互联网金融（金融大数据分析）课程教学大纲
第一章：互联网金融
一、互联网金融颠覆传统银行业务
1、互联网思维
2、传统金融三个核心业务的突破
3、互联网金融发展方向
二、互联网金融业务模式
1、互联网银行
2、影子银行与P2P
3、虚拟货币
4、众筹融资
三、互联网金融商业模式
1、互联网金融典型业务模式
2、互联网金融特性
3、互联网金融监管
4、互联网精神推动金融行业发展
5、案例：阿里金融、360、宜信P2P、腾讯、hao123、小米、海尔
6、现场研讨：支付宝、余额宝
第二章：金融新常态
一、经济新常态
1、三期叠加
2、增长变化
二、利率市场化
1、国外利率市场化市场化进程
2、国内利率市场化实施
3、利率市场化对银行影响
三、自贸区金融
1、区域范围
2、负面清单
3、自贸区银行的机会
四、存款保险制度
1、出台过程
2、保额依据
3、公众认知
五、一带一路
1、经贸、政治和文华的多元交流系统
2、海陆互补的多线通路系统
3、壮大开发性金融
4、贸易融资需求
5、人民币结算需求
6、案例：汇丰银行、中国银行
第三章互联网金融大数据
一、透视大数据思维
1、4V特性
2、大数据组成及发展趋势
3、提高银行风险管理能力，
4、反欺诈案例
5、DT时代
二、大数据分析模型
1、数据的收集和准备
2、数据分析的八个极致模型
3、银行客户数据分析和交叉销售
4、CRISP方法论
三、金融大数据应用
1、征信大数据
2、精准场景营销大数据
四、商业银行数据化能力的打造
1、建立与业务战略相结合的数据战略
2、建立行之有效的数据治理长效机制，为数据化能力建设提保障
3、制订数据治理建设蓝图与路线图
4、把数据看做银行重要的资产，建立数据资产的运营管理体系
5、案例：阿里金融、宜信P2P、蚂蚁金服、芝麻金融、FICO
第四章金融互联网
一、互联网金融影响传统金融
1、互联网精神影响
2、交集博弈持续
3、银行互联网化发展方向
二、银行的应对
1、对外服务能力的加强
2、对内组织结构整合
3、小型银行转型策略
三、新型社区银行
1、社区金融的场景服务定位
2、金融业务分析与规划
3、泛生活金融圈
4、案例：阿里金融、北京银行、招商银行等
5、现场研讨：平安金融
互联网金融与大数据分析 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。作为一个大学生，我想先谈 谈我眼中的大数据。 最早接触“大数据”这个词，是我在高中的时候，那时候会用空闲时间玩一个名为《英雄联盟》的网游，相信现在大学生也有很多在玩这款游戏。我讲到这个游戏，是因为 我在这个游戏里看到了大数据。那时候，有人会利用大数据技术，做个调查，把玩游戏的 各个阶段的人，玩游戏用的各种手法统计起来，每周做一次，统计本周各个游戏人物的胜率，登场率，各个物品的使用率，从而来预测下周的打法走势，预测新的战术。这就是我 最早接触的大数据技术的应用，当时我就感到很神奇，原来数据还可以这么用，原来通过 大量的数据进行就可以进行精准的预测。 在接触大数据之前，我想很多同学应该都有和我一样的疑问，为什么网页推广的商品就是我想买的，为什么网页推广的新闻和链接就是我想了解的。通过大数据技术来看， 这个现象很容易解释。我们都会用搜索引擎，比如，当我们搜索“什么牌子的花露水好用时”系统就采集的我们的数据，通过数据，了解到我们想要买花露水，这时候网页推广的 商品就变成了花露水。相比大数据时代之前，网页推广的广告可能会另我们很烦，但是有 了大数据技术，推广的商品正是我们需要的，我们也就对广告的不爽少了很多。 《大数据时代》这本书里有一个这样的例子，谷歌可以预测一种流行的传染病在何时何地爆发，而且可以精准到特定的地区和州。谷歌通过搜集2003到2008年期间爆发传 染病时当地人用谷歌的搜索引擎留下的数据，整理相关热搜词条。在传染病爆发之前，如 果某个区域也有很多人搜索这些词条，就可以预测出该地区将会爆发传染病。 大数据时代还对传统的商业模式有很强的冲击，大数据带来的是一场变革，在数据面前，一起规律都有迹可循。利用数据里规律，可以带到意想不到的效果。就如同华尔街的“你开心他就买你焦虑他就抛”利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断 民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果，再决定如何处理手中数以百万美元计 的股票。判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。这一招收效显著——当年第一季度，公司获得了7%的收益率。 对于互联网金融，大数据分析的作用也是巨大的。以下我就浅谈一下大数据分析在互联网金融中的应用。
金融科技领域发展案例分析
