认证在互联网金融方面的应用

Ⅰ 互联网金融主要包括哪些内容

主要模式如下：

众筹
众筹大
意为大众筹资或群众筹资，是指用团购预购的形式，向网友募集项目资金的模式。众筹的本意是利用互联网和SNS传播的特性，让创业企业、艺术家或个人对公众
展示他们的创意及项目，争取大家的关注和支持，进而获得所需要的资金援助。众筹平台的运作模式大同小异——需要资金的个人或团队将项目策划交给众筹平台，
经过相关审核后，便可以在平台的网站上建立属于自己的页面，用来向公众介绍项目情况。[3]
P2P网贷
P2P[4] (Peer-
to-Peerlending)，即点对点信贷。P2P网贷是指通过第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配，需要借贷的人群可以通过网站平台寻找到有
出借能力并且愿意基于一定条件出借的人群，帮助贷款人通过和其他贷款人一起分担一笔借款额度来分散风险，也帮助借款人在充分比较的信息中选择有吸引力的利
率条件，比如贷贷巴等。

两种运营模式，第一是纯线上模式，其特点是资金借贷活动都通过线上进行，不结合线下的审核。通常这些企业采取的审核借款人资质的措施有通过视频认证、查看银行流水账单、身份认证等。第二种是线上线下结合的模式，借款人在线上提交借款申请后，平台通过所在城市的代理商采取入户调查的方式审核借款人的资信、还款能力等情况。
第三方支付
第三方支付（Third-PartyPayment）狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。

根据央行2010年在《非金融机构支付服务管理办法》中给出的非金融机构支付服务的定义，从广义上讲第三方支付是指
非金融机构作为收、付款人的支付中介所提供的网络支付、预付卡、银行卡收单以及中国人民银行确定的其他支付服务。第三方支付已不仅仅局限于最初的互联网支
付，而是成为线上线下全面覆盖，应用场景更为丰富的综合支付工具。
数字货币
除去蓬勃发展的第三方支付、P2P贷款模式、小贷模式、众筹融资、余额宝模式等形式，以比特币为代表的互联网货币也开始露出自己的獠牙[5] 。

以比特币等数字货币为
代表的互联网货币爆发，从某种意义上来说，比其他任何互联网金融形式都更具颠覆性。在2013年8月19日，德国政府正式承认比特币的合法“货币”地位，
比特币可用于缴税和其他合法用途，德国也成为全球首个认可比特币的国家。这意味着比特币开始逐渐“洗白”，从极客的玩物，走入大众的视线。也许，它能够催
生出真正的互联网金融帝国。

比特币炒得火热，也跌得惨烈。无论怎样，这场似乎曾经离我们很遥远的互联网淘金盛宴已经慢慢走进我们的视线，它让人
们看到了互联网金融最终极的形态就是互联网货币。所有的互联网金融只是对现有的商业银行、证券公司提出挑战，将来发展到互联网货币的形态就是对央行的挑
战。也许比特币会颠覆传统金融成长为首个全球货币，也许它会最终走向崩盘，不管怎样，可以肯定的是，比特币会给人类留下一笔永恒的遗产。[5]
大数据金融
大数据金融是指集合海量非结构化数据，通过对其进行实时分析，可以为互联网金融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。

基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现利用的能力。因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。
金融机构
所谓信息化金融机构，是指通过采用信息技术，对传统运营流程进行改造或重构，实现经营、管理全面电子化的银行、证券和保险等金融机构。金融信息化是金融业发展趋势之一，而信息化金融机构则是金融创新的产物。

从金融整个行业来看，银行的信息化建设一直处于业内领先水平，不仅具有国际领先的金融信息技术平台，建成了由自助银
行、电话银行、手机银行和网上银行构成的电子银行立体服务体系，而且以信息化的大手笔——数据集中工程在业内独领风骚，其除了基于互联网的创新金融服务之
外，还形成了“门户”“网银、金融产品超市、电商”的一拖三的金融电商创新服务模式。
金融门户
互联网金融门户是指利用互联网进行金融产品的销售以及为金融产品销售提供第三方服务的平台。它的核心就是“搜索比价”的模式，采用金融产品垂直比价的方式，将各家金融机构的产品放在平台上，用户通过对比挑选合适的金融产品。

互联网金融门户多元化创新发展，形成了提供高端理财投资服务和理财产品的第三方理财机构，提供保险产品咨询、比价、购买服务的保险门户网站等。这种模式不存在太多政策风险，因为其平台既不负责金融产品的实际销售，也不承担任何不良的风险，同时资金也完全不通过中间平台。[3]

