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
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 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 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 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 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 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 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24