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浅析大数据金融发展存在的问题与对策

2020-04-20张振杰

商业经济 2020年2期
关键词:金融科技互联网金融

张振杰

[摘 要] 随着大数据技术的成熟和金融科技概念的引入,在互联网金融等各种金融服务群体的硬性需求下,大数据金融应运而生。大数据金融新型模式不仅为互联网企业带来了新的利润资源,而且为各个平台型、供应链型中小型企业和用户提供了全新的融资环境。大数据金融在发展中存在着诸多风险和挑战,因此,我国大数据金融发展应该科学部署战略平台,以顾客为中心以及加强产品创新,注重客户体验。

[关键词] 大数据金融;金融科技;互联网金融

[中图分类号] F830[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043(2020)02-0168-02

一、研究背景

大数据是集合现代互联网发展从另一角度思考收集用户数据产生的资源体。从资源的角度来看,大数据目前是一个全新的资源体,侧面反映的是一种用户带来的新资源;从技术角度思考,大数据代表的是互联网背景下的新型数据管理和技术分析;在思想角度出发,大数据是结合时代的进步而产生的新思路。2013年开始的互联网金融更是将“大数据”导向了一个新的高度。并且随着互联网金融2.0时代的到来,各个互联网型企业的竞争也越来越激烈。以平台金融和供应链金融为代表的大数据资源成为了各个互联网企业生存发展的宝贵资源。其中,国内知名的阿里、京东等大型互联网企业在激烈数据竞争中劈波斩浪成为行业中的龙头老大。大数据金融新型模式不仅为互联网企业带来了新的利润资源,而且为各个平台型、供应链型中小型企业和用户提供了全新的融资环境。

二、文献综述

MonikaJ,ChuiM,BrownB(2011)提出,大数据对于各行各业的影响广泛,并逐渐成为一种新型的生产管理思路。HangQ,LouY,FuS(2015)分析了以大数据技术基础理论作为发展前提,全面阐述互联网金融存在的潜在风险,并提出了互联网金融面对风险时建立的预警系统原则,为互联网金融提供了新的风险预警方法。Ma,Yukun,Xu,Bin,Xu,Xiaofei(2017)将大数据的渐进指数应用于金融经济学。使用NaveBayes算法对数据进行评估,并对主要金融经济新闻的时间和存在进行分类,以实现基于金融经济新闻的渐进指数的构建。Joachim,Aubrey(2018)分析了人工智能,大数据以及自动化金融专业人士和企业在透明度,管理和道德企业行为等问题上所提供的机会。提到的主题包括库存和库存交易的自动化和数字跟踪,快速有效地捕获准确的组织数据以及准备常规帐户。Yang,Dong,Chen,Pu,Shi,Fuyuan,Wen,Chenggong(2018)利用大数据来规范市场,利用信息机制和大数据来减少虚假信息和市场摩擦,确保市场透明度,竞争力和公平定价。

唐浩增(2016)提出,随着中国大数据金融业技术的快速发展和短暂的过渡时期,大数据金融业的整体核心竞争力不是技术的单一组成部分,而是文化概念和相关资源,是大数据金融业创新战略联盟的大平台。林巍(2017)提出了新型商业模式的创新发展将为大数据金融提供新的突破。金融机构需要从业务模式的七个组框中不断思考,以顾客角度出发为顾客提供便利,对于商业模式的四大创新点加以不断的实现推进,在大数据金融业务模式下发挥新作用,进而为社会经济发展提供新价值。唐路平(2017)提出,大数据时代将推动人类社会發展到一个新的里程碑,同时对隐私保护提出了更高的要求。特别是在金融环境中保护消费者隐私是大数据时代关注的关键话题。为了解决在金融背景下保护消费者隐私这一问题,需要采取有效措施保护消费者的合法权益,从而推动大数据时代行业的健康发展。吴宏(2017)提出,随着科技的发展,互联网发展要求和民众意识的提高,不断完善在金融领域产生的大数据法律法规和顾客自我保护意识已经迫在眉睫。从法律层面,论述了大数据下的法律保护体系,从法律制度思维思考大数据保护法,并且提出了大数据的立法应该和市场进行正确的对接,确定数据安全的法律界限。并根据数据的应用反向作用于数据保护,整合数据并加以利用,提出了互联网安全数据保护方法与司法保护中间的关系。

