焦瑾璞：互聯網金融行業創新要規避四大風險

央行金融消費權益保護局局長焦瑾璞

互聯網金融的發展正呈現個性化、碎片化、微小化等特征，在這一基礎上，過去的普通消費者已經轉變成為金融消費者，加強金融消費者權益保護應是互聯網金融發展的題中應有之義。如今，風口上的互聯網金融行業所面臨的問題主要體現在信息透明度、個人隱私保護、糾紛調節機制這三個方面，因此，在互聯網金融行業進行創新的同時必須要注意規避四個領域的風險：支付領域、清算領域、電子貨幣/虛擬貨幣領域以及打著普惠金融的幌子搞非法集資和借貸領域。與此同時，金融消費者也需要提升自己的金融素養和金融知識水平。

李曉：最高法將繼續出具互聯網金融行業司法解釋

最高法政策研究室高級法官李曉

互聯網金融的創新彌補了傳統金融業的不足，但創新也是一把雙刃劍，其帶來新活力的同時，也對我國金融業健康發展、金融監管、消費者權益保護提出了非常嚴峻的挑戰。就P2P平臺的風險防范建議如下：1、金融監管部門要盡快制訂P2P平臺的規則，合理設定一個業務邊界，明確平臺本身可為和不可為的事項；2、嚴厲打擊假借P2P網貸非法集資的犯罪，同時提高消費者的自我保護意識；3、P2P網絡借貸平臺自身應該審慎經營，一方面經營者應該審慎履行核查義務、防范風險，另一方面經營者應該避免經營的異化；4、加快P2P網貸的風險機制建設，加大預警力度，及時發現風險、防范風險。如今，最高法已經開始關注互聯網金融的快速發展，并出具了一些司法解釋和規范性文件來進行規范。

李愛君：建立一套系統性的互聯網金融風險控制體系

中國政法大學金融創新與互聯網金融法制研究中心主任李愛君

就互聯網金融的概念而言，首先，互聯網金融的本質還是金融；其次，互聯網金融是金融利用互聯網技術進行的創新；第三，互聯網金融實質上是金融發展歷史的一個階段。從風險角度看，互聯網金融的創新也帶著其特有的風險特征，首先，就是金融制度和互聯網技術的二層性風險；其次是個人隱私保護的風險；第三是系統性風險，這種系統性風險與傳統金融機構明顯不同，不僅有跨行業的風險，如跨小貸公司、擔保機構等等，還有跨區域的風險。

目前，互聯網金融行業缺乏統一的風控方法論引導和規范，不同背景的平臺風控機制和模型各不相同，導致監管很難深入風險核心，從業者也難以找到規避風險的有效途徑。借助中國政法大學金融創新與互聯網金融法制研究中心權威的金融法律研究平臺，“互聯網金融風控實驗室”將以互聯網金融風險的防范機制及創新產品的風控研究為主要內容，通過實地調研風控產業鏈上的相關企業，形成一套系統性的互聯網金融風險控制體系，并互聯網金融監管層進行相關立法諫言。

安丹方：以自身實踐為行業風控研究提供素材

金信網首席運營官安丹方

互聯網金融是一個全新的行業，由于服務對象及運營機制的不同，無法照搬傳統金融的風控方式。目前各家平臺的背景不同，相應的風控機制也呈現多樣化，但多數模式在發展過程中雖然謀取到短期利益，但也暴露出其模式的風險和短板，如果不進行完善革新，會給平臺乃至整個行業都積聚大量風險。現在整個行業都處于摸著石頭過河的階段，因此需要一個獨立權威的機構，站在一定的理論高度，結合不斷更新的實踐經驗，探索出一套適合全行業的風控標準。金信網未來愿意成為風控實驗室的基地，以自身實踐為行業風控研究提供第一手的素材，尋找最適合中國土壤的風控模型。

