金融大数据分析教学课件第6章

06大数据在互联网金融中的应用主要内容互联网金融概述6.1大数据在第三方支付中的应用6.2大数据在P2P网络借贷中的应用6.3大数据在互联网消费金融中的应用6.4大数据在供应链金融中的应用6.5第六章大数据在互联网金融中的应用1.互联网金融的定义互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融是互联网技术和金融功能的有机结合，是依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系，包括基于网络平台的金融市场体系、金融服务体系、金融组织体系、金融产品体系以及互联网金融监管体系等，并具有普惠金融、平台金融、信息金融和碎片金融等相异于传统金融的金融模式。6.1互联网金融概述03020104①成本低互联网金融模式下，资金供求双方可以通过网络平台自行完成信息甄别、匹配、定价和交易，无传统中介、无交易成本、无垄断利润。③覆盖广互联网金融模式下，客户能够突破时间和地域的约束，在互联网上寻找需要的金融资源，金融服务更直接，客户基础更广泛。②效率高互联网金融业务主要由计算机处理，操作流程完全标准化，客户不需要排队等候，业务处理速度更快，用户体验更好。④风险大一方面信用风险大。现阶段中国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低。另一方面是网络安全风险大。1.互联网金融的特点第六章大数据在互联网金融中的应用020103040506第三方支付2.互联网金融的典型业务模式P2P网络借贷众筹大数据金融信息化金融机构互联网金融门户第六章大数据在互联网金融中的应用6.2.1第三方支付概述1.第三方支付的定义第三方支付是指具备一定实力和信誉保障的独立机构，通过与网联对接而促成交易双方进行交易的网络支付模式。6.2大数据在第三方支付中的应用商家（卖方）客户（买方）第三方第六章大数据在互联网金融中的应用2.第三方支付的业务范围1网络支付23银行卡收单预付卡发行与受理第六章大数据在互联网金融中的应用3.第三方支付的支付流程在第三方支付交易流程中，支付模式使商家看不到客户的信用卡信息，这能避免信用卡信息在网络上多次公开传输而导致信用卡信息被窃。以B2C交易为例：⑴客户在电子商务网站上选购商品，最后决定购买，买卖双方在网上达成交易意向。⑵客户选择利用第三方作为交易中介，客户用信用卡将货款划到第三方账户。⑶第三方支付平台将客户已经付款的消息通知商家，并要求商家在规定时间内发货。⑷商家收到通知后按照订单发货。⑸客户收到货物并验证后通知第三方。⑹第三方将其账户上的货款划入商家账户中，交易完成。第六章大数据在互联网金融中的应用第三方支付的支付流程第六章大数据在互联网金融中的应用0102030405网上洗钱风险法律责任风险操作风险技术风险信用风险4.第三方支付的风险第六章大数据在互联网金融中的应用6.2.2大数据在第三方支付欺诈风险防范中的应用1.第三方支付中的欺诈风险欺诈风险是第三方支付机构面临的主要外部风险。由于第三方支付依托于互联网和电子商务，网络漏洞现象会导致信息安全得不到有效保护，给不法分子带来犯罪的空间。基于第三方支付的欺诈行为主要有以下两种方式：⑴不法分子通过木马病毒等方式在消费者不知情的情况，侵入消费者的第三方支付客户端盗取相关信息。⑵不法分子的欺诈行为是利用消费者自身的防骗意识较弱得以实现的。第六章大数据在互联网金融中的应用2.数据挖掘与欺诈发现使用数据挖掘的基本步骤如下：⑴了解应用领域，获取先验知识，定义知识发现的目标。⑵搜集数据，创建目标数据集。⑶数据清理和预处理，基本操作包括去除数据中的噪声，处理遗失的信息，归一化等。⑷数据降维和投影。⑸使用一种特定的数据挖掘模型达到知识发现的目标。第六章大数据在互联网金融中的应用3.