互联网金融调查数据

㈠ 常用的互联网金融大数据风控方式有哪些

1：验证借款人信息
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以通过借助银联数据来验证银行卡号和姓名。
其他的验证客户的方式包括让客户出示其他银行的信用卡及刷卡记录，或者验证客户的学历证书和身份认证。

2：大数据分析提交的信息
大部分的贷款申请都从线下移到了线上，特别是在互联网金融领域，消费贷一般都是以线上申请为主的。
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。
3：分析客户的消费信息
从客户的电商消费记录、旅游消费记录、以及加油消费记录都可以作为评估其信用的依据。有的互联金融公司专门从事个人电商消费数据分析，只要客户授权其登陆电商网站，其可以借助于工具将客户历史消费数据全部抓取并进行汇总和评分。
4：参考客户的社会属性和行为进行评估
参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低；年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高。经常不交公共事业费和物业费的人，其贷款违约率较高。经常换工作，收入不稳定的人贷款违约率较高。经常参加社会公益活动的人，成为各种组织会员的人，其贷款违约率低。经常更换手机号码的人贷款违约率比一直使用一个电话号码的人高很多。

5：调查客户是否进入黑名单
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单，真正有价值的黑名单在两百万左右。
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。

㈡ 互联网金融产品有哪些

互联网金融产品有很多，像余额宝、招财宝等宝类金融理财产品逐渐成为许多老专百姓日常生活中的属一部分。一些商业银行顺应互联网金融潮流的发展也推出了方便快捷的互联网金融理财产品，例如平安银行的平安盈、广发银行的智能金等。

这种互联网金融理财产品非常方便快捷，既可以像活期存款一样灵活存取，又可以实现比活期存款更可观的投资收益。因此，有不少普通市民纷纷使用这些互联网金融理财产品。实际上，这种金融理财产品主要是货币型基金，投资风险趋向稳健，投资收益一般为4%左右。不过，目前许多宝宝类产品的收益率都出现了较大幅度的下滑，宝宝类理财产品热潮正在消退。

㈢ 做互联网金融的调查报告有什么现实意义

现实意义就是可以根据调查报告分析行业形势，选择合适的安全的理财平台

㈣ 基于互联网金融的中小企业融资问题研究，应该找哪些数据分析

摘 要：随着互联网技术的不断提升，网络信息化已经成为不可避免的趋势。而对于企业融资来说，则正逐步进入互联网金融时代。这种新的趋势推动，也为中小企业提供了一种全新的融资渠道。基于互联网金融的发展现状及其在中小企业融资中所发挥的作用，对黑龙江省中小企业融资所面临的问题进行阐述，分析问题的成因，并提出相应的对策建议。

关键词：互联网金融；中小企业融资；政策建议

中图分类号：f83 文献标志码：a 文章编号：1673-291x（2016）17-0101-02

互联网金融（itfin，即internet finance）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网和信息通用技术实现资金支付、融通、投资和中介服务的新型金融模式。随着互联网的成长以及向金融行业的延伸，互联网金融已经在我国蓬勃发展。目前，我国互联网金融发展过程中先后出现了大数据金融、货币基金、p2p网贷、众筹、第三方支付以及第三方金融服务等多种模式。其中，货币基金就是利用互联网的特性研发出来的一种高效的理财产品，如现在较为流行的余额宝、理财通等；网络信贷在我国起步相对较早，证监会在2000年颁布的《网上证券委托暂行管理办法》中进一步完善了网上证券业务，现在该项业务也正逐步延伸到手机网上交易、网上开户甚至推广电子券商；p2p网贷又可以称之为对等联网，是指有多余资金并有理财投资想法的个人，通过第三方网络平台相连接，采用信贷的方式将资金贷给有需求的他人。目前，在国内出现的p2p模式有2种：第一种是线上模式（online），第二种是线上到线下模式（online to offline）。众筹则是有门槛低、种类多、依靠大众、注重创新等特性，是一种面向群众募资，以支持发起人或组织的行为。

