互联网金融总结

Ⅰ 互联网金融的特点有哪些

回顾互联网金融在中国的发展历史，我们可以看到经历了快速发展之后，目前应该说在逐渐趋于理性和冷静，行业进入了规范发展的新阶段，根据协会刚刚发布的《中国互联网金融年报2017》的数据，我们总结了一下互联网金融目前的几个特点。

第一，监管政策正在逐步落地，行业规范发展态势明显。随着互联网金融风险专项整治工作的深入，从业机构优胜劣汰加速，行业发展环境逐步净化。以个体网络借贷为例，到2016年末，正常运营的平台2640多家，比2015年减少了28%。问题平台关停、退出增多，正常运营平台在加速合规转型。平台平均借款期限为8.4个月，比上年末增长1.7个月，平均收益率为9.3%，同比下降1.8%。收益率较低，且运行稳定的平台日益成为行业的主流。

第二，不同业态发展出现差异，情况比较复杂。其中移动支付、互联网消费金融等业态保持快速发展，移动金融业务规模达到208.6万亿，同比增长60%，这是2016年底的数据，交易笔数1227.6亿笔，同比增长128.6%，但是行业的集中度进一步上升，支付受理市场创新模式也带来了一些新的问题。根据协会的抽样数据，互联网金融消费数据新增注册用户稳步增长，新发贷款金额和笔数增幅较大。互联网保险、证券等业态依然保持增长，但是增速有所放缓。以保险数据为例，互联网保险的保费收入总额为2348亿元，同比增长5.2%，增幅较2015年有较大回落。互联网股权融资的行业景气度下降，平台下线和转型的数量较多，新增项目3268个，同比下降56.6%。新增项目投资人次为5.8万人，同比下降43.6%。

第三，部分业态行业集中度进一步上升。以互联网支付行业为例，2016年互联网支付的交易额在1万亿以上的非银行支付机构共8家，他们的交易总额占非银行交易机构的总额80%，以个体网络借贷为例，广东、北京、上海、浙江、山东、江苏等六省的各地网络借贷运营平台共计1854家，占全国总数的70%。贷款余额近8000亿元，占全国总量的93.7%。

第四，互联网金融的整体规模占金融总量比重仍然较低，但行业涉众性比较强。以个体网络借贷为例，2016年末贷款余额8034亿，而同期的社会融资规模存量是156万亿，前者仅为后者的0.5%。从历史累计参与人数看，借款人和出借人合计5109万人，比上年增长3596万人。

第五，数字技术驱动特征进一步明显，大数据技术的客户画像在客户画像、精准营销，风控等领域的应用日益广泛，云计算以其系统架构、资源整合等方面的优势，满足长尾客户多样化的服务方面发挥重要的作用。人工智能技术应用效果开始显现，生物识别技术在身份验证、支付等场景应用逐渐增多。

第六，传统金融机构在数字金融领域发力，但仍存在一定的约束。以互联网直销银行为例，2016年末有69家商业银行设立了互联网直销银行，逾八成是城商行和农商行。根据协会的调研情况，传统金融机构在发展数字金融的过程中还存在着一些人才、技术和机制方面的限制和约束，需要有针对性的加以解决。比如，金融产品研发很多还延续着传统项目管理模式，存在环节多、流程长、耗时久，创新容错不足等问题。业绩考核更重视成本收益，对一些落地时间长，先期投入大，见效慢的创新而言，还存在一定的激励不足方面的问题。

Ⅱ 如何看待互联网金融

第二种是不同领域互联网公司进行联合，这种形式也很常见，例如携程旅行网与网络的联合、腾讯和京东的交互合作。这种联合对联合的双方企业也有好处，例如网络和携程网的联合，网络可以通过携程网进一步推广自己的网络地图、网络糯米、网络餐饮等业务，而携程网也可以利用网络大量的用户和网络地图的广告效应。而腾讯和京东的联合，让腾讯加大了支付领域的发展，以期改变“腾讯做不好支付”的传言，而京东则利用腾讯的用户扩大了销售，增加了与淘宝竞争的砝码。

