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摘要：伴随着科学技术和通讯技术的迅速发展，人们生活水平在提高的同时，其消费需求也不断扩大，早已经从传统的节约消费、保守消费逐渐转变成现代的超前消费和信用消费[5]。因此，这将导致互联网消费金融在消费形式的比例不断增加，在基于大数据技术的驱动下，我国互联网消费金融将不断朝向创新化、精准化和全面化方向发展，并且能够更好的繁荣我国经济。
关键词：互联网消费金融;大数据技术;发展趋势;经济发展
一、我国互联网消费金融的发展状况
伴随着信用卡等金融工具的出现，我国人民消费方式和经济活动都产生了巨大的变革，信用卡的提前预付可能刺激了大部分的居民实行超前消费，也进一步刺激了中国的消费市场。据统计，我国大约70%的人口都使用国信用卡等金融工具进行消费，并且用于互联网消费领域的人数超过5%以上，这足以说明我国互联网消费金融具有强大的发展潜力和市场前景[4]。
从下图来看，我国GDP增长主要是通过投资和出口进行拉动，从2020年5月一直到2020年12月，我国消费占比一直呈负比，并且在2020年12月与固定资产投资额、出口金额有着较大的差距，其与出口金融比例差值为8%。这表明我国的经济增长仍然过于依赖于投资和出口，通过消费刺激国民经济发展仍然“任重而道远”。
互联网消费金融的发展主要依赖于科学技术和通讯技术的迅猛发展，并且在2017年的电子商务市场中，其交易总额已经多达11万亿元，随着各电商平台“双十一”、“双十二”、“年货节”、“女神节”等促销活动吸引了众多的网民进行疯狂消费，刺激经济增长。
二、基于大数据驱动下互联网消费金融的发展趋势
（一）个人征信体系日趋完善
互联网消费金融对我国居民消费方式和观念产生重大变革的同时，也同样带来了消费风险。个人征信体系的缺失为不法之徒提供了可乘之机，损害了消费者的财产和权益[2]。大数据技术的完善和运用可以通过利用自身海量的數据，通过采集互联网金融参与者的经济状况、消费实力、消费习惯、职业、人脉状况等个人信息，并将这些信息上传到数据库中，为消费者的活动以及投资者的经济活动提供相应的信息参考。除此之外，大数据可以抽取大量与客户密切关联的重要信息，并以此为基础进行详细、全面的分析，进而描摹出客户的画像，针对客户的个人喜好推送相匹配的金融产品，让客户获取满意的产品的同时，也给企业和机构带来了经济效益，可以从一定程度上帮助互联网消费金融工作顺利开展。
（二）风险管理机制不断创新
传统的风险管控体系往往都是采取人力进行监督，缺乏海量数据的支持，并且难以全方位、深层次的获取客户与投资者的主要信息，更无法准确评估客户的个人信用，难以评定与其交易与产生的风险，并且风险管控成本巨大。而高效借助大数据技术可以将客户的面相进行识别，从数据库中寻找相匹配的个人职业、人际关系、经济状况、投资历程等重要信息，可以使得互联网金融平台无需花费大量的人力和时间对客户进行实地调查，无需人工收集、统计、归纳和整合信息，将风险管控成本降至到最大化。其次，大数据信息技术的使用可以拓展客户的信息采集途径，通过一系列的选项和问答可以让消费者和投资者的违法活动无处可躲，有效打击非法犯罪行为，提升了互联网金融平台对消费者的识别和鉴别力度，强化了互联网金融风险控制[3]。而对于内部风险监控来说，传统的内部监管可以通过贿赂等形式来“逃过一劫”，而大数据技术可以解决这一人为的诟病，可以及时发现互联网金融平台内部风险管制的缺陷，从而提升专业人员的道德素质和专业水平，将内部风险控制在正常范围内。
（三）市场营销日益精准
在评价营销效果的具体过程中，大数据技术可以解决人力不足的问题，对多平台、各个营销方案的客户数量和购买力进行实时、有效的监控，并且根据客户市场需求的不断变化灵活、及时的进行调整，通过完善营销方案为互联网客户提供更加优质的服务。市场是一直处于动态的发展状态中，通过大数据技术的应用对市场进行有效、合理的分析能够从整体上提升互联网金融的核心竞争力，为其发展提供明确的指向。在掌握市场的发展动态以及政策变化后，企业管理层可以通过大数据提供的市场导向准确、及时的制定市场营销策略，推动市场营销逐渐朝向精确化方向发展。
