互联网金融生态系统

⑴ 互联网金融股票有哪些

前几天报道了马云强烈看好互联网金融股的消息，今天在A股中这条消息持续发酵，内蒙君正再次盘中涨停，
在午盘收盘时，由于大盘下跌，上涨8.51%，在前几天的消息中马云说未来的金融有两大机会，
一个是金融互联网，金融行业走向互联网；第二个是互联网金融，
纯粹的外行领导，其实很多行业的创新都是外行进来才引发的。金融行业也需要搅局者，更需要那些外行的人进来进行变革。金融生态系统主要特点应该是开放。中国的金融监管过度，美国则监管不力。监管过度会让生态系统变成一个农场，想种什么种什么，不想种的永远进不来，但真正的生态系统一定是开放的，百花齐放。对于中国金融业来说，让更多人参与比多发几张牌照显得更重要。
今天上海证券报消息指出，“以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、云计算、社交网络和搜索引擎等，将对人类金融模式产生根本影响。”中投公司副总经理谢平曾撰文预判，
20年后，可能形成一个既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的第三种金融运行机制，可称之为“互联网直接融资市场”或“互联网金融模式”。
目前为这一轮炒作的龙头股票，内蒙君正作为天弘基金的第二大股东占持股比例36%，天弘基金与马云支付宝展开余额宝合作。
300059 东方财富
后面有接力第一龙头的潜力，此股票重点关注，并且包括同花顺和大智慧。公司加大了金融电子商务服务业务的战略投入，基金第三方销售业务初步呈现良好开局。
300033 同花顺 公司全资子公司浙江同花顺经济信息咨询有限公司获得证券投资基金销售业务资格
601519 大智慧
国内互联网金融信息服务行业领头羊
600446 金证股份 和601216是一起启动的，融资融券业务系统龙头,依托金融软件优势助推基金直销新模式。
601901 方正证券 依托券商轻型营业部的最大数量，在互联网金融领域不可小视，部分业务入驻淘宝商城。
002095 生意宝
有互联网金融业务的潜力
300226 上海钢铁 未来也有向余额宝方向发展的趋势

⑵ 什么叫互联网金融

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。

互联网金融的三大支柱：

1、第一支柱是支付

支付是金融的基础设施，会影响金融活动的形态。在互联网金融中，支付以移动支付和第三方支付为基础，在很大程度上活跃在银行主导的传统支付清算体系之外，并且显著降低了交易成本。在互联网金融中，支付还与金融产品挂钩，促成丰富的商业模式。最后，因为支付与货币的紧密联系，互联网金融中还会出现互联网货币。

2、第二支柱是信息处理

信息是金融的核心，构成金融资源配置的基础。在互联网金融中，大数据被广泛应用于信息处理，提高了风险定价和风险管理效率，显著降低了信息不对称。互联网金融的信息处理是其与商业银行间接融资和资本市场直接融资的最大区别。

3、第三支柱是资源配置

金融资源配置指的是，金融资源通过什么方式从资金供给者配置给资金需求者。资源配置是金融活动的根本目标，互联网金融的资源配置效率是其存在的基础。在互联网金融中，金融产品与实体经济紧密结合，交易可能性边界极大拓展，资金供求的期限和数量的匹配，不需要通过银行、证券公司和交易所等传统金融中介和市场，完全可以自己解决。

(2)互联网金融生态系统扩展阅读：

互联网金融公司的几种类型：

1、综合性互联网金融平台：依靠传统金融机构的优势和长处设计专业、多样化的理财产品和进行严格的风险把控，让专业机构依托平台提升服务品质，有完整闭合的生态系统和大量用户的数据积累，获取资金和资产比较容易，代表企业如蚂蚁金服、微众银行等。

2、互联网消费金融公司：通过向消费者提供以消费为目的贷款的金融服务，具备单笔授信额度小、审批速度快、无需抵押担保、服务方式灵活等特点，拥有自己的风控模型，风险较为可控。“场景”+“用户”是推动其快速发展的核心因素。以蚂蚁花呗、京东白条为代表的消费金融产品与电商场景结合，让消费金融迅速完成了用户与资产的获取。

