大数据互联网论文范文第1篇
摘要：互联网融资平台利用大数据技术进行信用评级，提供融资服务已成为互联网金融的重要形式。文章首先分析了这一形式在技术上和规模经济上的优势所在，然后介绍了互联网融资平台信用评级的模式以及实施路径，最后对互联网融资平台在进行大数据信用评级时的风险管理提出了建议。
关键词：大数据;互联网金融;信用评级;风险管理
一、 引言
长期以来，信用评级的做法是从宏观经济环境、行业发展趋势、企业管理层基本素质、企业财务指标、企业组织结构、企业销售业绩、特殊事件风险等角度收集信息，对被评级客体能否到期偿还进行定量分析与定性分析。所以，信用评级是一个综合考虑宏微观因素，对资金需求方的客观还款能力和主观还款意愿进行评估的系统性工作。但是，囿于数据的收集和数据的分析技术，传统信用评级方式存在如下缺陷：（1）评级是以企业的往期财务信息和其他运营信息为基础，不能提供这些数据的企业，特别是小微企业，就无法获得信用评级或只能获得极低的信用级别，募集资金因此也受到限制，使得授信活动无法实现普惠性。（2）对企业管理者主观因素的分析尚停留在表面，因偿还意愿导致违约产生的原因还需深入挖掘。（3）使用的信息为静态、过期数据，缺乏动态、即时性数据，存在时滞性，缺乏前瞻性。因此，传统的信用评级是一种静态的、滞后的、局部的评级方法，以这种方式进行信用评级，会产生资金分配的不平衡性，使得信用等级高的主体越发容易获得资金，信用等级低的主体越不容易获得资金，即所谓的马太效应。为了克服传统信用评级存在的这些局限性，业界和理论界围绕信用数据的收集和分析进行不断的理论开拓和应用创新。
进入21世纪以来，快速发展的信息处理技术和IT硬件技术，推动着人类依托互联网进行信息交流，资源分配，生产安排和资金融通等经济活动，形成所谓的互联网经济和互联网金融。在互联网经济发展的过程中，人们通过网络积累了海量数据。因此，对数据的理解、获取、存储和使用等方面都得到了极大地拓展，开始进入大数据时代。
大数据是指信息量大到无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取和处理的数据集合，它具有“4V”的特征，即多样化（Variety）、大量化（Volume）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。其中，多样化是指大数据类型十分丰富，需要用多种分类方法才能描述。比如在信用评级领域，信用大数据按内容划分，可分为运营大数据、交易大数据和交互大数据。按组织形式划分，可分为结构化数据、半结构化数据与非结构化数据。按时序性划分，可分为静态的离散型数据（点数据）与动态的连续型数据（流数据）。大量化是指大数据的数据量惊人。比如，Facebook每天产生300TB数据，淘宝每天产生30TB的数据。因此，大数据企业总是存在数据快速增长与数据存储扩容相对缓慢的矛盾。快速化是指由于大数据包含的数据量无比巨大，因此处理信息的速度需要十分迅速，才能实现大数据的可适用性。为达到这一目标，云计算和数据挖掘技术被广泛使用在大数据处理上。价值化是指大数据能提供足够的信息去发现研究对象的内在规律，即所谓的知识发现（KDD，Knowledge Discovery in Database）。由于信用大数据来源丰富多样，属性信息极为复杂，数据量十分庞大，数据价值密度低，为实现这一属性必须利用机器学习进行数据挖掘，获得有用的知识。
大数据和大数据处理方法的出现对信用评级乃至整个金融行业都产生了深远的影响，围绕大数据技术重新构造信用评级行业成为理论和实务热点。在理论研究上，孙中东（2013）提出应用大数据技术，银行的信用评级体系可以进一步完善、创新。蔚赵春等（2013）从挑战和机遇两个方面分析大数据给商业银行带来的影响。赵付玲等（2013）则围绕大数据背景下商业银行的信息化建设展开讨论。王伟等（2014）认为可以用大数据思维强化小微企业信贷风险管理。在实际操作中，信用评级的方法和业务模式都发生了显著和深刻的变化，建立网上融资平台，使用大数据收集和处理技术进行信用评级日益成为互联网金融的基本业务模式，对传统金融业务模式形成了强烈冲击。
在大数据下，互联网融资平台进行信用评级较传统信用评级具有哪些优势？如何通过互联网平台进行大数据信用评级？大数据评级过程中又有哪些问题需要考虑？本文围绕以上几个展开阐述，以期对大数据下互联网融资平台的信用评级做出一个较为全面的把握。
二、 基于大数据的互联网融资平台优势分析
