(江西农业大学南昌商学院 江西 南昌 330044)

一、大数据分析的互联网金融相关概念

(一)大数据

大数据顾名思义，指的是多个来源、多种格式、多种样式，通过大量的结构化和非结构化数据共同形成的数据系统或体系。大数据的主要核心是两个方面。

一是大数据的“大”。大数据不是伴随数据多就可以叫大数据，数据少就不能叫大数据。在实际工作中，一般我们用TB来测算数据容量，如华为手机128G，但是1TB=1024G，华为手机容纳多少数据呢，只有真正达到数据量的前提下才可以成为大数据。如阿里巴巴、京东商城等互联网巨头企业，一般都要积累到PB级才可以称为大数据(1PB=1050000GB),相当于有1.6万个128G的U盘。截止到现在，全球产生的印刷数据的总量也没有超过200PB的数据。因此大数据不是以数据多与少来定位“大”的概念。

二是数据来自各个领域多种数据源。数据不是单一形式存在的，而是以多种类型和多种格式呈现给我们，内容极其丰富，大数据包括结构化数据、半结构化数据及非结构化数据。在一定程度上体现出来的数据越多，涉及的领域和方向就越多，但是这不意味就是大数据的理念。大数据的另外一个核心作用和定位就是要充分利用不同来源和不同领域的数据来进行非线性的分析，把这个作为未来预测的基础数据。

(二)互联网金融

“互联网金融”目前是网络上最时髦的词语。众所周知，所谓的互联网金融本质就是运用互联网技术把金融产品的金融属性两者进行有机结合，依托整个大数据系统和云计算，通过互联网平台优化组合成的金融业态及其服务体系。互联网金融体系组织领域很广泛，包括金融市场体系、服务体系、产品体系和监管体系，并且和传统金融的金融模式具有很大区别，尤其在平台金融、普惠金融和信息金融等方面。

二、大数据下的互联网金融营销模式

(一)第三方支付平台模式

顾名思义，第三方支付平台旨在通过公司搭建一个收付款人之间支付、预付卡和银行卡等非金融机构的平台公司，目前第三方支付平台，国内主要有支付宝和微信两大巨头，还包括百度钱包、财付通等小额支付平台；流行于海外的支付平台有Moneybookers、PayPal等，共同构成并占据了第三方支付的绝大部分份额。

(二)P2P网络小额信贷模式

P2P网络小额信贷又叫P2P信贷，是目前互联网金融的一种，主要指的是“个人对个人”(Peer-to-Peer)的平台公司。主要是通过搭建一个个人与个人之间的网络信用平台公司，运用电子商务帮助借贷双方来完成各种手续和流程，保证借贷关系的合法化；由平台通过网络直接发布各种信息，并把双方的信息进行确认，可直接与借款人签署相关合同，提供贷款金额从而获得回报。目前小额信贷机构主要包括：陆金服、宜人贷、人人贷、拍拍贷等。

(三)众筹融资模式

众筹融资就是通过创意人或者发起人就某一个项目向大众进行筹集资金的一种互联网金融融资模式。众筹区别于传统的融资，更加广泛，更加开放，不再以项目的商业价值作为投资者认可的必然标准。众筹融资的额度可以是几千元，也可以是上亿元，主要基于募集者对项目投资未来的资金需求，并且通过互联网平台发起这个募集活动，只要喜欢的人都可以进行投入。这给广大没有启动资金的梦想创业者和小本经营的人群提供了无限可能。网站为网友提供发起筹资创意，整理出资人信息，公开创意实施结果的平台，以与筹资人分成为主要营利模式。

(四)虚拟电子货币模式

虚拟电子货币不是真正的货币，主要是基于计算机运用产生的网络虚拟货币，这种货币可以通过互联网购买部分虚拟物品，如网络游戏中的装备、衣服；一旦有人接受，可像比特币一样购买现实生活中的物品，但是这种方式在我国是不允许的。

虚拟货币因电商而起，未来有取代部分货币功能的可能性，最根本的原因是给人们生活带来的便利性。

(五)互联网金融门户模式

互联网金融门户主要是通过互联网平台在网上对金融产品进行公开对外出售，和传统的理财产品销售对比，具有更快捷高效、节约人工成本、公开透明化及门槛较低等优势，并且可以直接协助购买者进行理财组合和自我匹配。

三、互联网金融营销存在的问题

大数据分析下移动互联网营销也不是完美的，也存在一定的缺陷和问题，我们主要基于互联网营销的不足之处进行剖析，为后续制定方案提供部分依据。

(一)大数据行业下互联网营销行业发展还处于初级阶段

基于大数据的营销发展也是在最近的几年时间里，而且很大部分都是从国外引进的理论，理论消化需要一个过程，但是移动互联网发展速度却飞快，理论学习很难跟上这个节奏，很难形成一个营销体系。新的领域致使行业还处在初级摸石头过河阶段。