Ⅱ 互联网金融做什么的

互联网金融（ITFIN）是指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。

互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。

互联网金融（ITFIN）就是互联网技术和金融功能的有机结合，依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系。

包括基于网络平台的金融市场体系、金融服务体系、金融组织体系、金融产品体系以及互联网金融监管体系等，并具有普惠金融、平台金融、信息金融和碎片金融等相异于传统金融的金融模式。

(2)认证在互联网金融方面的应用扩展阅读

互联网金融行业要持续、健康、稳定的发展，建立严格、完善的风控体系，形成贷前、贷中、贷后流程管理和决策系统是关键。国内互联网金融公司的风控水平与欧美发达国家相比还有一定的差距。

互联网金融的新拐点既是挑战也是机遇。无论是从业者还是监管者，都已经意识到了这样一个问题：互联网金融行业亟需革新，而提升风控能力，成为了推动互联网金融革新，加速国内互联网金融行业健康、有序发展的关键步骤。

随着中国互联网金融不断向纵深发展，P2P行业在本土化运营过程中出现诸多水土不服的现象。这在很大程度上与政府的介入和监管不足，相关法律法规出现缺位有关。所以在互联网金融的风控上，政府以及监管机构首当其冲，必须通过制定相关政策法规为行业树立标准。

Ⅲ 从事互联网金融工作，有哪些证书可以考

金融行业6大高含金量的证书
下面是金融行业6大高含金量的证书：
注册会计师（CPA）证书
主考机构：中国注册会计师协会。
适合人群：准备在国内从事会计职业的高级人才。
考试内容：会计、审计、财务成本管理、经济法、税法。
点评：注册会计师考试成绩合格，具有2年以上从事独立审计业务工作实践经验的人员，申请且取得职业资格证书后，方有权签署审计报告。因此，该证书是取得执业资格必不可少的敲门砖，很多企业在招聘中高级财会人员时，明确要求具有CPA证书。
难度指数：★★★★★
会计专业技术资格证书
主考机构：国家财政部门、国家人事部门。
适合人
群：想进入国企和事业单位在财会岗位任职的人员。报考该考试需持有会计从业资格证书。
考试内容：初级考初级会计实务、经济法基础两个科目；中级考财务管理、经济法、中级会计实务三个科目。
点评：国企和事业单位较重视职称证书，而且职称在一定程度上和收入相关联。因此，建议想进入国企和事业单位从事财务工作的人员，考一张全国会计专业技术资格证书。
难度指数：★★★
注册税务师（CTA）证书
主考机构：国家人事部门、国家税务总局。
适合人群：大专以上学历，具有相应工作经验者，或取得经济、会计、统计、审计专业中级专业技术资格者，并从事税务代理业务满1年。
考试内容：税法（一）、税法（二）、税务代理实务、税收相关法律、财务与会计5个科目。
点评：随着税收管理体制改革的不断深化，我国税务执业队伍急需补充大量高素质、复合型人才。因此，注册税务师是一个前景看好的职业，CTA证书的含金量较高。
难度指数：★★★
注册资产评估师（CPV）证书
主考机构：国家人事部门、国家财政部门。
适合人群：正在从事或打算从事资产评估的人员。报考需具一定学历及相应工作经验。
考试内容：资产评估、经济法、财务会计、机电设备评估基础、建筑工程评估基础。
点评：目前，全国仅有3万人获得注册资产评估师资格，而市场对专业人才的需求要远大于这个数字。因此，对打算涉足这一职业领域的人员来说，考张资产评估师执业资格证书，获得"专业身份证"，对其职业前景应该增色不少。
难度指数：★★★★
特许公认会计师（ACCA）证书
主考机构：特许公认会计师公会。
适合人群：准备出国进修或者准备进入大型跨国企业从事财务工作的人员，需要有一定英语基础。
考试内容：ACCA有14门考试科目，包括财务报表编制、财务信息与管理、公司法与商法、财务管理与控制、财务报告等。
点评：ACCA证书在国际上得到广泛认可，被全球许多国家确定为法定的会计师资格，会员可从事审计、税务、破产执行及投资顾问等专业会计师的工作。
同时，ACCA因其课程的全面性、完善性和综合性，而被誉为"财会专业的MBA课程"。对希望就职跨国公司财务部门的人员来说，参加ACCA学习，可大大提高财会专业英语水平，熟知相关的国际会计准则，并拥有优秀的财务背景和实务操作能力。
难度指数：★★★★★
国际注册内部审计师（CIA）证书
主考机构：国际内部审计师协会。
适合人群：报考CIA需具有学士或学士以上学位、中级及中级以上专业技术资格、注册会计师证书或非执业注册会计师证书。特定专业高校师生也可报名。
考试内容：包括内部审计程序、内部审计技术、管理控制与信息技术、审计环境四个部分。
点评：CIA得到世界各国普遍认可的内部审计职业认证。随着经济的快速发展，我国对高水平、专业化内部审计人员的需求越来越大。因此，通过CIA考试者往往备受用人单位的青睐。
难度指数：★★★★

