信息时代大数据技术在互联网金融领域的应用分析

于世昊 福州大学至诚学院

引言：近几年来，互联网技术在我国得到充分发展，其技术优势不断影响着我国的社会生产、生活等各个方面，在这样的社会技术环境之下，我国金融行业也受到影响，不断将金融服务以互联网的形式进行呈现，如金融第三方支付、P2P模式等等，极大程度地提高了金融行业的工作效率和服务水平。同时，近几年来，我国社会对于金融行业的需求也愈来愈高，金融行业的整体工作挑战愈来愈大。基于此，互联网金融应运而生，成为社会大众生产、生活过程中必不可少的关键金融业务模式。然而，虽然金融业同互联网技术的融合能够大大提高金融业务的工作效率，利于社会大众生产、生活便利性的提高。但是，在实际的融合过程中，互联网金融业也存在着一些问题。在互联网金融行业快速发展的同时，其行业内部的不安全性也不断凸显出来，伴随着较为深刻的风险隐患甚至于违法行为。对此，相关工作技术人员应该引起重视，积极对互联网金融发展予以关注，不断采取专业性措施打造完善的互联网金融体系，从而更好地促进金融行业健康发展，降低互联网金融行业的风险漏洞，在保证社会大众金融业务办理便利的同时，推动金融业务安全系数的提高。

一、相关基础性概念

（一）大数据内涵

大数据，指的是不同于之前传统的数据处理库，而是数据含量大、数据分析难度大、规模巨大的数据集合，需要新型的数据分析处理方式才能发挥作用的信息资产。因此，大数据并不是简单的数据规模总和，而是指数据资源同大数据处理分析技术的结合。大数据是未来科技时代发展的关键引擎，是信息时代与人类社会的桥梁[1]。

而大数据在当前时代环境下主要具备以下特点：

1.数据容量大

随着我国网络信息技术的发展，传统数据不能适应于时代的发展，现代急需大量的数据分析处理，加之互联网的兴起，网络数据更能快速的运输数据，将数据进行汇总。所以从传统数据单位的MB、GB、TB到大数据的PB、EB、ZB。大数据时代已将传统数据所替代并将继续发展。

2.数据类型多样

大数据主要寄托于网络技术，在丰富多彩的网络世界有许多种不同的信息，因此大数据也分为许多种类型。例如：网络的日志、网页、图片、音频、视频、地理位置信息等等这样的数据，共同绘制出大数据的清晰形状。

3.价值提取难度大、隐藏价值高

大数据不同于传统的数据，大数据的价值涵盖于社会的方方面面。但是由于大数据的信息量过大，大数据详细信息难以被捕捉，而表象数据不能充分发挥大数据的真正价值，只有通过专业的分析模式和运算手法才能将大数据的价值从深入提取出来，更好的发挥其价值，有助于社会、企业的经济得到发展。

4.高速的时效性

伴随着互联网技术的发展，数据信息的产生与传播远远不是我们可以想象的，传播速度极快，传播通道较多。因此，数据的产生和处理速度是火箭式的、飞跃式的，导致数据与时间相挂钩，形成特有的时效性。因此数据分析与处理的高速度、高精准成为大数据分析模式的一大要求。

（二）互联网金融概念

互联网金融实质上就是电子金融，其主要就是借助互联网技术完成相应的金融业务，如当前最为常用的移动支付、云计算金融业务。这种金融业务模式是现代技术融入传统金融服务产生的，是现代社会不断发展的必然结果，其作为一种新型的金融发展模式，具有支付媒介的关键性作用，能够帮助社会大众快速完成支付工作。并且，互联网金融既采用传统金融模式中的业务优势，又将现代互联网技术充分融入于金融业务之中，充分凸显新与旧的结合。加之，当前我国社会大众对于金融服务的需求愈来愈强烈，而现代互联网金融模式刚好能够极快地完成社会大众的金融需求，满足社会大众的金融需求。并且，整体的金融交易过程更加透明化、公开化，充分将客户的意愿吸收进来，在提高服务质量的同时，有效降低金融行业的中间成本，利于金融业务的长期开展[2]。

二、大数据技术在互联网金融领域中的应用

（一）大数据征信系统

大数据征信系统的发展是征信工作不断完善的最终结果，其通过扩展征信体系的数据范畴，积极利用大数据等先进技术手段的技术优势以及大数据服务理念不断推动征信评价系统的发展，从而促进整个社会征信体系都有着信息技术的加持，有利于征信系统在当前社会环境下的发展。相较于传统的征信系统模式，当前的大数据征信系统具有更为全面的能力优势，其借助现代信息技术，积极运用云计算方式，将涉及到征信工作的所有相关数据都通过计算机进行录入，能够有效增加征信系统数据计入工作的效率。其次，借助这样的工作模式，还能够避免主观人员的干扰因素，提高征信评价体系的真实性和公正性。大数据征信系统由于具备这些技术优势，因此在面对愈来愈多的征信工作时，也能够游刃有余，充分保证征信工作的高效性，十分适合当前我国的社会环境，能够充分满足社会的需求。此外，大数据征信系统自身还有明显的经济性。大数据征信系统主要是利用计算机等信息技术完成征信工作，相较于传统的征信工作系统来说，可以充分解放人工劳动力，大大减轻系统的整体人工费用负担。只需要将资金投入于大数据征信系统的设备以及知识产权两方面，长期运行下，低成本优势会逐渐凸显出来。最后，大数据征信系统还有明显的联动性。这在当前社会环境下极为方便，相较于传统的征信系统，该系统在进行数据录入时，一旦出现数据变更，就可以联系到各个大数据平台，进行同时更改，保证征信评价结果和信用信息的同步[3]。

