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大数据金融论文范文1
【关键词】互联网金融 大数据 商业银行
一、绪论
（一）背景
随着我国互联网是迅速发展，互联网模式迅速占据各行各业，而我国的互联网经济也取得了飞速的发展。截止2015年我国的网民已经达到了9亿人，这个庞大的数字表明我国的互联网市场的巨大潜力。此外，政府的大数据政策也开始向互联网行业倾斜，表明了互联网大数据时代的美好机遇的到来。互联网金融的融资理财等模块的发展也取得了很大的进步，第三方支付交易规模已经达到了11.9万亿，第三方移动支付交易规模达到了9.5万亿。
通过在大数据背景下研究互联网金融的盈利模式，可以对于我国今后互联网金融的发展提供良好的理论基础，同时针对大数据环境下互联网金融和传统金融相比存在的优劣势做出对比，可以为传统金融的转变提供良好的方案此外为互联网金融的问题给出良好的解决措施，从而有利于我国互联网金融的健康发展。
（二）相关理论和概念
互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网“开放、平等、协作、分享”的精神向传统金融业态渗透，对人类金融模式产生根本影响，具备互联网精神的金融业态统称为互联网金融。
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
博弈论又被称为对策论（Game Theory）既是现代数学的一个新分支，也是运筹学的一个重要学科。博弈论主要研究公式化了的激励结构间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。
二、传统金融盈利模式分析
（一）传统金融机构盈利模式分析
广义上说我国传统的金融机构有银行，基金，保险，证券公司等，这些公司都属于我国传统进行机构，传统金融的盈利模式分为不同的机构进行简单介绍。
1.银行。我国的银行主要盈利模式是吸纳存款给存款人发放利息，同时对外房贷，收取贷款利息，其中贷款利息和存款利息的差额就的利润，中间业务收入，同行拆借，承兑汇票贴现利息收入，信用证，托管业务等。这些构成了银行的盈利来源。
2.证券。证券是多种经济权益凭证的统称，因此，广义上的证券市场指的是所有证券发行和交易的场所，狭义上，也是最活跃的证券市场指的是资本证券市场、货币证券市场和商品证券市场。
3.保险。保险公司（insurance company）是销售保险合约、提供风险保障的公司。保险公司可以这样分类：人寿保险公司和财产保险公司。按照中华民国保险法之规定，两者必须分开经营。所以有的保险公司成立了集团公司，下设独立核算的人寿保险公司和财产保险公司。再保险公司是保险公司的保险公司，对保险公司承担的风险进行分散和转嫁。
（二）传统金融在互联网背景下发展的局限性
第一，产品品种优势不明显，投资门槛高，客户体验度差。银行的流程繁琐和复杂，使得一些客户避而远之，加上银行近些年的理财产品不以客户为中心，客户理念差。
第二，渠道单一。对于传统金融机构来说，更多的是来自物理渠道的客户，商业银行的客户群体多来自网点的客户，而线上客户缺乏，也没有线上客户来源，线上市场推广策略缺乏，缺乏市场前瞻性。
第三，传统的管理战略思想导致银行发展缓慢。银行带有浓重的政治色彩，一直都是国家控股，对于银行的战略管理也是以国家战略管理为核心而展开的，因此，银行的变革一直在比较缓慢的。
第四，缺乏良好的人才选拔机制和内部晋升渠道。现代管理中，具有竞争力的人才才能给公司带来发展，银行人才的竞争和选拔也缺乏合理性，传统银行很多都是关系户，导致银行内部人才缺乏公平竞争机制。
三、互联网金融盈利模式分析
（一）互联网金融的运作模式
第一，第三方支付企业指在收付款人之间作为中介机构提供网络支付、预付卡发行预受理、银行卡收单以及其他支付服务的非金融机构。代表企业：支付宝、易宝支付、拉卡拉、财付通为代表的互联网支付企业，快钱、汇付天下为代表的金融型支付企业。
第二，P2P小额贷款。P2P金融又叫P2P信贷，指个人与个人间的小额借贷交易，一般需要借助电子商务专业网络平台帮助借贷双方确立借贷关系并完成相关交易手续。
第三，众筹融资模式。众筹融资模式是基于“互联网+金融”所创新的一种模式，意义不仅在金融创新本身，而在于对传统金融领域和金融业态提出的挑战，并且在一定意义上具有颠覆性。
