互聯網金融的使用量

❶ 互聯網金融占金融總量

比例還是挺小的，才幾千億，相對幾十萬億的總量。。。

❷ 大數據金融是不是互聯網金融

大數據並不是單指互聯網金融。

大數據金融是指依託於海量、非結構化的數據，通過互聯網、雲計算等信息化方式對其數據進行專業化的挖掘和分析，並與傳統金融服務相結合，創新性開展相關資金融通工作的統稱。

大數據金融擴充了金融業的企業種類，不再是傳統金融獨大，並創新了金融產品和服務，擴大了客戶范圍，降低了企業成本。大數據金融按照平台運營模式，可分為平台金融和供應鏈金融兩大模式。兩種模式代表企業分別為阿里金融和京東金融。

拓展資料：

互聯網金融行業面臨大洗牌

在去杠桿的嚴監管的大背景下,近期信用風險事件頻頻爆發,根據網貸之家的數據顯示,自6月以來,P2P行業新增問題平台133家,其中95家發布了相關逾期或停業兌付公告。

違約事件頻發的主要原因1)隨著市面上資金收緊,一些資質較差的企業出現債務違約,影響到相關P2P平台2)一些產品不合規、風控能力較差的平台,高返利的平台受到資金收緊的影響資金鏈斷裂3)P2P平台頻繁暴雷,引發投資者恐慌性擠兌,一些運營良好的P2P平台受到波及導致兌付困難。

短期來看行業集中暴雷會導致行業承壓,另一方面隨著不良企業出清,風控良好、經營合規的頭部互金公司有望迎來快速發展,互聯網金融企業能夠服務一些傳統金融機構難以觸及的領域作為傳統金融機構有效補充,隨著百行徵信建立,徵信體系的逐漸完善,預計行業風控能力將顯著提升,重點關注行業頭部企業

❸ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

來源於：知乎
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。

最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。

❹ 互聯網金融行業有前途嗎

1、互聯網各類職位需求狀況

整個互聯網行業是建立在計算機技術開發的基礎之上，因此該行業對於技術類人才的需求佔了45%左右。然而現在的互聯網產品模仿非常嚴重，新產品上線不久往往就有很多的競爭者，加之現在的互聯網產品中技術越來越不能成為其壁壘，那麼，除了產品自身優秀外，市場和運營的作用就非常關鍵，可以說決定著產品的前途和命運。所以我們從下圖可以看到，互聯網行業對於市場和運營的人才需求比例也非常大。從排在前三類職位的細分職業來看，互聯網行業對研發工程師，銷售人員，運營專員的需求分別佔了各自所屬類別職位的一半以上。

2、互聯網最難招/易招職位

我根據職位從開放到關閉時所經歷的平均天數來衡量各個職位的難易招程度。從下圖可以看到，互聯網公司招聘一名營銷人員平均需要54.4天時間，可謂互聯網最難招的職位，排名前五的最難招職位中，有2個職位都屬於市場與銷售類別，這應該是和目前互聯網大量to C項目的創立，對市場與銷售人員的龐大需求量成正相關，同時由於互聯網市場類職位的起薪相對較低，也成為了該類職位難招到人的制約因素。

我們看到，互聯網最易招的5種職位中，有四種均屬於職能類別的職位，表明互聯網對這類職位人員的需求量不大。我們發現前段時間興起的新興職位：程序員鼓勵師屬於互聯網最易招的職位，一方面是目前行業內公司對該職位需求量較小，要求不高，另一方面由於其有趣的工作職責要求，吸引了很多年輕女性前來應聘。

3、互聯網5大搶手職業

我定義一個職業的搶手程度=平均月薪*發布職位數/已招到職位數，根據這個公式，我們統計出排名前五的互聯網搶手職業，可以看到，技術崗位職業占據了四席，架構師由於對於其高要求的技術能力需求成為了最搶手的職業，產品經理也屬於5大搶手職業之一，這對於那些不需要特別精通技術，又想在互聯網行業發展的朋友無疑是一個很好的消息。

4、互聯網5大過剩職業

與搶手職業計算公式相同，我統計出得分最低的5個職業，可以看到，這些職業均屬於職能類別，由於很多互聯網公司屬於初創期，對於財務這塊的業務往往不重視，要麼外包給財務公司，要麼某個人員兼任，所以出納這個職業成為了互聯網行業最過剩的職業。

