探索基于互联网金融平台的大数据挖掘

2015-03-20国家开发银行股份有限公司山东省分行王崇

财经界(学术版) 2015年20期

国家开发银行股份有限公司山东省分行王崇

本文提到的“大数据”一词，源于二十一世纪初，IT权威机构Gartner提出的，所谓的“大数据”，即发掘之前忽略过的数据价值，并且根据相应规律，对未来经济社会发展做出正确预测。大数据真正被人重视起来，是美国政府“大数据研究和开发计划”的提出，标志着人们已经将大数据作为研究对象，要探索其内在价值以及对社会发展的重要作用。本文对大数据挖掘的研究，以网络作为媒介，探索网商交易的数据，查看与经济发展相关联的数据，为金融发展和创新提供依据，以实现更大的商业价值。互联网金融平台的大数据挖掘，是对之前网络信息的一种搜索和分析，找寻其内在的发展规律，通过研究用户的社交圈以及兴趣爱好，发掘用户的购买动机，从而为接下来的经济决策提供有利依据。

一、大数据挖掘在信用体系中的重要作用

信用体系是目前金融行业发展的一个重要动力，对实现金融业的发展来说，有着十分重要的作用。大数据挖掘在信用体系中，可以对用户的信贷评级进行分析，对用户相关金融信息进行搜索整理，可以正确评价用户信用等级，为金融行业决策提供可靠依据。关于大数据挖掘在信用体系中的重要作用，本文的研究主要从以下两个方面展开：

第一，利用大数据挖掘对用户信息进行收集，帮助信贷员获取客户的信用资料，从而让信贷员对客户的信贷评级进行评价，最后决定是否可以进行借贷。大数据发掘主要通过互联网信息，对用户的生活信息，例如购物情况、消费标准、消费方向、投资情况、资产多少、消费水平等进行信息收集，获取较为详尽的用户信息，这样一来，金融行业可以更好对用户借贷风险进行评估，促进金融行业的发展。

第二，大数据挖掘对于金融企业发展来说，起到了巨大的推动作用，使金融企业能够获得更好地发展，并且在发展过程中，能够对风险进行及时预警，降低金融风险影响，促进企业实现平稳健康发展目标。就拿“陆金所”来说，该金融企业的发展是利用P2P网络信贷交易平台，对用户能够进行很好的信贷风险评估，并且通过大数据挖掘，建立了风险控制模型，保证企业在进行金融借贷时，可以很好控制风险。大数据挖掘在促进金融企业发展过程中，实现了金融企业对一些企业的资金借贷，解决了企业融资难题，使企业获得了发展资金，进一步促进我国社会经济的发展。

除了“陆金所”之外，第三方支付也具备了小额信贷功能，例如支付宝、财付通、淘宝、京东等互联网金融平台，通过对客户的消费信息进行搜素记录，获取用户的资信数据，并对用户消费水平进行预估，实现相应的数据收集。这样一来，第三方支付可以实现对一些信用等级较高的用户提供小额贷款，刺激消费，同时也使第三方支付获取较多的经济效益。就拿京东商城推出的“京东白条”来说，是综合用户的交易信息以及等级，可以对用户提供小额贷款。例如进行iphone6的“白条交易”，每个月的信用还贷为450元，一共分为十二期，这样既可以满足用户的消费，也实现了京东商城的经济效益提升。

二、基于互联网融资领域中的大数据应用

大数据在互联网金融平台融资领域中也得到了十分广泛的应用，例如支付宝支付平台的余额宝，就是一种十分典型的融资手段，用户通过将余额存入余额宝中，每天可以获得一定的收益。而支付宝互联网金融平台可以利用余额宝中的资金进行投资，获取更大的回报。这种“余额宝”的融资方式，降低了融资门槛，不限制用户金额，可以获取更多用户的资金，提高了金融行业资金周转效率和使用效率，极大地促进了金融行业的发展。除此之外，电子商务平台的融资模式以及供应链的融资模式，都是当下互联网融资领域中较为广泛的应用，这些融资模式，主要是以“大数据”为发展基础的。

（一）电子商务平台的融资模式研究

本文对电子商务平台融资模式的研究，主要以阿里巴巴金融为例。阿里巴巴是当下国内最大的购物网站，同时也是世界上名列前茅的电子商务交易平台。用户在阿里巴巴购物网进行购物时，购物平台企业积累了大量的交易数据，通过对这些数据信息的分析，可以更好了解用户消费动态和消费趋势，为企业发展创造良好条件。除此之外，大量交易信息也形成了大数据金融平台，可以对一些信贷风险进行有效评估，并对一些金融产品进行创新。就阿里巴巴购物网而言，国内主要以阿里巴巴购物网旗下的“淘宝网”为主要研究案例。淘宝网是目前交易额最大的购物网站，其包含了海量的企业信息以及个人信息，企业信息中包括了企业商品的销售情况以及产品的性能、用户对产品的评价、企业的资产信息等内容；个人信息则包括了用户的消费习惯、消费方向、消费趋势、消费水平等内容。淘宝网可以将底层数据信息进行反馈，将交易数据、评价信息、货运信息反馈给阿里巴巴互联网金融平台。这样一来，阿里巴巴金融在对网上信贷申请人的资料进行审核时，可以对相关的信用风险进行分析，从而实现金融发展目标。阿里巴巴旗下的淘宝网在进行支付时，主要通过“支付宝”这种第三方支付手段来完成的，而支付宝也由传统的支付手段转变成现在的“存、贷、汇”三大核心业务发展模式。这种发展模式，借助了阿里巴巴互联网金融平台的大数据发展基础，使支付宝从资金周转的支付手段转变为综合功能的金融平台，由原来的存款——支付，转变成现在的存款——支付——贷款——融资的发展模式，实现了电子商务平台的融资发展模式。

