互聯網金融調查數據

㈠ 常用的互聯網金融大數據風控方式有哪些

1：驗證借款人信息
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以通過藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。

2：大數據分析提交的信息
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸一般都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。
3：分析客戶的消費信息
從客戶的電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。
4：參考客戶的社會屬性和行為進行評估
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高。經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。

5：調查客戶是否進入黑名單
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。

㈡ 互聯網金融產品有哪些

互聯網金融產品有很多，像余額寶、招財寶等寶類金融理財產品逐漸成為許多老專百姓日常生活中的屬一部分。一些商業銀行順應互聯網金融潮流的發展也推出了方便快捷的互聯網金融理財產品，例如平安銀行的平安盈、廣發銀行的智能金等。

這種互聯網金融理財產品非常方便快捷，既可以像活期存款一樣靈活存取，又可以實現比活期存款更可觀的投資收益。因此，有不少普通市民紛紛使用這些互聯網金融理財產品。實際上，這種金融理財產品主要是貨幣型基金，投資風險趨向穩健，投資收益一般為4%左右。不過，目前許多寶寶類產品的收益率都出現了較大幅度的下滑，寶寶類理財產品熱潮正在消退。

㈢ 做互聯網金融的調查報告有什麼現實意義

現實意義就是可以根據調查報告分析行業形勢，選擇合適的安全的理財平台

㈣ 基於互聯網金融的中小企業融資問題研究，應該找哪些數據分析

摘 要：隨著互聯網技術的不斷提升，網路信息化已經成為不可避免的趨勢。而對於企業融資來說，則正逐步進入互聯網金融時代。這種新的趨勢推動，也為中小企業提供了一種全新的融資渠道。基於互聯網金融的發展現狀及其在中小企業融資中所發揮的作用，對黑龍江省中小企業融資所面臨的問題進行闡述，分析問題的成因，並提出相應的對策建議。

關鍵詞：互聯網金融；中小企業融資；政策建議

中圖分類號：f83 文獻標志碼：a 文章編號：1673-291x（2016）17-0101-02

互聯網金融（itfin，即internet finance）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網和信息通用技術實現資金支付、融通、投資和中介服務的新型金融模式。隨著互聯網的成長以及向金融行業的延伸，互聯網金融已經在我國蓬勃發展。目前，我國互聯網金融發展過程中先後出現了大數據金融、貨幣基金、p2p網貸、眾籌、第三方支付以及第三方金融服務等多種模式。其中，貨幣基金就是利用互聯網的特性研發出來的一種高效的理財產品，如現在較為流行的余額寶、理財通等；網路信貸在我國起步相對較早，證監會在2000年頒布的《網上證券委託暫行管理辦法》中進一步完善了網上證券業務，現在該項業務也正逐步延伸到手機網上交易、網上開戶甚至推廣電子券商；p2p網貸又可以稱之為對等聯網，是指有多餘資金並有理財投資想法的個人，通過第三方網路平台相連接，採用信貸的方式將資金貸給有需求的他人。目前，在國內出現的p2p模式有2種：第一種是線上模式（online），第二種是線上到線下模式（online to offline）。眾籌則是有門檻低、種類多、依靠大眾、注重創新等特性，是一種面向群眾募資，以支持發起人或組織的行為。

黑龍江省經濟快速發展中存在的最突出問題就是中小企業融資難問題。而此前發布的哈爾濱市總商會民營企業投融資平台，也恰恰是為了解決中小企業融資渠道單一、信用擔保體制不健全等問題而提出的一個大膽嘗試。

作為一個新興行業，互聯網金融對黑龍江省的經濟發展起到了巨大的作用。當前黑龍江省的經濟發展正在面臨一個新常態，在這種新的發展需求下，過去陳舊的發展模式已經不再適用。企業需要轉型升級，需要資金，需要擴大自身的發展。在新的局勢面前，我們要尋找創新型的管理模式，這就需要金融的支持。盡管黑龍江的經濟發展相對於全國其他地區較為落後，但後發展地區也有其獨特發展優勢，如資源優勢。我們可以先了解其他地區的發展模式，然後將其優秀的發展模式引入黑龍江省，並結合本省的省情進一步將優勢擴大，從而降低黑龍江省的資源成本。同時，結合互聯網的優勢，通過互聯網金融、投融資聯盟，為企業和金融服務機構提供平台，推動黑龍江省互聯網金融的發展。互聯網金融不只是一個網路平台的革命，而且未來還會帶來「客戶革命」。簡單來說，政府認為互聯網金融屬於服務性的輔助功能，是處理大金融機構暫且處理不了的問題。當客戶了解、熟悉並認可互聯網金融能夠解決交易成本及便利性問題時，那麼就會產生蝴蝶效應，使更多的客戶通過互聯網金融來獲得資金。

