2、博金貸劉志——互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

1、1互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)金融的大數(shù)據(jù)應(yīng)用劉志摘要摘要：數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)金融的核心，大數(shù)據(jù)技術(shù)是保證互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的關(guān)鍵支撐，互聯(lián)網(wǎng)金融中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用包括精準(zhǔn)營銷、信用評估、資產(chǎn)定價和風(fēng)險管理等?；ヂ?lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨著共享失聯(lián)、內(nèi)容失真、處理失速、分析失能和安全失控的問題和挑戰(zhàn)。關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融；大數(shù)據(jù)；精準(zhǔn)營銷；數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)是繼云計算、物聯(lián)網(wǎng)之后信息技術(shù)領(lǐng)域又一次顛覆性的技術(shù)變革。隨著社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)和云

2、計算的興起，音頻、視頻、圖像、日志等數(shù)據(jù)量正在以指數(shù)級增長，呈現(xiàn)了爆炸性增長的趨勢。金融作為社會經(jīng)濟(jì)活動的血液，對經(jīng)濟(jì)增長與社會進(jìn)步具有非常重要的意義。對國內(nèi)金融業(yè)來說，“大數(shù)據(jù)”是一個嶄新的主題，研究大數(shù)據(jù)時代背景下的金融業(yè)發(fā)展方向與趨勢將具有非常現(xiàn)實的社會價值。一、大數(shù)據(jù)的定義及應(yīng)用現(xiàn)狀一、大數(shù)據(jù)的定義及應(yīng)用現(xiàn)狀（一）大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)是指一般數(shù)據(jù)庫軟件難以獲取、儲存、管理和分析的大容量數(shù)據(jù)，包括交易和交互數(shù)據(jù)集在內(nèi)的所有數(shù)據(jù)集，其

3、規(guī)?；驈?fù)雜程度超出了常用技術(shù)按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數(shù)據(jù)集的能力。大數(shù)據(jù)通常具有“4V”(Volume，Variety，Velocity和Value)特征：數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)種類繁多、流動速度快、價值密度低。從內(nèi)涵上，大數(shù)據(jù)可主要歸納為數(shù)據(jù)、技術(shù)與應(yīng)用3個方面：（1）數(shù)據(jù)類型方面，除了包括海量的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的交易數(shù)據(jù)，還包括海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù).（2）技術(shù)方法方面，核心是從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中快速獲取有價值信息

4、的技術(shù)及其集成。（3）分析應(yīng)用方面，重點是采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對特定的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析，及時獲得有價值的信息。（二）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)狀大數(shù)據(jù)時代到來，首先引起全球高度關(guān)注的行業(yè)之一就是金融業(yè)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)金融，與其他行業(yè)相比，大數(shù)據(jù)對金融業(yè)更具潛在價值。麥肯錫全球研究所的評估結(jié)果顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價值潛力指數(shù)中排名第一?；ヂ?lián)網(wǎng)金融具有顯著的IT屬性，每次互聯(lián)網(wǎng)及通3單、庫存、下線、結(jié)算、付款等關(guān)鍵環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理建庫、分析挖掘，進(jìn)而建立

5、企業(yè)的信用等級模型和算法，并根據(jù)其信用等級、成長性、未來發(fā)展預(yù)測等給予不同的信用額度，達(dá)到支持實體經(jīng)濟(jì)之目的。比如阿里小貸和上?？萍冀鹑谘芯吭郝?lián)合推出的科技型企業(yè)的財務(wù)信用系統(tǒng)，上海資信有限公司推出的“網(wǎng)絡(luò)金融信息共享系統(tǒng)（NFCS）”等，都為互聯(lián)網(wǎng)金融信用系統(tǒng)的建立進(jìn)行了有益嘗試。對于個人用戶，除了用戶注冊登記的實名制靜態(tài)信息外，用戶在網(wǎng)絡(luò)上的購物、支付、投資、生活、公益等數(shù)據(jù)形成了上百種場景的信息流，將這些靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)合起來，就

6、能形成用戶的行為軌跡。通過交叉檢驗，對用戶的真實身份進(jìn)行識別，進(jìn)而建立信用打分模型和算法，對用戶進(jìn)行分類，再提供針對性服務(wù)。比如阿里巴巴基于淘寶商戶的數(shù)據(jù)，對其電商生態(tài)圈內(nèi)潛在的客戶提供純信用貸款。阿里和騰訊擬推出的“虛擬信用卡”，用戶可以網(wǎng)上申請，經(jīng)過對用戶交易數(shù)據(jù)的核查，即可授予一定的信用額度。微眾銀行采用了貸款人的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和其他類數(shù)據(jù)，其中傳統(tǒng)數(shù)據(jù)包括貸款人的銀行儲蓄、貸款和信用卡數(shù)據(jù)，社交數(shù)據(jù)包括貸款人在微信、QQ、騰

7、訊微博和游戲、理財通等的數(shù)據(jù)。微眾銀行依據(jù)這些數(shù)據(jù)對貸款人的身份進(jìn)行識別，進(jìn)而通過大數(shù)據(jù)分析對貸款人進(jìn)行信用評估，并依此給出貸款人的貸款額度。阿里的芝麻信用、騰訊的征信產(chǎn)品、微信的公眾號個人信用評分等都是互聯(lián)網(wǎng)個人征信的開始。（三）資產(chǎn)定價產(chǎn)品定價是金融的核心內(nèi)容之一，特別是金融衍生產(chǎn)品定價一直是學(xué)術(shù)界和實務(wù)界關(guān)心的重要領(lǐng)域，涉及數(shù)學(xué)建模和計算等。比如Ripple利用大數(shù)據(jù)對信貸中的數(shù)量配對、期限配對等配對能力的分析，使得其匯兌系統(tǒng)可以

8、進(jìn)行不同貨幣（甚至包括積分）間自由、免費、零延時的匯兌（配對）。自20072008年美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)以來，信用衍生產(chǎn)品的定價問題成了學(xué)術(shù)界和實務(wù)界的研究熱點。以信用違約互換（CreditDefaultSwap，CDS）定價為例，理論上常用的方法有結(jié)構(gòu)化模型和違約化模型，其核心是違約過程的建模和估計，還要考慮違約的相關(guān)和傳染性，通常需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，且驗證困難。近期一種基于大數(shù)據(jù)的實證方法應(yīng)運(yùn)而生，即利用實際交易數(shù)據(jù)來估計