第3节 大数据运用5大优势
大数据这个“洋媳妇”嫁进中国后，可谓是“入得厨房、出得厅堂”，很快在各行各业掀起了运用高潮，无疑让那些赶不上潮流的企业感到了危机。
在国内，大数据运用主要集中在电商领域，最具代表性的就是百度、腾讯。
百度作为我国最大的搜索公司，凭借其坚不可摧的“老大”位置，集聚了大量用户数据，几乎覆盖了国内95%的网民。据统计，百度搜索请求日均50亿次，占整个搜索市场的67%。正如百度副总裁王湛所说，百度已经建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助用户实时了解市场行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、以便适时调整营销策略。
其次是腾讯，腾讯是在大数据时代下最令人期待和遐想的互联网公司。腾讯更加完整地记录下了用户在互联网上的行为轨迹和社会属性。根据腾讯披露的信息可以看到，截至到2015年，腾讯拥有QQ活跃账户7.2亿，空间用户6亿，微博注册用户5.4亿，微信用户将突破10亿。这些海量信息汇聚在一起，就能够获取到用户的兴趣爱好、归属地、社会关系链等一系列有价值的信息。然后，利用大数据和关系链，就能为用户筛选、推荐最适合的内容。
在国内，大数据在以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网公司中已经有了成熟和广泛的应用，与此同时，也正在向传统行业蔓延，越来越多的金融、电力、电信等传统行业，都在自己的领域进行数据挖掘和分析，从而创造出了更多的商业模式和利益增长点。
那么，是什么促使大数据在中国得到如此迅速的发展呢？源于其自身的5大优势。
优势一：高频交易
高频交易（High Frequency Trading），按照国际通用的说法，是指从那些极为短暂的市场变化中寻求获利的交易行为，比如，某种证券，买入价和卖出价之间只有微小变化，或某只股票在不同交易所之间的微小差价，高频交易正是在利用这些微小的差价获取获利筹码。
这种交易方式已极具特点，以量大，速度见长，主要通过超高速交易平台之间的金融工具来攫取利润。高频交易的特点如表2-2所列。
表2-2 高频交易的5个特点
大数据的运用为高频交易提供了更为广阔的成长空间，在欧美发达的金融市场，已经达到市场交易量的一半以上。由于其快速性，引起越来越多机构和专业投资者的关注。但由于国内这种交易机制不完善，仍存有较大的风险，不可盲目操作。
优势二：可预见性
2014年7月，中证指数公司、百度、广发基金三家行业巨头合作正式推出“中证百度百发策略100指数”，这是国内金融市场上首支可直接反映市场状况的互联网指数，它也是第一个运用大数据思维和平台建立起来的互联网指数。
将百度互联网大数据挖掘和分析技术融入指数编制的量化模型，旨在建立一套反映市场情绪变化并可供参考的投资指数。先知先觉的投资者发现，所有市场参与者共同表现出的感觉。即所谓的市场情绪，决定当前市场总体走向。互联网金融企业如何准确把握市场情绪变化，随着市场主流而动，推出受民众欢迎的金融产品？如何设计交易策略和市场定价？对互联网金融的产品创新和业务开拓产生重要影响。
这都源于强大的社交媒体，如今，通过互联网发展起来的社交媒体爆发出令人炫目的能量，国外有推特，面书，国内有社交网站、微博、博客、播客、论坛等。在国外“推特”日发消息超过5亿条，“面书”日均用户超过10亿，国内微信用户也达6亿，新浪微博用户达5.3亿。
社交媒体的出现推动了社会信息透明化。英国科学家运用大数据分析技术，曾连续3年跟踪980万英国人发布的4.84亿条推特消息，发现公众情绪变化与财政紧缩与社会压力高度相关。著名诺贝尔奖获得者赫伯特·西蒙对当今世界经济发展趋势进行预测时指出：“随着信息发展，有价值的不是信息，而是注意力。”这种观点逐渐被接受，形象描述为“注意力经济”。
优势三：量化贷款风险系数，支持精细化管理
对互联网金融企业来说，其经营风险主要集中在平台贷款业务上。而贷款业务正是互联网金融支持个体创业、支持小微企业的“普惠金融”价值最为集中的地方，如果不办理贷款业务，互联网金融也就没有存在的基础。从贷款风险角度上分析，风险一般呈“擀面杖”型，即贷款风险通常表现出两头低中间高趋势，也就是最大企业或最小企业都属低风险，中间企业才是真正的高风险，跨国公司老总和社会底层的小企业家和个体消费者的信用比一些中型企业的老板要好得多。
从这点上看，互联网金融服务对象坚持走底层理念，贷款风险应该很低。问题是，小额贷款面广额小，必须有足够大的规模才能维持互联网金融企业经营。大数据不仅能够收集和分析小微企业和用户交易行为的数据，较为准确的判定其经营和信用状况，而且能根据客户积累的信用数据进行量化分析，同时引入海关、税务、电力等外部数据加以匹配，以第三方数据验证客户信息的真实性，并将客户在电子商务平台上的交易行为数据映射为企业和个人的信用评价，然后再量化分析定位，建立数据库模型，以提高贷款的准确性。
优势四：打破对客户信息的垄断
大数据的应用有助于提升金融市场的透明度，近年来，互联网通过特有的信息收集、分析和决策系统，解决了很多因客户信息不对称带来的问题。借助社交平台产生的海量数据，运用大数据分析技术分析用户群体的情绪，观察在不同条件下投资者对金融产品的反应，识别其中的因果关系，提高客户的转化率，形成新的金融信息来源。随着信息存储量增多，再通过数据的整合和分析，客户信息、交易价格信息和社会经济状况等数据更为详细和透明，使利率形成更为准确和市场化，并能提高运行效率，增强服务能力，开发新的金融产品，增强服务能力，创造新的价值。
优势五：让互联网金融目标客户更精准
大数据技术对互联网金融的另一个推动作用在于帮助寻找合适的目标客户，实现精准营销。互联网金融企业或放贷款、或发售金融产品，凭借其高额收益率、免收手续费等系列优惠，目的在于吸引众多客户选择自己。然而，在越来越多的同类企业都在做同一种业务时，都不得不面对来自同行业的激烈竞争。盲目扩张、产品单一，使得竞争力不强的互联网金融企业，由于不能保证稳定的流量，无法留住客户而关门休业，成为行业的“炮灰”。
明确优势是为了更好地运用。在巨大市场压力面前，我们必须意识到自身投资方面的不足。欲在激烈的市场中占有一席之地，需要精准定位投资平台和产品。谁是最好的平台？如何才能更好地加以利用？如何获得最大限度的利润？精准定位的实现程度是互联网金融企业存活崛起的关键所在，大数据通过定向技术，查看互联网所有用户近期浏览的理财网站、搜索过的关键词，通过浏览数据建立用户模型，帮助互联网金融企业准确找到目标客户，然后开发产品，实时推荐优化投放，直击用户所需。