
AI、大数据、云计算:互联网金融的全新边界
移动互联网时代硝烟的逐渐散尽让人们开始寻找下一个拉动行业增长的引擎。从目前的表现情况来看,人工智能、大数据、云计算等技术有望成为推动行业增长的下一个引擎。正是因为如此,我们才看到了阿里、腾讯、百度等互联网巨头开始将布局的焦点转移到了这些新技术上面。互联网金融同样如此。
在经历了前期的飞速发展之后,互联网金融的发展由于监管政策的出台出现了增速放缓的状态。与此同时,互联网金融同样开始探索新的发展道路,区块链技术、数字货币、消费金融、普惠金融等诸多新的金融概念开始不断出现。随着互联网金融将目光聚焦到人工智能、大数据、云计算上面,预计未来的互联网金融市场将会出现更多新的改变。
新技术不断涌现,互联网金融开始面临新的发展环境
监管政策的不断出台、P2P平台跑路、ICO陷入非法集资困局都在说明互联网金融所面临的外部环境正在发生着深刻变化。随着新技术的不断出现,互联网金融同样开始面临着新的发展环境。
从外部市场来看,互联网金融面临的外部环境正在发生深刻变化。传统金融机构开始将发展的目光转移到了互联网金融领域,传统金融机构本身的合规与合法让他们能够时间和精力深度参与其中,并借助业已形成的线下流量优势获得不一样的发展。
传统金融机构的主动互联网化开始进一步挤压着互联网金融的生存空间,而对于深陷监管泥潭的互联网金融来讲,传统金融机构互联网化的加快对于自身来讲无疑是一种伤害。如何在传统金融机构主动互联网化的背景下获得新的突破,成为互联网金融平台在当下亟待解决的一个问题。
除了传统金融机构之外,互联网金融本身同样在发生着深刻变化。对于互联网巨头们来讲,他们开始将互联网金融看作是完善自我生态链条的一个主要部分,通过互联网金融的手段提供给用户不一样的购物体验。于是,有关互联网金融在实际操作过程当中的落地成为很多互联网巨头都在尝试的一个主要课题。
阿里和百度的人脸识别支付、腾讯则借助其在社交领域的应用,开始将互联网金融更多地与社交结合在一起,这些互联网巨头正在借助自己的生态链条将互联网金融更多地与用户的生活紧密联系在一起,借助这种手段,互联网金融不再仅仅只是一个概念,而是变成了一个能够真实落地的存在。
从互联网金融本身来看,互联网金融的自我逻辑同样面临着深度调整。对于移动互联网时代的互联网金融来讲,它之所以能够在极短的时间内就获得飞速发展,其中很重要的一点就在于那个时候用户的行为习惯正在从线下转移到线上。互联网金融能够借助操作简单方便、参与门槛低等优势在很短的时间内获得海量的用户。随着P2P平台出现问题,这种简单依靠流量势能来获得飞速发展的模式难以为继,互联网金融需要借助新的方式和手段才能获得更大发展。
从互联网金融本身来看,流量时代只需要搭建一个平台就能够获得海量的用户和项目,这种仅仅依靠平台来推动互联网金融的做法有些无力,缺少了深度介入让互联网金融平台难以把控项目风险,最终导致很多项目带病上线,项目风控处于一种可有可无的状态,投资者的收益无法得到保障。
因此,互联网金融本身的运作逻辑需要根本性的转变,从之前的平台逻辑和思维,转变成为深度介入的逻辑和思维。将互联网金融看做是一个切入点,通过互联网金融介入到项目之中,从项目运营、宣传推广、市场营销等多个角度对项目进行支持,促进项目顺利落地,最终将项目的出险概率降到最低,并以此促进互联网金融更好地发展,保障互联网金融真正回归到支持实体项目发展,而非热炒、虚推市场的状态。
另外,除了互联网技术之外,互联网金融同样要借助新科技来完善自我。比如,我们可以通过人工智能的手段强化互联网金融的风险控制,提升人为的风险控制造成的效率低下,同时减少人为风控过程当中造成的诸多问题。另外,我们还能够借助大数据的手段从多个维度来评估项目的质量,告别传统时代仅仅依靠线下调查结果进行项目评估的问题,真正将项目的风险控制提升了一个较高的水平。
互联网金融本身的运作逻辑和运营方式正在发生根本转变,相对于外部环境的变化来讲,互联网金融本身发生的变化似乎更加值得我们期待。因为互联网金融本身的变化不仅能够破解当下它面临的诸多发展难题,而且能够找到真正适合外部环境的发展新路子,从而为它未来的发展找到更多发展的可能性。
后互联网时代,互联网金融的发展突破口到底在哪?
