京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
移动互联网金融在大数据时代下的发展机遇
随着电子商务的发展与成熟,大数据被越来越多的人所熟识,并且,大数据金融模式广泛应用于电商平台,对平台用户和供应商进行贷款融资,从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益,以此,在互联网金融爆发的时代,大数据的模式与互联网想结合,供应链金融模式由此产生。但今年两会上,李克强提出的“互联网+”行动计划,又给金融业带来了新的发展机遇。
据统计,2015年第一季度,移动互联网用户总数净增超过2400万户,总数规模近9亿户,使用手机上网的用户数再创历史新高,总数达到8.58亿户;由此可见,移动互联网的规模在逐步扩大,移动手机的用户量也在与日俱增,未来手机就是一个移动平台,它将真正为每一位用户提供随时随地的金融服务,这将导致会有越来越多的金融平台、机构、企业看到移动互联网市场,从而走向移动端。而大数据技术是以并行计算和分布式存储为目标的多种信息技术集成的总称,其技术处理的数据量可以达到TB级、ZB级,处理速度为秒级或毫秒级;数据类型涵盖了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等。因此,大数据技术具备对海量数据的管理、索引、检索以及分析能力,支持多种不同的数据类型,并能够快速的响应用户的业务需求。未来在大数据的积累和推进下,争夺未来移动端将会是互联网金融主要发展趋势之一,所以,移动互联网金融行业可凭借大数据技术的支持得到全方位的提升。
首先,大数据促使移动互联网金融企业实现业务转变。随着互联网金融的兴起,以及对传统银行所带来的冲击,今后互联网金融行业的各个企业将会进一步强化IT的支撑,利用现代的信息渠道为客户提供满意的线上服务和线下咨询,以及利用移动端的智能化工具替代人工化的服务,实现两大转变:一是转变业务量和经营范围,二是转变过去过度的关系营销,为迅速扩大用户群提供可能性。此外,传统金融机构所提供的服务和产品从客观上来说还是存在比较大的同质性,这就要求他们必须寻求新的路径予以突破。而大数据的迅速崛起,为传统金融机构带来海量的结构化数据,以及为传统金融机构创造了深化客户挖掘的空间。同时,移动互联网金融将会进一步的加快传统金融机构、民营银行、直销银行、互联网金融企业、互联网企业等各个行业领域的相互渗透,进一步模糊各行各业的界线。
其次,大数据使移动互联网金融实现精细化管理。因为大数据将可大量的应用到移动互联网上,从而帮助传统金融机构在管理方面从经验依赖向数据依赖转化,在深入了解和把握住自身的市场状况的基础上,更加科学的去评价金融绩效,评估业务风险,以及配置全行的资源。而对互联网金融企业而言,互联网金融的移动化可为企业提供了智能管理,能共享信息,随时发现漏洞,随时跟进项目,员工可以实现无缝对接或交接工作,并且,减少各部门、各行业以及企业与用户之间的协同沟通成本,进而提升了管理效率。
最后,大数据助力移动互联网金融企业精准定位目标用户。互联网金融企业同行业间的竞争也是非常激烈的,各企业均使出浑身解数来吸引用户,而现在互联网金融走移动端之后,仍旧面临巨大的市场压力,许多移动互联网金融企业都已经意识到,营销策略在很大程度上影响着企业的生存与发展。要想在竞争激烈的市场中占有一席之地,移动互联网金融企业需要更精准地定位产品,并推送给目标人群。此时,大数据的作用就显现出来了,可通过大数据的动态定向技术查看互联网用户近期理财动态,并依据数据来建立用户模型,进行产品实时推荐的优化投放,直击用户所需,对目标用户实现精准营销。这样一来,利用大数据和移动端可以增加金融企业和客户之间的互动频率,缩短延时性,从而大大降低金融的成本。
总结:移动互联网金融不仅仅只是互联网金融的移动化,还包括传统金融的移动互联网化。在大数据的依托下,移动互联网金融将会迎来巨大的机遇,这种机遇不但会改变互联网金融的业态形式,也转变了他们的业务范围和营销关系,同时,也促进了传统金融机构迈向精细化的管理流程和营销模式,这样不仅为用户节省时间成本,也降低企业的金融成本。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04