移动大数据在互联网金融业中的应用探析

编者按：移动大数据与互联网金融业的结合已经不仅仅是一种时代趋势，而是互联网金融业随处可见的现象。目前，移动大数据在互联网金融业的应用仍然是一个相对新鲜的探索领域，在机遇多如牛毛的同时，也面临着诸多挑战。文章首先介绍了移动大数据的概念与特点;之后对移动大数据与互联网金融业结合的重要意义以及应用领域进行了分析;在此基础上，探析了目前互联网金融中移动大数据的应用存在的问题与挑战，最后提出了相应的解决与改进措施，以期促进移动大数据与互联网金融业的更好结合。

移动大数据的概念与特点

移动大数据，主要是指以移动互联网为媒介，从移动用户终端的应用过程中获取的海量数据流，并在合理时间内对其进行管理、处理和分析，使之成为能为人类所解读的数据资讯的总称。目前，学术界对于移动大数据没有统一的定义，也没有系统性的分类。从移动大数据的典型应用领域来看，可以将移动大数据分类分为娱乐内容领域、服务生活领域、购物消费领域、互联协作领域、其他领域等。在移动大数据领域，数据作为一种生产要素而存在，被初步应用于商业、金融、医疗、公安办案、农业、工业等领域。

移动大数据的特点主要包括：第一，信息覆盖范围广，数据规模巨大。根据 IDC 报告显示，2018 年，全球数据大致是 33ZB，而到 2025 年，预计能增长至 175ZB，这些数据都是由多种移动客户端产生的综合性数据。

第二，处理速度快。面对规模巨大的移动大数据，要想提高利用效率，就必须提高处理的综合速度，因此移动大数据还具有数据处理速度快的特点。

第三，数据类型丰富、真实性强、可用度高。移动大数据的数据类型包括文字、图片、音频、视频、交易数据信息等，更加接近实时数据。其中，部分数据具有非结构化特点，需要通过适合的模型系统进行分析处理，才能充分发挥移动大数据的价值。

移动大数据对互联网金融领域的影响

移动大数据在互联网金融行业的渗透无处不在，几乎可以涵盖互联网金融机构现有的一切经济活动。通过使用移动大数据，互联网金融行业实现了金融工具的创新和金融技术的创新以及金融服务的创新。在互联网金融领域的技术创新方面，移动大数据具有基础驱动的作用。随着移动终端设备越来越普及，移动大数据体量越来越大，使用传统技术手段处理的效率不佳。而结合移动信息处理技术，则能够实现信息采集、传输以及处理的集中化，提高了移动大数据处理的精细化程度与处理效率，为金融技术创新提供了有利条件。移动大数据与互联网金融分析理念有效融合，给互联网金融行业使用新的技术手段提供了保障，以及多层次、多维度分析的可能性，有利于实现个性化金融服务，对客户的分类更科学和实用，从而提升金融服务的效率与质量。新生移动大数据应用公司以及传统金融行业部门通过使用大数据技术实施金融创新，也给互联网金融行业带来了巨大的改变，对我国互联网金融行业发展有着十分重要的推动作用。

大数据背景下移动大数据在互联网金融投资领域的应用

移动大数据在信用评级和风控方面的应用

在金融领域，移动大数据可以用于信用管理，对客户进行信用评级。例如，金融机构可以使用移动大数据技术，采集与分析客户移动终端的信息数据，分析客户偿还能力与偿还意愿，从而对客户进行信用评级，做出对客户是否发放贷款以及贷款发放数量等的确定。作为信用评价的重要途径，还可以利用移动大数据建立客户信用评价模型，金融机构通过模型对客户进行信用的评价、评估，选出信誉好、偿还能力强的用户，作为主要贷款发放对象，也可以通过移动大数据的使用，科学处理不良资产，及时进行风险预警，为金融风险控制提供必要的措施。

移动大数据在辅助投资决策方面的应用

移动大数据在辅助投资决策指定方面有着十分重要的价值。在传统投资决策模式下，主要参考财务报表、营业收入以及最近几年的盈利状况等为投资决策提供依据。而对于一些缺乏更多财务类信息的新经济企业，通过移动大数据技术将各种非传统信息集合起来，作为风险评价的数据依据，建立分析模型，可以为投资决策提供辅助。例如，通过对用户在各电商平台的消费数据进行采集，有利于了解用户的消费偏好、对投资产品的偏好等数据信息，建立相应的数据库，通过技术处理进行综合分析，评估各方面风险，为投资决策提供重要的依据。根据杭州数行科技对 2021 年一季度消费数据的分析，发现一季度消费整体回暖。其中，餐饮收入恢复速度略慢，对于餐饮行业的投资行为而言，是非常值得参考的信息，需要更加谨慎决策。而网络消费在疫情防控期间迅速扩散下沉，社区团购、直播带货等处于高速发展期，且下沉区域将进一步释放消费能力，对于相关行业的投资者而言，考虑移动大数据提示的行业整体发展动态，有助于进行更加理性且符合行业发展规律的投资决策。