第四，虚拟电子货币模式。虚拟货币是一种计算机运算产生或者网络社区发行管理的网络虚拟货币，可以用来购买一些虚拟的物品，也可以使用像比特币这样的虚拟货币购买现实生活当中的物品。
（二）互联网金融主要盈利收入来源
我国目前互联网金融发展迅速，很多的经营模式以规模制胜，P2P模式中的主要利润来源是赚取中间的差价，借款人和贷款人之间的利息差为主要利润来源。虚拟货币的主要利润来源就是卖虚拟货币的收入扣除相应的成本之后所得利润。对于众筹融资模式来说，盈利模式大多数以收取佣金的形式来实现收益，其次，很多众筹平台也采取分成模式或广告模式，也就是众筹成功之后从其收取一定的广告费。
四、大数据及互联网金融视角下国有商业银行盈利模式研究
（一）博弈论角度分析商业银行和互联网金融选择
1.假设前提
第一，金融市场中只存在了商业银行和互联网金融两个参与者。
第二，经济人假设。商业银行和互联网金融机构是两个理性经济人，以个人最大利益为出发点，基于自身利益最大化做出决策。
第三，在应对互联网金融同时商业银行可以采取措施有合作和不合作，即选择集合为（合作，不合作）。互联网金融在应对商业银行时采取的措施有合作和不合作两种选择，即选择集合为（合作，不合作）。
第四，互联网金融和商业银行的博弈过程是完全的信息动态博弈，即在博弈过程中，商业银行很清楚的了解到互联网金融的交易模式及其有点，在互联网金融机构也了解商业银行的优势所在。
2.博弈过程
商业银行和互联网金融博弈模型
博弈过程的开始我们以商业银行首先做出选择，上图所示。最上方商业首先进行选择信息集（合作，不合作），如果商业银行选择不合作，那么博弈结束，各自都以自己的利益最大化为目标开始自己的发展。
如果商业银行选择合作，那么就开始由互联金融机构开始选择，这个时候互联网金融机构可以选择合作还是不合作，选择不合作，那么互联网金融机构就可以借助商业银行的优势综合自己的优势来大力发展自身，而商业银行则不能利用互联网金融的优势去发展自身。如果互联网金融机构选择合作，那么相互之间就可以进行优势互补，从而达到双赢的局面。
从上图可以看出来，商业银行在博弈中的处境和地位，选择不合作那么就会处于劣势，可能会被互联网金融抢占原有的市场，如果选择合作的时候，互联网金融业选择合作那么双方都可以得到一个很好的发展局面，如果互联网金融不选择合作，那么商业银行就会成为牺牲品，优势被互联网金融所利用，逐渐被互联网金融边缘化。
互联网金融机构选择是否合作，都可以看得出来其的发展结构。如果选择不合作，那么必然受到道德风险的阻碍，根据自身利益最大化做出选择，那么在短期内必然受到信用方面的负面影响。所以从长远来看，互联网金融机构根据自身利益最大化原则是比要和商业银行进行合作。如果为了避免不合作情况的发生，商业银行会选择与互联网金融机构签订一份相互合作的协议，以维持合作的状态。
（二）大数据互联网背景下商业银行创新盈利模式
互联网迅速发展，商业银行的客户大数据必然是其发展的基础。大数据能力将成为银行的核心竞争力。所谓的“核心竞争力”，关键的要素是“不可复制”、“不可替代”。
数据是大银行的战略资产。随着数据挖掘技术的发展，银行可谓是数据密集型行业，其资产不仅是贷款等，还包括数据。要把数据作为重要资产保护、经营，这是大银行区别于小银行，也是现代银行区别于传统银行的关键之处。而且数据财富是没有天花板的，可以不断挖掘、不断创造，最近国际上很多机构都在探讨如何量化数据等无形资产的价值。
商业银行通过对自己原有客户群体的数据挖掘提炼客户需求，提高客户服务质量，从而改变当前银行的困局。创新服务模式，提高服务效率和便捷性。每个用户都会办理银行卡，利用这个基础进行相关客户端软件安装，对于有余额的客户提供理财服务，发展互联网银行多种理财方式和渠道。
未来商业银行的业务模式中将转移到以大数据客户资源为核心，以数据资源为主要竞争力量和利润来源，来扩大和发展银行相关业务。
五、结论
在以网络化和大数据化为特征的新经济时代，金融和大数据交叉融合，大数据由助于提升金融市场的透明度，通过从海量的数据中快速获取有价值的信息以支持商业决策，进一步推动金融业发展，大数据促进互联网金融企业实现精准营销，提高客户体验度。
大数据金融论文范文2
关键词:大数据企业财务管理挑战变革
21世纪是信息化、数字化和网络化时代。数字信息逐渐渗入我国企业的血液，企业如何利用数据信息提高财务管理的水平，为企业领导提供科学可靠的决策依据，是企业发展的关键所在。企业面对数据时代的变化应该顺应时代的发展,勇于面临新的挑战，接受新的事物，对企业财务管理进行深层次的变革，使其在当今信息数字化的市场游刃有余。
