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互联网金融是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种模式，是金融行业与互联网相结合的新兴领域。数据挖掘技术特别是大数据挖掘技术在互联网金融领域发挥着巨大的作用。
本文内容：数据挖掘技术在互联网金融中的应用。
01
互联网金融概况
随着互联网技术的发展，互联网与金融的结合逐渐形成了六种基本模式。
1、第三方支付
根据中国人民银行在《非金融机构支付服务管理办法》中给出的非金融机构支付服务的定义，从广义上讲，第三方支付服务是指非金融机构作为收、付款人的支付中介所提供的网络支付、预付卡的发行与受理、银行卡收单以及中国人民银行许可经营的其他支付服务。
目前，市场上第三方支付公司的运营模式分为完全独立于电子商务网站的独立第三方支付模式，以及依托于自有B2C、C2C电子商务网站提供担保功能的第三方支付模式。
2、P2P网络贷款平台
P2P(Peer-to-Peer Lending)网络贷款是指通过第三方互联网平台进行资金借贷。该平台可以提供网络借贷人的相关信息和需求，需要借贷的人群可以通过网站平台寻找到有出借能力并且愿意基于一定条件出借资金的人群。
3、大数据金融
大数据金融，这一现代金融领域的璀璨明珠，正闪耀在云计算的广阔天空之下。通过深度挖掘和分析海量的数据，如客户的交易信息等，我们能够洞察客户的消费习惯和行为模式，为金融机构在营销策略和风险管理上提供精准的数据支持。如今，大数据金融服务平台主要以平台模式和供应链金融模式运作，为金融行业注入了新的活力与智慧。
4、众筹
众筹意为大众筹资或群众筹资，是指用团购加预购的形式向网友募集项目资金。需要资金的个人或团队将项目策划交给众筹平台，经过审核后，在平台网站上建立项目页面，向公众介绍项目情况。
02
互联网金融与大数据的结合
互联网金融发展的关键因素为风险、成本控制与用户体验的平衡。
以P2P行业为例（之前的文章中也提到过），其运营核心是借、贷资金的匹配，而借、贷资金匹配的基础是信用，其面向的客户多为小微企业和个人，产品发行者的偿债能力较传统金融产品发行者更弱。
另外，P2P是陌生人之间的网上借贷，在不相识的人之间开展借贷业务，投资者需要借助对借款人的数据分析来完成信用评估。因而，能否获取低成本、高效率的征信信息，从而控制风险，已成为P2P行业能否进一步发展壮大的必要条件。
通过互联网实现金融业务，一个可行的手段就是通过大数据进行海量数据的核查和评定，及时发现并解决可能出现的风险点，对风险发生的规律有精准的把握，增加风险的可控性和管理力度。
互联网金融企业沉淀的历史数据，为征信提供了大量的数据来源，这些数据蕴含了大量征信对象的全方位信用特征(包括交易行为、交互行为等)。大数据技术可以高效、批量、实时、精确地处理这些数据以挖掘信用信息，将企业和个人信用、交易行为等信息完整、动态地串联起来，使征信的成本、效率、适用人群范围有非常大的改观。
互联网金融的潜力之一在于它能激活数以亿计的长尾用户。为了满足数以亿计的长尾用户的需求，需要将差异化的金融产品更精准地定位并推送给目标人群，通过更合适的创意和服务来吸引目标人群关注并最终购买该金融产品。但是，金融产品的销售有其特殊性：
(1) 金融产品相对比较复杂。产品不同，目标人群的特征有很大不同。
(2) 金融产品的客户群高度分散，背景差异大，资金量、偏好、习惯的不同导致其对金融产品需求差别很大。
(3) 金融市场瞬息万变，目标人群的购买决策具有迅捷性的特点，对时效性要求较高。
这些特性使得金融机构在服务上对用户的实时行为数据的依赖性比其他行业更大，且分析方法更加复杂。
一个可行的方法就是借助大数据分析来实现更加精准的客户画像，从而开展差异化经营。信息化时代，每个人都免不了在网络上产生各种记录，如购买信息、位置信息、甚至在社交网络上更新的个人状态信息等。通过对这些数据的挖掘来判定一个客户的信用值，或者根据这些大规模的数据对客户进行分类和聚类，从而为客户量身定制个性化服务。
对于金融机构而言，在大数据时代，成本是一个非常重要的日常经营考量指标。在过去，企业对海量数据的挖掘分析工作需要付出大量的IT成本，拥有大量数据的公司需要建立大型数据仓库，并在大规模并行处理系统上运行。这些数据仓库依赖于昂贵的专业商用软件(如Oracle、Teradata等)，运行在高性能、高成本的硬件(如IBM的小型机、EMC的存储器)上。
由于建立大型数据仓库所需硬件的成本较高，并且关系型数据库的架构也不适应对非结构化数据的存储、查询和操作，因此，随着大数据技术的发展，大量的企业开始将数据分布在低成本的服务器集群上，利用分布式数据库及算法，来处理海量数据。
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