5、互聯網工作年限與對應年薪

下圖可以看到，前5年裡，技術和產品類別的職位年薪屬於互聯網行業中較高的群體，工作5年後，運營類別的職位年薪有了較大的漲幅，後期甚至超過了做產品的人員。職能部門的人員前期薪酬相對較低，工作10年以上，薪酬和市場，設計相關職位人員達到同一層次。

6、各個城市互聯網公司發展狀況

我選取了互聯網公司最集中，排名前五的城市，可以看到，上海的非天使輪公司佔比最多，上市公司佔比也最高，表明上海的創業公司發展還不錯，准備創業的小夥伴們可以考慮以上海作為創業地。

7、互聯網細分行業統計

根據互聯網公司的細分行業，我對每個行業互聯網公司的每日平均崗位數，平均月薪，平均公司規模進行了統計，可以看到，移動互聯網，搜索，大數據和游戲行業的公司發展都不錯，薪酬待遇相應也屬於行業的前列。

❺ 有什麼數據可以衡量銀行業收到互聯網金融的挑戰

建議你去人行官網查閱2013年存貸款數據。
提醒：余額寶的每日年化收益率，其實是天弘增利寶貨幣市場基金的收益率，本質上不是互聯網金融而是貨幣基金的業績，所以用該數據反映互聯網金融發展欠妥，建議用天弘增利寶2013年的總份額變化數據來參考。
另外，「寶類」產品只是互聯網金融的一小部分，此外還有大數據模式阿里小貸，P2P領域中的開鑫貸，建議你分析出這幾個分支在互聯網金融中的比例，進行綜合分析。
這樣做，才是全面，客觀，有效的

❻ 是什麼使得互聯網金融體量的快速升級增長

互聯網金融中長期來看確實具備很強的投資價值，從目前來看，由於這些互回聯網巨頭在答A股上市的寥寥無，所以按照市場的炒作邏輯來看，首先都是合作商或者是有參股的公司。其次就是有類似業務的公司。不過建議大家還是要理性看待，在市場瘋狂炒作的時候切莫跟風。

❼ 互聯網金融是什麼

那麼現在大家探討的互聯網金融到底是什麼呢？事實上，目前業內存在的各種互聯網金融的探討，其實也一直處於概念模糊之中，各種模式，千差萬別，很難用一個統一的定義來進行界定。所以有必要進行一定程度的梳理，否則大量的討論都建立在基礎定義不同的基礎之上，很難有實質性的意義。
總體而言，目前市場上，習慣把所有涉及到金融業務的互聯網化經營模式，都定義成「互聯網金融」，當然業內還有一種傾向，其實是更直接、簡單的理解，就是只有互聯網企業，介入了金融領域，才是互聯網金融。
而金融企業使用互聯網手段，則不是互聯網金融，而習慣性界定為「金融互聯網」。這種劃分，單純的其實就主體劃分，習慣性將金融機構和互聯網企業對立起來，這種對立的後果是引發了業內大量的口水，實質的意義卻非常有限，因為人為排斥了兩者融合的可能性。
暫且撇開定義，我們就現象來看，目前最普遍定義為互聯網金融的模式，大概區分其實是四個模式。
第一個模式是線上P2P模式，(當然P2P背後也開始了很大的分化，拍拍貸模式，人人貸等模式，陸金所、有利網模式等，至於宜信模式，我個人認為是屬於P2P模式，但是更多是線下運作的概念，跟互聯網關系不大，所以暫不為定義互聯網金融。)還有一系列眾籌網站(這個模式目前處於起步階段，國外發展有一定的成績，國內暫時沒看到太多的實質性業務網站，點名時間是個代表，但是帶有一定的公益特徵，還有待觀望)。
第二個模式是以阿里、京東為代表的電商介入金融領域，所形成的各自互聯網金融模式，阿里最具代表性，衍生的金融模式也較多。
第三個模式其實是涉及到銀行支付結算體系的第三方支付，市場上存在了以支付寶、財付通為代表的200多家支付企業。
第四個模式則是大量的互聯網企業介入的金融服務領域，他們更多還是以服務金融機構為主要運營模式，本身不介入金融領域，例如東方財富網等基金代銷網站，還有如融360、好貸網的金融信息服務模式的網站。
如果還有一塊互聯網金融模式的話，那就是比特幣的出現，很多人把比特幣跟Q幣等同，我認為兩者是截然不同的。Q幣背後是等值人民幣作為信用基礎的，所以Q幣的誕生過程是不創造信用的，社會總體貨幣體系是均衡的。無論你怎麼玩Q幣，都不會給社會貨幣總量產生沖擊。
而比特幣不是，比特幣其實理論上是創造了一種貨幣體系，他存在的信用基礎是人們基礎於對恆定貨幣總量的預期，這種貨幣體系，創造了信用，理論上可以理解為發行了新的貨幣，規模如果足夠大，對社會會產生各種沖擊。
我自己對金融的理解，金融背後第一屬性絕對是政治屬性，也就意味著社會不可能產生脫離政治屬性的金融體系，比特幣的悖論就出現了，如果自娛自樂，那跟金融本質是無關的，一旦影響社會貨幣體系，必須納入監管。去中心化的比特幣，也就只是政治體系裡發行多元化貨幣的一種，所謂的顛覆也就無從談起。
目前市場上，最熱門討論最多的互聯網金融模式是P2P模式和阿里模式，P2P的發展從07年開始，到09年之後發展非常迅速，引起的關注也越來越多，由於進入門檻較低，監管空白，使得這個模式從一開始就處於了充分競爭的格局，為了保持各自的競爭優勢，P2P開始了出現各種分化，分化的背後使得大量的P2P模式。
總體而言，已經脫離了其最早誕生時候的初衷，現在的P2P的本質其實已經是批了互聯網外衣的金融機構了，只是這樣的金融機構沒有牌照準入，也沒有監管涉及，通過這一次金融改革的方向後，未來肯定不僅會發展得很好，而且也會有相應政策來維護這個新新的市場的！

