消费金融数据驱动，消费金融数据驱动分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于消费金融数据驱动的问题，于是小编就整理了2个相关介绍消费金融数据驱动的解答，让我们一起看看吧。

消费金融大发展的原因？

您好，消费金融的快速发展是经济发展和政策copy推动的共同结果。

社会环境和技术的发展也为我百国消费金融的发展提供了有利条件：城镇人口不断增加，信用卡市场持续高速发展，年轻消费群体逐渐成度长，“量入为出”的传统消费观念正在改变，通过消费信贷适度提前知消费的理念越来越道被大众接受。

消费金融的发展势头背后的原因是什么呢。笔者认为首先是基于互联网金融当前的大背景下。消费金融已经成为了互联网金融监管趋紧趋势下一个最好的避风港，期限较长，可以分期，风险控制手段可以技术化，平台化。当前，国家政策明确规定了互联网金融要在严格定义自身服务范围和能力的情况下做好金融服务，特别是P2P行业，更应该做好期限与资金匹配的，不建立资金池，不做信用中介，单纯是信息中介平台，这种定位和消费金融的融资需求就具有很好的匹配性。其次，互联网消费金融发展也符合国家整体经济形势导向和政策导向。目前我国经济已经从以往单纯的投资和基建、出口拉动型，到转型为需求为导向的内部驱动型，消费金融从内涵上已经基本满足了国家内需导向型的经济发展策略。

消费金融是指各阶层消费者提供消费贷款的现代化金融服务方式。

1、市场互联网金融的兴起，消费金融在当前成为互联网金融监管趋紧趋势的最好避风港，期限长可分期，风险控制手段平台化，技术化。

2、用户变得更加普遍，由于互联网的发展，接触互联网消费金融的人越来越多，蓝领工人，农民工甚至是没毕业的学生。

3、消费水平的提高，消费者的消费观念在转变，许多人热衷于信用消费，提前消费。

4、政策拉动，2016年政府工作报告中提及消费金融鼓励创新的消费信贷产品。

个人愚见，不对之处请指正[作揖]

消费金融是指向各阶层消费者提供消费贷款的现代金融服务方式。

数据方向认为，消费金融能够发展主要有以下三方面因素：

1. 促进消费是国家战略层面保增长的手段

改革开放以来，特别是加入世贸以来，中国通过对外贸易获得了长足发展。当贸易达到一定体量时，并且美国把中国当作战略对手进行各种打压、贸易战，这时再想通过贸易拉动经济增长，效果越来越不明显。扩大内需，促进消费已成为国家战略层面保经济增长的重要手段。后疫情时期，中国一些城市在放松车牌限号，在拉动家电下乡，在发放消费券，在办购物节，这些都体现了国家战略引导的方向。通过促进消费，带动经济内生循环，工人有钱赚、企业有利润、国家有税收，整个经济一下就盘活了。

2. 消费金融有广泛的市场空间

随着中国经济快速发展，老百姓收入提高，其消费理念和消费习惯都发生了改变，为消费金融提供了广泛的市场空间。老百姓不再仅仅追求吃包穿暖，而是在文化消费、旅游休闲、运动健康等许多方面都有了新的需求，年轻人甚至热衷于信用消费、提前消费。有了这样的市场基础，在合法、合理、可控的前提下，进行有序引导，把水引入消费的这个大池子里来，帮助想消费的人有能力进行消费，进而把整个消费市场做大、做强。

3. 互联网消费金融加持

互联网金融，简直就是为消费金融量身定做的，单笔授信额度小，服务方式灵活，满足多样投资需求等。互联网企业运用大数据征信对接多维数据源，降低风控成本，提升审批效率，减少坏账发生率。完美弥补了传统金融的短板。中国互联网优质企业，比如阿里巴巴、腾讯、百度、360等，几乎都有布局消费场景。

大数据是未来金融专业人士必备的技能吗？

为什么数据前面加个大？

不加大你不点，不加大不时髦，不加大不够大!

数据分析的本质是商业分析，而不是技术和工具问题，大数据时代，数据价值和驱动才是我们每个分析师应该关注的问题。

大数据时代的有些未来是可以预见的。

第一是数据库能力的提升。谷歌的 Spanner和亚马逊的 Redshift都体现了这种变化：数据库的能力越来越强，它可以解决很多大数据的问题。

第二点是大数据平台的发展非常强调实时性。流计算现在变得非常重要，我个人很看好流计算的发展。

第三点是 AI给大数据准备了什么。谷歌的一篇论文中说到，我们可以通过 AI技术给大数据建立更好的索引。我认为，AI促进大数据发展和大数据融合将来是个很重要的方向

大数据对于专业人士来说是一个工具，依托于大数据分析能够得到较全面的结论，因此对于数据的挖掘，筛选是必不可少的。因为很多能在面上摆出来数据都是经过修饰，整合等手续，未必是你想要的，点到为止。

不请自来，如有冒犯，敬请原谅，谢谢！

个人认为是的，下面我们分析一下原因。

金融的本质是资金的融通，即有闲置资金的所有者将资金的使用权让渡给资金的使用者，资金使用者通过使用这些资金实现扩大再生产获得收益，并返还本金和使用权费用的过程。而这个过程，如何对这个使用权费进行定价，就非常重要了，毕竟资金的所有者让渡了使用权和占有权，是需要一段时间才能获得使用权的收益，在这个一段时间里面，存在着巨大的不确定性，这个不确定性，就是风险，金融活动能否运转下去，就在于如何对这种不确定性进行定价，归结来就是风险定价的问题。如何对风险定价，关键是有充足的信息，以尽可能地降低不确定性，为风险定价提供足够的支撑。 这里，信息的准确性、充分性和及时性，决定了风险定价的有效性和准确性，而大数据技术，恰钱能够颠覆性提高信息的准确性、充分性和及时性。

首先，从数据获取上，大数据的数据来源将更加丰富，这些数据，不再仅仅是我们常规的文字性信息，它还包括图片、音频、视屏等各种非结构化的数据，提供的数据将更加充分，更加多元化。

其次，从数据纬度上，大数据将利用客户画像，从客户的消费行为、社交行为、金融行为、生活等行为，以及这些行为间的关联关系，甚至包括这些行为诸如经济、文化、环境等各类之间的交互，从而全面展示客户的属性，在各类风险定价模型中，更能够拟合现实，风险定价也更加有效和准确。

再次，大数据与云计算的结合，计算能力大为提高，能极快地获得模型结果，提高风险决策的效率，从而提高客户满意度。

再次，大数据与人工智能的结合，通过机器学习，一些标准化的流程，甚至一些复杂的流程，均可以通过人工智能来执行，执行效率更高，结果更稳定，整个金融活动将更加有效率，对企业而言，更可以节约成本。

因此，不仅仅是大数据，未来包括人工智能、云计算会逐渐渗透金融活动的方方面面，更多的从业人员会被技术替代，而掌握大数据、云计算和人工智能的知识和技能，有助于金融从业人员增强在金融领域的竞争力，毕竟再多的技术还是需要人来执行，在具备金融专业知识背景下，又能掌握大数据等技术，未来才会在机器替代人的过程中生存下来。

以上，为本人的一点浅显理解，希望能帮到您 。

谢谢！

到此，以上就是小编对于消费金融数据驱动的问题就介绍到这了，希望介绍关于消费金融数据驱动的2点解答对大家有用。