1-0.30劣势⑹商业运营模式面临变革。-30.10-0.30威胁小计1.00-3.50小计1.00-4.10优势劣势合计0.80机会威胁合计0.70系统将从海量数据中提取出有关联的数据信息，以发现潜在或已知的风险，系统将数据仓库、模型库、知识推理、人机交互四者有机地结合起来，充分发挥数据挖掘的作用，通过建立风险评估模型较好地处理数据资源中存在的模糊性和随机性，在成熟的模式识别技术和智能分析技术的辅助下，对银行业务的全方位、多角度的可靠性分析和风险评估，有助于商业银行实施全面风险管理体系，从而进一步提高融资、贷款、授信等方面的风险评估、监控水平。

（二）大数据时代商业银行征信系统工作原理

1.数据原料。数据原料是商业银行风险防控中的关键一环，它直接影响到数据挖掘的效率、精准度以及所得模式的有效性。目前，商业银行针对客户资料和消费记录都建立了功能庞大的消费市场数据库系统，在以大数据引领、以智能化为核心的产业变革时代，银行要真正将数据作为风险控制的源点，有效整合来自银行网点、PC、移动终端设备、社交网络、征信机构等传来的结构化和非结构化的海量数据，既要获取常规渠道的数据，又要收集社会化媒体数据，真正将数据作为战略性资产，实现从管控风险向经营风险方向的转型。

2.数据工厂。数据工厂是利用数据挖掘理论与技术将数据中潜在的、有用的模式搜索出来，是整个征信系统最为关键的一步，也是技术难点。在数据工厂中，系统通过数据抽取工具、数据集成工具、数据过滤工具、数据挖掘工具以及模式评估工具等，从海量数据原料中提取辅助决策的关键性数据，并经过归纳总结、推理、分析数据，利用数据挖掘中分类、聚类、偏差检测、概念分析、异类分析、关联分析、时序演变分析和元数据挖掘等功能，完成对银行信用风险控制、银行市场风险评估和银行操作风险评估，从而帮助决策者对信息预测和决策起作用。

3.数据产品。数据工厂最终的结果是数据产品，把所有最终经挖掘发现的知识直观地通过可视化技术展示给商业银行，以帮助其理解和解释数据挖掘的结果，控制信贷风险。这些数据结果既包括传统的诸如违约率、违约损失率、违约暴露和违约期限等客户信用信息，也包括客户的其它方面的信用记录、客户的信用评级以及对市场风险的评估。当然，整个数据挖掘过程是一个不断反馈、循环往复的过程，信用评级结果也是动态变化的。

4.数据应用。经过数据挖掘得出的风险评估结果为商业银行评估信贷业务的风险和收益情况提供了量化工具，改变了单纯被动信用风险管理模式。在此背景下，商业银行应规范贷款审批标准和审批程序，优化金融信用监控机制，完善组织架构和规章制度，实施风险动态防控，使信贷风险管理体系健康运行。

三、大数据时代商业银行信用风险管理应注意的问题

在“大数据”时代，商业银行面临着信用风险防控的新形势，要积极做好如下应对工作。

（一）风险意识要思维开放

商业银行在进行风险预测时，需要考量政策、人为的操作风险、市场环境等等众多因素，但现有的技术水平难以支撑挖掘大数据的商业价值。因此，商业银行需要具备一种像互联网一样的开放式思维，建立分析数据的习惯，重视“大数据”开发利用，关注与风险预测高度相关的大数据信息，如客户的基础信息（如客户开立账户时留存的住址、年龄、从事行业、性别等等）、客户交易信息（如客户在ATM机上的存取款情况、使用银行卡、购买理财、使用其他业务的记录等等）、外部的信息（从互联网、电信运营商、证券交易所等处挖掘来的有关信息）等，用数据说话，从而提高不确定风险的预测水平。

