大数据背景下互联网金融的,本文关于互联网金融论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
互联网金融论文参考文献：
【摘 要】进入新经济时代,金融信息化、数据化趋势日益明显,互联网金融应运而生.大数据、云技术等的发展为互联网金融发展提供了更大的可能,金融与大数据出现了交叉融合的发展趋势.大数据的数据挖掘、利用方式也可以为互联网金融发展提供商业决策支持,促进金融业发展.大数据是条件、环境、支持,互联网金融是形式、渠道、方法,两者本就存在“水乳”联系.进入大数据时代,推动互联网金融的创新发展是“顺水推舟”,对促进金融改革的客观需要.本文阐述了大数据及互联网金融概念,明确了大数据背景下互联网金融发展的必要性,分析了大数据时代互联网金融发展存在的问题,在此基础上提出了大数据时代下互联网金融创新发展的对策,以期更好地推动互联网金融的发展.
【关键词】大数据；互联网金融；创新；发展；对策
【中图分类号】F832.39
“大数据”是依靠云技术等先进技术及平台,具有更强决策效用、监察效用、流程再造效用的大体量、高增长、丰富多样的信息资产[1].依托大数据技术不但可以掌握庞大的数据,而且可以对其进行多元化、增值化、专业化的数据处理.除了大数据的数据体量优势,“大数据”更像是一個“匠人”,价值全依赖“加工”技艺.数据“加工”是大数据最大的优势,也是其实现数据增值的关键所在.具体来说,大数据的价值如下：其一,精准营销.企业为消费者提供产品、服务,可以依托大数据,提高营销的精准性.其二,服务转型.依靠大数据技术,“中长尾”企业可以进行服务转型[2].其三,促进传统企业发展.依靠大数据技术,传统企业可以更好地与时俱进.
互联网金融是借助于互联网技术和移动通信技术实现资金融通、支付和信息*功能的金融模式.从当前的情况来看,互联网金融主要有资金融通、资金筹集、货币支付、货币发行等四类业态模式,具体参见表1.互联网金融的发展与互联网技术有着密切的联系,是随电子商务一同发展起来的.互联网金融快速发展,影响着金融领域的格局.大数据时代来临,互联网金融更是“如虎添翼”,迎来了难得的机遇.
一、大数据背景下,互联网金融创新的必要性
(一)实现精准营销的客观要求
互联网金融的发展离不开两个方面：一方面是用户群体,截止到2016年,城市网民将近4.93亿,农村网民将近2.38亿,合起来7.31亿人口,如此巨大的网络使用者为互联网金融的发展提供了机遇；另一个方面是数据,按照麦肯锡的统计显示：2010年全球各个地区新存储的数据中,北美超过了350帕字节,欧洲超过了2 000帕字节,日本超过4 000帕字节,中国只有250帕字节[4],这显示了我国数据分析、加工能力的薄弱.从当前的情况来看,只有通过数据挖掘、关联分析,才能更好地预测产品、服务的市场反响,才能更好地提高客户转化率,有的放矢地开展精准营销.而大数据不但能够确保庞大的数据量,而且能够采取更多有效的数据利用、挖掘、分析方式,对互联网金融企业的精准营销有很大的帮助.
(二)建立社交商业链的现实需要
随着大数据的发展,云计算技术的应用,通过一系列的社交网络[3]就能获取、生成金融客户的信息,将这些信息进行加工、排序、分析后,就能得到有效的信息链.信息链是有规则的数据集合,是信用评估的依据.在电子商务平台上,存在着庞大的数据和信息,其中涉及到搜索、浏览、交易、退款、对比等,利用大数据技术能够对这些数据加以处理,进而分析用户行为、需求,预测市场的趋势,进而推出与之适应的互联网金融产品.比较典型的就是阿里巴巴入股新浪微博,这种合作实际上就是建立了一个社交商业链,社交平台的数据、信息,经过大数据技术的搜集、分析、反馈,能够为互联网金融企业的发展提供更好地数据支持.
(三)满足风险控制的实际需求
通过大数据挖掘,互联网金融企业可以建立有效的信用评估体系,更好地进行风险控制.从当前的情况来看,风险控制主要有如下两种：其一,阿里巴巴模式.阿里巴巴的风险控制模式建立在自身平台交易数据的基础上,所进行的是封闭的信用评估体系和风控模型.其二,中间征信机构模式.这种模式讲究的是“集成共享”,一些中小互联网金融企业将数据提供给中间征信机构,机构再进行信息“反哺”.
二、大数据背景下,互联网金融发展存在的问题
(一)大数据的价值、逻辑局限
大数据虽然十分先进,利用形式多样,在数据挖掘、分析等方面有独到之处.但是其毕竟是人类设计的产物,并不能消除隔阂、成见等主观价值和逻辑；数据关联性分析得到的结果,只能在一定程度上反映数据之间的关系,这个关系不是因果关系,只是一种联系.此外,大数据还具有选择覆盖问题,大数据分析的很多对象实际上有所局限,诸如对社交媒体数据的分析过程中,数据对应的人群主要是年轻人、城市人群,这样难免会影响到大数据分析的有效性.2010年,美国股市行情有所好转,股民的恐惧情绪有了缓解的趋势,但是MarketPsy Capital基金的大数据分析却没有将这种“主观”价值判断后引发的情绪变动挖掘、反映出来,导致基金亏损8%[4].社交网络的大数据,并不是搜集得越多越好,本身社交网络的数据就比较“杂乱”,存在较强的“数据噪音”,在搜集数据进行大数据分析的过程中,难免会受到其带来的负面影响.
(二)金融监管难以适应“大数据”
到2016年,中国电子商务的交易额已经相当于GDP的29%～30%,接近第三产业产值的56%,从这组数据可以看出,当电子商务不断发展,生产、生活、贸易逐渐互联网化,必然会要求“互联网金融”与之相适应.而进入大数据时代,大数据技术、平台等逐渐引入,金融的交易频率将不断提升,在总体交易中所占的比重不断增加.而这种高频交易很可能造成“大量抛售”的情况.诸如,2010年,美国资本市场就因为高频交易,导致了“闪电崩盘”.而在这个过程中,监管机构如何限制、干预大数据是值得深思的问题,因为无论如何做都存在潜在风险.为此,金融业界必须加强对大数据技术的算法认证,尽量将大数据技术的使用控制在安全范围内,确保交易的稳定,提高监管的效率.
结论：大学硕士与本科互联网金融毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写互联网金融方面论文范文。
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