大数据技术在互联网金融中的应用文献综述

1.研究目的

自从互联网金融的概念提出以来，互联网金融的发展势头一直很迅猛，新模式和新应用不断出现，但随着快速发展，互联网金融中隐含的各种风险也逐步暴露。互联网金融是自然产生大数据和大数据应用的重要领域，大数据在互联网金融中的应用对互联网金融风险有积极的影响的同时，大数据本身的采集、整理、挖掘、分析和可视化等方面却存在不少问题，基于此现实，大数据在互联网金融中并没能的到广泛、充分、全面的应用，一路行进的艰难。希望通过本文的研究分析找出真正原因，并试图从理论角度，结合实际提出应用措施，从而使大数据能在互联网金融中发挥更大的作用^[1][2][3]。

2.研究意义

随着计算机及互联网通讯技术的兴起和发展，在过去的几十年间，金融行业在不断被改变， 2013年，中国金融行业最受关注的词语，非“互联网金融”莫属。互联网金融是互联网技术与传统金融业务相结合而产生的一种全新领域。这里所指的互联网技术以移动支付、云计算、社交网络等为代表。数据一直是信息时代的象征。2011年5月麦肯锡全球研究院发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》后，大数据的概念备受关注。金融业是大数据的重要产生者，交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。金融业也高度依赖信息技术，是典型的数据驱动行业。互联网金融环境中，数据作为金融核心资产，将撼动传统客户关系、抵质押品在金融业务中的地位。例如，信用卡消费记录中早就包含消费时的位置信息，现在就可以被互联网金融利用。大数据不断推动着互联网金融的创新，现在的互联网金融发展已经离不开大数据的应用，单同时金融行业尚不能完全驾驭大数据。尽管已有相关文献对大数据在互联网金融中的应用相关问题进行了研究，但那些文献很多是侧重对互联网金融本身内涵的阐述，以及对大数据在互联网金融中应用的大概几方面笼统的总结，对大数据在互联网金融中应用现状的原因分析的文献不多，并且没有深入谈到大数据的应用在互联网金融中遇到的阻碍因素及风险，即使有也更多的是从某些方面进行分析，并不够全面具体。本文分析了大数据在互联网金融应用中的优势，介绍了大数据在互联网金融应用中的现状及问题，并从互联网金融各模式以及数据本身的收集处理方面等多角度进行具体原因分析，在此基础上提出了相应的改善建议。笔者认为，这对促进大数据在互联网金融中应用具有重要的现实意义^[4][5][6]。

课

题

背

景

1.互联网金融国外研究综述

“互联网金融”的早期研究从国外开始，早期的“互联网金融”发展形式主要是网上银行和移动金融这两类^[7]。

20世纪90年代中后期，互联网对于金融行业的改造开始加速。目前，以英国、美国、日本和德国为代表的发达国家的互联网金融发展已相对成熟。尤其是Web2.0的兴起和2008年金融危机的爆发，为网络借贷的快速发展提供给了契机。2005年3月英国诞生了世界第一家P2P平台—Zopa，同年10月，美国第一家公益性的P2P平台Kiva上线，帮助个人向发展中国家的创业者发放贷款^[8]。

美国是互联网金融产生最早的国家，始于20世纪90年代初网络证券的产生，此后20余年，互联网金融逐渐拓展到网络银行、网络保险、网络理财，再到网络金融信息服务，形成一个全方位、多元化的服务生态系统。日本互联网金融的发生条件与美国类似，但晚了将近10年。2004年日本政府放松了对银行信用卡业务限制，移动网络运营商开始与银行结盟，进军大额支付。德国互联网金融主要包括网络借贷（P2P）、众筹模式、第三方支付、网络保险公司及网络银行等^[9]。

2.互联网金融国内研究综述

我国互联网金融发展的三个阶段。第一个阶段是2005年以前，互联网与金融的结合主要体现在互联网为金融机构提供技术支持，帮助银行“把业务搬到网上”，还没有出现真正意义的互联网金融业态。第二个阶段是2005年后，网络借贷开始在我国萌芽，第三方支付机构逐渐成长起来，互联网与金融的结合开始从技术领域深入到金融业务领域。这一阶段的标志性事件是2011年人民银行开始发放第三方支付牌照，第三方支付机构进入了规范发展的轨道。第三个阶段从2012年开始，2013年被称为“互联网金融元年”，是互联网金融得到迅猛发展的一年，自此，P2P网络借贷平台快速发展，众筹融资平台开始起步，第一家专业网络保险公司获批，一些银行、券商也以互联网为依托，对业务模式进行重组改造，加速建设线上创新型平台，互联网金融的发展进入了新的阶段^[10]。据统计，截至2013年7月，我国发放第三方支付牌照的企业多达250家，其中包括阿里巴巴的支付宝与腾讯的财付通；在2013年底，我国P2P网贷已经突破800家；我国的众筹平台也不断涌现，出现了点名时间、追梦网、天使汇、众筹网等知名众筹平台^[11]。