黑龙江省经济快速发展中存在的最突出问题就是中小企业融资难问题。而此前发布的哈尔滨市总商会民营企业投融资平台，也恰恰是为了解决中小企业融资渠道单一、信用担保体制不健全等问题而提出的一个大胆尝试。

作为一个新兴行业，互联网金融对黑龙江省的经济发展起到了巨大的作用。当前黑龙江省的经济发展正在面临一个新常态，在这种新的发展需求下，过去陈旧的发展模式已经不再适用。企业需要转型升级，需要资金，需要扩大自身的发展。在新的局势面前，我们要寻找创新型的管理模式，这就需要金融的支持。尽管黑龙江的经济发展相对于全国其他地区较为落后，但后发展地区也有其独特发展优势，如资源优势。我们可以先了解其他地区的发展模式，然后将其优秀的发展模式引入黑龙江省，并结合本省的省情进一步将优势扩大，从而降低黑龙江省的资源成本。同时，结合互联网的优势，通过互联网金融、投融资联盟，为企业和金融服务机构提供平台，推动黑龙江省互联网金融的发展。互联网金融不只是一个网络平台的革命，而且未来还会带来“客户革命”。简单来说，政府认为互联网金融属于服务性的辅助功能，是处理大金融机构暂且处理不了的问题。当客户了解、熟悉并认可互联网金融能够解决交易成本及便利性问题时，那么就会产生蝴蝶效应，使更多的客户通过互联网金融来获得资金。

互联网金融能够有效解决信息不对等的问题，能够对中小企业融资起到快速的推动作用。同时它还能解决买卖双方的信息不对等和借款方融资条件等问题。互联网金融正逐步向我们靠近，甚至在我们生活中的部分领域已经起到了主导作用。

中小企业利用自身的经营优势保证了其在经济上的快速成长，为社会发展创造了巨大的经济效益和社会效益。尽管在发展的过程中中小企业也面临着传统金融的约束，存在融资难、融资贵等问题，但目前我国的中小企业正不断壮大，正日益成为我国经济发展的主力军，互联网金融的产生也恰好能够适当解决这些问题。

（一）黑龙江省中小企业融资存在的问题

1.抵御外来风险的能力较差

黑龙江省中小企业起步相对较晚，企业原始积累时间短、资金少，经常会出现营运能力

较低、偿债能力不足、资金周转困难等问题，一些企业甚至面临破产；还有一些企业还未完成原始资本积累，更不具备对外融资资格。因此，当外部市场产生一些不可预测的影响时，对这些企业的经营能力就直接构成了致命的威胁。

2.中小企业融资渠道过于单一

针对2014年黑龙江省中小企业资金来源的调查显示，固定资产融资情况为：内源融资占72.5%，亲友借款占9.8%，银行贷款占8.8%，商业信用占3.3%，其他占2.1%，股权占1.8%，创业基金占1.1%，融资租赁占0.6%；流动资金融资情况是：内源融资占75.3%，银行贷款占9.7%，亲友借款占6.3%，商业信用占6.4%，其他占2.3%。从上面数据可以看出，在中小企业的融资结构中，内源融资占比最高；在外源融资中，银行贷款占比较高。但由于中小企业经营规模小、资信等级低、融资成本过高等原因，难以得到银行长期资金支持，影响了企业的扩大再生产，制约了企业的成长。

3.借贷成本过高，担保能力有限

由于黑龙江省中小企业技术和经营管理水平较低、不稳定因素较多、盈利能力较低，同时，由于企业的资金补偿机制不完善、担保机构的效率低下，所以，银行做贷款风险评估时，这样的企业往往会被评为风险过大，不太愿意向其提供相应的贷款，即使提供贷款，其所负担的贷款利率也都高于央行所公布的贷款基准利率。根据黑龙江省政府金融办公室公布的数据显示，在2014年黑龙江省金融机构发放给中小企业的贷款中，其贷款利率绝大多数超过了贷款基准利率，平均超过贷款基准利率19.3%，大幅增加了中小企业的融资成本。

