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摘要：基于大数据技术，互联网金融获得了蓬勃的发展，积极推动了我国国民经济的发展。但是随着发展的进一步深入，也逐渐暴露出了一些问题。基于此，本文首先分析了大数据技术和互联网金融之间的关系，在此基础上重点对大数据技术下互联网金融的发展瓶颈和创新发展模式进行了论述。
关键词：大数据、互联网金融、创新、发展模式
在大数据时代互联网技术和网络信息技术的高速发展，金融数据规模呈现几何式的增长。金融数据的主要来源主要包括金融客户交易数据、价格数据、业绩报表、市场调研报告、消费者研究报告、行业企业统计数据以及媒体报道等。在这种背景下，面对大量的、不规则的、非结构的数据，传统的数据处理技术已经无能为力。为了更好的对这些数据进行统计分析，进而挖掘这些数据背后所隐含的金融潜在价值，大数据技术具有重要的应用价值。
1 大数据与互联网金融的相互关系
大数据技术主要包括四个特点，分别为数据规模大、数据类型多、处理速度快以及商业价值高。现阶段面对海量的数据规模，大数据技术是主要的解决方法，通过采用大数据技术可以对这些海量数据实现有效的收集、存储、分析和管理，并通过科学合理的算法发现这些数据背后所隐含的规律，进而挖掘其潜在的商业价值，促进新的商业模式的形成。
互联网金融主要基于大数据技术和云计算技术，是一种不同于传统金融模式的完全创新的金融模式。互联网金融包括多种业态模式，比如第三方支付、众筹平台以及p2p网络信贷平台等。互联网金融的主要优势在于成本节约化、渠道自主化、资源开放化、利率市场化以及用户行为价值化等[1]。基于大数据技术的互联网金融完全颠覆了传统的金融模式，包括传统的金融产品和金融服务、传统金融的业务处理流程、传统金融管理模式、传统金融组织结构以及风险防控等。
2 互联网金融基于大数据技术创新发展的必要性分析
2.1 通过大数据技术，有助于实现互联网金融的精准营销
互联网金融平台通过大数据技术可以实现海量数据的收集以及关联性分析，有效预测金融消费者和金融投资者对新金融产品和金融服务的反应，基于预测结果互联网金融平台在开展业务营销的过程中，可以有的放矢，最大程度提高客户转化率，实现互联网金融产品和金融服务的精准营销。与此同时，互联网金融客户规模的快速增长，对传统金融机构的经营和管理理念造成了巨大冲击，倒逼传统金融机构寻求业务转型升级。
2.2 互联网金融基于大数据技术有价值的社交商业链
互联网金融在大数据技术和云计算技术的支持下，可以通过社交网络生成和传播互联网金融客户的信息，从而互联网金融客户的信息可以被搜索引擎有效的排序和检索，并通过数据分析生成有价值的客户信息链，这些客户信息是互联网金融用于对金融客户进行评估的重要依据。电子商务平台可以根据客户的交易信息对客户的行为以及潜在的需求进行有效判断，对市场的发展动向进行有效预测，对平台商家的经营情况进行全程监测。最终基于大数据分析结果，互联网平台可以研发创新针对性、个性化的互联网金融产品。比如阿里巴巴对新浪微博进行入股，有效实现了电子商务交易平台和社交媒体的充分结合，形成了完整的社交商业链，新浪微博的媒体数据可以为阿里巴巴互联网金融提供更加全面的数据支持。
2.3 互联网金融基于大数据技术有助于加强风险防控
基于大数据技术互联网金融平台可以建立系统全面的信用评估系统。现阶段我国互联网金融平台主要包括两种风险控制模式：一是阿里巴巴风险控制模式，这种风险控制模式主要是基于自身的电商交易平台以及支付系统所包含的大量信息数据，来建立信用评估系统和风险模型；二是中间征信机构风险控制模式，这种风险控制模式主要是指多个中小型互联网金融机构将数据提供给中间征信机构，由中间征信机构对这些数据进行整合管理，然后再对各个中小型互联网金融机构进行数据分享。
