有这样一组数据值得关注：中国个人征信系统收集的自然人有8.6亿。其中，约有5.1亿人缺少信用历史和评分。这也就意味着，由于信用记录的缺失，10个中国人有8个享受不到传统金融服务。具体来说，在有急切的借款需求时，这些人都可能无法从传统金融机构拿到借贷的资金。
正如硬币的两面，有人需要借款解燃眉之急，那肯定也有人希望给自己的闲置资金找到好去处，这也就是我们通常所说的理财需求。从目前整个市场环境来看，银行理财产品收益较低，财富增值难度较大；而股票就像过山车，风险过高……如何找到适合自己的理财产品，实现财富增值，是不少投资者面临的一大挑战。
为了满足资产端和资金端需求，多家互联网金融平台应势而生，这其中就包括最早一批的宜人贷、拍拍贷等。然而，新事物的诞生必然伴随着新风险，跑路“阵痛”成为整个互金行业挥之不去的阴影。网贷之家数据显示，截至2017年4月，行业累计停业及问题平台数达到3676家。
与此同时，网贷行业的成交量却在持续攀升。业内人士认为，监管持续升级，大浪淘沙中，不合规的平台将被淘汰，优质平台的业务则会继续扩大，市场认可度也将不断提高。值得注意的是，诸如宜人贷、恒昌等互金平台，凭借独有的资产端及风控技术优势，迎来了新的发展春天。
大数据用得好才有价值
众所周知，互联网金融不是互联网和金融的简单叠加，更深层次的变化是，一些基于互联网应用的先进技术，推动了新的商业模式、产品、服务、功能在金融业内产生，金融体系随之经历着新的变革。
而互联网金融行业不同于传统金融业的创新属性以及其具有的金融普惠的最大化优势，都使创新技术在金融业的应用达到了前所未有的活跃。而这些金融科技得到更好应用的基础就是作为底层基础设施建设的大数据得到充分的挖掘、管理和分析。互联网金融业既是大数据的重要产生源，在交易过程中，存在大量的资金端和资产端用户的各类信息数据。反过来，这些大数据如果得到有效利用和挖掘，对于互联网金融发展的助推作用则不可估量。
具体来说，通过累积沉淀的大数据，分析其中大量的网络交易及行为轨迹，就可以快速精准地对用户进行信用评估，这些信用评估可以辅助互联网金融企业征信人员对用户的还款意愿及还款能力做出判断，从而为用户提供快速授信，提升服务体验。
恒昌首席技术官薛正华
大数据积累之后,怎么用就成为了关键。“大数据用不好，价值就等于零。我们目前通过技术对整个数据体系进行梳理，核心就是建立用户画像系统。” 薛正华表示，“建立用户画像系统，第一步要做的就是特征工程，对用户进行标签体系的建设。例如：目前恒昌就有过百万的用户标签：30个大类，200个二级分类和900个三级分类。”
另据了解，为了有效进行反欺诈，恒昌构建了一个基于大规模数据的图数据库系统。“图数据存储最适合存储人和人之间的关系，利用这个全新的图数据库存储方式，就可以去打造一个迅速将复杂关系用直观图形呈现的知识图谱搜索系统。” 薛正华解释说。
拥抱监管 推动行业健康长远发展
在互金行业的快速发展进程中，监管成为备受瞩目的关键词。2015年7月份国务院出台《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》为纲领性文件，2016年，一系列的监管政策相继落地，互联网金融监管已经构建起“中央统筹、行业自律、专项整治”的架构体系。在此背景下，互金行业正在告别野蛮生长的“裸奔”时代，大洗牌已然开始，合规的潮流不可逆转。毋庸置疑，未来，只有谋求改变、主动创新、合法合规的平台才能在洗牌潮中生存发展。
恒昌首席风控官陈以平博士
值得注意的是，日，银监会等四部委发布《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》规定，网络借贷金额应当以小额为主，并规定了借款余额上限。以恒昌为例，其从创立之初，就一直专注并坚守小额信贷原则。普惠金融稳健发展形成的服务规模和体量的背后，就蕴含着“小额分散”原则逻辑。
恒昌首席风控官陈以平介绍：“之所以坚持“小额分散”，是因为这不仅能保证为传统金融征信体系不覆盖的中小企业阶层和城市蓝领等群体提供金融服务，而且可以有效降低平台风险，更好地保障用户资金安全。”基于大数据的风控体系的建立也是进一步落实监管风险、企业自律的有效保障。随着互联网金融监管的逐步建立和完善，将促进整个行业的健康可持续发展，这对于全行业来说都是非常大的利好，这也坚定了恒昌坚持金融创新、为更多人提供普惠金融服务的信心。接下来，平台也将与同业一起拥抱监管、为普惠金融做出自己的贡献。
在互联网金融进入下半场之时，行业发展将愈发规范，互金业务也将呈现多元化发展的态势。与此同时，金融科技也将在互金领域扮演着越来越重要的角色，技术与业务相辅相成，相互促进，才能最终保障合规安全、风险控制与创新发展并行不悖，实现多赢。大数据金融_内训课【好讲师网】
