隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算市場的興起，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如爆炸般產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)一方面對企業(yè)的處理能力提出了挑戰(zhàn)，但從另一個角度來看，由于企業(yè)可以通過這些數(shù)據(jù)獲得大量的用戶信息，借以分析出潛在的商業(yè)價值。所以看似無用的碎片化數(shù)據(jù)卻又成為了一筆寶貴的財富，而大數(shù)據(jù)的概念也由此成型?？梢哉f，很多行業(yè)和領(lǐng)域都從大數(shù)據(jù)的概念中獲益匪淺，互聯(lián)網(wǎng)金融就是其中之一。

所謂的互聯(lián)網(wǎng)金融，并非是簡單的將互聯(lián)網(wǎng)和金融進(jìn)行疊加。正確的理解應(yīng)該是基于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的特殊技術(shù)，推動了全新的商業(yè)模式，產(chǎn)品服務(wù)，對金融領(lǐng)域產(chǎn)生的顛覆性變革。在這其中，大數(shù)據(jù)則充當(dāng)了很重要的推手。

據(jù)麥肯錫全球研究院的報告指出，所謂大數(shù)據(jù)，即是指其龐大的數(shù)據(jù)量已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)處理工具的的處理能力，屬于一種相對且動態(tài)的概念。除此之外，大數(shù)據(jù)也被當(dāng)做一種解決問題的方法。如開篇所述，通過收集并分析海量的數(shù)據(jù)，從而獲得有價值的信息即是其一。或者通過實(shí)驗(yàn)，算法和模型，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，并收集有價值的信息，以便完善新的商業(yè)模式。

對于金融行業(yè)來說，大數(shù)據(jù)的價值尤其明顯。因?yàn)樵诮鹑谛袠I(yè)內(nèi)，每天都會產(chǎn)生大量的交易、報價、業(yè)績報告、消費(fèi)者研究報告以及官方的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)公報等。如何利用合理高效的手段，將有價值信息從浩如煙海的海量數(shù)據(jù)當(dāng)中提取出來，已經(jīng)成為了目前金融行業(yè)企業(yè)面臨的共同難題。

精準(zhǔn)用戶分析已成金融大數(shù)據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)

對于互聯(lián)網(wǎng)金融來說，大數(shù)據(jù)的首要作用即在于幫助其尋找合適的目標(biāo)用戶，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。在目前的互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，很多新興的企業(yè)，大多以做貸款或者金融衍生產(chǎn)品為主。其主打的賣點(diǎn)主要在于較高的投資收益或者較低的手續(xù)費(fèi)優(yōu)惠。但是在競爭日益加劇的市場環(huán)境下，由于不能保證資金流穩(wěn)定，或者客戶粘性而倒閉的企業(yè)隨處可見。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截止2013年底，中國境內(nèi)共有450家P2P公司，其中有的甚至在創(chuàng)立幾天內(nèi)即宣布倒閉。在這種情況下，很多互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)都在不斷的挖掘自身在產(chǎn)品營銷策略上的問題，希望能從中找出原因。在這種情況下，如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷則被公認(rèn)為唯一的出路。

雖然互聯(lián)網(wǎng)金融目前還處于"混沌初分"的狀態(tài)，但的確已經(jīng)有了很多成熟的案例。這就已經(jīng)可以通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為金融企業(yè)尋找自己的目標(biāo)客戶，并解決營銷問題提供了可能。比如通過定向技術(shù)查看用戶近期瀏覽過的理財網(wǎng)站，通過關(guān)鍵詞，瀏覽數(shù)據(jù)建立用戶模型，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化產(chǎn)品的實(shí)時推薦頻度，以便最大限度的鎖定有效用戶等。

大數(shù)據(jù)有助于金融企業(yè)風(fēng)險防控

除了精準(zhǔn)營銷之外，大數(shù)據(jù)的好處還在于加強(qiáng)風(fēng)險的可控性。在精細(xì)化管理方面助推了互聯(lián)網(wǎng)金融，尤其是信貸服務(wù)的發(fā)展。

比如通過對大量網(wǎng)絡(luò)交易及行為數(shù)據(jù)的分析，可以為用戶的信用評估提供可靠的依據(jù)。這些信用評估可以幫助金融企業(yè)在用戶的還款意愿和能力方面做出較為準(zhǔn)確的結(jié)論，以便決定是否繼續(xù)為該用戶提供快速授信或者現(xiàn)金分期等服務(wù)。從而最大限度的降低金融企業(yè)的業(yè)務(wù)風(fēng)險。

對于個人用戶或者企業(yè)用戶而言，其信用好壞取決于諸多因素。比如整體收入，固定資產(chǎn)，性格特點(diǎn)甚至是行為習(xí)慣等。這些數(shù)據(jù)可以從網(wǎng)上銀行，電商，社交網(wǎng)絡(luò)，甚至招聘和婚介網(wǎng)站等地方獲取。最關(guān)鍵的是，這些數(shù)據(jù)往往都是以動態(tài)變量的形式存在。要想以此為依據(jù)獲得準(zhǔn)確的信用評級，則更要倚重于大數(shù)據(jù)的持續(xù)分析功能。