移动大数据在投资决策方面的应用，包括单一类型数据的使用和综合类信息数据的使用。首先，单一类型数据的使用。通过移动大数据技术，对信息进行挖掘处理，抓取并对有价值的信息数据进行分析。例如，通过对人流数据的采集与分析，可以更好地了解一二线城市的房地产交易热度，观察各地的购房情况，对房产等相关投资决策提供参考。据杭州数行的分析，发现近6个月以来，天津购房热度小幅下降，苏州、南通是江苏省的优质房产购置城市，其购房热度保持平稳。其次，综合类信息数据使用。可以通过收集和整合移动大数据，对采集到的数据进行处理，运用机器学习、深度学习算法、数据可视化、统计学方法等信息技术挖掘有价值的信息，分析企业、行业发展趋势，为投资决策提供辅助。

移动大数据在互联网金融领域应用的挑战和风险

移动大数据前沿技术的发展和数据规模的不断增长，为其在互联网金融领域的应用提供了有力的支撑，同时也带来了挑战和风险。

第一，移动大数据的整体使用效率较低，潜在数据价值有待于进一步挖掘。第二，移动大数据的使用和获取方面，存在着较强的时效性，授权也是重要的问题之一，数据使用权利、资质问题有待进一步解决。第三，行业协同作用缺乏，互联网金融机构以及行业企业之间，在数据共享、数据交换、使用方面缺乏有效性，不同行业数据共享存在一定困难。第四，法律法规不健全，缺乏有效的法律法規进行规范，对许多问题和情况缺乏处理依据。第五，互联网金融市场量级巨大，应用的面很广也是一个很大的挑战。新时代经济发展迅速，互联网金融市场每天都在发生着变化，庞大的市场量级会带来规模巨大的移动大数据。一方面数据应用面非常广，另一方面广泛的应用也会带来不同程度的风险，这些都是移动大数据应用过程需要面对的挑战。

移动大数据在互联网金融领域应用的风险规避措施

移动大数据在互联网金融领域应用的风险，可以采用以下几种措施：

首先，在法律法规允许范围内，实现信息共享，提高数据的使用效率，加强各个平台之间交流合作，有效解决移动大数据垄断导致的信息不对称问题，促进移动大数据下的金融创新。规范银行业金融机构客户信息管理，注重保护客户隐私，如果银行金融等机构授权第三方数据分析公司进行风险预测与分析，则必须签订授权书，规定信息数据使用范围，防范信息泄露，确认第三方的资质。

其次，完善相应的法律法规，加大对移动大数据安全性的监管力度。通过制定相关的法律法规，促使移动大数据能够在保护用户信息以及数据安全的基础上，科学规范地被使用。个人信息、公司信息、银行业金融业信息，必须严格遵守相关的法律法规，从信息保护角度，建立更为严格的信息使用与处理流程，同时加强对行业的整体管理，督促企业制定信息保护内部制度。

第三，培养人才，打造优质复合型的人才团队。培养具有移动大数据基础知识与理念，并且有金融行业理论与实践经验的人才，通过人才建设，促进移动大数据在互联网金融领域的应用不断加强，促进我国金融业创新发展。

结语

移动大数据在互联网金融领域已经有了初步的应用，虽然目前尚未广泛应用，且对移动大数据的价值挖掘还有很大空间，但是移动大数据本身的发展潜力巨大，能够为互联网金融行业带来创新与变革发展。移动大数据在互联网金融领域的应用，让传统信用评级、风险控制以及投资决策的模式有所变化，促进了互联网金融创新与融合。值得关注的是，目前移动大数据在互联网金融领域的应用仍然面临着挑战和风险，要规避这些风险，迎接挑战，可以加强行业数据之间的共享，提高数据使用效率;完善法律法规，加强监管力度;积极培养人才，促进我国互联网金融创新与发展，使移动大数据在金融领域体现其深层价值，发挥更大的积极作用。

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作者簡介：许莹璇（1997—），山西运城人，硕士研究生，现就读于云南财经大学商学院，主要研究方向为大数据与电子商务智能、社会化电商。