当传统金融模式遇到了大数据后会有哪些转变？

1. 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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2. 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。
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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
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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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3. 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。
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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。
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4. 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。
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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。
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5. 互联网金融模式的大数据金融

大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据，通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析，并与传统金融服务相结合，创新性开展相关资金融通工作的统称。　　大数据金融扩充了金融业的企业种类，不再是传统金融独大，并创新了金融产品和服务，扩大了客户范围，降低了企业成本。　　大数据金融按照平台运营模式，可分为平台金融和供应链金融两大模式。两种模式代表企业分别为阿里金融和京东金融。

6. 大数据让互联网金融不那么突兀

大数据让互联网金融不那么突兀
为什么互联网公司可以取得那么多的信任，源于之前的客户体验做的好。当然，我并不认为互联网公司从技术维度来看、或者说利用大数据的角度来看，客户体验做的多么好，只能说他们拥有客户体验的想法，而且很重视。
    金融机构的用户体验，应该是分等级的，账户余额多的，感受到的体验应该会更好吧。而更多的普通大众呢？好像没有太多的用户体验可言。
   大数据不仅是个技术维度问题，其实它在互联网金融梦里提醒所有的参与者重视了一个问题：客户体验。而只有解决了这个问题，这个梦才能走的更长远。
    我们看看大数据在里面可以做什么。
    风险控制问题。只是无论互联网公司还是金融机构开启这个梦的时候，必须要解决的。当然这有政策风险，而最大的风险是来源于参与的每个个体。一旦互联网金融了，意味着所有制度要向大众开放，每个大众你了解吗？来自于他们的风险你能及时控制吗？
    产品购买和售后体验。关于精准营销、推送这些，互联网公司已经做的还不错了，而且个个领域已经在做探索。但是互联网金融，核心应该是达成购买，而这个购买流程、售后服务，也必然要被考虑。大数据应该更多地在这些环节下功夫。
   大数据能做的还有很多，每个环节，无论是互联网公司做金融，还是金融机构业务互联网化，其中各个环节都应该有大数据的身影。大数据应该成为一种运营方式，而不仅限于技术工具。
   互联网金融，是金融市场自由竞争的必然的结果，而且也是一个很好的产物。但是如何让这个不是一个个个体的行为，而是形成一种很大的市场行为，还需要一段时间政策法规的完善、参与者的自我修缮。同时，更需要的是，来自于IT界的很多新的理念、新的技术的推动，以解决很多风险和客户的障碍。

7. 大数据怎样影响着金融业

大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容，使决策者能够把握重点，引导战略方向。
 
正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。  总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。
 
 首先，大数据推动金融机构的战略转型。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，国内金融机构受金融脱媒影响日趋明显，表现为核心负债流失、盈利空间收窄、业务定位亟待调整。业务转型的关键在于创新，但现阶段国内金融机构的创新往往沦为监管套利，没有能够基于挖掘客户内在需求，提供更有价值的服务。而大数据技术正是金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要工具。
  其次，大数据技术能够降低金融机构的管理和运行成本。通过大数据应用和分析，金融机构能够准确地定位内部管理缺陷，制订有针对性的改进措施，实行符合自身特点的管理模式，进而降低管理运营成本。此外，大数据还提供了全新的沟通渠道和营销手段，可以更好的了解客户的消费习惯和行为特征，及时、准确地把握市场营销效果。
  第三，大数据技术有助于降低信息不对称程度，增强风险控制能力。金融机构可以摈弃原来过度依靠客户提供财务报表获取信息的业务方式，转而对其资产价格、账务流水、相关业务活动等流动性数据进行动态和全程的监控分析，从而有效提升客户信息透明度。目前，先进银行已经能够基于大数据，整合客户的资产负债、交易支付、流动性状况、纳税和信用记录等，对客户行为进行全方位评价，计算动态违约概率和损失率，提高贷款决策的可靠性。
 
当然，也必须看到，金融机构在与大数据技术融合的过程中也面临诸多挑战和风险。
一是大数据技术应用可能导致金融业竞争版图的重构。信息技术进步、金融业开放以及监管政策变化，客观上降低了行业准入门槛，非金融机构更多地切入金融服务链条，并且利用自身技术优势和监管盲区占得一席之地。而传统金融机构囿于原有的组织架构和管理模式，无法充分发挥自身潜力，反而可能处于竞争下风。
 
二是大数据的基础设施和安全管理亟待加强。在大数据时代，除传统的账务报表外，金融机构还增加了影像、图片、音频等非结构化数据，传统分析方法已不适应大数据的管理需要，软件和硬件基础设施建设都亟待加强。同时，金融大数据的安全问题日益突出，一旦处理不当可能遭受毁灭性损失。近年来，国内金融企业一直在数据安全方面增加投入，但业务链拉长、云计算模式普及、自身系统复杂度提高等，都进一步增加了大数据的风险隐患。
 
