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比起互联网金融 “大数据”更适合传统金融业

数据分析 作者:dandanki 时间:2013-08-30 11:33:17 0 删除 编辑





    近来,颇有几个新名词在市面上流行,诸如“互联网金融”,“信息消费”之类。这些新名词并非产自概念日日翻新的互联网业,却来自传统金融业甚至政界,其梦想之美,投入之多,可行性之差,似乎值得一辨。 就概念而言,从众说纷纭中大致可以概括出互联网金融的几层含义:



一、 传统金融服务的网络化



传统金融服务网络化,顾名思义是网络银行,网络券商,网络保险,等等。这些都是古已有之的东西,只不过在中国实现较晚,动作较慢。事实上,互联网在美国最早最成熟的商业模式就是这一套,二十多年前就已出现并蓬勃发展至今。不过,无论在金融服务业还是互联网界,都没有什么公司因此脱颖而出,其原因无非是家家都做,没什么创新,最好的结果是获得摊薄的平均利润。为此今天再创一个新概念毫无必要。



二、 传统金融服务的扩展化



小额支付,小微企业信用调查,小额贷款,灵活机动的市场营销等都是传统金融服务的扩展。这些事情在互联网出现之前,做起来费时费力,成本高而收益少。利用互联网来搞确实可以创收,只是很难提高利润率。为此带上个互联网金融的大帽子有点言过其实。



三、 全新的网络金融服务和产品



如众筹投资和比特币,这些东西新则新矣,但属于小众市场和缝隙市场,不值得大动干戈,更不值得为此创立什么新概念。 四、 全面的网络金融服务,或曰金融电商



这一类别下,主要是金融商城和各类产品和服务的综合大卖场。这种模式以金融服务为基础,以阿里为样板,再掺杂以WEB2.0,云计算,移动互联网和大数据等时髦互联网概念,几乎是一个通吃的全面互联网服务平台,如果仅称之为互联网金融,就显得有点过于狭窄了。 互联网金融并不适合传统金融业者



无论是单独拿出来看,还是把这四层意思合起来看,互联网金融这个概念从互联网业的角度看毫无新意可言。



但既然一无所有的网络业者都可以尝试网络金融服务并大有斩获,那么传统金融业者有经验,有资本,有垄断,有用户,为什么不能后来居上呢?



一个明显的区别在于,网络业者早在十数年前就开始了尝试,那时网络金融服务是被斥责,被打压,被怀疑的对象,历尽千辛在服务模式,商业模式和技术壁垒方面有所心得,垒起了一定的竞争门槛。而今天再做所谓互联网金融这种早已成为社会共识的东西,如果在差不多的时间内出现十个八个互联网金融服务平台,自相残杀还来不及,那还有气力与遥遥领先的网络业者竞争?



大数据金融



如今世界正在步入大数据时代,为后来者提供了不可多得的战略空间和机会。是否以自己为中心提供各种网络服务已经变得没有过去那么重要,获取和利用他人服务所产生的数据变得更加重要。基于某种服务所积累的数据价值在贬值,数量再多也算不上大数据,只有获取网络世界中全面的数据才有深度整合利用的价值。



正因如此,传统金融服务商就大可不必邯郸学步,重复互联网运营商走过的道路,非要先建立各种非本业服务以获取本业之外的数据。



传统金融业者可以利用自身优势探索一条新路。与其他传统产业相比,金融服务业是电子化,网络化和数据化程度最高的产业之一,也许仅次于网络和电信业。由长期系统的金融服务积累的数据完全可以在确保用户隐私和商业机密的前提下,与各行各业通过数据间的共享,交换和买卖以生成大数据,在此之上探索全新的产品和服务。



使用大数据金融的概念,制定并实施大数据金融战略,更能体现金融业自身的实力和潜力,也更能与网络业及其他行业有机融合,平等竞争,在大数据时代找到自身生存发展的机会也更大。



 

 

参加相关培训并通过考试的学员,可以获得: 1.由人力资源和社会保障部中国高级公务员培训中心、全国信息化计算机应用技术水平教育培训管理中心颁发《大数据技术工程师技术水平教育培训》证书。该证书可在人社部中国国家人事人才培训网查询(http://www.chinanet.gov.cn),可作为能力评价、考核和任职的重要依据。 2.中国科学院计算技术研究所教育中心颁发的《大数据技术工程师》培训证书。

 

大数据技术已经成为互联网后的又一个里程碑意义的科技革命与生产力革命,也是产业结构战略调整的战略机遇。如何管理自身的业务大数据,从中获取智慧,对传统业务再造并实巨大价值的产品和服务?如何将大数据困境转换为大数据宝藏?如何从大数据概念炒作到实践落地?

 

由北京理工大学大数据搜索挖掘实验室、中国科学院计算技术研究所教育中心联合主办,大数据论坛联合承办,开设大数据技术进修班。聘请北京理工大学赵燕平教授、张华平博士、北京市外办信息中心姜伟主任、清华大学马宝君博士等知名专家全面讲授大数据架构、大数据搜索、大数据挖掘以及大数据应用四大板块,分享亲身经历的大数据应用,并为学员提供大数据搜索挖掘工具的实训。

 

授课时间 9月7、8日上午9:00-12:00,下午13:30-16:30 ( 16:30-17:00 开放式讨论答疑 )

 

进修费用 4980元(包含发票,讲义,教材,工作餐,与讲师互动自助晚餐会); 老学员或同单位三人以上报名九折优惠; 全日制学生凭学生证优惠价格2980元,不含发票。差旅及食宿费用自理

 

授课方式 :(a)《大数据搜索与挖掘》教材(科学出版社); (b)中文多媒体讲义;

             (c) 针对学员具体需求的互动交流会。 (d)大数据搜索与挖掘工具实训;

(e)互动自助晚餐会;

 

 

大数据技术培训

 

主讲讲师:张华平:北京理工大学大数据搜索挖掘实验室主任,博士,副教授

             赵燕平:北京理工大学教授,教育部电子商务专家

             姜伟:北京市外事办信息中心主任

             马宝君:清华大学搜索评价与推荐系统专家

 

小班授课:为保证充分讨论,确保进修效果,采用小班授课,名额有限,先到先得。

 

培训内容:《科学的大数据观》《云计算与大数据架构》《大数据精准搜索关键技术》          

          《大数据挖掘关键技术》《大数据搜索与挖掘平台工具实训》 

          《大数据与电子商务应用》《大数据在电子政务中的应用》《微博大数据挖掘》 

          《大数据困惑及解决》《方案应对讨论》

 

报名地址:http://118.192.14.52/bigdatatrain/

 

赵老师   010-68918050    13681251543


 

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