随着科技创新的不断加快及推进，社会发展步伐加快，各行各业发生了翻天覆地的变化，行业创新明显提高，传统行业发展模式弊端开始显现，已经不能适应新时代发展特点。互联网技术的深入发展，让传统线下发展模式逐渐转变为线上线下结合的模式，让人们突破地域的限制，实时有效的进行沟通交流。随着互联网技术的深度发展及融合，云计算、互联网大数据、人工智能、区块链技术等新一代技术相继问世，在长期的实践和总结中，逐步完善其理论和拓展应用范围，更加深刻的影响着社会的发展，促使整个社会生产效率大幅度提升。 科技创新为社会提供了源源不断地动力，不断推动着社会向前发展，在科技赋能时代，将伴随着诞生与毁灭，传统行业在一定程度上受到了影响，传统行业中由于长期以来发展模式、管理体制、管理思维、设备基础设施等等都是比较落后的，运营效率不高，企业盈利越来越低，加重了企业负担，严重影响了企业发展及规模的扩大，不利于中国经济高质量发展。 在金融领域，传统金融发展模式由于不能完全适应中国金融市场，因此，很大一部分的金融业务没有得到有效开发，特别是在融资业务方面，没有充分利用好资源，发挥金融的本应有的属性和功能。在中国企业发展中，中小微企业占据了大部分，一直以来中小微企业的发展没有得到足够的重视，由于中小企业本身属性缺陷，大部分的中小微企业自身实力比较弱，国家政策支持力度不够，财务信息不透明，在管理体制、技术创新、人才开发等略显不足，加之中小微企业运营过程存在风险比较大，因此往往不受传统金融机构的青睐，这严重制约了中小微企业的发展。 在此背景下，“科技+金融”模式应运而生，在科技的助推下，传统金融发展发生重大改变，极大地激活了整个金融市场及业务延伸，在发展模式不再是单纯的线下线上发展，也不再只是存款、贷款和结算三大业务，而是纵深整个行业发展，为行业发展注入新动力。 金融科技作可以说是一种新的金融模式，在近几年的发展中，引起了国家的高度重视，在十八大报告及十九打报告中多次提到如何加快金融服务实体经济效率的提升，而金融与科技的深度融合，将有效地提升金融服务实体经济水平，促进金融体制创新。同时在此发展背景下，金融科技领域也将成为发展热土。
金融数据分析师的工作职责描述 金融数据分析师负责为客户提供理财咨询、建议服务，制定相应的投资组合和策略。下面是为您精心整理的金融数据分析师的工作职责描述。 金融数据分析师的工作职责描述1 职责： 1、利用相关软件进行金融数据的收集整理，汇总数据; 2、进行基本面规律的分析和技术层面的深度分析; 3、把握各种种别的分析方法，定期对金融市场定向研究; 4、遵守公司的各项治理制度，承办领导交办的其他工作; 任职要求： 1、全日制经济、金融、财务等相关专业本科以上学历，有相关经验者可放宽至大专; 2、熟悉金融投资或二级市场具备从事相关工作经验者优先考虑; 3、有较强的团队领导和决策能力; 4、清楚的逻辑思维能力、较强的语言表达能力和文字能力; 5、外向型，出色的人际沟通和交往能力、较强的团队合作意识和敬业精神; 6、上述能力优秀者，可适当放宽任职硬性指标。 金融数据分析师的工作职责描述2 职责
1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至贸易落地; 2、对市场、行业、公司运营等提供贸易智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持; 3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。 任职要求 1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历; 2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底; 3、熟练使用MATLAB、R、Python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先; 4、拥有BI分析工具使用经验者优先(如tableau等); 5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式题目; 6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作布满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。 金融数据分析师的工作职责描述3 职责： 1、对金融经济知识感爱好，希看踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操纵经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的投资培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲看; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判定力，能够坚持己见。 岗位职责：
金融大数据服务平台项目规划书 北京XXXX技术有限公司 研发中心 2014年11月
一. 项目介绍 1.1项目背景 银行业一直是一个数据驱动的行业，数据也一直是银行信息化的主题词。银行的信息化进程先后经历过业务电子化、数据集中化、管理模型化等阶段，如今随着大数据技术的飞速发展，银行信息化也进入了新的阶段：大数据时代。 目前，国内银行都积累了海量的金融数据，包括各类结构化、半结构化、非结构化数据，数据量巨大，存储方式多样。但是这些海量数据还没得到充分利用，显得价值含量较低。只有经过合适的预处理、模型设计、分析挖掘后，才能发现隐藏在其中的潜在规律。而应用大数据分析技术，可以从海量的、不完全一致的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。银行可以利用这些信息和知识来提升金融业务的服务效率和管理水平，银行的关键业务也能从中获得巨大收益。 银行在大数据技术应用方面具有天然优势：一方面，银行在业务开展过程中积累了大量有价值数据，这些数据在运用大数据技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，银行在资金、设备、人才、技术上都具有极大的便利条件，有能力采用大数据的最新技术。