A. 互聯網金融平台體現由誰後台操作
互聯網是一個全國、全領域、全網民參與的平台，可以針對個人、企業、媒體所需在線注冊相應的帳號與店鋪在線進行獲取資源與開始商務操作。
金融平台在互聯網行業也越來越正規化、越來越商務化，這里可以通過加入不同的平台進行投資理財或是存儲相應的資金等。
對於提現由誰在後台操作的說法，一般有如下幾種現象：
一、個人操作
很多金融平台，都是由個人自由掌控的。包括裡面的個人資料、聯系方式、收入與虧損的明細等只有有許可權的帳號才能登陸並查看到相應的信息提示。對於提現，也是由個人在線申請操作後才可以提現成功的。
二、平台操作
對於一些特殊的金融平台，他們的提現是由個人向先平台客服申請後，平台在得到提示後再從內部進行提現分配這需要提供一些手續或是流程資料後才能提現開始。
三、先提交再審核
這個是很多常見的平台出現的操作流程，是由個人先提現操作、緊接著由平台進行審核、審核過程中如果有誤操作或是不符合要求的情況還不能提現成功，再需要提交相應的一些憑證或是說明等再繼續申請提現才可以。
不管是哪一個平台或是哪一種現象，這里建議按照流程提示或是規則進行提現。以防操作失誤造成不必要的麻煩，後續再進行提現或是別的操作時，又不易通過等現象的發生。在做投資時，也建議各位要提前了解清楚提現規則再考慮下一步的打算。
B. 證券公司前台。中台、後台的工作分別是做什麼的，謝謝
前台是直接面對客戶的，後台是負責資金管理、計算機信息、客服、財務等，中台這個概念比較邊緣化其實就是連接前後台的一些職能部門合規審核、風控等
C. 什麼是互聯網金融平台系統
通俗點說，是網貸系統平台，細分下來用迪蒙互聯網金融解決方案的詮釋有：網貸系統、眾籌系統、黃金理財系統、政府融資系統等，具體在細分每個系統都會再衍生新的模式，比如說眾籌系統，除了產品和股權，衍生的有公益眾籌、輕眾籌，還有微眾籌等等。
D. 中台工作是做什麼的和前台和後台的工作，有什麼區別
中台是一套結合互聯網技術和行業特性，將企業核心能力以共享服務中心進行沉澱，形成「大中台、小前台」的組織和業務機制，供企業快速低成本的進行業務創新的企業架構。
以公共平台和底層技術支撐為核心，「大中台」體系為前台等業務端提供平台級專業支持。
E. 浙江中新力合控股有限公司怎麼樣
簡介：
中新力合控股集團簡介
the introction of uni-power group
中新力合控股集團（英文名uni-power group ，簡稱中新力合、upg或中新力合控股），是一家以「共同創造金融新世界」為夢想的新型金融組織，致力於打造一個開放合作的綜合金融服務平台，以打通金融產業鏈，服務「三型六新」（輕資產型、初創型、微小型，新經濟、新服務、新農業、新材料、新能源、新模式）新興產業中的中小微企業，幫助更多創業者成功。
中新力合以浙江中新力合控股有限公司為平台核心，自2006年8月開始創業歷程，2010年邁步集團化運作，2013年全面啟動。公司執著於商業模式創新與人力資本增值的完美結合，主張以「人合」集聚「專業」，倡導在實現商業成功的過程中，「創造金融新世界，培育快樂金領人」。
中新力合的「創新」與「快樂」基因，賦予了這個組織生命的靈動，在「眾星拱月」運營模式下，顯現了一個導向無邊界組織、創新生態組織的優秀企業文化。中新力合本著「責任、坦誠、共好」的核心價值，秉承「心懷高遠、腳踏實地」的企業精神，以「打造高效綜合金融服務平台，幫助更多中小企業健康成長」為使命，本著「在整合資源中發掘價值，在幫助客戶提升價值中實現價值」的經營理念，以期成為「值得信賴且最具合作價值的綜合金融服務企業」。
早於2006年開始，公司先後創立應用於我國中小微企業融資領域的「橋隧模式」、「路衢模式」等創新模式，成功地實現了政府、信託、銀行、風投以及擔保機構在中小微企業金融服務上的資源整合配置，形成了信貸市場與資本市場的合力效應，為中國經濟結構調整、轉型升級背景下的高科技、文化創意等新興產業中的中小微企業提供了全新的融資路徑。上述模式均已成為目前國內解決小企業融資並把民間資金引向實業的最有影響及最具推廣價值的模式，被稱為「金融創新」。2007年，公司又創新性地提出「小企業多方服務平台」，構思線上線下互動運作，並在2010年以自主研發的「小企業標准表達體系」為核心，升級為「雲融資服務平台」，最先成為國內互聯網金融的真正踐行者。
