“房地产+互联网+金融”模式来袭

“房地产+互联网+金融”模式来袭,第1张

专注互联网金融的开发,欢迎关注

这需要看什么级别的开发,如果只是专注开发,那么java基础必须扎实,spring全家桶系列框架,mybatis等需要掌握,分布式微服务的相关框架需要掌握,比如dubbo。这样对于一个开发来说已经差不多了。

但是,对于高级别的来说仅仅会开发是不够的,此时相对开发更需要的是设计和解决方案,作为核心骨干,需要有全局的意识,对全流程的深入掌握,是较低级别开发的引领者。那么就要求熟悉业务,熟悉产品,对技术需要深入研究,还必须要有广度。比如dubbo,不再停留在会使用,底层的原理也需要了解掌握,分布式原理,集群。业务架构设计,技术架构设计,详细设计,代码审查等等。

朋友你好,本人是一名主要从事互联网金融方向开发Java工程师,这里将分享下我的经验希望对你有所帮助。想从事互联网金融方向需具备两个能力:开发能力、金融方面的知识。

开发能力

需要掌握至少一门基础开发语言如Java,PHP等。由于我比较熟悉Java方面的知识,所以接下来以Java开发为例,需学习一些框架知识如Spring,Mybatis,Springboot等框架有助于提高开发效率,Maven版本控制和Git版本管理用于团队协作开发,数据库知识等。同时,由于互联网金融涉及到金钱方面所以需要比较严谨,需要学习了解事务管理,幂等性,重试机制等概念。

金融知识

需要了解一些金融有关的知识有助于提高开发效率。如银行业务,保理业务,支付业务等金融知识和一些专业的术语。有了这些基础概念之后有助于理解业务需求。

开发流程

在有一定的开发基础和金融知识基础之后便可以进行开发,大致步骤可归纳如下

需求分析

数据模型分析设计

结合团队成员情况和项目情况进行技术选型。架构选型,大型系统会采用分布式

系统整体骨架搭建,模块接口开发

测试

交付

以上便是互联网金融方向开发的大致情况,希望对你有所帮助。本头条号也会持续保持分享一些IT方面的技术文章,其中也包括了互联网金融方面的知识,欢迎关注共同讨论进步。

一般的学习顺序为:html,javascript,servlet,jsp,还有主流的ssh框架。JavaEE:第一阶段Java语言基础:Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与发射,多线程、swing程序与集合类;第二阶段HTML、CSS与javascript:PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、webAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用;第三阶段:JavaWeb和数据库:数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕;第四阶段JavaEE框架:Struts2、Spring框架、Hibernate框架、Maven核心技术、MyBaits框架、高手进阶;相关的工作:企业级项目开发,还可以从事电信、互联网、物流、财务、证_、银行、生产制造等erp管理软件、大型网站及后台开发。

数据从四个方面改变了金融机构传统的数据运作方式,从而实现了巨大的商业价值。这四个方面(“四个C”)包括:数据质量的兼容性

(Compatibility)、数据运用的关联性(Connectedness)、数据分析的成本(Cost)以及数据价值的转化

(Capitalization)。

 

 大数据在金融业的应用场景正在逐步拓展。在海外,大数据已经在金融行业的风险控制、运营管理、销售支持和商业模式创新等领域得到了全面尝试。在国内,金

融机构对大数据的应用还基本处于起步阶段。数据整合和部门协调等关键环节的挑战仍是阻碍金融机构将数据转化为价值的主要瓶颈。

 

 数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑。深度应用正在将传统IT从“后端”不断推向“前台”,而存量架构与创新模块的有效整合是传统金融

机构在技术层面所面临的主要挑战。此外,数据生态的发展演进有其显著的社会特征。作为其中的一员,金融机构在促进数据经济的发展上任重道远。

为了驾驭大数据,国内金融机构要在技术的基础上着重引入以价值为导向的管理视角,最终形成自上而下的内嵌式变革。其中的三个关键点(“TMT”)包括:团队(Team)、机制(Mechanism)和思维(Thinking)。

1价值导向与内嵌式变革—BCG对大数据的理解

“让数据发声!”—随着大数据时代的来临,这个声音正在变得日益响亮。为了在喧嚣背后探寻本质,我们的讨论将从大数据的定义开始。

11成就大数据的“第四个V”

