
谢文: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
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29