4.企业社会信用环境较差

目前，正是黑龙江省中小企业改革发展的快速时期，但有些企业改革只注重形式，注重短期获利行为，经常出现逃避银行债务现象。一些黑龙江省中小企业在日益激烈的市场竞争中逐步显露出了自身的缺点，有些甚至为了获得银行贷款制造虚假的交易合同，并利用一些不规范的手段来逃避银行债务。这些现象都给银行带来了巨大的损失，严重破坏了社会信用环境，导致各商业银行不愿轻易对中小企业发放贷款。

（二）黑龙江省中小企业融资难的成因

1.地理位置决定了企业发展缓慢

黑龙江省的地理位置决定了黑龙江省中小企业与南方企业在地理、气候等多方面所处的劣势。冬季气温较低，没有先天的海港条件，沿海贸易发展较为困难，导致中小企业的成长性变弱，许多金融机构不愿为中小企业融资提供便利。

2.由于金融的制约，对中小企业融资产生了抑制作用

长期以来，我国更注重于大中型企业的发展而忽视了中小企业，导致中小企业被边缘化。中小企业在规模、结构和管理方面都与大型企业存在着明显的不同，但商业银行所建立的信用评价和信贷管理体系更适用于大型企业，使得中小企业不能更好适应这种评价体系。政策的缺陷严重制约了黑龙江省中小企业的进一步发展。金融越不发达，融资成本就越高。由于金融长期的制约，出现了资金不流畅的现象，这就对整个社会的融资，特别是中小企业的融资产生了抑制作用。

3.由于银行激励机制不健全，导致中小企业融资难

在我国的银行改革和发展过程中，商业银行仅对信用风险约束机制进行了强化，却没有建立与之相对应的激励机制，在风险控制方面，客户经理所承担的责任与其收入出现了严重不对称，使得客户经理在向企业贷款的时候产生了“惜贷”的心理。不仅如此，银行对企业贷款之后需要持续跟踪企业情况，但由于运营成本过高，加上缺少对客户经理有效的激励来控制贷款风险，因此，一些存在高风险贷款的企业项目未能被及时的排查，导致中小企业贷款的整体违约率较高，银行在对中小企业房贷时就产生“易违约”的不良印象，再加上“柠檬市场”条件下可能出现的逆向选择与道德风险问题，使得银行会选择收紧针对中小企业融

资需求的信贷供给，这也正是造成中小企业融资难的另一个关键原因。

（一）开拓黑龙江省中小企业融资的新途径

中小企业所遇到的融资问题严重影响着黑龙江省中小企业的可持续发展。解决目前中小企业存在的融资问题是一项复杂的工程，要坚持开拓创新的精神，完善符合黑龙江省省情的各种规章制度，全面系统地解决中小企业融资困难问题，逐步优化中小企业资本结构。

（二）建立现代企业制度，提高企业素质

中小企业要站在战略发展、全面优化的角度，运用科学发展观，建立现代企业制度，明晰产权关系，优化产权结构，实现企业治理结构的合理化和科学化，建立规范的信用管理制度，提升信用水平；同时，促进与大型企业的积聚和融合，吸取优势，降低风险。创造高效的企业发展模式，扩大企业对社会的影响，提升企业在同行业中的竞争力，增强外部融资能力，改善企业融资环境。

（三）鼓励各类型互联网金融平台建设

利用黑龙江省长期所积累信息技术优势，促进互联网金融相关企业的合作与交流，鼓励省内p2p、众筹、第三方支付、大数据等网落平台的设立，鼓励传统中小企业和金融公司设立互联网金融部门以及相关产品开发部门，并提供相应的技术支持。