由于互联网金融业务的开展不受时间以及地域的限制，有效满足了我国金融客户对金融服务以及金融产品的迫切需求，也大大促进了我国互联网的普及以及金融信息消费的升级。在互联网金融发展背景下，基于大数据技术和云计算技术可以有效解决金融客户与金融平台之间的信息不对称问题，帮助那些难以从传统商业银行等金融机构获得贷款的个人以及小微企业从互联网金融平台获得资金支持。
3 互联网金融大数据技术的发展瓶颈
3.1 大数据技术对个人信息的大量获取，在一定程度上损害了个人的隐私权
通过大数据技术可以对个人的信息进行全面有效的收集和分析，包括个人的所在位置、健康情况、消费偏好、财务情况以及其他行为数据等。互联网金融平台可以根据这些信息对客户的信用等级以及金融消费偏好进行有效的评估，从而为客户提供更加针对性、个性化的金融产品和金融服务，有效提高了金融市场的资源配置效率。但是由于互联网金融平台对个人信息管理的不规范，非常容易导致个人隐私信息泄露，对个人的知识产权以及信息安全产生严重等威胁。
3.2 大数据技术无法取代人类的逻辑思考和价值判断
大数据技术只是客观的对数据进行收集、存储、管理和分析，其在本质上无法实现主观的价值判断和逻辑思考；同时在大数据技术中还存在选择性问题。比如在大数据分析过程中，社交媒体是重要的信息源，但是通常情况下社交媒体参与者以年轻人和城市人居多，这就导致从社交媒体上获得的信息难以有效涵盖中老年人以及农村地区人民的基本情况[2]。除此之外，采用大数据技术从社交媒体上所获得的大量数据并不能将其直接用于金融信用评估，这是因为数据量越大，所产生的数据噪音也越多。
3.3 以大数据为基础的金融产品和金融服务对金融监管提出了挑战
互联网金融高频交易是大数据技术对互联网金融所带来的重大创新，有效提高了互联网金融的交易效率。但是也必须意识到高频交易也可能导致大量抛售，继而引发互联网金融风险。比如美国2010年的闪电风暴导致美国的道琼斯工业平均指数突然跳水。除此之外，大数据分析中的单个数据出错也可能导致出现金融风险。比如2013年由于美国美联社推特账号发出奥巴马总统遇袭的虚假消息，导致美国股市出现暴跌。同样的股票下跌具有不同的原因。如果金融监管機构不能充分认识导到两者之间的区别，不改变传统的金融市场监管方式，将可能会面临新的金融风险， 4 互联网金融基于大数据技术的创新发展模式
4.1 创建以垂直搜索为基础的互联网金融服务平台，
渠道优势是互联网金融服务平台的最大优势，基于大数据技术互联网金融平台可以有效对产业链的上下游企业进行聚集，构建系统完善的产业联盟平台，在该平台上汇聚多种金融产品和金融服务，用户可以基于垂直搜索功能对各种金融产品和金融服务进行对比，从而选择适合于自己的金融产品和金融服务。在这个过程中，互联网金融平台在实现精准营销的同时，有效解决了信息不对称问题，满足了资金供需双方的直接自由交流，最终实现利益共赢。同时互联网金融服务平台在发展过程中，不断积累自己的客户群体，创建自己的服务品牌，逐渐发展成为传统商业银行、众筹融资平台、网络信贷平台以及信托和基金的营销渠道。
4.2 发展互联网金融C2B模式，
