当传统金融模式遇到了大数据后会有哪些转变 大数据的发展前景
当传统金融模式遇到了大数据后会有哪些转变？
：）在我们的生活中，所有人都在制造和分享数据——但并非所有数据都能得到合理使用。
这种数据缺乏带来的信息不对称，导致了金融行业中“二八定律”的出现。
二八定律：在当前利率非完全市场化与小微企业抵押担保品欠缺的情况下，采用传统信贷技术从事小微金融，需付出的边际成本与服务大企业相差不大，在信贷供给资源仍显稀缺的情形之下，银行具有提高授信门槛以迫使高风险客户退出信贷市场的动机，银行服务 80% 低端客户所带来的利润微乎其微，还不如将这部分客户赶出市场，全力支持 20% 的高端客户。
——引用自《2013小微企业融资发展报告_中国现状及亚洲实践》多年来，金融一直是属于少部分人的。这不是金融机构们在作恶，而是自然的经济规律，是在资源有限的情况下最正常的分配现象。我认为，大数据对金融最重要的影响，在于其能使一部分长尾需求得到满足。金融行业是很有互联网机会的行业，更是很有大数据潜力的行业。大数据时代，互联网创新、平等、普惠的精神，将慢慢融入金融。这种二八定律会慢慢改变：*图片来源：麦肯锡全球研究院 国金证券研究所比如专注做小贷的阿里金融，其在利用大数据进行金融服务上是极具代表性的。我曾经总结过阿里金融在为客户放贷时抓取的数据：历史交易流水，贸易平台表现如页面管理、广告投放、社区行为等，这些数据包括客户在什么时间、在哪里、同谁做生意、商品数量的变化等等，可以反映其真实的信用状况。
买卖双方交互行为分析：顾客的点击、收藏、反馈、评价情况等，所有信息最终会进入数据库进行定量，并将数值输入网络行为评分模型，从而对小微客户进行评级分层。
用户提供的其他外部数据：海关进出口、税务、水电、物流、银行流水等方面的数据
在线视频资信调查：与申请人的直接沟通，索取资料，对申请人的定性判断
心理测试系统：对小企业主性格特质进行分析，通过假设情景模型判断客户的诚信程度
外部互联网信息抓取：抓取客户在外部互联网上留下的数据痕迹和身份信息
地区、行业与政策库数据，防范系统性风险的调整因素这些数据项中，有关于企业经营交易的信息，有商品、物流信息，甚至也有企业在互联网中的交互信息。拥有了这三方面的信息，阿里金融可以很清楚的了解借款人的真实情况，从而为那些没有合适的抵押担保品的小微企业放贷。
而根据国金证券的“大数据”专题分析报告，大数据有三个主要来源：企业内部的经营交易信息
物联网世界中商品、物流信息
互联网世界中人与人交互信息、位臵信息等等这三个方面的数据信息和上面阿里金融拿来分析企业的数据十分对应。事实上，这三种数据在商业和金融领域，都有十分重要的作用。
对金融机构来说，通过这三方面的信息可以很完整的判断出个人或企业的信用等级和综合状况，从而改善了目前个人、企业与金融机构之间信息不对称的状况，从而使金融机构有能力满足长尾人群的需求。·······························
阿里金融的数据来源有其特殊性，当前的金融机构并不好复制。
但是随着大数据技术的发展，可以想见将来的金融机构将会能更加直观、准确、全面的得到关于个人、企业的相关信息。
（需要注意的一点是，虽然处理起来很复杂，这些数据获取的成本却是相对较低的，金融机构可以用较低的成本获得大量关于个人、企业的数据。这正是大数据能真正改变金融行业的前提。）
当信息基本对称后，金融机构的很多风险控制方式就会不同，会从原来的要求抵押、担保、保证、高利率等补偿覆盖损失的措施，转变为通过大数据持续考察企业、个人资金用途、盈利能力的方式。更神奇的是，金融机构通过进行大数据的分析，可以精确地定位你的性格、偏好、意愿，可以随时随地精准满足你所在用户群的真实需求和潜在需求。上面这两种不同将会给金融机构带来多方位的改变：无论是风险控制、目标客户群、营销方式、经营模式甚至盈利模式，都会与现在这种专注于服务大客户的现状不同，这种不同是会同时出现在细节和整体的。
那时——很多一直被忽视的人群会被重视起来。（其实就和互联网行业差不多，在互联网刚刚发展的初期，软件服务的都是专业人群，而当大家都能上网时，就得小白用户者得天下啦。）
即使你一穷二白，是苦苦奋斗的底层，是有好项目却没有担保的小微企业，是年近古稀不懂新潮流不会理财的老人家，只要数据显示你值得信任或者有很大潜力，也依然会是金融机构们在意和争抢的客户。
说不定，还会是贵宾级的哦。
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当前的大数据要走的路还很长，但会有这么一天，金融将是普惠而创新的，高端用户有最适合他们的产品和服务，普罗大众也能得到自己最适合的贷款和投资。（关于大数据，其实有很多很好玩的可能性，也许在未来，你的字体书写都会决定你的信用等级哦，有空再补充上来。）
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大数据的发展前景？
现在社会的大数据公司主要可以分为三大类，分别是技术型、创新型、数据型这三种，不论是哪一种类型的大数据公司，都是现代社会不可获缺的。人们熟悉的技术型的大数据公司通常是IT公司，这些公司十分看重数据的处理这一模块。创新型的大数据公司需要一些非常有想象力的人，对于相同的数据，他们往往有不同的见解，并发现其中的不同。而数据型的大数据公司，人们了解的比较多，如新浪、百度、网易、搜狐、淘宝等等，这些也是与人们的日常生活密切相关的，或者是一些零售的连锁企业、市政公司、金融服务公司等等，这些公司自身拥有较多的数据，也正是因为涵盖的数据较多，因而容易导致有价值的信息被忽略。在这三种不同的大数据公司中，技术型的大数据公司未来的发展将会使得技术趋向于多元化，制造出越来越多样的技术。不论是从哪个方面来说，大数据技术今后的发展都会越来越好。