作為現代金融服務業中的一員，中新力合更象是交叉思維下的「變異物種」，信貸市場與資本市場的思維交叉、民間金融與主流金融的思維交叉、互聯網金融與傳統金融的思維交叉、市場實踐與理論探研的思維交叉，甚至基層草根與設計頂層的思維交叉。從擔保行業切入中小微企業融資服務領域，中新力合思維交叉著一路探索實踐下來，以資本市場與信貸市場的交集目光，從價值與風險雙維度視角，形成了自身獨特的目標客戶群細分市場，目前已擁有公司金融、微型金融、互聯網金融、財富管理四大業務板塊，涵蓋融資增信、投資銀行、資產管理、融資租賃、保理、債權基金、股權投資、民間財富管理、供應鏈金融、信息服務以及顧問咨詢等一系列業務領域。伴隨著中國金融業的新發展，銳意創新的中新力合，作為中小微企業綜合金融創新服務先行者，正不斷走向全國。
時代風雲際會、世界瞬息萬變，在未來可期的金融大環境下，行業與市場格局不斷優化，新的探索還在繼續，中新力合始終專注中小微企業融資問題的解決之道，堅定相信金融服務能帶給產業經濟發展以新希望。
中新力合願與社會各界有識之士攜手並進，共同創造金融新世界，叫成功永遠在！
業務板塊
公司金融
圍繞中小微企業融資服務領域，進行客戶開發分類、融資方案設計、財務顧問以及風險管理，為投融資雙方搭建橋梁，為向中小微企業提供整體金融服務，包括融資增信、債權基金、股權投資、投資銀行、融資租賃及其他金融咨詢服務等。主要由中新力合股份有限公司、浙江中新力合科技金融服務有限責任公司、浙江中新力合擔保服務有限公司三個主體承載。
財富管理
依託中新力合多年來浸潤浙江本土民間金融的從業實踐與投資業績，形成了以實體經濟為財富管理投資標的的風險閉環式特色運作體系，重點圍繞中小微企業群體，以集合債、私募基金以及中小企業私募債等手段，成功引導社會資本投向實體經濟，架設創新的財富管理橋梁。
互聯網金融
基於對金融的貨幣和資產雙重屬性掌握、基於對資金需求端和供應端兩端資源的把握、基於對社會信用和信息對稱核心訴求的抓取，中新力合以「雲融資服務平台」為載體，利用互聯網技術、雲計算和大數據，將長期服務於中小微企業積累的信用調查、信用評估、風險管理的經驗和數據it化，將機構資金意願化，將民間資金陽光化，實現資金供需雙方的安全快捷匹配，降低社會融資總成本，提高小微企業融資覆蓋率、滲透率和運作效率。
微型金融
圍繞「三型六新」新興產業，實現微小型企業金融普惠。針對國際貿易融資，供應鏈金融、保理等業務領域的探索實踐，並實現與互聯網金融緊密結合。
架構布局
中新力合通過依據縣市級設置的屬地化分公司（前台）、運營管理中心（中台）、後援支持中心（後台），結合融資方案設計、專業產品開發的事業線，縱橫串接組成了「三台一線」的架構格局；在此基礎上，依託已鋪設的28家分公司，配套控股集團旗下各業務板塊的專業公司，全面實現了「網點覆蓋全浙江，輻射影響長三角」的戰略布局。
資質榮譽
在商業化運作過程中，中新力合旗下業務板塊獲得了快速發展，取得了眾多里程碑式的領域突破：
upg股份——浙江股權交易中心第001號會員，系區域性資本市場中的全國首家非銀行、非券商的全牌照承銷機構；
upg擔保——浙江省規模最大的融資性擔保公司（首家獲批），中國融資擔保業協會發起單位、13家副會長機構之一；
upg科技金融——與浙江省科技廳、各地市級科技局聯合組建，浙江省首家專注於價值型科技中小企業金融服務的專業化公司，國內首家冠以「科技金融」字型大小的綜合金融服務機構。
……
同時，集團亦實現了商業理想與社會價值的共贏共存，諸多實體相繼斬獲重大榮譽：
——「2012年度福布斯***潛力企業」 （《福布斯（中國）》雜志評選）
——「中國擔保輝煌先鋒」（《中國擔保》雜志社、中國擔保先鋒、中國擔保英才評委會聯合頒發）
——「浙江省服務業重點企業」（浙江省人民政府頒發，首批108家中唯一民營金融服務機構）
——「浙江省十佳融資性擔保機構」（連續三屆，浙江省信用與擔保協會、浙江日報社聯合頒發）
