大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的核心作用在于提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)能力，提供全面、動(dòng)態(tài)的定價(jià)體系，推動(dòng)金融體系發(fā)生變革，業(yè)務(wù)層面主要體現(xiàn)在社會(huì)征信體系構(gòu)建和金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)兩個(gè)層次。

大數(shù)據(jù)構(gòu)建征信體系

征信是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的基石。我國(guó)征信體系發(fā)展比較滯后，一直都缺乏充分的數(shù)據(jù)來源和有效的技術(shù)手段。直到 2004 年，央行才開始建成全國(guó)統(tǒng)一的個(gè)人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)， 2005 年，原有的銀行信貸登記咨詢系統(tǒng)升級(jí)為企業(yè)信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。目前，央行征信數(shù)據(jù)庫(kù)有大約 8 億個(gè)人和將近 2000 萬家企業(yè)的征信數(shù)據(jù)。但是，央行的征信數(shù)據(jù)是來自于商業(yè)銀行、社會(huì)機(jī)構(gòu)等的上報(bào)數(shù)據(jù)，存在信息量少、準(zhǔn)確率低等缺點(diǎn)，尤其是個(gè)人用戶和小微企業(yè)，無法真正有效識(shí)別其征信情況。因此，商業(yè)銀行在實(shí)際業(yè)務(wù)開展過程中，一般采用一刀切的模式，很少為小微企業(yè)、個(gè)人用戶提供信貸等金融服務(wù)。

互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)助力建立全社會(huì)征信圖譜：

對(duì)于個(gè)人用戶而言，用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的行為被系統(tǒng)所記錄，其中包含大量的價(jià)值信息，如電商類數(shù)據(jù)、社交類數(shù)據(jù)、生活服務(wù)類數(shù)據(jù)、支付類數(shù)據(jù)等等，這些數(shù)據(jù)將成為描繪個(gè)人征信情況的基礎(chǔ)信息，通過大數(shù)據(jù)建模得出信用評(píng)級(jí)；

對(duì)于企業(yè)用戶而言，大量的小微企業(yè)開始使用云服務(wù)，其經(jīng)營(yíng)情況和現(xiàn)金流情況可被記錄，這些數(shù)據(jù)可以通過構(gòu)建模型成為小微企業(yè)信用評(píng)級(jí)的依據(jù)。

全社會(huì)征信體系構(gòu)建將為普惠金融打下基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)助力社會(huì)征信體系構(gòu)建后，將顯著提高金融業(yè)務(wù)的廣度和深度，幫助金融機(jī)構(gòu)低成本、高效地服務(wù)低收入人群和小微企業(yè)，主要體現(xiàn)為消費(fèi)金融業(yè)務(wù)和小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)。

消費(fèi)金融：商業(yè)銀行可以與個(gè)人征信公司合作，識(shí)別個(gè)人用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，擴(kuò)大個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)。美國(guó)消費(fèi)金融市場(chǎng)規(guī)模將近 3 萬億美元，我國(guó)消費(fèi)金融尚處于起步階段，未來還有很大的挖掘空間。

小微企業(yè)貸款：商業(yè)銀行可以與第三方公司合作，由擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的第三方公司通過建模識(shí)別小微企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)，為商業(yè)銀行小微企業(yè)信貸提供信用驗(yàn)證。以漢得信息的供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)為例，通過云的形式為小微企業(yè)提供低成本的信息化服務(wù)，獲得小微企業(yè)的流水?dāng)?shù)據(jù)，包括采購(gòu)、銷售、存貨、總賬、報(bào)表等各項(xiàng)數(shù)據(jù)，掌握企業(yè)的經(jīng)營(yíng)信息和征信情況，為企業(yè)貸款提供數(shù)據(jù)驗(yàn)證，解決銀行與小微企業(yè)信息不對(duì)稱這一核心問題，基于此與銀行合作有針對(duì)性的開拓小微企業(yè)金融業(yè)務(wù)。

金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加合理，提高產(chǎn)品價(jià)值

大數(shù)據(jù)可以幫助金融機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)差異化的金融產(chǎn)品和實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。金融機(jī)構(gòu)可以充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于用戶進(jìn)行全方位的評(píng)估，并以此為依據(jù)為用戶提供個(gè)性化的金融產(chǎn)品，使金融產(chǎn)品的設(shè)計(jì)更為科學(xué)，提升產(chǎn)品價(jià)值，實(shí)現(xiàn)超額收益。

例如，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以使保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)更加精準(zhǔn)：

第一，可以實(shí)現(xiàn)差異化定價(jià)。傳統(tǒng)的線下保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)是基于固化的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，再建立一套模型來做精算；而互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)的數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)、行為習(xí)慣、忠誠(chéng)度以及信用水平都可以成為可供挖掘的大數(shù)據(jù)，因此在保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)和定價(jià)上都可以更為靈活，提高保險(xiǎn)理賠準(zhǔn)確性和及時(shí)性，傳統(tǒng)的精算模型正在被顛覆。

以淘寶退貨運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)為例，保險(xiǎn)公司可以根據(jù)每個(gè)買家的購(gòu)買運(yùn)費(fèi)之后的歷史理賠成功次數(shù)與投保成功次數(shù)的比值來決定其保費(fèi)水平，實(shí)現(xiàn)差異化定價(jià)，解決高退貨率買家傾向于購(gòu)買退貨險(xiǎn)的問題。

第二，產(chǎn)品設(shè)計(jì)以用戶體驗(yàn)為中心，做到個(gè)性化定制。產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)將取代原有的保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)精算成為第一要素，有針對(duì)性的解決不同場(chǎng)景下的特定風(fēng)險(xiǎn)，在保險(xiǎn)標(biāo)的、責(zé)任范圍、保費(fèi)費(fèi)率等層面都可以實(shí)現(xiàn)量身定制。