1. 互联网融资平台的技术优势。首先，传统信用评级使用的数据，主要是来自于企业在各类生产运营活动结束后汇总、记录的运营数据，这些数据多以文件或电子文档的形式存在。比如从企业财务报表可以获得财务数据，从季报、年报等可以获得销售数据，从仓库台账可以获得存货数据等。而利用大数据技术，则不局限于生产运营结束后，从运营前的准备过程、运营中的操作过程都可以收集到数据进行信用分析，数据的形式从文本扩展到音频、图片、视频等多媒体形式，收集的范围也从企业文件扩展到各种存储媒质、互联网网页上、电商网站的后台数据库中，甚至社交软件的聊天记录里，从运营大数据扩展到交易大数据、交互大数据，因此包含的内容也更加丰富，不仅包含传统评级必需的“硬信息”，也包含丰富的“软信息”，从而形成实现对企业的全面、实时、动态性信用评级的基础。
其次，在获取到这些信息后，需要在云计算下利用大数据机器学习技术进行数据挖掘和知识发现，这需要有软件和硬件良好的结合与支持。互联网平台能够为云计算和大数据机器学习提供这种对接通道。
由此可见，利用人力资源进行信用评级的传统做法在信用大数据下就不再适用，而必须在一个组织规范的互联网平台上才能进行，因此通过互联网平台进行信用评级是技术上的必然要求。
2. 互联网融资平台的规模经济优势。进一步，通过互联网平台进行信用评级，较之传统信用评级方式能实现规模经济优势。
由于传统的信用评级方式需要贷前调查，贷中跟踪，贷后审计，存在较高的成本，如果融资额度不够大，会使贷款利润较低。而互联网平台在设计、运营和管理等方面的投入具有固定成本的性质，总成本不随评级企业的数目变化而发生显著变化，单个企业分摊的成本却越来越小，从而实现信用评级的规模效应。
此外，通过互联网技术能对企业进行实时监测，一旦企业出现危险的信号和行为，会即时预警，提升信用评级的预判性，能够增加信用评级的深度。同时，将经营成熟的互联网融资平台的数据库在监管机构的管理下实现联网，进而建立起面向全社会的信用体系，能够增加信用评级的广度。由于依托互联网融资平台进行大数据信用评级，可以实现传统信用评级下不能或不愿提供的融资业务，从而使其成为互联网金融的基本运作方式。
三、 基于大数据建立互联网融资平台的信用评级模式
1. 互联网融资平台的运作模式。对于互联网融资平台的运作模式，从不同的角度可以进行不同的划分。比如，从运营形态上，可以分为：（1）电商平台模式，如阿里小贷、京东京宝贝;（2）网上超市模式，如陆金所、各家商业银行的网上银行;（3）P2P模式，如人人贷、拍拍贷;（4）众筹模式，如众筹之家。从资金的来源上，可以分为：（1）平台提供资金，如阿里小贷、京宝贝;（2）平台担保，银行提供资金，如京东的供应链金融;（3）平台利用吸收的资金提供贷款，如各家商业银行的网上银行;（4）平台做信用评级，撮合投资者和资金需求方进行融资交易，如各家P2P。
尽管这些互联网融资平台的运作方式不同，但都需要对客户的融资需求进行信用评级，因此是否具有成熟可靠的信用评级技术，有效控制信用风险，成为互联网融资平台的核心竞争力。
2. 互联网融资平台信用评级的模式。当前互联网融资平台的信用评级模式按评级信息的来源划分，主要可以分为三种模式：
（1）基于运营大数据的信用评级。该模式多用于各商业银行的网上银行，以及P2P网贷平台、众筹平台上，其中尤以P2P最为活跃，面对的客户为个人及小微企业这一类低信用水平群体，融资金额从几千元到上百万，很大程度上弥补了信息不对称情况下传统金融机构不愿意对该类群体提供融资服务的空白，因此处于快速发展阶段。
（2）基于交易大数据的信用评级。该模式多用于成熟的电商平台提供的融资服务中，如阿里小贷、京东的京宝贝等。这一类融资平台最近几年随电商市场的发展也保持着良好的发展态势，市场份额上升的很快。
（3）基于交互大数据的信用评级。该模式目前多用于一些提供个人贷款服务的互联网平台上，知名的企业有ZestFinance和WeCash闪银。这类融资平台目前还处于萌芽阶段，但可预见，未来基于交互大数据的信用评级会逐渐成为信用评级的主要方式信贷，会逐渐从个人及小微企业贷款发展到对大企业贷款。
由于不同信用信息的来源、属性不同，导致各类融资平台评级时在指标设计、数据收集、数据分析、数据运用过程中采取的方法都不尽相同。但信用评级的基本流程是相同的，只是在一些步骤的实施过程中，受信息属性的决定而使用不同的评级技术。
四、 基于大数据互联网融资平台信用评级的实施策略
1. 信用评级的流程设计。大数据信用评级的流程可以用图1表示。
由图1可见，实施大数据评级，第一步是对待评项目的理解。首先要掌握项目运营方式、客户特点、市场状况、风险构成等项目内容;其次根据对项目内容的理解设计项目计划，包括安排项目可行的技术路线，制定项目的进度等;再次，待项目计划安排好之后就要确定大数据的来源，因为大数据来源虽然众多，但会受到各种限制，如有的可能过于昂贵，有的则不开放，必须选择那些技术上与经济上均可行的作为数据源。因此，需要基于对项目的理解做好这些在项目正式实施前的准备事项。
第二步是准备数据。所做工作是：根据数据的来源，确定数据的类型，采取可行的数据收集技术，获取大数据;很多数据存在不完整、重复、错误等缺陷，要对数据进行预处理;预处理后的数据如果属于非结构化或半结构化数据，需要进行格式化，转化为结构型数据，为实施下一步骤做好准备。