——「浙江優秀金融企業」（連續四屆，浙江金融投融資論壇組委會、浙江省國際金融學會、浙江國際金融專家委員會聯合頒發）
——「浙江省中小企業優秀服務機構」（浙江省中小企業優秀服務機構評選委員會、浙江省中小企業協會聯合頒發）
——「浙江省創新服務中小微企業先進單位」（中共浙江省委統戰部、浙江省經濟和信息化委員會、浙江省工商業聯合會聯合頒發）
……
法定代表人：楊勝
成立日期：2007-03-05
注冊資本：20000萬元人民幣
所屬地區：浙江省
統一社會信用代碼：913301067966945459
經營狀態：存續
所屬行業：租賃和商務服務業
公司類型：有限責任公司(自然人投資或控股)
人員規模：500-999人
企業地址：杭州市西湖區文三路539號
經營范圍：服務:實業投資,投資管理,企業管理咨詢,經濟信息咨詢(除商品中介),投資咨詢(除證券、期貨),計算機軟硬體、網路技術的技術開發、技術服務、技術咨詢、成果轉讓,網頁設計。
F. 中國互聯網金融服務公司有幾家
互聯網金融是一個大概念，它包括幾大類：
1、各大傳統金融機構，銀行、基金、券商，都有各自的互聯網金融部門、互聯網金融產品
2、各大互聯網公司，網路、阿里、騰訊、京東，也都有各自的互聯網金融業務，而且大都成立了專門的公司。
3、還有純粹做互聯網金融的，又包括了P2P、眾籌、互聯網理財等不同的業務，此外還有專門做第三方支付、徵信平台等支持性業務的公司。
G. 華泰證券的前台、後台、中台的區別
華泰證券的前台、後台、中台的區別：崗位職責不同，所負責的工作領域也不一樣。
1、華泰證券的前台：是經營體系，經營體系是面向客戶的，以客戶為中心的。主要負責業務拓展的、直接面對客戶的部門和人員，為客戶提供一站式、全方位的服務。作為證券公司的客戶，常常接觸到的櫃員、客戶經理、大堂經理，都是前台崗位。
2、華泰證券的中台 ：是通過分析宏觀市場環境和內部資源的情況，制定各項業務發展政策和策略，為前台提供專業性的管理和指導，並進行風險控制。中台往往包括風險管理（信貸管理）、計劃財務、產品開發、渠道管理、人力資源管理、戰略規劃等職能。
3、華泰證券的後台：主要是業務和交易的處理和支持，以及共享服務，包括會計處理、IT支持、呼叫中心等，集中處理貸款審批的中心也可以納入後台范疇。後台，就是銀行支持和支援部門。後台作業的集中和服務的共享是國際上的趨勢。
(7)互聯網金融機構前台中台後台擴展閱讀
1、組織機構
（1）投資銀行管理總部內設金融創新部、人力資源部、機構客戶服務總部、零售客戶服務總部、客戶服務中心、證券投資部、受託資產管理部、研究所、融資融券部、固定收益部。
（2）華泰證券是首批註冊登記的證券發行保薦機構，在十幾年的發展過程中，堅持以客戶為中心，以市場為導向的經營理念，創造了優秀的經營業績，獲得市場和監管部門的高度認同。2006年、2007、2008年連續三年被深圳證券交易所授予 「優秀保薦機構」稱號。
2、金融創新部
（1）華泰證券金融創新部是專職於從事金融衍生產品業務運作和管理的部門，主要業務職能是發行擬在交易所上市的備兌權證等金融衍生產品，並負責做市和動態對沖避險交易；研究金融衍生產品和結構化產品，為特定投資者定製風險管理策略和產品。
（2）金融創新部的戰略目標是把握國內金融衍生品市場發展的機遇，建立權證、期貨、期權和結構性產品等金融衍生品的完整產品線，打造華泰金融衍生品業務品牌，市場份額和盈利水平達到行業內先進水平。
3、人力資源部
人力資源部主要負責統籌公司人力資源管理工作，建立並完善適應公司發展戰略的人才引進、使用、開發、激勵機制，在公司內創造良好的工作氛圍，為業務發展提供人力資源支持，建立起一支適應公司發展需要的、高素質的經營管理團隊和高效精乾的員工隊伍，確保公司證券控股集團和一流證券金融服務提供商戰略目標的順利達成。
4、機構客戶服務總部
（1）機構客戶服務總部以為高端客戶提供專業化、綜合性、一站式服務為目標，致力於組織協調各種資源，建立機構客戶和其他核心客戶管理服務系統，開發和服務包括公募基金、合格境內外機構投資者、保險、社保、財務公司、信託公司、年金、私募基金、上市公司及其股東、企業法人等機構客戶和其他核心客戶。
