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摘 要：在当今大数据时代下，传统金融模式受到来自新兴的互联网金融模式的挑战，从数据收集和数据利用两个角度，对传统金融和互联网金融进行比较分析，揭示了互联网金融发展迅猛的原因和传统金融努力追赶的势头。指出现在数据资产作为新型生产资料被各类金融机构所重视，数据资产已成为构建金融机构未来经营核心竞争力的关键要素。
关键词：大数据；数据分析；互联网金融
中图分类号：F83
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.20.040
隨着十二届全国人民代表大会第五次会议的召开，国务院总理李克强在北京人民大会堂做政府工作报告。在部署2017年重点工作任务中指出要加快大数据、互联网+ 、云计算等新技术新模式的发展，以此来带动传统产业模式的改革，促进传统产业的蓬勃发展。这是从2014年起，大数据战略第四次被写入政府工作报告中。由此可见，国家领导人对大数据战略的高度重视，未来我国必将会加强对大数据战略的广泛应用。推进大数据的发展与应用，已成为提升政府治理能力的重要技术手段、培育新兴产业的主攻方向与社会转型升级的重要途径。
通过对收集来的大量数据进行合理、合适的计算，就可从中发现事务运行的规律，掌握了这些规律就可以对其未来发展做出合理预测。从古代开始，人们就在不断探索着事务的自然规律，但是由于受到科技水平的限制，并没有收集到充足的数据，也没有充分挖掘出数据的价值。随着时代的发展，科技水平的飞快提升，人们实现了对海量数据的分析处理。加上当今互联网技术的广泛使用，使得海量数据收集的方法越来越容易，花费的成本也降低到可接受的程度。将收集来的海量数据经过合理的计算公式分析，便可推测出普遍人群或特定人群的行为习惯、心理倾向、偏好喜爱等极具价值的商业信息。
作为现代经济核心地位的金融行业，在大数据领域的商业应用已经走到了其他行业的前面，与方兴未艾的互联网金融交会在一起，推动着金融行业快速发展的车轮。特别是新兴的电子商务公司在小额支付、小额贷款、供应链金融等领域的飞速发展，已经远远超过了传统的大型银行。其突出表现为支付宝快捷支付在双十一创造了巨大的交易额；阿里小贷业务范围快速拓展；中国P2P网络借贷平台迅猛生长；京东布局供应链金融等几类新兴金融商业模式。
数据的收集和数据的分析利用是基于大数据商业模式创新过程中的两个极其重要环节。
从数据收集的角度来看，银行通过其传统的存贷款业务，资金往来业务，以及一些简单代理的中间业务，凭借着十几年至几十年的运营积累掌握着大量的个人和企业的实际财务、收支、信贷等详细信息。但数据来源单一，维度较少，无法收集到客户的消费习惯、企业采购、业务往来等信息。然而新兴的第三方支付机构凭借其创新的商业模式摆脱了银行的约束，在短时间内迅速发展起来，创造出了巨额的交易量，快速的进行着数据资产的积累。例如仅2016年双11一天，天猫的交易额就高达1207亿元，通过支付宝进行支付的交易总量达到10.5亿笔。并且覆盖224个国家和地区，可见这种新型的互联网消费方式已经跨越了地域的界限，连接了全球的商家和消费者。由于“快捷支付”的简单方便，深受消费者的喜欢，支付宝已经拥有超过3亿的实名用户。于此可见，现在的支付宝已经不再仅仅作为一种银行的支付渠道，而是化被动为主动，逐步扩展自己的业务，由金融配角转变成主角。随着技术手段的逐步成熟，现在快捷支付的方式已经不再需要依托于传统银行便可独立完成交易的支付过程，从此摆脱了银行的束缚，积累了海量的买卖双方的用户数据，将大量终端用户的消费数据紧紧抓在手中。与银行的被动数据积累相比，第三方支付机构通过不断的业务创新，吸引大量用户，积极主动收集用户数据和交易信息，使得积累的数据资产的维度更加丰富。
