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行業(yè)觀點:當今時代互聯(lián)網金融須有大數據支持
摘要：造價信息網：從事互聯(lián)網行業(yè)的工作者都知道，互聯(lián)網對全球金融的影響越來越大，在很大程度上讓金融產生變革。
造價信息網：從事互聯(lián)網行業(yè)的工作者都知道，互聯(lián)網對全球金融的影響越來越大，在很大程度上讓金融產生變革。其實，互聯(lián)網對金融的變革從總體上可以分為兩部分：互聯(lián)網思想和互聯(lián)網技術，這兩者的關系就如同世界觀和方法論的關系一樣，相輔相成，同時還能滲透。
互聯(lián)網技術從深層次、具體化的角度解讀可以分為：大數據、P2P人人組織網絡和兩面市場。其中大數據是最重要的因素之一。金融沒有類似實物的物理生產、倉儲、物流等過程，但其本身是數據的生產、倉儲、挖掘、傳輸、分析和集成。所以大數據對于金融而言，相比其他行業(yè)，無疑是有更巨大的影響力。
大數據，是思維、技術與數據的三足鼎立。大數據不僅指規(guī)模龐大的數據，它首先是一種思維方式的變化，其次是對這些數據的處理和應用，是數據、處理技術與應用三者的統(tǒng)一的一列處理技術，最后，大數據的前提必然是充?；ネǖ臄祿旧?。
大數據的思維方式會改變傳統(tǒng)金融作業(yè)思維，它首先是會改變金融信貸業(yè)的抵押文化，推動信用變現成為可能和主流。尤其是中國金融行業(yè)，有著根深蒂固的抵押文化，在貸款的過程中嚴重依賴于抵押物，這是中小企業(yè)得不到貸款服務的很重要原因。抵押文化讓貸款服務提供方在考量時思維變得簡單粗暴。貸款方的考量核心是判斷抵押物品的價值，確保有相應的價值空間。比如房產價值200萬，那么打個7折，只要保證價值不下跌太厲害，那么就不會產生風險。房價不下跌，風險不大；房價下跌，也是國家的事情，與銀行機構無關。
如果長時間如此，抵押文化對金融業(yè)發(fā)展有相當負面的影響。要想做到真正的改變就是要強化信用貸款，建立信用機制。真正的安全不是抵押物，而是人們的信用。
我們講大數據對金融影響，首先要有思維上的認識變化。信用看不見，摸不著，但大數據的方式可以幫助還原一個人，甚至一群人的信用輪廓，讓個人或者群體的信用變得金光燦燦，觸手可及。這將是根本性的改變，并產生巨大的影響。
大數據的應用例子中，對于天氣預報的實踐是人們津津樂道的——沒有人可以準確地預測天氣，因為變量太多，大到日月星展，中到洋流大氣，小到人的環(huán)境行為的偶然因素，都會對其產生影響，但氣象學家通過氣象大數據的分析，加上并行的處理技術，人們做到了從數據中找到規(guī)律，實現更準確的氣象預測。個人的信用評估和實現氣象預測有非常類似之處，一個人或者群體的信用好壞取決于很多的變量，而且信用本身不是靜態(tài)的，而是一個動態(tài)的行為特征的體現——資產、收入、消費、個性、習慣、社交網絡等等都是會對信用產生影響。個體信用正式通過各種行為決定的，但是體現一個人的信用的行為并非是全無規(guī)律的。
通過大數據，可以很好地通過對個體或者群體的大量信用行為進行收集、整理、分析，只要把這些糅合在一起時，會發(fā)現很多客觀規(guī)律，使得人的信用立體化，從而實現對于個體或群體信用的預計。
互聯(lián)網技術革新本身也推動了大數據成為可能。云計算、SNS、移動互聯(lián)網等技術的發(fā)展，使得大量數據的生產和連通變成現實；非結構化數據庫技術的發(fā)展，使得數據收集的要求大大降低；存儲技術的發(fā)展，使得大規(guī)模數據存儲得以實現；并行處理計算，使得數據可以得到高速處理，更快獲得結果、應用；各種算法、機器智能化學習的成熟等等又進一步促進大數據的應用發(fā)展。