（2）承擔外部金融產品引入的論證、談判、合同簽定等相關工作，組織和協調其銷售工作。
5、零售客戶服務總部
零售客戶服務總部從公司「營業總部」、「經紀業務管理總部」、「營銷管理總部」沿革至今，更加專注於通過服務於分布在全國各地的82家營業部以及依託營業部而設的26家服務部，向廣大個人投資者提供全方位、多層次、專業化、個性化的證券經紀業務服務，我們正力求從單純的證券經紀業務服務向多元化的投資理財服務轉型，爭做「最具責任感的理財專家」。
6、客戶服務中心
客戶服務中心是華泰證券為了進一步落實「以客戶服務為中心，以客戶需求為目標，以客戶滿意為目的」的經營理念於2008年新成立的部門。部門由數據信息、市場研發、服務推進和呼叫服務四個團隊組成，數據信息團隊主要負責客戶服務信息化統一規劃,資訊平台的建立和管理,數據信息的統一收集、處理和共享,資料庫的集中應用管理等。
7、證券投資部
華泰證券是較早從事自營業務的綜合類券商之一。經過幾年的探索，公司形成了符合市場發展規律的投資理念，開發和引進了先進的風險控制系統，建立了集中領導、科學決策、分級管理、嚴格監督的自營投資決策體系。在有效控制風險的前提下，取得了良好的運作業績。
8、受託資產管理部
受託資產管理部是公司設立的負責對客戶委託的資產進行投資管理、實現客戶資產保值和增值的專門業務部門。2003年3月，經中國證監會核准，公司獲得受託投資管理業務資格。
9、研究所
（1）華泰證券研究所是首批經中國證監會核準的具有證券投資咨詢資格的研究機構，一貫以深入的研究、獨立的判斷發現和創造市場價值為宗旨，擁有一支高水平的研究團隊，樹立了良好的市場形象，具有較高的市場影響力，為公司各項業務發展提供了強有力的支持。
（2）華泰證券研究咨詢的領域主要根據公司業務發展需要和客戶投資需求而確定，涵蓋宏觀經濟、業務創新、行業分析、上市公司研究、投資策劃、市場分析等諸多方面。
10、融資融券部
（1）融資融券部是專職於融資融券業務運作和管理的部門。主要業務職能是負責客戶資質審核與授信管理、信用賬戶的開立及管理、擔保資產管理、融資融券業務交易與日常監控等各主要業務環節的運作；制訂融資融券合同標准文本；組織制定融資融券管理制度和操作流程；對營業部的業務操作進行審批、復核和監督，並根據公司融資融券總規模及時調整營業部的融資融券規模。
（2）按審批許可權調整或建議調整授信等級和額度；定期對融資融券業務運作情況進行評估，提出對策；定期向監管部門提交書面總結，向公司各層面報告融資融券業務運作情況等；負責信用產品設計與管理；負責融資融券業務的數據統計分析和報送工作。
11、固定收益部
固定收益業務是華泰證券的傳統核心業務之一，經過多年的發展，已經形成了集債券發行與承銷、債券交易和債券研究為一體的綜合固定收益業務，是財政部2009-2011年國債承銷團成員，上海證券交易所一級交易商，主承銷了資本市場第一單——公司債券——07長電債，在中國債券市場樹立了良好的形象。
H. 銀行前台中台後台 分別有哪些部門
盡管各家銀行在管理上不盡相同，銀行前中後台的設計也不完全一樣，甚至有的銀行沒有中台的設置，但對於求職者來說，盡可能地了解銀行前台中台後台及崗位設置，在應聘的時候，會更加有的放矢。銀行前台中台後台分別是如何設置的呢？ 來源：湯夢娟[點擊放大]銀行前台 銀行前台是經營體系，經營體系是面向客戶的，以客戶為中心的。前台是負責業務拓展的、直接面對客戶的部門和人員，為客戶提供一站式、全方位的服務。作為銀行的客戶，常常接觸到的櫃員、客戶經理、大堂經理，都是前台崗位。 銀行中台 中台是通過分析宏觀市場環境和內部資源的情況，制定各項業務發展政策和策略，為前台提供專業性的管理和指導，並進行風險控制。中台往往包括風險管理（信貸管理）、計劃財務、產品開發、渠道管理、人力資源管理、戰略規劃等職能。 銀行後台 後台主要是業務和交易的處理和支持，以及共享服務，包括會計處理、IT支持、呼叫中心等，集中處理貸款審批的中心也可以納入後台范疇。後台，就是銀行支持和支援部門。