金信網憑借獨特O2O安全閉環風控模式，成立短短一年即實現盈利，截至目前交易量已突破40億元。同時，金信網在實踐中，研發出一套堪稱業內最嚴苛的風控標準：由“3+1”重風控審核標準組成，其中涵蓋29道風控工序及10大類別、50項信用審核資料。此外，金信網旗下還擁有一家專業的信用管理公司——信和匯誠，其在實現大量信用數據的積累同時，一直致力于開展大數據征信創新，力求通過大數據平臺實現風險識別、風險評價及風險預警。去年年底，信和匯誠獲得央行頒發的企業征信牌照，進一步夯實了金信網的風控體系。

在進一步深耕O2O的同時，金信網也在積極的布局大數據風控。一個P2P平臺想要長足發展，就必須加入真正的互聯網基因，在風控手段上進行革新，目前被行業所熱議的大數據風控是一個可以探索的方向，可以幫助很多平臺解決現有O2O模式成本過高的難題。

王晉：加強互聯網金融監管 或出臺行業風控標準

中國人民銀行條法司副處長王晉

互聯網金融首先會面臨傳統金融領域的風險，其次則會面臨來自互聯網本身的風險，因此，風控是互聯網金融的一個核心要素。相比較傳統金融機構的風險，互聯網金融的風險內容大大擴張，在具體的風控方式方法上也有所擴張。未來，互聯網金融的風控相比較傳統金融機構來講將會有一個質的提升，比如可以利用大數據、云計算等新興技術來提升風控能力和水平。

互聯網金融風控能力建設應該分兩個層面來看：一是互聯網金融機構自身的修煉；二是外在的能力建設，這種建設體現在兩個方面，一方面是法律法規，因為防范風險是金融領域規制或者監管一個相當重要的任務；另一方面是否還需要考慮對互聯網金融風控流程或者標準進行規范化，因為將互聯網金融納入監管是一個遲早的事，在納入監管之后是否對于相關從業機構的風控標準、風控流程會不會有一個宏觀上的指引。

王剛：互聯網金融風險管理應與傳統金融機構相互借鑒

國務院發展研究中心金融研究所副研究員王剛

傳統金融機構跟互聯網金融相比有如下區別：1、傳統金融機構有一個統一的資本監管框架，比如巴塞爾協議就要求商業銀行必須有足夠的資本緩釋風險，這些風險互聯網金融企業同樣也要面對；2、從風險管理的體系來看，傳統金融機構在風險治理體系上比較完善；3、不管是傳統金融機構，還是互聯網金融機構，風險管理都貴在落實。

事實上，就風險管理而言，傳統金融機構與互聯網金融機構可以相互借鑒和學習，比如，通過大數據技術來管理信用風險。互聯網風控實驗室的成立，也應該從兩個緯度深入研究：一是了解傳統金融機構現有的一些風險管理體系；二是通過與互聯網金融企業的緊密互動，把風控技術和方法進一步提升。

李愛軍：互聯網金融應尋求服務實體經濟和科技創新

北京金融局協調處副處長李愛軍

金融的核心就是經營風險，互聯網金融本質上還是金融，因此同樣也是在經營風險。首先，從政策角度講，呼吁金融相關的監管部門盡快出臺一些具體的監管辦法；其次，行業自律的問題非常重要，風控實驗室的成立對互聯網金融行業，尤其對北京互聯網金融行業的健康發展是一種推進，未來可通過加強與地方政府的合作增強行業自律；第三，從地方角度來講，征信體系建設、人才、法律制度、生態環境建設等都屬于基礎性工作，未來，地方政府也希望在金融監管部門的領導下，在互聯網金融服務實體經濟、服務科技創新等方面多做一些具體工作，促進互聯網金融行業的健康發展。

杜曉宇：互聯網金融做風控一要活著二要看爹

中國支付清算協會業務協調三部副主任杜曉宇

互聯網金融的風控怎么做？就兩個字：活著。怎么活著？還是兩個字：看爹。這個爹分三類，第一類是有親爹，比如是由大的金融機構所開設；第二類是有后爹，比如是被金融機構或者上市公司所收購；第三類是有干爹，就是與大的金融機構有合作，或者被監管層所認可。很多時候，因為有了親爹和后爹才會有干爹，也有可能有了干爹才有親爹和后爹找他。