建立“金融大数据服务平台”，可以通过对金融数据的挖掘、分析，创造数据增值价值，提供针对银行的精准营销、统一广告发布、业务体验优化、客户综合管理、风险控制等多种金融服务。 1.2业务需求 目前，银行客户对数据的利用仍是以各类统计报表为主，存在以下重大弊端： 1.对数据的分析仅按照固定项目，对业务情况进行事后统计分析和监控。实际上没有 找到隐藏在数据背后的原因，数据深度分析和数据挖掘能力不足。 2.对数据的分析仅作为专项的统计分析结果输出，对于数据间的因果影响、相关性分 组或关联规则、聚类、描述和可视化等工作尚未开展，数据关联分析能力不足。 3.统计分析侧重在事后的数据汇总，难以从数据汇总中得到客户服务事件发生的规 律，以及前瞻性判断，数据的预测性分析能力不足。
互联网金融的概念与特点
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互联网金融的概念与特点 一、概念 （1）当互联网企业介入金融行业所开展的业务，包括互联网企业通过互联网平台开展的结算、小微贷款、标准化金融产品销售、信息中介等金融业务，就构成了互联网金融。互联网金融在缓解信息不对称、提高交易效率、优化资源配置、丰富投融资渠道等方面有别于传统金融。互联网金融不是金融与互联网的简单结合，而是现代金融创新与科技创新的有机融合。 李博、董亮（中国人民银行金融研究所李博、北京市金融工作局董亮 )将互联网金融分为传统金融服务的互联网延伸、金融的互联居间服务和互联网金融服务三种模式。他们认为，互联网延伸是一种广义上的互联网金融,电子银行、网上银行、手机银行都属于这一范畴；互联居间服务应用模式有第三方支付平台、P2Ｐ信贷、众筹等;金融服务多为互联网企业向金融业的渗透,如小额贷款公司、基金保险销售平台等。互联居间服务和金融服务可划为狭义上的互联网金融。 吴晓灵（中国人民银行原副行长、国家外管局原局长，著名经济学家）认为，互联网金融应包括四个方面：一是与电商相结合的结算业务，二是基于销售信息的小微贷款业务,三是基于支付账户的标准化金融产品销售，四是借贷双方的信息平台,目前得到监管的是与货币运动关系密切的结算业务。 谢平（谢平,１955年生,中国人民银行研究生部教授、博士生导师，南开大学、南京大学、武汉大学等多家大学兼职教授）按照互联网金融形态，在支付、信息处理和资源配置三大支柱上的差异，将其划分为传统金融的互联网化、移动支付和第三方支付、互联网货币、基于大数据的征信和网络贷款、基于大数据的保险、P2P 网络贷款、众筹融资、大数据在证券投资中的应用等八大类。高汉（2014)根据互联网的主要功能,将互联网金融分为支付结算类、融资类和投资理财保险类等三类。 ——摘自于《金融论坛 2014年第7期（总第22３期)》 中国互联网金融的风险与监管研究——魏鹏 (2）互联网金融是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工
第三章：大数据金融行业应用 第1 题 强大的客户信息数据仓库及数据库是良好实施数据分析的基础。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第2 题 2011年5月美国对冲基金Derwent Capical Markets通过分析Twitter的数据来感知市场营销，在首月的收益率为1.85%，让平均为0.76%的其他对冲基金相形见绌。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第3 题 摩根大通银行可以利用大数据技术追踪盗取客户账号或侵入自动柜员机（ATM）系统的罪犯。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第4 题 没有好的数据基础，可能建模过程就会中途夭折，但是建模成功的话，就能得到如意的结果。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第5 题 中国大数据IT应用投资规模中，金融领域占的比例最。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A
第6 题 2012年海通证券自主开发的“给予数挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”主要应用在客户深度画像以及基于画像的用户流失概率预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第7 题 客户画像指的是个人客户画像，包括人口统计写特征、消费能力数据、兴趣数据、分险偏好等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你错选为：A 第8 题 客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了! 第9 题 数据分析在处理客户关系管理上只是流失客户的预测。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：B 你答对了! 第10 题 大数据是依托新的数据处理技术，对海量、高速增长、多样性的结构和非数据结构数据进行加工挖掘，找寻数据背后的规律，以提高分析决策能力，优化流程和科学配置资源的管理工具。（3分） A. 是 B. 否 答题情况：正确选项：A 你答对了!