Ⅳ 征信在互联网金融中有哪些新的应用模式

征信是指按一定规则合法采集企业、个人的信用信息，加工整理形成企业、个人的信用报告等征信产品，有偿提供给经济活动中的贷款方、赊销方、招标方、出租方、保险方等有合法需求的信息使用者，为其了解交易对方的信用状况提供便利。
征信分为个人征信和企业征信。
2013年3月15施行《征信业管理条例》中规定：任何经营个人征信业务和企业征信业务的机构都需经得国务院征信业监督管理部门批准，取得经营许可证在人行备案。否则一律不得开展征信业务。
但是目前牌照还没下发到机构，所以市场上还没有一家真正可以做个人征信的机构，但是在市场上已经有个人征信的业务在开展，不过不是叫信用报告人家叫信用分值，其实都是个人征信雏形。
征信业近两年也迅速发展，征信市场发展逐渐分化，依托大数据征信机构侧重点也不同，但是基本宗旨是服务经济，目前各个征信机构相互竞争都有自己的优势，面向社会经济在广阔的市场中想要占有一席之地就需要术业有专攻。
目前征信机构大概偏向就是建档型征信，评级性征信，融资性征信。
社会信用体系的建设是为了规范市场，那么征信服务的就是经济实体。
题主问到征信在互联网金融中有哪些应用，有哪些新的业务模式。
现在言归正传。
因为目前的征信市场还在初步发展阶段，市场对征信的认知度普遍不高，所以要开展征信业务也是有挑战的，那么前期肯定是培育市场的一个过程。
征信是支持互联网金融发展的一个重要基础，还是要回归其属性。
所以征信机构肯定要开展一些新的业务模式，让市场自己去发展倒逼政府下发推动征信业发展的政策文件。
央行下放权力给机构做征信除了简化自己的业务让征信机构能提供更加专业化的服务给实体经济外，也是希望整合市场资源最后达到信息共享。
目前很多空壳子的征信机构，他们构思了一个美好的蓝图，想让小贷公司、P2P等一些民间借贷机构上传自己的数据，但是目前没有一家强大的征信机构能妥谈让他们接入都自己的系统，给自己的数据库上传数据。据我所知现在金融办逐步让一些小贷公司对接到央行的征信系统，如果是这样，那么征信机构想整合更多的信息资源就更难了，优势也不明显了。
所以征信机构更是要开展一些新的业务模式，比如融资，P2P信用认证，金融超市，主体担保型征信业务。

Ⅳ 互联网金融主要包括哪些内容

主要有以下几种模式(一)第三方支付 第三方支付狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。(二)P2P网贷 P2P网贷英文称为Peer-to-Peerlending，即点对点信贷，国内又称“人人贷”。P2P网贷是指通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配，是一种“个人对个人”的直接信贷模式。(三)大数据金融 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。(四)众筹 众筹(crowdfunding)，是指项目发起人通过利用互联网和SNS传播的特性，发动公众的力量，集中公众的资金、能力和渠道，为小企业、艺术家或个人进行某项活动或某个项目或创办企业提供必要的资金援助的一种融资方式。(五)信息化金融机构 信息化金融机构，是指通过广泛运用以互联网为代表的信息技术，在互联网金融时代，对传统运营流程、服务产品进行改造或重构，实现经营、管理全面信息化的银行、证券和保险等金融机构。(六)互联网金融门户 互联网金融门户是指利用互联网提供金融产品、金融服务信息汇聚、搜索、比较及金融产品销售并为金融产品销售提供第三方服务的平台

Ⅵ IFAA互联网金融身份认证联盟在身份核验方面有什么优势

目前互联网金融身份认证联盟是中国覆盖设备最广、用户数量最多的安全生态联盟。所以接入它的身份核验技术，在安全保障上不需要担心，而且更进一步的生物识别技术是IFAA身份核验的发展方向，IFAA在不断地研究深入。像淘宝、支付宝、天猫、浦发信用卡、苏宁金融、苏宁易购等APP已经通过IFAA联盟“金融级安全”的核实身份方案，接下来，从银行金融、通讯运营，到交通航空、移动办公、租赁公寓……会有越来越多的综合APP开发集成商选择与IFAA合作，一个涉及多元场景的“安全生态圈”正在建立。