三、大数据技术驱动下互联网消费金融的优化建议
（一）构建合理、科学的互联网消费金融发展规范
科学的法律法规可以为互联网消费金融发展“保驾护航”，并且为互联网消费金融提供重要的导向。因此我国政府一方面应当根据我国互联网消费金融发展的实际状况，立足其发展特点制定相关的法律规范，并在各项规定和要求进行精细化，做到“有法可依，有法必依”，为其发展道路扫清障碍，对互联网消费金融经济活动进行严格规范。另一方面，应当对我国现有的互联网消费金融法律法规进行完善，通过挖掘其法律漏洞进行更为科学和全面的完善，对互联网消费金融进行高效的约束和监管，从而促进其有序、稳健发展。
（二）构建全面的征信体系
对大数据技术进行有效、合理的运用，将征信行业与大数据技术进行高度的契合，通过对客户各项数据的收集、分析和整理，以此构建全面的互联网消费金融行业征信体系，实现资源共享。首先，必须充分利用大数据的采集技术，利用采集技术对海量的消费者的信贷行为进行收集和记录，并对客户的消费习惯和信誉等级进行评估和预测，以此帮助平台做出更准确的信贷决策。其次，通过充分利用大数据的存储技术将海量消费者的相关数据进行有效保持，防止信息缺失和遗漏，从而实现各方面信息和数据的汇总，为平台管理者和各企业、机构提供信息参考。具体来看，大数据存储方式有三种，一种是硬软件大数据一体机、Hadoop非关系型数据库以及MPP关系型数据库[6]。最后，大数据清洗以及抽取是构建科学化征信系统中最为关键的一步，通过大数据的清洗和技术可以对扑面而来的客户数据进行有效的筛选，摒弃无用、毫无关联的数据，提取高价值的数据进而发挥数据的实用性，以此不断健全和完善征信系统。 （三）构建高效的风险管理机制
随着大数据、云计算等互联网新兴技术的迅猛发展，基于模型定量分析、海量数据探究的大数据风控逐渐诞生，并成为了互联网消费金融风险监控的主要手段。通过多个渠道和维度对客户进行大量的数据获取，并采取各式各样的方法对客户信息的真实性、完整性进行核实，以此构建相应的模型，并对恶意欺诈等违法违规行为进行准确识别，以此降低互联网消费金融的风险。以大数据信用评分系统为基础，对客户的信用等级进行客观的评价，当客户信用过低时可酌情纳入黑名单，构建失信人员和诚信人员名单，以此不断构建高效的风险管理机制。
（四）立足市场，实行精准营销
首先，大数据技术可以通过对客户信息的收集进而准确分析客户的消费习惯和行为特征。通过对客户的产品喜好、支付习惯进行有效分析，从而对客户的购物意向、消费理念進行提前的预测，并且推送符合其个人喜好的产品，这也为企业实行精准营销奠定了信息基础。其次，大数据可以提前对营销效果进行大概的评估，通过全面跟进企业的营销活动和经济状况，分析各式各样的营销方案的具体效果，从而“择优选取”，对所选择的营销方案再做调整，如此一来就能推动企业更精准的营销。最后，大数据技术可以对市场需求变化进行预测，以大量的客户数据进行整体需求分析，从而帮助企业对目标客户进行精准定位，并且设计和创新针对性强的互联网消费金融产品和服务，从整体上降低企业的研发成本和营销成本，不断增加企业的收益。
四、结束语
相比于传统消费金融的经营模式，互联网消费金融以大数据技术为主要基础和技术支撑，融入“数据+营销模式+计算+预测+的思想，从真正意义上做到营销精准化和风险监控有效化，进而不断互联网消费金融的发展。
参考文献：
[1]赵大伟.大数据技术驱动下的互联网消费金融研究[J]. 金融与经济，2017（1）.
[2]贺佳雯.大数据驱动下的消费金融[J].中国经济信息， 2017，000（010）：62-63.
[3]许亚岚.大数据助推互联网消费金融[J].经济，2017
（11）：52-56.
[4]李静思.大数据技术驱动下的互联网消费金融探析[J]. 科技经济导刊，2018，v.26;No.640（14）：254-254.
