최근 2 년 동안 금융업계의 경쟁은 이미 인터넷 플랫폼에서 전면적으로 전개되었다. 빅 데이터 시대에 이런 경쟁은 결국' 데이터가 왕이다' 였다. 왜 빅 데이터가 인터넷 금융 분야에서 이렇게 중요한 역할을 하는가? 업계 관계자들은' 인터넷과 금융' 이 * * * * 즐기며' 빅 데이터' 와 충분한 정보, 즉 더 나은 가격 신호를 통해 여러 경제 부문의 분산 의사결정을 조율하는 데 도움을 준다고 보고 있다.
정보가 핵심 지위를 차지하다.
정보는 금융 시장에서 핵심적인 위치를 차지하고 있다. 금융 시장은 자본 배치와 감독을 위한 제도적 안배이며, 자본 배치와 감독은 본질적으로 정보 문제이다. 따라서 금융시장은 정보 생산, 전달, 확산 및 이용의 시장이다.
인터넷과 금융' 시대에는 정보의 전달과 확산이 더욱 편리하고, 정보의 생산비용이 낮고, 정보 활용의 채널과 방식이 다양해지고, 정보를 즐기기가 점점 쉬워지고 있다. 이러한 * * * 즐거움에는 서로 다른 금융 기관 간의 정보 공유뿐만 아니라 금융 기관과 다른 산업, 금융 기관과 규제 기관, 기업 간의 정보 공유도 포함됩니다.
정보 공유와 그에 따른' 빅 데이터' 는 단일 금융 기관의 정보 수집 및 필터링 비용을 절감하고, 정보 활용의 효율성을 높이고, 정보의 생산과 보급을 완벽하게 원활히 하여 정보의 불완전성과 비대칭성을 크게 감소시킨다. "빅 데이터" 는 투자자들이 다양한 투자 제품의 가격과 이러한 가격에 영향을 미치는 요소에 대한 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 자금 조달자들이 다양한 자금 조달 방법에 대한 비용 정보를 얻을 수 있게 해 주며, 관리 부서에서는 금융 거래가 정상적으로 진행되고 있는지 여부 및 다양한 규칙이 준수되는지 여부에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 따라서 금융 시스템의 여러 참가자가 자신의 결정을 내릴 수 있습니다.
빅데이터 징신을 정확하게 대하다
인터넷 금융의 발전은 P2P 시장을 촉발시켰고, 동시에 풍통제체계 건설의 부족도 반영했다. P2P 달리기의 주요 원인은 풍제어부족으로' 중보증경풍제어',' 중선풍제어경선오프라인 조사' 에 반영됐다.
현재 대부분의 P2P 플랫폼' 중보증, 경풍제어' 의 생각은 정확하지 않다. 보증은 외인이고, 풍통제는 내인이다. 외부 요인만 강조하고 자신의 문제를 해결하지 않는 것은 좋은 운영을 이룰 수 없다. 인터넷 금융의 위험 관리는 규칙에 포함되지 않지만, 가장 기본적인 위험 경계는 투자자의 자산 안전을 보장하는 것이다. 이 플랫폼들은 안전선을 지켜야만 건강하게 성장할 수 있다. 따라서 P2P 플랫폼의 기본 보안 결론은 자체 객체에 대한 위험 통제를 강화하는 것입니다.
반면에 위험 통제는 대출 전, 대출 중, 대출 후 위험 통제로 나눌 수 있다. 현재, 일부 P2P 플랫폼은 처음부터 대출 전 위험 통제가 부족하다. 대출 전 풍통제에서 가장 중요한 것은' 오프라인 조사' 를 실현하는 것이다. 즉, 오프라인 현장 방문, 검사 등을 통해 고객 정보의 진실성을 교차 검증하고, 차용인의 은행수, 신용 보고, 재산증명, 업무증명서에 대한 감사, 감사를 통해 대출자의 상환 능력을 평가하는 것이다. 이 선로의 풍통제는 필수적이다. "인터넷+"의 효율성과 이점을 미신하거나 과장하지 마십시오. 온라인 빅 데이터와 오프라인 현장 답사는 반드시 결합해야 한다.
빅 데이터 및 개인 정보를 기반으로 한 바람 제어 방법에는 여러 가지가 있습니다. 빅 데이터 정보는 P2P 바람 제어를 실현하는 혁신적인 방법입니다. 그러나 제대로 대해야 한다. 큰 데이터 징신을 한 걸음 한 걸음 더 나아가도록 요구할 수도 없고, 단번에 질적 변화를 가져올 수도 없다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 데이터명언) 사람을 놀라게 할 수도 없다. 혁신이 있을 때는 여러 가지 이름으로 쫓아가서 가로막는다. 더 많은 이성적인 관용과 시행착오 공간을 주고 점진적인 혁신에서 빅데이터 징신 체계를 지속적으로 보완해야 한다.