I. 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用
大
數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性
（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化
（Capitalization）。
大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金
融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。
數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融
機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。
為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點（「TMT」）包括：團隊（Team）、機制（Mechanism）和思維（Thinking）。
1.價值導向與內嵌式變革—BCG對大數據的理解
「讓數據發聲！」—隨著大數據時代的來臨，這個聲音正在變得日益響亮。為了在喧囂背後探尋本質，我們的討論將從大數據的定義開始。
1.1成就大數據的「第四個V」
大數據是什麼？在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量（Volume）、速度（Velocity）和種類（Variety）。
雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據？」其實這個問題在「量」的層
面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機
處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了
大數據。
另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP（Enterprise Resource
Planning）和CRM（Customer Relationship
Management）系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深
入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這
些都還不是構成「大量數據」的主體。機器之間交互處理時沉澱下來的數據才是使數據量級實現跨越式增長的主要原因。「物聯網」是當前人們將現實世界數據化的
最時髦的代名詞。海量的數據就是以這樣的方式源源不斷地產生和積累。
「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據？
BCG認為，成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值（Value）。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。
1.2變革中的數據運作與數據推動的內嵌式變革
多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的？
無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與
模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角
色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。
因此，BCG認為，大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時
間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構
就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。
具體而言，與傳統的數據應用相比，大數據在四個方面（「4C」）改變了傳統數據的運作模式，為機構帶來了新的價值。
1.2.1數據質量的兼容性（Compatibility）：大數據通過「量」提升了數據分析對「質」的寬容度
在「小數據」時代，數據的獲取門檻相對較高，這就導致「樣本思維」占據統治地位。人們大多是通過抽樣和截取的方式來捕獲數據。同時，人們分析數據的手段
和能力也相對有限。為了保證分析結果的准確性，人們通常會有意識地收集可量化的、清潔的、准確的數據，對數據的「質」提出了很高的要求。而在大數據時代，
「全量思維」得到了用武之地，人們有條件去獲取多維度、全過程的數據。但在海量數據出現後，數據的清洗與驗證幾乎成為了不可能的事。正是這樣的困境催生了
數據應用的新視角與新方法。類似於分布式技術的新演算法使數據的「量」可以彌補「質」的不足，從而大大提升了數據分析對於數據質量的兼容能力。
1.2.2數據運用的關聯性（Connectedness）：大數據使技術與演算法從「靜態」走向「持續」
在大數據時代，對「全量」的追求使「實時」變得異常重要，而這一點也不僅僅只體現在數據採集階段。在雲計算、流處理和內存分析等技術的支撐下，一系列新
的演算法使實時分析成為可能。人們還可以通過使用持續的增量數據來優化分析結果。在這些因素的共同作用下，人們一貫以來對「因果關系」的追求開始松動，而
「相關關系」正在逐步獲得一席之地。
1.2.3數據分析的成本（Cost）：大數據降低了數據分析的成本門檻
大數據改變了數據處理資源稀缺的局面。過去，數據挖掘往往意味著不菲的投入。因此，企業希望能夠從數據中發掘出「大機會」，或是將有限的數據處理資源投
入到有可能產生大機會的「大客戶、大項目」中去，以此獲得健康的投入產出比。而在大數據時代，數據處理的成本不斷下降，數據中大量存在的「小機會」得見天
日。每個機會本身帶來的商業價值可能並不可觀，但是累積起來就會實現質的飛躍。所以，大數據往往並非意味著「大機會」，而是「大量機會」。
1.2.4數據價值的轉化（Capitalization）：大數據實現了從數據到價值的高效轉化
在《互聯網金融生態系統2020：新動力、新格局、新戰略》報告中，我們探討了傳統金融機構在大變革時代所需採取的新戰略思考框架，即適應型戰略。採取
適應型戰略有助於企業構築以下五大優勢：試錯優勢、觸角優勢、組織優勢、系統優勢和社會優勢，而大數據將為金融機構建立這些優勢提供新的工具和動力。從數
據到價值的轉化與機構的整體轉型相輔相成，「內嵌式變革」由此而生。
例如，金融機構傳統做法中按部就班的長周期模式（從規劃、立項、收集數據到分析、試點、落地、總結）不再適用。快速試錯、寬進嚴出成為了實現大數據價值
的關鍵：以低成本的方式大量嘗試大數據中蘊藏的海量機會，一旦發現某些有價值的規律，馬上進行商業化推廣，否則果斷退出。此外，大數據為金融機構打造「觸
角優勢」提供了新的工具，使其能夠更加靈敏地感知商業環境，更加順暢地搭建反饋閉環。此外，數據的聚合與共享為金融機構搭建生態系統提供了新的場景與動
力。
2.應用場景與基礎設施—縱覽海內外金融機構的大數據發展實踐
金融行業在發展大數據能力方面具有天然優勢：受行業特性影響，金融機構在開展業務的過程中積累了海量的高價值數據，其中包括客戶身份、資產負債情況、資
金收付交易等數據。以銀行業為例，其數據強度高踞各行業之首—銀行業每創收100萬美元，平均就會產生820GB的數據。
2.1大數據的金融應用場景正在逐步拓展
大數據發出的聲音已經在金融行業全面響起。作為行業中的「巨無霸」，銀行業與保險業對大數據的應用尤其可圈可點。
2.1.1海外實踐：全面嘗試
2.1.1.1銀行是金融行業中發展大數據能力的「領軍者」
在發展大數據能力方面，銀行業堪稱是「領軍者」。縱觀銀行業的六個主要業務板塊（零售銀行、公司銀行、資本市場、交易銀行、資產管理、財富管理），每個
