張鵬 中國人民大學(xué)
互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生和發(fā)展,給生產(chǎn)和生活提供了許多方便,好多的信息也是通過互聯(lián)網(wǎng)平臺得到的,互聯(lián)網(wǎng)在社會的各個領(lǐng)域都存在著,人們對它也有很強的依賴性,例如金融行業(yè)。金融行業(yè)向互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)和金融行業(yè)相結(jié)合,實現(xiàn)貨款支付、投融資的網(wǎng)絡(luò)化,這是金融業(yè)全新的服務(wù)模式。
在信息技術(shù)快速發(fā)展的前提下,云計算為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供支持 、社會交際網(wǎng)絡(luò)等嶄新技術(shù)作為支付的一種手段、創(chuàng)新金融發(fā)展模式是資金的融通。在大數(shù)據(jù)的時代下,低成本、高效率成了互聯(lián)網(wǎng)金融獨有的特點。
互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)開展各項業(yè)務(wù)活動,例如利用互聯(lián)網(wǎng)平臺操做結(jié)算、金融產(chǎn)品銷售、小微型貸款 、信息中介等與金融方面有關(guān)的業(yè)務(wù),這就構(gòu)成了互聯(lián)網(wǎng)金融?;ヂ?lián)網(wǎng)金融在以下幾方面和傳統(tǒng)金融是有區(qū)別的,如緩解不對稱信息、資源配置的優(yōu)化、交易效率的提高、投融資渠道的拓展,互聯(lián)網(wǎng)金融有機結(jié)合了金融創(chuàng)新和科技創(chuàng)新。
我國的互聯(lián)網(wǎng)金融從20世紀90年代開始興起,以高速度發(fā)展,歷經(jīng)三個歷史階段。
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從總體上分析互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,第一階段一些金融行業(yè)最初進入互聯(lián)網(wǎng),新的金融功能還沒有發(fā)揮出來,剛開始只是金融銷售渠道的不同;第二階段造就了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心部分,第三階段呈現(xiàn)出快速發(fā)展的階段,技術(shù)因素起了很大的推動作用。2017年中國的網(wǎng)民,有1.26億人通過各種途徑購買了互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品,相比與2016年,居然人數(shù)增加了2724萬用戶,從該數(shù)據(jù)可以看出中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展有很大的前途。互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和發(fā)展,給人們的生活帶來方便,同時人們對互聯(lián)網(wǎng)依賴性很高,互聯(lián)網(wǎng)已在人們生活中廣泛運用。
20世紀90年代首次提出了“大數(shù)據(jù)”概念,在網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)發(fā)展的支持下,大數(shù)據(jù)發(fā)展速度很快?,F(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析已非常廣泛地應(yīng)用于人們?nèi)粘I畹亩鄠€領(lǐng)域,例如日常生活用行、社交活動、消費、金融交易等等 。大數(shù)據(jù)分析的使用,可以從角度、多渠道的采集到使用的信息,可以更一步進提純信息,從而提高信息的利用率。大數(shù)據(jù)的周期可以分為采集、預(yù)處理、存儲、管理、計算機模式 、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)的分析和挖掘、數(shù)據(jù)的隱私、安全等等。大數(shù)據(jù)分析的廣泛應(yīng)用,加速了數(shù)據(jù)處理和流程和速度 。
一般情況下大數(shù)據(jù)可以分為三種:結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化。三種相匹配的模型數(shù)據(jù)庫是不同的,在得到大數(shù)據(jù)之前,結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)是確定的,需要關(guān)系的模型數(shù)據(jù)庫相當(dāng)?shù)某墒?,由于?shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)表格都有完善的設(shè)計,所以對于這些數(shù)據(jù)處理就相對來說簡單一些 。