互联网金融与大数据技术应用 对于互联网金融，互联网行业和传统金融行业的观点往往大不相同，前者认为互联网是重点，金融不过是下一个即将被颠覆的特定行业而已，只是由于金融行业的高门槛和严监管，颠覆进程会比较曲折；后者则认为金融有自己完全不同的逻辑，信用和风险是难以逾越的门槛，护城河高筑，互联网金融只能在互联网企业的一亩三分地里自娱自乐。 但是对于大数据，二者却难得的表现出空前一致。在10月30日召开的IFC1000 全球金融峰会上，金融人士异口同声宣称大数据是互联网金融的最大亮点，因为大数据在解决金融核心问题——信评和风控——上拥有传统方法所不具备的显著优势和光明前景，是金融业“真正”互联网化的必由之路。而随后粉墨登场的互联网人士（多为P2P借贷从业者和网络征信从业者）亦纷纷发表演讲，介绍了自己在大数据审贷与信评方面的切身体验。一时间，星座与IP齐飞，表单共图谱一色。 听得笔者终于——睡着了。 出现这种惊人的一致毫不奇怪，因为本次会议的主题就是“大金融大数据大战略”，中心思想明确，“大数据”是出现在所有嘉宾发言中的关键词。但是，到底大数据在当前的互联网金融中应处于何种地位，笔者认为颇存在可供探讨之处。 任何对数据领域有一定了解的人都知道，大数据不是一个新鲜概念，它曾经被披上各种各样的外衣，有过各种各样的梦想。从最早沃尔玛啤酒与尿片的故事，到最近的精准营销和无人驾驶，数据分析确实存在成功应用的案例，并日益融入日常生活与商业决策。但是数据统计与分析不同于大数据，甚至数据挖掘都与大数据鼓吹者的理想相差甚远。而在当前的主流互联网金融应用（例如P2P借贷、众筹和供应链金融、渠道金融）中，大数据并非多重要的因素，应用时机也未必成熟。 数据源于对现象与行为的离散采样，是客观世界的数字化投射，这一投射是否准确取决于我们搜集、获取、整理数据的方式、频率与维度。能否从数据中发现未知的、有价值的信息与规律，并非取决于数据本身和算法，更多取决于“人”，取决于“人”对现象与行为的认识，以及把认识叠加于数据的采集与分析之上获得的数据洞察。绝大多数的算法和模型只是结果，是人的认识与洞察的形式化表现。 计算能力和智能技术的发展，为人们提供了更好的数据整理与分析工具。大数据的4个V（或者5个V）突出了数据处理难度的增加，即使它们天然蕴含有更有价值的信息，却不意味着信息获取成本的降低，更不意味着（在当前数据获取与处理能力的制约下）数据就是一切。而无论P2P借贷数据，还是网络征信数据，很难相信它们的体量能有多大，变化速度能有多快，从而能够沾上理论界所谓大数据的边，进而需要动用大数据的技术与手段。
十三五大数据金融行业发展趋势及机遇分析 回顾金融创新发展的历史，每一次金融的历史变革都与先进的科学技术紧密结合，因此当金融发展到互联网时代，也必将发生新的金融变革。 建立互联网金融治理体系，应该成为我国金融治理体系和金融治理能力建设的重要内容，大力发展互联网金融，以互联网金融治理推进中国金融治理体系和治理能力现代化，是金融治理现代化的必由之路。 世界经济论坛创始人、《第四次工业革命》作者施瓦布认为，建立在数字革命基础上的第四次工业已经到来，这是一场系统性的深度变革，而用大数据进行决策是这些变革之一。 在大数据、云计算等技术变革下，我国的金融行业将出现哪些变化？金融监管面临哪些新挑战？如何利用大数据进行智能决策？ 一、大数据时代到来 凯文·凯利（Kevin Kelly）被誉为互联网经济的预言家，他精准预测Web2.0时代的到来和网络经济的运行规律。凯文·凯利预言，未来，大数据、云计算、移动通讯三者相结合的技术进步将激发大数据、深度学习、语音智能、监控设备、3D打印、人造智能、P2P、虚拟货币等方面的技术突变，而这些正在成为现实。 人类将迎来大数据时代。现在一年的信息量已经超过自人类文明开始时积累的所有信息量之和。未来信息量的扩张是爆炸性的，将达到我们无法控制的程度。未来的生活都将是可量化的，每个个体自身也将贴上数字化的标签。 大数据时代的信息是海量的，结构化数据与非结构化数据并行。如何从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的数据，并且用适合的方式展示出来，成为各界必须认真思考的问题。当下我们大部分的分析工作都是基于传统的饼状图、柱状图等二维数据模型进行组建的，而在大数据时代，二维的数据模型只有3个维度进行管理和判断，完全满足不了大数据时代需要多维度、复杂关系的数据模型的需求。 以前我们做研究做经济决策，最担心的是没有数据作为依据，不能正确地认清事物的发展阶段。而现在是海量数据充斥在我们的世界，在机器智能尚未完成的时候，需要人机交互。数据可视化可以帮助人通过视觉直接感知机器语言与图形图像。可以带来更多的直观的数据关联价值。 但是，信息孤岛问题始终是大数据发挥作用的主要障碍之一。为解决这一问题需要数据开放。从数据的开放、共享和交互，到价值提取能力的开放，到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让开放数据的思维成为常态。 未来，大数据的规模会越来越大，大数据经济价值会驱动大数据产业链加速形成。从数据采集、数据存储、数据处理，到数据分析、数据交易、数据应用，围绕着这些分工环节将
数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路
分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通