互聯網金融的風控在新技術的應用上還不足，除了要借助結構性數據，還要借助非結構性數據，但目前非結構性數據的應用還不多，導致很多互聯網金融的風控又回到了傳統金融的風控方式上，比如評估一個人的還款意愿和還款能力，以及催收的能力和水平等。此外，建議互聯網金融行業應該建立一個統一指標和信息披露的標準，但因為各家的統計方法不同、對壞賬的認識不同等問題，所以標準的建立非常困難。

白澄宇：尋找互聯網金融時代的電視機

中國小額信貸聯盟秘書長白澄宇

在當今社會，互聯網就是人類賴以生存的電，因此，互聯網金融的創新就應該是利用像電一樣的互聯網對金融領域進行創新。什么才是真正的互聯網金融創新？首先要“尋找互聯網金融時代的電視機”，也就是說要開展只有依靠互聯網才能產生的金融創新。而就行業的風險防范而言，互聯網金融領域并非沒有法律依據，比如是否可以用非法經營罪來約束互聯網金融企業的一些經營行為，避免系統性風險的產生。

文章來源：搜狐財經

近年來，以第三方支付、P2P平臺、眾籌為代表的互聯網金融模式引起了人們的廣泛關注，該模式大量運用了搜索引擎、大數據、社交網絡和云計算等技術，有效降低了市場信息不對稱程度，大幅節省了信息處理的成本，讓支付結算變得更便捷，達到了同資本市場直接融資、銀行間接融資一樣高的資源配置效率。但由于我國互聯網金融出現的時間短，發展快，目前還沒有形成完善的監控機制和信用體系，一旦現有互聯網金融體系失控，將存在著巨大的風險。

首先是信用風險大。目前我國信用體系尚不完善，互聯網金融的相關法律還有待配套，互聯網金融違約成本較低，容易誘發惡意騙貸、卷款跑路等風險問題。特別是P2P網貸平臺由于準入門檻低和缺乏監管，成為不法分子從事非法集資和詐騙等犯罪活動的溫床。

其次是網絡安全風險大。我國互聯網安全問題突出，網絡金融犯罪問題不容忽視。一旦遭遇黑客攻擊，互聯網金融的正常運作會受到影響。

互聯網金融企業通過獲得多渠道的大數據原料，利用數學運算和統計學的模型進行分析，從而評估出借款者的信用風險，典型的企業是美國的Zest Finance。其通過分析模型對每位信貸申請人的上萬條原始信息數據進行分析，并得出超過數萬個可對其行為做出測量的指標，而這一過程在5秒鐘內就能全部完成。在進行數據處理之前，對業務的理解、對數據的理解非常重要，這決定了要選取哪些數據原料進行數據挖掘，在進入“數據工廠”之前的工作量通常要占到整個過程的60%以上。

目前，可被用于助力互聯網金融風險控制的數據存在多個來源。

一是電商大數據，以阿里巴巴為例，它已利用電商大數據建立了相對完善的風控數據挖掘系統，并通過旗下阿里巴巴、淘寶、天貓、支付寶等積累的大量交易數據作為基本原料，將數值輸入網絡行為評分模型，進行信用評級。

二是信用卡類大數據，此類大數據以信用卡申請年份、通過與否、授信額度、卡片種類、還款金額等都作為信用評級的參考數據。國內典型企業是成立于2005年的“我愛卡”，它利用自身積累的數據和流量優勢，結合國外引入的FICO(費埃哲)風控模型，從事互聯網金融小額信貸業務。

三是社交網站大數據，典型企業為美國的Lending Club，它基于社交平臺上的應用搭建借貸雙方平臺，并利用社交網絡關系數據和朋友之間的相互信任聚合人氣，平臺上的借款人被分為若干信用等級，但是卻不必公布自己的信用歷史。