Ⅶ 互联网金融的好处具体表现在哪些方面

一是有助于发展普惠金融，弥补传统金融服务的不足。专
二是有利于发挥民间属资本作用，引导民间金融走向规范化。
三是满足电子商务需求，扩大社会消费。
四是有助于降低成本，提升资金配置效率和金融服务质量。
五是有助于促进金融产品创新，满足客户的多样化需求。

Ⅷ 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。

Ⅸ 互联网金融行业都做什么认证

目前，国内P2P机构已达到了1300家，但却有近200家”跑路“。作为一个新兴的互联网金融行业，P2P行业正面临着巨大的发展挑战。监管规则迟迟未出，“跑路潮”又愈演愈烈，投资者们提心吊胆，诚信的P2P平台也陷入了空前的信任危机。对此，认证联盟特别推出了互联网金融行业的认证服务，旨在为诚信机构赢回信任，为行业树立诚信典范，助推互联网诚信体系的建设。
鉴于互联网金融行业的特点，凭安科技会通过身份验证、经营资质核验、风险评估等手段，对申请的P2P网站进行审核。目前，凭安为P2P用户提供了基础版和套餐两种认证方案。 审核通过后会为网站颁发认证联盟的认证标识和认证证书。
当然，提交申请的网站还需具备以下条件：
1.目前仅接受正常运营的互联网金融平台类网站申请；
2.网站主办方成立并运营一年以上；
3.网站需提交相关资料并通过平台运维及安全能力评估；
4.主办方在一年内没有重大违规行为及不良记录，网站没有严重负面舆情。
具体流程你可以去云掌股吧上看看，希望我的回答对你有帮助
望采纳

Ⅹ 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。

为了驾驭大数据，国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角，最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点（“TMT”）包括：团队（Team）、机制（Mechanism）和思维（Thinking）。

1.价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声！”—随着大数据时代的来临，这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质，我们的讨论将从大数据的定义开始。

1.1成就大数据的“第四个V”

大数据是什么？在这个问题上，国内目前常用的是“3V”定义，即数量（Volume）、速度（Velocity）和种类（Variety）。


虽然有着这样的定义，但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据？”其实这个问题在“量”的层
面上并没有绝对的标准，因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代，10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机
处理几个小时，而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是，当“全量数据”取代了“样本数据”时，人们就拥有了
大数据。


另外一个成为讨论焦点的问题是，今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中，企业过去最关注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系统中的数据。这些数据的共性在于，它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据，而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深
入普及，特别是移动互联网的爆发式增长，人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源，比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这
些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的
最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而，是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据？

BCG认为，成就大数据的关键点在于“第四个V”，即价值（Value）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式的变革时，大数据才真正诞生。

1.2变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发，人类分析、利用数据的能力也日益精进，我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么，大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的？


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。


因此，BCG认为，大数据改变的并不是传统数据的生命周期，而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下，这样的周期可能要经历一年乃至更长的时
间。但是有了现在的数据量和技术，机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样，商业机构
就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”，并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言，与传统的数据应用相比，大数据在四个方面（“4C”）改变了传统数据的运作模式，为机构带来了新的价值。

1.2.1数据质量的兼容性（Compatibility）：大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度


在“小数据”时代，数据的获取门槛相对较高，这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时，人们分析数据的手段
和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性，人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据，对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代，
“全量思维”得到了用武之地，人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后，数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了
数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足，从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

1.2.2数据运用的关联性（Connectedness）：大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”


在大数据时代，对“全量”的追求使“实时”变得异常重要，而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下，一系列新
的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下，人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动，而
“相关关系”正在逐步获得一席之地。

1.2.3数据分析的成本（Cost）：大数据降低了数据分析的成本门槛


大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去，数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此，企业希望能够从数据中发掘出“大机会”，或是将有限的数据处理资源投
入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去，以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代，数据处理的成本不断下降，数据中大量存在的“小机会”得见天
日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观，但是累积起来就会实现质的飞跃。所以，大数据往往并非意味着“大机会”，而是“大量机会”。