大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今，人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹，越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响，金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下，人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑，大量数据被留存记录，各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点，这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点，而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求，有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面，又与微观社会主体的经济生活密切相关，中国是一个人口大国，也是社会活动多样性的代表性国家，金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析，但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如，在个人信用风险控制方面，过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人
进行信用评价，但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖，甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群，加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群，仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群，利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点，这也是金融业应用大数据时要考虑的关键： 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚，要把这些碎片化数据进行准确整合，需要有很强的ID MAPPING能力，数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例，10条行为信息，究竟是10个不同主体产生的，还是1个人在10个不同渠道留下的，不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先，数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言，金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言，
行业现状 互联网金融特点 现金贷的风控 贷前几个步骤较详细 贷中 贷后 获客 获客渠道 1、应用市场推广广告投放？ 2、现金贷导流平台合作贷款超市 3、现金贷平台合作同业互导 4、综合流量平台合作 SEM，即搜索竞价。 搜索竞价排名，主要是说P2P公司通过买下某个搜索引擎下的关键词，当有用户在搜索这些关键字或词的时候，其平台的官网链接或平台相关的活动页面就会出现在搜索结果中较为靠前的醒目的位置，大大提高被用户首选的几率。这也成为网站较为重要的流量入口，目前绝大多数的P2P网贷平台都会做搜索竞价，尤其是在百度和360这两个搜索引擎上做，当然，说白了，这种搜索竞价的方式就是在“烧钱”，P2P公司花在这方面的推广费用绝对是一笔不小的数目。 那么，不“烧钱”的方式有吗？这就是网站一般都不可缺少的搜索引擎优化，也就是我们常说的SEO，利用搜索引擎的一些搜索的规则来达到自己网站在某个搜索引擎（例如百度）中的自然排名方式，不过相对来说，搜索竞价的效果会来得更快更明显些。 5、用户邀请 1.包括传统的媒体，如楼宇广告、电视广告、报刊、节目冠名等品牌广告 等。 2.包括从线上获客户，转向线下，如扫街，和线下商户合作。 3.包括更加创意的玩法，如视频植入，如病毒营销等。
4.甚至包括出海，为海外，特别是东南亚市场提供现金贷服务，因为那里 获得成本相当于2年前的现金贷获客成本。 获客渠道变化中 精准营销是未来趋势 从行业发展初期到现在，网贷行业获客渠道大致经历了从线下到线上再到品牌的发展路径。目前来看，线上的流量争夺仍然很重要，主要推广渠道包括应用市场、信息流、SEM、DSP 等。 2016 年4 月份，工商总局部署了对互联网金融广告问题的专项整治。同年8 月份，《网络借贷信息中介机构业务管理暂行办法》出台，对网贷机构的推广宣传活动做了限定，线下推广宣传、推介融资项目的做法被禁止。 在此背景下，整个网贷行业都对品牌推广方式进行了调整，以适应监管和法规要求。一方面，流量从PC 端向移动端的转移，将获客竞争从早前百度、新浪、搜狐等主要的PC 端流量，转向了分散、多元的移动端流量，比如微博、微信，或者是流量相对较高的其他行业的App 等；另一方面，随着监管的逐步落地，收窄了行业的获客渠道。