❽ 請問有沒有網站統計了不同地區互聯網金融機構數量，比如北京互聯網金融機構數量在全國的排名

答，當前，國內互聯網公司排名

第一名，阿里巴巴

第二名，騰訊

第三名，網路公司

第四名，京東公司

第五名，華為公司

第六名，小米公司

第七名，新浪公司

第八名，拼多多

第九名，美團外賣

第十名，奇虎360

❾ 中國互聯網金融的模式及發展現狀

近幾年來，互聯網金融的快速發展，對我們日常生活造成了巨大影響，也對傳統金融行業造成了巨大沖擊與挑戰。因此，金融創新迫在眉睫，其主要發展方向也開始傾向於互聯網金融模式。因此，在互聯網時代的大前提下，應站在長遠角度來看待互聯網金融的發展，要提高對互聯網金融發展的重視程度，才能推進我國金融創新的速度，最終使社會經濟得到全面、穩定的發展。
一、互聯網金融的內涵
根據互聯網金融的發展內容來看，其並沒有完全脫離傳統金融行業的特性，互聯網金融的實質，便是傳統金融朝互聯網方向發展的一種形式。互聯網金融作為傳統金融的主要創新模式，本質上與傳統金融是相同的，主要是對觀念與意識的創新，同時傳統的金融模式在互聯網背景下更加多元化。根據互聯網金融的中國模式以及未來發展趨勢來看，我認為要想促進互聯網金融長遠發展，應明確傳統金融的實質以及創新形式，才能有效解決互聯網金融在發展過程中面臨的各種風險，促進我國互聯網金融體系改革與發展進程。
二、互聯網金融的發展現狀
近幾年隨著科技、網路水平的飛速提升，互聯網金融得到了快速發展。傳統的金融機構、金融模式通過互聯網與信息通透技術，進行了大幅的創新與改革，並將資金融通與支付金融業務互相結合，形成新型的金融業務模式。與此同時，根據目前互聯網金融的發展以及使用情況來看，互聯網金融並不僅僅是在傳統金融中加入互聯網技術，而是將安全、移動、網路技術作為基礎，結合傳統金融模式使人們接受，生成對金融模式的巨大需求，從而造就互聯網金融這一新型金融模式的誕生和發展。
三、互聯網金融的中國模式分析
1.支付模式的互聯網金融
在我們的日常生活中，無論是在網上購物還是繳納生活費用，都可以利用網路支付的方式輕松完成。網路支付模式互聯網金融是近幾年來新興的交易支付模式，利用網路對貨幣資金進行交易、轉移，其中還包含固定電話支付、互聯網支付等多種支付方式。在這種支付模式下，商業銀行通過自身的渠道與資金優勢成為網路支付模式中的重要組成部分，為了實現信息化網路時代的發展目標，商業銀行對相關的支付產品不斷創新，並推出不同的支付平台將網路支付的模式不斷優化。互聯網金融的發展速度極快，第三方支付是其中的重要組成部分，並成功占據小額支付市場的巨大比例，其中的主要經營模塊便是預付卡的受理、發行。除了商業銀行之外，阿里巴巴作為第三方支付領域中的核心企業，其推出的支付寶網路支付功能占據了巨大優勢，並處於第三方支付中的重要地位。商業模式的發展方向趨於電子商務化，並迅速成為傳統行業中的主要創新模式，令電商以及各類金融機構與第三方支付平台的融合速度逐漸加快，並取得顯著的創新效果。
2.融資平台模式的互聯網金融