（四）拓宽互联网金融对企业的融资渠道

增加财政资金作为政策引导资金，并且吸引和鼓励社会资金的参与。鼓励省内满足条件的互联网金融企业在新三板上市。对于支持中小企业融资的互联网金融机构，黑龙江省应根据其对中小企业提供的融资规模给予相应的补贴。可以通过互联网金融来实现中小企业的融资，通过p2p、众筹、第三方支付、大数据金融等方式来实现融资，转变中小企业过度依赖银行的局面。

㈤ 大数据和人工智能在互联网金融领域有哪些应用

大数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式，从而实现了巨大的商业价值。这四个方面（“四个C”）包括：数据质量的兼容性（Compatibility）、数据运用的关联性（Connectedness）、数据分析的成本（Cost）以及数据价值的转化（Capitalization）。

大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外，大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内，金融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。

数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”，而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融机构在技术层面所面临的主要挑战。此外，数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员，金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。

在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段，帮助IT不断挖掘新的关联洞察，更好地满足业务需求。

㈥ 互联网金融风控模型，需要多大的数据

1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控

由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建立对应的风险点及风控策略。
例如：
针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。

2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控

身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。

3、基于第三方平台服务及数据做风控

互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务
Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务
IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等
舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等

4、基于传统行业数据做风控

人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。

5、线下实地尽职调查数据

包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。
虽然貌似与大数据无关，但线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。

㈦ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些

由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域 的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。

互联网金融公司的金融属性，从经营风险的角度来看，风险贯穿互联网金融公司的企业日常运营、IT平台运营等过程，这与普通互联网公司的运营主要关注产品运 营有极大不同，因此以下所指的运营并不单纯指普通互联网公司的运营部门的运营，而是从整个互联网公司企业运营角度来说的。

根据互联网共性可以总结出对应量化指标体系：
1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。
3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等
5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等
6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等
7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等
8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。
9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等
10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等

运营不要只关注那些数据，数据是外在的，是基础，而产品和平台核心竞争力才是发展的王道，数据+产品，找到平台最优的发展平衡点，才是运营下的这盘棋的目的。

㈧ 大数据金融是不是互联网金融

大数据并不是单指互联网金融。

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。

大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。

拓展资料：

互联网金融行业面临大洗牌

在去杠杆的严监管的大背景下,近期信用风险事件频频爆发,根据网贷之家的数据显示,自6月以来,P2P行业新增问题平台133家,其中95家发布了相关逾期或停业兑付公告。

违约事件频发的主要原因1)随着市面上资金收紧,一些资质较差的企业出现债务违约,影响到相关P2P平台2)一些产品不合规、风控能力较差的平台,高返利的平台受到资金收紧的影响资金链断裂3)P2P平台频繁暴雷,引发投资者恐慌性挤兑,一些运营良好的P2P平台受到波及导致兑付困难。

短期来看行业集中暴雷会导致行业承压,另一方面随着不良企业出清,风控良好、经营合规的头部互金公司有望迎来快速发展,互联网金融企业能够服务一些传统金融机构难以触及的领域作为传统金融机构有效补充,随着百行征信建立,征信体系的逐渐完善,预计行业风控能力将显著提升,重点关注行业头部企业

㈨ 当前互联网金融有哪些潜在风险

第一是信用违约风险，即互联网理财产品能否实现其承诺的投资收益率。例如，阿里巴巴的余额宝当前的收益率低于5%，且余额宝的性质是货币市场基金。但网络百发的预期收益率高达8%，这就不由得让我们想问，百发最终投资的基础资产是什么?在全球经济增长低迷、中国经济潜在增速下降、国内制造业存在普遍产能过剩、国内服务业开放不足、影子银行体系风险逐渐显现的背景下，如何实现8%的高收益?除了给企业做过桥贷款、以及给房地产开发商与地方融资平台融资外，还有哪些高收益率的投资渠道?