同时，网贷监管暂行办法等的落地，加剧了行业对小而分散的资产的争夺，从而也提升了相应获客渠道的竞争压力。 “网贷平台未来的决胜点在于积极响应监管引导、合规发展，同时充分运用大数据技术，有效分析投资人行为，通过精细化运营管理来降低获客成本”，九斗鱼CEO 郭鹏对《证券日报》记者表示。 唐学庆也坦言，“目前紫马财行已经放弃了原来的线下地推，转向线上数字化营销，以信息流广告等方式进行营销获客。”不少业内人士表示，大数据和金融科技能做一些精准的营销有助于网贷平台降低获客成本，或将成为未来趋势。黄诗樵认为“不仅仅是获客成本，大数据和金融科技的出现，更会大幅降低平台整体的运营成本。数据化，科技化是未来每一家互联网公司的标配，也是行业的发展趋势。”“利用大数据可以避免羊毛党、提升平台风险防御能力，以及对用户进行信用分析，相信在大数据的帮助下，互联网金融将会向着更好的方向发展。”马宁表示。 在许建文看来，“以大数据和金融科技为基础构成的精准营销一定是未来网贷行业发展的趋势，它可以在一定程度上降低获客成本。进行精准营销的前提，是平台需要找到自己的差异化特征，了解自己的客群是谁，匹配相应的营销渠道。获客成本 网贷业获客成本主要包括搜索引擎对关键字的竞价排名、推广广告的投放、促销活动、新用红包等。随着互联网金融红利的消失、P2P 行业的负面影响，以及监管趋严加剧了渠道和广告的竞争等原因，平台获客成本不断攀升。 “相比前几年，当前有效获客渠道收窄，优质用户稀缺。整体表现来看，当前网贷平台的获客成本相比几年前的一两百元大概增加了5 倍—6 倍。”黄诗樵对《证券日报》记者说道，与以前相比，要获得同样的投资用户，现在需要在渠道方面投入更多的资金和人力，这也间接提高了获客成本。 从宜人贷披露的2016 年第四季度财报中，也能发现获客成本的上升。据财报显示，其第四季度净利润亿元，同比增长356%。看起来增长很迅猛，但营销费用是宜人贷的重要成本支出，这项费用居高不下，占据运营成本的近80%。与
互联网金融与大数据 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
互联网金融与大数据 对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。 互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。 大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。 大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值 200 万，那么打个 7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。
长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。 信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。 个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。 互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求
互联网金融与大数据 对的变革，总体上来说，可以分为两部分：互联网思想和互联网技术，这两者类似世界观和方法论的关系，是互相辅佐和渗透的。 互联网技术从深层次具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。 大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。 大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值200 万，那么打个7 折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与机构无关。 长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。 信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。 个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。 互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求大大降低；存储技术的发展，使得大规模得以实现；并行处理计算，使得数据可以得到高速处理，更快获得结果、应用；各种算法、机器智能化学习的成熟等等又进一步促进大数据的应用发展。所以，我们可以做到存储处理所有数据，而不是存储抽样数据，并且可以将粒度从整体
精心整理“互联网+”就是利用互联网技术，把互联网和传统行业结合起来，创造一种新的生态，当互联网和金融结合起来，就产生了互联网金融。近年来我国的互联网金融发展迅猛，新型机构不断涌现，阿里的余额宝、微信钱包与微信支付、百度的“百发”、商起网的众起财富、京东的“京保贝”、苏宁的供应链金融。为了更好地研究互联网金融，我们有必要对互联网金融的业态进行分类。 是慢了，所以给很多非金融机构提供了机会。传统金融机构如何更快、更好的充分利用互联网等信息化技术，并依托自身资金实力雄厚、品牌信任度高、人才聚焦、风控体系完善等优势，成为未来互联网金融的主力军，将是传统金融机构的重要课题。 第三方支付
