大数据金融的模式

大数据金融的模式

平台金融模式

平台金融模式是建立在电商平台基础上的大数据金融模式。通过云计算和模型数据处理能力，平台金融模式利用电商平台的交易数据、用户交易与交互信息以及购物行为习惯等大数据进行实时计算和分析处理，形成网络商户在电商平台中的累积信用数据。借助电商所构建的网络信用评级体系和金融风险计算模型及风险控制体系，平台金融模式能够快速高效地向网络商户发放订单贷款或信用贷款。例如，阿里小贷通过该模式能够在数分钟之内发放贷款。

供应链金融模式

供应链金融模式是企业利用自身所处的产业链上下游，充分整合供应链资源和客户资源而形成的金融模式。在该模式中，电商平台作为信息中介提供大数据金融，而不承担融资风险及防范风险等。供应链金融模式的典型代表是商城，商城作为电商企业并不直接开展贷款的发放工作，而是与其他金融机构合作，通过商城所累积和掌握的供应链上下游的大数据金融库，为其他金融机构提供融资信息与技术服务，实现与其他金融机构的无缝连接，共同服务于商城的电商平台客户。

大数据金融风险

电商金融化，实现信息流和金融流的融合

电商金融化是电商企业在电子商务平台的长期发展中，数据积累和信用记录运用的必然趋势。电商通过数据和流量获得销售，并通过销售积累数据和流量，聚集黏性。电商金融化的发展可以分为两个阶段，第一阶段是电商完成第三方支付，创新和替代传统银行的支付和信用功能；第二阶段是电商寻求与银行的信贷合作，实现信息流和资金流的融合。目前，电商金融化尚未发展完善进入下一阶段，但发展方向出现分歧。一方面是金融平台通过资产证券化、信托计划等方式筹集资金，另一方面是金融平台通过成立民营银行，将信息流和资金流收归己用。无论哪种方式，都旨在在掌握商品流和信息流的情况下，高效、低成本地获得资金流，建立自身完整生态圈，提供一条龙服务，提高商户黏性，提升竞争对手进入壁垒。

金融机构积极搭建数据平台，强化用户体验

在电商跨界金融的冲击下，以银行为代表的金融机构并没有坐以待毙，而是积极借道电商，展开反击。由于大型商业银行在金融数据方面拥有电商无法比拟的优势，它们积极部署自己的电商平台，通过留住老客户和扩展客户数量数据，使客户数据立体化，并利用立体数据进行差异化服务，了解客户消费习惯，预测客户行为，进行管理交易、信贷风险和合规方面的风险控制。另一方面，数据管理和运用成为银行业面临的比数据收集更严峻和迫切的课题。中国民生银行计划建设数据标准和大数据基础平台，实现实时的数据集成平台和完备的企业数据服务，支持智能化的服务。交通银行则采用智能语音云产品对信用卡中心收集的海量语音数据进行分析处理，收集关于客户身份、偏好、服务质量以及市场动态等方面的信息。