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互聯網金融與大數據應用論文
在中國龐大的應用市場和人群下，深入觀察變化且復雜的市場，探索以大數據為基礎的解決方案成為了銀行提高自身競爭力的一大重要手段。大數據技術是互聯網金融的一大技術支撐，通過對人們在互聯網上活動信息形成的數據的收集、挖掘、整理、分析和進一步應用，來創新思維、產品、技術、風險管理和營銷。而數據是互聯網金融的核心，未來計算機網絡互聯網金融業的競爭力將取決于數據的規模、有效性、真實性以及數據分析應用的能力。
一、我國互聯網金融的概況
互聯網金融作為二十一世紀高新產物，是傳統的金融行業與互聯網時代的有機結合，利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。這種新型金融模式具有顛覆式的影響，創新型巨大改革，不僅推動了我國利率市場化的進程，甚至影響整個經濟與社會發展水平。
二、互聯網金融的運作模式
(一)第三方支付模式
第三方支付模式，即某些具有一定實力和信譽保障的第三方獨立機構，與各大銀行簽約后所提供的交易支持平臺。
(二)P2P模式
又稱點對點信貸，即一方貸款，一方借款，通過互聯網作為中間平臺的新型模式。這個模式對于微型小額的信貸以及需要緊急周轉資金的創業者是一個很好的選擇。
(三)眾籌模式
眾籌就是大眾籌資，需要籌資的企業或個人通過互聯網這個眾籌平臺運用自己獨特的號召力并發揮創意，獲得來自大眾的資金援助。
(四)互聯網金融門戶
互聯網金融門戶的核心就是“搜索比價”的模式，采用垂直比價的方法讓顧客在互聯網上“貨比三家”，選擇自己最滿意的商品。
(五)大數據金融
大數據金融就是從大量數據中提取有利用價值的信息，以云計算為基礎來進行融資的模式。最具代表性的就是余額寶，用高于銀行的利率吸引消費者融資，不斷推動著金融業的發展與進步。
三、互聯網金融中的大數據應用及意義
(一)反映市場情況：電商和統計部門通過利用大數據對指數的編制來反映市場的基本情況，有效的分析交易數據，識別出市場交易模式，幫助決策者制定高效率的套利戰略。比如國家的統計局與百度、阿里巴巴等電商、電信、互聯網企業簽訂合作協議，共同開發利用大數據。
(二)金融產品定價：金融的核心內容之一就是金融產品定價問題(尤其是金融衍生產品定價)，這一直是大家關心的重要領域，其中涉及有計算和數學建模等。以信用違約互換定價為例，除了考慮違約的傳染性和相關性，還要考慮違約過程的建模和估計，通常需要復雜的數學模型并且驗證困難。最近一種基于大數據的解決方法即利用實際交易數據估計違約概率使其簡單方便。因此大數據能為互聯網金融市場提供運營平臺，有效的整合互聯網金融資源，，促進資源優化配置。
(三)精確營銷：通過對一些場景類環境數據、朋友關系和用戶經歷的人文數據、位置和購物等的行為數據，建立模型進行分析，進一步細分客戶。之后，可以定向推出產品并投放廣告，實現精確營銷。這也符合STP戰略思想。大數據通過分析社交網絡市場的信息， 特別關注搜索引擎中的搜索熱點，從而制定投資策略，使互聯網金融實現了一種新的營銷模式。
(四)監管風險：互聯網金融雖提高了金融效率，但也使風險呈現出許多新形式。因此需要對互聯網金融活動產生的大數據進行分析，及時準確發現風險暴露，采取相應的措施加以規避、防范，提高互聯網金融安全性，促進互聯網金融的創新。
(五)信用：利用大數據，可以在法律和道德所容許的范圍內對評估對象的靜態動態信用行為進行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立體化，進而評估個人或群體的信用，建立用戶的增信模型和信用評分，打破了金融機構壟斷用戶信息的狀況。
四、互聯網金融大數據應用中存在的問題
互聯網金融業本就擁有大數據，已成為自然產生大數據的重要領域，因此在互聯網金融大數據應用中體現出了一些問題和挑戰。
1、大數據處理速度滿足不了各方的需求，體量大，噪聲水平、數據來源和其他因素引起的內容和頻率變化快，增加了大數據問題的復雜性。
2、大數據中含有大量的噪聲信息甚至是虛假信息，出現信息過載的問題。
3、部分企業不愿公開、上傳數據，造成不公開數據部門占便宜、公開數據部門吃虧的狀況，形成了數據的公開、共享等方面不盡人意的局面。
4、容易泄露用戶信息，造成濫用法律法規建設及滯后的現象。如商家對客戶交易信息的過度營銷，下載不安全的APP、用戶掃描二維碼支付都可能泄露個人的信息，買賣用戶信息的不法交易等。
5、并非互聯網金融的所有參與者都具備大數據分析的能力，數據分析挖掘能力不平衡。
五、結論
通過對互聯網金融大數據的運行模式以及應用初步探究，我們發現還有很多問題等待我們去解決，嚴峻的考驗只會讓我們的路走得更穩固，金融業近些年的巨大發展和變革讓我們更加堅定的去深思時代產物與新型科技的碰撞帶來的豐碩成果，不斷更新互聯網金融時代，帶領我們進入更美好的時代。
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