从数据分析利用的角度来看，传统的金融机构银行现在仍停留在对数据资产进行表面统计，通过统计结果仅可以反映出银行一段时间内的经营状况，并没有进行更深层次的挖掘，以客户为中心的数据分析少之又少。而新兴的互联网金融机构，如阿里巴巴等规模较大的电商经过长期的积累，已经积累了大量的企业和用户的信息。通过对这些信息的深度挖掘，电商们不但能对消费市场的动向做出准确的预判，而且可以引导人们生产和消费的倾向。他们原本是被动的观察者和接受者，现在已经逐步演变成主动的创新者和开拓者。以开展中小企业融资服务为例，由于我国信用体系不健全，查询用户的信用记录并对其进行信用评估就变得非常困难，这种信息的不确定性就成了信贷业务的风险。为了将风险降低到可以控制的范围内，银行长期以来都是以抵质押、担保等方式的贷款为主，真正的信用类贷款非常匮乏。这就使得正处于创业初期的中小企业在即无抵押又无担保的情况下，想要从银行获融资可谓非常艰难。而对于银行来说，无抵押、无担保贷款一直是棘手的难题。然而新兴的网络小额信贷就成为解决此问题的最佳方法。网络小额信贷凭借对海量、多维、实时的数据的分析，降低了风险的不确定性，从而有效地控制了风险，使得他们敢于打破传统的抵押、担保模式，提供真正信用贷款。同时这种创新的业务模式也深受中小微企业的欢迎，促进着网络小额信贷的迅猛发展。
以往由于贷款人信息的不确定性，银行为了降低操作风险、减少经营损失，都是采用抵押或者担保等方式提供贷款。而当大数据时代来临后，信息变得越来越透明化，从而推动着传统商业运作模式的不断变革。以阿里巴巴为例，旗下的电子商务、第三方快捷支付等平台经历了十多年的发展扩大，收集了海量的后台数据，其中除了用户的身份信息和交易数据外，还囊括了用户的资金流动、偏爱喜好、评价投诉等商业经营数据。并且阿里巴巴打通了其旗下的各个平台，平台间建立起无缝连接，做到数据的共享。基于此种模式，阿里巴巴在对企业或个人用户进行信用评估时，可以将用户的信息实时的从其各个平台中抽取出来，引入数学计算模型中进行分析，在辅佐以在线视频调查和第三方验证的方式。与此同时，为了控制信用贷款的风险，阿里巴巴还对贷前、贷中和贷后等各个环节进行全覆盖的监控管理和风险预警。正是基于对数据资产的充分利用，才使得阿里巴巴在传统金融机构的围堵下脱颖而出。由此可见，数据资产的重要地位逐日提升，其俨然成为继土地、劳动力、资本之后的新型资产，必将成为未来金融机构竞争的重要主题。
在面对新兴金融产业的不断冲击下，传统金融机构也认识到数据资产的重要性，开始主动积极的应对。一方面传统金融机构正在努力的学习新兴金融产业模式。各个银行相继推出网上银行、手机银行、网上商城、手机APP、网络融资和电子商务等业务，并且加速移动支付领域的建设步伐。保险业也开始探索通过网络渠道销售保险、定制个性化保险产品以及虚拟财产保险等业务。传统金融机构的这些努力都是为了通过不同的渠道吸引客户，从而达到数据收集的目的。在融资领域，传统金融机构也在进行着不同程度的探索，一些银行尝试着推出了网络贷款业务。这种信用贷款业务正是银行利用对客户信息数据的分析来降低风险的不确定性，达到控制风险的目的。
另一方面传统金融机构也积极的加强与新兴金融产业的合作，努力做到资源共享、优势互补。在数据的收集上，传统金融机构凭借长久以来的经营，已经积累了大量有价值的数据资产，如客户的资产、实名身份信息等数据，而客户的业务交易、社会关系和行为偏好的数据相对缺乏。但新兴的第三方支付机构却拥有大量的这类数据，这恰好成为双方的合作机会。第三方快捷支付用户通过绑定银行卡完成实名制认证，并且可以通过绑定的银行卡完成消费结算。这种合作方式让银行获得了用户交易信息，也是第三方支付机构获得了用户的实名信息。
金融行业是一个数据密集型行业，而互联网则是一个收集数据的加工厂，两者紧密的合作将会创造出巨大的市场价值，金融行业与信息技术的紧密结合已经成为经济发展的必要条件。随着这两种技术融合进程的发展，海量数据的价值也随之显现出来。大数据必将成为金融行业的新型资产，是构建金融机构未来经营核心竞争力的关键要素，已经成为信息时代下新型生产资料。
参考文献
[1]央视网.解读2017政府工作报告 [EB/OL]. http：//news.sohu.com/20170305/n482434815.shtml 2017-03-05.
