大数据金融对理财产品重要影响,这篇理财产品论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
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摘 要：本文从大数据的兴起出发,谈到大数据金融的产生,继而结合目前金融机构以及互联网金融平台在理财产品创新方面的几点成果,主要讨论了大数据金融对理财产品在交易成本、产品推广以及创新理念三个方面的重要影响.在交易成本方面,我主要讨论了分布式金融服务系统；在产品推广方面,我突出了个性化信息推荐技术；在创新理念方面,我介绍了大数据对技术创新理论的巨大贡献,大数据金融的两个主要创新模式——平台金融和供应链金融.
关键词：大数据 大数据金融 理财产品 创新
大数据早在三十六年前就已经被著名的未来学家阿尔文托夫勒热情地赞誉为 “第三次浪潮的华彩乐章” ,但是大数据真正成为高频词并被广泛地运用于生活的各个角落还是最近这几年的事情.时隔三十年,随着社交网络、物联网与云计算等互联网技术的兴起,数据的规模变得越来越大,大数据技术的发展也变得越来越快.一瞬间,各行各业都从大数据那海量、高增长率和多样化的信息资产中嗅到了巨大的商机,而金融行业作为一个极度依赖研究数据的行业,自然对大数据起了浓厚的兴趣并早早地开始了深入的研究,于是大数据金融应运而生.
大数据金融的本质是去*化和透明化,互联网环境下的大数据金融很大程度上拉近了供需双方的距离,并且很好地解决双方之间信息不对称的问题.大数据金融模式广泛应用于对平台用户和供应商进行贷款融资,机构从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的收益.在这个情况下,企业变得更加注重用户个人的体验,进行个性化金融产品的设计,作为金融行业与普通百姓之间最主要最直接的连接,理财产品受到了大数据金融最为直接的影响,交易成本,推广方式与创新理念都发生了翻天覆地的变化.
一、大数据金融对理财产品交易成本的影响
交易成本主要来自于经纪人的佣金、资产所有权的转移成本和机会成本等等.交易成本毫无疑问会对客户的购买造成影响,为了促进客户对理财产品的购买,金融机构自然而然的会想到减少交易成本,而这种想法恰恰促进了新的金融工具和交易媒介的产生,在客观上刺激了金融创新的发展的同时,还提高了金融服务的质量.金融机构通过降低交易成本可以提高收益,而更重要的是,投资者也从中获得了收益,可以说,只要是追益的投资者都会对这类创新青睐有加,而很显然的是,所有的投资者都是追益的.目前一个最简单最直接的降低交易成本的方法便是交易手续费的打折,比如阿里金融与京东金融的基金产品交易手续费折扣常年维持在一折,有些甚至直接免除交易手续费,原本1%的手续费变成了0.1%,这对投资者的购买有着极大的鼓励作用.
当然,交易成本不仅仅包含了大家都很容易想到的交易费用,交易成本的另一个重要组成部分就是交易的便捷程度.因此,让交易变得更快速便捷成为了金融创新的的另一个重要方面,这些创新令投资者的操作难度减少,节约了时间,同样是目前绝大多数投资者非常关注的一个方面.
这类的金融创新大多数都要使用到大数据技术.通过大数据技术,规模巨大的数据可以被有效处理,与分布式的服务相结合,每台计算机都参与计算工作,就可以把交易成本显着降低.在数据量很大的情况下,即使服务器没有任何压力,某些复杂的查询操作都会进行得非常缓慢,影响了最终用户的体验.在大数据量下对数据库的操作（即使是一些简单的指令）会让数据库停止服务或者高负荷运转很长时间,影响了数据库的可用性和可管理性.这个时候考提升服务器性能是不起作用,只有靠分区把数据分成更小的不部分才能提高数据库的可用性和可管理性.通过分区把各部分数据放到不同的机器中,每次查询可以由多个机器上的CPU来共同负载,通过各节点并行来提高处理数据来提高性能.分布式系统是大数据时代下的巨大创新,在大数据金融中被称为分布式金融服务系统.
二、大数据金融对理财产品推广的影响
近几年数据化带来了信息爆炸式的增长,也极大地丰富了数据的来源,然而在大量信息不断涌来的同时,人们面对如此巨大的信息量也更加显得迷惘.由于干扰信息的增加远大于有用信息的增加,大多数用户很难从中发现自己感兴趣的内容,于是很多只能从众,追求热门的内容和产品.因此海量信息被埋没在用户无法获取的深处,成为少人问津、难以挖掘的冷门信息.
信息超载问题成为了大数据技术的一大副作用,幸运的是,人们已经找到了一个有效的解决工具——个性化信息推荐技术.个性化推荐不同于传统的随机或者热门推荐,它是通过分析每个用户的历史行为来区分用户兴趣和偏好的差异,通过建立框架模型,选择合适的算法,从而猜测用户可能感兴趣的产品.个性化信息推荐技术的数据基础就是用户的历史行为,而核心思想就是根据用户的历史行为来代替用户寻找和评估他从未接触过的产品,并根据评估的结果向用户推荐这些用户很可能感兴趣并有价值的信息.个性化信息推荐技术是大数据时代的一个非常典型的产物,已经广泛的应用于包括电子商务在内的互联网相关行业,现在也很快被应用到了金融行业中,虽然只是初步涉猎,但也有了不小的收获.
目前金融市场的所有参与者,尤其是用户,都对信息有着巨大的依赖,而这就决定了投资者只有在掌握了大量相关信息的基础之上才能进行投资活动.随着理财人数的增加和人们对理财规划越来越迫切的需求,再加上大量用户在线上进行的开户、交易等各种投资决策行为提供的现成数据条件,对于用户理财行为特征的研究受到了极大的关注和发展.
对用户而言,要从种类繁多的理财产品中选择真正适合自己需求的几种,同时搭配最优的资产组合,需要大量的相关知识储备和大量的时间和精力；相反,对公司而言,利用互联网渠道对用户开展个性化服务则有着非常明显的成本优势,而且还能提高客户的满意度和忠诚度.目前金融行业正寻求向数据驱动型行业转型的契机,由此看来,建设智能化的客户营销服务系统将会是关键的一步.
如今,用户在许多互联网金融平台购买理财产品之前,都会被要求填写一份有关个人风险偏好程度的问卷,绝大多数用户在面对此类问卷时都会认真填写,毕竟关系到自己投资的收益性.通过这份问卷,商家能对用户的理财偏好有一个详细的了解,该用户是风险偏好者还是风险厌恶者,是喜欢短期理财还是长期理财,对于理财产品的变现能力是否及其看重等等情况都一目了然.因此,商家便只会向该用户推送符合其喜好的各种理财产品,增加了他的购买可能性.同时通过对该平台所有用户的问卷的汇总,商家就得到了一份详细完整,偏差较小的统计资料,对商家在理财产品的推广方面起到重要的指导作用.比如阿里金融的基金板块,在股市景气之时,重点推广的都是高风险高收益的股指型基金,而目前股市低迷的情况下,低风险债券型基金,这便是在顺应用户面对市场行情的心理变化.并且阿里金融还经常推出海外基金,由国外大型投资银行的基金经理来管理,来迎合用户更倾向于国外成熟的大型投资银行的心态.
结论：适合理财产品论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关理财产品开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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