（二）数据整合要注重质量

大数据很多时候是从一种非传统的角度去分析、挖掘、利用数据价值的思路。由于数据来源庞杂广泛，需要不断利用技术创新去挖掘利用大数据的价值，再加上数据之间的关联性很强，商业银行应建立自己的数据地图，整合银行内部数据和大数据链上的其它外部数据，坚持做到数据要依照标准化采集，确保数据来源真实可靠，杜绝以假乱真；同时构建专门的数据分析方法和使用体系，对数据进行规范化处理，并严格按照国家法律法规进行使用，从而确保数据质量，提高数据应用性。

（三）系统建设要高屋建瓴

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关键词:大数据技术;城商行;信用风险管理

1大数据技术与城商行信用风险管理概述

1.1大数据技术的相关内容

计算机以及物联网的发展为大数据技术的发展提供了技术支持，使得我国大数据技术水平不断强化提升，与其他发达国家相比，我国大数据技术发展比较晚，但是我国大数据技术的发展却比较快，在众多领域都有着广泛的应用，也推动了相关产业的发展。随着技术的进一步发展以及相关理论研究内容的不断增加，有关大数据技术应用的深度和广度也会得以进一步拓展。以下内容是大数据技术的主要模块，包括:数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测以及结果呈现，城商行信用风险管理中应用大数据技术则可以对影响信用风险的因素进行重点分析，提高信用风险管理的准确性，降低信用风险所造成的损失。

1.2城商行信用风险管理的相关内容

城商行发展过程中所面临的突出风险就是信用风险，虽然也有采取措施规避，但是效果微乎其微，而大数据技术的发展则为城商行信用风险管理提供了新的思路和可能性。

2大数据技术在城商行信用风险管理中应用的重要性

其一，有利于建立科学完善的风险防范体系，城商行信用风险管理具有一定的复杂性，而且涉及的基础信息比较多，在进行分析时难免会有考虑不周的地方，导致信用风险管理的措施不能有效规避风险。而大数据技术在其中的应用则有利于建立科学完善的风险防范体系，对信用风险的影响因素分析以及相关信息的获取更加科学准确，可以依据不同种类的风险，提出对应的计算形式。通过对风险的计算、识别等，将金融风险的发生率及损害率等内容进行有效监管;其二，有利于提高信用风险管理水平和效率，大数据技术的应用可以利用计算机对信用风险影响因素进行整合和分析，之后做出判断，管理水平明显提高;其三，大数据技术在城商行信用风险管理中应用是社会发展的必然趋势和必然结果，这些年，随着人们对于大数据技术研究的不断深入，其在信用风险管理层面的应用无论是广度还是深度都有所加深;其四，有利于满足城商行服务模式的风险管理。当前，金融行业蓬勃发展，城商行是金融行业的主体，其信用风险的管理工作能够满足当前金融企业增强信用风险管理的要求。

3大数据技术在城商行信用风险管理中的应用

3.1建立一个信用信息服务平台

其一，可以创建统一的信用信息服务平台，实现大数据连接，能够对客户的各方面信用信息进行全面的了解和掌握，实现多部门信息的整合。比如，政府部门了解其偷漏税以及行政处罚情况;银行了解客户的交易信息，以判断其诚信情况。总之，通过这些方面信息的获取和整合便于城商行信用风险管理中对客户的信用情况以及当前状态做出准确的判断;其二，建立客户的完整图像信息数据库，对客户信用的准确把握是城商行信用风险有效管理的重要举措之一，大数据技术的应用则会使城商行更加全面了解客户的信用情况。这样就可以避免进一步减少与失信客户的合作，从源头上对信用风险进行有效控制，降低信用风险出现的可能性，基于客户信用数据制定有效的风险规避策略。

3.2创新风险控制模式

创新风险控制模式可以有效的对金融企业存在的风险进行控制，主要以可观察到的交易，作为变量利用大数据进行分析计算，评判出存在的风险程度，将风险分为几个不同等级。从客户进行交易的第一个行为开始进行分析，与对应的风险做出判断并且及时采取方法控制风险，从而能够有效控制风险进行科学决策，对其在风险高的交易可以形成预警以此开展调查。

