京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网金融还是大数据金融
近来,颇有几个新名词在市面上流行,诸如“互联网金融”,“信息消费”之类。这些新名词并非产自概念日日翻新的互联网业,却来自传统金融业甚至政界,其气势之大,梦想之美,内涵之广,投入之多,逻辑之混乱,可行性之差,似乎值得一辨。
就概念而言,从众说纷纭中大致可以概括出互联网金融的几层含义:
一是传统金融服务的网络化,例如网络银行,网络券商,网络保险,等等。这些都是古已有之的东西,只不过在中国实现较晚,动作较慢而已。事实上,互联网在美国最早最成熟的商业模式就是这一套,二十多年前就已出现并蓬勃发展至今。不过,无论在金融服务业还是在网络业,都没有什么公司因此脱颖而出,其原因无非是家家都做,没什么创新,最好的结果是获得摊薄的平均利润。为此今天再创一个新概念毫无必要。
二是传统金融服务的扩展化,例如小额支付,小微企业信用调查,小额贷款,灵活机动的市场营销,等等。这些事情在互联网出现之前,做起来费时费力,成本太高而收益太少,如今利用互联网就可以顺利实现。做这些事情也许可以创些收,但很难提高利润率,因为是个琐碎活。为此带上个互联网金融的大帽子有点言过其实。
三是全新的网络金融服务和产品,例如众筹投资和比特币。这些东西新则新矣,但属于小众市场和缝隙市场,不值得大动干戈,更不值得为此创立什么新概念。
四是全面的网络金融服务,或曰金融电商,例如金融商城和各类产品和服务的综合大卖场。这种模式以金融服务为基础,以阿里为样板,再掺杂以WEB2.0,云计算,移动互联网和大数据等时髦互联网概念,几乎是一个通吃的全面互联网服务平台,仅仅称之为互联网金融显得有点包容不住,过于狭窄了。
无论是单独拿出来看,还是把这四层意思合起来看,互联网金融这个概念从互联网业的角度看毫无新意可言。如果只从传统金融业的角度考量,互联网金融的概念也不是完全不能成立,但只有把它与非互联网金融服务或传统金融服务对立比较才有意义,但这好像也不是鼓吹这一概念者的本意。
过去若干年来,互联网业在不断创新中,蚕食着许多传统产业的世袭领地,同时创造出不少财富传奇。面对这一发展,传统金融业者一则以喜,二则以忧。喜的是互联网开拓出广阔的新边疆,金融服务有了更多更有力的方式向用户提供更多更好的产品和服务;忧的是金融服务有了新人,弄不好会砸了传统业者的饭碗。于是,在贪婪与恐惧的双重动力作用下,以攻为守的思路油然而生。既然一无所有的网络业者都可以尝试网络金融服务并大有斩获,那么传统金融业者有经验,有资本,有垄断,有用户,为什么不能后来居上呢?一个明显的区别在于,网络业者早在十数年前就开始了尝试,那时网络金融服务是被斥责,被打压,被怀疑的对象,历尽千辛在服务模式,商业模式和技术壁垒方面有所心得,垒起了一定的竞争门槛。而今天再做所谓互联网金融这种早已成为社会共识的东西,如果在差不多的时间内出现十个八个互联网金融服务平台,自相残杀还来不及,那还有气力与遥遥领先的网络业者竞争?别人贪婪我恐惧,别人恐惧我贪婪,巴菲特的警句值得谨记。如果别人贪婪我亦贪婪,相互抵消,结果为零。
如今世界正在步入大数据时代,为后来者提供了不可多得的战略空间和机会。当世界的万事万物都在化为数据存在,当各种产品和服务都已网络化和数据化,当五花八门的数据终端普及进入千家万户,是否以自己为中心提供各种网络服务已经变得没有过去那么重要,而获取和利用他人服务所产生的数据变得更加重要。基于某种服务所积累的数据价值在贬值,数量再多也算不上大数据,只有获取网络世界中全面的数据才有深度整合利用的价值。正因如此,传统金融服务商就大可不必邯郸学步,重复互联网运营商走过的道路,非要先建立各种非本业服务以获取本业之外的数据。
传统金融业者可以利用自身优势探索一条新路。与其他传统产业相比,金融服务业是电子化,网络化和数据化程度最高的产业之一,也许仅次于网络业和电信业。由长期系统的金融服务积累的数据完全可以在确保用户隐私和商业机密的前提下,与各行各业通过数据间的共享,交换和买卖以生成大数据,在此之上探索全新的产品和服务。当然,这样的战略就很难称之为互联网金融了,互联网金融这种概念从提出之日起就至少落后于产业发展前沿五年以上。使用大数据金融的概念,制定并实施大数据金融战略,更能体现金融业自身的实力和潜力,也更能与网络业及其他行业有机融合,平等竞争,在大数据时代找到自身生存发展的机会也更大。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30数据透视表是数据分析中高效汇总、多维度分析数据的核心工具,能快速将杂乱数据转化为结构化的汇总报表。在实际分析场景中,我们 ...
2025-12-30在金融投资、商业运营、用户增长等数据密集型领域,量化策略凭借“数据驱动、逻辑可验证、执行标准化”的优势,成为企业提升决策 ...
2025-12-30CDA(Certified Data Analyst),是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,源自中国,走向世界,面向全行业的专业技能认证,旨 ...
2025-12-29在数据分析领域,周期性是时间序列数据的重要特征之一——它指数据在一定时间间隔内重复出现的规律,广泛存在于经济、金融、气象 ...
2025-12-29数据分析师的核心价值在于将海量数据转化为可落地的商业洞察,而高效的工具则是实现这一价值的关键载体。从数据采集、清洗整理, ...
2025-12-29在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业提升决策效率、挖掘商业价值的核心工具。CDA(Certified Data Analys ...
2025-12-29