大数据是什么?在这个问题上,国内目前常用的是“3V”定义,即数量(Volume)、速度(Velocity)和种类(Variety)。

 

 虽然有着这样的定义,但人们从未停止讨论什么才是成就大数据的“关键节点”。人们热议的焦点之一是“到底多大才算是大数据?”其实这个问题在“量”的层

面上并没有绝对的标准,因为“量”的大小是相对于特定时期的技术处理和分析能力而言的。在上个世纪90年代,10GB的数据需要当时计算能力一流的计算机

处理几个小时,而这个量现在只是一台普通智能手机存储量的一半而已。在这个层面上颇具影响力的说法是,当“全量数据”取代了“样本数据”时,人们就拥有了

大数据。

 

 另外一个成为讨论焦点的问题是,今天的海量数据都来源于何处。在商业环境中,企业过去最关注的是ERP(Enterprise Resource

Planning)和CRM(Customer Relationship

Management)系统中的数据。这些数据的共性在于,它们都是由一个机构有意识、有目的地收集到的数据,而且基本上都是结构化数据。随着互联网的深

入普及,特别是移动互联网的爆发式增长,人机互动所产生的数据已经成为了另一个重要的数据来源,比如人们在互联网世界中留下的各种“数据足迹”。但所有这

些都还不是构成“大量数据”的主体。机器之间交互处理时沉淀下来的数据才是使数据量级实现跨越式增长的主要原因。“物联网”是当前人们将现实世界数据化的

最时髦的代名词。海量的数据就是以这样的方式源源不断地产生和积累。

“3V”的定义专注于对数据本身的特征进行描述。然而,是否是量级庞大、实时传输、格式多样的数据就是大数据?

BCG认为,成就大数据的关键点在于“第四个V”,即价值(Value)。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值,而且能够进一步推动商业模式的变革时,大数据才真正诞生。

12变革中的数据运作与数据推动的内嵌式变革

多元化格式的数据已呈海量爆发,人类分析、利用数据的能力也日益精进,我们已经能够从大数据中创造出不同于传统数据挖掘的价值。那么,大数据带来的“大价值”究竟是如何产生的?

 

 无论是在金融企业还是非金融企业中,数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段:业务定义需求;IT部门获取并整合数据;数据科学家构建并完善算法与

模型;IT发布新洞察;业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下,生命周期仍维持原样,而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角

色。大数据将允许其运用各种新的算法与技术手段,帮助IT不断挖掘新的关联洞察,更好地满足业务需求。

 

 因此,BCG认为,大数据改变的并不是传统数据的生命周期,而是具体的运作模式。在传统的数据基础和技术环境下,这样的周期可能要经历一年乃至更长的时

间。但是有了现在的数据量和技术,机构可能只需几周甚至更短的时间就能走完这个生命周期。新的数据运作模式使快速、低成本的试错成为可能。这样,商业机构

就有条件关注过去由于种种原因而被忽略的大量“小机会”,并将这些“小机会”累积形成“大价值”。

具体而言,与传统的数据应用相比,大数据在四个方面(“4C”)改变了传统数据的运作模式,为机构带来了新的价值。

121数据质量的兼容性(Compatibility):大数据通过“量”提升了数据分析对“质”的宽容度

 

 在“小数据”时代,数据的获取门槛相对较高,这就导致“样本思维”占据统治地位。人们大多是通过抽样和截取的方式来捕获数据。同时,人们分析数据的手段

和能力也相对有限。为了保证分析结果的准确性,人们通常会有意识地收集可量化的、清洁的、准确的数据,对数据的“质”提出了很高的要求。而在大数据时代,

“全量思维”得到了用武之地,人们有条件去获取多维度、全过程的数据。但在海量数据出现后,数据的清洗与验证几乎成为了不可能的事。正是这样的困境催生了

数据应用的新视角与新方法。类似于分布式技术的新算法使数据的“量”可以弥补“质”的不足,从而大大提升了数据分析对于数据质量的兼容能力。

122数据运用的关联性(Connectedness):大数据使技术与算法从“静态”走向“持续”

 

 在大数据时代,对“全量”的追求使“实时”变得异常重要,而这一点也不仅仅只体现在数据采集阶段。在云计算、流处理和内存分析等技术的支撑下,一系列新

的算法使实时分析成为可能。人们还可以通过使用持续的增量数据来优化分析结果。在这些因素的共同作用下,人们一贯以来对“因果关系”的追求开始松动,而

“相关关系”正在逐步获得一席之地。

123数据分析的成本(Cost):大数据降低了数据分析的成本门槛

 

