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互联网理财快速发展的背后，是中国庞大的新中产阶层金融新服务需求的兴起
推动数字普惠金融，是当前中国金融行业的重要议题之一。
2016年以来，从国务院的《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》到G20杭州峰会上明确提出的《G20数字普惠金融高级原则》，已经为普惠金融的发展构建出了一部行动指南，不仅扩大了普惠金融的实现渠道，也泛化了金融服务的可获取性。为什么要提数字普惠金融呢？一方面是现有金融体系内企业没有足够的精力和动力去做普惠金融，这块市场空白被互联网企业挟大数据优势冲进来填补；另一方面，普惠金融的推进需要互联网、大数据的支撑。
随着行业的规范和发展，互联网金融在解决了直接融资和间接融资的需求后，开始向高级阶段即金融行业资源配置和风险控制等核心领域渗透。无论是利用大数据提供精准化、个性化、定制化的金融服务，还是在大数据征信领域，乃至利用大数据为供给侧结构性改革提供新金融服务上，都具备较大的创新空间和较强的颠覆力量。
突破金融服务天花板
2016年9月，在杭州，由中国和其他G20成员共同制定的《G20数字普惠金融高级原则》亮相。数据显示，发展中国家还有20亿人没有银行账户，成人只有10%的人有信用卡，而真实有贷款需求的人中，只有21%能从正规的金融机构得到贷款服务。
金融服务成本高是主因。
这里的成本高，具体是指风险控制成本高、数据处理成本高和用户服务成本高。而互联网企业利用大数据的风险识别技术、云计算能力等数字化手段，可以有效降低单个用户的金融服务成本，从而使得更多用户能够享受到普惠金融服务。
比如，银行给个人放贷通常需要一个较长审核周期，有的甚至需要担保人，流程繁琐。但是，往往借贷的人需要钱非常紧急，于是银行找到一些拥有丰富个人数据的互联网公司，后者依托大数据运算，能在很短的时间内通过对个人数据的征信建模，给出借贷者的信用评分，银行可以依据这样的评分，高效地给借贷者放款。
这个小故事，是大数据在信贷金融领域的小应用。然而，恰恰是这个大数据的小应用场景，在2016年给国内互联网金融画下了浓重的一笔。这是一个巨大的金融改革蛋糕。
2016年热议的Fintech（金融科技），也是依托大数据和运算，用互联网思维来解决传统金融的一些痛点、难点，让一个需要一天的流程变成一分钟，让一个模糊的肖像变得清晰，让一个成本高昂的人力服务转移到线上变得廉价，让曾经高高在上的金融服务变得平易近人。
大数据，同样会折射出宏观经济的实际运行。
新中产阶层的金融需求
基于大数据和云计算技术的应用，金融科技发展迅速，但资源和机构集中扎堆在信贷领域，却甚少投入到互联网理财领域，致使这部分需求没有得到有效满足。
从根源上看，互联网理财是传统意义上的银行理财、证券、保险、资产管理、财富管理等金融产品借助互联网平台实现新的销售模式。但这种销售适应了金融服务的便利性和高效性需求，显著扩大了金融服务的覆盖面，便利性更高，效率和安全也得到更好保障。
互联网理财快速发展的背后，是中国庞大的新中产阶层金融新服务需求的兴起，给理财市场带来了巨大的增量。
根据麦肯锡的预测，2022年，中国城市家庭中新中产阶层占比将达到76%，其中三线城市中产家庭将有望占全国总数的31%，这些中国家庭的年可支配收入将达到6万至22.9万元的区间。如此庞大的新中产阶层，势必爆发出极大的金融需求。
但是，已有的金融体系不能充分满足经济转型、消费升级的新变化，主要表现为“四个不平衡”：信贷供需不平衡、居民理财供需不平衡、传统金融主体与新兴金融主体市场表现不平衡、融资利率不平衡。