四是小額貸款類大數據，目前可以充分利用的小貸風控數據包括信貸額度、違約記錄等。由于單一企業信貸數據的數量級較低、地域性較強，業內共享數據的模式已正逐步被認可。

五是第三方支付大數據，支付是互聯網金融行業的資金入口和結算通道，此類平臺可基于用戶消費數據做信用分析，支付方向、月支付額度、消費品牌都可以作為信用評級數據。

六是生活服務類網站大數據，包括水、電、煤氣、物業費交納等，此類數據客觀真實地反映了個人基本信息，是信用評級中一種重要的數據類型。

來源：中國計算機報

今年兩會，國務院總理李克強在政府工作報告中首次提出，制定“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、云計算、大數據、物聯網等與現代制造業結合，促進電子商務、工業互聯網和互聯網金融健康發展。“互聯網+”隨即成為關注和討論的熱點。而近年來的“互聯網+金融”實踐，在讓越來越多的企業和百姓享受更高效的金融服務的同時，也存在以下三方面的爭論或認識誤區。

 
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互聯網金融將顛覆現存金融體系？

互聯網金融剛興起時，互聯網和電子商務企業曾放出豪言，如同互聯網正在顛覆傳統商業一樣，必將顛覆傳統金融業和傳統銀行。但經過近兩年的發展，市場對其認識已逐步清晰。互聯網金融不可能顛覆傳統金融行業，可能只是金融變革的一種過渡形態。未來，金融與互聯網的更緊密融合，以及金融的綜合化、全能化、大眾化發展將成為必然趨勢。

互聯網金融僅能顛覆無法自我革新、跟不上時代節奏的傳統金融企業，而不是顛覆金融本身。傳統金融方式在解決大額綜合金融方案、財富管理等方面，還是占據主導地位。互聯網金融依附于傳統金融生態體系，是信息技術與金融融合的過程。也許過十年二十年回頭看，互聯網金融只是金融生態融合進化到一個更高境界的過程，是金融變革的一種過渡形態。互聯網金融并不是簡單的“互聯網+金融”，也不是復雜到與傳統金融沒有關聯，更不是在現代金融體系之外的一個異生物或類生物。互聯網金融是現代經濟進入互聯網時代，在金融上所表現出的新特征、新技術、新平臺、新模式和新實現形式。

“互聯網+金融”在銀行業的實踐就是用互聯網技術打破信息壁壘、以數據跟蹤信用記錄，用方便快捷的支付平臺和低門檻高收益的理財服務吸引個人用戶，用融資服務吸引商戶，再通過對商戶的資金流、商品流、信息流等大數據的分析，為這些中小企業提供靈活的線上融資服務，提高用戶黏度的同時，也節約了銀行自身的運營成本。雖然，互聯網企業的金融嘗試給銀行帶來一定的沖擊，但是，我們認為在一定程度上對銀行傳統業務也是一種補充，它也覆蓋了傳統銀行業務的一些盲區，因此還是有很積極的作用。總之，互聯網金融不能真正代替傳統的金融行業，它更多的是推動傳統金融機構互聯網化，搭建信息化平臺，加強用戶體驗，通過金融產業鏈分工及細化，共同促進實現金融普惠。

互聯網金融等于普惠金融？

普惠金融體系是指一整套全方位為社會全體人員，尤其是為金融弱勢群體提供金融服務的思路、方案和保障措施等。互聯網所具有的公開透明特性能夠降低信息不對稱，從而可以減少交易成本，這使得互聯網金融具有天生的普惠屬性，對于推進金融體系的擴大化、平民化和人性化，實現普惠金融具有重要意義。

