
互联网金融 百度彰显大数据优势
随着百度和阿里巴巴都在互联网金融市场做得如火如荼的时候,我们也惊诧于互联网金融时代已经来临了。不过相对大家关注基金还是理财的时候,其实我们更应该看到的是互联网企业给予金融行业的启迪是什么?
笔者观察,互联网企业给金融行业带来的最大的改变还是创新。不是简单的模式创新,而是一种应用创新。这种创新的核心就是金融大数据。那么金融大数据的真正价值又是什么?谁又是大数据的最终赢家?首先,金融大数据是针对不同的用户提供他们需要的产品,无论是百度金融中心理财平台支持推出的两款金融产品,还是支付宝的余额宝都是对用户需求的一种应对。他们根据海量网民的搜索,捕捉大众用户的金融需求,以定制化产品深入80%的蓝海理财用户,而传统金融业主要赚得是20%富人的钱,因为很多传统金融的理财都有一个不低的门槛约束着用户的参与机会。
其次,互联网金融给基金公司以及理财客户带来重要的用户资源,基金公司与互联网巨头的合作,创新是应用需求的转变,它们利用互联网的开放属性来增加自己的销售渠道,尤其是百度金融理财项目借助了百度海量的用户优势来缩短目标市场的到达路径,从而实现导流,这是非常重要的一环。百度金融中心理财平台首期支持的产品在不到4小时就完成了10亿元的销售额就是一个明显的佐证。此外,百度在这方面有着天然的绝对优势,关于这一点,平安集团董事长马明哲就非常清晰地意识到这一点。马明哲曾提出平安要“海量”“高频”接触客户,因为这样才能获得更多用户的认可和支持,并且吸纳他们的产业热情。
第三,金融企业本身的顽固和高傲需要积极富有激情的创新性应用的冲击。在这方面,无论是百度还是阿里巴巴都是这样的典范,它们拥有着海量的数据,并且接纳任何初级的用户,给所有的用户一个参与的机会,进而带来大量的长尾资金,这是非常值得称颂的地方,也必将给国内金融市场带来更多的改变。
最后,百度在国内金融市场掀起的一股不小的理财风暴,让我们看到了一种新的发展机会,以及给广大的草根用户带来更多赢得财富的梦想和动力。这也必然会给更多的基金公司、理财项目更多的思考。当用户的需求得到不断地延伸和拓展的时候,究竟什么才是真正的王道。在这方面,金融大数据的优势恰恰就是百度的最大依仗,可以说,百度就是金融大数据的集散和分发中心。
我们可以预测的是,当传统的金融系统还为自己的垄断地位以及服务的疲沓毫不在意的时候,越来越多的金融创新产品和应用将可能如雨后春笋般地脱颖而出,这才是让传统金融行业胆战心惊的地方。用户的需求和体验将是未来理财的发展趋势之一。而对用户需求的满足,也是互联网金融融合大数据应用的一个最好体现。我们有理由相信,百度跨越互联网金融市场,对于整个金融时代的变化都将产生深远的影响。蛰伏了许久的互联网金融行业正随着百度、阿里巴巴的介入开始悄然发生着积极的改变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30