互联网金融总量的核算

㈠ 互联网金融影响传统银行（数据指标的选取）

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现专资金融通、支付和属信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具，使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等一系列特征。[1]理论上任何涉及到了广义金融的互联网应用，都应该是互联网金融，包括但是不限于为第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式。
互联网金融不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。互联网金融的发展已经历了网上银行、第三方支付、个人贷款、企业融资等多阶段，并且越来越在融通资金、资金供需双方的匹配等方面深入传统金融业务的核心。

㈡ 我国互联网金融发展有三个阶段、五个业态

我国互联网金融发展的三个阶段。
第一个阶段是2005年以前，互联网与金融的结合主要体现为互联网为金融机构提供技术支持，帮助银行“把业务搬到网上”，还没有出现真正意义的互联网金融业态。
第二个阶段是2005年后，网络借贷开始在我国萌芽，第三方支付机构逐渐成长起来，互联网与金融的结合开始从技术领域深入到金融业务领域。这一阶段的标志性事件是2011年人民银行[微博]开始发放第三方支付牌照，第三方支付机构进入了规范发展的轨道。
第三个阶段从2012年开始。2013年被称为“互联网金融元年”，是互联网金融得到迅猛发展的一年。自此，P2P网络借贷平台快速发展，众筹融资平台开始起步，第一家专业网络保险公司获批，一些银行、券商也以互联网为依托，对业务模式进行重组改造，加速建设线上创新型平台，互联网金融的发展进入了新的阶段。
解读互联网金融的五种业态模式：
第三方支付 ：第三方支付是互联网金融的利器，但是这个利器投入很大，盈利很小，十分苦逼。
P2P网贷：通过P2P网络融资平台，借款人直接发布借款信息，出借人了解对方的身份信息、信用信息后，可以直接与借款人签署借贷合同，提供小额贷款，并能及时获知借款人的还款进度，获得投资回报。小微贷款因其成本过高让银行敬而远之，但是在互联网时代这一切将发生根本性的改变，有效的技术手段和创新的服务方式为高效满足庞大普通个体的金融需求提供了可能。
众筹：所谓众筹平台，是指创意人向公众募集小额资金或其他支持，再将创意实施结果反馈给出资人的平台。网站为网友提供发起筹资创意，整理出资人信息，公开创意实施结果的平台，以与筹资人分成为主要赢利模式。
线上理财：是以渠道为特征的互联网理财销售模式，这类是目前的主流，比较典型的是余额宝。
垂直搜索：互联网金融的垂直搜索，将信息处理和风险评估通过网络化的方式进行，在云计算的保障下，资金供需双方的信息通过社交网络匹配和传播，被搜索引擎组织和标准化，最终形成连续动态的信息序列，最终可以给出任何资金需求者的动态风险定价或动态违约概率。目前金融搜索平台的商业模式建立在人们成熟的在线比价行为上，但国内用户的比价习惯还在形成之中，市场的进一步成熟还需要我们拭目以待。

㈢ 互联网金融未来的前景如何

虽然互联网金融已经不再是新鲜事物，但互联网金融日新月异的发版展令人们长期权对其保持着新鲜感。受众们之所以不会对互联网金融感到疲倦，主要来源于两方面的原因。第一是互联网金融产业的不断创新，例如从最先被人们知晓的网络借贷平台到科技金融、大数据金融、消费金融、普惠金融等，令互联网金融始终保持着新鲜感；第二是存活下来的互联网金融公司十分注重用户体验，通过各种模式为用户创造便利、营造场景，增强用户粘性。
上述两点也符合产品以及企业的成长周期，人们也往往只会关注成长、成熟的周期，而不会关注衰退期。与传统产业不同，互联网金融企业或产品如能不断创新、不断迎合重要用户的客户体验，就将长期处于发展期，令企业和产品在发展中长青，强势的互联网金融企业正是这样做的，这也是互联网金融未来发展的趋势。
结合市场实际环境以及金融因素，互联网金融在经过探索发展后，未来的发展趋势主要会集中在政策监管以及行业规范化、服务社会实体产业、业务模式专业化及小额化、新技术的不断更迭这四大方面。