但互聯網金融并不直接等于普惠金融。當前在互聯網金融發展中依然存在高端化、精英化的傾向，這種傾向在投資端和融資端均有所體現。在投資端，一些高收益的金融產品門檻居高不下，使得普羅大眾很難有效獲得高附加值的服務。在融資端，大中型企業往往能得到金融機構的全方位服務，而小微企業的融資需求長期以來得不到有效滿足。這些傾向和問題并不是互聯網金融的技術和經營管理本身能夠解決了的。

真正的普惠性的互聯網金融，并不是簡單地把金融產品平移到互聯網平臺。其最大意義在于兩方面：一是普惠金融的理念、思想和政策要深深地植入互聯網金融之中，成為互聯網金融發展的內在動力和靈魂，這樣才能實現互聯網金融的普惠性發展；二是用先進的網絡技術手段降低金融服務成本，改進服務效率，提高金融服務的覆蓋面和可獲得性，使邊遠貧困地區、小微企業和社會低收入人群能夠獲得價格合理、方便快捷的金融服務，使得人人享有平等融資權。

從互聯網的技術手段上來說，實現普惠性的互聯網金融是完全可能的，而要使普惠的思想和理念在互聯網金融發展中得到充分體現，要做的工作還很多。不僅需要互聯網思維、普惠金融思想、互聯網技術的進一步發展，更需要政策導向支持和規則的完善。

互聯網金融發展應放松管制？

僅僅從字面上看，放松管制對一些領域的快速發展是有益的，但做為金融領域的任何新技術、新業態、新模式的創新和發展，如果沒有門檻、沒有規則、缺乏監管地盲目發展，必然會引起或累積金融風險，從而可能引發系統性和區域性金融風險。互聯網金融尤其如此。由于目前的法律法規對互聯網金融機構的法律定位不明確，業務邊界模糊。互聯網金融企業的業務活動經常突破現有的監管邊界，進入法律上的灰色地帶，甚至可能觸及非法集資、非法經營等“底線”。近兩年先后發生了淘金貸、優易網等P2P網絡平臺的卷款逃跑和倒閉事件，給放貸人帶來很大的損失，影響了社會穩定。

如何適應互聯網金融快速發展的需要，制定適合互聯網金融的監管準則，如何創新監管方式，做到既能有效控制和化解互聯網金融風險，又能不阻礙互聯網金融的創新發展，這是“十三五”時期我國金融監管必須面對和解決的一個大課題。

李克強總理在十二屆全國人大二次會議的政府工作報告中提出，促進互聯網金融健康發展，完善金融監管協調機制，密切監測跨境資本流動，守住不發生系統性和區域性金融風險的底線。這是政府工作報告中首次提及互聯網金融，雖然寥寥數字，但意義深遠。因此，要加快有關互聯網金融的法律法規建設，對互聯網金融在業務準入和風險管理方面加強監管。對于互聯網金融所涉及領域，應加快建立以監管主體為主，相關金融、信息、商務等部門為輔的監管體系，明確監管分工及合作機制，避免監管重復或漏洞，防止監管套利。要嚴厲打擊違法犯罪行為，保障互聯網金融健康的發展，讓互聯網金融能夠在市場上的金融配置中發揮非常大的作用，引導和支持互聯網的競爭，從業機構通過行業自律的形式完善管理、誠信為本、守法經營。

文章來源：證券時報??? (作者系同濟大學財經研究所所長、經濟與管理學院教授 石建勛)

隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長，而云計算的誕生，更是直接把我們送進了大數據時代。“大數據”作為時下最時髦的詞匯，開始向各行業滲透輻射，顛覆著很多特別是傳統行業的管理和運營思維。在這一大背景下，大數據也觸動著互聯網金融行業管理者的神經，攪動著互聯網金融行業管理者的思維；大數據在互聯網金融行業釋放出的巨大價值吸引著諸多互聯網金融行業人士的興趣和關注。探討和學習如何借助大數據為互聯網金融行業經營管理服務也是當今該行業管理者面臨的挑戰。

