1、第八章第八章 大数据金融大数据金融高等院校电子商务专业本科系列教材高等院校电子商务专业本科系列教材学习目的与要求：学习目的与要求：l 掌握大数据金融的含义、特点；l 理解大数据金融的运营模式；l 了解大数据金融的发展趋势知识要点：知识要点：l 大数据与金融结合的优势；l 大数据金融的实际应用；l 大数据金融面临的机遇、挑战与发展趋势。关键术语关键术语 大数据；大数据金融；平台金融；供应链金融；大数据征信第一节第一节 大数据大数据金融概况金融概况1.大数据大数据金金融融的含义的含义2.大数据与大数据与金融金融结合的结合的优势优势3.大数据大数据金金融融的特点的特点第八章第八章 大数据金融大数据金
2、融1.大大数据数据金融的含义金融的含义 大数据金融指的是将巨量非结构化数据通过互联网和云计算等方式进行挖掘和处理后与传统金融服务相结合的一种新的金融模式，它是一种相比于传统金融更加透明、参与度更加广泛、体验更好、效率更高的新兴金融模式。广义广义的大数据金融，包括整个互联网金融在内的所有需要依靠发掘和处理海量信息的线上金融服务。狭义狭义的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上历史数据的分析，对其进行线上资金融通和信用评估的行为。2.大大数据与金融结合的优势数据与金融结合的优势大数据大数据的的技术技术优势优势大数据与金大数据与金融的天生适融的天生适应性应性 金融发展金融发展 对对大数据技大数据技
3、术的依赖性术的依赖性依托于互联网而存在的大数据技术先天具有开放性和多边性。依托于互联网而存在的大数据技术先天具有开放性和多边性。随着云计算技术的发展，对海量数据的发掘和处理工作已经变得十分快捷与随着云计算技术的发展，对海量数据的发掘和处理工作已经变得十分快捷与便利。便利。由于系统由于系统兼具程序开发的开放性兼具程序开发的开放性和数据处理的封闭性，既能够通过技术手段对数据的和数据处理的封闭性，既能够通过技术手段对数据的处理工作进行编程得到精准的二次信息，也能够保证在处理过程中处理工作进行编程得到精准的二次信息，也能够保证在处理过程中，不会以掺杂，不会以掺杂主观主观和经验性因素。和经验性因素。大数
4、据会产生自身的数据更新，随着数据的不断增加，对以往无效历史信息的更替以及大数据会产生自身的数据更新，随着数据的不断增加，对以往无效历史信息的更替以及对二次信息的使用都能够使整个系统更加具有效率和准确性。对二次信息的使用都能够使整个系统更加具有效率和准确性。（1）大数据的技术优势）大数据的技术优势大大数据推动了传统数据推动了传统金融机构的战略转型，并为金融机构的未来竞争带来新鲜的血液。金融机构的战略转型，并为金融机构的未来竞争带来新鲜的血液。大数据技术的大数据技术的应用提高了金融应用提高了金融系统的运行效率，系统的运行效率，并降低并降低金融机构的管理和运营成本。金融机构的管理和运营成本。降低金融
5、行业的信息不对称程度，增强风险控制能力。降低金融行业的信息不对称程度，增强风险控制能力。基于基于大数据技术的公开性，互联网金融的监管和改革工作也将在未来得到解决。大数据技术的公开性，互联网金融的监管和改革工作也将在未来得到解决。（2）大数据与金融的天生）大数据与金融的天生适应性适应性从需求角度考虑从需求角度考虑从效率角度考虑从效率角度考虑从安全角度考虑从安全角度考虑（3）未来金融发展对大数据技术的）未来金融发展对大数据技术的依赖性依赖性3.大大数据金融的数据金融的特点特点第一节第一节 大数据金融概况大数据金融概况产品产品展示展示渠道渠道网络化网络化风险风险管理管理数据数据化化信息信息不对不对称
6、称性低性低效率高效率高金融金融服务服务边界边界扩大扩大产品的实用产品的实用性和可被接性和可被接受程度高受程度高110供应链金供应链金融模式融模式大数据金融征大数据金融征信信平台金融平台金融模式模式第二节第二节 大数据大数据金融的运营模式金融的运营模式1.平台平台金融金融 模式模式2.供应链供应链 金融金融模式模式 3.大数大数据据 金融金融征征信信第八章第八章 大数据金融大数据金融1.平台金融模式平台金融模式 平台金融模式是指企业利用互联网电子商务平台，凝聚资金流、物流、信息流，通过互联网平台多年运营所积累的大量数据，向平台上的商户或个人提供金融服务的方式。2.供应供应链金融链金融模式模式 供
7、应链金融模式是指供应链中的核心企业利用其所持产业链的上下游资源优势，充分整合供应链资源和客户资源而为整个供应链上的其他各个参与方提供融资渠道的金融模式。113表表8-1 供应链金融与传统融资方式对比供应链金融与传统融资方式对比 3.大大数据金融征信数据金融征信 大数据征信是指通过采集个人或企业在互联网交易或业务以及使用互联网服务中留存下来信息数据，并结合线下渠道采集的相关信息，利用云计算等技术手段进行信用评估和评价的活动。例：芝麻信用 电商平台采集用户网上各类大数据（交易数据、社交数据、购物行为数据等），经过芝麻信用分析模型进行数据处理，形成客户征信报告，供其他机构进行放贷信用评估的依据。1.
8、大数据金融大数据金融的发展机遇的发展机遇2.大数据金融大数据金融面临的挑战面临的挑战3.大数据金融大数据金融的发展趋势的发展趋势1.大大数据金融的发展数据金融的发展机遇机遇实体产业需要大数据实体产业需要大数据金融的支持金融的支持互联网企业自身转型需要互联网企业自身转型需要第三节第三节 大数据金融发展趋势大数据金融发展趋势2.大大数据金融面临的挑战数据金融面临的挑战金融金融服务与社交网络的进一步服务与社交网络的进一步融合融合处理处理好与数据服务商的竞争、合作好与数据服务商的竞争、合作关系关系加强加强大数据的核心处理大数据的核心处理能力能力加强加强风险管控，确保大数据的风险管控，确保大数据的安全安
9、全第三节第三节 大数据金融发展趋势大数据金融发展趋势3.大大数据金融的发展趋势数据金融的发展趋势大数据大数据金融金融跨跨界界发展发展大数据大数据金融金融服务多样化服务多样化大数据大数据金融金融专业化专业化第三节第三节 大数据金融发展趋势大数据金融发展趋势 大大数据金融凭借高度数据化的管理和运作模式，在互联网发展的今天有着不可替代的数据金融凭借高度数据化的管理和运作模式，在互联网发展的今天有着不可替代的地位地位，并并将将进一步渗透到各行各业的每一个角落，不断地促进金融生态的发展进一步渗透到各行各业的每一个角落，不断地促进金融生态的发展。大大数据金融指的数据金融指的是什么？是什么？它它在在金融领域金融领域里有哪些应用？里有哪些应用？大大数据金融的运营数据金融的运营模式有哪些种类？模式有哪些种类？如何看待大如何看待大数据金融的发展趋势？数据金融的发展趋势？