互聯網金融能夠有效解決信息不對等的問題，能夠對中小企業融資起到快速的推動作用。同時它還能解決買賣雙方的信息不對等和借款方融資條件等問題。互聯網金融正逐步向我們靠近，甚至在我們生活中的部分領域已經起到了主導作用。

中小企業利用自身的經營優勢保證了其在經濟上的快速成長，為社會發展創造了巨大的經濟效益和社會效益。盡管在發展的過程中中小企業也面臨著傳統金融的約束，存在融資難、融資貴等問題，但目前我國的中小企業正不斷壯大，正日益成為我國經濟發展的主力軍，互聯網金融的產生也恰好能夠適當解決這些問題。

（一）黑龍江省中小企業融資存在的問題

1.抵禦外來風險的能力較差

黑龍江省中小企業起步相對較晚，企業原始積累時間短、資金少，經常會出現營運能力

較低、償債能力不足、資金周轉困難等問題，一些企業甚至面臨破產；還有一些企業還未完成原始資本積累，更不具備對外融資資格。因此，當外部市場產生一些不可預測的影響時，對這些企業的經營能力就直接構成了致命的威脅。

2.中小企業融資渠道過於單一

針對2014年黑龍江省中小企業資金來源的調查顯示，固定資產融資情況為：內源融資佔72.5%，親友借款佔9.8%，銀行貸款佔8.8%，商業信用佔3.3%，其他佔2.1%，股權佔1.8%，創業基金佔1.1%，融資租賃佔0.6%；流動資金融資情況是：內源融資佔75.3%，銀行貸款佔9.7%，親友借款佔6.3%，商業信用佔6.4%，其他佔2.3%。從上面數據可以看出，在中小企業的融資結構中，內源融資佔比最高；在外源融資中，銀行貸款佔比較高。但由於中小企業經營規模小、資信等級低、融資成本過高等原因，難以得到銀行長期資金支持，影響了企業的擴大再生產，制約了企業的成長。

3.借貸成本過高，擔保能力有限

由於黑龍江省中小企業技術和經營管理水平較低、不穩定因素較多、盈利能力較低，同時，由於企業的資金補償機制不完善、擔保機構的效率低下，所以，銀行做貸款風險評估時，這樣的企業往往會被評為風險過大，不太願意向其提供相應的貸款，即使提供貸款，其所負擔的貸款利率也都高於央行所公布的貸款基準利率。根據黑龍江省政府金融辦公室公布的數據顯示，在2014年黑龍江省金融機構發放給中小企業的貸款中，其貸款利率絕大多數超過了貸款基準利率，平均超過貸款基準利率19.3%，大幅增加了中小企業的融資成本。

4.企業社會信用環境較差

目前，正是黑龍江省中小企業改革發展的快速時期，但有些企業改革只注重形式，注重短期獲利行為，經常出現逃避銀行債務現象。一些黑龍江省中小企業在日益激烈的市場競爭中逐步顯露出了自身的缺點，有些甚至為了獲得銀行貸款製造虛假的交易合同，並利用一些不規范的手段來逃避銀行債務。這些現象都給銀行帶來了巨大的損失，嚴重破壞了社會信用環境，導致各商業銀行不願輕易對中小企業發放貸款。

（二）黑龍江省中小企業融資難的成因

1.地理位置決定了企業發展緩慢

黑龍江省的地理位置決定了黑龍江省中小企業與南方企業在地理、氣候等多方面所處的劣勢。冬季氣溫較低，沒有先天的海港條件，沿海貿易發展較為困難，導致中小企業的成長性變弱，許多金融機構不願為中小企業融資提供便利。

2.由於金融的制約，對中小企業融資產生了抑製作用

長期以來，我國更注重於大中型企業的發展而忽視了中小企業，導致中小企業被邊緣化。中小企業在規模、結構和管理方面都與大型企業存在著明顯的不同，但商業銀行所建立的信用評價和信貸管理體系更適用於大型企業，使得中小企業不能更好適應這種評價體系。政策的缺陷嚴重製約了黑龍江省中小企業的進一步發展。金融越不發達，融資成本就越高。由於金融長期的制約，出現了資金不流暢的現象，這就對整個社會的融資，特別是中小企業的融資產生了抑製作用。