互联网金融C2B模式主要是指客户直接对商家的服务模式，在该模式中真正以客户为中心，强调客户在金融业务开展中的主导地位。C2B模式的核心是对数量庞大但是分散分布的广大客户群体通过聚合形成一个强大的采购集团，从而在金融交易的过程中单个客户可以用批发的价格购买单个金融产品，大大降低了客户的交易成本。互联网金融C2B模式等发展基础，是互联网金融平台基于大数据技术对客户的行为习惯以及金融消费需求等进行科学、合理、智能分析，从而针对客户的特点有针对性的研发金融产品和提供金融服务，满足客户多元化的金融需求，提升客户体验。C2B模式是互联网金融的主要发展趋势之一，但是目前在互联网金融C2B模式发展过程中也面临着资金门槛、监管约束、服务成本、以及风险防控等若干问题。
4.3 发展普惠金融性质的民营互联网银行模式
互联网金融的资金来源主要是民间，其主要的服务对象是小微企业以及个人，具有明显的不会金融性质。互联网金融可以借助互联网平台以及中介优势不断扩张其业务范围；同时互联网金融基于庞大的客户群体和已经成熟的产业链可以发展供应链金融；互联网金融还可以借助大数据技术建立有效的风险防控体系。因此，相比于传统的金融行业来说，互联网金融在服务质量、服务流程上具有明显的优势。
4.4 发展数据开放线下担保的P2B模式，
P2P互联网金融信贷平台由于监管不到位，风险控制能力较差等问题，非常容易导致P2P网络信贷平台崩盘以及跑路等问题。因此互联网金融可以发展数据开放、线下担保的P2B模式。该模式的主要服务对象是中小企业，在资金借贷过程中，有担保机构为中小企业提供资金担保，可以对投资人的合法权益进行更好的保障。P2B模式在业务开展过程中，主要涉及到P2B网络平台、借贷企业、个人投资者、担保机构以及第三方资金托管机构等。P2B网络平台将担保机构和第三方资金托管机构作为自己的战略合作伙伴，在借贷企业向P2B平台提出贷款需求时，由担保公司对借贷企业进行担保，同时借贷企业采用抵押品的方式对担保公司进行反担保。P2B式最大的特点是担保机构和第三方资金托管机构P2B平台的融资风险进行了合理分散。
参考文献
[1]张涛.适用于互联网金融的大数据信用体系研究与应用[J].征信，2016，34（4）：33-35.
[2]何培育.基于互联网金融的大数据应用模式及价值研究[J].中国流通經济，2017，31（5）：39-46.
关键词：大数据、互联网金融、创新、发展模式
在大数据时代互联网技术和网络信息技术的高速发展，金融数据规模呈现几何式的增长。金融数据的主要来源主要包括金融客户交易数据、价格数据、业绩报表、市场调研报告、消费者研究报告、行业企业统计数据以及媒体报道等。在这种背景下，面对大量的、不规则的、非结构的数据，传统的数据处理技术已经无能为力。为了更好的对这些数据进行统计分析，进而挖掘这些数据背后所隐含的金融潜在价值，大数据技术具有重要的应用价值。
1 大数据与互联网金融的相互关系
大数据技术主要包括四个特点，分别为数据规模大、数据类型多、处理速度快以及商业价值高。现阶段面对海量的数据规模，大数据技术是主要的解决方法，通过采用大数据技术可以对这些海量数据实现有效的收集、存储、分析和管理，并通过科学合理的算法发现这些数据背后所隐含的规律，进而挖掘其潜在的商业价值，促进新的商业模式的形成。
互联网金融主要基于大数据技术和云计算技术，是一种不同于传统金融模式的完全创新的金融模式。互联网金融包括多种业态模式，比如第三方支付、众筹平台以及p2p网络信贷平台等。互联网金融的主要优势在于成本节约化、渠道自主化、资源开放化、利率市场化以及用户行为价值化等[1]。基于大数据技术的互联网金融完全颠覆了传统的金融模式，包括传统的金融产品和金融服务、传统金融的业务处理流程、传统金融管理模式、传统金融组织结构以及风险防控等。
2 互联网金融基于大数据技术创新发展的必要性分析
2.1 通过大数据技术，有助于实现互联网金融的精准营销