3.3将智能决策与业务应用流程进行合理的结合

在信用信息服务平台数据的基础上利用新型风险控制模式，采取相应的业务策略，设计好合理的风险控制流程，在风险发生时，可以及时做出判断并采取有效的方法控制风险。更新金融行业的相关制度，除了在事中对风险进行控制外，还要在事前对风险进行管控，通过各方数据整合，对于大数据技术做出计算，对风险进行预防。在解决相应的风险后，对相关决策、管理、控制进行记录并且及时总结，防止出现相同情况，只有明确风险控制流程才能在风险控制中有条不紊的进行各项工作

4如何加强大数据技术在城商行信用风险管理中的应用

为了提高大数据技术在城商行信用风险管理中的应用效果，要积极采取措施广泛应用，通过整合优化风险管理组织架构;建立完善的制度保障，以先进的信用风险管理理念进行管理;培养高素质的复合型人才，为信用风险管理提供人才支持;建立健全社会信用体系，规范客户的信用等级评价等措施降低城商行的信用风险，实现城商行发展的可持续性。

4.1整合优化风险管理组织架构

城商行应该对现有风险管理组织架构进行整合优化，建立更加完善的组织架构。一般而言，风险组织架构的整合优化需要从总行以及分行两个层面进行有效控制，在总行层面，需要有专门的信用风险管理人员，负责管理信用风险以及相关团队，为了确保城商行信用风险管理的独立性和集中性，应该采取适合的风险管理模式，由总行向分行派驻风险管理人员，但是却采用双线汇报，既要对总行汇报，又要对分行领导汇报，以确保信用风险管理的系统性。在分行层面，也需要统一风险政策，建立科学的信用风险管理评价和考核机制，而且要注重对业务审核的专业性和科学性，确保有关业务的审核流程更加独立科学，在一定程度上降低信用风险。除此之外，需要总行与分行之间相互协调，有关风险管理政策要统一，而且能够确保信用风险管理措施切实贯彻执行，避免风险管理组织架构形同虚设，最大限度地发挥风险管理组织架构的作用。

4.2建立完善的制度保障，以先进的信用风险管理理念进行管理

首先，城商行需要完善信用风险管理制度，对其中的一些内容和步骤等进行合理的规范，以确保信用风险管理的规范和有效。要从制度层面出发，对其中的一些行为进行约束，为信用风险管理提供制度保障和支持。而且要避免信用风险管理制度形同虚设，这就需要建立完善的监督体系，确保相关制度内容的贯彻落实。城商行还需要以先进的信用风险管理理念进行管理，先进的风险管理理念以及风险文化是城商行进行信用风险管理中所必不可少的，既可以提升有关人员的团结性，有效提升业务效率，也是适应时展的结果。城商行可以在内部组织一些活动或者设置一些标语等正向激励的方式进行信用风险理念的引导和文化的宣传，从而使信用风险管理理念和文化潜移默化地对相关人员产生影响并且深入人心。与此同时，还需要与时俱进，不断进行信用风险管理理念的更新，确保相关内容能够适应新的变化和发展形式，从而达到内化于心、外化于形。除此之外，还需要引导树立良好的风险文化和合法合规文化，对员工的行为进行正确的引导。