3.由於銀行激勵機制不健全，導致中小企業融資難

在我國的銀行改革和發展過程中，商業銀行僅對信用風險約束機制進行了強化，卻沒有建立與之相對應的激勵機制，在風險控制方面，客戶經理所承擔的責任與其收入出現了嚴重不對稱，使得客戶經理在向企業貸款的時候產生了「惜貸」的心理。不僅如此，銀行對企業貸款之後需要持續跟蹤企業情況，但由於運營成本過高，加上缺少對客戶經理有效的激勵來控制貸款風險，因此，一些存在高風險貸款的企業項目未能被及時的排查，導致中小企業貸款的整體違約率較高，銀行在對中小企業房貸時就產生「易違約」的不良印象，再加上「檸檬市場」條件下可能出現的逆向選擇與道德風險問題，使得銀行會選擇收緊針對中小企業融

資需求的信貸供給，這也正是造成中小企業融資難的另一個關鍵原因。

（一）開拓黑龍江省中小企業融資的新途徑

中小企業所遇到的融資問題嚴重影響著黑龍江省中小企業的可持續發展。解決目前中小企業存在的融資問題是一項復雜的工程，要堅持開拓創新的精神，完善符合黑龍江省省情的各種規章制度，全面系統地解決中小企業融資困難問題，逐步優化中小企業資本結構。

（二）建立現代企業制度，提高企業素質

中小企業要站在戰略發展、全面優化的角度，運用科學發展觀，建立現代企業制度，明晰產權關系，優化產權結構，實現企業治理結構的合理化和科學化，建立規范的信用管理制度，提升信用水平；同時，促進與大型企業的積聚和融合，吸取優勢，降低風險。創造高效的企業發展模式，擴大企業對社會的影響，提升企業在同行業中的競爭力，增強外部融資能力，改善企業融資環境。

（三）鼓勵各類型互聯網金融平台建設

利用黑龍江省長期所積累信息技術優勢，促進互聯網金融相關企業的合作與交流，鼓勵省內p2p、眾籌、第三方支付、大數據等網落平台的設立，鼓勵傳統中小企業和金融公司設立互聯網金融部門以及相關產品開發部門，並提供相應的技術支持。

（四）拓寬互聯網金融對企業的融資渠道

增加財政資金作為政策引導資金，並且吸引和鼓勵社會資金的參與。鼓勵省內滿足條件的互聯網金融企業在新三板上市。對於支持中小企業融資的互聯網金融機構，黑龍江省應根據其對中小企業提供的融資規模給予相應的補貼。可以通過互聯網金融來實現中小企業的融資，通過p2p、眾籌、第三方支付、大數據金融等方式來實現融資，轉變中小企業過度依賴銀行的局面。

㈤ 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用

大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化（Capitalization）。

大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。

數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。

無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。

在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。

㈥ 互聯網金融風控模型，需要多大的數據

1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控

由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建立對應的風險點及風控策略。
例如：
針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。

2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控

身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。

3、基於第三方平台服務及數據做風控

互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務
IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等
輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等

4、基於傳統行業數據做風控

人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。

5、線下實地盡職調查數據

包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。
雖然貌似與大數據無關，但線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。

㈦ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些

由於互聯網金融概念較為寬泛，支付、投資理財、信貸、徵信、虛擬貨幣發行（比特幣等）、金融產品搜索等不同領域所關注的核心指標並不相同；即便是相同領域 的公司，由於核心業務模式的差異導致大家所關注指標也不相同。因此從運營角度來看，最靠譜的是結合公司的核心業務模式來歸納運營指標。

互聯網金融公司的金融屬性，從經營風險的角度來看，風險貫穿互聯網金融公司的企業日常運營、IT平台運營等過程，這與普通互聯網公司的運營主要關注產品運 營有極大不同，因此以下所指的運營並不單純指普通互聯網公司的運營部門的運營，而是從整個互聯網公司企業運營角度來說的。

根據互聯網共性可以總結出對應量化指標體系：
1、用戶指標：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價（平均投資額度）、用戶分布（各等級佔比）、互動指標等等。
2、產品指標：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、流標數、風險系數、熱度（受歡迎度）等等。
3、營銷渠道指標：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、營銷活動指標：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等等
5、合作方指標：合作帶來的項目數、項目通過率、風險系數、成本等等
6、風控指標：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等等
7、支付渠道指標：渠道轉化率、渠道成功率、支付渠道來源、渠道成本等等
8、IT平台指標：用戶體驗指標（包括響應速度等）、可靠性指標、安全性指標等等。這塊與互聯網的指標類似。
9、客服指標：投訴分類、接通率、投訴渠道、響應速度、滿意度等等
10、競爭性指標：競爭對手分析指標、互聯網輿情監控指標等等