 大数据改变了数据处理资源稀缺的局面。过去,数据挖掘往往意味着不菲的投入。因此,企业希望能够从数据中发掘出“大机会”,或是将有限的数据处理资源投

入到有可能产生大机会的“大客户、大项目”中去,以此获得健康的投入产出比。而在大数据时代,数据处理的成本不断下降,数据中大量存在的“小机会”得见天

日。每个机会本身带来的商业价值可能并不可观,但是累积起来就会实现质的飞跃。所以,大数据往往并非意味着“大机会”,而是“大量机会”。

124数据价值的转化(Capitalization):大数据实现了从数据到价值的高效转化

 

 在《互联网金融生态系统2020:新动力、新格局、新战略》报告中,我们探讨了传统金融机构在大变革时代所需采取的新战略思考框架,即适应型战略。采取

适应型战略有助于企业构筑以下五大优势:试错优势、触角优势、组织优势、系统优势和社会优势,而大数据将为金融机构建立这些优势提供新的工具和动力。从数

据到价值的转化与机构的整体转型相辅相成,“内嵌式变革”由此而生。

 

 例如,金融机构传统做法中按部就班的长周期模式(从规划、立项、收集数据到分析、试点、落地、总结)不再适用。快速试错、宽进严出成为了实现大数据价值

的关键:以低成本的方式大量尝试大数据中蕴藏的海量机会,一旦发现某些有价值的规律,马上进行商业化推广,否则果断退出。此外,大数据为金融机构打造“触

角优势”提供了新的工具,使其能够更加灵敏地感知商业环境,更加顺畅地搭建反馈闭环。此外,数据的聚合与共享为金融机构搭建生态系统提供了新的场景与动

力。

2应用场景与基础设施—纵览海内外金融机构的大数据发展实践

 

 金融行业在发展大数据能力方面具有天然优势:受行业特性影响,金融机构在开展业务的过程中积累了海量的高价值数据,其中包括客户身份、资产负债情况、资

金收付交易等数据。以银行业为例,其数据强度高踞各行业之首—银行业每创收100万美元,平均就会产生820GB的数据。

21大数据的金融应用场景正在逐步拓展

大数据发出的声音已经在金融行业全面响起。作为行业中的“巨无霸”,银行业与保险业对大数据的应用尤其可圈可点。

211海外实践:全面尝试

2111银行是金融行业中发展大数据能力的“领军者”

 

 在发展大数据能力方面,银行业堪称是“领军者”。纵观银行业的六个主要业务板块(零售银行、公司银行、资本市场、交易银行、资产管理、财富管理),每个

业务板块都可以借助大数据来更深入地了解客户,并为其制定更具针对性的价值主张,同时提升风险管理能力。其中,大数据在零售银行和交易银行业务板块中的应

用潜力尤为可观。

 

 BCG通过研究发现,海外银行在大数据能力的发展方面基本处于三个阶段:大约三分之一的银行还处在思考大数据、理解大数据、制定大数据战略及实施路径的

起点阶段。还有三分之一的银行向前发展到了尝试阶段,也就是按照规划出的路径和方案,通过试点项目进行测验,甄选出许多有价值的小机会,并且不停地进行试

错和调整。而另外三分之一左右的银行则已经跨越了尝试阶段。基于多年的试错经验,他们已经识别出几个较大的机会,并且已经成功地将这些机会转化为可持续的

商业价值。而且这些银行已经将匹配大数据的工作方式嵌入到组织当中。他们正在成熟运用先进的分析手段,并且不断获得新的商业洞察。

 

 银行业应用举例1:将大数据技术应用到信贷风险控制领域。在美国,一家互联网信用评估机构已成为多家银行在个人信贷风险评估方面的好帮手。该机构通过分

析客户在各个社交平台(如Facebook和Twitter)留下的数据,对银行的信贷申请客户进行风险评估,并将结果卖给银行。银行将这家机构的评估结

果与内部评估相结合,从而形成更完善更准确的违约评估。这样的做法既帮助银行降低了风险成本,同时也为银行带来了风险定价方面的竞争优势。

 