[5]赵尉辰.大数据时代中互联网消费金融的概况[J]. 现代商业，2018，000（028）：77-79.
[6]解向南.试论基于大数据技术驱动下的互联网消费金融[J].现代营销：学苑版，2019（7）：34-35.
关键词：互联网消费金融;大数据技术;发展趋势;经济发展
一、我国互联网消费金融的发展状况
伴随着信用卡等金融工具的出现，我国人民消费方式和经济活动都产生了巨大的变革，信用卡的提前预付可能刺激了大部分的居民实行超前消费，也进一步刺激了中国的消费市场。据统计，我国大约70%的人口都使用国信用卡等金融工具进行消费，并且用于互联网消费领域的人数超过5%以上，这足以说明我国互联网消费金融具有强大的发展潜力和市场前景[4]。
从下图来看，我国GDP增长主要是通过投资和出口进行拉动，从2020年5月一直到2020年12月，我国消费占比一直呈负比，并且在2020年12月与固定资产投资额、出口金额有着较大的差距，其与出口金融比例差值为8%。这表明我国的经济增长仍然过于依赖于投资和出口，通过消费刺激国民经济发展仍然“任重而道远”。
互联网消费金融的发展主要依赖于科学技术和通讯技术的迅猛发展，并且在2017年的电子商务市场中，其交易总额已经多达11万亿元，随着各电商平台“双十一”、“双十二”、“年货节”、“女神节”等促销活动吸引了众多的网民进行疯狂消费，刺激经济增长。
二、基于大数据驱动下互联网消费金融的发展趋势
（一）个人征信体系日趋完善
互联网消费金融对我国居民消费方式和观念产生重大变革的同时，也同样带来了消费风险。个人征信体系的缺失为不法之徒提供了可乘之机，损害了消费者的财产和权益[2]。大数据技术的完善和运用可以通过利用自身海量的數据，通过采集互联网金融参与者的经济状况、消费实力、消费习惯、职业、人脉状况等个人信息，并将这些信息上传到数据库中，为消费者的活动以及投资者的经济活动提供相应的信息参考。除此之外，大数据可以抽取大量与客户密切关联的重要信息，并以此为基础进行详细、全面的分析，进而描摹出客户的画像，针对客户的个人喜好推送相匹配的金融产品，让客户获取满意的产品的同时，也给企业和机构带来了经济效益，可以从一定程度上帮助互联网消费金融工作顺利开展。
（二）风险管理机制不断创新
传统的风险管控体系往往都是采取人力进行监督，缺乏海量数据的支持，并且难以全方位、深层次的获取客户与投资者的主要信息，更无法准确评估客户的个人信用，难以评定与其交易与产生的风险，并且风险管控成本巨大。而高效借助大数据技术可以将客户的面相进行识别，从数据库中寻找相匹配的个人职业、人际关系、经济状况、投资历程等重要信息，可以使得互联网金融平台无需花费大量的人力和时间对客户进行实地调查，无需人工收集、统计、归纳和整合信息，将风险管控成本降至到最大化。其次，大数据信息技术的使用可以拓展客户的信息采集途径，通过一系列的选项和问答可以让消费者和投资者的违法活动无处可躲，有效打击非法犯罪行为，提升了互联网金融平台对消费者的识别和鉴别力度，强化了互联网金融风险控制[3]。而对于内部风险监控来说，传统的内部监管可以通过贿赂等形式来“逃过一劫”，而大数据技术可以解决这一人为的诟病，可以及时发现互联网金融平台内部风险管制的缺陷，从而提升专业人员的道德素质和专业水平，将内部风险控制在正常范围内。
（三）市场营销日益精准
在评价营销效果的具体过程中，大数据技术可以解决人力不足的问题，对多平台、各个营销方案的客户数量和购买力进行实时、有效的监控，并且根据客户市场需求的不断变化灵活、及时的进行调整，通过完善营销方案为互联网客户提供更加优质的服务。市场是一直处于动态的发展状态中，通过大数据技术的应用对市场进行有效、合理的分析能够从整体上提升互联网金融的核心竞争力，为其发展提供明确的指向。在掌握市场的发展动态以及政策变化后，企业管理层可以通过大数据提供的市场导向准确、及时的制定市场营销策略，推动市场营销逐渐朝向精确化方向发展。
三、大数据技术驱动下互联网消费金融的优化建议
