京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据颠覆传统金融_数据分析师培训
2013年是互联网金融元年,互联网技术在金融业的应用犹如在银行主导的传统金融业的死水中投入一颗石子。互联网金融未来发展的一大趋势是大数据的应用,而这也改变了人们对金融本质的传统认识。此前学界广泛认为金融的本质是中介,还有人认为金融的本质是对风险的控制与管理,然而随着互联网金融的发展,已经有人开始对金融进行重新定义,金融就是大数据。
从融资模式看,现代金融有两种模式,一种是银行模式:存款、贷款、支付,一种是资本市场模式。资本市场模式就是直接融资,通过交易所进行股票交易。互联网金融既不走银行模式,也不走资本市场交易所模式,它有可能是所有的存款人和所有的借款人,通过互联网平台直接交易。未来通过互联网走直接金融的模式,不需要资本市场,也不需要银行。
从支付模式看,有移动支付和第三方支付。第三方支付在中国的典型是支付宝。我们现在的支付模式是银行支付模式:个人在商业银行开户,商业银行在中央银行开户,解决各家银行之间的跨行清算,而支付宝颠覆了这个模式。现在已经有一些公司给员工发工资直接打到支付宝,员工用支付宝支付,然后转账到别人的支付宝,这样的话,在银行体系之外构成了支付体系。微信5.0 支付也是这个模式。第三方支付未来完全有可能在银行支付系统之外创造一个新的支付系统。银行卡支付被手机支付替代;POS机刷卡被扫二维码替代。
所谓对传统金融的彻底颠覆,一个很重要的表现形式是大数据的征信和网络贷款:根据企业的行为数据计算出企业可能违约的概率,在这个基础上进行贷款(B2B是典型)。当前典型的是阿里小贷等。未来大数据的保险也是这样的:根据行为的数据进行保险差别的定价。比如未来的车险将根据个人生活、工作、习惯所有大数据的基础,给出事故发生的概率,然后给出保险的费率。这种模式完全颠覆了现在保险费率的模式。P2P网络贷款,也是互联网金融的模式。P2P网络贷款是债权,众筹融资就是解决股权问题。如通过众筹模式解决小额风险投资问题,美国已经规定这种模式是合法的。大数据在证券投资中的应用也将非常广泛。互联网金融,尤其是搜索引擎、云计算使人们收集了大量的数据,这些数据在证券投资当中将发挥很大的作 用,而且现在它对股价的预期非常有用。
从形式上讲,互联网对传统金融的彻底颠覆表现形式是大数据的应用,本质上是根据科斯定理,金融机构作为中介的价值或许会消失。假设整个金融市场互联网化,那么现在的银行机构、证券机构、保险机构的金融中介作用将会弱化甚至消失,取而代之的可能是基于大数据的直接金融交易。
假设整个金融市场互联网化,包括支付清算体系、金融产品金融工具、风险评估与定价、期限匹配数量匹配都互联网化,这样交易成本将极低,基于互联网技术的金融市场效率就非常高了。现在我们大量的金融市场的交易存在信息不对称,大量信息不对称引起交易成本非常高,也使得金融成为专业性很强的精英行业。然而未来金融神秘的面纱或许会揭开,普通百姓也可以很轻松进行现在看来很复杂的金融交易,就像现在下载一个APP应用一样下载使用金融产品。金融网点的消失可以使金融系统人力资本、营运资本大大降低。假设互联网支持了金融市场,完全互联网化的话,完全是供求方和需求方直接交易,交易成本会减少很多,这就是科斯定理。
互联网金融在2013年发轫,对金融的影响是颠覆性的,它将改变人们对金融传统的部分认识与观念。但是金融在未来将回归它的核心本质。未来变的不是金融的核心定义,而是现在的股权、债权、保险、信托等这些金融产品的契约形式,变的是金融监管的与时俱进。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26