3.大数据金融

大数据金融是指集合海量数据，通过对其进行实时分析，重新提取与金融相关的数据价值，为互联网金融机构提供客户全方位的信息。金融大数据通过分析和挖掘客户的交易和消费信息来掌握客户的消费习惯，准确预测客户行为，使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。借助海量的数据形式，通过分析，使金融行业呈现出更清晰的流程化、新产业链的重构等形态，便于更精准地探测到问题的症结以及寻找新的利润空间，从而为金融企业在竞争日益白热化的时代进行深度掘金提供可能。目前，大数据服务平台的运营模式可以分为一阿里小额信贷为代表的平台模式和以京东、苏宁为代表的供应链金融模式^[12][13][14]。

大数据是金融领域中的方法革命，大数据应用能力也成为互联网金融行业的核心能力之一。由于这样的原因，众多行业龙头企业正在完善其大数据布局。对于大数据的挖掘和应用能力，将决定金融机构未来的竞争力。交易网络化是金融产品未来的趋势，与此相对应，金融参与者的远程化与数据化也将成为趋势，而大数据则是解决信用问题与信息不对称的核心工具^[15][16]。

研

究

方

法

1. CNKI文献数据库

检索策略：高级检索。

检索表达式：

主题=大数据金融 或者 主题=互联网金融(2) 并且 主题=大数据应用(2) 或者 主题=互联网金融(2) 并且 主题=大数据(2) (精确匹配)

1. 万方数据库

检索策略：高级检索。

检索表达式：

主题:('大数据金融') 主题:('互联网金融') * 主题:('大数据') 主题:('互联网金融') * 主题:('大数据应用') * Date:-2016

1. 我校图书馆馆藏书目

进

度

安

排

2016.02.24-2016.03.31:查找文献，确定课题，撰写任务书、撰写开题报告、翻译外文资料。

2016.04.01-2016.04.20:继续检索并完善资料，阅读分析，整理资料。

2016.04.21-2016.04.30:实习中期检查，填写实习中期检查表。

2016.05.01-2016.05.15:完成论文初稿。

2016.05.16-2016.05.31:修改论文，完成论文终稿。

2016.06：论文答辩。

参考文献：

[1] 李娟. 互联网金融发展研究[D].长安大学,2014

[2] 王海军.“中国式”互联网金融理论、模式与趋势之辨[M].北京：电子工业出版社，2015.4

[3] 高冬月.一本书读懂互联网金融[M].北京：北京时代华文书局，2015.4

[4] 陈勇.中国互联网金融研究报告（2015）[M].北京：中国经济出版社，2015.3

[5] 吴卫明.互联网金融知识读本[M].北京：中国人民大学出版社，2015.5

[6] 叶中行. 互联网金融中的大数据应用[J]. 科研信息化技术与应用,2015,02:3-10.

[7] 许莹黎. 互联网金融的发展现状及监管政策研究[D].云南大学,2015

[8] 陈颖. 大数据发展历程综述[J]. 当代经济,2015,08:13-15

[9] 许益萍. 大数据应用恐成互联网金融短板[N]. 国际商报,2015-02-03B01.

[10] 深圳国泰安教育技术股份有限公司大数据事业部群，中科院深圳先进技术研究院—国泰安金融大数据研究中心.大数据导论：关键技术与行业应用最佳实践. [M].北京：清华大学出版社.2015

[11] （美）伊森（Isson,J.P.），（美）哈里奥特（Harriott，J.S.）.Win with Advanced Business Analytics : Creating Business Value from Your Data. [M].北京：人民邮电出版社，2014.7

[12] （美）梅内里（Minelli，M.），（美）钱伯斯（Chambers，M.），（美）帝拉吉（Dhiraj， A.）.Big Data，Big Analytics:Emerging Business Intelligence and Analytic Trends for Todayrsquo;s Business. [M].北京：人民邮电出版社，2014.8

[13] （美）赫尔维茨（Hurwitz，J.）.Big Data For Dummies. [M].北京：人民邮电出版社，2014.10