㈠ 互联网金融中互联网和金融有什么联系吗
互联网+包含互联网金融，两者是包含与被包含的关系。
1、互联网+，涵盖范围是各行各业，只要版能借助互联权网这个工具，实现商业用途，都叫互联网+。比如纺织行业，现在开始应用互联网。
2、互联网金融，涵盖范围单一很多，仅仅指传统金融+互联网。也就是说，指的是金融行业。
还以纺织行业为例，就不属于互联网金融。
㈡ 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
㈢ 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。
㈣ 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。
㈤ 物联网以互联网在金融领域啊的作用与有什么区别
首先，它是复各种感知技术制的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。
其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。
还有，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。
㈥ 什么叫互联网金融到底有什么作用啊
互联网金融（ITFIN）是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎，app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。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。是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具，使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等一系列特征。[1] 理论上任何涉及到了广义金融的互联网应用，都应该是互联网金融，包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式。互联网金融的发展滚腔已经历了网上银行、第三方支付、个人贷款、企业融资等多阶段，并且越来越在融通资金、资金供需双方的匹配等方面深入传统金融业务的核心。
金融服务实体经济的最基本功能是融通资金，资金供需双方的匹配（包括融资金额、期顷备如限和风险收益匹配）可通过两类中介进行：一类是商业银行，对应着间接融资模式；另一类是股票和债券市场，对应着资本市场直接融资模式。这两类融资模式对雀启资源配置和经济增长有重要作用，但交易成本巨大，主要包括金融机构的利润、税收和薪酬。
㈦ 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。
㈧ “互联网+”在生活中有哪些应用
提起“互联网”，大家都不陌生，但“互联网+”，却是一个新鲜、前卫的提法。今年两会的《政府工作报告》当中，首次提到了这个概念，并迅速成为全社会热议的焦点。
虽然“互联网+”的概念，听起来有些新鲜，但实际上，它在我们的生活中已经到处可见。“互联网+集贸市场”就成了“淘宝”;“互联网+出租车”就有了现在的“滴滴”“快的”;“互联网+传统红娘”就是“世纪佳缘”。简单说，“互联网+”就是互联网加上一个传统行业，就能成为一种新的业态，或者改变业务模式。
“互联网+”是互联网思维的进一步实践成果，它代表一种先进的生产力，推动经济形态不断的发生演变。从而带动社会经济实体的生命力，为改革、发展、创新提供广阔的网络平台。通俗来说，“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”，但这并不是简单的两者相加，而是利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，创造新的发展生态。它代表一种新的社会形态，即充分发挥互联网在社会资源配置中的优化和集成作用，将互联网的创新成果深度融合于经济、社会各领域之中，提升全社会的创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态。几十年来，“互联网+”已经改造及影响了多个行业，当前大众耳熟能详的电子商务、互联网金融、在线旅游、在线影视、在线房产等行业都是“互联网+”的杰作。
不过，虽然在我们身边，“互联网+”的事情一直在上演着，但是“互联网+”的概念，首次出现在政府工作报告中时，可是意味着“互联网+”已经上升到国家层面被推进，这也瞬间引爆了大家的关注度。我们来看这样一个数字：162万，这是3月5号“互联网+”被提出当天，亿赞普大数据公司抓取到的网友对“互联网+”的讨论量，而在第二天，这个数字再次翻倍增长，达到了331万。就是现在，每天都保持着几十万的关注。
