互联网金融

1.什么是互联网技术？ 互联网金融 = 互联网技术 + 互联网思维 + 金融功能 2.互联网金融主要特征： 低成本 高效率 注重客户体验 风险特殊性 3.互联网金融核心要素 信息处理：社交网络生成和传播信息，搜索引擎对信息进行组织、排序、检索，云计算保障信息高速处理能力 资源配置：资金供需信息直接在网上发布并匹配，供需双方直接联系和匹配 支付方式：以移动支付为基础，个人、机构均可在中央银行支付中心开设账户，支付清算电子化 4.互联网金融与传统金融区别 定位不同 驱动因素不同 经营模式不同 治理机制不同 竞争优势不同 电子支付：单位或个人直接或授权他人通过电子终端发出支付指令，实现货币支付与资金转移的行为 第三方支付：具备一定实例和信誉保障的非银行独立机构，借助通信、计算机和信息安全技术，采用与商业银行签约的方式，在用户与银行支付结算系统间建立连接的网络支付模式 第三方支付业务包括： 网络支付：依托公共网络或专用网络在收付款人间转移货币和资金的行为 预付卡发行与受理：收单机构与特约商户签订银行卡受理协议，在特约商户按约定受理受理银行卡并与持卡人达成交易，为特约商户提供交易资金结算服务行为 银行卡收单：发卡机构以特定载体和形式发行的、可在发卡机构之外购买商品、服务的预付价值。预付卡以盈利为目的发行的，采用先付费、后消费的支付模式 第三方支付分类： 一般模式特点：在网上商户

什么是互联网金融？ 互联网金融不是简单的【运用互联网技术进行金融】，而是【基于互联网思维的金融】，技术只是作为必要支撑。区别于：直接融资、间接融资的第三种融资方式。 互联网金融特点有哪些？ 发展非常迅速 效率一般比较高 成本相对低廉 覆盖面积广 金融功能稳定 金融功能包含： 支付工具：互联网金融并不创造新的支付工具，不具有明显的货币创造功能，只是一种新的支付交易媒介，是对传统金融支付的补充和延伸，提高了支付效率和服务范围 交易服务： 融资功能 风险管理 风险相对交大 互联网金融运作模式： 1、支付方法：以移动支付为基础，个人、机构均可在中央银行支付中心开设账户，特点：不再完全是二级商业银行账户体系；金融资产的支付转移通过移动互联网实现；支付清算电子化，替代现钞流通 2、信息处理： 3、资源配置 互联网金融七大模式：第三方支付 第三方支付： 具备一定信誉保障的独立机构，通过与银行签约、提供支付结算接口的交易平台 平台网站 多数为互联网金融门户，各金融机构将金融产品放在互联网平台，用户通过贷款用途、金额、期限等条件筛选比对，其核心本质是：搜索比价 众筹集资 项目发起人利用互联网、社交网络的传播特性，向公众展示自己的创意，争取募集公众资金的模式。 主要分为2钟模式：非股权模式、股权模式 非股权众筹项目，以实物、服务、媒体内容为回报、不涉及资金及股权，分为：募捐众筹、奖励众筹、债券众筹

　　互联网金融时代，将有两股势力角逐金融地盘，无论是传统金融的互联网化演进成的新物种，还是新兴互联网金融的新势力，都将长期共存于同一个江湖，在博弈和厮杀中推动金融的创新，回归金融的本质。 　　时下，互联网金融正在成为最时髦、最火爆的话题之一。阿里金融更是来势汹汹，似乎真有马云所言的“银行不革命，那就革银行的命”的架势，从余额宝吸金到资产证券化试水，无不刺痛传统银行业的神经，让银行业大喊“狼来了”。但同样是互联网金融两大老大哥，对待此行为有什么想法和作为。 　　 互联网金融凭什么颠覆创头金融企业？ 　　对传统金融来讲，互联网金融精神的冲击将是非常可怕的，由此引发的传统金融互联网化大潮更是不可逆转。 　　在这里和大家举个例子：一家五皇冠淘宝店主，月销售额达200万元，网络销售占比超过90%。他曾试图向银行贷款以求更快发展，但因为没有抵押，银行不给贷。他后来成功申请到了阿里小贷，而且从申请到获批贷款只需几秒，不用任何担保，可以随借随还。因为资金使用效率很高，总体产生的利息也不高。 　　同样的一家淘宝店主，在传统金融业行业，只是银行不能受理的客户；在互联网金融中，却能成为阿里小贷的优质客户。 　　 Pc28app软件开发为什么能把握互联网趋势？ 　　2013年6月，中国的软件开发事业陷入了空前的风波。曾经被视作软件开发的老大哥，由于是互联网的自我循环，因而蕴含着巨大的系统性风险

