近兩年來，金融行業的競爭已經在網絡平臺上全面展開。大數據時代，這種競爭終究是“數據為王”。為什麽大數據在互聯網金融領域有如此重要的作用？業內人士認為，“互聯網加金融”有* * *享受，提供“大數據”和更充分的信息，即通過更好的價格信號，幫助協調不同經濟部門的分散決策。
信息占據核心地位。
信息在金融市場中占據核心地位。金融市場是資本配置和監管的制度安排，資本配置和監管本質上是信息問題。因此，金融市場是信息生產、傳遞、擴散和利用的市場。
在“互聯網加金融”的時代，信息的傳遞和擴散更加便捷，信息的生產成本更低，信息利用的渠道和方式更加多樣化，享受信息越來越容易。這種* * *享受不僅包括不同金融機構之間的信息共享，還包括金融機構與其他行業、金融機構與監管機構、企業之間的信息共享。
信息的共享以及由此產生的“大數據”降低了單個金融機構獲取和篩選信息的成本，提高了信息的利用效率，使信息的生產和傳播充分順暢，從而大大降低了信息的不完全性和不對稱性。“大數據”不僅使投資者能夠獲得各種投資產品的價格以及影響這些價格的因素的信息，而且使資金籌集者能夠獲得不同融資方式的成本信息，管理部門能夠獲得金融交易是否正常進行以及各種規則是否得到遵守的信息，從而使金融系統中的不同參與者能夠做出自己的決定。
正確看待大數據征信
互聯網金融的發展催熱了P2P市場，同時也反映出風控體系建設的不足。P2P跑路的主要原因是風控不足，體現在“重擔保輕風控”、“重線上風控輕線下調查”。
目前大部分P2P平臺“重擔保，輕風控”的想法是不正確的。擔保是外因，風控是內因。壹味強調外部因素而不解決自身問題，是不可能實現良好運營的。互聯網金融的風險管理不在規則裏，但最基本的風險邊界應該是保證投資者的資產安全。這些平臺只有守住安全底線，才能健康成長。所以P2P平臺的根本安全底線是加強對自身對象的風險控制。
另壹方面，風險控制又可分為貸前、貸中、貸後風險控制。目前，壹些P2P平臺從壹開始就缺乏貸前風險控制。貸前風控最重要的是實現“線下調查”，即通過線下實地走訪、檢查等方式交叉核實、驗證客戶信息的真實性，包括對借款人銀行流水、征信報告、財產證明、工作證明的審核，通過審核評估借款人的還款能力。這些線路中的風控是必不可少的。不要迷信或誇大“互聯網+”的效率和好處。線上大數據和線下實地考察壹定要結合起來。
基於大數據和個人征信的風控方式有很多，大數據征信是實現P2P風控的創新方式。但是，也需要正確對待。既不能要求大數據征信壹步登天，也不能壹下子帶來質變；也不能嚇人。有創新的時候，就會以各種名義去追，去攔截。而是需要給予更多理性的寬容和試錯空間，在漸進式創新中不斷完善大數據征信體系。
當前的困難:
壹個是數據的虛擬性和“信息噪音”。雖然大數據及其分析提高了信息獲取的數量和準確性，但虛擬世界的信息爆炸所帶來的“信息噪音”使得交易者的身份驗證、交易的真實性和信用評估更加困難。反而可能在另壹個層面上強化信息不對稱的程度，更容易出現信息壟斷。
二是信用數據關聯的不確定性。信用數據是多元化的，包括朋友信用、愛情信用、事業信用等等。所謂忠孝不能兩全。壹個忠於朋友的人，未必忠於事業。對事業或工作的忠誠並不壹定意味著他的財務信用良好。大數據通過日常信用判斷金融信用的偏差。
第三，“數據孤島”無法實現數據共享。互聯網平臺有很強的規模效應。平臺越大，越容易產生數據和使用數據。比如阿裏小貸，主要依靠賣家積累的海量交易信息和資金流，也可以通過大數據的分析，在幾秒鐘內完成對商戶的授信。但阿裏小貸的數據不能提供給其他公司。因此，下壹步應該是促進數據的整合和共享。
玩轉大數據風控系統
傳統的風險控制模式更註重靜態風險，對風險進行預測。P2P市場讓越來越多的傳統金融企業向互聯網金融轉型。大數據技術要實時把握風險，做好兩件事:大數據和雲計算的結合，大數據的流式模式。
大數據和雲計算的結合實現了實時監控。雲計算為大數據的實時把握提供了硬件基礎，可以實現秒級的數據采集、分析和挖掘。流處理模式實現了靜態風險和動態風險的有效結合。壹類人習慣先保存信息，然後壹次性處理掉，也叫批量處理，比如定期處理過期郵件；另壹類人喜歡壹點壹點的處理信息，直接過濾掉無用的信息，保存有用的信息。後者是流處理的基本範式，實現實時監控。
如何根據企業自身的發展和業務方向來玩轉大數據風控系統，使其發揮最大的作用？我覺得要重視“海量數據”。要意識到互聯網“長尾效應”的作用，關註公眾數據，了解公眾心態，在歸屬感、成就感、參與感上下功夫。
還需要將業務驅動轉變為數據驅動。理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值，尋找看似零散的數據背後的消費邏輯。此外，與公司數據相關的IT部門也要從“成本中心”轉變為“利潤中心”。要充分認識大數據是核心競爭力，重視其挖掘和預測能力。
當然，實時大數據風控需要多方面的探索。如何借助大數據建立終身風控體系，形成貸前、貸中、貸後的流程管理體系和決策體系。此外，要加強對信貸數據相關性的研究和數量模型的開發。金融信貸(主要指貸款數據)的可獲得性比日常信貸數據更難。以金融信用為中心，通過日常信用構建個人信用評價體系。