一、大数据背景的概述
(一)大数据背景的优势
大数据的时代为企业带来更多的机遇，促使企业更深层次的重视数据信息所反映的本质，深层次的挖掘数字信息的能量。经济全球化意味着我国企业不仅仅面临国内企业的竞争，更面临国外企业抢占市场的危机。面对国内市场一时涌入大量的数据信息，传统的企业财务管理水平已经不能应对现今的市场。企业财务部门需要更为高效、精确的处理大量数据信息的能力，企业领导根据数据信息所反映的现状，从而估测未来市场的发展趋势，结合企业自身的发展现状，选择最佳经营方案和正确决策，为企业更好、更快的发展创建良好的数据平台。
(二)大数据背景的劣势
大数据时代在为企业带来更多新机遇的同时，也为企业带来更多的新挑战。大数据时代在为人们带来便捷的同时，也对人们的隐私权提出挑战，企业财务管理收集信息时也经常会触及人们隐私权的问题。在这个时代中人们的隐私经常侵害，很多数据信息的采集都是为被人们许可，甚至有些组织直接出售人们的信息，直接侵害人们的隐私；除此之外企业在面临大量数据信息的时候，要意识到收集的数据信息也存在虚假信息或表面信息，其所得出的结果很有可能具有片面性，甚至是虚假性，很容易误导企业领导做出错误的决策。
(三)大数据背景对企业的要求
企业财务管理面临大量的数据信息，其应该意识到对于数据信息处理的工作不是一个部门或者传统的工作方式就可以胜任或解决。企业财务部门应该注重部门之间的协作，并对其数据信息的分析结果进行共享，促使企业各个部门对企业经营的现状有一个深刻认知，确保各个部门做出对企业最佳的决策，确保各个部门协作企业高层领导引导企；面对数据信息大爆发的现状，传统的企业财务管理已经不能应付庞大的数据信息。目前我国数据信息处理的方案仍处于探索的阶段，会计与估值方案应与科学技术巧妙结合，成功掌握市场的变动和发展趋势，财务人员应熟练掌握相关先进的会计软件和具备数据统计的工作能力，为企业创建完善的数据信息库。
二、大数据背景下企业财务管理面临的挑战与变革
(一)企业财务管理理论的挑战
企业财务管理理论主要是以非金融企业为主体，着重讲述财务理论与金融工具相结合对财务资源的统筹、组织与配置，实现财务资源的科学、合理、利率最大化的目标。现今大数据、互联网和云计算的市场经济环境为企业财务管理理论提出新的挑战，其包括现今财务管理理论是否符合当下的企业财务管理实践活动，股东价值的提升路径和财务风险评估的精确性和预测性，企业财务管理论框架完善性等。从企业财务管理理论与财务管理实践不相符的角度出发，使其财务学理论出现失误，这些挑战从侧面反映出企业财务管理需要创新与突破，消除其局限性和落后性的负面影响。
(二)大数据背景下企业财务管理体系的创新
大数据背景下企业感受来自国际上新技术、新理念、新突破等多方面的压力，为了促使我国企业财务管理赶上国际水平的大步伐，我国应该鼓励企业财务管理不断创新。目前我国一些大型企业已经意识到企业财务管理创新的重要性以及其研发的方向性。财务管理理论中“大司库”的新概念被人们提出，大司库是指利用管理统一、集中结算、多渠道融资、风险管理等方式对现金进行管理，降低企业金融风险和提高企业价值。以中国石油为例，其大司库项目的实施，从观念创新的角度分析是从资金集中管理到司库管理再到大司库管理。2000年中国石油实施资金的集中管理，实现规范资金收支、提高资金使用效率、降低资金成本、扩宽融资渠道等目标。随着我国经济飞速发展，资产的扩展和经济全球化的程度不断加深，显出资金集中管理的落后性和局限性、2009年提出建立司库项目，从之前的被动管理转变为主动管理、战略管理和超前管理。在大数据的背景下企业财务管理建立“大司库”体系，实现统筹管理金融资源和金融业务，并有效控制金融风险，促进企业更加适应大数据的时展。
三、大数据财务管理的要点
大数据背景下庞大的数据信息、高效的处理能力、不稳定等特征对企业财务管理提出更为严峻的要求，企业迎接新的挑战和发生巨大的变革，创建这个时代特有的“大数据财务管理”。
(一)企业价值内涵和驱动因素的变化