4.3培养高素质的复合型人才，为信用风险管理提供人才支持

大数据技术在信用风险管理中应用效果的提高，需要培养高素质的复合型人才，既要掌握信用风险管理的知识和内容，还能够对大数据分析和技术有所了解，能够利用数据建模以及数据挖掘等能力，能够有效利用大数据技术对信用风险的相关数据进行分析。因此，就需要培养和引进高素质的复合型人才，为信用风险管理提供人才保障。其一，在人才培养方面要调整思路，重视和加大复合型人才的培养，当前城商行风险管理中仍然是以金融业人才为主，信息类人才在其中并没有切实有效地发挥作用，这就需要在一定程度上打破信息技术人才与金融人才之间的界限，加强对金融人才的信息技能培训，确保其能够灵活地将大数据技术应用到信用风险管理中，发挥复合型人才的作用;其二，需要适时引进高素质复合型人才，加强人才储备，人才引进不仅能够将先进的理念和技术引进吸收，还能够通过人才引进促进员工之间的公平竞争，切实发挥鲶鱼效应，促进共同发展进步。

4.4建立健全的社会信用体系，规范客户的信用等级评价

城商行还应该建立健全的社会信用体系，规范客户的信用等级评价，其一，设立专门的机构进行相关信用信息的收集和整理工作，为大数据分析提供数据基础。与此同时，还需要确保收集到的信息能够进行实时更新，便于城商行及时了解客户的信用状况，从而规避信用风险;其二，则需要城商行之间的信息共享，加强城商行之间的联系和沟通，确保客户的信用状况能够共享，这样可以在很大程度上避免信息不畅而导致的多头骗贷行为，降低城商行的信用风险;其三，通过专业的信用评定机构对客户和信用进行有效评定，城商行根据信用等级制定分层级的相关政策，确保信用管理工作的高效，也达到规避风险的目的。

5结论

综上所述，城商行的发展与社会经济的发展息息相关，其经济效益与信用风险管理的效果也有着密切的关系，对信用风险进行有效控制和管理才能实现城商行的可持续发展。我国大数据技术还处于不断发展和完善阶段，在城商行信用风险管理中的应用并不是尽善尽美的，仍然有需要改进的地方，但是大数据技术对信用风险管理的重要作用是不容忽视的。在未来，要顺应大数据的发展趋势，提升大数据技术在城商行信用风险管理中应用的深度和广度，从而推动城商行信用风险体系的建立，实现经济的可持续发展。

参考文献:

［1］邢晟，王珊珊.基于大数据的金融风险预测与防范对策研究［J］．科技创新与生产力，2018(3):1－4.

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1.互联网金融概述

1.1互联网金融

互联网金融，即为“互联网+金融”，其属于传统金融行业与互联网行业相结合的一个全新领域。本质上而言，互联网金融是依托大数据、云计算、在线支付等互联网技术达成资金融通的一种全新金融服务模式及理念。互联网金融的诞生，对传统融资模式造成了极大的冲击，在传统融资模式下，中小企业受规模小、偿债能力不足等因素影响，使得它们很难从金融机构获取融资，然而在互联网金融背景下，中小企业将获得更多融资途径及融资方式的选取。

1.2互联网金融模式

（1）电子商务平台模式。截至目前，我国最大的互联网金融企业是阿里巴巴。阿里金融前身即为电子商务平台。电子商务运营商利用互联网可以获取海量的消费者消费习惯、消费偏好，企业销售经营状态等。与此同时，该部分信息为又为金融机构向中小企业发放信用贷款提供了切实可靠的保障。某种意义上而言，电子商务平台的企业信息会对征信体系造成一定影响，此类信息可很好地消除传统金融模式下信息缺乏对称性的问题。

（2）P2P模式。本?|上而言，P2P网站相较于传统私人个人贷款并不存在显著差异。然而，伴随互联网平台的不断发展，使资金流通可行性得到明显提升。一方面，借贷款双方不在面临地域的束缚，不再像以往那样“借钱要找关系”，互联网时代下，地域、人际关系都不再是问题。一方面，信息传播变得越来越迅速。倘若借贷双方存在相关信息变更，对方可第一时间知晓。最后，存在价格透明性，借贷双方均可了解相互间的数据信息，价格透明性有效提高价格的合理化、统一性。值得注意的是，P2P融资方式存在极大的风险，对于中小企业融资存在不小的压力。

