
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
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22