互联网金融平台通过大数据技术可以实现海量数据的收集以及关联性分析，有效预测金融消费者和金融投资者对新金融产品和金融服务的反应，基于预测结果互联网金融平台在开展业务营销的过程中，可以有的放矢，最大程度提高客户转化率，实现互联网金融产品和金融服务的精准营销。与此同时，互联网金融客户规模的快速增长，对传统金融机构的经营和管理理念造成了巨大冲击，倒逼传统金融机构寻求业务转型升级。
2.2 互联网金融基于大数据技术有价值的社交商业链
互联网金融在大数据技术和云计算技术的支持下，可以通过社交网络生成和传播互联网金融客户的信息，从而互联网金融客户的信息可以被搜索引擎有效的排序和检索，并通过数据分析生成有价值的客户信息链，这些客户信息是互联网金融用于对金融客户进行评估的重要依据。电子商务平台可以根据客户的交易信息对客户的行为以及潜在的需求进行有效判断，对市场的发展动向进行有效预测，对平台商家的经营情况进行全程监测。最终基于大数据分析结果，互联网平台可以研发创新针对性、个性化的互联网金融产品。比如阿里巴巴对新浪微博进行入股，有效实现了电子商务交易平台和社交媒体的充分结合，形成了完整的社交商业链，新浪微博的媒体数据可以为阿里巴巴互联网金融提供更加全面的数据支持。
2.3 互联网金融基于大数据技术有助于加强风险防控
基于大数据技术互联网金融平台可以建立系统全面的信用评估系统。现阶段我国互联网金融平台主要包括两种风险控制模式：一是阿里巴巴风险控制模式，这种风险控制模式主要是基于自身的电商交易平台以及支付系统所包含的大量信息数据，来建立信用评估系统和风险模型；二是中间征信机构风险控制模式，这种风险控制模式主要是指多个中小型互联网金融机构将数据提供给中间征信机构，由中间征信机构对这些数据进行整合管理，然后再对各个中小型互联网金融机构进行数据分享。
由于互联网金融业务的开展不受时间以及地域的限制，有效满足了我国金融客户对金融服务以及金融产品的迫切需求，也大大促进了我国互联网的普及以及金融信息消费的升级。在互联网金融发展背景下，基于大数据技术和云计算技术可以有效解决金融客户与金融平台之间的信息不对称问题，帮助那些难以从传统商业银行等金融机构获得贷款的个人以及小微企业从互联网金融平台获得资金支持。
3 互联网金融大数据技术的发展瓶颈
3.1 大数据技术对个人信息的大量获取，在一定程度上损害了个人的隐私权
通过大数据技术可以对个人的信息进行全面有效的收集和分析，包括个人的所在位置、健康情况、消费偏好、财务情况以及其他行为数据等。互联网金融平台可以根据这些信息对客户的信用等级以及金融消费偏好进行有效的评估，从而为客户提供更加针对性、个性化的金融产品和金融服务，有效提高了金融市场的资源配置效率。但是由于互联网金融平台对个人信息管理的不规范，非常容易导致个人隐私信息泄露，对个人的知识产权以及信息安全产生严重等威胁。
3.2 大数据技术无法取代人类的逻辑思考和价值判断
大数据技术只是客观的对数据进行收集、存储、管理和分析，其在本质上无法实现主观的价值判断和逻辑思考；同时在大数据技术中还存在选择性问题。比如在大数据分析过程中，社交媒体是重要的信息源，但是通常情况下社交媒体参与者以年轻人和城市人居多，这就导致从社交媒体上获得的信息难以有效涵盖中老年人以及农村地区人民的基本情况[2]。除此之外，采用大数据技术从社交媒体上所获得的大量数据并不能将其直接用于金融信用评估，这是因为数据量越大，所产生的数据噪音也越多。
3.3 以大数据为基础的金融产品和金融服务对金融监管提出了挑战
