京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网金融其实应为大数据金融
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
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26