運營不要只關注那些數據，數據是外在的，是基礎，而產品和平台核心競爭力才是發展的王道，數據+產品，找到平台最優的發展平衡點，才是運營下的這盤棋的目的。

㈧ 大數據金融是不是互聯網金融

大數據並不是單指互聯網金融。

大數據金融是指依託於海量、非結構化的數據，通過互聯網、雲計算等信息化方式對其數據進行專業化的挖掘和分析，並與傳統金融服務相結合，創新性開展相關資金融通工作的統稱。

大數據金融擴充了金融業的企業種類，不再是傳統金融獨大，並創新了金融產品和服務，擴大了客戶范圍，降低了企業成本。大數據金融按照平台運營模式，可分為平台金融和供應鏈金融兩大模式。兩種模式代表企業分別為阿里金融和京東金融。

拓展資料：

互聯網金融行業面臨大洗牌

在去杠桿的嚴監管的大背景下,近期信用風險事件頻頻爆發,根據網貸之家的數據顯示,自6月以來,P2P行業新增問題平台133家,其中95家發布了相關逾期或停業兌付公告。

違約事件頻發的主要原因1)隨著市面上資金收緊,一些資質較差的企業出現債務違約,影響到相關P2P平台2)一些產品不合規、風控能力較差的平台,高返利的平台受到資金收緊的影響資金鏈斷裂3)P2P平台頻繁暴雷,引發投資者恐慌性擠兌,一些運營良好的P2P平台受到波及導致兌付困難。

短期來看行業集中暴雷會導致行業承壓,另一方面隨著不良企業出清,風控良好、經營合規的頭部互金公司有望迎來快速發展,互聯網金融企業能夠服務一些傳統金融機構難以觸及的領域作為傳統金融機構有效補充,隨著百行徵信建立,徵信體系的逐漸完善,預計行業風控能力將顯著提升,重點關注行業頭部企業

㈨ 當前互聯網金融有哪些潛在風險

第一是信用違約風險，即互聯網理財產品能否實現其承諾的投資收益率。例如，阿里巴巴的余額寶當前的收益率低於5%，且余額寶的性質是貨幣市場基金。但網路百發的預期收益率高達8%，這就不由得讓我們想問，百發最終投資的基礎資產是什麼?在全球經濟增長低迷、中國經濟潛在增速下降、國內製造業存在普遍產能過剩、國內服務業開放不足、影子銀行體系風險逐漸顯現的背景下，如何實現8%的高收益?除了給企業做過橋貸款、以及給房地產開發商與地方融資平台融資外，還有哪些高收益率的投資渠道?

第二是期限錯配風險，即互聯網理財產品投資資產是期限較長的，而負債是期限很短的，一旦負債到期不能按時滾動，就可能發生流動性風險。當然，金融機構的一大功能就是將短期資金轉化為長期資金，因此金融機構都會面臨不同程度的期限錯配，而其中的關鍵是錯配的程度。聯想到網路百發給出的承諾是允許投資者隨時贖回，這無疑最大程度地加劇了流動性風險。既要允許隨時贖回，還能給出8%的預期收益率，這當然令缺乏經驗的投資者歡欣鼓舞，但也會令富有經驗的投資者疑慮重重。

第三是最後貸款人風險。如前所述，盡管商業銀行也面臨期限錯配風險、商業銀行發行的理財產品也面臨信用違約風險與期限錯配風險，但與互聯網金融相比的一個重要區別是，商業銀行最終能夠獲得央行提供的最後貸款人支持。當然，這一支持是有很大代價的，例如商業銀行必須繳納20%的法定存款准備金、自有資本充足率必須高於8%、必須滿足監管機構關於風險撥備與流動性比率的要求等。相比之下，互聯網金融目前面臨監管缺失的格局，因此運營成本較低，但如果缺乏最後貸款人保護，那麼一旦互聯網金融產品違約，最終誰來買單?互聯網金融企業有能力構築強大的自主性風險防禦體系嗎?