企业财务管理的最终目标是企业经济利益最大化。传统的财务管理经常将企业价值与市场价值混淆，造成企业财务管理以企业市场价值为参考依据。现代化的财务管理纠正企业价值的内涵，企业价值是企业实际利润、现金和净资产等因素共同决定。但是大数据背景下，国际股价与国内市场存在很大的差异，不能仅凭企业利润、现金和净资产来估算企业价值，还要对企业综合竞争能力、商业模式发展潜力、创新能力等多方面进行评估。这些评估需要根据企业筹资来源、资金投入，网络数据信息等方面的数据。利用大数据、互联网和云计算等深度挖掘数据信息的能量，为企业创造更大的价值，由此可知企业收集、处理和预测数据信息的能力是企业市场竞争的主要内容。
(二)大数据财务管理边界化的消除
大数据时代为企业数字化、网络化和智能化提供优良的发展环境。大数据时代的数据共享特征为企业总公司和子公司之间的信息共享与交流提供便利。企业内部的数据信息能够互通有无、整合归纳，使企业财务管理与企业项目联合统筹管理，模糊企业财务管理与项目管理的便捷，实现数据集中管理，是企业大数据管理的必要条件，也是企业现代化改革的主要内容之一。
(三)投资决策标准的变革
企业投资决策直接影响企业近期或长期企业的发展状态，因此企业必然要确保企业决策的正确性和前沿性。大数据背景下传统的投资项目评估法已经不能适应大数据时代的市场变动，货币的之间价值随之波动，很有可能造成企业决策的失误，尤其是现金流小和未来现金流不定的投资项目更不能选择这一评估标准。大数据和互联网实现现金流的全程监控，能高效获取精确的数据信息；其次是在大数据的背景下“现金流”少或未来现金流不定，企业根据企业资源来源与投资和发展前进的估算可以较为精确的确定现金流。
(四)企业财务风险管理的重新构建
企业财务管理中财务风险的有效控制是其管理的主要内容，实现风险评估和风险防控。显然传统的财务风险管理并不适应大数据下的企业发展。风险评估过程中企业上下级领导的交流由于权利的限制，沟通较为顺利，但是部门之间的交流存在一定的障碍，企业应利用大数据、互联网和云计算加强部门之间的沟通，并建立部门之间沟通的意识，真正发挥数据信息功共享的功能，为企业财务管理提供科学可靠的数据依据，有效预测以及评估企业项目风险。
四、结束语
综上所述，大数据时代具有大数据、互联网和云计算的标志性特征，在大数据背景下企业财务管理利用借助大数据的特征推动企业财务管理理论的完善，财务管理体系的创新，企业价值的重新定义，边界化的消除，投资标准的确定等方面的改进与完善。
参考文献：
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[3]张高胜.企业财务管理变革的新方向——“大数据财务”[J].现代商业.2015(26)
大数据金融论文范文3
【关键词】 互联网金融 风险控制手段
金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。传统金融的风控主要利用了信用属性强大的金融数据，一般采用20个纬度左右的数据，利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。
互联网金融公司利用大数据进行风控时，都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种：
1 验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。企业可以借助国政通的数据来验证姓名、身份证号，借助银联数据来验证银行卡号和姓名，利用运营商数据来验证手机号、姓名、身份证号、家庭住址。
如果借款人是欺诈用户，这五个信息都可以买到。这个时候就需要进行人脸识别了，人脸识别等原理是调用国政通/公安局API接口，将申请人实时拍摄的照片/视频同客户预留在公安的身份证进行识别，通过人脸识别技术验证申请人是否是借款人本人。
2 分析提交的信息来识别欺诈
线上申请时，申请人会按照贷款公司的要求填写多维度信息例如户籍地址，居住地址，工作单位，单位电话，单位名称等。如果是欺诈用户，其填写的信息往往会出现一些规律，企业可根据异常填写记录来识别欺诈。例如填写不同城市居住小区名字相同、填写的不同城市，不同单位的电话相同、不同单位的地址街道相同、单位名称相同、甚至居住的楼层和号码都相同。还有一些填写假的小区、地址和单位名称以及电话等。
如果企业发现一些重复的信息和电话号码，申请人欺诈的可能性就会很高。
3 分析客户线上申请行为来识别欺诈
欺诈用户往往事先准备好用户基本信息，在申请过程中，快速进行填写，批量作业，在多家网站进行申请，通过提高申请量来获得更多的贷款。