（一）构建合理、科学的互联网消费金融发展规范
科学的法律法规可以为互联网消费金融发展“保驾护航”，并且为互联网消费金融提供重要的导向。因此我国政府一方面应当根据我国互联网消费金融发展的实际状况，立足其发展特点制定相关的法律规范，并在各项规定和要求进行精细化，做到“有法可依，有法必依”，为其发展道路扫清障碍，对互联网消费金融经济活动进行严格规范。另一方面，应当对我国现有的互联网消费金融法律法规进行完善，通过挖掘其法律漏洞进行更为科学和全面的完善，对互联网消费金融进行高效的约束和监管，从而促进其有序、稳健发展。
（二）构建全面的征信体系
对大数据技术进行有效、合理的运用，将征信行业与大数据技术进行高度的契合，通过对客户各项数据的收集、分析和整理，以此构建全面的互联网消费金融行业征信体系，实现资源共享。首先，必须充分利用大数据的采集技术，利用采集技术对海量的消费者的信贷行为进行收集和记录，并对客户的消费习惯和信誉等级进行评估和预测，以此帮助平台做出更准确的信贷决策。其次，通过充分利用大数据的存储技术将海量消费者的相关数据进行有效保持，防止信息缺失和遗漏，从而实现各方面信息和数据的汇总，为平台管理者和各企业、机构提供信息参考。具体来看，大数据存储方式有三种，一种是硬软件大数据一体机、Hadoop非关系型数据库以及MPP关系型数据库[6]。最后，大数据清洗以及抽取是构建科学化征信系统中最为关键的一步，通过大数据的清洗和技术可以对扑面而来的客户数据进行有效的筛选，摒弃无用、毫无关联的数据，提取高价值的数据进而发挥数据的实用性，以此不断健全和完善征信系统。 （三）构建高效的风险管理机制
随着大数据、云计算等互联网新兴技术的迅猛发展，基于模型定量分析、海量数据探究的大数据风控逐渐诞生，并成为了互联网消费金融风险监控的主要手段。通过多个渠道和维度对客户进行大量的数据获取，并采取各式各样的方法对客户信息的真实性、完整性进行核实，以此构建相应的模型，并对恶意欺诈等违法违规行为进行准确识别，以此降低互联网消费金融的风险。以大数据信用评分系统为基础，对客户的信用等级进行客观的评价，当客户信用过低时可酌情纳入黑名单，构建失信人员和诚信人员名单，以此不断构建高效的风险管理机制。
（四）立足市场，实行精准营销
首先，大数据技术可以通过对客户信息的收集进而准确分析客户的消费习惯和行为特征。通过对客户的产品喜好、支付习惯进行有效分析，从而对客户的购物意向、消费理念進行提前的预测，并且推送符合其个人喜好的产品，这也为企业实行精准营销奠定了信息基础。其次，大数据可以提前对营销效果进行大概的评估，通过全面跟进企业的营销活动和经济状况，分析各式各样的营销方案的具体效果，从而“择优选取”，对所选择的营销方案再做调整，如此一来就能推动企业更精准的营销。最后，大数据技术可以对市场需求变化进行预测，以大量的客户数据进行整体需求分析，从而帮助企业对目标客户进行精准定位，并且设计和创新针对性强的互联网消费金融产品和服务，从整体上降低企业的研发成本和营销成本，不断增加企业的收益。
四、结束语
相比于传统消费金融的经营模式，互联网消费金融以大数据技术为主要基础和技术支撑，融入“数据+营销模式+计算+预测+的思想，从真正意义上做到营销精准化和风险监控有效化，进而不断互联网消费金融的发展。
参考文献：
[1]赵大伟.大数据技术驱动下的互联网消费金融研究[J]. 金融与经济，2017（1）.
[2]贺佳雯.大数据驱动下的消费金融[J].中国经济信息， 2017，000（010）：62-63.
[3]许亚岚.大数据助推互联网消费金融[J].经济，2017
（11）：52-56.
[4]李静思.大数据技术驱动下的互联网消费金融探析[J]. 科技经济导刊，2018，v.26;No.640（14）：254-254.
[5]赵尉辰.大数据时代中互联网消费金融的概况[J]. 现代商业，2018，000（028）：77-79.
[6]解向南.试论基于大数据技术驱动下的互联网消费金融[J].现代营销：学苑版，2019（7）：34-35.