半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模型與結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)模型不同的是,是否拿到數(shù)據(jù)后確定模型 。即使有了模型結(jié)構(gòu)也不確定,例如XML、HTML等屬于半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),一般的情況下還有很大的變化,它的模型為樹、圖等等,結(jié)構(gòu)和內(nèi)容也比較混雜。
通常非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是沒有數(shù)據(jù)模型的,也就不能進行結(jié)構(gòu)化的處理。例如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的圖片、音頻、視頻,這些大數(shù)據(jù)字段的長度是可以變化的。
在大數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域中,有四種常用的分析方法:描述型分析、預(yù)測型分析、診斷型分析、指令型分析。
描述型分析是最常用的分析方法。這種分析方法以提供重要指標和業(yè)務(wù)衡量,獲取基本的信息,并進行分類。比如,通過每個月的營業(yè)收入和支出,數(shù)據(jù)分析專家可以通過賬單信息,獲得大量的的客戶資料。
診斷型數(shù)據(jù)分析是借助于評估描述型的數(shù)據(jù),這些診斷分析工具可以幫助數(shù)據(jù)分析師更加深入分析數(shù)據(jù),一直可以研討到數(shù)據(jù)的關(guān)鍵的部分。良好設(shè)計理念,能夠按照時間的順序讀取數(shù)據(jù)、特征篩選、讀取數(shù)據(jù)等 ,這樣才能更方便的分析數(shù)據(jù)。
預(yù)測型分析是用來進行預(yù)測的,預(yù)測事件將來可能性發(fā)生、預(yù)測量化的值 、預(yù)測時間點,預(yù)測模型都可以實現(xiàn)完成。預(yù)測模型是通過各種可變的模型來實現(xiàn)的,數(shù)據(jù)的多樣化與預(yù)測結(jié)果有著密切的關(guān)系。在不確定性的條件下,預(yù)測有時能夠?qū)ψ龊美砗玫臎Q定有很大的幫助作用,預(yù)測模型被廣泛的運用著。
關(guān)于“發(fā)生了什么”、“為什么發(fā)生”、“可能發(fā)生什么”的進一步分析,就用到指令性模型了。指定令模型可以幫助用戶采取什么樣的措施。一般情況下,指令型模型不會單獨使用,它在上面的分析方法之后最后才能完成的分析方法。
以上每一種數(shù)據(jù)分析方法對業(yè)務(wù)的分析都有幫助作用,在數(shù)據(jù)分析的各個方面也被廣泛的運用。
隨著監(jiān)管的“一行三會”的規(guī)范和完善,政策導(dǎo)向和行業(yè)的分界越來越來清晰,這種背景下互聯(lián)網(wǎng)金融營銷的作用越來越明顯。
關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融營銷的概念,學(xué)術(shù)界的解釋還不太明確。在這里互聯(lián)網(wǎng)金融營銷理解為互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)創(chuàng)造出了互聯(lián)網(wǎng)的金融產(chǎn)品,而且和互聯(lián)網(wǎng)金融用戶進行交換,通過多種銷售方式、溝通,來滿足互聯(lián)網(wǎng)用戶的需要,從而實現(xiàn)企業(yè)利益的一種營銷過程。
金融產(chǎn)品和服務(wù)交易分別是買方、賣方以及第三方的中介。依據(jù)主動程度的差異性,這三方都有可能成為營銷者,并且可以分為六種模式 。
互聯(lián)網(wǎng)金融的營銷不但需要考慮金融產(chǎn)品的特殊性,還要考慮互聯(lián)網(wǎng)的思維模式。依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融營銷的發(fā)展,可以分為幾個方面。
1.搜索引擎營銷,通過支付費用排列名次和優(yōu)化搜索引擎來實現(xiàn)。以付費的方式來確定排名、效果快,專區(qū)付費;搜索引擎優(yōu)化包含站內(nèi)和站外兩部分。站內(nèi)優(yōu)化主要表現(xiàn)在定位關(guān)鍵詞、代碼、優(yōu)化圖片等等,站外推廣是利用關(guān)鍵詞的建設(shè)和覆蓋站外信息。
2.活動營銷的方式有許多種,可以采用新用戶注冊后返現(xiàn)金,老會員理財送券等等。陸金所對于2018年2月份新注冊的用戶,發(fā)放新用戶紅包; 蘇寧金融2017年“雙12”的營銷活動,定單增量同比增長106.4%,活動營銷成果顯著。
3.事件營銷的目的提升品牌形象,加強企業(yè)知名度,采取有新聞價值、名人效應(yīng)、社會重大的事件,利用網(wǎng)絡(luò)來進行宣傳傳播。它具有雙方面的作用,如果做得好,有利于宣傳企業(yè)的正面影響力,反之則起到負面作用。
