什么是大數據金融？模式有哪些？優勢分析

1、大數據金融

大數據金融是指大數據技術在金融領域的運用，金融機構針對存儲的海量數據，依托互聯網、云數據中心、人工智能、區域鏈等信息化處理方式向客戶提供金融產品和服務，是對新興大數據技術和傳統銀行業務的有機融合。

2、大數據金融模式

大數據金融分為平臺金融和供應鏈金融兩大模式。

(1)平臺金融模式

該模式主要依靠聚集于平臺的中國商戶多年的交易數據積累，利用互聯網技術，借助平臺向企業或個人提供快速便捷的金融服務。

優勢：①基于龐大的數據流量系統，征信系統數據完善,能夠解決風險控制的問題，降低企業的壞賬率;②依托于企業的交易系統，具有穩定、持續的客戶源;③有效解決了信息不對稱的問題，將貸款流程流水線化。

典型企業：阿里金融、可能涉足的電信運營商

(2)供應鏈金融模式

核心龍頭企業依托自身的產業優勢地位，通過其對上下游企業現金流、進銷存、合同訂單等信息的掌控，依托自己資金平臺或者合作金融機構對上下游企業提供金融服務的模式。

優勢：①可以滿足企業的短期資金需求，促進整條產業鏈的協調發展;②通過引入核心企業對資金需求企業以及產業鏈進行風險評估，擴大市場服務范圍。解決傳統供應鏈金融發展過程中的一系列問題，增加對中小企業的關注度及實際服務效果。

3、大數據金融優勢

(1)大數據金融借助于移動互聯網的發展，與傳統金融相比更能助力普惠金融、共享金融的發展。大數據促進了金融產品的多元化，線上服務產品明顯增多，同時客戶的辦理效率得以提升。

(2)隨著大數據時代的到來，大數據在推動經濟轉型創新、重塑國家競爭優勢、提升政府治理能力等多領域發揮著巨大作用，數據資源日益成為國家基礎性戰略資源。在此背景下，個人信息作為國家征信體系的最微小組成元素，所具備的市場價值絲毫不遜色于大型企業組織。

4、大數據金融的發展瓶頸

(1)非結構化數據難以有效運用

數據挖掘要重視有效數據，而金融機構中存在大量物聯網數據，存儲于視頻監控、各類機器設備中，一方面此類數據的規模呈指數級別的增長，另一方面處理這類數據并不容易，數據大多以碎片化的形式展現。金融機構的數據源頭單一、形式單調，雖然對于評價個人信用具有較高的價值，但是在使用上并不充分，全量數據首先在保存在出現一定的困難，海量數據不斷更新，無法有效存儲，同時無意義的非結構化數據從簡單的文本文字格式數據到復雜的行為數據，均包含著噪聲數據，目前仍缺乏有效的處理工具。

(2)行業監管與信息安全的威脅

隨著數據產業鏈的不斷延伸和數據科技的不斷發展，使得數據安全與隱私保護成為一個重大課題?，F階段行業間發展存在較大壁壘，金融行業內部的標準也不盡相同，第三方監管機制也不夠完善，這也為普惠金融信貸的健康發展帶來了一定的困難。金融從業人員的素質參差不齊，曾出現過個別從業人員泄露客戶信息的新聞，客戶個人數據的保護上還存在一定的安全隱患。利用金融數據實施詐騙的行為，對社會造成的影響也很惡劣。普通大眾接觸的金融知識較少，為了高額的利息，盲目進行網絡投資，爆雷后血本無歸而權益無法得到保障的案例屢見不鮮。

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