第三方支付是指具有一定实力和信誉的非银行机构通过与所在国家或国外银行签约，借助计算机通信和信息安全技术提供交易的支持平台，在银行与用户之间建立连接 的电子支付模式。由于第三方支付公司完成了与各家银行的直连，跨行支付能力远 超银行，导致发展迅猛，很多中小型商户甚至大型商户撤销了与银行的合作改为与 第三方支付对接。与此同时，第三方支付企业利用自身优势，继续推出快捷支付等 P2P 场， 大数据金融 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 融机构提供客户全方位信息，通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消 费习惯，并准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的 放矢。基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融
服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者是从大数据资产中快速变现的能力，因此，大数据的信息处理往往以云计算为基础。目前，大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台信用模式、苏宁金融为代表的供应链金融模式和以商起网发起成立的众起财富为代表的“平台信用+供应链金融”综合模式。 ▼
金融数据处理方案设计 基于Eviews 班级: 学号: 姓名: 成绩: 优良中及不 2018 年1月11日
实训目的及内容 实训目的 根据所掌握的计量经济学等相关知识，利用相关计量软件，分析金融数据，验证金融基本理论或模型。 实训内容 金融学理论范畴非常广泛，包括的知识体系非常大。鉴于金融资产投资人 最关注的是其收益和风险，我们可以从以下项目选做：（1）收益率分析及其波 动性；（2）投资组合理论与资本资产定价模型；（3）固定收益证券分析；（4）基于VaR的金融风险分析于度量；（5）衍生产品分析预定价等等。 实训项目
项目一：Eviews 简介 （说明：介绍内容不作硬性规定，以回忆其功能、可以做什 么为主要目的，内容要求一页半到两页，不能超过两页，不要抄袭大篇东西，要总结归纳的东西） 小四号字，行间距1.25，首行缩进2 字符。
项目二：股票收益率基础分析 一、相关理论分析 （一）简单收益率 股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。股票收益率的计算公式：股票收益率= 收益额/原始投资额，运用金融学知识，计算股票收益率其中，简单收益率公式=（卖出价-买入价）/买入价 （二）对数收益率 对数收益率同连续复利收益率R′=ln(1+R)(1) (三)股利收益率 股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：股利收益率=（每股股利/每股原市价）×100%，该收益率可用计算已得的股利收益率，也能用于预测未来可能的股利收益率。 (四)持有期收益率 持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入和买卖差价之和与股票买入价的比率。其计算公式为：[现金股息+(股票卖出价-股票买入价)]/股票买入价×100%，股票还没有到期日的，投资者持有股票时间短则几天、长则为数年，持有期收益率就是反映投资者在一定持有期中的全部股利收入以及资本利得占投资本金的比重。持有期收益率为投资者最关心的指标，但如果要把它与债券收益率及银行利率等其他金融资产的收益率作比较，必须注意时间的可比性，即要把持有期收益率转化为年率。
互联网金融是依托于云计算、大数据、电商平台和搜索引擎等互联网工具而产生的一种新兴金融模式，具有融资、支付和交易中介等功能。互联网金融的逐渐兴起，是对传统金融行业的有益补充和延伸，有助于解决中小企业融资难问题，促进民间融资阳光化、规范化，更好的支持实体经济发展。
买门槛、无手续费、随时赎回等优点。互联网金融渠道的代表有余额宝、定存宝。 （四）P2P网络信贷，是指P2P公司搭建网络平台，把资金的需求和供给信息直接在互联网上发布并匹配，资金供需双方直接联系，绕过银行、券商等第三方中介，为用户提供直接投、融资服务，其本质是一种民间借贷方式。据统计，目前国内活跃的P2P平台已超过300家，2013年P2P网贷规模将有望达到千亿。P2P网络信贷的代表有人人贷、拍拍贷、宜信。 （五）互联网金融门户，是指各家金融机构将金融产品放在互联网平台上，用户通过贷款用途、金额和期限等条件进行筛选和对比，自行挑选合适的金融服务产品，其核心本质是“搜索+比价”。在这种模式下，互联网金融门户主要扮演信息中介的角色，本身不参与交易和资金往来。互联网金融门户模式的代表有融360、格上理财、平安陆金所。 （六）众筹模式，是指项目发起人利用互联网和社交网络的传播特性，向公众展示自己的创意，争取得到足够的认同和支持，募集公众资金的模式。众筹项目以实物、服务或者媒体内容等作为回报，但不能涉及资金或股权。目前，我国的众筹平台多数带有公益和慈善色彩。