第三步就是进行机器学习。首先是选择合理的数据挖掘技术对数据进行分析，从中寻找关联关系，其次是解读和评估数据挖掘的结果，找到最合理或最有说服力的，实现知识发现;最后就是根据知识发现的内容，建立适用的信用评级模型。
第四步就是实施评级。根据知识发现的模型，开展对被评级对象的信用评级，生成评级报告，并对结论进行分析，帮助客户理解评级结果。最后对整个项目的运行做全面总结。
在以上各个步骤中，技术上的重点和难点在于数据准备过程中的大数据转化与机器学习过程中的大数据挖掘。大数据转化的困难在于需要把各种各样的非结构化半结构化数据转化为可以被机器处理和学习的结构化数据，大数据挖掘则在于需要对数据进行理解，选择最合适的数据挖掘技术实现知识发现。
2. 信用评级的实施路径。信用评级的实施路径可以分为内容计算和流计算。首先是内容计算。内容计算多采取主动方式获取数据，方法是设置好信用信息发布源和信息采集时间段，针对信息源的原始信息格式，设计支持多协议的上站机，每隔一段时间对特定的信息发布源进行查询，遇到新内容则马上采集过来，再用于下一步的数据转化和挖掘。
其次是流计算。流计算多采取被动方式，一般用于处理融资平台上的流数据，具体做法是，后台流程设计中在不同的数据流入环节设置不同类型的数据接入接口，及对接的流计算平台，流计算平台负责设置相应的处理规则，根据预设规则将流入的各类数据转化成可以直接分析的结构化数据，从而实现实时的业务分析与判断。
五、 基于大数据互联网融资平台信用评级风险管理策略
互联网融资平台在进行信用评级及提供资金时，处于风险管理重心的是对信息技术风险的控制。由于大数据自身的“4V”特性，且数据中包含的又是大量的用户隐私信息，这使得信息技术风险主要产生在两方面：一方面是大数据存储的安全性风险，另一方面是大数据的收集和使用过程中对公民隐私权的侵犯风险，因此如何确保大数据的存储安全及在使用时的隐私保护是一个挑战，前者涉及到技术安全层面，后者涉及到制度安全层面。
在技术安全策略层面，可以采取的措施有：首先，应依托大数据加密技术对使用的数据实施加密管理，制定出完整的加密保护方案，包括数据密级的设定、加密技术的选择、对密码安全性的攻击测试等;其次，严格网关管理，可以对不同类型的用户制定不同的权限级别，严格控制访问权限;最后，建立面向全平台的数据实时监测引擎，第一时间对各类非法操作发出警告。
在制度安全策略方面，在当前尚无明确立法规范的环境下，要积极进行宣传和游说，获得政府主管部门和社会舆论的重视和支持，争取早日出台规范的数据获取及共享标准，互联网融资平台的设计、管理和风控标准，从而把可能出现的信息技术风险限制在可控范围内。
六、 结论和展望
互联网融资平台利用大数据技术进行信用评级，提供融资服务，与金融机构传统的信用评级和融资服务相比，具有两个方面的优势：一方面，利用大数据技术进行信用评级能克服传统评级方法静态性、滞后性、局部性的缺点，为更多的社会成员提供融资服务，克服资金配置不平衡产生的马太效应，体现技术上的优势;另一方面，利用互联网平台进行大数据信用评级和融资服务，较传统金融机构能产生更大的规模经济效益，增加信用评级的深度和广度。因此，基于大数据的互联网平台融资已成为互联网金融的重要形式。今后除了要在理论上和实际操作中进一步发展和创新信用大数据挖掘技术和评级技术，也需要对信用大数据产业早日形成立法监管和行业技术规范，确保受信主体在获得融资服务的同时自身权益不受侵害，促进本产业持续健康发展和全面信用型社会的建设。
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基金项目：上海哲学社会科学规划课题（项目号：2012BGL011）;上海市金融信息技术研究重点实验室开放课题资助项目;国家自然科学基金资助项目（项目号：71372107）。
作者简介：骆建文（1966-），男，汉族，浙江省杭州市人，上海交通大学安泰经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为供应链金融、采购与供应管理;肖肖（1982-），女，汉族，湖北省黄冈市人，上海交通大学安泰经济与管理学院博士生，研究方向为供应链金融。
收稿日期：2014-11-10。
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大数据互联网论文范文第3篇
1.1 大数据
通常我们所说的大数据其实就是由各种不同类型以及规模的数据组构成的, 有着多样化的形式特征, 同时还有着较强的时效性。并且企业在实际的营销实践中还能发现信息数据的来源是非常的广泛的, 其中包括电商平台、用户搜索之后留下的记录以及社交网络等途径。但是, 在对如此庞大以及杂乱且与常规数据不同的数据组进行处理的时候还是有一定的困难的。这也侧面说明了大数据和企业以及用户关系的管理数据之间不是必然相关的。
1.2 互联网金融