4.口碑營銷,是一種利用人際關(guān)系傳播,采用使用者用后的良好體驗向新人推薦產(chǎn)品,這種關(guān)系產(chǎn)要發(fā)生在朋友、同學(xué)、親戚之間。與廣告營銷活動有說服力,效果也會更好,可信度高。
5.體驗營銷以良好的服務(wù)為手段,消費者憑借感官體驗以及心理上面的的認同,對某種品牌產(chǎn)生寄托,從而用戶有了活躍性, 體現(xiàn)營銷最主要的還是客戶體驗。
隨著互聯(lián)網(wǎng)金融營銷模式的創(chuàng)新,最主要的還充分利用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化互聯(lián)網(wǎng)金融營銷,使大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)高效的結(jié)合,從而發(fā)揮中大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)營銷中的作用。
大數(shù)據(jù)在信息時代的主要特征。2011年5月,Mckinsey研究院發(fā)表了關(guān)于大數(shù)據(jù)方面的報告,人們尤其關(guān)注大數(shù)據(jù)的概念。大數(shù)據(jù)與金融業(yè)之間存在著的密切的關(guān)系。
大數(shù)據(jù)需要創(chuàng)新營銷模式,需要用生態(tài)的思維來研究和分析大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融中的應(yīng)用。
精準營銷和用戶畫像這兩個概念相對來說尤為重要。菲利普.科特給出的定義是:基礎(chǔ)是準確定位,創(chuàng)建個別化客戶溝通協(xié)調(diào)體系,以便實現(xiàn)成本低的擴大。用戶畫像基礎(chǔ)是在互聯(lián)網(wǎng)上閱覽尋找、加入購物車、咨詢、購買等數(shù)據(jù),來挖掘信息,以此為權(quán)重,經(jīng)過仔細的計算后達到精確的營銷。
在互聯(lián)網(wǎng)金融營銷應(yīng)用的生態(tài)系統(tǒng)中,有5種渠道是可以獲得客戶防問的信息,這5種渠道分別是互聯(lián)網(wǎng)平臺交易數(shù)據(jù)、電商購買貨物和生活繳費的數(shù)據(jù)、社交微信、QQ數(shù)據(jù)、銀行卡和信用卡、征信數(shù)據(jù)以及第三方支付數(shù)據(jù),互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)獲得數(shù)據(jù)后進行技術(shù)處理,找到其價值,用戶畫像系統(tǒng)是其核心模的塊。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過完成用戶畫像,實現(xiàn)營銷的準備匹配。從生態(tài)構(gòu)成來看,技術(shù)處理是關(guān)鍵,畫像準確度越高,互聯(lián)網(wǎng)營銷就越精準。
線下為主是傳統(tǒng)企業(yè)銷售的常用畫像,它是通過會員表,問卷調(diào)查發(fā)放,利用購物車來分析用戶價值,信息效率低。相反大數(shù)據(jù)分析處理畫像可以從另外一個角度做分析。假設(shè)一名客人沒有貸款,賬戶沒有活動,如果從傳統(tǒng)的角度來說,他是個低價值的客戶。但是,從大數(shù)據(jù)的角度,利用數(shù)據(jù)分析畫像后,這個客戶成長快,運行好,更加注重研發(fā)產(chǎn)品,這些客戶是高價值。畫像的準確性決定營銷的效率,大數(shù)據(jù)的功能模塊可以識別客戶、分析客戶,具有更深的價值意義。
大數(shù)據(jù)的信息包括績效報告信息、資產(chǎn)負債信息、客戶信用信息等等,這些信息在互聯(lián)網(wǎng)中居于首要地位,與信貸風(fēng)險有一定的聯(lián)系。由于數(shù)據(jù)來源不同,數(shù)據(jù)量大,種類多而且繁雜,這些信息如果用傳統(tǒng)的方式處理,效果不會很好,風(fēng)險分析預(yù)測也得不到切實、可信的信息。然而,大數(shù)據(jù)有其自己特有的優(yōu)勢 ,并且可以有效地控制風(fēng)險,及時收集真實的數(shù)據(jù),進行風(fēng)險預(yù)測,找到數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,提升辨別風(fēng)險的能力和應(yīng)對風(fēng)險的策略,這樣一些潛在的風(fēng)險就能被企業(yè)規(guī)避,從而降低企業(yè)遭受的損失。
互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融之間存在很大的差別。傳統(tǒng)金融主要依靠實體,而互聯(lián)網(wǎng)金融主要依靠的是互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù),互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵是收集和處理大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)技術(shù)被合理的利用,有利于數(shù)據(jù)的分析處理,可以有效地創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)金融。