大数据的互联网营销主要是基于近几年我们积累了大量的数据，但对数据运用没有好的处理方式和方法。虽然大数据的呼吁越来越多，呼声也越来越高，但是对怎么用，用多少，如何有效利用等并没有形成一个好的思路，并且如何嫁接到移动互联网金融营销上进行，开放新的营销模式，这些都是目前我们所缺失的，需要我们当前大数据旗下的移动互联网金融营销直面面对。

(二)大数据分析移动互联网营销的技术推广有限

互联网金融营销一切都是以技术为依托，以平台作为面进行推广。众所周知，移动互联网金融营销作用很明显。虽然移动互联网呈现的数据越来越多，但是在大数据分析下如何进行营销和普遍应用还是有待提升。一是需要的复合型人才不足，大数据分析旗下的移动互联网营销需要大数据分析人才、移动互联网人才、平台搭建人才、营销人才和财务金融等专业化人才，只有把这几个方面全部融会贯通才能真实做出适合的产品进行有效营销。二是大数据营销应用降低了人才进入门槛，提升了人才的综合素质。三是提高了互联网金融领域的应用效率。效率的提升加快了行业的发展，都是以技术作为支撑，通过支撑平台来体现整个效能和效率。

(三)大数据分析移动互联网营销数据模型完善指标体系有待提升

我们一般把大数据作为一个生态体系，而用户处于核心地位。如何构建营销数据模型来完善指标体系需要一个过程。正常情况下，我们运用移动互联网金融营销大数据作为应用生态体系，通过对客户进行模块画像，不断充分完善和互联互通。同时把复杂的数据模型进行剖析，通过制定个性化和定制化的营销策略进行对外营销，这一切都是基于大数据的分析作为前提，同时把后续实施的数据反馈到模型数据里，这样反复循环进行优化和完善，形成一个良好的导向，最终完善指标体系，指导我们进行大数据分析下的移动互联网金融营销，真正把营销落到实处。

四、互联网金融营销在大数据分析中的应用

大数据的分析和应用核心是大数据从何而来。一方面是大数据来源和数量级。首先解决数据来源取得，通过何种方式取得；其次是数据积累一定的量级可以进行分析的时间需要多长。另一方面是P2P平台如何运用积累的大数据对人们未来的社会行为进行预测，从而对各种资产优劣进行区分。众所周知，单一时点或短暂跨度的时间范围内，数据往往存在一定的欺骗性，没有很大的普遍性；数据可能存在造假，也可能存在片面性，反而不利于甄别，最终得出假的数据模型和数据结论。

即使数据保持一定的真实性，对预测人们的行为，提升平台识别能力也是有限的，大数据分析和应用的核心不在于成本费用，而在于如何获得蕴含时间价值的有效数据，这显得尤其重要。

(一)大数据分析的应用场景

数据具有边际效应，任何数据只有在特定场景中才能发挥其应有的作用，不同数据的取得要对应特定的场景，因此对大数据取得来源也是基于特定场景取得的才有效。如阿里巴巴经过16年的数据积累，拥有数以亿计的交易数据和对商户房贷的良好核准率，这些数据主要是基于网贷有效，一旦用于其他方面，如旅游酒店方面、电商销售方面等是否有效就另当别论，存在消费样本不一，数据真实性得出结论也难以弥补数据多元化的短板。

(二)P2P平台自身业务线的场景应用

P2P平台业务应用场景主要有投资理财、工薪理财、梦想计划、信用卡还款等。这些场景的应用主要是基于“消费+理财”，是一种分期商品的升级版。平台公司通过平台发布一些投资计划或者理财计划，用户根据个人情况进行一定份额的投资，通过这种方法一一对应产品，在产品到期后可获取投资本金外加理财收益。按照投资理论来分析，主要是“商品价格+收益<正常投资”，通过提权获取产品的可行性，吸引了大量的客户进行投资。大数据通过分析投资者的投资偏好，来对产品进行更新，有助于更快提供更合适的产品直接对应一定的客户群体，达到大数据分析下金融产品的营销。

(三)金融网络营销模式

金融网络营销模式包括六种模式，分别是金融F4网络话题整合营销、金融FEA网络整合营销、FEAVA网络整合营销、FM网络整合营销、FV网络整合营销、FA网络整合营销模式。这六种营销模式主要是基于媒介的覆盖量和传播量，通过不同的话题、事件和网络活动等进行整合营销，让更多的消费者参与进来，起到真正营销的作用。客户数量增加和印象加深，最终聚焦某个营销点达到网络营销之效果。

五、小结

回顾大数据分析和应用的历程，很大部分是数据分析，数据分析基于数据真实性和数量量级，通过特定的场景进行分析，并不是一味的数据联结和模型构建。目前国内的应用经验还有限，需要从国外借鉴更加先进的经验引入我国进行本土化。