以前所说的普惠金融，更多是讲“老、少、边、穷”人群要获得基本的金融服务，但到现在，普惠金融的概念是讲，一般的老百姓也能够随时随地获得想要的金融服务，包括低门槛的理财、低额度的高频借贷，这是以前即使是城里人也没有得到满足的。
从人群角度来讲，以前的普惠金融更多只关注中国拥有一两亿人口的“老、少、边、穷”地区。而现在，城市中又有很大的普惠金融的需求，这个新普惠金融的需求就是在供给侧结构性改革中出现的，这也成为未来互联网金融发展拥有更大空间的重要支撑点。
量身定制理财方案
个性化、定制化在服务个人客户时优势同样明显。
随着互联网及大数据技术在资管行业的不断渗透，资产管理行业善于运用数据处理将客户的风险偏好、理财记录进行分析，将客户群细分至更小群体，甚至细分至个人，为其定制个性化产品，满足过去无法满足的产品需求。这除了在客户群上扩大了普惠金融的惠及面，也在产品上扩大了普惠金融的覆盖面。
从另一个角度看，大数据使互联网资产管理不仅仅将产品销售渠道从线下转移到线上，更在大数据中挖掘出了新的社会需求、创造了新的产品，真正做大了资产管理的蛋糕。
一家拥有数亿用户及多年记账数据的公司，可以根据每个用户的财务状况和操作轨迹，通过数据的录入、清洗、建模、聚合和标签化过程，为用户进行十几个维度、近800个标签的精准画像，为用户量身定制理财方案。
因此，实现个性化的基础是大数据。
目前，大数据在资源配置和风险控制等金融核心领域都有创新，如果在有效性的三个方面进一步提升，创新将更具颠覆力：一是高质量的数据，尤其是记账数据和交易数据的真實性；二是大数据风控理论的有效性，尤其是排除社会信用环境的不确定和“黑天鹅”事件的影响；三是数据的滥用和隐私泄露，可能时刻带来信用崩坏和监管强化。
目前，互联网金融在政策规范下正面临调整和洗牌。不过，它通过提高金融效率，能够填补金融供给不足，市场对其仍有旺盛的需求。相信随着大数据和运算技术的进一步丰富和成熟，互联网金融在旺盛需求的推动下一定会赢得更大的发展空间。
（作者系挖财董事长兼CEO）
推动数字普惠金融，是当前中国金融行业的重要议题之一。
2016年以来，从国务院的《推进普惠金融发展规划（2016-2020年）》到G20杭州峰会上明确提出的《G20数字普惠金融高级原则》，已经为普惠金融的发展构建出了一部行动指南，不仅扩大了普惠金融的实现渠道，也泛化了金融服务的可获取性。为什么要提数字普惠金融呢？一方面是现有金融体系内企业没有足够的精力和动力去做普惠金融，这块市场空白被互联网企业挟大数据优势冲进来填补；另一方面，普惠金融的推进需要互联网、大数据的支撑。
随着行业的规范和发展，互联网金融在解决了直接融资和间接融资的需求后，开始向高级阶段即金融行业资源配置和风险控制等核心领域渗透。无论是利用大数据提供精准化、个性化、定制化的金融服务，还是在大数据征信领域，乃至利用大数据为供给侧结构性改革提供新金融服务上，都具备较大的创新空间和较强的颠覆力量。
突破金融服务天花板
2016年9月，在杭州，由中国和其他G20成员共同制定的《G20数字普惠金融高级原则》亮相。数据显示，发展中国家还有20亿人没有银行账户，成人只有10%的人有信用卡，而真实有贷款需求的人中，只有21%能从正规的金融机构得到贷款服务。
金融服务成本高是主因。
这里的成本高，具体是指风险控制成本高、数据处理成本高和用户服务成本高。而互联网企业利用大数据的风险识别技术、云计算能力等数字化手段，可以有效降低单个用户的金融服务成本，从而使得更多用户能够享受到普惠金融服务。
比如，银行给个人放贷通常需要一个较长审核周期，有的甚至需要担保人，流程繁琐。但是，往往借贷的人需要钱非常紧急，于是银行找到一些拥有丰富个人数据的互联网公司，后者依托大数据运算，能在很短的时间内通过对个人数据的征信建模，给出借贷者的信用评分，银行可以依据这样的评分，高效地给借贷者放款。
