大数据金融课件

第八章大数据金融高等院校电子商务专业本科系列教材第八章大数据金融高等院校电子商务专业本科系列教材1第八章大数据金融学习目的与要求：掌握大数据金融的含义、特点；理解大数据金融的运营模式；了解大数据金融的发展趋势知识要点：大数据与金融结合的优势；大数据金融的实际应用；大数据金融面临的机遇、挑战与发展趋势。关键术语

大数据；大数据金融；平台金融；供应链金融；大数据征信第八章大数据金融学习目的与要求：2第一节大数据金融概况1.大数据金融的含义2.大数据与金融结合的优势3.大数据金融的特点第八章大数据金融第一节大数据金融概况1.大数据金融的含义2.大数据与金3第一节大数据金融概况1.

大数据金融的含义

大数据金融指的是将巨量非结构化数据通过互联网和云计算等方式进行挖掘和处理后与传统金融服务相结合的一种新的金融模式，它是一种相比于传统金融更加透明、参与度更加广泛、体验更好、效率更高的新兴金融模式。

广义的大数据金融，包括整个互联网金融在内的所有需要依靠发掘和处理海量信息的线上金融服务。

狭义的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上历史数据的分析，对其进行线上资金融通和信用评估的行为。第一节大数据金融概况1.大数据金融的含义4第一节大数据金融概况2.大数据与金融结合的优势大数据的技术优势大数据与金融的天生适应性

金融发展对大数据技术的依赖性第一节大数据金融概况2.大数据与金融结合的优势大数据的大数5

第一节大数据金融概况依托于互联网而存在的大数据技术先天具有开放性和多边性。随着云计算技术的发展，对海量数据的发掘和处理工作已经变得十分快捷与便利。由于系统兼具程序开发的开放性和数据处理的封闭性，既能够通过技术手段对数据的处理工作进行编程得到精准的二次信息，也能够保证在处理过程中，不会以掺杂主观和经验性因素。大数据会产生自身的数据更新，随着数据的不断增加，对以往无效历史信息的更替以及对二次信息的使用都能够使整个系统更加具有效率和准确性。（1）大数据的技术优势第一节大数据金融概况依托于互联网而存6第一节大数据金融概况大数据推动了传统金融机构的战略转型，并为金融机构的未来竞争带来新鲜的血液。大数据技术的应用提高了金融系统的运行效率，并降低金融机构的管理和运营成本。降低金融行业的信息不对称程度，增强风险控制能力。基于大数据技术的公开性，互联网金融的监管和改革工作也将在未来得到解决。（2）大数据与金融的天生适应性第一节大数据金融概况大数据推动了传统金融机构的战略转型，并7第一节大数据金融概况从需求角度考虑从效率角度考虑从安全角度考虑（3）未来金融发展对大数据技术的依赖性第一节大数据金融概况从需求角度考虑从效率角度考虑从安全角度83.大数据金融的特点

第一节大数据金融概况产品展示渠道网络化风险管理数据化信息不对称性低效率高金融服务边界扩大产品的实用性和可被接受程度高3.大数据金融的特点第一节大数据金融概况产品展示风险管理91－10第二节大数据金融的运营模式供应链金融模式大数据金融征信平台金融模式1－10第二节大数据金融的运营模式供应链金融模式大数据金10第二节大数据金融的运营模式1.平台金融

模式2.供应链

金融模式3.大数据

金融征信第八章大数据金融第二节大数据金融的运营模式1.平台金融2.供应11

第二节大数据金融的运营模式1.平台金融模式

平台金融模式是指企业利用互联网电子商务平台，凝聚资金流、物流、信息流，通过互联网平台多年运营所积累的大量数据，向平台上的商户或个人提供金融服务的方式。

2.供应链金融模式

供应链金融模式是指供应链中的核心企业利用其所持产业链的上下游资源优势，充分整合供应链资源和客户资源而为整个供应链上的其他各个参与方提供融资渠道的金融模式。第二节大数据金融的运营模式1.平台金融模121－13表8-1供应链金融与传统融资方式对比第二节大数据金融的运营模式1－13表8-1供应链金融与传统融资方式对比第二节大

3.大数据金融征信大数据征信是指通过采集个人或企业在互联网交易或业务以及使用互联网服务中留存下来信息数据，并结合线下渠道采集的相关信息，利用云计算等技术手段进行信用评估和评价的活动。例：芝麻信用

电商平台采集用户网上各类大数据（交易数据、社交数据、购物行为数据等），经过芝麻信用分析模型进行数据处理，形成客户征信报告，供其他机构进行放贷信用评估的依据。第二节大数据金融的运营模式3.大数据金融征信第二节大数据金融的运营模式14第三节大数据金融发展趋势1.大数据金融的发展机遇2.大数据金融面临的挑战3.大数据金融的发展趋势第三节大数据金融发展趋势1.大数据金融的发展机遇2.大数151.大数据金融的发展机遇实体产业需要大数据金融的支持互联网企业自身转型需要第三节大数据金融发展趋势1.大数据金融的发展机遇实体产业需要大数据金融的支持互联网企162.大数据金融面临的挑战金融服务与社交网络的进一步融合处理好与数据服务商的竞争、合作关系加强大数据的核心处理能力加强风险管控，确保大数据的安全第三节大数据金融发展趋势2.大数据金融面临的挑战金融服务与社交网络的进一步融合处理好173.大数据金融的发展趋势大数据金融跨界发展大数据金融服务多样化大数据金融专业化第三节大数据金融发展趋势