實際工作中,大數(shù)據(jù)技術(shù)的充分運用,有效地分析交易信息,了解市場經(jīng)營交易的模式,分析市場的實際情況,合理投資、確保投資的科學(xué)性,提高市場資金的融通,以促進企業(yè)效益的提高。
對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說,金融資源很重要,合理運用大數(shù)據(jù)信息,優(yōu)化金融服務(wù),這樣企業(yè)就可以合理配置資源,資源利用率也會被提高。優(yōu)化流程,減少處理周期,降低企業(yè)成本。例如某個公司借力于P2P平臺,運用大數(shù)據(jù)技術(shù)提供貸款 ,采用在線服務(wù)的方法,跨過了銀行的參預(yù),這就采用了投入低,回報高的融資渠道 ,互聯(lián)網(wǎng)金融的產(chǎn)生和發(fā)展幫助企業(yè)投融資更加便利化,傳統(tǒng)的融資方式得到了改善,促進企業(yè)的發(fā)展和運營,為金融市場的發(fā)展提供有效的平臺,為經(jīng)濟的發(fā)展提供了便利條件。
傳統(tǒng)金融條件下,整合和處理信息時,需要大量勞動力、財力、以及物力的投入,這種方式需要較高的成本、信息落后、辦事效率不高,獲得信息的渠道單一。傳統(tǒng)模式下,企業(yè)浪費大量的資源,信息的真實性也不一定準確。相反,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用大數(shù)據(jù)平臺迅速獲得信息,拓寬得到信息的方法,這樣方便信息的提純,信息的處理能力也會隨之提高。數(shù)據(jù)庫和搜索引擎的運用,可以提高信息的檢索,高效、快速地處理信息,以便確保信息的安全可靠 。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的充分運用,以前的銷售模式發(fā)生了改變。互聯(lián)網(wǎng)機構(gòu)可以挖掘客戶的信息,這些信息包括買賣交易方面的信息、收付款方面的信息、組織行為方面的信息等等。分析客戶信息、分門別類地匯總這些信息,根據(jù)客戶的需求,提供他們需要的產(chǎn)品和服務(wù),以確保實現(xiàn)精準營銷。據(jù)研究,可以依據(jù)用戶、環(huán)境信息、居住位置、購物信息等建立相關(guān)的模型,詳細分析信息和客戶,針對不同客戶,投放廣告、定制適合的產(chǎn)品,以便有效地管理和精準的銷售。只有充分分析和了解客戶的需求,才能在營銷中達到較好的效果。
互聯(lián)網(wǎng)金融的產(chǎn)生和發(fā)展,對于企業(yè)認證身份、評估信用都有很大的意義。評估目標的靜態(tài)信息和動態(tài)信息都可以被挖掘,建立客戶的信用評級?;ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)的模塊,例如合同訂單 、收付款結(jié)算、庫存管理、下線產(chǎn)品等不同的模塊進行分析,相關(guān)的等級信用被建立起來,依據(jù)信用等級,預(yù)測信用額度,有利于經(jīng)濟的發(fā)展。
個人客戶不僅有靜態(tài)信息,網(wǎng)絡(luò)平臺他們的購物、付款 、投資等種各種信息,靜態(tài)和動態(tài)的數(shù)據(jù)有機地結(jié)合起來,可以確認他們的行為,檢驗認證他們的身份,建立信用評定的模型,合理分類用戶,提供相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)。
互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對金融產(chǎn)品和衍生品的定價是非常受到關(guān)注的問題。需要建 立模型和數(shù)學(xué)計算。Ripple公司運用大數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)配對方面的能力,使用匯兌系統(tǒng)實現(xiàn)了貨種不同的貨幣的自由兌付。
金融危機的爆發(fā),信用衍生品的定價被推上了熱點。理論上利用結(jié)構(gòu)和約化型建立數(shù)學(xué)模型,操作起來難度很大。大數(shù)據(jù)驗證的方法利用真實數(shù)據(jù)處來理違約定價,合理制定金融衍生品的價格體系。
結(jié)束語:綜上,互聯(lián)網(wǎng)為大數(shù)據(jù)分析提供良好的基礎(chǔ) ,使得大數(shù)據(jù)可以廣泛地應(yīng)用。金融行業(yè)在我國國民經(jīng)濟發(fā)展中居于重要地位,金融行業(yè)是大數(shù)據(jù)的驅(qū)動行業(yè),金融營銷依賴信息技術(shù)。在互聯(lián)網(wǎng)金融中,數(shù)據(jù)是核心的資產(chǎn)。合理有效地運用大數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)信貸風(fēng)險、高頻交易、社會分析等金融創(chuàng)新。加強對大數(shù)據(jù)分析的重視,才能更有效、健康地保證金融營銷的良性發(fā)展。