金融数据,让互联网场景变的真实

发布时间: 2018-04-12 10:06:15   作者:本站编辑   来源: 本站原创   浏览次数:

数据金融(Data Financial)是指数据支持的金融业务。产生数据金融业务的直接诱因是移动互联网平台的商业化。这些拥有海量数据资源的电商、社交网络平台和移动支付机构为了将业务流量变更为金融流量,开始依托数据资源对平台用户和供应商开展投融资服务。
 

数据金融的运营模式包括平台模式和供应链模式。平台模式是指电商、社交网络平台和移动支付机构通过互联网、云计算等方式对积累的数据进行专业挖掘和分析后提供的金融服务,如阿里、腾讯、京东开展的消费金融业务;供应链模式是指传统产业中的核心企业通过对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控,运用自有资金或者与金融机构合作对上下游企业提供供应链金融服务,如海尔、苏宁、高风金融等开展的供应链金融业务。
 

数据金融业务运营方要把数据嵌入到金融业务中。他们生产、聚合、挖掘、分析与用户相关的账户、身份、交易、结算、物流、通讯、征信等大规模结构化数据,社交网络、物联网等非结构化大数据,建设和优化数据模型,实时判断客户全方位信息,确定客户身份、交易、投资、融资和消费习惯,准确预测客户行为轨迹、投融资能力和信用状况,为客户精确配置金融服务。
 

数据金融具有四“超”特征。一是超大容量:电商平台、社交网络、物联网和供应链核心企业是天然的数据生产和消费商;金融机构基于监管要求、业务逻辑或者技术便利,也在时时刻刻生产、收集和分析超大规模数据。二是超高速处理:数据金融时代,数据是食物,算法是消化系统,人工智能、机器学习是思维方式,超高速处理能力是数据金融体系的生命保障。三是超多样类型:数据金融时代,一切都是数据。相对于以文本为主的结构化数据,非结构化数据包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等。相对于前数据金融时代的静态信息,数据金融时代的主流数据是动态数据。四是超真实。数据金融时代,维度衡量精确性,算法还原真实。
 

数据金融对企业的影响主要体现在金融自由化、业务金融化模糊了金融与非金融业务的界限。未来,数据金融业务将成为所有行业、所有业务平台的标配模块,企业都要积极拥抱数据金融业务。开发数据资源价值。掌握数据是开展数据金融业务的基础。企业需要连接内部数据孤岛,整合不同条线的数据资源;技术和业务部门以开放的理念对待外部数据,积极发现、鉴别和对接外部数据资源。企业需要聚合数据,把内外的数据整合到业务和产品之中,同时向合作机构输出数据结果。数据金融时代,企业通过输出数据融入产业链,通过融入产业链聚集更多的数据。
 

提高风控能力。前数据金融时代,风险管理聚焦于客户身份、财务分析、抵押品和担保能力;数据金融时代,风险定价方式将呈现革命性变化。基于数据挖掘的客户身份识别、交易数据分析、客户负债能力和反欺诈晒查将成为风险管理的主要手段,动态、实时监测和实时管理将成为风险管理的常态性内容。在互联网高度渗透的运营环境之下,原有的征信体系不能覆盖新的风险特征,原有的尽职调查信息不能完全展示客户的信用状况。除静态财务和法务信息外,企业更关注实时更新的业务数据,关注资金流和业务信息流支持的动态财务数据,关注新产品和新业务的动态测试数据,关注市场数据和公司治理体系变动数据,关注利益关联方相关数据。除积累的历史数据外,还要掌握外部宏观,行业和同业数据,通过数据分析,预测行业、地区和具体客户的未来业务走向和风险分布状况。
 

提升运营效率。永远在线的数据金融业务通过强大的数据分析能力精确配比目标客户。数据金融业务不仅简化运营流程,取缔冗余营业网点和员工,更能够提高劳动生产效率和边际收益,巩固优势,增加业务转换壁垒。积极借助银行和第三方支付企业的结算、账户和低成本资金优势。结算通道最丰富,结算效率最高,结算成本最具竞争力的银行和支付机构迅速融入产业链,成为产业链中不可或缺的一方。数据金融时代,拥有账户、结算功能,具备低成本资金的金融机构是平台和供应链核心企业的首选合作伙伴。
 

创造无与伦比的客户体验。数据金融实时披露金融产品的风险、收益、流动性和利益相关方信息,填平了资金需求方与供应方之间存在的巨大信息鸿沟,降低了金融产品提供者和消费者在时间和内容方面的信息不对称。数据金融扩展了服务边界,扩大了金融服务对象和范围得,实现了真正意义的普惠服务。网络化支撑的数据金融将创造大量的金融产品和服务。随着法律、监管政策的完善、数据技术的发展,将会有更多、更加丰富的金融产品和服务直接触及客户。掌握数据,了解客户,在客户身边的机构最终将收获客户的忠诚。
 

未来,数据是一切,数据金融将贯穿所有产业链。要尽快尽早了解,才不会被数据金融时代抛弃。
 

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