三、大数据金融发展存在的问题

随着个人财务行为从线下移动到线上,诸如购买偏好、财务状况、资产持有和信用状态等财务习惯在网络上留下了痕迹。这对用户隐私和数据安全构成了巨大的风险。近年来,中国金融公司已经在客户信息中应用了大量创新应用。此外,互联网金融条件下的消费者隐私保护相关法律制度尚不健全。在这个阶段,中国没有明确的隐私保护制度,也没有专门的法律来保护个人财务信息。相关法律规范较为分散,没办法做出统一规划,其中大部分规定单一,层次不同,操作性差。处理这些在线数据可能会造成不可估量的损失。近年来,虽然许多金融公司增加了对数据安全的投入,但金融业务系统的复杂性却在不断增加,这进一步增加了大数据的风险。在大数据的背景下,黑色产业链更容易将用户信息作为目标。互联网金融机构的竞争日益激烈,越来越多的互联网公司意识到数据收集的重要性。这些数据都由各个大中小型互联网企业掌握。对手知道哪些用户有资金购买P2P在线贷款产品,可以看到哪些客户需要钱。收集此信息的能力是互联网金融公司的核心业务能力。如果有人能够通过一些简单的手段获取这些信息,可以降低企业的运营成本。但这一做法的副作用就是使一些地下黑色产业链找到了“商机”。用户的数据如果一旦进入其中,将有很大一部分可能用于犯罪行为。

金融机构的新兴发展短期内必将引起专业人才的匮乏,这无法避免。大数据人才是多学科人才。他们需要了解计算机网络通信技术,掌握解构中英文的能力,并有能力建立一个对数据趋势敏感的多维模型框架。这导致了一定程度的大数据人才中断。就目前情况来看,大数据金融缺乏的人才,主要是高级数据型金融人才,高端人才的竞争也早已经成为了各个金融行业的竞争。大多数互联网企业留住高端人才的途径,主要集中在高薪酬方面。当下,随着互联网金融的快速崛起,传统金融企业人才并没有与时俱进,出现了脱节现象。虽然有少数的高端技术员工,但其流失率相对较高。在企业内部,大多数员工学习专业知识的积极性仍不高。

四、我国大数据金融发展的对策建议

(一)科学部署战略平台

大数据金融公司的战略定位是在公司面临发展机遇时进行正确的突破方案。战略的成功将会使企业重新进行新的定位,明确公司未来的发展。分析数据,结合当下企业生存环境,高效率利用身边一切资源优势,在当代科技不断变化中,从而为企业发展谋求一席之位。首先,企业应该明确定位。企业的定位也就是要企业明确公司未来的发展方向,针对的目标市场。其次,保持对环境的警觉,避免出现被时代淘汰的企业。适应市场的变化。;第三,专注于大企业和主营业务,力争在垂直市场占据一席之地。

(二)以顾客为中心

作为一个新兴产业,大数据金融业有很多商机。大数据金融公司只有了解客户需求并根据客户需求开发产品,才能获取更多商机。为了获取客户信息,我们必须开阔眼界,特别是在移动互联网时代,人们对消费者信息的开放获取越来越多。大数据金融公司应该充分发挥社交网络和新媒体的作用,加强与客户的沟通。探索客户需要与客户互动。只有这样,互联网金融公司才能从实用性角度进行模式创新。利用用户的数据信息分析消费者的购买偏好等数据,完成顾客粘性的增长。

(三)加强产品创新,注重客户体验

企业生存发展的基础是产品。在大数据金融时代,客户需求呈现多样化特征。因此,大数据财务公司必须不断进行产品创新,以满足客户个性化需求。要实现这一目标,关键是要深入了解客户的核心价值,充分发挥大数据的可行性,建立数据模型,根据消费者的多种角度分析消费习惯。结合顾客本身情况和大数据分析,为其定制专属于消费者自己的金融产业服务对象。在大数据金融的运营过程中,金融服务的主体业务要更注重用户的体验,为用户提供专属于自己的多元化的优质大数据金融服务,并根据大数据反馈不断提升客户体验和服务方向。

[参考文献]

[1]Monika J,Chui M,Brown B. Do the effects of APOE-ε4 on cognitive function and decline depend upon vitamin status? MacArthur Studies of Successful Aging.[J]. Journal of Nutrition, Health and Aging,2011,15(3).

[2]Hang Q ,Lou Y ,Fu S,Li T,Bao X,Liu Q,He X. Lower free testosterone level is correlated with left ventricular diastolic dysfunction in asymptomatic middle-aged men with type 2 diabetes mellitus.[J]. International journal of clinical practice,2015,68(12).

[3]Joachim,Aubrey. Real Estate Confidence Index Based on Real Estate News[J]. Emerging Markets Finance and Trade,2018,54(4).

[4]唐浩增.從哲学和管理角度探问大数据金融[J].中国科技产业,2016(7):32-34.

[5]林巍,王祥兵.大数据金融的发展瓶颈及对策研究[J].中外企业家,2017(34):31-33.

[6]赵明悦.大数据金融对小微企业融资模式影响分析——以阿里金融为例[J].山东纺织经济,2018(12):19-21.

[7]于沛丰.大数据金融破解小微企业融资难的分析[J].全国流通经济,2018(29):88-89.

[8]周京.大数据背景下金融企业风险分析[J].农村经济与科技,2018,29(16):147

[责任编辑:高萌]

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