
北京 2014-12-09(中国商业电讯)--在余额宝大获成功的的带动下,各种“宝宝”类产品层出不穷;与此同时, P2P平台的数量也井喷增长。无论是互联网公司切入金融行业,还是传统金融企业拥抱互联网,只有将信息技术、互联网思维和传统金融理财业务的有机结合,才有可能在混沌中找到指引前进的光亮。
麦肯锡全球研究院发布了报告《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》后,大数据的概念备受关注。金融业是大数据的重要产生者,交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、官方统计数据公报、调查、新闻报道无一不是数据来源。金融业也高度依赖信息技术,是典型的数据驱动行业。作为互联网金融的创新者之一的懒财网,最近上线了基于大数据计算的理财产品“懒财宝”,这究竟是一款什么样的产品?
揭秘“懒财宝”
2014 年12月 5日,懒财网上线了一款名为“懒财宝”的理财产品,这款借余额宝名称命名的产品,本质和余额宝却有一定差别,“一句话概括,这是款基于 P2P理财的余额宝。”懒财网 CEO陶伟杰如是说.
余额宝在购买和赎回上提供更高的便利性和流动性,创造了第一个互联网金融“奇迹”。它仅仅是将传统货币基金直销系统内嵌到支付宝,而货币基金资产主要投资于商业票据、银行定期存单、企业债券等短期有价证券;传统P2P平台,通常提供个人债权或企业债权供理财用户进行投资。
相比较而言,“懒财宝”直接与受担保的优质债权进行对接,根据用户选择的期限自动投资,不仅去除了中介,而且减少了传统 P2P单个用户和单个债权手动对接的操作成本,换句话说,“懒财宝”既具备余额宝的流动性,同时具备 P2P理财的高收益。
1元钱也能投资的理财神器
“懒财宝”定位中小额闲置资金,随时可将零钱存入或将小企业贷的每月付息进行投资,是个 1元钱也能投资的理财神器。
先不论银行的理财产品动辄万元起投,大部分 P2P投资都有一定的入门门槛,为什么同样基于 P2P的新产品“懒财宝”却能1元起投呢?
其实,按照懒财宝的收益率计算,只投资 1元钱,10 年都无法再赚个 1元钱,而且面对这样的小额账户,银行还需要对类似情况收取“小额账户管理费”。但是, 1元也能投资是懒财网的态度——是否能站在用户角度考虑这个问题,是否可以用互联网思维来处理这个问题,基于这些思考,“懒财宝”果断的如是决定。
用大数据做互联网金融
大数据已经促进了高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新。配合云计算交易程序的优势,投资者可以通过高频的买入卖出获取利润,或者企业通过社交情绪数据分析金融趋势,又或者机构通过收集和分析大量中用户日常交易行为的数据,建设信用体系。没有大数据,这一切都还是“神话”。
而“懒财宝”独创的大数据债权匹配引擎,通过大数据匹配技术实现理财资金的随存随取。据介绍,懒财网大数据匹配引擎能够实时撮合和释放理财资金和小微债权,当理财用户发起取现申请时,引擎系统自动释放债权并实时进行二次撮合匹配,从而实现用户的随时取现高流动性需求。
引擎还采用了极致的分散投资策略,“分散”保证了用户的鸡蛋不放在一个篮子里,而精选又大大降低了单个债权逾期、违约几率。即使用户只投资 1元钱的“懒财宝”,也能分散到这上万份的精选债权中。
懒财网CEO陶伟杰介绍,“懒财宝”的收益模型比目前活期利率高数倍,同时上线“懒财定期”多日理财产品也是银行同期定存利率1倍,最高1年期懒财定期产品为同期定存利率的2倍之多。并且,和余额宝不同,随着用户投资金额的增加,“懒财宝”收益不会降低。
平台是P2P理财的底线
日前,央行副行长潘功胜在 204中国支付清算与互联网金融论坛发表演讲,表示目前鼓励互联网金融的创新发展是监管的基本基调,他同时强调互联网金融发展要守住底线。《互联网金融 P2P平台运营标准基本框架》中也明确倡导六个拒绝,包括拒绝接触资金、拒绝资金池、拒绝非法吸收公众资金、拒绝平台自行担保或平台关联公司提供担保、拒绝高息吸引投资人和大金额标的、拒绝不合格或不适合 P2P网贷风险的投资人投资。
部分P2P平台也陆续推出打包的理财产品吸引理财用户进行投资,这类金融平台通常将用户的投资资金进行收集后,再分散投资到不同债权上,一旦用户需要赎回或债权需要还款,在平台内部进行“拆东墙补西墙”的操作,这是典型的“资金池”模式运作,现金都需要先流入网贷平台公司的账户,此类模式下,平台涉嫌非法吸收公众存款。
国内的P2P平台一直遭遇非法集资质疑,对此,央行提出的方案是:建立平台资金第三方资金托管机制。
P2P要做好信息中介平台的角色,需能建立出借人与借款人的债权实时匹配机制。陶伟杰表示,“第三方资金托管机制可以杜绝资金池,出借人与借款人的资金完全通过在第三方支付建立的独立账户实现流转, P2P平台无法动用本金及利息,这样的平台才没有‘跑路’的风险。 ”
据悉,“懒财宝”通过与维信理财和趣分期等专业机构建立合作关系,理财项目均经过严格审核。同时,平台联合全国首批获得支付牌照的第三方支付公司“首信易支付”打造了一套完善的资金托管账户体系,保障理财用户资金安全。
我们可以预见,真正能带来改变的互联网金融,一定是由深谙互联网思维,涉及海量用户,拥有大数据计算能力,注重资金安全的企业所推动的。只有这样,才是符合互联网金融未来的趋势,企业才能拥有长期的核心竞争力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29