除上述傳統風險外，中國互聯網金融產品還面臨一系列獨特風險，以下筆者將按照重要性由高至低的排序來依次梳理這些風險：

其一是法律風險。目前互聯網金融行業尚處於無門檻、無標准、無監管的三無狀態。這導致部分互聯網金融產品(尤其是理財產品)遊走於合法與非法之間的灰色區域，稍有不慎就可能觸碰到「非法吸收公眾存款」或「非法集資」的高壓線。例如，前段時間湖北省的天力貸在運行半年後被擠兌、停止運轉後，就是被以非法吸收公眾存款而立案的。由於缺乏門檻與標准，導致當前中國互聯網金融領域魚龍混雜，從業者心態浮躁、一擁而上，一旦形成互聯網金融泡沫，並出現較大幅度違約的格局，就很容易導致中國政府過早收緊對互聯網金融的控制，從而抑制行業的可持續發展。中國的互聯網金融業應避免重蹈當年信託業、證券業發展初期的亂象。

其二是增大了央行進行貨幣信貸調控的難度。一方面，互聯網金融創新使得央行的傳統貨幣政策中間目標面臨一系列挑戰。例如，虛擬貨幣(例如Q幣)是否應該計入M1?再如，由於互聯網金融企業不受法定存款准備金體系的約束，這實際上導致了貨幣乘數的放大。又如，如何來看待傳統貨幣與虛擬貨幣之間的互動與轉化?另一方面，互聯網金融的發展也削弱了中央政府信貸政策的效果。例如，如果房地產開發商傳統融資渠道被收緊，那麼很可能會考慮到通過互聯網金融來融資。事實上，最近一年來中國互聯網理財產品的大發展，其宏觀背景就與中國政府收緊了對影子銀行體系的監控，導致地方融資平台、房地產開發商等市場主體不得不尋找新的融資來源有關。

其三是個人信用信息被濫用的風險。首先，由互聯網金融企業通過數據挖掘與數據分析，獲得個人與企業的信用信息，並將之用於信用評級的主要依據，此舉是否合理合法?其次，通過上述渠道獲得的信息，能否真正全面准確地衡量被評級主體的信用風險，這裡面是否存在著選擇性偏誤與系統性偏差?

其四是信息不對稱與信息透明度問題。如前所述，目前互聯網金融行業處於監管缺失的狀態。那麼，誰來驗證最終借款人提供資料的真實性?有無獨立第三方能夠對此進行風險管控?如何防範互聯網金融企業自身的監守自盜行為?畢竟，有關調查顯示，目前在互聯網P2P類公司中，有專業的風險控制團隊的僅占兩成左右。

其五是技術風險。與傳統商業銀行有著獨立性很強的通信網路不同，互聯網金融企業處於開放式的網路通信系統中，TCP/IP協議自身的安全性面臨較大非議，而當前的密鑰管理與加密技術也不完善，這就導致互聯網金融體系很容易遭受計算機病毒以及網路黑客的攻擊。目前考慮到互聯網金融賬戶被盜風險較大，阻礙了不少人參與互聯網金融，這其中絕非沒有專業的金融或IT人士。因此，互聯網企業必須對自身的交易系統、數據系統等進行持續的高投入以保障安全，而這無疑會加大互聯網金融企業的運行成本，削弱其相對於傳統金融行業的成本優勢。

㈩ 互聯網金融大數據風控到底怎麼玩

互聯網金融是指以依託於支付、雲計算、社交網路已及搜索引擎等互聯網工具，實現資金融通、支付和信息中介等業務的一種新興金融。做好互聯網金融，要立足於三個基本點:平台、數據、金融。而在這其中，大數據，作為連接平台、用戶、金融等方面的工具，有著舉足輕重的意義。
由於互聯網金融涉及廣泛、囊括多個領域，各領域的風控策略也不盡相同，不能一概而論，下面就大數據風控在互聯網金融領域的運用做一個大致的分類和解析。

首先，如何理解大數據風控
大數據風控的有效性除了強調數據的海量外，更重要的在於用於風控的數據的廣度和深度。其中：
數據的廣度：指用於風控的數據源多樣化，任何互聯網金融企業並不能指望依據單一的海量數據就解決風控問題，正如在傳統金融風控中強調的「交叉驗證」的原則一樣，應當通過多樣化的數據來交叉驗證風險模型。互聯網金融的風控策略也如此，可能對同一風險事件採用了多種策略。
數據的深度：指用於風控的數據應當基於某個垂直領域真實業務場景及過程完整記錄，從而保證數據能夠還原真實的業務過程邏輯。例如，很多第三方支付平台有豐富的真實交易記錄，但由於大部分場景下無法獲取交易商品的詳細信息及用戶身份，在用於風控時候價值大打折扣，因而數據的完整性和垂直深度很重要。

互聯網金融產品如何利用大數據做風控，大致有以下一些分類和方向：
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控。由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建對應的風險點及風控策略。
例如： 針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。

2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控。
>>>>身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
>>>>交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
>>>>信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
>>>>行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
>>>>黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。

3、基於第三方平台服務及數據做風控 互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務。

>>>>IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等；
>>>>輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等

4、基於傳統行業數據做風控 人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。

5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。


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