可以將融資平台模式的互聯網金融看作為金融中介，其主要是為了滿足個人、中小企業進行融資的新型互聯網金融模式。目前為人們所廣泛使用的便是螞蟻花唄、螞蟻借唄，其也成為網路小額貸款的主要模式。其中宜信貸款、人人貸是我國P2P信貸的主要代表，其主要的經營模式便是眾籌型融資，並成為我國重要的三種融資平台型互聯網模式。小額貸款作為平台中的主要貸款模式，其經營核心內容便是將店商品平台數據與小額貸款互相結合，並通過對電商數據的分析、挖掘，對個人以及中小企業的信用進行評級後放款。螞蟻花唄、螞蟻借唄的崛起引領了大批網路小貸企業的發展。從目前的P2P信貸企業的經營情況來看，可以將其分成四種經營模式，其中為主要代表的便是宜信所使用的非典型P2P模式，合力貸可代表線下認證模式，安心貸主要是對復合中介型線上模式進行代表，拍拍貸所代表的便是純中介線上小額貸款模式。
3.理財模式的互聯網金融
在理財模式的互聯網金融中，主要是相關金融機構利用互聯網理財平台為投資者提供金融服務以及金融產品，例如貸款、保險、國債等。理財模式的互聯網金融是根據西方國家的經驗所產生的，通過不斷的發展，進化成更加符合我國國情的材料模式互聯網金融。其中主要包括社區理財、個人理財等服務。我是在招財貓理財做投資的，平台安全靠譜，三證齊全。以上兩種模式為主的理財型互聯網金融服務中，都會對客戶需求進行深層次的挖掘，並制定合理的理財計劃。
四、互聯網金融創新策略
1.加快互聯網金融與其他行業的融合速度
金融行業與其他行業之間存在極強的關聯性，為了加強我國金融創新的速度以及互聯網金融的發展速度，應將互聯網金融與其他各個領域的行業進行融合。通過有效融合，促使各個領域行業藉助互聯網金融的平台共同發展。例如，互聯網金融與物流、民生之間存在較強的聯系，那麼便可將互聯網金融與民生、物流產業互相融合，實現對業務的拓展，將資源進行合理配置並確保各方綜合效益最大化。
2.構建完善、快捷、便利的金融操作平台
互聯網金融的發展速度不斷提升，同時也面臨著使用者數量劇增的問題。在廣大用戶群體之間，存在較大差異性。如果互聯網金融操作平台不進行大力創新與改進，便會對用戶群體得到的互聯網金融優質服務造成影響。因此，要將互聯網平台構建的更加完善，並促進傳統金融與互聯網相互融合、創新，才能滿足用戶的不同需求，使其在進行互聯網金融操作過程中得到所需信息。另外，要將互聯網金融的操作流程以及操作內容不斷升級，幫助用戶可以更好地完成操作，提升效率，才能大幅提升互聯網金融所帶來的巨大經濟效益。
3.提升風險觀念，構建完善的互聯網金融管理制度
根據互聯網金融的發展現狀來看，要想使我國的傳統金融不斷進行創新，使互聯網金融得到長遠發展，就需要對其中所存在的風險進行預防與控制，確保用戶在操作過程中，不會對自身的切身利益造成損害。互聯網金融是對傳統金融行業的拓展與延伸，其中所存在的風險問題數量也在不斷提升，如果互聯網金融出現漏洞被不法分子攻擊，就會使原本完整的互聯網金融體系出現瓦解。
為提升互聯網金融的安全性、促進其長遠發展，首先要對其中可能發生的各種風險進行預判以及設立相應管理方案。應實施鼓勵、防範共同結合的監管策略，要對互聯網金融的發展方向、發展模式進行嚴格控制與正確引導。要加強風險控制的力度，如發現對消費者、企業等群體切身利益造成損害的問題，要及時對相關人員進行處罰、問責。與此同時，我們高中生群體作為消費者，也經常會利用互聯網金融進行購物、轉賬等行為。因此，為了有效規避互聯網金融帶來的風險，在交易、轉賬的過程中，應仔細核實對方身份，不能盲目轉賬。在網路消費、購物過程中，也要先核實商家的資質以及信用。只有我們消費者自身風險防範意識不斷提升，才能加強互聯網金融的整體安全性。