[2]覃婵佳.2016淘宝双11销售额数据分析 [EB/OL]. http：//www.pincai.com/article/895983.htm 2016-11-11.
[3]陈宪宇.大数据时代金融行业受到的冲击和变革[J]. 河北企业，2014，（1）：50-53.
关键词：大数据；数据分析；互联网金融
中图分类号：F83
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.20.040
隨着十二届全国人民代表大会第五次会议的召开，国务院总理李克强在北京人民大会堂做政府工作报告。在部署2017年重点工作任务中指出要加快大数据、互联网+ 、云计算等新技术新模式的发展，以此来带动传统产业模式的改革，促进传统产业的蓬勃发展。这是从2014年起，大数据战略第四次被写入政府工作报告中。由此可见，国家领导人对大数据战略的高度重视，未来我国必将会加强对大数据战略的广泛应用。推进大数据的发展与应用，已成为提升政府治理能力的重要技术手段、培育新兴产业的主攻方向与社会转型升级的重要途径。
通过对收集来的大量数据进行合理、合适的计算，就可从中发现事务运行的规律，掌握了这些规律就可以对其未来发展做出合理预测。从古代开始，人们就在不断探索着事务的自然规律，但是由于受到科技水平的限制，并没有收集到充足的数据，也没有充分挖掘出数据的价值。随着时代的发展，科技水平的飞快提升，人们实现了对海量数据的分析处理。加上当今互联网技术的广泛使用，使得海量数据收集的方法越来越容易，花费的成本也降低到可接受的程度。将收集来的海量数据经过合理的计算公式分析，便可推测出普遍人群或特定人群的行为习惯、心理倾向、偏好喜爱等极具价值的商业信息。
作为现代经济核心地位的金融行业，在大数据领域的商业应用已经走到了其他行业的前面，与方兴未艾的互联网金融交会在一起，推动着金融行业快速发展的车轮。特别是新兴的电子商务公司在小额支付、小额贷款、供应链金融等领域的飞速发展，已经远远超过了传统的大型银行。其突出表现为支付宝快捷支付在双十一创造了巨大的交易额；阿里小贷业务范围快速拓展；中国P2P网络借贷平台迅猛生长；京东布局供应链金融等几类新兴金融商业模式。
数据的收集和数据的分析利用是基于大数据商业模式创新过程中的两个极其重要环节。
从数据收集的角度来看，银行通过其传统的存贷款业务，资金往来业务，以及一些简单代理的中间业务，凭借着十几年至几十年的运营积累掌握着大量的个人和企业的实际财务、收支、信贷等详细信息。但数据来源单一，维度较少，无法收集到客户的消费习惯、企业采购、业务往来等信息。然而新兴的第三方支付机构凭借其创新的商业模式摆脱了银行的约束，在短时间内迅速发展起来，创造出了巨额的交易量，快速的进行着数据资产的积累。例如仅2016年双11一天，天猫的交易额就高达1207亿元，通过支付宝进行支付的交易总量达到10.5亿笔。并且覆盖224个国家和地区，可见这种新型的互联网消费方式已经跨越了地域的界限，连接了全球的商家和消费者。由于“快捷支付”的简单方便，深受消费者的喜欢，支付宝已经拥有超过3亿的实名用户。于此可见，现在的支付宝已经不再仅仅作为一种银行的支付渠道，而是化被动为主动，逐步扩展自己的业务，由金融配角转变成主角。随着技术手段的逐步成熟，现在快捷支付的方式已经不再需要依托于传统银行便可独立完成交易的支付过程，从此摆脱了银行的束缚，积累了海量的买卖双方的用户数据，将大量终端用户的消费数据紧紧抓在手中。与银行的被动数据积累相比，第三方支付机构通过不断的业务创新，吸引大量用户，积极主动收集用户数据和交易信息，使得积累的数据资产的维度更加丰富。