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　　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全方位信息，通过分析和挖掘客户的和消费信息掌握的，并预测，使和金融服务平台在和风控方面有的放矢。
　　基于的金融服务平台主要指拥有海量的电子商务企业开展的。的关键是从大量数据中快速获取有用的，或者是从大数据资产中快速，因此，的往往以为基础。目前，大数据服务平台的可以分为以阿里为代表的和、为代表的供应链金融模式。的4V特点： Volume （大量）、 Velocity （高速）、 Variety （多样）、 Veracity （精确）。
　　大数据金融模式广泛应用于电商平台，以对和进行贷款融资，从中获得以及流畅的所带来的。随着大数据金融的完善，企业将更加注重用户个人的体验，进行个性化的设计。未来，大数据金融企业之间的将存在于对的采集范围、数据真伪性的鉴别以及和等方面。
　　大数据金融分为平台金融和两大模式。
　　平台金融模式中,是平台企业对其以来积累的大数据通过、等信息化方式对其进行专业化的挖掘和分析。譬如现在众所周知的阿里金融,以及未来可能进入这一领域的等。
　　供应链金融模式,是核心依托自身的产业优势地位,通过其对上下游企业、、合同订单等的掌控,依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供的模式,譬如京东金融平台、华胜天成供应链金融模式等。
　　特点：数据量巨大、数据的多样性、数据的价值性
　　优势：
　　大数据金融有着传统金融难以比拟的优势。的迅速发展不仅极大扩展着企业拥有的数据量,也使得更能够贴近,了解客户需求,实现非的精准服务,增加客户黏性;通过自己的征信系统,实现的,有效降低,扩大服务范围,增加对的比例,降低了和,可以实现。
　　大数据能够通过海量数据的核查和评定，增加的可控行和管理力度，及时发现并解决可能出现的风险点，对于发生的规律性有精准的把握，将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析。支持业务的。虽然有很多支付流水数据，但是各部门不交叉，数据无法，大数据金融的模式促使银行开始对沉积的数据进行有效利用。大数据将推动和，做到精细化服务，对进行个性定制，利用数据开发新的和分析，实现对客户的分析以提高客户的转化率。大数据必将给带来更多更新的基于数据的业务和内部管理优化机会。
　　1.网络化的呈现。在大数据金融时代，大量的金融产品和通过网络来展现，包括固定网络和移动网络。其中，移动网络将会逐渐成为大数据金融服务的一个主要通道。随着、监管政策的完善，随着大数据技术的不断发展，将会有更多、更加丰富的和通过呈现。、网贷、P2P、众筹融资、、、、等都将主要通过实现，金融实体店将大量减少，其功能也将逐渐。
　　2.基于大数据的风险管理理念和工具。在大数据金融时代，理念和工具也将调整。例如，在风险管理理念上，（第一还款来源）、可抵押财产或其他（第二还款来源）重要性将有所降低。交易行为的真实性、的可通过数据的呈现方式将会更加重要，方式将会出现性变化。对客户的评价将是全方位、立体的、活生生的，而不再是一个抽象的、模糊的客户构图。基于的和分类将成为的主要手段，动态、实时的监测而非事后的回顾式评价将成为风险管理的常态性内容。
　　3.性大大降低。在大数据金融时代，金融产品和服务的和提供者之间信息不对称程度大大降低。对某项金融产品（服务）的支持和评价，可实时获知该。
　　4.高效率性。大数据金融无疑是高效率的。许多和动作都是在线上发起和完成，有些动作是自动实现。在合适的时间，合适的地点，把合适的以合适的方式提合适的消费者。同时，强大的数据分析能力可以将金融业务做到极高的，也会大幅降低。
　　5.金融企业服务边界扩大。首先，就单个金融企业而言，其最合适经营规模扩大了。由于效率提升，其必随之降低。的成本曲线形态也会发生变化。，其会更快来临，也会更平坦更宽。其次，基于大数据技术，金融从业人员个体服务对象会更多。换言之，单个金融企业从业人员会有减少的，或至少其市场人员有降低的。
　　6.的可控性、可受性。通过网络化呈现的金融产品，对消费者而言，是可控、可受的。可控，是指在消费者看来，其风险是可控的。可受，是指在看来，首先其（或）是可的；其次产品的流动性也是可接受的；最后消费者基于的数据信息，其产品也是可接受的。
　　7.。大数据金融的高效率性及扩展的服务边界，使的对象和范围也大大扩展，金融服务也更接地气。例如，极小金额的理财服务、存款服务。支付结算服务等普通老百姓都可享受到。甚至极小金额的融资服务也会普遍发展起来。传统想也不敢想的在大数据金融时代完全实现。
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