業務板塊都可以藉助大數據來更深入地了解客戶，並為其制定更具針對性的價值主張，同時提升風險管理能力。其中，大數據在零售銀行和交易銀行業務板塊中的應
用潛力尤為可觀。
BCG通過研究發現，海外銀行在大數據能力的發展方面基本處於三個階段：大約三分之一的銀行還處在思考大數據、理解大數據、制定大數據戰略及實施路徑的
起點階段。還有三分之一的銀行向前發展到了嘗試階段，也就是按照規劃出的路徑和方案，通過試點項目進行測驗，甄選出許多有價值的小機會，並且不停地進行試
錯和調整。而另外三分之一左右的銀行則已經跨越了嘗試階段。基於多年的試錯經驗，他們已經識別出幾個較大的機會，並且已經成功地將這些機會轉化為可持續的
商業價值。而且這些銀行已經將匹配大數據的工作方式嵌入到組織當中。他們正在成熟運用先進的分析手段，並且不斷獲得新的商業洞察。
銀行業應用舉例1：將大數據技術應用到信貸風險控制領域。在美國，一家互聯網信用評估機構已成為多家銀行在個人信貸風險評估方面的好幫手。該機構通過分
析客戶在各個社交平台（如Facebook和Twitter）留下的數據，對銀行的信貸申請客戶進行風險評估，並將結果賣給銀行。銀行將這家機構的評估結
果與內部評估相結合，從而形成更完善更准確的違約評估。這樣的做法既幫助銀行降低了風險成本，同時也為銀行帶來了風險定價方面的競爭優勢。
相較於零售銀行業務，公司銀行業務對大數據的應用似乎缺乏亮點。但實際上，大數據在公司銀行業務的風險領域正在發揮著前所未有的作用。在傳統方法中，銀
行對企業客戶的違約風險評估多是基於過往的營業數據和信用信息。這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因為影響企業違約的重要因素並不僅僅只是企業自身的經
營狀況，還包括行業的整體發展狀況，正所謂「覆巢之下，焉有完卵」。但要進行這樣的分析往往需要大量的資源投入，因此在數據處理資源稀缺的環境下無法得到
廣泛應用，而大數據手段則大幅減少了此類分析對資源的需求。西班牙一家大型銀行正是利用大數據來為企業客戶提供全面深入的信用風險分析。該行首先識別出影
響行業發展的主要因素，然後對這些因素一一進行模擬，以測試各種事件對其客戶業務發展的潛在影響，並綜合評判每個企業客戶的違約風險。這樣的做法不僅成本
低，而且對風險評估的速度快，同時顯著提升了評估的准確性。
銀行業應用舉例2：用大數據為客戶制定差異化產品和營銷方案。在零售銀行業務中，通過數據分析來判斷客戶行為並匹配營銷手段並不是一件新鮮事。但大數據
為精準營銷提供了廣闊的創新空間。例如，海外銀行開始圍繞客戶的「人生大事」進行交叉銷售。這些銀行對客戶的交易數據進行分析，由此推算出客戶經歷「人生
大事」的大致節點。人生中的這些重要時刻往往能夠激發客戶對高價值金融產品的購買意願。一家澳大利亞銀行通過大數據分析發現，家中即將有嬰兒誕生的客戶對
壽險產品的潛在需求最大。通過對客戶的銀行卡交易數據進行分析，銀行很容易識別出即將添丁的家庭：在這樣的家庭中，准媽媽會開始購買某些葯品，而嬰兒相關
產品的消費會不斷出現。該行面向這一人群推出定製化的營銷活動，獲得了客戶的積極響應，從而大幅提高了交叉銷售的成功率。
客戶細分早已在銀行業得到廣泛應用，但細分維度往往大同小異，包括收入水平、年齡、職業等等。自從開始嘗試大數據手段之後，銀行的客戶細分維度出現了突
破。例如，西班牙的一家銀行從Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取數據來分析客戶的業余愛好。該行把客戶細分為常旅客、足球愛好者、高
爾夫愛好者等類別。通過分析，該行發現高爾夫球愛好者對銀行的利潤度貢獻最高，而足球愛好者對銀行的忠誠度最高。此外，通過分析，該行還發現了另外一個小
客群：「敗家族」，即財富水平不高、但消費行為奢侈的人群。這個客群由於人數不多，而且當前的財富水平尚未超越貴賓客戶的門檻，因此往往被銀行所忽略。但
分析顯示這一人群能夠為銀行帶來可觀的利潤，而且頗具成長潛力，因此該行決定將這些客戶升級為貴賓客戶，深入挖掘其潛在價值。
