大数据在互联网金融领域应用的论文10000字开头

回答内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]

你好！大数据在当今社会任何一个领域都有很大用处，比如金融领域，这样可以通过大数据帮助投资者投资

车险。其实根据车主的日常行车路线、里程、行车习惯、出险记录、职业、年龄、性别，可以给出非常不同的定价。

大数据在金融领域有何应用？现在的倒数据，财长的火，他可以对你分析经融领域的行情，所以说非常的有用

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事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

大数据在金融行业的应用与挑战A 具有四大基本特征金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球最大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供实时数据、财务分析等。随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临崩盘，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。具体来说，大数据具有四大基本特征：一是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。二是数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。B 重塑金融行业竞争新格局“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。美国大数据发展走在全球前列。美国政府宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在政府体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国政府推出Dv政府数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马政府推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用政府资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。C 打造高效金融监管体系大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来，作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗全球每年因欺诈造成的经济损失约7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球最大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等政府部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国政府利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国最佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。D 数据整合困难应用经济指标预测系统分析市场走势IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化当今搜索引擎、社交网络和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅76%的平均收益率。美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。提供广泛的投资选择和交易切换日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，最低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。利用云端数据库为客户提供记账服务日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。为客户定制差异化产品和营销方案金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求最大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。催生并支撑人工智能交易“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。推动金融产品和服务创新E 面临三大挑战目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。数据安全暗藏隐患大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国H就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。人才梯队建设任重道远人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。

大数据技术在金融行业中的典型应用近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。大数据在金融行业的典型应用场景大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。第一，数据体量大（Volume），海量性也许是与大数据最相关的特征。第二，数据类型繁多（Variety），大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三，价值密度低（Value），大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。第四，处理速度快（Velocity），大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。金融大数据的典型案例分析为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。百度的搜索技术正在全面注入百度金融。百度金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。百度“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为百度内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。金融大数据应用面临的挑战及对策大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。

