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行业新闻

如何利用大数据高效实现互联网金融信息服务

发布时间:2016-05-10

随着互联网的快速发展,各行各业都在加速互联网化,大数据时代已经到来。互联网金融行业也同样如此,面对爆炸式的大数据,如何有效利用才能更好的实现互联网金融信息服务。


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                 互联网金融信息服务


首先我们先来探讨一个问题:互联网金融的核心问题是什么?


纵观P2P行业,银监会发布的数据显示,据不完全统计,截至201511月末,全国正常运营的网贷机构共2612家,撮合达成融资余额4000多亿元,问题平台数量1000多家,约占全行业机构总数的30%P2P的野蛮生长缺乏管理,导致大公司不敢创新,而小公司胡乱创新,也对行业的有序发展带来了不良影响。


监管部门规范P2P行业的信号越来越浓,每一次监管层释放监管信号,都会引来热议。其中,去年年末,银监会会同工业和信息化部、公安部、国家互联网信息办公室等部门研究起草了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法(征求意见稿)》,认为地方金融监管部门应负责本辖区网络借贷信息中介机构的规范引导、备案管理和风险防范、处置工作,指导本辖区网络借贷行业自律组织,即网络借贷的监管职责在地方。该意见稿进一步明确了行业监管职责,不过至今仍未出台一份正式监管文件和明确可行的监管办法。


互联网金融作为一个新兴的金融形式,从本质上已经有别于传统金融,因此传统金融的发展模式显然不适合互联网金融业态,因此互联网金融的发展应该向大数据过度。


大数据如何助力互联网金融信息服务


数据是金融行业的重要属性。形式各异的金融产品和金融服务实际上都是构建在大量数据的基础之上。因此,从根本上看,金融机构本身就是一个大数据公司。也正是这一特性,使得金融行业成为较早开展大数据应用的行业之一。


当前,金融行业正在加速与互联网融合,向新金融业态发展。大数据技术的兴起,为金融行业的业务创新提供了有效途径。从目前金融行业在大数据领域的探索中可以看到,银行是众多金融机构中最主动展开大数据投资的,借助大数据技术,银行可以展开精准营销、运营优化,为业务发展注入新的动力。


但大数据平台也存在很多技术难点,例如数据采集、数据挖掘和风险模型。对采集到的信息进行挖掘主要通过文本语义识别技术,通过对大量的文章做信息的抽取,把非结构化信息转化为机构化或半结构信息。风险模型需要根据不同问题平台的情况而分别建立的。


在未来,相信随着大数据的不断完善,必定会产生更多的互联网金融服务模式,也将会在金融领域做出更大贡献。

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