大数据金融凭借高度数据化的管理和运作模式，在互联网发展的今天有着不可替代的地位，并将进一步渗透到各行各业的每一个角落，不断地促进金融生态的发展。3.大数据金融的发展趋势大数据金融大数据金融大数据金融第三节18思考题大数据金融指的是什么？它在金融领域里有哪些应用？大数据金融的运营模式有哪些种类？如何看待大数据金融的发展趋势？思考题大数据金融指的是什么？它在金融领域里有哪些应用？19第八章大数据金融高等院校电子商务专业本科系列教材第八章大数据金融高等院校电子商务专业本科系列教材20第八章大数据金融学习目的与要求：掌握大数据金融的含义、特点；理解大数据金融的运营模式；了解大数据金融的发展趋势知识要点：大数据与金融结合的优势；大数据金融的实际应用；大数据金融面临的机遇、挑战与发展趋势。关键术语

大数据；大数据金融；平台金融；供应链金融；大数据征信第八章大数据金融学习目的与要求：21第一节大数据金融概况1.大数据金融的含义2.大数据与金融结合的优势3.大数据金融的特点第八章大数据金融第一节大数据金融概况1.大数据金融的含义2.大数据与金22第一节大数据金融概况1.

大数据金融的含义

大数据金融指的是将巨量非结构化数据通过互联网和云计算等方式进行挖掘和处理后与传统金融服务相结合的一种新的金融模式，它是一种相比于传统金融更加透明、参与度更加广泛、体验更好、效率更高的新兴金融模式。

广义的大数据金融，包括整个互联网金融在内的所有需要依靠发掘和处理海量信息的线上金融服务。

狭义的大数据金融指的是依靠对商家和企业在网络上历史数据的分析，对其进行线上资金融通和信用评估的行为。第一节大数据金融概况1.大数据金融的含义23第一节大数据金融概况2.大数据与金融结合的优势大数据的技术优势大数据与金融的天生适应性

金融发展对大数据技术的依赖性第一节大数据金融概况2.大数据与金融结合的优势大数据的大数24

第一节大数据金融概况依托于互联网而存在的大数据技术先天具有开放性和多边性。随着云计算技术的发展，对海量数据的发掘和处理工作已经变得十分快捷与便利。由于系统兼具程序开发的开放性和数据处理的封闭性，既能够通过技术手段对数据的处理工作进行编程得到精准的二次信息，也能够保证在处理过程中，不会以掺杂主观和经验性因素。大数据会产生自身的数据更新，随着数据的不断增加，对以往无效历史信息的更替以及对二次信息的使用都能够使整个系统更加具有效率和准确性。（1）大数据的技术优势第一节大数据金融概况依托于互联网而存25第一节大数据金融概况大数据推动了传统金融机构的战略转型，并为金融机构的未来竞争带来新鲜的血液。大数据技术的应用提高了金融系统的运行效率，并降低金融机构的管理和运营成本。降低金融行业的信息不对称程度，增强风险控制能力。基于大数据技术的公开性，互联网金融的监管和改革工作也将在未来得到解决。（2）大数据与金融的天生适应性第一节大数据金融概况大数据推动了传统金融机构的战略转型，并26第一节大数据金融概况从需求角度考虑从效率角度考虑从安全角度考虑（3）未来金融发展对大数据技术的依赖性第一节大数据金融概况从需求角度考虑从效率角度考虑从安全角度273.大数据金融的特点

第一节大数据金融概况产品展示渠道网络化风险管理数据化信息不对称性低效率高金融服务边界扩大产品的实用性和可被接受程度高3.大数据金融的特点第一节大数据金融概况产品展示风险管理281－29第二节大数据金融的运营模式供应链金融模式大数据金融征信平台金融模式1－10第二节大数据金融的运营模式供应链金融模式大数据金29第二节大数据金融的运营模式1.平台金融

模式2.供应链

金融模式3.大数据

金融征信第八章大数据金融第二节大数据金融的运营模式1.平台金融2.供应30

第二节大数据金融的运营模式1.平台金融模式

平台金融模式是指企业利用互联网电子商务平台，凝聚资金流、物流、信息流，通过互联网平台多年运营所积累的大量数据，向平台上的商户或个人提供金融服务的方式。

2.供应链金融模式

供应链金融模式是指供应链中的核心企业利用其所持产业链的上下游资源优势，充分整合供应链资源和客户资源而为整个供应链上的其他各个参与方提供融资渠道的金融模式。第二节大数据金融的运营模式1.平台金融模311－32表8-1供应链金融与传统融资方式对比第二节大数据金融的运营模式1－13表8-1供应链金融与传统融资方式对比第二节大

3.大数据金融征信大数据征信是指通过采集个人或企业在互联网交易或业务以及使用互联网服务中留存下来信息数据，并结合线下渠道采集的相关信息，利用云计算等技术手段进行信用评估和评价的活动。例：芝麻信用

电商平台采集用户网上各类大数据（交易数据、社交数据、购物行为数据等），经过芝麻信用分析模型进行数据处理，形成客户征信报告，供其他机构进行放贷信用评估的依据。第二节大数据金融的运营模式3.大数据金融征信第二节大数据金融的运营模式33第三节大数据金融发展趋势1.大数据金融的发展机遇2.大数据金融面临的挑战3.大数据金融的发展趋势第三节大数据金融发展趋势1.大数据金融的发展机遇2.大数341.大数据金融的发展机遇实体产业需要大数据金融的支持互联网企业自身转型需要第三节大数据金融发展趋势1.大数据金融的发展机遇实体产业需要大数据金融的支持互联网企352.大数据金融面临的挑战金融服务与社交网络的进一步融合处理好与数据服务商的竞争、合作关系加强大数据的核心处理能力加强风险管控，确保大数据的安全第三节大数据金融发展趋势2.大数据金融面临的挑战金融服务与社交网络的进一步融合处理好363