企业可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等，如果这些申请时间大大小于正常客户申请时间，例如填写地址信息小于2秒，阅读条款少于3秒钟，申请贷款低于20秒等。用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈比例和违约比例较高。
这些异常申请行为可能揭示申请人具有欺诈倾向，企业可以结合其他的信息来判断客户是否为欺诈用户。
4 利用黑名单和灰名单识别风险
互联网金融公司面临的主要风险为恶意欺诈，70%左右的信贷损失来源于申请人的恶意欺诈。客户逾期或者违约贷款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通过催收公司进行催收，M2逾期的回收率在20%左右。
市场上有近百家的公司从事个人征信相关工作，其主要的商业模式是反欺诈识别，灰名单识别，以及客户征信评分。反欺诈识别中，重要的一个参考就是黑名单，市场上领先的大数据风控公司拥有将近1000万左右的黑名单，大部分黑名单是过去十多年积累下来的老赖名单。
5 利用移动设备数据识别欺诈
行为数据中一个比较特殊的就是移动设备数据反欺诈，公司可以利用移动设备的位置信息来验证客户提交的工作地和生活地是否真实，另外来可以根据设备安装的应用活跃来识别多头借贷风险。
欺诈用户一般会使用模拟器进行贷款申请，移动大数据可以识别出贷款人是否使用模拟器。欺诈用户也有一些典型特征，例如很多设备聚集在一个区域，一起申请贷款。欺诈用户还有可能不停更换SIM卡和手机，利用SIM卡和手机绑定时间和频次可以识别出部分欺诈用户。
6 利用司法信息评估风险
涉毒涉赌以及涉嫌治安处罚的人，其信用情况不是太好，特别是涉赌和涉毒人员，这些人是高风险人群，一旦获得贷款，其贷款用途不可控，贷款有可能不会得到偿还。寻找这些涉毒涉赌的嫌疑人，可以利用当地的公安数据，但是难度较大。也可以采用移动设备的位置信息来进行一定程度的识别。如果设备经常在半夜出现在赌博场所或赌博区域例如澳门，其申请人涉赌的风险就较高。
总结：总之，互联网金融的大数据风控采用了用户社会行为和社会属性数据，在一定程度上补充了传统风控数据维度不足的缺点，能够更加全面识别出欺诈客户，评价客户的风险水平。互联网金融企业通过分析申请人的社会行为数据来控制信用风险，将资金借给合格贷款人，保证资金的安全。
【参考文献】
大数据金融论文范文4
[关键词]大数据；决策树；价值率；保险
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.02.071
1 引 言
随我国经济快速增长，人民收入不断增加，保险业也呈现出高速发展的趋势，自国内恢复业务以来，保险业相比金融领域的其他行I，取得了不小的成绩。新时代背景下的保险业所呈现出的信息多元化、海量化等特点，使得大量用户信息以指数级增长趋势存在于保险行业，多元化的媒体介质输入导致数据预处理难度加大，用户的兴趣迁移导致构造用户画像模糊，而保险行业竞争日趋激烈，高风险性条件情况下保持客户黏性，降低流失率对企业竞争就显得尤为重要。
传统的商业情报分析往往结合数据挖掘技术对历史数据和已有的用户信息进行挖掘，发现潜在的未知的具有一定商业价值的信息，但由于以往的客户数据信息量较小，信息量更换慢，现有的保险业使用的传统的运营环境和模型难以适应海量数据，以及传统模型运行速度慢，运行代价高，准确率低，挖掘深度不够等都是不容忽视的弊端。近些年，随着大数据技术、人工智能、机器学习在工程和学术界的火热发展，相关的数据模型都发展得十分完善充分，而决策树其良好的鲁棒性，全样本挖掘性，准确度高，实施快捷，运行速度快，实现成本小都是它的优势所在。
故本文首先引入“数据湖”的概念以缓解传统数据处理处理异质数据问题，适应不同数据源存储介质的需求，引入使用可扩展性大数据分析模型获取用户的兴趣迁移特征，应用算法基于CART决策树算法模型并以某保险公司具体用户数据为实例构建应用场景进行模型训练和数据预测，并创新性地引入价值率对用户进行分类解决公司所面临的处理用户海量数据时间较长、效率较低、准确度不高等问题。
2 基于决策树C4.5算法的数据模型
2.1 模型生成描述
数据基本处理：原始用户数据录入，形成基础数据湖，并将数据导入HBase和Oracle数据库中，对数据选取加工预处理并对数据进行选表、选键、连接器层选择以匹配数据模型，通过数据表的前期基本处理清洗筛选形成基础宽表，在形成宽表基础上再对数据清洗机进行标准化处理，对样本数据做简单的描述统计、缺失值处理以及标准化（分层处理）工作。