互联网金融是传统金融为了适应时代在新时代结合互联网理念所衍生出来的产物, 并且还处于发展不成熟的初级阶段。在这期间也出现了三个重要的阶段, 从2007到2011年时其发展萌芽的阶段也是第一阶段, 而2012到2014则是其快速发展的增长阶段也是第二阶段, 2015到现今这个阶段就慢慢开始对其进行细分也是第三阶段。随着时代的进步以及发展金融模式也产生了很大的变化, 并且传统金融也在不断地汲取学习分享以及开放的互联网精神。并且随着互联网金融的发展传统金融也受到了很大的打击, 两者渐渐产生竞争。现如今, 互联网金融对金融行业也产生了重要影响。
2 大数据时代互联网金融创新发展的意义
2.1 满足了目前金融市场需求
企业是经营业态在很大程度上受到大数据的运营效率以及结构的影响。由于互联网硬件设施在社会越来越广泛的使用, 极大一份部分的人开始倾向于网上消费。因为计算机技术的不断更新以及进步, 电子支付也变得越来越便捷以及安全, 而微信支付以及支付宝等电子支付手段的出现更是掀起了一段热潮, 并且由于春节微信红包的盛行更是提升了用户对微信支付的依赖以及使用, 这也在很大程度上提高了电子支付业务的交易数额。并且通过支付宝等平台年末整理的支付数据报告, 还可以进一步的分析我国年度经济状况, 这同时也是互联网金融的创新的优势所在。并且金融工作者通过进行大量的数据分析, 还可以极大的提高征信以及风控的水平。而对互联网金融的创新也是国家以及时代发展的要求, 不但使得金融行业的服务水平得到了有效的提高, 而且还对国家经济的进一步发展做出了重要贡献。
2.2 与未来商业发展趋势高度符合
人力和资本是传统的生产中十分重要的两个因素, 但是现如今的信息化生产中, 数据与资本和人力占据着同等地位。大数据在信息化时代的发展中显现出了巨大的潜力, 通过数据我们可以及时地获取市场的供给以及需求, 以便更好地配置市场资源为消费者服务。基于大数据的发展潜力以及重要性国家也将其作为经济发展的重中之重。同时大数据的发展也使得许多的传统企业面临着新的挑战以及机遇, 也产生了极大的变化, 而交通、医疗、物流以及金融等行业也因为合理的运用大数据而焕发出了新的生机。互联网是一个巨大的数据网络, 我国众多的网民, 每天都利用互联网进行着学习、交易以及搜索等活动, 而这些数据也由于互联网留痕的特点而保存了下来, 而这些数据也会在我们需要它的时候被提取利用。并且由于金融企业的长期运营过程中有了大量的客源积累, 也保留了许多的数据, 但是线下服务的传统金融机构很难对保留的这部分资源进行科学合理的利用, 而新兴的互联网金融则通过对大数据的合理利用能够对数据惊醒挖掘, 并提取出有利用价值的那部分数据进行利用, 这也极大的促进金融行业的发展。
3 大数据时代下互联网金融的创新思路
身处于信息化时代, 在大数据技术的作用下每时每刻都有海量的信息被记录, 而在这过程也包括许多的金融客户的信息。而就互联网金融企业自身而言, 大数据是他们深入的挖掘客户信息的一个非常重要的工具, 同时也能为其产品质量以及服务水平的进一步提高提供创新思路。具体如下:
3.1 利用大数据技术寻找目标客户群
由于我们大家在使用互联网的时候都是抱着不同的目的, 并且使用着不同的社交软件以及网站, 因此受个人因素的影响我们对互联网金融所产生的需求也各不相同。所以, 企业为了获得对他们来说有用的信息, 就可以通过运用大数据来搜索、排序以及检索不同社交圈中的目标人群的信息来达到目的, 进而使得设计出来的金融产品以及营销方式能够更加的贴合目标人群的心意, 吸引到他们。
3.2 利用数据挖掘技术进行互联网金融产品的创新设计
互联网金融企业在对产品进行设计之前首先会进行大量的用户数据以及交易数据的分析, 并深入探寻两者的联系, 分析不同客户群体对金融产品需求的差别以及联系并找出规律, 再根据不同客户群体的不同需求有针对性的设计出最贴合他们心意的产品, 进而吸引以及获得更多的客户, 进一步提高企业的营销水平。
3.3 利用大数据分析的方法进行互联网金融产品创新的风险控制
绝大多数的互联网金融企业的信用评价机制都是通过对大数据的运用而实现的。而对金融产品创新的风险控制业主要分为两类:其一是开放式的风险控制。这种风控类型通常采用的对象都是小微型金融企业, 在这其中会需要一个中间信用评价机构, 然后这些企业都将相关的客户数据提供给这个机构, 然后机构会对获取的大量的数据进行分析来评价客户的信用, 最后再将得到的数据结果分享给所有的小微金融企业, 以此来达到风控的目的。其二则是封闭式风险控制模式, 并且很多像京东、淘宝、唯品会这样的互联网交易平台都选用这种风控模式, 它不需要借助其他机构而是通过自身平台内部的海量的交易数据来进行的封闭式的风险控制以及信用评估机制。
4 大数据时代互联网金融创新策略