众筹模式的代表有点名网、追梦网。 二、当前互联网金融的六大特点 （一）成本低。互联网金融模式下，资金供求双方可以通过网络平台自行完成信息甄别、匹配、定价和交易，无传统中介、无交易成本、无垄断利润。一方面，金融机构可以避免开设营业网点的资金投入和运营成本；另一方面，消费者可以在开放透明的平台上快速找到适合自己的金融产品，削弱了信息不对称程度，更省时省力。 （二）效率高。互联网金融业务主要由计算机处理，操作流程完全标准化，客户不需要排队等候，业务处理速度更快，用户体验更好。如阿里小贷依托电商积累的信用数据库，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，商户从申请贷款到发放只需要几秒钟，日均可以完成贷款1万笔，成为真正的“信贷工厂”。 （三）覆盖广。互联网金融模式下，客户能够突破时间和地域的约束，在互联网上寻找需要的金融资源，金融服务更直接，客户基础更广泛。此外，互联网金融的客户以小微企业为主，覆盖了部分传统金融业的金融服务盲区，有利于提升资源配置效率，促进实体经济发展。 （四）发展快。近年来，依托于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长。以余额宝为例，余额宝上线18天，累计用户数达到250多万，累计转入资金达到66亿元。据报道，目前余额宝规模近500亿元，上线至今以日均5亿元的增速增长，已成为规模最大的公募基金。 （五）管理弱。一是风控弱。互联网金融目前还没有接入人民银行征信系统，也不存在信用信息共
文/北京软件和信息服务交易所罗明雄丁玲 【摘要】互联网金融持续火爆的今天，为了对互联网金融的模式做一个清晰的界定，软交所互联网金融实验室从2012年开始，通过持续对互联网金融领域企业进行调研走访，深度解析互联网金融相关资讯，并对互联网金融创新产品、现象进行认真研究，最终系统梳理出了第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户等六大互联网金融模式，本文将逐一为您解析。 【关键词】互联网金融第三方支付P2P网贷大数据金融众筹互联网金融门户 当“互联网”与“金融”这两个当下社会最热、几乎平均薪酬最高的行业结合在一起的时候，将发出何种火星撞地球的碰撞？这是笔者在2012年下半年时的思考，但是当进入2013年秋季之时，才发现金融已经完全从一个高贵、专业、远离大众的行业，随着互联网金融的迅猛发展，已经成为街头巷尾热议的话题，并持续占据着诸多媒体重要版面。 “屌丝理财神器”余额宝上市两周就吸金66.01亿元；互联网门户巨头新浪也已获得第三方支付牌照，开始发行“微博钱包”；京东商城刚对外宣布经成立金融集团，融360的3000万美金融资案例让互联网金融领域的创业者心动不已，苏宁银行、阿里银行或真或假的传闻一再牵动人们的神经……一个未来金融的新格局正随着互联网金融的发展壮大逐渐成型。互联网金融来势汹汹，几乎各大金融网站、杂志、金融论坛都在谈它的前世今生，都在猜测它会何去何从。 互联网金融，是利用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科技技术实现资金融通的一种新兴金融模式。在此种模式下，市场信息不对称程度非常低，资金供需双方能够通过网络直接对接，交易成本大大减少。 对于这样一个新兴概念的出现，大多数人是激动的、狂喜的，以至于把任何带点互联网和金融表象的事物都称之为互联网金融，对互联网金融的讨论很多，却很少有人站出来将其做一个系统的分类。虽然中国投资有限公司副总经理谢平在其2012年8月主笔的《互联网金融模式研究》中对互联网金融的定义及支付方式、信息处理和资源配置三个核心部分进行详细分析，但也仅主要分析了手机银行和P2P融资模式。最近业内也有人将众筹、比特币、余额宝等都作为互联网金融单独的模式，并有不同的分类说明。但随着互联网金融领域的不断创新，以及社会对互联网金融的认识不断加深，目前社会上的一些定义及模式分类还是难以全面覆盖当前互联网金融的发展状态。 为了对互联网金融的模式做一个清晰的界定，软交所互联网金融实验室从2012年开始，通过持续对互联网金融领域企业进行调研走访，深度解析互联网金融相关资讯，并对互联网金融创新产品、现象进行认真研究，最终系统梳理出了第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户等六大互联网金融模式，并由罗明雄于2013年4月21日举办的“清华金融周互联网金融论坛”上首次提出。 基于最近互联网金融火爆现象，为了更好的将软交所互联网金融实验室研究成果与业界进行交流探讨，笔者将基于互联网金融并有一定商业模式下的现象分为六大模式，并逐一进行简要解析，以飨读者。 1、第三方支付 第三方支付（Third-Party Payment）狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与各大银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。 根据央行2010年在《非金融机构支付服务管理办法》中给出的非金融机构支付服务的定义，从广义上讲第三方支付是指非金融机构作为收、付款人的支付中介所提供的网络支付、预付卡、银行卡收单以及中国人民银行确定的其他支付服务。第三支付已不仅仅局限于最初的互联网支付，而是成为线上线下全面覆盖，应用场景更为丰富的综合支付工具。