模型生成：调用Apache Spark 中的Mllib决策树中的类库，根据样本数据和用户情景生成初始模型，对生成的模型进行训练集和验证机选取，我们此处以7/3原则进行选取，对大数据模型进行训练，将数据抽样导出到数据中介Oracle中，将传统的SAS数据挖掘模型训练导入JAR中以便对比，至此基本的模型池生成，经训练测试后的用户反馈信息对模型的各个参数进行调试，并对外服务模型，模型中所设计重要参数如表1所示。
数据预测：根据服务模型和用户输入的基本信息属性进行加工，并对模型的预测产生结果集，再根据结果集进行场景信息预测并生成用户画像。
2.2 决策树C4.5算法
3 实证研究
3.1 实验数据
基于某保险公司的用户数据，由于数据本身来源差异和获取方式的不同，导致“数据湖”中本身存在大量的不完整、不一致、含噪声和冗余数据，所以需要对数据进行一个简单的处理分析工作，其一，减少数据集变量间的冗余，方便模型挖掘数据的效率和输出预测信息的简洁；其二，提高数据属性列间的相关性，去掉关联性较高的数据属性列，如保险缴费与收入属性具高相关性；其三，由于决策树模型运行时离散型数据进行处理速率较快，故多连续性数据进行离散化处理。
数据选取基本上对宽表的行列维度数据进行处理，由于在实际过程中对数据生成一个大约20个属性列的宽表，数据选择可以避免数据处理时发生高维数据灾难，并且在数据处理过程中进行部分数据归一化处理，以适应模型的匹配度。见表1。
3.2 分析工具和平台
本模型运行平台基于Hadoop分布式文件系统，其良好的高容错性和高吞吐数据访问比较适合大规模数据集的应用，本模型应用的环境基于HDFS的基本运行环境，使用Python数据处理语言，操作系统版本：CentOS release 6.5（Final），搭建集群6台，各个设备相关信息：Intel（R），E5606，@2.13GHz，2128.000MHz，cache size：8192KB。
3.3 模式评估与应用
算法模型的运行结果展示出哪些因素影响客户流失的决策，通过评估可以得到更为有价值的客户信息，评估方法有准确率，召回率，F1-score，PR，ROC等，其中，真正TP：样本类型被数据模型正确归类预测命中正确类的数量；假负FN：样本类型被数据模型误判为其他类型的数量；假正FP：样本不属于正确类别被数据模型误判为正确类别的数量；真负TN： 样本类型属于正确类别被数据模型误判为其他类型的数量。
全样本数据运行模型的结果展示见表2。
经结果发现这里采用准确率、召回率以及F1_score，抽取用户的预测值与评分值进行模型检验，得到值均在合理值范围，模型运行时间2320.34s，较传统的SAS跑出的34min23s，较为高效，据此此模型可以投入运用。
4 结论与展望
论文借助“数据湖”挖掘模型实现了保险业的用户流失率检测，取得了以下结论。第一，论文建立在HDFS运行环境中，一方面，通过对决策树基本特点的研究，找到了决策树与保险业用户流失率的结合点，建立了基于用户数据湖的大数据模型；另一方面，模型基于开源HDFS环境中，具有良好的可扩展性。第二，根据信息论的相关理论概念引入信息熵和客户价值率，提高对客户数据属性分类的准确性，本文最后结合实例对所提出的模型进行验证，证明数据模型的可靠性。
本文引入“数据湖”的概念以缓解传统数据处理异质数据问题，极好地适应不同数据源存储介质的需求，并引入使用可扩展性大数据分析模型以便适应用户的兴趣迁移，通过数据挖掘技术提高销售净利率，扩大企业市场所占份额，识别客户等级，诚信度和价值率，降低企业风险，预测预警以及制订相应的决策计划，降低用户流失率提高忠诚度，本文基于CART算法模型以某保险公司用户数据具体数据为实例构建应用场景进行模型训练和数据预测，并创新性地引入价值率对用户进行分类解决公司所面临的处理用户海量数据时间较长效率较低准确度不高等问题。
由于时间和硬件环境的制约，本文仍存在一些有待进一步改进和深入研究的地方。第一，论文对于数据挖掘算法采用较为经典的决策树方法，在数据处理时采用常规处理方法难免会导致部分数据的缺失和预测准确率的下降；第二，本文研究中数据均居于有限的数据集，随传输媒介的变化，用户的时间维度并未良好地考虑进去，对用户仍旧缺乏较时间维度及其用户标签等级的良好划分。