현재의 어려움:
하나는 데이터 가상화 및 "정보 소음" 입니다. 빅 데이터와 분석을 통해 정보 수집의 양과 정확성이 향상되지만 가상 세계의 정보 폭발로 인한 "정보 소음" 으로 인해 거래자의 인증, 거래의 신뢰성 및 신용 평가가 더욱 어려워졌습니다. 오히려 또 다른 차원에서 정보 비대칭의 정도를 강화해 정보 독점이 더 쉽게 나타날 수 있다.
둘째, 신용 데이터 연결의 불확실성. 신용 데이터는 친구 신용, 사랑 신용, 사업신용 등을 포함한 다양화된다. 충효란 둘 다 할 수 없다. 친구에게 충실한 사람이 반드시 사업에 충성하는 것은 아니다. 사업이나 일에 대한 충성이 반드시 그의 재무신용이 좋다는 것을 의미하는 것은 아니다. 빅데이터는 일상적인 신용으로 금융신용의 편차를 판단한다.
셋째, "고립된 데이터" 는 데이터 공유를 실현할 수 없습니다. 인터넷 플랫폼은 규모 효과가 매우 강하다. 플랫폼이 클수록 데이터를 생성하고 사용하기 쉽습니다. 예를 들어 아리소대출은 주로 판매자가 축적한 대량의 거래 정보와 자금 흐름에 의존하고 있으며, 대데이터 분석을 통해 몇 초 안에 상인에 대한 신용을 완성할 수 있다. 그러나 알리 샤오대출의 데이터는 다른 회사에 제공할 수 없다. 따라서 다음 단계는 데이터 통합 및 공유를 촉진하는 것입니다.
큰 데이터 바람 제어 시스템을 가지고 놀다.
기존의 위험 통제 모델은 정적 위험에 더 중점을 두고 위험을 예측합니다. P2P 시장은 점점 더 많은 전통 금융 기업을 인터넷 금융으로 전환시켰다. 빅 데이터 기술은 실시간으로 위험을 파악하고 빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 결합, 빅 데이터의 스트리밍 모드라는 두 가지 작업을 수행해야 합니다.
빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅의 결합으로 실시간 모니터링이 가능합니다. 클라우드 컴퓨팅은 큰 데이터의 실시간 파악을 위한 하드웨어 기반을 제공하여 초 단위의 데이터 수집, 분석 및 마이닝을 가능하게 합니다. 흐름 처리 모드는 정적 위험과 동적 위험의 효과적인 결합을 실현합니다. 한 부류의 사람들은 먼저 정보를 저장한 다음 한 번에 처리하는 것을 습관화한다. 일명 대량 처리라고도 한다. 예를 들면 정기적으로 기한이 지난 메일을 처리하는 것과 같다. 또 다른 부류의 사람들은 조금씩 정보를 처리하고, 쓸모없는 정보를 직접 필터링하고, 유용한 정보를 보존하는 것을 좋아한다. 후자는 실시간 모니터링을 위한 흐름 처리의 기본 패러다임입니다.
어떻게 기업 자체의 발전과 업무 방향에 따라 대형 데이터 바람 제어 시스템을 최대한 활용할 수 있을까요? 나는' 대량 데이터' 를 중시해야 한다고 생각한다. 인터넷의' 롱테일 효과' 의 역할을 인식하고, 공적 데이터를 주시하고, 대중의 심리상태를 이해하고, 소속감, 성취감, 참여감에 힘써야 한다.
또한 비즈니스 동인을 데이터 동인으로 전환해야 합니다. 데이터의 가치를 이해하고, 데이터 처리를 통해 상업적 가치를 창출하며, 단편적으로 보이는 데이터 뒤의 소비 논리를 찾습니다. 또한 기업 데이터와 관련된 IT 부서도' 비용 센터' 에서' 이익 센터' 로 전환해야 합니다. 빅데이터를 충분히 인식하는 것이 핵심 경쟁력이며 발굴과 예측능력을 중시해야 한다.
물론, 실시간 빅 데이터 바람 제어에는 여러 방면의 탐구가 필요하다. 어떻게 큰 데이터를 이용하여 종신풍통제체계를 세우고, 대출 전, 대출 중, 대출 후의 프로세스관리체계와 의사결정체계를 형성할 수 있는가. 또한 신용 데이터 관련성에 대한 연구와 수량 모델의 개발을 강화해야 한다. 금융 신용 (주로 대출 데이터 참조) 의 가용성이 일상적인 신용 데이터보다 더 어렵다. 금융신용을 중심으로, 일상신용을 통해 개인신용평가체계를 구축한다.