3、agent model（大数金融）：采用数据化的风险管理技术，生产中大金额的个人无担保贷款，为银行（及其他金融机构）提供全流程的信贷外包服务。主要特点可以连接多个资产来源，不承担风险。但费率较低，几乎没有产品设计能力。

4、P2P平台：是通过网络将非常小额度的资金聚集起来借贷给有资金需求人群的一种商业模型，因资金端和资产端获取成本较高，老牌平台积累了较多客户比较有优势。风控主要看模型和数据，不同平台的风险控制体系差距较大。

⑶ 互联网金融概念股有哪些龙头股有哪些

填写身份信息：身份证号码、手机号码（获取验证码）、验证码。网上开户只能在IE浏览器里操作，操作前下载安全控件；保持手机畅通以获取验证码；部分券商会在此提前让投资者选择开户营业点，建议选择常住地附近营业点。

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⑷ 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。

⑸ 如何推进个人金融生态圈建设

推进客户个人金融生态圈的建设，打造客户、银行、第三方之间“三位一体”的共存共荣、实时互动客户金融生态系统，不失为重构银行传统架构和商业模式的可行之路。
近年来，随着大数据、云计算等技术不断的出现，互联网金融业务的发展也势头凶猛，“互联网+”与银行资管业务的融合，也日渐深入。但当下，如何重构传统架构和商业模式，依然是银行业面临的普遍问题。
笔者认为，推进客户个人金融生态圈的建设，打造客户、银行、第三方之间“三位一体”的共存共荣、实时互动客户金融生态系统，不失为一条可行之路。
金融生态圈建设现状
对银行来说，个人金融生态圈建设是一个全新的业务领域，没有太多经验和成熟做法可供借鉴。客户需求和项目情况又各不相同，对银行推进策略和经办人员学习能力提出了很高的要求。目前各家银行生态圈建设基本处于摸索阶段，且在推进过程中普遍遇到以下问题：
1. 落地困难
从各家银行的实践来看，个人金融生态圈建设基本是自上而下的总行战略。但存在上级行在提出宏观战略以后，对具体方式、方法上说明和指导不足，导致基层机构在推进过程中普遍存在“无处下手，不知如何推进”的问题，在摸索过程中走了不少“冤枉路”，存在不少人力、财力浪费现象。而且，行内部门之间协作不够，也未能形成全行合力。
2. 费用不足
生态圈建设大多需与外部机构合作，涉及不少系统开发和设备采购，在项目推进过程中一定的费用投入必不可少。而各分行之间费用充裕程度存在较大差异，费用充足的分行能投入较大财务资源，积极抢占市场，但也可能存在资源浪费；而费用相对紧张的分行，无法足额投入财务资源，就可能错失市场机遇。
3. 评价困难
因为目前各家银行对基层行生态圈建设的推进考核评价体系，尚未完全建立，对基层机构的督导约束力稍显不足，因此，对生态圈建设过程的管理和业绩成果，也就很难客观评价。
4. 竞争压力
目前国内“互联网+”氛围浓郁，包括BAT 三巨头在内的互联网公司也在通过场景切入，积极推进生态圈建设。而互联网公司凭借快速灵活的市场反应机制、专业专注的一揽子解决方案和高估值带来的资金优势，对银行生态圈建设项目争取，造成较大竞争压力。