（3）众筹模式。众筹模式指的是依托大众的力量对金融开展筹措、融入，有着小额、大量的特征，凭借其融资门槛较低的优势，而颇受小微企业推崇。近年来，我国很大一部分初创企业选取众筹融资模式，平台的增多及一系列资本的注入，可为企业初期发展提供可靠资本支持，某种意义上而言，众筹模式是现阶段我国众多中小企业融资的首选。

2.吉林省中小企业的融资现状

中小型企业在吉林经济发展中扮演着十分重要的角色，中小企业发展要得到社会资金的有力支持，因而国家出台一系列推动中小企业发展的法规政策，然而中小企业依旧面临融资难的问题。在吉林省中小企业发展中，国家推行的股权融资、发行证券融资等措施，仅为大型企业所采用，中小企业在发展中，难以像大型企业那样开展融资，现阶段吉林省中小企业融资渠道仍以银行贷款为主，或是以抵押为主的间接融资。

3.互联网金融对吉林省中小企业融资的影响

3.1互联网金融对吉林省中小企业融资带来的机遇

（1）互联网金融可凭借其有力大数据优势，有效解决金融机构与中小企业相互间信息缺乏对称性问题。传统金融机构与中小企业相互间总是伴有信息缺乏对称性问题，中小企业要想从金融机构获取贷款存在不小的难度。互联网金融的诞生，为中小企业解决信息不对称问题创造了机遇。相较于传统金融机构，互联网金融具备有力的大数据优势，诸如信息数据采集分析、风险分散机制等，大数据优势有助于中小企业在借贷关系中获取各式各样有价值信息数据，包括财务信息、经营信息、信用信息等。与此同时，该部分数据可由互联网金融企业自主获取，促使互联网金融背景下的中小企业资质得到有效评估。由此便一定程度上消除了资金供求两者间信息缺乏对称性的问题，拓宽了信贷范围，提升了金融普惠水平。伴随我国信用体系的逐步发展和成熟，大量互联网网贷平台实现了与央行征信系统的有效对接，该点优势必然能够得到进一步发展。可以预见，相较于传统金融机构的信用评价机制，大数据时代的互联网金融势必能够为金融机构评定、判别中小企业信用登记带来一个科学可靠的思路。

（2）互联网金融模式使交易成本明显下降。倘若说大数据为互联网金融创造了差异化竞争方面的优势，则低交易成本因素便为互联网金融创造了成本竞争方面的优势。大数据有助于增强产品、服务定制化的有效性，互联网金融依托大数据可更精准地挖掘现实的关联性，进一步提供满足中小企业需求的服务，使相关成本得以缩减。此外，互联网金融可依托大数据风险控制处理技术，提高客户违约成本，并为判断信用风险提供可靠数据保障。由此使得每笔贷款的操作成本、违约率明显下降。

（3）互联网金融使中小企业平均贷款周期明显缩短。中小企业贷款需求有着金额小、突发性等特征，由此要求贷款提供应当满足便捷到款、灵活性等特征，传统金融行业受运营成本高、业务覆盖面相对窄影响，使得一般贷款往往要很长，难以满足中小企业贷款需求。近年来互联网的广泛推广及网上消费习惯的养成，互联网打下了良好的消费群体基础。同时，伴随信息技术的迅猛发展，为互联网金融发展提供了可靠的技术保障，进一步缩减了涵盖时间成本在内的一系列隐性成本，明显强化信息、服务的可获取性。鉴于此，互联网金融依托其充分共享的信息系统、科学准确的风险控制系统，可为中小企业实现有序下发贷款，进一步缩短中小企业平均贷款周期。

3.2互联网金融对吉林省中小企业融资带来的挑战

（1）互联网金融的大数据风险。大数据资源在互联网金融解决中小企业融资问题中扮演着十分关键的角色，在大数据资源发挥重要作用的另一方面，大数据对中小企业融资问题开展解决过程中存在的风险必须要予以特别关注。信息时代下，信息电子化为人们创造了诸多便利，与此同时也对信息的保护提出了更为严苛的要求，由于电子化信息具备极强的传播性、复制性，倘若信息遭受泄漏，必然会带来比传统信息泄露更为严重的后果，因而，互联网金融背景下中小企业数据安全防范是互联网金融面临的一大挑战。