第二是期限错配风险，即互联网理财产品投资资产是期限较长的，而负债是期限很短的，一旦负债到期不能按时滚动，就可能发生流动性风险。当然，金融机构的一大功能就是将短期资金转化为长期资金，因此金融机构都会面临不同程度的期限错配，而其中的关键是错配的程度。联想到网络百发给出的承诺是允许投资者随时赎回，这无疑最大程度地加剧了流动性风险。既要允许随时赎回，还能给出8%的预期收益率，这当然令缺乏经验的投资者欢欣鼓舞，但也会令富有经验的投资者疑虑重重。

第三是最后贷款人风险。如前所述，尽管商业银行也面临期限错配风险、商业银行发行的理财产品也面临信用违约风险与期限错配风险，但与互联网金融相比的一个重要区别是，商业银行最终能够获得央行提供的最后贷款人支持。当然，这一支持是有很大代价的，例如商业银行必须缴纳20%的法定存款准备金、自有资本充足率必须高于8%、必须满足监管机构关于风险拨备与流动性比率的要求等。相比之下，互联网金融目前面临监管缺失的格局，因此运营成本较低，但如果缺乏最后贷款人保护，那么一旦互联网金融产品违约，最终谁来买单?互联网金融企业有能力构筑强大的自主性风险防御体系吗?

除上述传统风险外，中国互联网金融产品还面临一系列独特风险，以下笔者将按照重要性由高至低的排序来依次梳理这些风险：

其一是法律风险。目前互联网金融行业尚处于无门槛、无标准、无监管的三无状态。这导致部分互联网金融产品(尤其是理财产品)游走于合法与非法之间的灰色区域，稍有不慎就可能触碰到“非法吸收公众存款”或“非法集资”的高压线。例如，前段时间湖北省的天力贷在运行半年后被挤兑、停止运转后，就是被以非法吸收公众存款而立案的。由于缺乏门槛与标准，导致当前中国互联网金融领域鱼龙混杂，从业者心态浮躁、一拥而上，一旦形成互联网金融泡沫，并出现较大幅度违约的格局，就很容易导致中国政府过早收紧对互联网金融的控制，从而抑制行业的可持续发展。中国的互联网金融业应避免重蹈当年信托业、证券业发展初期的乱象。

其二是增大了央行进行货币信贷调控的难度。一方面，互联网金融创新使得央行的传统货币政策中间目标面临一系列挑战。例如，虚拟货币(例如Q币)是否应该计入M1?再如，由于互联网金融企业不受法定存款准备金体系的约束，这实际上导致了货币乘数的放大。又如，如何来看待传统货币与虚拟货币之间的互动与转化?另一方面，互联网金融的发展也削弱了中央政府信贷政策的效果。例如，如果房地产开发商传统融资渠道被收紧，那么很可能会考虑到通过互联网金融来融资。事实上，最近一年来中国互联网理财产品的大发展，其宏观背景就与中国政府收紧了对影子银行体系的监控，导致地方融资平台、房地产开发商等市场主体不得不寻找新的融资来源有关。

其三是个人信用信息被滥用的风险。首先，由互联网金融企业通过数据挖掘与数据分析，获得个人与企业的信用信息，并将之用于信用评级的主要依据，此举是否合理合法?其次，通过上述渠道获得的信息，能否真正全面准确地衡量被评级主体的信用风险，这里面是否存在着选择性偏误与系统性偏差?