参考文献：
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大数据金融论文范文5
1.高校本科毕业论文质量提升的思考
2.本科论文写作过程细化性分析
3.提高农学类本科毕业论文质量的主要途径
4.大学本科毕业论文模式探索
5.本科论文教学质量评价指标体系研究
6.从高校本科论文环节浅谈本科评估与教学管理
7.本科毕业论文教学改革的实践与探讨
8.有关本科毕业论文设计问题的思考——以历史学为例
9.英语专业本科论文写作创新性研究
10.本科毕业论文教学改革研究——以工商管理专业为例
11.财经类本科毕业论文形式与选题研究——基于学生能力培养的视角
12.本科论文新教学模式的探索与实践
13.本科论文教学质量评价指标体系研究
14.对艺术类本科论文的几点思考
15.自学考试本科论文预申请管理系统设计
16.护理本科实习生毕业论文回顾分析
17.对会计专业本科毕业论文选题的思考
18.基于本科毕业设计(论文)的导师制运行模式探索
19.联合指导本科毕业论文的动因、困难及出路
20.跨校本科毕业论文指导模式初探
21.高校本科毕业论文学术不端现象平议
22.本科论文的创新性与本科生的创新能力
23.金融学应用本科毕业论文选题的实证研究——以某地方财经高校为例
24.“全过程”本科论文写作中科学素养的培养——以法学专业为例
25.汉语国际教育专业本科论文选题的分析和思考——以南开大学汉语国际教育本科论文选题为例
26.影响本科毕业设计(论文)完成质量因素探讨
27.我国本科毕业论文制度的阐释与建构
28.合理安排时间，提高本科论文质量
29.本科毕业论文(设计)存在的主要问题及几点建议——以钦州学院为例
30.关于图书馆服务职能与本科毕业论文的几点思考
31.二类院校本科毕业论文外审制度利弊及对策浅析——以陕西榆林学院为例
32.中日化工类大学本科毕业论文环节教育方式比较
33.对本科毕业论文工作的几点思考
34.工商管理函授本科毕业论文质量提升路径探析
35.理工类专业本科毕业论文写作现状调查与分析
36.英语本科毕业论文写作的动机研究及其启示
37.略论大数据时代下本科学位论文过程管理网络交互平台的工作机制
38.护理本科毕业生对毕业论文撰写的相关态度和行为调查
39.本科毕业论文选题质量的探索与实践
40.体育专业本科论文写作不应取消而应加强
41.外语专业本科毕业设计(论文)多样化的现实思考
42.以案例分析为创新路径的大学本科毕业论文指导
43.论“本科毕业论文存废之争”对当前地方高校本科毕业论文的影响
44.强化本科毕业论文教学环节的探索与应用
45.高校本科毕业设计(论文)教学质量综合评价研究
46.综合性大学取消本科毕业论文辨析
47.英语专业本科论文写作的交互式教学模式探索
48.关于提高经管类本科毕业论文质量的探究
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【摘要】“余额宝”作为一种新兴的第三方贷款销售平台，刚刚出现就对我国的金融界产生了巨大的影响，在日常生活网络化的 21 世纪，投资网络化也将必然成为未来发展的趋势。随着我国金融领域在网络方面的创新，也对法律法规的完善提出了更高的要求，法律人应当顺应网络化发展趋势，弥补我国法律在网络投资这一方面的空白，本文仅从经济法简论之。
【关键词】余额宝,证券投资,法律,网络化
2013 年 6 月 13 日，余额宝正式推出“余额宝”这一业务，余额宝用户将资金转入余额宝内，既可以随时用于余额宝消费、付款等支出，同时也能够购买货币贷款投资收益，获得增值。余额宝的操作流程并不复杂。用户将自己余额宝中的资金转入余额宝用户，后者中的资金平时用于投资金融产品，而当用户需要用钱时，可直接从余额宝用户提取。
余额宝实际上是将贷款机构的贷款直销系统内置到网站中，用户将资金转入余额宝的过程中，余额宝和贷款机构通过系统的对接将一站式为用户完成贷款开户、贷款购买等过程。而目前仅有天弘贷款“增利宝”一家贷款机构作为余额宝的对接贷款机构。
用户存在余额宝的投资所获取的利益并非是银行利息，而是投资货币贷款的收益，银行利息至少在国内是无风险的，而投资货币贷款尽管投资风险极小，但并不属于无风险投资。贷款机构抵御流动性风险的能力较弱，一旦贷款出现大幅缩水或投资者集中赎回投资的情况，而贷款手中所持流动性资产又不敷支出时，曾在 2006 年就出现过这种现象，这将是对货币市场贷款重要一击。货币市场贷款必将面临严重的被动局面，这种情况在 2006 年就曾出现过。