❿ 互聯網金融的發展前景

如果說2014年是互聯網金融發展的元年，2015年是互聯網金融監管年，2016年就是這一行業的整治年和生死年。在互聯網發展和創新得到監管認可的同時，非法集資、詐騙、自融等行業亂象不容忽視。從年初開始，互聯網金融行業整治風暴不斷，「驅逐劣幣」大洗牌已然開始。網貸行業成交量在加速上揚的同時，收益率開始回歸合理區間。小型平台逐漸退出市場，大型平台則轉型升級為互聯網金融集團。未來行業將何去何從可能無人知曉，但大家都知道網貸行業的出現帶動了社會進步。
網貸成交量：突破3萬億
在互聯網金融的整治風暴中，整個行業成交量在近幾個月出現下降，不過11月環比出現了增長，同比看來仍然創造了「亮眼」成績。2016年11月網貸行業成交量為2197.34億元，這也是歷史上首次單月成交量突破2000億元大關。截至2016年11月底，網貸行業歷史累計成交量為31847.67億元，突破3萬億元關口。從數據上看，整個行業狀況有所回暖。網貸行業於2015年10月實現了第一個萬億元，用時超過七年之久，第二個萬億元僅僅用了7個月時間，第三個萬億元用了6個月。很多投資者為了避險，紛紛從小平台轉向大平台進行投資，帶動了整個行業成交量的上升，這個行業並沒有想像中悲觀。
綜合收益率：走向合理區間
2016年11月，網貸行業綜合收益率為9.61%，環比下降了7個基點（1個基點=0.01%），同比下降了264個基點。自2016年8月24日《網路借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》（以下簡稱《暫行辦法》）出台後，網貸平台資產端競爭加劇、合規調整成本增大，部分平台主動下調綜合收益率，不過由於網貸「雙11」不少平台加息來吸引投資人，使得11月綜合收益率下降速度有所放緩。目前主流綜合收益率區間仍分布在8%-12%，平台佔比為51.42%；其次為綜合收益率在12%-18%的平台，佔比為33.44%，8%以下低息平台佔比較上月有所下降，為10.08%。不過，網貸行業收益率下行並非壞事，在此前出現的眾多跑路事件中，高收益成為投資人誤入陷阱的誘餌，未來網貸行業收益區間將更加合理。
集團化：大平台的選擇
互聯網金融行業也出現了「馬太效應」，小平台被淘汰，大平台在升級。據不完全統計，截至2016年11月底，P2P網貸行業平台融資次數近57次，融資金額超152億元人民幣（含陸金所融資，不含平台自身未公布或未公布投資方的平台）。行業在政策引導下開始「二八分化」，互聯網金融企業集團化發展可以通過精細化運作深耕細分領域,各子品牌相互獨立，也可以建立一道政策風險的防禦牆。但如同硬幣正反面，集團化架構對企業管理能力會形成一定考驗，很多集團化並不是「破繭成蝶」，可能只是停滯不前。
銀行資金存管加速落實
截至2016年10月底，廣東華興銀行、民生銀行、浙商銀行和江西銀行等36家銀行布局網貸平台資金存管業務，並共有216家正常運營平台宣布與銀行簽訂資金存管協議，約占同期網貸行業正常運營平台總數量的10.03%。其中有161家與銀行簽訂直接存管協議；53家與銀行簽訂聯合存管協議；2家與銀行簽訂銀行直連協議。完成銀行資金存管系統對接方面，共有102家平台完成銀行資金存管系統，約占同期網貸行業正常運營平台總數量的4.74%，其中有89家平台是於2016年完成銀行資金存管系統對接。其中完成銀行直接存管系統對接的平台有68家，完成銀行聯合存管系統的有32家，2家平台上線銀行直連系統。
資料來源：艾瑞