1.2.4数据价值的转化（Capitalization）：大数据实现了从数据到价值的高效转化


在《互联网金融生态系统2020：新动力、新格局、新战略》报告中，我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架，即适应型战略。采取
适应型战略有助于企业构筑以下五大优势：试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势，而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数
据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成，“内嵌式变革”由此而生。


例如，金融机构传统做法中按部就班的长周期模式（从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结）不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值
的关键：以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会，一旦发现某些有价值的规律，马上进行商业化推广，否则果断退出。此外，大数据为金融机构打造“触
角优势”提供了新的工具，使其能够更加灵敏地感知商业环境，更加顺畅地搭建反馈闭环。此外，数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动
力。

2.应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践


金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势：受行业特性影响，金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据，其中包括客户身份、资产负债情况、资
金收付交易等数据。以银行业为例，其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元，平均就会产生820GB的数据。

2.1大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”，银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

2.1.1海外实践：全面尝试

2.1.1.1银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”


在发展大数据能力方面，银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块（零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理），每个
业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户，并为其制定更具针对性的价值主张，同时提升风险管理能力。其中，大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应
用潜力尤为可观。


BCG通过研究发现，海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段：大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的
起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段，也就是按照规划出的路径和方案，通过试点项目进行测验，甄选出许多有价值的小机会，并且不停地进行试
错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验，他们已经识别出几个较大的机会，并且已经成功地将这些机会转化为可持续的
商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段，并且不断获得新的商业洞察。


银行业应用举例1：将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国，一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分
析客户在各个社交平台（如Facebook和Twitter）留下的数据，对银行的信贷申请客户进行风险评估，并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结
果与内部评估相结合，从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本，同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。


相较于零售银行业务，公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上，大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中，银
行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经
营状况，还包括行业的整体发展状况，正所谓“覆巢之下，焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入，因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到
广泛应用，而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影
响行业发展的主要因素，然后对这些因素一一进行模拟，以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响，并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本
低，而且对风险评估的速度快，同时显著提升了评估的准确性。


银行业应用举例2：用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中，通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据
为精准营销提供了广阔的创新空间。例如，海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析，由此推算出客户经历“人生
大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将有婴儿诞生的客户对
寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的银行卡交易数据进行分析，银行很容易识别出即将添丁的家庭：在这样的家庭中，准妈妈会开始购买某些药品，而婴儿相关
产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动，获得了客户的积极响应，从而大幅提高了交叉销售的成功率。


客户细分早已在银行业得到广泛应用，但细分维度往往大同小异，包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后，银行的客户细分维度出现了突
破。例如，西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高
尔夫爱好者等类别。通过分析，该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高，而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外，通过分析，该行还发现了另外一个小
客群：“败家族”，即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多，而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛，因此往往被银行所忽略。但
分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润，而且颇具成长潜力，因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户，深入挖掘其潜在价值。


在对公业务中，银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如，在BCG与一家加拿大银行的合作项目中，项目组利用大数据分析技术将所有公司客户
按照行业和企业规模进行细分，一共建立了上百个细分客户群。不难想象，如果没有大数据的支持，这样深入的细分是很难实现的。然后，项目组在每个细分群中找
出标杆企业，分析其银行产品组合，并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对，从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该
行的对公客户经理进行分享，帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术，并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎，因为他们可
以从中了解到同行的财务状况和金融安排，有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。


银行业应用举例3：用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手，也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当
下，“O2O”（OnlineToOffline）成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道？哪些客户不愿“触网”？BCG曾帮助西班牙一家银行通过
大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析，建立了12个月的时间回溯深度，
把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示，大约66%的交易活动对网点的使用强度较高，但同时对非网点渠道的
使用潜力也很高，因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现，年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大，可以优先作
为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整，大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。


BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax，帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多，但金融业的铁律在互联
网时代依然适用，也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而，网点的运营成本往往不菲，如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行
面临的问题。在该项目中，项目组结合银行的内部数据（包括现有的网点分布和业绩状况等）和外部数据（如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等），对
350多个区域进行了评估，并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟，得出在现有网点数量不变的情况下
该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整，并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示：首先，银行十分清楚自身的网点
布局，有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次，有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过
应用大数据技术来把这两组数据结合在一起，就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network
Max正是用来解决类似问题的工具。


银行业应用举例4：创新商业模式，用大数据拓展中间收入。过去，坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今，很多银行已经走得更
远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式，进而直接创造收入。例如，澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费
路径”，即客户进行日常消费时的典型顺序，包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序，并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户（比如
零售业客户），帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此
类数据，但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果，而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。
更重要的是，银行通过这样的创新为客户提供了增值服务，从而大大增强了客户粘性。