大数据在信息化时代的发展中显现出了巨大的潜力, 通过数据我们可以及时地获取市场的供给以及需求, 以便更好地配置市场资源为消费者服务。而信息技术的发展也进一步拉动了互联网金融行业的发展。实现互联网金融企业的发展以及创新, 具体策略参考如下:
4.1 基于大数据基础建立信用评级制度
近年来, 由于大数据技术的日趋发展以及成熟, 互联网金融行业也有了较大的发展, 但是在发展的同时问题也接踵而来, 若是企业没有建立一个科学合理的信用数据审核制度, 就科学有效地对用户的信用进行审核, 而这也会直接导致互联网企业网贷平台频繁出现违约的现象, 也很容易导致企业的资金链无法正常的运转。而这些现实的情况都可以直接说明, 以前老旧的征信模式已经无法跟上时代发展, 特别是在现今互联网金融迅猛发展的情况下这种旧的模式也应当被淘汰, 而用采用新的大数据征信系统替代它。但是在这过程中, 我们必须要意识到传统征信系统中基础知识的重要性, 并且对这些数据进行深入的挖掘。另外我们还要对用户申请以及客户的社交网络等信息非常的熟悉, 这样才能最大限度地利用数据。并且, 我们还要重视对互联网金融的风险控制。在创新互联网金融的同时还要重视对其风险的控制。
4.2 构建垂直搜索模式的互联网金融服务平台
由于用户能够在互联网金融服务平台中得到服务, 并且较之传统金融服务更加的方便, 由此也可以看出互联网金融服务也有较大的发展潜力。并且通过对大数据相关技术以及平台的利用, 客户可以选择的金融产品也更加的多样, 同时也可以得到更好的服务。另外, 用户还能够参考大数据通过其他用户的浏览记录等对金融产品以及行业数据的分析来更好的选择金融产品。这样也能更好地满足金融消费者各自不同的消费需求, 同时还能很好的解决传统金融信息不对称的问题。
4.3 实现虚拟货币的双向流通
随着互联网金融的发展以及普及, 虚拟货币也被越来越多的人熟知以及接受。并且在我国流通的虚拟货币也不止一种, 也是由于种类的繁多在流通的过程中也出现了很多的问题。而我国流通较广的包括新浪发微币以及百度的百度币等。而我国现今虚拟货币的发展状况是已经成功地在数字资本协议许可的范围内运用了虚拟货币。然而值得我们关注的是, 虚拟货币也会受到汇率的影响, 因此在不同国家兑换时也会因为汇率的影响而产生金额的差异。但是这样也基本实现了虚拟货币在世界范围内的流通。
4.4 发展互联网金融的C2B模式
大力发展互联网金融C2B模式, 在这种模式下运营主体是用户, 同时它的一个重要特点就是能够有效地集中分散的用户并形成一个规模较大的采购集团。这种新的模式能够有效地改善一对一出价的弊端, 并且使得个体户能够以批发的价格购买产品, 极大地降低了购买成本。但是这种模式在运行过程也面临着一定的困难, 就是平台一定要非常了解用户, 清楚地知道用户的需求, 并且对于用户的需求要最大限度的满足, 这样才能确保留住客户。
4.5 提高互联网金融产品的丰富度与服务质量
互联网是互联网金融企业经营的主要渠道。并且通常个人以及小微企业是大多互联网金融企业的主要服务对象, 所以, 为了进一步使得互联网金融企业的产业链得到拓展, 互联网金融企业应当对本企业内部所掌握的客户群以及已有的金融产品进行合理的利用, 利用互联网平台进一步对其业务范围进行扩展;要对企业的产品以及服务进行创新, 同时健全完善企业风险体系, 创造出自身不同于传统金融的竞争优势, 同时要重视对金融产品的丰富性以及金融服务的服务质量方面发展及创新。改变传统金融受限于空间以及时间的局面, 提高金融服务的服务质量, 进一步促进互联网金融行业的发展。
5 结语
综上所述, 大数据时代的到来, 也意味着我国的互联网金融又面临着新的挑战以及机遇, 而大数据分析的技术又是支持互联网金融发展的重要技术。而互联网金融也正是因为借助着大数据很累很大的创新以及发展。而互联网于大数据的融合度与互联网的透明度是呈正相关的关系, 这种关系也决定了营销精准的提高, 风险规避能力也越来越强, 从而提高了企业的经营效率。虽然互联网金融应用大数据越来越广泛但是整体来说还不太成熟, 仍然存在许多问题需要去改善以及优化解决。而为了使得互联网金融的安全得到保障以及增强, 我们一定要好好地利用大数据这个工具, 加快其在互联网中应用的创新以及优化, 进一步的促进互联网金融行业健康可持续的发展。
摘要：当今时代正处于一个大数据的时代, 同时在这种时代背景下金融以及互联网企业也都有了较大的发展, 但是在发展的过程中也面临着没有较高的客户体验度以及盈利能力不够好等阻碍。而企业为了适应时代以及市场的发展, 就必须更新企业的产品以及服务, 为企业的进一步发展创造条件, 同时也进一步拉动国家经济的增长, 本文首先对大数据以及互联网的概况进行了阐述, 在进一步阐述了大数据时代下互联网金融创新发展的意义, 然后又对大数据时代下互联网金融的创新思路进行了说明, 并进一步提出了创新策略, 以此希望能对互联网金融行业的发展做出一点贡献。
关键词：大数据时代,互联网,金融,创新研究
