方式。因此，大数据将是未来金融行 业的核心竞争力。 云引入金融模型联手打造金融云，把 数据需求以及强大的资金实力为大数 核心系统构建在云计算上。从运营思 路来看，以网商银行为代表的互联网 金融企业大多采用基于互联网数据的 据的应用留下了一个巨大的市场。目 前，中国国内的大数据应用主要集中 在征信和精准营销，专家估计这两块 建模、授信，而且接入民营征信机构 的市场价值已经达到近２０００亿。在 就互联网金融行业而言，首先， 的合作，试图借助用户在互联网上的 竞争激烈的互联网市场中寻求壮大发 互联网金融企业在业务开展过程中积 行为轨迹给用户“画像”，实现风险 展，互联网金融企业就必须更加精准 累了包括客户身份、资产负债情况、 资金收付交易等大量高价值密度的数 据，这些数据在运用专业技术挖掘和 分析之后，将产生巨大的商业价值；另 外，互联网金融企业具有较为充足的预 算，可以吸引大数据的高端人才，也有 能力采用大数据的最新技术。 大数据技术在促进互联网金融行业 转型的效用主要体现在以下几个方面： 首先，互联网金融企业将依托大 数据进行业务转型，进一步冲击传统金 融机构。当前金融行业已经开始从传 统金融机构扩张到民营银行、直销银 行、互联网金融企业等各个领域，大 数据的兴起为这些新兴金融企业提供 了海量的可挖掘的结构化数据，突破 了传统的金融企业的业务瓶颈。 以今年６月成立的“阿里系”浙 江网商银行为例，注册资本４０亿元， 由蚂蚁金融服务集团等六家股东发起 设立，以互联网为平台，面向小微企 业和消费者开展金融服务，未来将推 出独立的ＡＰＰ应用。网商银行作为互 联网银行的典型代表，其核心能力体 现在基于大数据的风险评估。其主要 的优势是大数据技术。网商银行现在 ３００多名员工，三分之二的人员是做 数据建模、ＩＴ研发。与传统金融机构 采用的ＩＴ架构不同，网商银行作为 中国国内首家跑在云端的商业银行， 以在阿里云的公有云基础上，与阿里 ２８ 控制。这表明，大数据技术已经从根 本上改变了互联网金融行业的运营模 式，通过对数据的挖掘，识别客户身 份，降低风险。 其次，大数据技术促使互联网金 融企业实现差异化服务。随着金融政 策“松绑”，银行系、产业系、互联网 电商系、Ｐ２Ｐ系的网络链条正扩张发 展。通过深耕大数据风控平台，未来 谁能从竞争中脱颖而出，将取决于企 业自身定位、业务基础以及是否有强 大的风控能力以及快速提供差异化服 务的能力。大数据技术的应用，可以 促使传统金融机构在服务和转型方面 向更加科学的精准的数据依赖转化， 在深入了解和把握住自身的市场状况 的基础上，更加科学地开发新产品， 评估业务风险、配置资源。 再次，大数据技术有助于降低 信息不对称程度，增强互联网金融企 业的风险控制能力。互联网金融机构 通过对客户资产价格、账务流水、相 关业务活动等流动性数据进行动态和 全程的监控分析，从而有效提升客户 信息透明度。通过整合客户的资产负 债、交易支付、流动性状况、纳税和 信用记录等，对客户行为进行３６０度评 价，计算动态违约概率和损失率，提 高贷款决策的可靠性。 最后，大数据助力互联网金融 企业实现精准营销。金融行业庞大的 地细分市场、定位产品和目标客户。 为满足细分市场的需求，互联网金融 企业在通过对海量数据的挖掘和分析 之后，可以建立目标客户模型，进行 产品实时优化投放，满足用户所需， 实现精准营销。 以保险公司为例，通过大数据可 以利用数据标签对用户进行画像。完 成用户画像后再依据用户特点和保险 需求，通过数字广告精准营销，提高 客户渗透力、客户转化率和保险产品 转化率。国外早已开展运用大数据技 术进行的金融行业精准营销。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，通过客户的银行卡 交易数据进行分析，识别出这些家庭 并进行了有针对性推销后，最终有３８％ 的客户选择了银行的产品。利用大数据 技术可以提高金融企业的营销效率，扩 大营销范围，降低运营成本。 大数据为金融行业带来挑战 在没有大数据之前，金融数据往 往来源于一些数据报表。大数据时代 出现之后，海量数据的采集和处理成 为可能，大数据可以对全局数据进收 集和处理。大数据通过全局的数据统 计，其计算结果更为精确，有利于金融 企业计算产品的收益率和产品定价。