三是大数据的技术选择存在决策风险。当前，大数据还处于运行模式的探索和成长期，分析型数据库相对于传统的事务型数据库尚不成熟，对于大数据的分析处理仍缺乏高延展性支持，而且它主要仍是面向结构化数据，缺乏对非结构化数据的处理能力。在此情况下，金融企业相关的技术决策就存在选择错误、过于超前或滞后的风险。大数据是一个总体趋势，但过早进行大量投入，选择了不适合自身实际的软硬件，或者过于保守而无所作为都有可能给金融机构的发展带来不利影响。
应该怎样将大数据应用于金融企业呢？
尽管大数据在金融企业的应用刚刚起步，目前影响还比较小，但从发展趋势看，应充分认识大数据带来的深远影响。在制订发展战略时，董事会和管理层不仅要考虑规模、资本、网点、人员、客户等传统要素，还要更加重视对大数据的占有和使用能力，以及互联网、移动通讯、电子渠道等方面的研发能力；要在发展战略中引入和践行大数据的理念和方法，推动决策从“经验依赖”型向“数据依靠”型转化；要保证对大数据的资源投入，把渠道整合、信息网络化、数据挖掘等作为向客户提供金融服务和创新产品的重要基础。
（一）推进金融服务与社交网络的融合
我国金融企业要发展大数据平台，就必须打破传统的数据源边界，注重互联网站、社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户和市场资讯。首先要整合新的客户接触渠道，充分发挥社交网络的作用，增强对客户的了解和互动，树立良好的品牌形象。其次是注重新媒体客服的发展，利用各种聊天工具等网络工具将其打造成为与电话客服并行的服务渠道。三是将企业内部数据和外部社交数据互联，获得更加完整的客户视图，进行更高效的客户关系管理。四是利用社交网络数据和移动数据等进行产品创新和精准营销。五是注重新媒体渠道的舆情监测，在风险事件爆发之前就进行及时有效的处置，将声誉风险降至最低。
（二）处理好与数据服务商的竞争、合作关系
当前各大电商平台上，每天都有大量交易发生，但这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断，传统金融企业处于支付链末端，从中获取的价值较小。为此，金融机构可考虑自行搭建数据平台，将核心话语权掌握在自己的手中。另一方面，也可以与电信、电商、社交网络等大数据平台开展战略合作，进行数据和信息的交换共享，全面整合客户有效信息，将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等融合起来。从专业分工角度讲，金融机构与数据服务商开展战略合作是比较现实的选择；如果自办电商，没有专业优势，不仅费时费力，还可能丧失市场机遇。（三）增强大数据的核心处理能力
首先是强化大数据的整合能力。这不仅包括金融企业内部的数据整合，更重要的是与大数据链条上其他外部数据的整合。目前，来自各行业、各渠道的数据标准存在差异，要尽快统一标准与格式，以便进行规范化的数据融合，形成完整的客户视图。同时，针对大数据所带来的海量数据要求，还要对传统的数据仓库技术，特别是数据传输方式ETL（提取、转换和加载）进行流程再造。其次是增强数据挖掘与分析能力，要利用大数据专业工具，建立业务逻辑模型，将大量非结构化数据转化成决策支持信息。三是加强对大数据分析结论的解读和应用能力，关键是要打造一支复合型的大数据专业团队，他们不仅要掌握数理建模和数据挖掘的技术，还要具备良好的业务理解力，并能与内部业务条线进行充分地沟通合作。
 （四）加大金融创新力度，设立大数据实验室
可以在金融企业内部专门设立大数据创新实验室，统筹业务、管理、科技、统计等方面的人才与资源，建立特殊的管理体制和激励机制。实验室统一负责大数据方案的制定、实验、评价、推广和升级。每次推行大数据方案之前，实验室都应事先进行单元试验、穿行测试、压力测试和返回检验；待测试通过后，对项目的风险收益作出有数据支撑的综合评估。实验室的另一个任务是对“大数据”进行“大分析”，不断优化模型算法。在“方法论上。
（五）加强风险管控，确保大数据安全。
大数据能够在很大程度上缓解信息不对称问题，为金融企业风险管理提供更有效的手段，但如果管理不善，“大数据”本身也可能演化成“大风险”。大数据应用改变了数据安全风险的特征，它不仅需要新的管理方法，还必须纳入到全面风险管理体系，进行统一监控和治理。为了确保大数据的安全，金融机构必须抓住三个关键环节：一是协调大数据链条中的所有机构，共同推动数据安全标准，加强产业自我监督和技术分享；二是加强与监管机构合作交流，借助监管服务的力量，提升自身的大数据安全水准；三是主动与客户在数据安全和数据使用方面加强沟通，提升客户的数据安全意识，形成大数据风险管理的合力效应。