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大数据互联网论文范文第4篇
我国教育技术萌芽于上世纪二十年代, 发展至今已有八十多年历史, 而其中主要经历了两个发展阶段, 即视听教育阶段与信息化教育阶段。视听教育阶段又分为前期阶段和后期阶段, 前期阶段主要为二十世纪三十年代到七十年代, 该阶段主要以幻灯、广播、投影、电影为标志;而后期阶段则为八十年代到九十年代初, 这一阶段主要以卫星系统、电视录像、计算机辅助教学为标志。随着时代发展, 校园网和计算机等新媒体的介入, 教育技术则开始由视听教育过渡到信息化教育阶段, 由此信息化教育在二十世纪九十年代开始起步, 并且在二十一世纪得到迅速发展。在这一阶段中, 网络教学模式、信息技术与课程教学整合等成为热点, 并在2010年“互联网+”的概念开始出现, 随后人工智能、区域链、移动互联技术被更广泛地应用于教育教学之中, 而由此形成的教育大数据在被经过挖掘分析后的再次利用, 为教育教学提供了可靠的决策支持。同时, 在这一阶段中有着众多教育学者或是教育实践者投入到教育技术领域的研究中去, 如张京鱼等人以英语教学为例, 从大数据的4V特征出发, 分析了大数据对教育对象、资源、评价的影响;史宝虹则以“互联网+”为构架设计了在授课中具有远程呼叫、实时报修等功能的智慧教室。虽然目前关于教育技术及其应用的研究趋于白热化, 但是仍然也存在着研究技术单一、缺乏系统系等问题, 因而深入研究教育技术还很是必要。
2015年初, 李克强总理在政府工作报告中首次提出了“互联网+”计划, 由此各行各业在互联网的催化作用下发展迅猛, 而教育也在顺应时代发展潮流, 经历着以“互联网+”为代表的教育改革, 随着体感交互、虚拟现实、移动应用等先进技术与教育教学的结合, 使得网易公开课、虚拟化学实验室等教育技术相继产生并应用。与此同时, 教育数据也在不断积累并已达到EB量级, 可见教育技术的应用使中国教育真正迈入了大数据时代。
二、基于“互联网+大数据”的教育技术应用
(一) 应用原理
根据教育技术进入主流应用的时间, 可将其分为普通教育技术应用和基于“互联网+大数据”的教育技术应用。普通教育技术应用主要指现已成熟且被广泛接受的应用, 它主要以为学习技术、智能设备、社交网络为技术支持, 其组成部分主要为录制好的视频、作业、测试、讨论等, 但是普通教育技术应用的灵活性和生产性相对欠缺, 且难以取代面对面的传统课堂教学模式。而基于“互联网+大数据”的教育技术应用则主要指在未来1-5年可能被广泛接受使用的中长期应用。它结合了面对面教学模式与普通教育技术应用的优点, 对学生的学习进行全面实时监控, 并在这一过程中搜集学习的学习数据, 由此教育者可根据数据反馈了解学生的困惑与需求, 并对接下来的教学作出适当调整。一般说来, 基于“互联网+大数据”的教育技术应用的实现步骤主要包括: (1) 获取学习过程数据; (2) 利用教育技术对数据进行挖掘与分析; (3) 适当调整教学计划。
(二) 基于“互联网+大数据”的教育技术分类
基于“互联网+大数据”的教育技术主要可分为五类:其一, 自适应技术。该技术主要用于监控学习者的学习过程, 并通过利用监控所收集到的数据信息, 对学习者个人的学习能力、知识掌握情况进行分析, 再自动干预或提醒教师的课程内容安排, 以便于教师开展个性化教学, 提高学习者的学习效率;其二, 增强现实以及虚拟现实技术。增强现实主要是将音频、图像等信息融入物理世界, 使学习者可以于物理对象进行交互。而虚拟现实技术主要是指计算机模拟的世界, 在虚拟世界中, 学习者会有身临其境的感官体验, 如当下正热的VR技术。通过利用增强现实和虚拟现实技术, 能够有效改变知识的传递方式, 丰富学习者的情感、感官体验, 激发学习者的学习兴趣;其三, 机器人技术。主要是通过开发利用机器人自主完成指定的任务, 如状态演示或是实际操作。当前主要在医学专业中应用较多;其四, 自然用户界面。主要是指触摸、视觉、声控的界面, 通过手臂振动、身体运动或是面部表情与计算机进行交互, 它有效替代了传统的鼠标和键盘, 能够给以学生新的学习体验;其五, 人工智能。人工智能应用于教育主要是通过计算机接受、存储、分析学习者的相关数据, 并将分析结果反馈给教师并作用于教学设计、测评等过程, 从而有效提升教学效果。
摘要：近年来, 教育技术已成为社会热议的话题之一, 而众多关于教育技术的课题研究也获得了相应的成果。本文主要是探讨互联网+大数据背景下的教育技术, 其内容主要包括教育技术在我国的发展历程与教育技术应用两个方面。
关键词：互联网,大数据,教育技术
参考文献
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[4] 姜永忠.如何助推“互联网+教育”时代打造数字化校园[J].中小学电教, 2017 (Z1) :36-37.