T + 0 交易适用于用户的不固定性，同时余额宝可以给用户贷款，使用户可以用此笔钱投资、消费，更多的消费者会选择使用余额宝。以前对于现金的管理一直以传统货币独占鳌头，但是因为传统货币不够方便，在 2012 年，贷款机构就要用投资者拥有或借用的资金来替客户先垫付资金，此时是最早的 T +0 产品的赎回过程。
虽然省略了传统货币带来的不便捷，但如果销售量增加，对于中小型的贷款机构的资金流动量是重大压力，此时需要贷款机构提出高效的营销方式来度过难关，不论是哪里信用体系没有 100%完善的，虽然淘宝推出天猫利用成交数建立信任度，但是对于信用体系依然不是完全靠谱的，信用体系需要国家政策的制定和支持。
如此看来，消费者通过电子商务平台购买小额价值、数量较少的商品后由作为第三方的直接余额宝垫付，操作流程简单、方便，快捷。而增利宝则是作为一种货币贷款在电子商务平台上直接被消费者购买。
相对于用余额宝购买商品只能在网络上进行的局限性，用户将资金存放于银行零风险，以及购买商品的平台不受约束。由此而来，更多的人信赖有实力的贷款机构名而非排名 50 名左右中小型贷款机构，大型贷款机构介绍的产品也更受欢迎。
证券投资贷款是一种利益共享、风险共担的集合证券投资方式，即通过发行贷款单位，集中投资者的资金，由贷款托管人托管，由贷款管理人管理和运用资金，从事炒股、债券等金融手段投资。人们平常所说的贷款主要就是指证券投资贷款，它是一种间接的证券投资方式，投资者通过购买贷款的方式来间接投资于证券市场。
证券投资贷款的设立方式主要有两种: 一是通过发行贷款股份成立投资贷款机构的形式设立，通常称为机构型贷款; 二是由贷款管理人、贷款托管人和投资人三方通过贷款契约设立，我们通常将其称为契约型贷款。从目前情况来看，我国的证券投资贷款基本都是契约型贷款。
随着网络在社会应用中的普及，网络已经成为大众化的工具，网络也逐渐深入到金融行业中，银行销售的产品也将目光转移到互联网上，其中也包含贷款。银行以往的收入来源主要依赖于储户的存入银行的钱来获得利息差额，像余额宝这样的新式业务渐渐融入老百姓的生活，影响老百姓传统的投资、理财理念，虽然现在这种新的网络贷款形式没有像银行的存蓄业务一样被大众完全接受，但是作为网络的金融界势必会对传统的商业银行造成严重冲突，同时网路上的金融行业一定有更加开阔的发展空间和市场，必将成为金融 IT 及大数据挖掘机构的新宠儿。
虽然我国在证券方面法律不断加强如《证券法》、《证券投资贷款法》《信托法》等法律法规，但是依然不及贷款业法律。liuxue86.com
证券投资贷款的法律依然不够完善，没有以此为主导的相关法律法规，甚至连较为相配套完善的规范性文件都没有，没有一套完善的证券投资贷款法案，对于在贷款中产生的问题，政府即使参与进去监管，但是没有完善的法律体系作保障，政府也很难有效担任起监管的重任，监管的操作性差，监管力度便跟不上去，国外的证券投资贷款具有延续性，法律法规相对健全，而我国到现在为止，监管贷款行业的机构如中国证券业协会主要要求大家以自律为主，没有行政处罚的权利，一次监管的力度一定会受影响。
目前，我国网络证券投资贷款的法律制度还处于空白状态。我国2012 年新修订了《中华人民共和国证券投资贷款法》，及证券监督管理委员会的相关部门规章均未出现与证券投资网络化相关的条文，这也让目前的网络证券投资者的利益存在着一定的风险，缺乏相关保障难以适应不断发展的社会投资现状。
这要求有关国家权力机构尽快完善相关法律规章的制订，弥补我国法律在这方面存在的空白，真正做到与时俱进，尽量规避法律的滞后性。从而，为调控证券投资网络化中出现的各种法律关系提供法律上的支撑。同时，我们也应当完备相关执行、监督体系，确保相关法律得以准确适用、实施。
余额宝的一经投入市场，便以惊人的迅猛速度发展，从中我们不难看出未来网络证券投资贷款将会为我国金融界注入一股新的力量，注入新的生机与活力。在我国金融界发展创新的同时，法律应当与时俱进，跟进时代的发展步伐，适应社会的广泛需求。
参考文献：
[1] 欧丽君,中小企业板上市公司成长性评价研究[D].西南财经大学,2008
[2] 王怡,中小企业板上市公司成长性影响因素研究[D].西南财经大学,2007
[3]大智,创业板上市公司财务评价指标体系研究[D].东北林业大学,2002