（2）互联网金融的监管风险。现阶段，互联网金融依旧处在发展阶段，监管体系尚不十分完全，依旧存在一系列风险隐患。互联网金融具备数据信息以及平台的优势，然而相较于传统金融机构，最大的挑战在于对市场风险、技术风险、业务操作风险等互联网金融风险的预测及控制能力的缺失。人民银行副行长对互联网金融发展划出两条高压线，一条为切忌由线上发展为线下，不然便会转变成非法的民间集资；一条为应当对利率进行控制，切忌发展成高利贷。还有相关研究人员指出，互联网精神与金融精神是相互对立的两种精神，前者崇尚开放、共享、自由选择、去中心化等，后者则主要表现为复杂、封闭、精英化。将互联网与金融进行结合形成的互联网金融可能会与传统金融模式存在显著差异，由此对监管当局提供了极大的挑战。鉴于此，开展好互联网金融机构监管，对促进中小企业融资有序进行有着十分重要现实意义。

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“数”里缺“金”

中国联通的用户能够精确查询每月流量套餐中的每一KB使用在了什么地方，但中国移动的用户还做不到，最多只能知道每天使用了多少流量；

某咨询公司曾做过一个著名的试验，在某门户网站买下同一个广告位，轮流由一个顶级4A广告公司和两位没有任何营销经验的谷歌工程师来管理，双方根据各自经验和技术为同一间麦当劳餐厅做广告，结果4A公司运营下的业绩提升20%，谷歌工程师使得该餐厅业绩提升100%；

2012年11月7日美国大选结果公布，奥巴马最终以2%的微弱优势险胜罗姆尼，但就在选举结果公布前10天，罗姆尼还以47.6%的民众支持率领先于奥巴马的47.2%。反败为胜的关键是选票截止前的最后一次全国辩论演讲，一个数以百人计的秘密分析部门根据演讲现场人群的表情、声音、动作等反应，实时提醒奥巴马该说什么、该避免什么。

以上三个例子有个共同点，都是大数据在现实世界中的成功应用。大数据从概念提出发展至今，数据规模已经有了裂变式的增长，对大数据的研究不仅改变了原有的产业运行模式，还创造了很多新生的经济形式。

移动支付，作为连接线上线下交易的最新支付手段，可列入典型的客户行为分析范畴，但业界普遍聚焦于NFC应用、支付标准等前沿技术手段的研究和讨论，一直忽视了本该发挥巨大作用的大数据分析在这一领域的缺失。

“金”&“数”联姻

COIN沙龙群策群力，现场列举了多个大数据对于移动支付产业的应用前景，总结包括三个方面：

第一，对于目前的作业流程（包括风控、风险保障等），不仅对支付公司，而且对商业银行的卡中心和零售部门均可产生巨大的价值。中国银联在上海已经在进行这方面的尝试，比如共享银联黑名单。由于同业竞争关系的存在，银行之间不愿意分享优质客户，但共享黑名单却不是问题。

第二，在营销方面，通过整合多方数据，促进零售业务和电子银行等业务推广。目前业内也有相关的积极尝试，但主要集中在体量相近、无直接竞争关系的异业从业者基于“外交对等”原则的一些信息整合。比如中国银联和支付宝，互相共享各自数据，将线上线下数据结合，来自异业的数据对于致力于做C端消费的商户也是有价值的。此外，如果双方共享的信息具有互补效应且不严重对立，同业与同业、同业与异业之间同样可以实现数据整合，如工行和农行，第三方支付公司同商业银行的线上线下合作，移动运营商和银联的合作等。