8. 大数据时代 互联网金融将会呈现怎样的面孔

随着互联网与金融行业的不断融合发展，互联网金融早已成为当下最热门的话题之一。那么，什么才是互联网金融？在大数据时代，互联网金融将会呈现怎样的面孔？我想很多人都对这些问题有点疑惑，在此数据猿编辑将为您详细解说。
互联网金融最早的概念提出者谢平教授认为，以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、云计算、社交网络和搜索引擎等，将对人类金融模式产生根本影响。并预测，随着社会经济的发展，互联网金融模式在未来20年将成主流。
小编认为，要想弄清楚互联网金融的面孔，以下几个方面会让你有一个初步的了解。
什么是互联网金融？
对于这个问题，不同的人可能会有不同的理解，但是百度百科有解：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。从广义上讲，凡是具备互联网精神的金融业态统称为互联网金融。而从狭义的金融角度来看，则应该定义在跟货币的信用化流通相关层面，也就是资金融通依托互联网来实现的方式方法。
互联网金融的模式有哪些？
目前来看，互联网金融包括第三方支付、P2P小额信贷、众筹融资、新型电子货币以及其他网络金融服务平台。据了解，阿里巴巴欲打造全球化的“数字丝绸之路”，正在电子商务、物流和互联网金融等领域与各国合作拓展新发展空间。尤其在互联网金融领域，蚂蚁金服(客观信息不能有误)投资泰国正大集团旗下的Ascend Money以及印度版“支付宝”Paytm。“数字普惠金融或将成为中国实现弯道超车和助力‘一带一路’沿线国家发展的法宝。”
互联网金融运行方式是怎样的？
一般来说，互联网金融有三个核心部分：支付方式、信息处理和资源配置。支付方式方面，以移动支付为基础。信息处理方面，在云计算的保障下，资金供需双方信息可以通过社交网络揭示和传播，被搜索引擎组织和标准化，最终形成时间连续、动态变化的信息序列。
而资源配置方面，在供需信息几乎完全对称、交易成本极低的条件下，互联网金融模式形成了“充分交易可能性集合”，诸如中小企业融资、民间借贷、个人投资渠道等问题就容易解决。
互联网金融主要特点体现在哪些方面？
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。一方面，金融机构可以避免开设营业网点的资金投入和运营成本;另一方面，消费者可以在开放透明的平台上快速找到适合自己的金融产品，削弱了信息不对称程度，更省时省力。
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。
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。此外，互联网金融的客户以小微企业为主，覆盖了部分传统金融业的金融服务盲区，有利于提升资源配置效率，促进实体经济发展。
发展快
依托于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长。
管理弱
一是风控弱。互联网金融还没有接入人民银行征信系统，也不存在信用信息共享机制，不具备类似银行的风控、合规和清收机制，容易发生各类风险问题，已有众贷网、网赢天下等P2P网贷平台宣布破产或停止服务。二是监管弱。互联网金融在中国处于起步阶段，还没有监管和法律约束，缺乏准入门槛和行业规范，整个行业面临诸多政策和法律风险。
风险大
一是信用风险大。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，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管，成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动的温床。去年以来，淘金贷、优易网、安泰卓越等P2P网贷平台先后曝出“跑路”事件。二是网络安全风险大。中国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响，危及消费者的资金安全和个人信息安全。
如今，蓬勃发展的互联网金融已经有完善的后备支撑
7月18日，中国互联网金融协会在京召开互联网金融标准化工作研讨会暨互联网金融标准研究院揭牌仪式。会上，中国人民银行副行长、第四届金标委主任委员范一飞，国家标准化管理委员会副主任崔钢出席揭牌仪式。公开资料显示，协会是由中国人民银行会同银监会、证监会、保监会等国家有关部委组织建立的国家级互联网金融行业自律组织。
回溯历史，2015年12月31日，经国务院批准，民政部通知中国互联网金融协会准予成立。2016年3月25日，中国互联网金融协会在上海黄浦区召开成立会议暨第一次全体会员代表大会，2017年6月27日，中国人民银行、银监会、证监会、保监会、国家标准委联合发布《金融业标准化体系建设发展规划(2016-2020年)。其中，《规划》将互联网金融标准化工程列为5项重点工程之一，明确指出要深化金融标准化战略，支持金融业健康发展。
大数据分析：互联网金融发展将会呈现五大趋势
据悉，7月20日举行的2017中国创业创新博览会“互联网金融高峰论坛”上，猎豹全球智库副院长周婷发表了主题演讲《大数据看2017中国互联网金融趋势》，勾勒出行业正在日渐呈现出来的五大新动向。
周婷用大数据分析得出2017年中国互联网金融发展正在日渐呈现五大趋势：资本对金融市场趋于谨慎，互金企业两级分化;互联网金融最大流量源，手机支付App的价值逐渐凸显;消费金融市场规模暴涨;P2P市场回归理性，马太效应显现;传统金融深入转型金融科技。
金评媒专访民生银行研究院院长黄剑辉说到:传统银行拥抱新技术，方可做好互联网金融。未来，互联网金融将与大金融相互融合，达到与现在直接和间接融资一样的资源配置效率，并在促进经济增长的同时，大幅减少交易成本，简化操作，提供一站式服务。