这个小故事，是大数据在信贷金融领域的小应用。然而，恰恰是这个大数据的小应用场景，在2016年给国内互联网金融画下了浓重的一笔。这是一个巨大的金融改革蛋糕。
2016年热议的Fintech（金融科技），也是依托大数据和运算，用互联网思维来解决传统金融的一些痛点、难点，让一个需要一天的流程变成一分钟，让一个模糊的肖像变得清晰，让一个成本高昂的人力服务转移到线上变得廉价，让曾经高高在上的金融服务变得平易近人。
大数据，同样会折射出宏观经济的实际运行。
新中产阶层的金融需求
基于大数据和云计算技术的应用，金融科技发展迅速，但资源和机构集中扎堆在信贷领域，却甚少投入到互联网理财领域，致使这部分需求没有得到有效满足。
从根源上看，互联网理财是传统意义上的银行理财、证券、保险、资产管理、财富管理等金融产品借助互联网平台实现新的销售模式。但这种销售适应了金融服务的便利性和高效性需求，显著扩大了金融服务的覆盖面，便利性更高，效率和安全也得到更好保障。
互联网理财快速发展的背后，是中国庞大的新中产阶层金融新服务需求的兴起，给理财市场带来了巨大的增量。
根据麦肯锡的预测，2022年，中国城市家庭中新中产阶层占比将达到76%，其中三线城市中产家庭将有望占全国总数的31%，这些中国家庭的年可支配收入将达到6万至22.9万元的区间。如此庞大的新中产阶层，势必爆发出极大的金融需求。
但是，已有的金融体系不能充分满足经济转型、消费升级的新变化，主要表现为“四个不平衡”：信贷供需不平衡、居民理财供需不平衡、传统金融主体与新兴金融主体市场表现不平衡、融资利率不平衡。
以前所说的普惠金融，更多是讲“老、少、边、穷”人群要获得基本的金融服务，但到现在，普惠金融的概念是讲，一般的老百姓也能够随时随地获得想要的金融服务，包括低门槛的理财、低额度的高频借贷，这是以前即使是城里人也没有得到满足的。
从人群角度来讲，以前的普惠金融更多只关注中国拥有一两亿人口的“老、少、边、穷”地区。而现在，城市中又有很大的普惠金融的需求，这个新普惠金融的需求就是在供给侧结构性改革中出现的，这也成为未来互联网金融发展拥有更大空间的重要支撑点。
量身定制理财方案
个性化、定制化在服务个人客户时优势同样明显。
随着互联网及大数据技术在资管行业的不断渗透，资产管理行业善于运用数据处理将客户的风险偏好、理财记录进行分析，将客户群细分至更小群体，甚至细分至个人，为其定制个性化产品，满足过去无法满足的产品需求。这除了在客户群上扩大了普惠金融的惠及面，也在产品上扩大了普惠金融的覆盖面。
从另一个角度看，大数据使互联网资产管理不仅仅将产品销售渠道从线下转移到线上，更在大数据中挖掘出了新的社会需求、创造了新的产品，真正做大了资产管理的蛋糕。
一家拥有数亿用户及多年记账数据的公司，可以根据每个用户的财务状况和操作轨迹，通过数据的录入、清洗、建模、聚合和标签化过程，为用户进行十几个维度、近800个标签的精准画像，为用户量身定制理财方案。
因此，实现个性化的基础是大数据。
目前，大数据在资源配置和风险控制等金融核心领域都有创新，如果在有效性的三个方面进一步提升，创新将更具颠覆力：一是高质量的数据，尤其是记账数据和交易数据的真實性；二是大数据风控理论的有效性，尤其是排除社会信用环境的不确定和“黑天鹅”事件的影响；三是数据的滥用和隐私泄露，可能时刻带来信用崩坏和监管强化。
目前，互联网金融在政策规范下正面临调整和洗牌。不过，它通过提高金融效率，能够填补金融供给不足，市场对其仍有旺盛的需求。相信随着大数据和运算技术的进一步丰富和成熟，互联网金融在旺盛需求的推动下一定会赢得更大的发展空间。
（作者系挖财董事长兼CEO）