互联网金融最为明显的弊端就是金融风险不断增加，对此，积极对互联网金融风险控制成为互联网金融发展的重要突破点。而要想构建完善的互联网金融风险控制体系，前提就是建立征信系统，从而保证行业数据逐渐细化，提高征信系统的联系性。在构建征信系统时，不能够仅仅依靠于金融企业独立完成，应该积极向政府寻求帮助，利用政府的统筹性，积极将社会各大银行和互联网公司联系起来，充分进行资源共享，保证金融数据资源的整体性，构建一个信息资源共享服务平台。基于此，征信系统必然会以大数据智能分析技术为基础，这已经成为征信系统未来的发展方向。这样的征信系统构建模式，极利于控制互联网金融的风险[4]。

（二）互联网大数据技术

互联网大数据技术是针对数据进行后期的加工、分析工作，其能够借助互联网自身的海量性特点，积极从各个渠道获取丰富的数据信息。从金融行业角度来看，互联网大数据技术首先可以对海量的电商平台、社交平台、消费点评网站获取相应的数据信息。从而收集到各个生产商之间的交易数据以及客户对于交易的评价和自身的信用信息，方便金融机构进行数据统计工作。其次，还能够对微信、微博等社交平台进行数据统计，方便了解到社会客户的兴趣爱好以及社会需求等等信息，利于金融机构作出一些社会的金融判断。其中，所应用的数据获取技术就是依靠于互联网数据联系技术、大数据存储技术、数据库分析技术以及网站官方授权所进行的综合性应用，从而获取到海量的关键数据信息。而后期的数据挖掘技术则是在数据获取技术上进行的深层次分析工作，技术人员从数据库中提取相关数据，将具有危害性、潜在风险性以及具有高度价值的信息数据提取出来，随后在利用可视化技术、统计学、人工智能技术等技术进行展现和推理工作，这就是数据挖掘的实质。互联网大数据技术借助数据挖掘，就能够对潜在的数据进行相互联系与分析，帮助金融机构决策者调整工作策略，有利于提高金融决策的正确性，能够大大降低金融风险，保证互联网金融的长期稳定发展[5]。

三、互联网金融行业的发展建议

（一）利用大数据技术构建征信系统

征信系统是互联网金融长期发展重要系统，是防止金融风险的关键系统。而在构建大数据征信系统时，主要从三个方面开展。首先，是需要加快征信立法工作，借助政府的力量开展征信系统建设工作。当前，随着我国经济的不断发展，我国社会对于征信体系愈来愈重视，征信行业得到充分的发展。然而，征信企业在落实征信工作时，却缺乏立法支持，无法为征信系统的发展进行指导，也不能够提高征信工作的权威性。基于此，相关政府单位应该予以重视，积极对征信立法工作进行完善。其次，还需要扩大征信数据的来源。当前，金融行业在利用大数据进行征信工作时，其数据主要是来源于互联网平台以及银行交易数据。这样的数据较过去的传统征信模式来说已经有明显的提升，但是同发达国家相比，还是有着不小的差距。整体的信息数据整合程度还不够统一，这就需要互联网金融行业和政府积极合作，不断扩大数据来源，以此来为社会大众提供金融服务。最后，还要注重隐私数据保护工作。互联网金融行业的大部分业务都是借助互联网技术进行，依靠于信息数据传输技术。在此过程中，很有可能导致用户信息泄露，极不利于用户使用的安全性，也不利于金融企业后期的服务工作。对此，应该积极加强对用户信息的保护工作，制定金融业务数据制度，保证在进行金融征信系统数据采集时，能够严格按照预期规范来进行，减少数据泄露的可能性。

（二）注重互联网创新

近几年来，我国互联网技术得到飞速发展。但是，同发达国家相比，我国的互联网金融行业还不够成熟，整体的发展还需完善。尤其是在法律监管、金融产品方面，需要联合相关政府共同打造良性发展的互联网金融体系。对此，首先应该加大技术投入，积极对互联网金融产品进行打造，培养专业性人才，保证金融产品能够适应于当前社会的发展需要。其次，还应该注重互联网金融的监管工作，这就需要联系有关政府，不断出台各种法律法规，以此来规范互联网金融的发展，有效整治行业乱象[6]。

四、结束语

综上所述，随着社会的转型发展，我国社会的金融行业得到飞速发展，并逐渐呈现于互联网技术融合的趋势。基于这样的发展趋势，应该充分认识到互联网金融同传统金融的不同，进一步扶持互联网金融的发展，突出互联网金融的价值。此外，还应该注重市场乱象控制，把控金融风险，遏制互联网金融中的“虚高”势头，保证金融行业高质量稳步发展。