大数据互联网论文范文第5篇
一、大数据与金融
大数据的特征经历了3V、4V到5V的演变，阿姆斯特丹大学提出了大数据体系架构框架的5V特征，分别是数量(Volume)、速度(Velocity)、种类(Variety)、价值(Value)及真实性(Veracity)。第一是数据体量巨大(Volume)，体现在数据采集、存储和计算的量都非常大，存储单位从过去的GB到TB，直至PB、EB、ZB。第二是数据类型繁多(Variety)，大数据包括多种格式和不同类型的数据，分为结构化、半结构化和非结构化数据。第三是价值密度低(Value)，价值密度的高低与数据总量的大小成反比，要从海量的数据中挖掘出有价值的信息。第四是处理速度快(Velocity)，这是大数据区别于传统数据挖掘的最显著的特征。在数据处理速度方面，有“1秒定律”之说，即数据如果没有在秒级时间内给出分析结果，数据就失去价值了。第五是数据的真实性(Veracity)，大数据都是在真实世界发生的，要保证数据的准确性和信赖性。
金融行业由于服务客户众多，业务类型复杂、信息化程度较高，天然具有“海量用户和大数据”的特性。在规模上，金融机构积累了海量的数据，包括客户信息、产品信息、交易信息、行情信息等，每时每刻都在进行数据的收集与处理。在速度上，为了满足客户、产品及交易要求，金融机构重视大数据技术的发展，提高业务的处理速度，不断优化数据的采集、存储及分析平台。在类型上，金融机构产生的数据中，不仅包含结构化的数据，但更多的是半结构及非结构数据。
二、传统金融风险管控的痛点
（一）单一的数据维度
传统金融风险管控数据来源单一，多基于征信信息及客户主动提供的信息。金融机构多使用和客户相关的强信用属性数据，一般采用20个维度左右的数据，例如客户的年龄、职业、学历、收入、支出、还款情况、资产、负债等数据，利用评分模型来识别客户的还款能力和还款意愿。金融机构利用这些强信用属性的数据构建了不同的用户画像，对客户的还款能力及还款意愿进行了差异性区分，依据最终的打分模型来决定是否贷款以及贷款额度。
相较于欧美国家，我国个人征信行业起步较晚，虽然央行征信中心个人征信系统经过不断发展，已产生了较为显著的成果，但是其覆盖人群、覆盖维度仍远远不足。数据显示，央行个人征信记录覆盖率为35%，目前仍存在大量的征信白户。对于此类人群，金融机构获取的信用属性数据有限，采用原有的方法对客户进行评估存在偏颇，评估结果容易失效。其次，金融机构在使用数据不全面的情况下，没有大数据的支持，缺乏有效的交叉核验手段，对于欺诈风险的识别能力有限，容易遭受团伙欺诈及其他类型欺诈。
（二）风险管控的滞后性
对金融机构而言，欺诈风险管理相比信用风险管理更为复杂。信用风险管理侧重于对用户的还款能力和还款意愿进行衡量，欺诈风险管理侧重于评估用户是否有主观恶意骗贷的意图或者行为。随着社会的进步和科技的发展，新型欺诈也日益活跃，各类欺诈手段千变万化，各种欺诈行为层出不穷，欺诈事件也从传统的个人作案逐渐演变成了有组织、成规模的团伙作案，背后有一整条完整的犯罪产业链，所有人分工明确、紧密合作、协同作案。面对着层出不穷的欺诈事件，金融机构主要使用名单+规则+有监督模型去进行风险管控，但以上三种方法均存在一定的滞后性问题。金融机构在业务的开展过程中，积累了一定数量的黑名单，通过黑名单过滤掉部分欺诈客户，但机构在收集黑名单的过程中存在数据来源及准确性有限，数据时效性滞后的问题。
金融机构通过各种规则对不同的风险行为进行区分，有力的识别欺诈事件，但是现有规则的制定来源于已发生风险事件的分析以及过往的经验，存在滞后性，对于新型欺诈事件的识别乏力。在积累了一定的风险数据之后，金融机构通过有监督模型识别欺诈事件，有监督模型需要高质量的标签(已发生的风险事件)去不断优化，但机构所收集到的欺诈事件仅是所有欺诈行为中的小部分，模型对于新型未知欺诈的检测仍显得力不从心。数据是有时间价值的，金融机构利用滞后数据来识别欺诈事件，不能实时反映风险变化情况，存在一定程度上的结构性风险。
（三）风险管控的低效率
以往的风险管控措施中，客户的负担较重，金融机构的负担较轻。金融机构在牺牲客户体验的前提下换取了风险的可控。比如说，客户需要提供相应的资料，需要按照机构的要求进行申请、安装、激活、更新等。金融机构在获取了客户的信息之后，还需要进行相应的审核流程，在将审核结果反馈给客户。从客户申请贷款到金融机构出具审核结果的耗时较长，客户体验度较差。
传统的风险管控中，人起到了很大的作用。比如，需要人工对坏样本进行标记，需要人工通过相关信息找出关联标记样本，需要人工对风险事件进行调查等。但是每个人的计算能力和理解能力各有不同，在调查中也会受限于个人的经验，存在一定的主观性，难以实现标准化及量化，缺乏整体的把控能力，使评估结果容易出现偏差。而随着金融机构业务规模的扩大与服务人群的提升，传统的依靠人来进行审核的风险管控中存在时效性差和风控水平参差不齐的问题。