所以，我們可以做到存儲處理所有數據，而不是存儲抽樣數據，并且可以將粒度從整體面向個體。這也帶來一系列變革，主要涵蓋以下幾種：
互聯(lián)網技術從深層次、具體化的角度解讀可以分為：大數據、P2P人人組織網絡和兩面市場。其中大數據是最重要的因素之一。金融沒有類似實物的物理生產、倉儲、物流等過程，但其本身是數據的生產、倉儲、挖掘、傳輸、分析和集成。所以大數據對于金融而言，相比其他行業(yè)，無疑是有更巨大的影響力。
大數據，是思維、技術與數據的三足鼎立。大數據不僅指規(guī)模龐大的數據，它首先是一種思維方式的變化，其次是對這些數據的處理和應用，是數據、處理技術與應用三者的統(tǒng)一的一列處理技術，最后，大數據的前提必然是充?；ネǖ臄祿旧?。
大數據的思維方式會改變傳統(tǒng)金融作業(yè)思維，它首先是會改變金融信貸業(yè)的抵押文化，推動信用變現成為可能和主流。尤其是中國金融行業(yè)，有著根深蒂固的抵押文化，在貸款的過程中嚴重依賴于抵押物，這是中小企業(yè)得不到貸款服務的很重要原因。抵押文化讓貸款服務提供方在考量時思維變得簡單粗暴。貸款方的考量核心是判斷抵押物品的價值，確保有相應的價值空間。比如房產價值200萬，那么打個7折，只要保證價值不下跌太厲害，那么就不會產生風險。房價不下跌，風險不大；房價下跌，也是國家的事情，與銀行機構無關。
如果長時間如此，抵押文化對金融業(yè)發(fā)展有相當負面的影響。要想做到真正的改變就是要強化信用貸款，建立信用機制。真正的安全不是抵押物，而是人們的信用。
我們講大數據對金融影響，首先要有思維上的認識變化。信用看不見，摸不著，但大數據的方式可以幫助還原一個人，甚至一群人的信用輪廓，讓個人或者群體的信用變得金光燦燦，觸手可及。這將是根本性的改變，并產生巨大的影響。
大數據的應用例子中，對于天氣預報的實踐是人們津津樂道的——沒有人可以準確地預測天氣，因為變量太多，大到日月星展，中到洋流大氣，小到人的環(huán)境行為的偶然因素，都會對其產生影響，但氣象學家通過氣象大數據的分析，加上并行的處理技術，人們做到了從數據中找到規(guī)律，實現更準確的氣象預測。個人的信用評估和實現氣象預測有非常類似之處，一個人或者群體的信用好壞取決于很多的變量，而且信用本身不是靜態(tài)的，而是一個動態(tài)的行為特征的體現——資產、收入、消費、個性、習慣、社交網絡等等都是會對信用產生影響。個體信用正式通過各種行為決定的，但是體現一個人的信用的行為并非是全無規(guī)律的。
通過大數據，可以很好地通過對個體或者群體的大量信用行為進行收集、整理、分析，只要把這些糅合在一起時，會發(fā)現很多客觀規(guī)律，使得人的信用立體化，從而實現對于個體或群體信用的預計。
互聯(lián)網技術革新本身也推動了大數據成為可能。云計算、SNS、移動互聯(lián)網等技術的發(fā)展，使得大量數據的生產和連通變成現實；非結構化數據庫技術的發(fā)展，使得數據收集的要求大大降低；存儲技術的發(fā)展，使得大規(guī)模數據存儲得以實現；并行處理計算，使得數據可以得到高速處理，更快獲得結果、應用；各種算法、機器智能化學習的成熟等等又進一步促進大數據的應用發(fā)展。
所以，我們可以做到存儲處理所有數據，而不是存儲抽樣數據，并且可以將粒度從整體面向個體。這也帶來一系列變革，主要涵蓋以下幾種：
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