大數據應用，其真正的核心在于挖掘數據中蘊藏的情報價值，而不是簡單的數據計算。那么，對于互聯網金融行業來說，管理者應該如何來借助大數據為互聯網金融行業的運營管理服務呢？同時大數據應用又將如何突出其在互聯網金融行業的情報價值呢？對此，樂思大數據情報信息中心從以下四個方面整理總結了大數據在互聯網金融行業的創新性應用。

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一、大數據有助于精確互聯網金融行業市場定位

成功的品牌離不開精準的市場定位，可以這樣說，一個成功的市場定位，能夠使一個企業的品牌加倍快速成長，而基于大數據的市場數據分析和調研是企業進行品牌定位的第一步。互聯網金融行業企業要想在無硝煙的市場中分得一杯羹，需要架構大數據戰略，拓寬互聯網金融行業調研數據的廣度和深度，從大數據中了解互聯網金融行業市場構成、細分市場特征、消費者需求和競爭者狀況等眾多因素，在科學系統的信息數據收集、管理、分析的基礎上，提出更好的解決問題的方案和建議，保證企業品牌市場定位獨具個性化，提高企業品牌市場定位的行業接受度。

企業想進入或開拓某一區域互聯網金融行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進入或者開拓這塊市場。如果適合，那么這個區域人口是多少？消費水平怎么樣？客戶的消費習慣是什么？市場對產品的認知度怎么樣？當前的市場供需情況怎么樣？公眾的消費喜好是什么等等，這些問題背后包含的海量信息構成了互聯網金融行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是我們的市場定位過程。

企業開拓新市場，需要動用巨大的人力、物力和精力，如果市場定位不精準或者出現偏差，其給投資商和企業自身帶來后期損失是巨大甚至有時是毀滅性的，由此看出市場定位對互聯網金融行業市場開拓的重要性。只有定位準確乃至精確，企業才能構建出滿足市場需求地產品，使自己在競爭中立于不敗之地。但是，要想做到這一點，就必須有足夠量的信息數據來供互聯網金融行業研究人員分析和判斷。在傳統情況下，分析數據的收集主要來自于統計年鑒、行業管理部門數據、相關行業報告、行業專家意見及屬地市場調查等，這些數據多存在樣本量不足，時間滯后和準確度低等缺陷，研究人員能夠獲得的信息量非常有限，使準確的市場定位存在著數據瓶頸。隨著大數據時代的來臨，借助數據挖掘和信息采集技術不僅能給研究人員提供足夠的樣本量和數據信息，還能夠建立基于大數據數學模型對未來市場進行預測。當然，依靠傳統的人工數據收集和統計顯然難以滿足大數據環境下的數據需求，這就需要依靠相關數據公司(如深圳樂思軟件)自動化數據采集工具的幫助。

二、大數據成為互聯網金融行業市場營銷的利器

今天，從搜索引擎、社交網絡的普及到人手一機的智能移動設備，互聯網上的信息總量正以極快的速度不斷暴漲。每天在Facebook、Twitter、微博、微信、論壇、新聞評論、電商平臺上分享各種文本、照片、視頻、音頻、數據等信息高達的幾百億甚至幾千億條，這些信息涵蓋著、商家信息、個人信息、行業資訊、產品使用體驗、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產品價格動態等等海量信息。這些數據通過聚類可以形成互聯網金融行業大數據，其背后隱藏的是互聯網金融行業的市場需求、競爭情報，閃現著巨大的財富價值。

在互聯網金融行業市場營銷工作中，無論是產品、渠道、價格還是顧客，可以說每一項工作都與大數據的采集和分析息息相關，而以下兩個方面又是互聯網金融行業市場營銷工作中的重中之重。一是通過獲取數據并加以統計分析來充分了解市場信息，掌握競爭者的商情和動態，知曉產品在競爭群中所處的市場地位，來達到“知彼知己，百戰不殆”的目的；二是企業通過積累和挖掘互聯網金融行業消費者檔案數據，有助于分析顧客的消費行為和價值趣向，便于更好地為消費者服務和發展忠誠顧客。