互联网企业的合并和联合，都有各自的目的，同时由于互联网企业上市是一种趋势，联合起来更增加自己的抗风险能力，给用户以信心，提高自己的股价。

首先，互联网行业的核心资源是客户，用户越多越容易吸引更多的用户，而且用户越多平均服务成本越低，互联网服务天然就有资源整合的必要。此外，互联网企业的合并比实体行业要容易，在网站整体框架以及服务模式确定的情况下，互联网企业的合并甚至只需要共享域名就可以实现。而且互联网行业服务的抄袭复制成本也很低，到一定阶段就会形成同质化竞争，到了这样的阶段之后，合并是对双方发展都有利的一种必然选择。

第二，互联网企业的发展，都会经历这样的过程，一开始很多小型企业在同一领域开展竞争，投入大量资本争夺入场券，经历一番惨烈厮杀之后，少数优秀企业崭露头角并获得更多的资金投入，进一步壮大自己，直到成为行业寡头。经历过团购网站的“百团大战”，滴滴快滴的补贴投入之争，现在硝烟散去，到了各个行业自立山头分封王的时候了。

互联网企业卖的产品，主要是信息和数据，让需求和服务能够匹配成功。在网站分工细化的今天，知名的互联网企业已经有好几十个。从客户的角度来说，这些网站如果能够通过合并降低成本并且提供更加优质的服务，对整个社会经济都是有积极作用的。

Ⅲ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

作者：张溪梦 Simon
链接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
来源：知乎
著作权归作者所有

我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。
这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。

文 / 徐主峰

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。
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。
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……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
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。

Ⅳ 互联网金融的优势及劣势

美国经济学家默顿和博迪（Merton&Bodie，1993）认为，金融功能比金融机构更加稳定。也内就是说容，只要金融功能能够得到有效发挥，金融机构就变得没那么重要，甚至可以达到金融脱媒的状态。

首先说说互联网金融的优势。资源开放化，包括开放的平台、资源能得到共享；成本集约化，信息能实现最大化对称；选择市场化，改变了过去以金融机构为主体的形式；渠道自主化，通过互联网技术和前端的整合，扩大服务的边界；用户行为价值化，利用云计算将消费者的行为数据进行分析，从中挖掘商业价值。总结这些优点，那就是互联网金融可以通过社交网络，电子商务平台等能够及时获取资金供求双方的信息，而这是传统金融模式难以望其项背的。

但是相较于传统金融模式，互联网金融也存在着很多问题。互联网金融很难准确把握小微企业真实的融资需求；互联网金融无法吸收存款；此外，互联网金融尚处于无监管机构、无准入门槛的阶段，发展混乱、鱼龙混杂，人才和渠道的制约也决定了其无法提供高端的金融服务，品牌和信用积累程度不够，对消费者的信息保护也存在挑战；最后，在互联网金融模式下，用户信息被大量的掌握，信息安全成为了令人担忧的问题。

Ⅳ 三分钟看懂Fintech和互联网金融的区别

CFA资格证书及时调整考试内容，将Fintech纳入考试范围。显示出，CFA资格考试灵活性和与时俱进。同时，这是CFA资格考试，作为其金融领域知名考试，对金融领域的发展变化以及社会对高素质、复合型金融人才需求的最好回应。
Fintech是由金融和科技，两个英文单词各取一部分拼凑而成的单词。但是，关于Fintech的到底是什么，目前为止还并没有一套语意明确、界定清晰的定义。往往一般将其归纳总结为，能够改变传统金融经营方式的高新技术，尤其以云计算、大数据、人工智能、AI等技术为代表。
2019年CFA一级考纲加入fintech：Fintech新增内容添加到了投资组合管理（Portfolio Management）从原来的1个session变为了2个session,原有reading章节有顺序的变动，但是该考察的老知识点不变，只是在科目最后新增了一整个reading添加了Fintech的4个LOS（考点）。

Ⅵ 我是做互联网金融理财的，请问年终总结述职怎么写啊

有什么业绩就总结啊 数据说话

Ⅶ ppt最后一张关于对互联网金融总结语怎么写

你可能是把那张幻灯片隐藏了……你编辑幻灯片，在最后一张的导航缩略图那里右键点击，看看是否隐藏……

Ⅷ 互联网金融总结贴：看看你对互联网金融的人是有多深

兄弟，标题看一下，我怎么读都没有读通顺呢，好像是不对呢，内容还好！ 查看原帖>>