三、大数据风险管控的优势
（一）丰富数据维度
大数据风险管控中涉及多维度的数据，对传统金融风险管控的不足进行了补充。在风险管控中最好的数据依旧是强信用属性的数据，这类数据的风险权重高，在信用评估中起到了重要的作用，能够反映客户的还款能力和还款意愿。但除了这些强相关数据，机构内部还积累了大量的非信用属性数据，例如设备信息、网络信息、运营商信息、用户行为信息等。尽管这些数据并非直接影响金融借贷，但都存在一定的价值，对这类数据的挖掘与分析有助于金融机构从更全面的角度构建客户的用户画像及对客户进行风险评估。对于在传统风险管控评估中存在偏差的群体，例如没有信用卡、没有房贷的征信白户，金融机构通过对大数据的使用，从更多的维度对这类群体进行区分，在风险可控的前提下更好地服务于客户。
设备信息、网络信息、用户行为信息一般不是客户主动提供，很大程度上是大数据采集和分析的结果。大数据技术对零散的碎片数据具有更好的整合能力，将零散的数据整合输出规律性的数据，便于金融机构的使用。大数据也给金融机构提供了新的思维方式，即直接从海量数据出发，关注数据本身，通过大量的数据分析得出结论，不容易受到以前经验的影响。
（二）实时风险管控
传统的风险管控中存在着一定的数据滞后性问题，而大数据通过强大的数据采集和计算能力，能够帮助金融机构建立实时的风险管控，随时监控客户的申请、交易行为，发现警报马上处理，停止相关交易，减少损失。
大数据风险管控下，多样的数据维度对原有规则以及有监督模型进行了扩充，提升了使用范围和效用。虽然有监督模型在预测的准确性上有不错的表现，但由于其天然存在的数据滞后性以及数据标签难以获取的问题，大数据风险管控中同时强调对无监督模型的使用，无监督模型在进行学习时并不知道其分类结果是否准确，也不知道何种学习是正确的，通过给模型输入大量范例，使之自动识别出潜在的风险并输出相应类别规则。通过模型的不断自我迭代，模型在识别新型欺诈方面有着不错的表现。面对欺诈行为日益呈现团伙化特征，关系网络提供了全新的反欺诈视角，通过无监督学习算法，挖掘诈骗团伙的特征，进而识别诈骗团伙。关系网络通过基于图的数据结构，把不同的个体按照其关系连接在了一起，提供了从“关系”角度分析问题的能力，通过对个体与个体之间的关系的分析，使我们更能从正常行为中识别出异常的特征，有效的提高风险管控的精准度，实现复杂环境下的反欺诈。
（三）提升客户满意度
传统风险管控中，机构往往要求客户提供大量的资料来进行辅助审核。这个过程涉及到了大量的人工及时间成本，为了提高效率，机构必须搭建一套自动化程度较高的后台管理系统，具备数据采集、数据存储、数据清理、数据建模及数据输出的功能。机构要重视大数据技术，加强底层技术架构搭建能力，加强技术基础设施的建设。
相对于传统金融风险管控，大数据风险管控通过大规模的数据运算，完成大量用户的贷款申请审核工作，提升工作效率。传统金融的审核中人占据了很大的作用，因而效率相对有限。大数据风险管控中，通过全方位收集客户的各项信息，进行有效的分析、建模、迭代，对客户的信用情况进行评价，使客户在申请之后能迅速得到审核结果，大大减少了等待时间，提升了用户体验。大数据技术的运用帮助机构简化信贷业务办理流程，实现申请过程的电子化，节省重复和无效的信息输入，更加高效、低成本、低风险的服务客户，在某些信贷领域甚至实现“秒贷”，摆脱了工作时间的限制。大数据技术的运用，实现了实时及自动化审核，覆盖了很多以前无法触及的更广泛的人群。
结束语：
传统金融风险管控使用有限的数据维度，强调变量之间的因果关系，讲究逻辑性。即使变量与审核结果存在相关性，但是如果不能在逻辑上讲通，也不会采用。大数据风险管控，核心在于利用更多维的数据，不强调因果性，更着重于统计学上的相关性，通过数据间的弱相关性来加强传统的强因果性。这些弱相关变量看起来和结果没有直接关系，但通过大量的数据累积及数据间的相互作用，能产生有效的识别客户的能力。大数据风险管控并不是取代传统风险管控，而是在一定程度上加强传统风险管控，对传统风险管控进行补充。
摘要：大数据早已渗透到人们生活的各个领域并发挥着重要的作用。大数据时代的到来给各行各业带来了新的思维方式和解决问题的方式。对于金融行业而言，传统的风险管控中数据维度单一，数据滞后性，审核效率低下的问题阻碍了业务的发展，因而需要使用大数据风险管控的优势进行补充，两者相辅相成，共同促进金融行业的发展。
关键词：大数据,互联网金融,风险管控
参考文献
[1] 刘英，罗明雄.互联网金融模式及风险监管思考[J].中国市场，2013(43):29-36.