㈣ 互联网金融占金融总量

比例还是挺小的，才几千亿，相对几十万亿的总量。。。

㈤ 关于互联网金融行业的会计分录，求解~~很急 谢谢~

虽然没接触过互联网金融行业的会计，不过要是我做的话，我会这么做
借：银行存款 15
贷：预收账款 15

借：劳务成本 15
贷：银行存款 15

㈥ 互联网金融的信息处理

一是社交网络生成和传播信息，特别是对个人和机构没有义务披露的信息，使得人们的“诚信”程度提高，大大降低了金融交易的成本，对金融交易有基础作用。（社交网络具有的信息揭示作用可以表现为：个人和机构在社会中有大量利益相关者。这些利益相关者都掌握部分信息，比如财产状况、经营情况、消费习惯、信誉行为等。
单个利益相关者的信息可能有限，但如果这些利益相关者都在社交网络上发布各自掌握的信息，汇在一起就能得到信用资质和盈利前景方面的完整信息。比如，“淘宝网”类似社交网络，商户之间的交易形成的海量信息，特别是货物和资金交换的信息，显示了商户的信用资质，如果淘宝网设立小额贷款公司，利用这些信息给一些商户发放小额贷款，效果会很好。）
二是搜索引擎对信息的组织、排序和检索，能缓解信息超载问题，有针对性地满足信息需求。搜索引擎与社交网络融合是一个趋势，本质是利用社交网络蕴含的关系数据进行信息筛选，可以提高“诚信”程度。比如，抓取网页的“爬虫”算法和网页排序的链接分析方法（以Google的PageRank算法为代表）都利用了网页间的链接关系，属于关系数据。
三是云计算保障海量信息高速处理能力。在云计算的保障下，资金供需双方信息通过社交网络揭示和传播，被搜索引擎组织和标准化，最终形成时间连续、动态变化的信息序列。可以给出任何资金需求者（机构）的风险定价或动态违约概率，而且成本极低。这样，金融交易的信息基础（充分条件）就满足了。2011年2月已经出现了针对计算能力的现货交易市场，预计期货市场也将出现。金融业是计算能力的使用大户，云计算会对金融业产生重大影响。

㈦ 互联网金融与金融科技的区别到底在哪

互联网金融主要是指通过互联网技术来实现资金的融通，金融意指资金的融通，这个内融通容包括直接融通和间接融通，互联网金融更多是指直接融通，目前互联金融的一个典型例子就是P2P平台，这个在中国虽发展不足5年，但凭借其投资门槛低，收益率稳定迅速占领市场，目前年交易规模已破万亿，且还在以双位数增长，9月份央行更首次为网贷平台正名鼓励其发展，未来合规的网贷平台发展空间还是蛮大的。
金融科技其实来自美国，在美国没有互联网金融这个概念，只有金融科技，主要指互联网公司或者高科技公司利用云计算、大数据、移动互联等新兴技术开展金融服务。这些服务和银行所提供的金融产品和服务，不是颠覆的关系，而是互为补充。
总结来说，互联网金融其本质还是金融，而金融科技对科技要求较高，主张利用科技的力量来进行金融服务。