互联网金融高频交易是大数据技术对互联网金融所带来的重大创新，有效提高了互联网金融的交易效率。但是也必须意识到高频交易也可能导致大量抛售，继而引发互联网金融风险。比如美国2010年的闪电风暴导致美国的道琼斯工业平均指数突然跳水。除此之外，大数据分析中的单个数据出错也可能导致出现金融风险。比如2013年由于美国美联社推特账号发出奥巴马总统遇袭的虚假消息，导致美国股市出现暴跌。同样的股票下跌具有不同的原因。如果金融监管機构不能充分认识导到两者之间的区别，不改变传统的金融市场监管方式，将可能会面临新的金融风险， 4 互联网金融基于大数据技术的创新发展模式
4.1 创建以垂直搜索为基础的互联网金融服务平台，
渠道优势是互联网金融服务平台的最大优势，基于大数据技术互联网金融平台可以有效对产业链的上下游企业进行聚集，构建系统完善的产业联盟平台，在该平台上汇聚多种金融产品和金融服务，用户可以基于垂直搜索功能对各种金融产品和金融服务进行对比，从而选择适合于自己的金融产品和金融服务。在这个过程中，互联网金融平台在实现精准营销的同时，有效解决了信息不对称问题，满足了资金供需双方的直接自由交流，最终实现利益共赢。同时互联网金融服务平台在发展过程中，不断积累自己的客户群体，创建自己的服务品牌，逐渐发展成为传统商业银行、众筹融资平台、网络信贷平台以及信托和基金的营销渠道。
4.2 发展互联网金融C2B模式，
互联网金融C2B模式主要是指客户直接对商家的服务模式，在该模式中真正以客户为中心，强调客户在金融业务开展中的主导地位。C2B模式的核心是对数量庞大但是分散分布的广大客户群体通过聚合形成一个强大的采购集团，从而在金融交易的过程中单个客户可以用批发的价格购买单个金融产品，大大降低了客户的交易成本。互联网金融C2B模式等发展基础，是互联网金融平台基于大数据技术对客户的行为习惯以及金融消费需求等进行科学、合理、智能分析，从而针对客户的特点有针对性的研发金融产品和提供金融服务，满足客户多元化的金融需求，提升客户体验。C2B模式是互联网金融的主要发展趋势之一，但是目前在互联网金融C2B模式发展过程中也面临着资金门槛、监管约束、服务成本、以及风险防控等若干问题。
4.3 发展普惠金融性质的民营互联网银行模式
互联网金融的资金来源主要是民间，其主要的服务对象是小微企业以及个人，具有明显的不会金融性质。互联网金融可以借助互联网平台以及中介优势不断扩张其业务范围；同时互联网金融基于庞大的客户群体和已经成熟的产业链可以发展供应链金融；互联网金融还可以借助大数据技术建立有效的风险防控体系。因此，相比于传统的金融行业来说，互联网金融在服务质量、服务流程上具有明显的优势。
4.4 发展数据开放线下担保的P2B模式，
P2P互联网金融信贷平台由于监管不到位，风险控制能力较差等问题，非常容易导致P2P网络信贷平台崩盘以及跑路等问题。因此互联网金融可以发展数据开放、线下担保的P2B模式。该模式的主要服务对象是中小企业，在资金借贷过程中，有担保机构为中小企业提供资金担保，可以对投资人的合法权益进行更好的保障。P2B模式在业务开展过程中，主要涉及到P2B网络平台、借贷企业、个人投资者、担保机构以及第三方资金托管机构等。P2B网络平台将担保机构和第三方资金托管机构作为自己的战略合作伙伴，在借贷企业向P2B平台提出贷款需求时，由担保公司对借贷企业进行担保，同时借贷企业采用抵押品的方式对担保公司进行反担保。P2B式最大的特点是担保机构和第三方资金托管机构P2B平台的融资风险进行了合理分散。
参考文献
[1]张涛.适用于互联网金融的大数据信用体系研究与应用[J].征信，2016，34（4）：33-35.
[2]何培育.基于互联网金融的大数据应用模式及价值研究[J].中国流通經济，2017，31（5）：39-46.