从2013年开始，互联网金融在中国这片土地上发展得如火如荼，其实这是互联网对于金融领域的渗透导致的必然结果，同样的变革也发生在旅游、航空、教育、物流、零售、医药等其他垂直行业。 金融业在互联网上创新的目的是可以直接获取用户的一手信息，增加用户的粘度，巩固并拓展银行与其目标客户之间的存取、货款、汇款、支付等业务关系。互联网金融可不是金融机构简单地“触网”。 我们信仰数据，我们相信金融的本质就是数据，而大数据技术就是能够驱动互联网金融这个横冲直撞的火车头永不停歇的发动机。 金融业的大数据挖掘 在良莠不齐地发展了三年之后，2015年，在十部委发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中，将互联网金融分类为：互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融。 互联网与金融的一个共同的基因是数据。因为互联网是由数据构成的，而所有的金融产品其实也都是各种数据的组合。互联网产生的数据量很大，而且数据类型多；同样，金融行业产生的数据量也非常大，数据类型也相当丰富。这是一个大数据的时代。 每一种数据类型都有价值。在经过第一阶段的野蛮生长之后，互联网金融平台如果不考虑监管套利的因素，那么其在资产端和客户资源端其实都很难对传统金融有竞争优势。唯一可能让这些公司有机会胜出的就在于对数据的把握。 对 金融行业来说，最重要的两个维度是客户和风险

互联网金融可谓是当下最炙手可热的词之一，业界褒贬不一。总体而言，当前金融界基本认可：互联网将深刻变革当前金融业格局。基于该认识，各金融机构或互联网企业已开始试水互联网和金融的联姻。 如：各大银行相继在网上银行的基础上，推出手机银行，借助移动互联网技术，拓宽渠道；国泰君安撤销零售部，设立网络金融部；阿里巴巴推出理财产品余额宝，联手东方证券推出阿里小贷资产证券化项目；证券，保险和信托公司纷纷开设网店等等。以券商为例，互联网金融时代，还有哪些机会呢？开始讨论之前，我们先来看看一些业界名人眼中的互联网金融： a. 谢平：互联网金融模式三大趋势 ; b. 林采宜：互联网金融只是信息时代的一种金融模式 ; c. 牛锡明：互联网金融将颠覆传统金融服务模式 ; d. 万建华：建“平台金融”争天下 。 券商行业的现状和信息化程度 近十年是券商行业失去的十年，因为前期的野蛮生长，导致近十年的行业整顿和监管。当前，无论从体量、渠道还是客户，券商行业在整个金融业版图中都处于逐渐边缘化的地位。试想，如果现在允许混业经营，中国的金融版图毫无疑问会被商业银行吞噬；如果现在允许公司通过互联网渠道募集资金，可能券商和交易所的金融中介属性将毫无意义。虽然，短期内前述的两种假设不会成立。但是，券商只有加速创新业务布局，做大规模，快速积累客户资源才能不被时代抛弃。 在信息时代，金融企业的业务流转离不开信息技术的支撑。否则

系列教程： 互联网金融爬虫怎么写－第一课 p2p网贷爬虫（XPath入门） 正则表达式 ，又称 正规表示法 、 常规表示法 （英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE） 正则表达式几乎出现在每一个编程语言中，有着极其广泛的应用，比如做网页的时候，判断用户输入的是否是邮箱这样的正则。正则表达式本身写法基本在各个语言中 都是一致的，不过调用方法可能略有不同，在我们教的爬虫中，正则表达式主要应用在界定列表url和内容url的格式上，就是什么url是列表url，什么 url是内容url，什么url直接丢弃掉。这样做主要是为了提高整个爬虫的爬取效率，防止爬虫在无关的url花费太长的时间，当然如果希望全网爬的话， 也可以不做设定。 对于手里有点闲钱的人来说，可能最常见的投资品就是股票了，虽然中国股票市场那叫一个变幻诡谲，妖兽频出。但依旧相对其他流通性差，投资门槛高的投资产品来 说，有着国家信用背书的股市依然是不二的投资选择。股票的数据很多地方都有，我们今天就通过雪球的行情中心，爬一下当天各个上市公司的股票价格吧。 打开雪球行情中心： 哇，突然觉得这是我们教程最高大上的一次。首先，这个页面就可以作为一个不错的入口Url，因为有着挺多的连接，不过从效率来讲，虽然爬虫本身可以帮我们去做很多事情，但是最好还是直接找到列表url会更快一些。我们继续往里找

在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进行风险识别的呢？本文对此进行了探讨。 大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个 ，一个是 精准营销 ，典型的场景是商品推荐和精准广告投放， 另外一个是 大数据风控 ，典型的场景是互联网金融的大数据风控。 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 。信用相关程度强的数据纬度为十个左右，包含 年龄、职业、收入、学历、工作单位、借贷情况、房产，汽车、单位、还贷记录等，金融企业参考用户提交的数据进行打分，最后得到申请人的信用评分，依据评分来决定是否贷款以及贷款额度。其他同信用相关的数据还有 区域、产品、理财方式、行业、缴款方式、缴款记录、金额、时间、频率等。 互联网金融的大数据风控并不是完全改变传统风控，实际是丰富传统风控的数据纬度。互联网风控中， 首先还是利用信用属性强的金融数据，判断借款人的还款能力和还款意愿，然后在利用信用属性较弱的行为数据进行补充

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