㈧ 互联网金融行业的监管主体是什么

2014年月19日至20日，“2014上海新金融年会暨互联网金融外滩峰会”在上海市举行。银监会副主席阎庆民在会上指出，互联网促进金融消费方式和交易行为改变，资源得到更有效快捷配置，为实体经济发展提供了更多层面的支持。但互联网金融兼具互联网和金融双重因子，决定了风险远比互联网和传统金融更为复杂。
这些年，防范互联网金融风险问题逐渐被关注，越来越多的人意识到只有风险控制得当才能让互联网金融长远发展。全国人大代表、台盟广东省副主委，暨南大学管理学院会计系教授、审计处副处长卢馨近日在接受《法制日报》记者采访时详细介绍了互联网金融发展中存在的风险及其对风险防范的建议。
没有明确的市场准入制度
据统计，2011年至今，中国人民银行颁发7批次共250个第三方支付牌照，其中可提供网络支付的有97个。截至2013年年底，余额宝的客户达到4303万人，资金规模达到1853亿元。
卢馨说，互联网金融依靠大数据、批处理等网络技术及平台，交易方式灵活、业务处理高效，相比于传统金融，刚好与小微企业“短、小、频、急”的融资特点相适应，显著降低了小微企业的融资成本，吸引众多贷款者和小微企业参与，在小微企业融资方面占据越来越重要的地位。截至今年2月底，阿里小贷累积投放借款1700亿元以上，为超过70万家小微企业、个人创业者提供了贷款，且不良借款率控制在1%以下。
“在互联网金融环境下，交易信息的处理效率和资金的配置效率都得到提升，大大降低了小微企业的融资成本。”卢馨说，国家对于互联网金融的发展也很重视。去年年初，国务院就将“互联网金融发展和监管”列入金融领域重点研究课题，今年更是首次将互联网金融写入政府工作报告。
“但是，作为新兴产物，发展自然伴随着风险。”卢馨详细分析了目前互联网金融存在的风险。互联网金融的很多业务产品特别是P2P网络借贷平台的业务活动，缺乏相关政策法律制度的约束和规范，可能触及非法吸收公众存款和非法集资的法律红线。互联网金融没有明确的市场准入制度，各种业务模式自成一体，同一模式的不同平台，没有统一的行业标准，极大降低了互联网金融平台的整体质量。互联网金融目前还没有明确的监管主体，处于监管边缘地带，难以全面掌握互联网金融市场的相关数据。
此外，由于互联网金融的低门槛，P2P网络借贷平台的身份认证方式过于简单，用户注册账号十分容易。目前还没有完善的客户身份识别机制及可疑交易分析报告机制。互联网金融的资金后续跟踪措施还很欠缺。反洗钱法没有涉及互联网金融领域，互联网市场成为洗钱的新场所。专门针对打击网络经济犯罪的法律制度也很不完善，为洗钱分子提供了机会。
卢馨还强调，目前互联网金融几乎是纯粹依靠互联网技术在发展，平台容易存在缺陷或者漏洞，所以要警惕网络技术风险和信息安全风险。此外，互联网金融平台和借款者都存在信用风险。
“网络平台没有统一的运营标准却可以掌握巨额的周转资金，存在资金挪用、携款跑路、平台关闭的风险。而借款者的个人信息资料的可靠性和真实性难以评价，隐藏着造假的可能性，使到期违约风险增大。”卢馨说。
完善互联网金融法律法规
针对互联网金融存在的各种风险，卢馨建议要明确其法律地位，完善互联网金融法律法规。但是，卢馨也强调，完善更多的是从原有的法律制度上找到能适合互联网金融的内容，不是一味地颁布新的法律。
卢馨建议，互联网金融应作为反洗钱机构的重点关注领域。反洗钱法没有对互联网金融的反洗钱义务和法律责任作出相关规定。国家应考虑修改此法，将互联网金融纳入其中，并针对具体情况作出相关规定，严厉打击互联网金融洗钱行为。
卢馨还建议国家应尽快出台相关条例以规范互联网金融企业对个人信息的使用，确保在信息泄露后个人权益得到合法保障。同时出台互联网金融市场管理办法，针对互联网金融的不同业务模式制定相应的标准，规范市场行为，构建互联网金融体系。
“特别是对电子货币是否合法以及电子合同的管理，需要尽快立法明确。”卢馨说。
针对目前监管的缺失，卢馨强调对互联网的监管要做到监管主体的明确性与监管措施的严厉性。目前我国对第三方支付已经制定了比较明确的监管机制，但对其他业务模式大多数尚处于无监管状态。她建议，可以考虑以分业监管为出发点，充分发挥银监会、证监会和中国人民银行等监管机构的作用，各监管机构进行职责分工，分别监管互联网金融的某种业务模式和产品。此外，监管机构应以金融业、互联网方面的法律法规及民法通则为依据，制定互联网金融监管制度。该制度应涉及互联网金融的各种业务模式，明确监管手段和惩罚措施。同时通过强制信息披露的方式，要求各互联网金融企业依法公开披露信息，以促进企业规范运作，降低互联网金融企业伪造信息的可能性，防范非法集资。
进一步完善全国征信系统
卢馨说，我国的征信系统包括企业征信系统和个人征信系统，目前均处于不断补充和完善的阶段。直接使用征信系统的包括商业银行、司法部门以及数据主体本人。目前，互联网金融数据还没有被纳入征信系统，也没有征信系统的使用权，这在一定程度上弱化了互联网金融平台了解借款者信用情况。
随着小微企业不断涉足互联网金融领域，互联网金融的交易数据将是这些企业信用数据的一大重要来源。因此，针对我国征信系统的实际情况，卢馨建议扩大征信系统数据的来源，加大对小微企业信用数据的搜集，赋予互联网金融企业使用征信系统的权限。
此外，卢馨还建议针对互联网金融机构可能出现的信用风险建立惩罚机制，加强行业内监督，建立黑名单公示机制。同时，建立互联网金融行业共享数据库，归集各种模式下的数据信息，使互联网金融数据在行业内共享，达到信息的相互监督，也便于通过大数据、云计算等先进技术对数据进行统一分析，建立良性的互联网金融环境。

㈨ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

来源于：知乎
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。

最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。