京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
俞胜法认为,与互联网金融相比,在个性化、定制化、大额金融服务方面,传统金融仍有明显的优势,要彻底去掉传统金融因素是非常困难的,两种运营模式是互补的关系。当然也有竞争,比如在成本上、信息上,尤其是在大数据方面,互联网企业有非常明显的优势,对传统金融行业造成很大的冲击。
以下为演讲实录:
俞胜法:大家下午好!我是来自蚂蚁金服的俞胜法。今天这个主题是“大数据背景下的互联网金融”。一个月以前,蚂蚁金融集团正式成立,有些人对蚂蚁金融可能还不是很了解,大家对余额宝、招财宝比较了解,支付宝、招财宝都是蚂蚁金服下面的一些品牌,包括蚂蚁小贷,原来叫蚂蚁小贷。
今天的主题是“大数据背景下的互联网金融”,蚂蚁金服里边的“蚂蚁小贷”是真正实现利用大数据驱动贷款业务的部门,我觉得是比较典型的利用大数据进行业务创新的部门。借今天这个机会,简单地把我对互联网金融的理解跟大家分享一下,包括三方面内容:
第一,互联网金融和传统金融的关系,我原来是从事传统金融行业的,原来对互联网金融了解的比较少,到蚂蚁金服以后,一方面从事这方面工作;另外一方面,我对互联网金融和传统金融的关系有了更深刻的理解,我觉得双方是互补的、竞合的关系,在大众化、标准化、小额零售方面的金融服务方面,互联网金融是非常有优势的,我也相信,今后在产品标准化或者服务的标准化方面,互联网金融肯定会成为主流。
但是,在个性化、定制化或者大额金融服务方面,我觉得传统金融还是有非常明显的优势,要彻底去掉传统金融因素是非常困难的,这两个不同的运营模式是互补的关系。当然,也有竞争,比如我们在为客户提供这些产品和服务方面,刚才前面几位嘉宾也讲了,会发生很多的冲击,比如在成本上、在信息上,尤其是在大数据方面。像这些,互联网企业有非常明显的优势,对传统金融行业会造成很大的冲击,可能里面有竞争。
互联网金融对消除金融压抑或者推动金融自由化作出了相当大的贡献,比如刚才徐司长讲到余额宝,短短几个月时间,客户量到 8000户,总金额到5000多亿,传统金融行业是没办法想象的,今后互联网进和传统金融会形成差异化的、互补的、共生共荣的金融生态圈。
第二,互联网金融的创新问题。应该说创新是互联网企业天生的一种能力或者禀赋,互联网企业的没有创新的话,可能就活不到明天,这也是所处的环境所迫。互联网企业介入到金融的时候,给我们非常大的想象空间,传统的金融机构,往往以产品为中心垂直化的销售或者服务模式。
但是,互联网金融里或者互联网企业主办的金融里,主要从客户的需求或者客户的需求场景出发,在最合适的时间、最合适的渠道用最合适的产品打造客户最佳的体验,从这个角度讲,我觉得传统金融机构和互联网金融机构最大的区别还是在理念上的区别,思维模式的区别。
我从传统金融机构到互联网企业,受的最大教育是思考问题的模式、方式方法完全是不同的角度,这一点是值得传统金融机构学习的,如果能够用这个理念改造传统进机构的话,我觉得这是跟互联网企业非常好的融合的过程。
利用大数据创新,这是互联网金融机构今后开创性或者非常有前景的领域,小贷就是完全利用大数据,我们给小微企业贷款,不仅仅包括阿里平台上的企业,从客户营销一直到贷款授信监控,甚至到贷后催收都是利用大数据模型进行。蚂蚁小贷中,1/5人是搞数据的,利用大数据会延伸出很多服务内容、新的产品,以后有非常大的潜力。
第三,互联网金融的监管。昨天大家也看到了,互联网金融监管的掌门人谈了互联网金融怎么监管、原则、基本思路,我们非常欢迎监管,也愿意接受监管,对于互联网金融机构的规范的发展、可持续的发展是非常有好处的。
同时,在合适监管的条件下大家才能够在比较公平、公正的平台上一起运作,互联网企业对互联网金融机构的发展是非常有利的,但是,从监管角度来讲,还是要体现底线的思维、体现法治的思维,要给互联网创新留有一定的空间,从业务的角度,从产品的角度, 或者从服务的角度,确实要体现互联网的属性,不能用对传统金融机构的监管方式方法监管互联网金融,希望监管部门能够持比较开放的、创新的监管理念为互联网金融企业的可持续发展创造良好的监管环境。
CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09