如何推进个人金融生态圈建设
银行个人金融生态圈建设的实质，是学习和借鉴互联网思维，优化客户体验，将客户或业务营销向上下游延伸。其目的是为了搭建业务发展平台，促进业务发展模式转型，实现业务拓展由点式向链式和网式转变，由单个客户营销向批量营销转变。
具体该如何推进，笔者认为可以从以下六个方面着手：
1. 分类推进，典型引领
生态圈建设的目标领域十分广泛，理论上，几乎所有的客户群体、客户需求、客户生产生活场景，都可以作为生态圈拓展目标。因此，建议银行基层机构应对所辖地区外部环境和客户需求做深入分析，对目标项目做分析梳理，分类推进，可以先从比较熟悉的领域开始。而且，上级机构还应加强对典型经验和成功项目的分享推广，进而缓解基层行落地难的问题。A 银行的做法，就为我们提供了不错的经验。
案例一
A 银行在个人生态圈建设方面，开展了“三个一批”工程：全面推进一批；重点突破一批；创新孵化一批。
全面推进一批，即大力推进对社保、校园、医疗、学车一族和有车一族等比较成熟，有较多同业经验可以借鉴领域的生态圈建设。A 银行要求每个分支行梳理出至少一个领域的生态圈全面建设方案，做好重点目标客户梳理与跟进，形成示范效应和品牌效应，并在全行范围内予以推广应用。
重点突破一批，即在公交、旅游、智慧菜场和专业市场等区域特色生态圈上，力争实现突破。A 银行要求分支行结合实际情况，积极与当地相关部门衔接洽谈，至少选择一个领域作为区域特色生态圈建设目标。创新孵化一批，即在农村金融、社区金融和互联网金融等市场潜力大，但各行尚无固定有效推进模式的领域积极探索，通过创新和移植等方式，实现该领域生态圈建设的突破。
在生态圈建设推进过程中，建议上级行应通过业务研讨培训、现场推广会、下发某个领域的生态圈建设一揽子解决方案等多种形式，加强对同业、系统内分行和辖内机构生态圈建设先进经验的研究分析，加快成功项目的复制推广，减少所辖机构学习成本。
2. 内外协作，借势借力
除了依靠自身力量以外，生态圈建设过程中，银行还应积极借助外部机构力量。如在农村金融生态圈建设方面，B 银行的做法值得借鉴。
案例二
B 银行湖北分行在打造当地农村金融生态圈时，积极与当地供销社开展合作：一方面，双方合作发行联名卡，在卡上加载了一系列金融和非金融功能，并共同提供一定的资源；另一方面，则是将全省数千个供销社网点，纳入为该行农村生态圈建设的支点，农村生态圈建设取得较好效果。
除了B 银行这样的合作方式之外，银行还有很多的方式推进金融生态圈的建设。如在社区金融生态圈建设方面，银行可以开展与第三方支付公司的合作，共同搭建社区微平台，拓展社区金融生态圈；在推进智慧菜场、智慧社区、智慧停车等智慧城市项目建设方面，银行则应加强与政府相关机构和项目管理方的沟通合作；在旅游生态圈建设方面，银行卡还可以加强与在线旅游代理OTA、旅游管理部门和线下旅行社等机构的合作。
同时，个人生态圈建设的很多营销机会，发轫于对公客户或对公业务，笔者建议在各类生态圈建设的过程中，应加强行内各个部门间的合作，全行形成合力。
①建议各级机构应成立行领导牵头，跨部门的生态圈建设领导小组，加强对生态圈建设的研究和部署，负责生态圈建设的整体组织、协调和推进，促进全行形成合力推进生态圈建设。