随着移动互联网创业浪潮的减退,特别是越多越多的企业将发展的目光转移到线下,一个以融通线上和线下为主要代表的全新发展时代正在悄然来临。新零售、新社交、新智能等诸多概念正在不断出现,在这样一个时代,互联网金融的发展同样开始进入到新金融阶段。那么,在后互联网时代,互联网金融的发展突破口到底在哪呢?
以新技术为切入点,寻找互联金融的全新表达方式。越来越多的迹象开始表面,互联网作为一种外部技术对于传统行业的改造能力逐步式微,这种现象的存在最终导致了越来越多的企业开始寻找互联网之外的破解之法。随着以AI、大数据、云计算为代表的新技术时代的到来,人们开始以这些新技术为切入点,寻找互联网金融的全新表达方式。
在传统逻辑中,金融与其他行业始终都是一种泾渭分明的关系,彼此之前的联系并不是特别紧密。这种问题的存在最终导致了金融在与行业进行融合的时候出现了效率低下,结合程度低等诸多问题。在移动互联网时代,这种现象表现得更加明显,即我们在运作互联网金融的时候仅仅通过短周期、高收益等一些金融的特色来吸引用户,并以此来不断获取用户。
这种问题的存在最终导致了很多互联网金融过于关注的是筹集自己的多少,而忽略了金融对于其他行业真正的支持意义。这让金融本身越来越脱离本身的运作逻辑,最终导致了很多项目无法与实际项目实现完美对接,后续的项目运营、投资运作等方面更是缺少一个相对完美的控制,最终导致了很多互联网金融项目并没有实际项目与之对应,最终导致了很多问题的发生。
进入到新技术时代时候,我们能够通过新技术的手段将互联网金融与项目进行完美匹配,最重要的是我们能够通过新的技术来对互联网金融进行全新表达。比如,对于互联网金融的回报方式,我们不仅仅只有收益方面的回报,还能够将回报方式多样化,通过预售、试用等多种手段都能够对用户进行回报,真正将互联网金融的表达方式进行多样化的配置,从而实现互联网金融表达方式的多样化。目前,以京东众筹、聚米众筹、苏宁众筹为代表的互联网金融平台正在通过这种方式不断探索着发展新边界。
以新技术为切入点的全新表达不仅能够让用户真正参与其中,而且能够通过加入多方的因素实现风险共担,在丰富互联网金融回报方式的同时,同样提升互金项目的风控水平。随着更多的技术加入到互联网金融之中,特别是随着人们生活的科技化的程度不断提升,互联网金融将会与人们的生活结合得愈加紧密,最终互联网金融将会演变成为一种全新的生活方式,不再是一个独立于行业之外的存在。
新技术与互联网金融融合,衍生更多全新的概念。新技术的领先性让我们有理由相信它将会与互联网金融融合,从而衍生出更多的概念,这些概念规避了互联网金融的弊病,真正变成了一个全新的存在。
比如,大数据基于与互联网金融结合产生的智能投顾、智能科技与互联网金融结合产生的智能项目匹配、云计算与互联网金融融合产生的智能风控……这些新技术与互联网金融深度融合产生的概念,能够完善互联网金融的运作逻辑,从而让互联网金融在新的技术条件下获得更大发展。
新技术与互联网金融融合产生的全新概念规避了传统互联网金融的问题和弊病,通过加入更多新鲜的元素,从而将互联网金融的发展带入到了一个全新的发展阶段。随着以蚂蚁金服为代表的互联网金融巨头不断新技术与互联网金融融合从而产生了诸多新物种,人们开始看到了除了投资理财之外,互联网金融更多的发展可能性。普惠金融、生态金融、数字金融等这些新的概念都是新技术与互联网金融融合之后产生的。
以新技术为手段,互联网金融当前的发展难题有望得到破解。风控难题是当前互联网金融遭遇到的一个最大的问题,这个问题如果得不到解决将会让互联网金融的发展面临更大的挑战。借助新技术的手段,我们能够完善现有的互联网金融的风控方式,告别单纯依靠项目经理调研进行风控的现实。
比如,我们能够通过大数据的手段来强化对于项目各个方面的风控问题,通过多个维度,多种角度的控制让互联网金融的项目风险不再仅仅只是人为控制的,而是通过大数据的手段智能控制的,另外它的这种风控的方式也告别了单一、孤立的问题,真正从根本上消除了互联网金融的痛点,实现了互联网金融的改头换面。
未来随着更多新技术的加入,互联网金融在目前遭遇到的困境和问题有望得到破解,并真正实现新技术条件下的全新发展。
新技术成为下个阶段发展重点的脉络逐渐清晰,随着新技术应用的不断增多,未来将会有更多新的概念、方式将会在金融领域出现。针对当前互联网金融出现的痛点和问题,一场源自更深层次的变革将会在互联网金融领域出现,一个新的时代终将来临。
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