互聯(lián)網金融在過去幾年得到了飛速發(fā)展，在業(yè)務發(fā)展的背后，迫切需要個人和企業(yè)征信體系作為支撐。然而，對于一些藍領工人、學生、個體戶、自由職業(yè)者、中小企業(yè)等用戶，他們可能與正規(guī)的金融機構沒有發(fā)生過或很少發(fā)生過交易，因而沒有建立個人或企業(yè)完善的信用記錄。這時，互聯(lián)網金融利用跨界的數據建立大數據風險分析模型，就可以建立并隨著時間的推移逐步完善信用的評估，對用戶的風險分析也會越來越來精準，從而為這些用戶提供合適的貸款等金融服務。

各類互聯(lián)網金融業(yè)務都可以采用大數據分析技術支撐各自業(yè)務的發(fā)展。大數據分析技術可以集合海量的結構化和非結構化數據，通過對其進行實時分析，為互聯(lián)網金融機構提供用戶全方位信息，通過分析和挖掘用戶的交易和消費信息，掌握用戶的消費習慣，并準確預測用戶行為，使金融機構和金融服務平臺在營銷和風險控制方面有的放矢。如互聯(lián)網眾籌可以通過大數據分析找到最適合眾籌標的的對象，互聯(lián)網保險可以充分利用小眾人群的長尾效應組合成個性化的團單進行承保，如研發(fā)針對特定商務人士U盤（可移動磁盤）的丟失險后，大數據畫像和預測技術可以幫助找到這些用戶，這些小眾群體聚集起來可以發(fā)揮長尾效應使互聯(lián)網保險機構獲得額外的收入，拓展原有保險領域的邊界?；ヂ?lián)網金融門戶則可以根據用戶的特征，推薦合適的互聯(lián)網金融產品。

數據科學與工程支持的精準金融將成為互聯(lián)網金融的發(fā)展方向，那么支持精準金融的數據主要來源于哪里呢？以下是可能的領域：1）金融大數據。如第三方支付賬號、信用卡或借記卡的消費支付數據，保險參保和賠付數據，股票證券的交易數據，眾籌數據等。2）電商大數據。如電商擁有的大量流水交易數據以及用戶點評等數據。3）社交大數據。如用戶的社交結構、數量、用詞風格等數據都可以用來分析。4）電信大數據。如用戶的通話時長、結構、頻次等都可以提供很好的用戶信息。5）生活大數據。包括水、電、煤氣、物業(yè)費交納等，此類數據客觀真實地反映了個人基本信息，是重要的數據類型。當然，還有很多未來待開發(fā)或待公開的可能數據領域，如健康大數據等。上述這些數據要跨界聚合使用，一定要注意脫敏處理，不能直接定位到具體的用戶個體，一定要在精準和隱私上做出恰當的平衡，在提供精準金融服務的同時，讓用戶有足夠好的體驗：你不知道我究竟是誰，但是你能提供我需要的貼心金融服務。這是精準金融的理想境界，也是互聯(lián)網金融的發(fā)展方向。　

互聯(lián)網金融的方向之四：安全金融

互聯(lián)網金融安全是互聯(lián)網金融發(fā)展必須面臨的基本問題，雖然互聯(lián)網金融在年輕群體中受到了追捧，得到了快速發(fā)展，然而，中年以上的人群以及穩(wěn)健投資的人群，對于互聯(lián)網金融還是深有疑慮的。特別是2015年以來一些P2P平臺卷款消失或倒閉，以及一些不合格的借款人和眾籌項目，更是加深了一般民眾對互聯(lián)網金融安全的憂慮。對互聯(lián)網金融企業(yè)來說，通過大數據和云計算技術，可以對用戶的資信狀況做到可記錄、可追溯、可驗證，能夠卓有成效地幫助這些企業(yè)改善信息不對稱現(xiàn)象，進而提升金融風險防范和控制能力。

好的監(jiān)管密切留意金融企業(yè)的穩(wěn)定性，保護金融用戶的利益，促進整個金融體系的穩(wěn)定和健全（喬安妮·凱勒曼等，2016）。互聯(lián)網金融也需要得到有效的監(jiān)管。2016年8月26日，國家互聯(lián)網金融安全技術專家委員會成立大會在北京召開。會上首次對外介紹了由國家互聯(lián)網應急中心建設的國家互聯(lián)網金融風險分析技術平臺的原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠實現(xiàn)對互聯(lián)網金融總體情況的摸底、實時監(jiān)測預警企業(yè)異常和違規(guī)情況等功能。比如截至8月26日，該系統(tǒng)試運行期間監(jiān)測到互聯(lián)網金融平臺8490家，互聯(lián)網金融活躍用戶6.18億戶；發(fā)現(xiàn)存在異常的互聯(lián)網金融平臺3398家，預警118家高危網站；發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網金融網站及APP（應用）漏洞1877個，受到攻擊42.57萬次（孫云龍等，2016）。

一般來說，互聯(lián)網金融的安全需要從技術和管理兩方面去解決，前者包括數據脫敏技術、風險控制模型乃至區(qū)塊鏈技術；后者包括法律法規(guī)的完善、個人征信系統(tǒng)建設、企業(yè)內部制度建設、社會文化建設等多個方面。

從技術上講，數據脫敏技術、風險控制模型乃至區(qū)塊鏈技術都得到了廣泛的關注，也是互聯(lián)網金融企業(yè)需要積極研究、采納和接受的。數據脫敏技術是指對某些敏感信息通過脫敏規(guī)則進行數據的變形或過濾，實現(xiàn)對敏感隱私數據的可靠保護，目的是不能定位到具體的用戶個體。對于一個互聯(lián)網金融用戶，至少可以做幅度處理，比如描述為這是一個月收入8000～10000元、年齡在30～34歲、喜歡到近郊自駕游的北京男性公民。風險控制模型是指可以根據用戶可能有的不同數據類型，通過海量數據挖掘和分析技術來預測其風險表現(xiàn)和信用價值，利用統(tǒng)計學、機器學習的方法，基于相應的用戶評分模型和風險預測模型，為其計算信用和風險評分，并應用到相應的個性化互聯(lián)網金融服務中。區(qū)塊鏈技術的基本思想是，通過建立一組互聯(lián)網上的公共賬本，由網絡中所有的用戶共同在賬本上記賬與核賬，來保證信息的真實性和不可篡改性，它具有去中心化、可擴展、安全可靠等特點。由于區(qū)塊鏈中任意節(jié)點之間的活動均受到全網的監(jiān)督，并且數據庫采用分布式存儲，安全性能大為提高。隨著計算能力的進一步增強，以及區(qū)塊鏈商業(yè)模式的探索，相信區(qū)塊鏈技術在互聯(lián)網金融中會得到越來越多的應用。除此之外，目前的量子計算已經對密鑰分發(fā)技術做了有效的探索，未來也可以為互聯(lián)網金融服務的安全提供重要的保障。