互联网金融的发展与演进分析
从互联网金融自身发展来看白杰认为,目前无论是第三方支付、P2P、众筹平台还是互联网保险等互联网金融业态，均属于金融的互联网居间平台。也即，平台以互联网为代表的IT技术为依托，由平台负责对委托人进行相关审核，确保交易顺利进行，而平台从中获取服务费用。在这一阶段基本上是简单的、标准的、专业性门槛较低的金融业务互联网化。而随着行业走过导入期，竞争有所加剧，互联网金融将发展到第二个阶段——互联网与金融相互融合渗透的阶段。在这一阶段，互联网企业结合自身的优势向金融业务不断渗透，与此同时传统金融业也逐步进入互联网领域，如推出自己的电商平台、直销银行等。此时，随着互联网金融影响力的不断增强，将推动传统金融机构以网点覆盖和劳动密集为主的生产经营方式变革，而传统金融机构风险定价和控制的经验及能力与互联网平台的大数据分析相结合，也将有力推动互联网金融的业态升级，如目前已经出现的围绕电商平台的供应链金融、大数据金融等业务。从传统金融到互联网金融的演进来看从传统金融向互联网金融的演进是不断的竞争与合作的过程。徐岚和徐青松研究认为，传统金融企业与互联网金融虽然在通道方面势均力敌，但在资产方面存在一定程度的错位竞争，在负债方面存在一定程度的分流。总体而言，互联网金融将对传统金融市场造成较大程度的冲击，因此向互联网金融演进是传统金融企业的理性选择。在研究传统金融企业向互联网金融企业的制度变迁时，徐二明、谢广营发现相对价格和路径依赖是两大重要影响因素。其中相对价格因素主要包括劳动力价格、信息成本和技术成本；报酬递增、转换成本、组织学习和政府监管是路径依赖的主要影响因素。而我们看到随着互联网金融的发展进入第二阶段，金融企业的转换成本必然会降低，而大数据的应用在降低信息成本、提高平台利润方面将发挥积极作用，因此是未来推动传统金融业向互联网金融业变迁的重要因素。
大数据在互联网金融演进中的应用
大数据无论是在互联网金融的自身发展中，还是在传统金融业向互联网金融变迁的过程中，均发挥着重要的作用。第一，在征信体系建设中的应用。互联网金融的新模式引发对用户，包括个人用户和企业用户身份认证与信用评估的变革。除了需要对评估对象静态信息进行分析外，更重要的是对变化中的动态信息的分析、挖掘，建立用户的信用评分和征信模型。目前一些小微信贷的客户信用管理就是依靠大数据进行，其通过网络广泛采集客户的各类行为数据并根据已建立的模型进行分析挖掘，判断客户资质。如阿里信贷围绕点击量、订单流转量、用户评价情况建立了征信模型系统，用以评估企业信用资质。第二，在融资领域中的应用。基于互联网平台的大数据金融融资主要分为电子商务平台融资和供应链融资。这种模式将传统金融机构抵押贷款模式转化为以大数据挖掘分析客户行为所形成的信息为基础的信用贷款模式，降低了融资门槛和成本，提高了资金周转和使用效率，为解决小微企业融资困难提供了有力的工具。第三，在风险管理方面的应用。互联网金融提高了金融行业的运行效率，但也加大了金融风险，同时由于监管的滞后性，非常不利于互联网金融风险的界定和防范。因此通过对互联网金融活动所产生的大数据进行建模分析，及时发现风险就显得尤为必要，这也是大数据在互联网金融领域重要的应用方向，如利用数据分析实时监控用户的交易行为，以防欺诈、防洗钱、防止流动性风险等。第四，在金融产品设计和精准营销中的应用。互联网金融企业可以利用互联网平台所产生的庞大用户数据信息，对用户进行画像，根据用户行为特点和偏好，为用户设计个性化的金融产品，尤其是保险产品，并预测用户对产品和服务的体验情况，有的放矢，提升客户转化率，实现互联网金融业务由标准化向个性化的升级和精准营销。综上所述，互联网金融绝非简单的传统金融业务互联网化，而是充分利用大数据来解决信息不对称的问题。这也是有学者认为互联网金融的实质是大数据的原因。因此相关企业应积极搭建大数据平台，提升大数据分析水平，优化数据决策能力，这是发展互联网金融的核心。
作者：李煜