以互聯網金融行業在對顧客的消費行為和趣向分析方面為例，如果企業平時善于積累、收集和整理消費者的消費行為方面的信息數據，如：消費者購買產品的花費、選擇的產品渠道、偏好產品的類型、產品使用周期、購買產品的目的、消費者家庭背景、工作和生活環境、個人消費觀和價值觀等。如果企業收集到了這些數據，建立消費者大數據庫，便可通過統計和分析來掌握消費者的消費行為、興趣偏好和產品的市場口碑現狀，再根據這些總結出來的行為、興趣愛好和產品口碑現狀制定有針對性的營銷方案和營銷戰略，投消費者所好，那么其帶來的營銷效應是可想而知的。因此，可以說大數據中蘊含著出奇制勝的力量，如果企業管理者善于在市場營銷加以運用，將成為互聯網金融行業市場競爭中立于不敗之地的利器。

三、大數據支撐互聯網金融行業收益管理

收益管理作為實現收益最大化的一門理論學科，近年來受到互聯網金融行業人士的普遍關注和推廣運用。收益管理意在把合適的產品或服務，在合適的時間，以合適的價格，通過合適的銷售渠道，出售給合適的顧客，最終實現企業收益最大化目標。要達到收益管理的目標，需求預測、細分市場和敏感度分析是此項工作的三個重要環節，而這三個的環節推進的基礎就是大數據。

需求預測是通過對建構的大數據統計與分析，采取科學的預測方法，通過建立數學模型，使企業管理者掌握和了解互聯網金融行業潛在的市場需求，未來一段時間每個細分市場的產品銷售量和產品價格走勢等，從而使企業能夠通過價格的杠桿來調節市場的供需平衡，并針對不同的細分市場來實行動態定價和差別定價。需求預測的好處在于可提高企業管理者對互聯網金融行業市場判斷的前瞻性，并在不同的市場波動周期以合適的產品和價格投放市場，獲得潛在的收益。細分市場為企業預測銷售量和實行差別定價提供了條件，其科學性體現在通過互聯網金融行業市場需求預測來制定和更新價格，最大化各個細分市場的收益。敏感度分析是通過需求價格彈性分析技術，對不同細分市場的價格進行優化，最大限度地挖掘市場潛在的收入。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多是采集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個互聯網金融行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息采集軟件來收集更多的互聯網金融行業數據，了解更多的互聯網金融行業市場信息，這將會對制訂準確的收益策略，盈得更高的收益起到推進作用。

四、大數據創新互聯網金融行業需求開發

隨著論壇、博客、微博、微信、電商平臺、點評網等媒介在PC端和移動端的創新和發展，公眾分享信息變得更加便捷自由，而公眾分享信息的主動性促使了“網絡評論”這一新型輿論形式的發展。微博、微信、點評網、評論版上成千上億的網絡評論形成了交互性大數據，其中蘊藏了巨大的互聯網金融行業需求開發價值，值得企業管理者重視。

網絡評論，最早源自于互聯網論壇，是供網友閑暇之余相互交流的網絡社交平臺。在微博、微信、論壇、評論版等平臺隨處可見網友使用某款產品優點點評、缺點的吐槽、功能需求點評、質量好壞與否點評、外形美觀度點評、款式樣式點評等信息，這些都構成了產品需求大數據。同時，消費者對企業服務及產品簡單表揚與評批演變得更加的客觀真實，消費者的評價內容也更趨于專業化和理性化，發布的渠道也更加廣泛。作為互聯網金融行業企業，如果能對網上互聯網金融行業的評論數據進行收集，建立網評大數據庫，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值趣向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制訂合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

大數據，并不是一個神秘的字眼，只要互聯網金融行業企業平時善于積累和運用自動化工具收集、挖掘、統計和分析這些數據，為我所用，都會有效地幫助自己提高市場競爭力和收益能力，盈得良好的效益。

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