在對公業務中，銀行同樣可以藉助大數據形成更有價值的客戶細分。例如，在BCG與一家加拿大銀行的合作項目中，項目組利用大數據分析技術將所有公司客戶
按照行業和企業規模進行細分，一共建立了上百個細分客戶群。不難想像，如果沒有大數據的支持，這樣深入的細分是很難實現的。然後，項目組在每個細分群中找
出標桿企業，分析其銀行產品組合，並將該細分群中其他客戶的銀行產品組合與標桿企業進行比對，從而識別出差距和潛在的營銷機會。項目組將這些分析結果與該
行的對公客戶經理進行分享，幫助他們利用這些發現來制定更具針對性的銷售計劃和話術，並取得了良好的效果。客戶對這種新的銷售方式也十分歡迎，因為他們可
以從中了解到同行的財務狀況和金融安排，有助於對自身的行業地位與發展空間進行判斷。
銀行業應用舉例3：用大數據為優化銀行運營提供決策基礎。大數據不僅能在前台與中台大顯身手，也能惠及後台運營領域。在互聯網金融風生水起的當
下，「O2O」（OnlineToOffline）成為了銀行的熱點話題。哪些客戶適合線上渠道？哪些客戶不願「觸網」？BCG曾幫助西班牙一家銀行通過
大數據技術應用對這些問題進行了解答。項目組對16個既可以在網點也可以在網路與移動渠道上完成的關鍵運營活動展開分析，建立了12個月的時間回溯深度，
把客戶群體和運營活動按照網點使用強度以及非網點渠道使用潛力進行細分。分析結果顯示，大約66%的交易活動對網點的使用強度較高，但同時對非網點渠道的
使用潛力也很高，因此可以從網點遷移到網路或移動渠道。項目組在客戶細分中發現，年輕客戶、老年客戶以及高端客戶在運營活動遷移方面潛力最大，可以優先作
為渠道遷徙的對象。通過這樣的運營調整，大數據幫助銀行在引導客戶轉移、減輕網點壓力的同時保障了客戶體驗。
BCG還曾利用專有的大數據分析工具NetworkMax，幫助一家澳大利亞銀行優化網點布局。雖然銀行客戶的線上活動日漸增多，但金融業的鐵律在互聯
網時代依然適用，也就是說在客戶身邊設立實體網點仍然是金融機構的競爭優勢。然而，網點的運營成本往往不菲，如何實現網點資源的價值最大化成為了每家銀行
面臨的問題。在該項目中，項目組結合銀行的內部數據（包括現有的網點分布和業績狀況等）和外部數據（如各個地區的人口數量、人口結構、收入水平等），對
350多個區域進行了評估，並按照主要產品系列為每個區域制定市場份額預測。項目組還通過對市場份額的驅動因素進行模擬，得出在現有網點數量不變的情況下
該行網點的理想布局圖。該行根據項目組的建議對網點布局進行了調整，並取得了良好的成效。這個案例可以為許多銀行帶來啟示：首先，銀行十分清楚自身的網點
布局，有關網點的經營業績和地址的信息全量存在於銀行的資料庫中。其次，有關一個地區的人口數量、人口結構、收入水平等數據都是可以公開獲取的數據。通過
應用大數據技術來把這兩組數據結合在一起，就可以幫助銀行實現網點布局的優化。BCG基於大數據技術而研發的Network
Max正是用來解決類似問題的工具。
銀行業應用舉例4：創新商業模式，用大數據拓展中間收入。過去，坐擁海量數據的銀行考慮的是如何使用數據來服務其核心業務。而如今，很多銀行已經走得更
遠。他們開始考慮如何把數據直接變成新產品並用來實現商業模式，進而直接創造收入。例如，澳大利亞一家大型銀行通過分析支付數據來了解其零售客戶的「消費
路徑」，即客戶進行日常消費時的典型順序，包括客戶的購物地點、購買內容和購物順序，並對其中的關聯進行分析。該銀行將這些分析結果銷售給公司客戶（比如
零售業客戶），幫助客戶更准確地判斷合適的產品廣告投放地點以及適合在該地點進行推廣的產品。這些公司客戶過去往往需要花費大量金錢向市場調研公司購買此
類數據，但如今他們可以花少得多的錢向自己的銀行購買這些分析結果，而且銀行所提供的此類數據也要可靠得多。銀行通過這種方式獲得了傳統業務之外的收入。
更重要的是，銀行通過這樣的創新為客戶提供了增值服務，從而大大增強了客戶粘性。
J. 互聯網金融公司歸哪個部門管理
互聯網公司都歸信息產業部管理 猶豫是金融發明方面的還要歸財務部管理，稅務部門管理