支持向量机与信用卡欺诈发现基于支持向量机SVM的欺诈发现模型的具体实施过程为：⑴信用卡历史数据的收集。⑵数据清洗。⑶数据的归一化处理。⑷数据的划分。⑸模型的学习和调整。⑹模型的验证。第六章大数据在互联网金融中的应用01020304网络借贷P2P网络借贷的风险6.3大数据在P2P网络借贷中的应用6.3.1P2P网络借贷概述P2P网络借贷P2P平台经营模式第六章大数据在互联网金融中的应用1.推荐系统推荐系统一般包括三个部分：⑴用户模块⑵推荐对象模块⑶推荐算法模块①协同过滤推荐②基于内容的推荐③基于知识的推荐6.3.1P2P网络借贷概述2.P2P网站中的个性化推荐一个成功的P2P网站个性化推荐系统的作用主要体现在以下三个方面：⑴将P2P平台的浏览者转化为使用者。⑵提高P2P平台的交叉销售能力。⑶提高客户对P2P平台的忠诚度。第六章大数据在互联网金融中的应用6.4.1互联网消费金融概述1.互联网消费金融的定义互联网消费金融，是指借助互联网进行线上申请、审核、放款及还款全流程的消费金融业务。6.4大数据在互联网消费金融中的应用第六章大数据在互联网金融中的应用按主体划分①商业银行②消费金融公司③电商平台④互联网消费金融平台2.互联网消费金融的分类按产品业务划分①非特定用途类②半特定用途类③特定用途类第六章大数据在互联网金融中的应用1.大数据风控的业务范围⑴外部数据源的整合⑵风控模型与评分。⑶自动化决策。6.4.2大数据在互联网消费金融征信与风控中的应用2.大数据风控的实现途径⑴消费金融的场景化。⑵加强对网络欺诈的重点防控。⑶运用多种风险分散手段。第六章大数据在互联网金融中的应用6.5.1供应链金融概述1.供应链金融的定义供应链金融是指金融机构（如商业银行、互联网金融平台）对供应链内部的交易结构进行分析的基础上，引入核心企业、第三方企业（如物流公司）等新的风险控制变量，对供应链的不同节点提供封闭的授信及其他结算、理财等综合金融服务。供应链金融的实质就是依靠风险控制变量，帮助企业盘活其流动资产从而解决其融资问题。6.5大数据在供应链金融中的应用第六章大数据在互联网金融中的应用2.供应链金融的特点供应链金融与银行传统信贷的比较项目银行传统信贷供应链金融风险管理理念以“好的资产负债表”为基础，对企业以往的财务信息进行静态分析，依据对受信主体的孤立评价作出信贷决策银行评估的是整个供应链的信用状况产品设计思路是一种简单的资金借贷关系,以一个或几个生硬、机械的产品“水平式”地覆盖不同细分市场及交易链条上的各个节点、各个交易主体的需求根据交易对手、行业规则、商品特点、市场价格、运输安排等交易条件,为供应链上不同交易层次和交易地位的交易主体度身定制的专业金融解决方案。不仅仅是融资，更是流程优化方案和成本降低方案市场营销模式“点对点”的方式,营销处于无规则的状态,不能协同已有的客户资源和信息客户开发沿着供应链按图索骥，顺藤摸瓜参与方一般参与主体只有商业银行等信贷机构和中小企业双方，有些也需要第三方担保人的参与不仅仅有金融机构、融资企业，还包括供应链上的核心企业、上下游企业、以及物流企业第六章大数据在互联网金融中的应用供应链金融与非供应链金融的比较项目供应链金融非供应链金融授信主体单个或多个企业群体单个企业评级范围企业及整个供应链企业本身授信条件动产质押，货权质押等均可核心资产抵押，有效第三方担保人银行参与动态跟踪企业经营过程静态关注企业本身银行承担的风险较小较大服务品种品种多样品种较少服务效率及时解决企业短期流动资金的需求手续繁琐，效率低下服务内容为单个企业供应链提供持续的信贷支持解决单个企业一时的融资需求服务作用提升企业及供应链整体的持续竞争能力仅仅缓解单个企业一时的资金困境第六章大数据在互联网金融中的应用应收账款融资1233.供应链金融的运作模式保兑仓融资融通仓融资第六章大数据在互联网金融中的应用判断需求方向和需求量13246.5.2大数据在供应链金融中的应用1.大数据在供应链金融中的应用领域目标客户资信评估风险分析与警示精