②个人条线，则应加强与行内其他部门之间的联动与合作。如在拓展代发工资等生态圈方面，应加强与公司条线协作；在拓展学校、医院、社保和证券期货等生态圈过程中，应加强与机构条线协作；在拓展线上生态圈，促进线上、线下业务拓展的融合过程中，应加强与电子银行条线协作。在推进专业市场和消费金融生态圈建设过程中，应加强与信用卡条线合作等。
3. 提升能力，契合需求
生态圈建设应体现“场景化”理念，将银行金融服务和生态圈建设融入客户主要生产、生活场景。具体来讲，就是要根据客户生产、生活的场景配套或研发银行相应的产品和服务，而不是拿着现成的产品和服务去寻找适用的场景。同时，还要不断提升自身的服务能力，优化客户体验，进一步提高生态圈项目建设与个人客户金融需求的契合度，为客户提供一揽子解决方案。
案例三
C 银行为拓展学车一族的客户金融生态圈，针对学车一族的客户学车、买车、用车的不同阶段，向其提供了多项定制化的服务：
1. 在客户学车过程中，与驾校合作为客户谋取学车费用的一定优惠。而且，为契合国家学车收费新规，还提供学车费用冻结并按学车进度逐笔扣划给驾校。
2. 在客户买车过程中，与4S 店和保险公司等合作，为客户争取买车、保险费用的一定优惠。并为客户提供购车、保费分期。
3. 在客户用车过程中，为客户提供违章罚款多种缴纳方式；为客户提供ETC（高速公路不停车收费）产品；为客户提供洗车、加油优惠，或银行卡刷卡积分兑换洗车、加油费用等服务；为客户提供自驾游报名优惠等。
不仅如此，C 银行甚至还在客户卖车（换车）过程中，也提供了相应的服务供客户选择。
如此这样，C 银行才真正“圈”住了一大批车友客户群体。
4. 大小共抓，协同发展
生态圈可以很高大上，也可以很接地气。可以是发卡量数百万张、涉及全省全国的“大圈”，也可以是发卡量相对较少、仅涉及某个社区的“小圈”。
生态圈建设，应“自上而下”和“自下而上”相结合。一方面，上级行应自上而下统一推进系统性、能快速复制推广的“大圈”建设；另一方面，也应督促、鼓励和指导基层机构自下而上多头推进小而美、有特色的“小圈”建设。只有上下联动，“大圈小圈”协同发展，才能“串珠成链，联网成片”，真正推进生态圈建设。
5. 优化评价，加大投入
生态圈建设的过程目标，主要是提升有效银行卡发卡量。而最终目的，则是搭建业务发展平台，获得基础客户和卡内存款沉淀。在生态圈建设过程中，应紧紧抓住这一目标，规范投入产出分析，避免为建设而建设。上级行应尽快优化、健全生态圈建设考核评价体系，树立正确的指挥棒。
作为重要战略性业务，一定的费用投入必不可少。为平衡各行费用差异，抢占市场先机，建议在总行和一级分行层面应集中资源，加大投入，对金融生态圈建设项目进行基础资源配置，并对效果突出的金融生态圈建设项目，追加大额费用补助，激励各行大力推进生态圈建设。
6. 统一平台，一点接入
目前，在生态圈建设过程中，尤其是在社区金融等领域的生态圈建设过程中，通过App 或微信公众号等线上平台作为客户导入或客户服务通道，是比较好的做法。
虽然现在很多银行都开发了类似的App 和微信公众号等产品，但存在总分行各自为政、多头开发现象，造成资源浪费和客户体验不一。建议应由总行统一开发线上平台入口，实现“全行统一、分行接入模式”。