（二）供应链的融资模式研究

供应链的融资发展模式以京东为主要代表，它与阿里巴巴金融的发展模式有所不同。供应链融资模式以实力较强的企业为主导，通过“大数据”提供信息，以担保的方式获取融资。供应链的融资模式具有以下优点：第一，融资的金额较小，获取资金的速度较快，且融资风险较小；第二，融资效率较高，可以短时间内进行资金融合，将资金快速提供给所需企业；第三，由于金额小的原因，加上利用B2P网络融资方式，获取资金的成本较低；第四，借贷灵活方便，通过大数据提供的信息，可以短时间内对借贷用户进行风险评估，从而实现资金借贷目的。这种供应链的融资模式，主要针对于企业产业链的上下游企业，可以方便地为企业发展进行融资，以促进相关企业的发展。在实际发展过程中，京东商城利用供应链的融资模式获得了巨大效益，为企业发展提供了大量资金，保证了自身发展过程中的上下游产业链稳定，为苏宁电器发展提供了稳定的产品供应，使苏宁电器、以B2P为主的电子商务交易平台——京东商城获得了较快发展，跻身于国内顶尖行列。

京东商城的发展，主要以苏宁电器作为依靠。回顾京东商城的发展历史，我们不难发现京东商城的创办，其实就是为了更好实现苏宁电器的网络销售，以电子商务平台促进苏宁电器的发展。但就当下互联网金融时代的到来，互联网金融平台的大数据挖掘，使京东商城获得了前所未有的发展机遇。京东商城在发展过程中，通过对相关数据的收集，例如供应商获得的评价信息、结算系统信息、票据处理信息等内容，可以更好地掌握供应商的实际情况，并且对供应商的信用等级进行有效评价，对融资风险进行更好的控制。之后，京东商城将这些信息进行反馈，苏宁电器根据这些信息，与商业银行进行协商，对供应商提供相应的订单融资、入库单融资等服务，帮助供应商获得发展资金，更好地进行生产发展，也使苏宁电器和京东商城获得稳定的上下游产业供应。

三、资本市场中大数据挖掘的作用分析

资本市场的发展，关系到了社会经济发展的好坏，把握资本市场的发展动向，是投资者获取收益的重要保障。但资本市场交易过程中，风险较大，金融信息变幻莫测，想要把握资本市场发展动态，十分困难。但随着大数据发掘的出现，通过对资本市场信息的把握，预估资本市场风险，进行合理有效投资，可以确保用户投资获得收益和回报。大数据挖掘对资本市场发展具有积极的推动作用，尤其是在投资组合方面，大数据挖掘的作用显得极为突出。大数据可以获取大量信息，给交易者提供较为准确和及时的预测，交易者以此作为依据，想要获取收益并不难。资本市场中，交易需求变化反映了准确的交易信息以及趋势预测，准确的交易信息又是进行风险控制的有力保障。所以，大数据挖掘应用于资本市场中，可以帮助交易者更好地进行风险评估，实现交易者的经济效益目标。

本文对资本市场中大数据挖掘作用的研究和分析，主要以互联网信息进行分析，具体表现案例为网络信息资源。例如交易者在进行股市投资时，网上会有大量关于股市的信息，哪只股票形势利好、哪只股票涨停，这些信息都将影响到交易者的投资选择。除此之外，关于股市信息在一些微博的公众号上，会有详尽的体现。一些专家在公众微博会发布自己的看法，对股价的走势进行有效的预测，为用户提供一些信息，帮助用户进行投资决策。同时，大数据挖掘还可以对资本市场的一些资本交易进行数据收集，用户通过查看以往的资本市场变化趋势，进行风险分析，这在很大程度上降低了投资风险。总之，大数据挖掘在资本市场中得到了十分广泛的应用，尤以高频交易和算法交易为典型的应用方法。

四、互联网金融保险行业利用大数据挖掘的发展趋势分析

随着社会经济的发展，人们生活水平的提升，保险业渐渐得到了人们的广泛关注，保险既可以对人们的生命财产安全提供有效的资金保障，又是一种可以获取较大收益的投资。但是保险业在我国的发展，与发达的资本主义国家存在较大差距，这种差距除了经济发展水平之外，人们的观念意识也起到了很大作用。在当下金融行业迅猛发展的形势下，保险业如何利用互联网金融平台的大数据挖掘，促进自身发展，是保险业思考的一个重要议题。

“大数据”下，保险业可以对一些用户信息有一个较为全面的了解，对于保险业发展客户来说，有着十分重要的作用。通过信息分析，保险业可以了解到一些人的经济水平、消费能力，对信息进行区分整合，发展潜在客户，有利于保险的销售。同时，保险业发展过程中，“骗保”的事例屡见不鲜，这对保险业造成了巨大的经济损失。大数据挖掘，可以对高风险用户进行风险数据挖掘，并根据实际消费能力和经济实力，进行差异化的定价决策，促进保险业发展。例如车保，保险业可以搜集用户的驾车习惯，分析用户可能出现的理赔原因，并就造成的相应损失，进行保险费用定价。同时，要注意“骗保”行为，将疑似欺诈和高风险保单进行区分，避免保险欺诈事件发生。