那么大家关注的“互联网+”的话题又都有哪些呢?排名靠前的分别是“互联网金融”、“物联网”、“智能家居”、“智慧城市”和“在线教育”。
看来都是些跟咱们百姓日常生活密切相关的事情，不过大家能对“互联网金融”如此关注，可能还因为它跟钱袋子有关。大数据分析发现，“余额宝”、“比特币”、“互联网金融安全”、“互联网金融监管”、“电商布局互联网金融”，这是大家对互联网金融关注的前五大热词。
百姓对“互联网+”出现了如此的关注热情，也跟这个概念正在被越来越多地用在为群众提供便利上密不可分。根据腾讯大数据统计，截至2014年底，各级政府已经在微信上开通了近2万个公众账号，面向社会提供各类服务。武汉交警通过微信服务号能在60秒内完成罚款收取，这项功能一年能给武汉的司机们节省140万小时时间，节约警力300人。这是“互联网+政务”的应用。
另外，目前我国已经有近100家医院，上线了微信全流程就诊，超过1200家医院支持微信挂号，服务累计超过300万患者、为患者节省超过600万小时，平均每个患者少花两个小时看病。
而这次“互联网+”战略上升到国家层面后，想象空间也被进一步放大。一个网友就在微博写道：“互联网就如同空气、水和阳光般，成为我们生活的必需品。”
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㈨ 互联网金融是什么
那么现在大家探讨的互联网金融到底是什么呢？事实上，目前业内存在的各种互联网金融的探讨，其实也一直处于概念模糊之中，各种模式，千差万别，很难用一个统一的定义来进行界定。所以有必要进行一定程度的梳理，否则大量的讨论都建立在基础定义不同的基础之上，很难有实质性的意义。
总体而言，目前市场上，习惯把所有涉及到金融业务的互联网化经营模式，都定义成“互联网金融”，当然业内还有一种倾向，其实是更直接、简单的理解，就是只有互联网企业，介入了金融领域，才是互联网金融。
而金融企业使用互联网手段，则不是互联网金融，而习惯性界定为“金融互联网”。这种划分，单纯的其实就主体划分，习惯性将金融机构和互联网企业对立起来，这种对立的后果是引发了业内大量的口水，实质的意义却非常有限，因为人为排斥了两者融合的可能性。
暂且撇开定义，我们就现象来看，目前最普遍定义为互联网金融的模式，大概区分其实是四个模式。
第一个模式是线上P2P模式，(当然P2P背后也开始了很大的分化，拍拍贷模式，人人贷等模式，陆金所、有利网模式等，至于宜信模式，我个人认为是属于P2P模式，但是更多是线下运作的概念，跟互联网关系不大，所以暂不为定义互联网金融。)还有一系列众筹网站(这个模式目前处于起步阶段，国外发展有一定的成绩，国内暂时没看到太多的实质性业务网站，点名时间是个代表，但是带有一定的公益特征，还有待观望)。
第二个模式是以阿里、京东为代表的电商介入金融领域，所形成的各自互联网金融模式，阿里最具代表性，衍生的金融模式也较多。
第三个模式其实是涉及到银行支付结算体系的第三方支付，市场上存在了以支付宝、财付通为代表的200多家支付企业。
第四个模式则是大量的互联网企业介入的金融服务领域，他们更多还是以服务金融机构为主要运营模式，本身不介入金融领域，例如东方财富网等基金代销网站，还有如融360、好贷网的金融信息服务模式的网站。
如果还有一块互联网金融模式的话，那就是比特币的出现，很多人把比特币跟Q币等同，我认为两者是截然不同的。Q币背后是等值人民币作为信用基础的，所以Q币的诞生过程是不创造信用的，社会总体货币体系是均衡的。无论你怎么玩Q币，都不会给社会货币总量产生冲击。
而比特币不是，比特币其实理论上是创造了一种货币体系，他存在的信用基础是人们基础于对恒定货币总量的预期，这种货币体系，创造了信用，理论上可以理解为发行了新的货币，规模如果足够大，对社会会产生各种冲击。
我自己对金融的理解，金融背后第一属性绝对是政治属性，也就意味着社会不可能产生脱离政治属性的金融体系，比特币的悖论就出现了，如果自娱自乐，那跟金融本质是无关的，一旦影响社会货币体系，必须纳入监管。去中心化的比特币，也就只是政治体系里发行多元化货币的一种，所谓的颠覆也就无从谈起。
目前市场上，最热门讨论最多的互联网金融模式是P2P模式和阿里模式，P2P的发展从07年开始，到09年之后发展非常迅速，引起的关注也越来越多，由于进入门槛较低，监管空白，使得这个模式从一开始就处于了充分竞争的格局，为了保持各自的竞争优势，P2P开始了出现各种分化，分化的背后使得大量的P2P模式。
总体而言，已经脱离了其最早诞生时候的初衷，现在的P2P的本质其实已经是批了互联网外衣的金融机构了，只是这样的金融机构没有牌照准入，也没有监管涉及，通过这一次金融改革的方向后，未来肯定不仅会发展得很好，而且也会有相应政策来维护这个新新的市场的！