⑹ 如何通过互联网金融建立支持创新的完备的生态系统

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⑺ 互联网生态系统什么意思

互联网生态系统和互联网生态圈一个意思，都是将企业的互联网要素联系起来，版形成一个闭环，比较重权要的是企业与消费者要联系起来，消费者反馈自己的需求，企业根据需求制作更好的产品，生态系统就是一种平衡的状态，一个信息流通顺畅的环境。
“互联网生态圈”是用互联网来完善企业的生态。企业内所有跟互联网有关的元素都属于互联网生态圈。具体包括企业PC互联网网站、手机智能网站、移动APP、微信平台、OA办公系统、终端智能交互机、后台大数据以及在线互联网培训。

⑻ 互联网金融概念股有哪些

在午盘收盘时，由于大盘下跌，上涨8.51%，在前几天的消息中马云说未来的金融有两大机会，
一个是金融互联网，金融行业走向互联网；第二个是互联网金融，
纯粹的外行领导，其实很多行业的创新都是外行进来才引发的。金融行业也需要搅局者，更需要那些外行的人进来进行变革。金融生态系统主要特点应该是开放。中国的金融监管过度，美国则监管不力。监管过度会让生态系统变成一个农场，想种什么种什么，不想种的永远进不来，但真正的生态系统一定是开放的，百花齐放。对于中国金融业来说，让更多人参与比多发几张牌照显得更重要。
今天上海证券报消息指出，“以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、云计算、社交网络和搜索引擎等，将对人类金融模式产生根本影响。”中投公司副总经理谢平曾撰文预判，
20年后，可能形成一个既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的第三种金融运行机制，可称之为“互联网直接融资市场”或“互联网金融模式”。
目前为这一轮炒作的龙头股票，内蒙君正作为天弘基金的第二大股东占持股比例36%，天弘基金与马云支付宝展开余额宝合作。
300059 东方财富
后面有接力第一龙头的潜力，此股票重点关注，并且包括同花顺和大智慧。公司加大了金融电子商务服务业务的战略投入，基金第三方销售业务初步呈现良好开局。
300033 同花顺 公司全资子公司浙江同花顺经济信息咨询有限公司获得证券投资基金销售业务资格
601519 大智慧

⑼ 传统金融与互联网金融，请问有什么不同

传统金融与互联网金融有五大不同：
一、定位不同：互联网金融主要聚焦于传统金融业服务不到的或者是重视不够的长尾客户，利用信息技术革命带来的规模效应和较低的边际成本，使长尾客户在小额交易、细分市场等领域能够获得有效的金融服务。譬如互联网金融的一个细分领域，房产抵押市场，以为用户提供便利的房产抵押融资服务为核心内容，客户群体多为拥有个人住宅式房产的中产阶级用户。
二、驱动因素不同：传统金融业是过程驱动的，注重与客户面对面的直接沟通，在此过程中搜集信息、建立管控风险、交付服务，互联网金融是数据驱动需求，客户的各种结构化的信息都可以成为营销的来源和风控的依据。
三、模式不同：传统金融机构与互联网金融机构都在积极的运用互联网的技术，但是模式设计上是有差别的。前者是线下向线上进行拓展，努力把原有的基础更充分的利用起来，提升服务的便捷度。而互联网金融则与之相反，普遍都采用O2O的抵押模式，例如互联网金融下的房贷一般开创线上申请、审核，线下审批签约公证、抵押相结合的新模式，这种采用线上向线下拓展的模式在挖掘客户上具有强大的优势。
四、治理机制不同：相比传统金融机构需要担保抵押登记、贷后管理等的治理机制，互联网金融企业的市场化程度更高，通过制定透明的规则，建立公众监督的机制来赢得信任。
五、优势不同：传统金融机构具有资金、资本、风险管理、客户与网点方面的显著优势。互联网金融企业则具有获客渠道不同，客户体验好，业务推广快，边际成本低，规模效益显著等优势。

⑽ 善林说互联网金融的定义是什么呢

互联网金融，是将互联网技术和互联网精神，与金融的核心功能结合，大幅降低成本，减少信息不对称，从而使得包括普通个人和企业在内的消费者，享受到更好的普惠金融服务。

互联网金融作为跨界融合的产物，其业务形态呈现出与传统金融不同的特点。

第一，物种蜕变性，即突破固有产品的形态或边界。如果说金融是一个生态系统，互联网金融基因的植入导致不同金融业务形态的边界越来越模糊，“金融与非金融”“金融与金融”之间的“物种跨界融合”成为常态，许多在传统金融服务模式下没有的新业态、“新物种”不断涌现。

第二，物种多样性，即业务模式呈现出极为丰富的差异。以众筹为例，从回报模式来看，有以被投资项目的产品作为回报的赞助式众筹，也有以被投资项目的股权作为回报的股权式众筹，甚至有不提供回报的慈善式众筹。

第三，物种进化性，即产品迭代速度大大加快。哪怕是已被归类的某些互联网金融业务，内涵也会被不断刷新。以支付为例，二维码、声波支付、NFC、Beacon、生物特征支付等新的支付模式相继出现，线上和线下的界限也在被打破。