第三，大数据在支付行业的产业中同样具有巨大应用空间。除了可以改善内部作业流程、降低风险、增加运营效率之外（相对而言这些作用都是间接的），还可以直接影响创新支付产品的研发。比如美国的支付市场在整合线上线下时，利用了大量异业的工作流和数据，这些异业如何付钱纳税，怎样搜集线上线下订单，如何解决销售管理、会员管理甚至终端操作等，均会影响到支付产品的开发和应用。

红娘谁来当？

如果说“金数”联姻已然具备先天基础，那么还欠缺的就是一个红娘——需要有人推一把。但在红娘该谁来当这个问题上，引发了意料之外的大讨论，一度从技术和商业模式领域，延展到政策政治领域和人性角度的思辨。

金与数的联姻，数据本身难免会涉及国家政策方面的管制，推手的人选本应政府最为合适。但一旦政府介入，势必需要顶层领导的强力干涉，才能顺利打通所有层面阻力，那将是奥运会或者世博会层面的玩法。

从参与者内部而言，每一个参与方都愿意当这个红娘，即便是政府没有任何的动作，金融机构、做数据的、做IT的甚至第三方公司都会乐见其成。

宏观而言，要建立共享的数据库，支付、管理、ERP等都是数据来源的终端和平台；金融行业根据这些数据为商家和个人提供服务，商家也可以更好地为消费者提供服务，这些都基于IT公司收集、分析大数据的基础之上。但这样一来，就牵涉到商家、IT公司等对这些数据是否具有使用和管理权的法律层面，以及个人隐私是否可以被交易的道德层面。

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企业需求更加多样化，促进服务器厂商更加注重细分市场的研发创新，政策层面影响更多表现出了对服务器市场洗牌的催化剂作用……

商业竞争在很大程度上等同于IT科技竞争，当前企业的IT投资80%以上都集中于服务器端，其所承载的未来数据中心的发展很大程度上决定着企业的竞争力。

本榜从企业需求角度审视当前服务器市场业态和得出结论，也考虑到品牌影响、产品创新和服务定位。

IT科技的发展永远会在性能上有所突破，但企业在运用IT科技在更好地理解用户、解决用户需求上却各有理解，这种差异化决定了服务器所承担企业信息化建设的历史使命会各有差异，因此更多需要从历史角度看各个服务器提供商在IT服务企业需求上的历史担当。

宝刀未老的System Z

IBM System Z值得获一个“终身成就奖”。PC服务器开始兴起的时候就有了“大机已死”的言论，然而时至今日，IBM的大机依然发挥着不可替代的作用。今年是System Z的50周岁，半个世纪里其一直保持着金融行业信息化建设中坚作用，这种作用未来还会继续。毕竟，金融用户对金融机构最为核心的诉求是安全。

HPC服务器发展聚焦液冷

高性能计算服务器在助力经济竞争力以及科学进步方面表现出了更多优势，各HPC厂商更多聚焦于领域细分市场的发展，如医疗、能源、动漫、气象等高精尖科研领域。根据IDC对全球高性能技术服务器市场的预测，今年HPC市场会继续保持小幅增长的态势。HPC服务器的创新除了在性能上更多考虑行业应用需求，在能源使用效率上更成为今年的竞争重点，争相推出液冷方案产品。HPC方面，惠普今年的新品是Apollo 8000和Apollo 6000，其中前者为世界上第一个100%的液体冷却超级计算机。华为将自己主打的高性能新品E9000系统研发出液冷方案并亮相于ISC’14。曙光本年度祭出的新品PHPC300、TC4600-LP，除了常规在评测跑分上继续进步，更多的看点也聚焦液冷方案的使用。在改善服务器能源效率方面对液冷早就抱有很多期待，这种期待今年里得到了更多落地。