大数据在互联网金融领域应用的论文10000字题目

摘要：互联网金融的快速发展给传统金融业带来越来越大的影响和冲击。面对这一新变化、新挑战，金融机构应该如何看待与应对？本文从互联网金融的内涵、表现形式及最新发展出发，分析其对传统金融业发展方向、结构转变及战略创新选择等方面的影响。关键字：互联网金融传统金融影响随着我国金融深化和金融改革进程的加快，互联网金融浪潮的兴起，对传统金融部门、金融市场效率、金融交易结构，甚至整体金融架构都将产生深刻的影响。互联网金融促进了传统金融机构和新兴机构的相互竞争，涌入的"搅局者”不断增多，尤其是非银行业金融机构及第三方支付等互联网金融抢食包括信贷、财富管理、资产管理、证券保险等在内的金融业务，给传统金融业带来越来越大的影响和冲击，面对这一新变化、新挑战，金融机构应该如何应对？本文拟对此作粗浅的探讨。一、互联网金融的内涵目前，有关互联网金融内涵的表述有多种，界定尚不统一。在此，笔者初步归纳认为：互联网金融是通过互联网、移动互联网等工具，介入传统金融业务过程的一种混合金融。从广义金融角度来看，互联网金融，包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式。从狭义的金融角度来看，互联网金融是涉及货币的信用化流通支付的相关层面，也就是资金融通依托互联网来实现的方式方法都可以称之为互联网金融。当前互联网金融格局由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构的互联网金融主要包括传统金融业务的网上银行创新以及电商化技术创新等。非金融机构的互联网金融主要由凭借商业性互联网技术进行资金运作的电商企业、人人贷（P2P）模式的网络借贷平台、众筹模式的网络投资平台、理财类的手机理财APP 以及第三方支付平台等组成，是以互联网体系与思维去打造类金融业务，运用互联网的特性去完成金融的渠道、借贷、信息、销售、客户管理等工作。传统金融人有一种看法认为，传统银行早已采用了数据化、互联网技术电子银行管理体系，所以银行也就是互联网金融。但实际上，笔者认为，由银行操控的电子网络或利用的互联网应称为金融互联网。在此，本文侧重探讨非金融机构组成的互联网金融对传统金融业的影响。二、互联网金融发展模式和表现形式第一种模式是银行网银，当前商业银行借助互联网渠道为公众和社会提供服务，互联网在其中发挥渠道作用。第二种模式运用电商的平台，依据大数据收集和分析进而得到信用支持，以交易参数为基点的综合交易模式。第三种模式是P2P 模式，这种模式提供了中介服务，把资金出借方与需求方2 结合在一起。平台的模式各有不同，主要有以下两类：一是担保机构担保交易模式，此类平台作为中介，不吸储、不放贷，只提供金融信息服务，由合作的小贷公司和担保机构提供双重担保。如人人贷，此类平台的交易模式多为"1 对多”，即一笔借款需求由多个投资人投资。二是"P2P 平台下的债权合同转让模式”的宜信模式。可以称之为“多对多”模式，该模式通过互联网撮合投资人和借款人之间的借贷关系，实现个人对个人贷款。第四模式通过交互式营销，充分借助互联网手段，把传统营销渠道和网络营销渠道紧密结合，使金融业实现由“产品中心主义”向“客户中心主义”的转变，共建开放共享的互联网金融平台。第五种模式实际上是一种货币基金模式，以支付宝打造的一项余额增值服务——余额宝为代表，用户能随时把自己支付宝中的钱支付到余额宝中，不但免转账手续费，还可以获得收益。三、互联网金融影响下传统金融发展方向在过去的一段时间中，随着互联网等通讯技术的发展及其与金融业的融合，“互联网金融”已成为一个重要的研究方向。在研究初期，众多学者，例如Allen et (2002)、Fight(2002)等，只将互联网视为实现金融服务与交易的一个新的方式，并在此基础上讨论互联网对金融业的影响。当然，如果只从技术的角度分析该问题，相对于传统的金融业务模式，互联网凭借在信息收集及处理、产品交付与风险防范等方面的优势，必将革新传统金融业，但归根结底，这种影响只可概括为：更快。随研究的深入，更多的注意力集中在互联网对传统金融组织、运行方式的冲击，以至于一些学者认为，互联网金融是继传统金融中介和资本市场之后的第三种金融模型四、互联网金融影响下传统金融结构变化及其对互联网金融的影响“高频交易”(highfrequency trading，HFT)和“算法交易”(algorithmic trading， AT)持续增长。这一方面增加了交易的规模，另一方面也提高了金融产品的同质性。以美国为例，2003年的日均交易量为30亿股，2009年已上升为日均100亿股。与此同时，传统交易方式的占比显著下降，纽约证券交易。(NYSE)的市场份额2003年1月的80%下降到2009年12月的8%(Angel et ， 2011)。与交易量的大幅上升相反，电子交易可以减小平均交易规模，从而在交易大额头寸时更有效地节约成本。传统上需要借助交易所交易来隐藏实际规模的大额交易，如今可以通过电子交易系统的“暗池”(darkpools)控制其指令的暴露(exposure)，持续地通过较低的成本完成交易。电子交易在以”光速“进行，距离对交易的影响至关重要。Garvey & Wu(2010)的实证研究发现，电子交易成本与地理距离有显著的关系。距离交易所较近的股票市场交易员能够获得更高的指令执行质量，数据传输速度限制导致电子交易的速度产生差异，具有速度优势的交易员能够降低交易成本。市场结构的变化对金融市场的流动性、波动性和有效性产生了深刻的影响。第一，直观上看，电子交易扩大了市场规模，可以为提供更多流动性。Hendershott et (2011)的实证研究证明，算法交易提高了纽约证券交易所股票的流动性，而且整个市场的流动性也变得更加充裕。在市场波动时，算法交易相比人工交易更倾向于释放流动性。然而，电子交易在增加流动性供给的同时，也增加了流动性需求，而且后者还可能减少市场流动性并导致利差扩大(Kumar et ， 2011)。第二，电子交易通常在收市时平仓，交易员会在交易日结束的最后一分钟里卖出大额头寸，这有可能导致价格的显著变化，从而增加市场波动性。而且，高频交易的交3 易策略，如动量策略（momentum strategy)也可能会加剧市场的短期波动。最近的例子是2010年5月6日道琼斯指数的”闪电崩溃“。虽然高频交易并非引发崩溃的原因，但其随后的反应引起了巨大的卖出压力，加剧了市场波动(Kirilenko et ， 2011)。然而，观测期改变会影响实证检验的结果，如Chaboud et (2009)对外汇市场的研究发现，算法交易与市场波动性负相关。第三，对市场有效性的研究主要集中在电子交易的价格发现机制。Hendershott & Riordan(2009)认为，电子交易作为稳定投机者(stabilizing speculator)，其对流动性的供给和需求使市场价格更加有效。“暗池”交易会损害价格发现的有效性，同时降低市场的波动性(Ye， 2011)。引入流动性因素后，Zhu(2012)的模型证明，"暗池"可以提供价格相关信息，有助于价格发现，但会降低流动性。五、互联网金融影响下传统金融的战略创新选择（一）积极提升银行传统业务优势，提高金融服务水平。不容否认，当今银行在经济调控、风险控制、社会征信、庞大的线下客户及专业服务等方面还具有强大优势，但也存在不少弱性和缺失。因此，金融机构要积极创新，不断提升银行的传统业务水平，改进账户管理、支付结算、存贷款流程等基础性金融服务，以优质服务赢得市场，赢得客户（二）积极开拓电子、移动、智能银行。银行要加快转型步伐，提升网络银行、手机银行等支付工具功能，依托移动通讯、互联网，改进和开拓网上银行、手机银行、iPad 银行、微信银行等电子银行“家族”业务，提供客户远程服务，向公众提供更加便捷、高效的现代金融服务。目前，北京银行已推出“直销银行”，光大银行推出“智能银行展示中心”，广发银行推出了“智能金账户，具备自动余额理财、自动申购赎回货币基金、自动还信用卡等功能。这些环节均需银行开放端口和数据，目前，互联网金融产品还很难实现。（三）加强互联网金融合作。互联网线上天量客户以及大数据优势，对传统金融偏爱的线下模式形成巨大冲击。银行要取长补短，积极把握与互联网企业及平台的合作机会，充分利用互联网平台数据量大的特点，把握客户信用记录，提高客户信用评级精确度，了解客户购买力与消费习惯，提供更合适的金融产品与服务金融方案。近期，民生银行已与阿里在理财业务、直销银行业务、互联网终端金融、IT 科技等方面开启合作战略，以传统基础金融优势激发互联网金融的

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

大数据在互联网金融领域应用的论文10000字怎么写

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号，经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

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事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

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