其四是信息不对称与信息透明度问题。如前所述，目前互联网金融行业处于监管缺失的状态。那么，谁来验证最终借款人提供资料的真实性?有无独立第三方能够对此进行风险管控?如何防范互联网金融企业自身的监守自盗行为?毕竟，有关调查显示，目前在互联网P2P类公司中，有专业的风险控制团队的仅占两成左右。

其五是技术风险。与传统商业银行有着独立性很强的通信网络不同，互联网金融企业处于开放式的网络通信系统中，TCP/IP协议自身的安全性面临较大非议，而当前的密钥管理与加密技术也不完善，这就导致互联网金融体系很容易遭受计算机病毒以及网络黑客的攻击。目前考虑到互联网金融账户被盗风险较大，阻碍了不少人参与互联网金融，这其中绝非没有专业的金融或IT人士。因此，互联网企业必须对自身的交易系统、数据系统等进行持续的高投入以保障安全，而这无疑会加大互联网金融企业的运行成本，削弱其相对于传统金融行业的成本优势。

㈩ 互联网金融大数据风控到底怎么玩

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络已及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。做好互联网金融，要立足于三个基本点:平台、数据、金融。而在这其中，大数据，作为连接平台、用户、金融等方面的工具，有着举足轻重的意义。
由于互联网金融涉及广泛、囊括多个领域，各领域的风控策略也不尽相同，不能一概而论，下面就大数据风控在互联网金融领域的运用做一个大致的分类和解析。

首先，如何理解大数据风控
大数据风控的有效性除了强调数据的海量外，更重要的在于用于风控的数据的广度和深度。其中：
数据的广度：指用于风控的数据源多样化，任何互联网金融企业并不能指望依据单一的海量数据就解决风控问题，正如在传统金融风控中强调的“交叉验证”的原则一样，应当通过多样化的数据来交叉验证风险模型。互联网金融的风控策略也如此，可能对同一风险事件采用了多种策略。
数据的深度：指用于风控的数据应当基于某个垂直领域真实业务场景及过程完整记录，从而保证数据能够还原真实的业务过程逻辑。例如，很多第三方支付平台有丰富的真实交易记录，但由于大部分场景下无法获取交易商品的详细信息及用户身份，在用于风控时候价值大打折扣，因而数据的完整性和垂直深度很重要。

互联网金融产品如何利用大数据做风控，大致有以下一些分类和方向：
1、基于某类特定目标人群、特定行业、商圈等做风控。由于针对特定人员、行业、商圈等垂直目标做深耕，较为容易建对应的风险点及风控策略。
例如： 针对大学生的消费贷，主要针对大学生人群的特征
针对农业机具行业的融资担保。
针对批发市场商圈的信贷。

2、基于自有平台身份数据、历史交易数据、支付数据、信用数据、行为数据、黑名单/白名单等数据做风控。
>>>>身份数据：实名认证信息（姓名、身份证号、手机号、银行卡、单位、职位）、行业、家庭住址、单位地址、关系圈等等。
>>>>交易数据/支付数据：例如B2C/B2B/C2C电商平台的交易数据，P2P平台的借款、投资的交易数据等。
>>>>信用数据：例如P2P平台借款、还款等行为累积形成的信用数据，电商平台根据交易行为形成的信用数据及信用分（京东白条、支付宝花呗），SNS平台的信用数据。
>>>>行为数据：例如电商的购买行为、互动行为、实名认证行为（例如类似新浪微博单位认证及好友认证）、修改资料（例如修改家庭及单位住址，通过更换频率来确认职业稳定性）。
>>>>黑名单/白名单：信用卡黑名单、账户白名单等。

3、基于第三方平台服务及数据做风控 互联网征信平台（非人行征信）、行业联盟共享数据（例如小贷联盟、P2P联盟） FICO服务、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服务。

>>>>IP地址库、代理服务器、盗卡/伪卡数据库、恶意网址库等；
>>>>舆情监控及趋势、口碑服务。诸如宏观政策、行业趋势及个体案例的分析等等

4、基于传统行业数据做风控 人行征信、工商、税务、房管、法院、公安、金融机构、车管所、电信、公共事业（水电煤）等传统行业数据。

5、线下实地尽职调查数据
包括自建风控团队做线下尽职调查模式以及与小贷公司、典当、第三方信用管理公司等传统线下企业合作做风控的模式。线下风控数据也是大数据风控的重要数据来源和手段。


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