从数据分析利用的角度来看，传统的金融机构银行现在仍停留在对数据资产进行表面统计，通过统计结果仅可以反映出银行一段时间内的经营状况，并没有进行更深层次的挖掘，以客户为中心的数据分析少之又少。而新兴的互联网金融机构，如阿里巴巴等规模较大的电商经过长期的积累，已经积累了大量的企业和用户的信息。通过对这些信息的深度挖掘，电商们不但能对消费市场的动向做出准确的预判，而且可以引导人们生产和消费的倾向。他们原本是被动的观察者和接受者，现在已经逐步演变成主动的创新者和开拓者。以开展中小企业融资服务为例，由于我国信用体系不健全，查询用户的信用记录并对其进行信用评估就变得非常困难，这种信息的不确定性就成了信贷业务的风险。为了将风险降低到可以控制的范围内，银行长期以来都是以抵质押、担保等方式的贷款为主，真正的信用类贷款非常匮乏。这就使得正处于创业初期的中小企业在即无抵押又无担保的情况下，想要从银行获融资可谓非常艰难。而对于银行来说，无抵押、无担保贷款一直是棘手的难题。然而新兴的网络小额信贷就成为解决此问题的最佳方法。网络小额信贷凭借对海量、多维、实时的数据的分析，降低了风险的不确定性，从而有效地控制了风险，使得他们敢于打破传统的抵押、担保模式，提供真正信用贷款。同时这种创新的业务模式也深受中小微企业的欢迎，促进着网络小额信贷的迅猛发展。
以往由于贷款人信息的不确定性，银行为了降低操作风险、减少经营损失，都是采用抵押或者担保等方式提供贷款。而当大数据时代来临后，信息变得越来越透明化，从而推动着传统商业运作模式的不断变革。以阿里巴巴为例，旗下的电子商务、第三方快捷支付等平台经历了十多年的发展扩大，收集了海量的后台数据，其中除了用户的身份信息和交易数据外，还囊括了用户的资金流动、偏爱喜好、评价投诉等商业经营数据。并且阿里巴巴打通了其旗下的各个平台，平台间建立起无缝连接，做到数据的共享。基于此种模式，阿里巴巴在对企业或个人用户进行信用评估时，可以将用户的信息实时的从其各个平台中抽取出来，引入数学计算模型中进行分析，在辅佐以在线视频调查和第三方验证的方式。与此同时，为了控制信用贷款的风险，阿里巴巴还对贷前、贷中和贷后等各个环节进行全覆盖的监控管理和风险预警。正是基于对数据资产的充分利用，才使得阿里巴巴在传统金融机构的围堵下脱颖而出。由此可见，数据资产的重要地位逐日提升，其俨然成为继土地、劳动力、资本之后的新型资产，必将成为未来金融机构竞争的重要主题。
在面对新兴金融产业的不断冲击下，传统金融机构也认识到数据资产的重要性，开始主动积极的应对。一方面传统金融机构正在努力的学习新兴金融产业模式。各个银行相继推出网上银行、手机银行、网上商城、手机APP、网络融资和电子商务等业务，并且加速移动支付领域的建设步伐。保险业也开始探索通过网络渠道销售保险、定制个性化保险产品以及虚拟财产保险等业务。传统金融机构的这些努力都是为了通过不同的渠道吸引客户，从而达到数据收集的目的。在融资领域，传统金融机构也在进行着不同程度的探索，一些银行尝试着推出了网络贷款业务。这种信用贷款业务正是银行利用对客户信息数据的分析来降低风险的不确定性，达到控制风险的目的。
另一方面传统金融机构也积极的加强与新兴金融产业的合作，努力做到资源共享、优势互补。在数据的收集上，传统金融机构凭借长久以来的经营，已经积累了大量有价值的数据资产，如客户的资产、实名身份信息等数据，而客户的业务交易、社会关系和行为偏好的数据相对缺乏。但新兴的第三方支付机构却拥有大量的这类数据，这恰好成为双方的合作机会。第三方快捷支付用户通过绑定银行卡完成实名制认证，并且可以通过绑定的银行卡完成消费结算。这种合作方式让银行获得了用户交易信息，也是第三方支付机构获得了用户的实名信息。
金融行业是一个数据密集型行业，而互联网则是一个收集数据的加工厂，两者紧密的合作将会创造出巨大的市场价值，金融行业与信息技术的紧密结合已经成为经济发展的必要条件。随着这两种技术融合进程的发展，海量数据的价值也随之显现出来。大数据必将成为金融行业的新型资产，是构建金融机构未来经营核心竞争力的关键要素，已经成为信息时代下新型生产资料。
参考文献
[1]央视网.解读2017政府工作报告 [EB/OL]. http：//news.sohu.com/20170305/n482434815.shtml 2017-03-05.
[2]覃婵佳.2016淘宝双11销售额数据分析 [EB/OL]. http：//www.pincai.com/article/895983.htm 2016-11-11.
[3]陈宪宇.大数据时代金融行业受到的冲击和变革[J]. 河北企业，2014，（1）：50-53.