大数据一体机

七款大数据一体机，曙光XData大数据一体机、浪潮云海金融大数据一体机、FusionCube融合一体机、拓尔思-华为大数据一体机、知意图Hadoop-Based大数据一体机、众志和达SureSave BDP1000大数据一体机、云创存储数据立方云计算一体机，这些是服务器厂商针对市场对大数据应用表现出强烈需求时推出的定制化解决方案。从这些定制化解决方案的表现形势来看，浪潮、曙光的产品是依托自己在硬件设计、生产、制造上的优势融合大数据行业应用方案推出的硬件主导产品，其它余厂商则是利用自己的大数据软件产品拓展到硬件上形成一体化软件主导方案。

另外，大机凭借安全优势继续统占金融核心终端，高性能计算市场服务器走入液态竞争。除了针对特定企业应用，还有着更为庞大的通用服务器市场，此市场创新难言聚焦，更显多样化。

通用服务器市场创新思路

比起专业性应用更强的大机、UNIX服务器、高性能x86服务器、微服务器，通用的双路服务器占据着更大的企业市场。这类服务器性能创新上以应用Intel最新一代至强E5 v3为代表，在追求计算能力不断突破的情况下，在应用、维护方面实现多角度的更多创新。总结来看，大致有以下方面：

1、融合整机方案。当前，企业发展更加注重成本控制，同时企业的数据中心架构更加趋于复杂化，多种网络配置、多种企业应用平台、不同历史时期的设备在融合进新的网络架构中。为此，新时期的企业信息化建设更加考验企业IT部门的交付能力。为了更好的减轻未来IT管理者的工作负担，近两年市场上出现了更多整机交付方案，将计算、存储、网络、应用集于一体，如HP ConvergedSystem 200-HC StoreVirtual、Oracle Exadata X4-8、SimpliVityOmniCube等。企业应用IT的目的就在于可以积累更多发展资源，融合整机方案势必会成为一个重点。

2、耐高温。耐高温在服务器领域不是一个新话题了，但从今年起引起了更多厂商的重视。天地超云是这一领域较早关注耐高温特性研发的厂商。如今，联想也推出了自己的耐高温产品ThinkServer RD650，从需限制在30摄氏度到可以运行在45摄氏度的机房，这对有着大规模部署需求的企业会有吸引力。

3、自主可控。中国对信息安全的重视在今年达到一个，无论是因为斯诺登的吐槽或是国家建立国家级的信息安全机构将信息安全放在国家战略层面。总之，今年起国家对信息安全问题的重视给国产服务器厂商带来了一次难得发展契机。很多服务器厂商都注重强调自己产品的安全、自主可控，如宝德、浪潮、曙光、华为等，并在产品设计上对标国外厂商服务器，如处理的安全级别认证、虚拟平台的适配。但是，服务器安全需要更多硬件核心技术保障。目前，已经有很多非服务器核心部件的国际巨头厂商重视起与国内服务器厂商的合作，如为国产服务器厂商提供国际领先的IO加速部件。通过与国际领先企业的充分合作，有利国产服务器厂商向真正的“自主可控”迈进，不但拥有在单项技术上的单项创新，更多是可以做到服务用户整个使用过程的“自主可控”。

4、整体解决方案。云计算、大数据、物联网、移动互联等越来越多地进入了企业数据中心布局，服务器作为数据中心的核心业务承载终端需要承担更多责任。如企业新的服务器投资如何兼容老的IT设备，基于OpenStack的云部署对多种性能服务器的需求，业务如何更好的精细化分类存储……为此，企业和服务器供应上的合作变得更为广泛，已经超过服务器产品本身，服务器的采购更多关系企业战略发展。一个趋势是，服务器厂商必须将自己嵌入到企业业务中，从而为企业提供基于服务、基于数据中心的长远发展规划。

玄机

服务器产品平台的更新更多是仰仗着处理器平台的推出。今年Intel服务器处理器的升级产品是E7 v2和E5 v3，那些在IDC、Gartner的服务器市场统计露脸的都在第一时间了基于Intel新平台的服务器。