 相较于零售银行业务,公司银行业务对大数据的应用似乎缺乏亮点。但实际上,大数据在公司银行业务的风险领域正在发挥着前所未有的作用。在传统方法中,银

行对企业客户的违约风险评估多是基于过往的营业数据和信用信息。这种方式的最大弊端就是缺少前瞻性,因为影响企业违约的重要因素并不仅仅只是企业自身的经

营状况,还包括行业的整体发展状况,正所谓“覆巢之下,焉有完卵”。但要进行这样的分析往往需要大量的资源投入,因此在数据处理资源稀缺的环境下无法得到

广泛应用,而大数据手段则大幅减少了此类分析对资源的需求。西班牙一家大型银行正是利用大数据来为企业客户提供全面深入的信用风险分析。该行首先识别出影

响行业发展的主要因素,然后对这些因素一一进行模拟,以测试各种事件对其客户业务发展的潜在影响,并综合评判每个企业客户的违约风险。这样的做法不仅成本

低,而且对风险评估的速度快,同时显著提升了评估的准确性。

 

 银行业应用举例2:用大数据为客户制定差异化产品和营销方案。在零售银行业务中,通过数据分析来判断客户行为并匹配营销手段并不是一件新鲜事。但大数据

为精准营销提供了广阔的创新空间。例如,海外银行开始围绕客户的“人生大事”进行交叉销售。这些银行对客户的交易数据进行分析,由此推算出客户经历“人生

大事”的大致节点。人生中的这些重要时刻往往能够激发客户对高价值金融产品的购买意愿。一家澳大利亚银行通过大数据分析发现,家中即将有婴儿诞生的客户对

寿险产品的潜在需求最大。通过对客户的yhk交易数据进行分析,银行很容易识别出即将添丁的家庭:在这样的家庭中,准妈妈会开始购买某些药品,而婴儿相关

产品的消费会不断出现。该行面向这一人群推出定制化的营销活动,获得了客户的积极响应,从而大幅提高了交叉销售的成功率。

 

 客户细分早已在银行业得到广泛应用,但细分维度往往大同小异,包括收入水平、年龄、职业等等。自从开始尝试大数据手段之后,银行的客户细分维度出现了突

破。例如,西班牙的一家银行从Facebook和Twitter等社交平台上直接抓取数据来分析客户的业余爱好。该行把客户细分为常旅客、足球爱好者、高

尔夫爱好者等类别。通过分析,该行发现高尔夫球爱好者对银行的利润度贡献最高,而足球爱好者对银行的忠诚度最高。此外,通过分析,该行还发现了另外一个小

客群:“败家族”,即财富水平不高、但消费行为奢侈的人群。这个客群由于人数不多,而且当前的财富水平尚未超越贵宾客户的门槛,因此往往被银行所忽略。但

分析显示这一人群能够为银行带来可观的利润,而且颇具成长潜力,因此该行决定将这些客户升级为贵宾客户,深入挖掘其潜在价值。

 

 在对公业务中,银行同样可以借助大数据形成更有价值的客户细分。例如,在BCG与一家加拿大银行的合作项目中,项目组利用大数据分析技术将所有公司客户

按照行业和企业规模进行细分,一共建立了上百个细分客户群。不难想象,如果没有大数据的支持,这样深入的细分是很难实现的。然后,项目组在每个细分群中找

出标杆企业,分析其银行产品组合,并将该细分群中其他客户的银行产品组合与标杆企业进行比对,从而识别出差距和潜在的营销机会。项目组将这些分析结果与该

行的对公客户经理进行分享,帮助他们利用这些发现来制定更具针对性的销售计划和话术,并取得了良好的效果。客户对这种新的销售方式也十分欢迎,因为他们可

以从中了解到同行的财务状况和金融安排,有助于对自身的行业地位与发展空间进行判断。

 

 银行业应用举例3:用大数据为优化银行运营提供决策基础。大数据不仅能在前台与中台大显身手,也能惠及后台运营领域。在互联网金融风生水起的当

下,“O2O”(OnlineToOffline)成为了银行的热点话题。哪些客户适合线上渠道?哪些客户不愿“触网”?BCG曾帮助西班牙一家银行通过

大数据技术应用对这些问题进行了解答。项目组对16个既可以在网点也可以在网络与移动渠道上完成的关键运营活动展开分析,建立了12个月的时间回溯深度,

把客户群体和运营活动按照网点使用强度以及非网点渠道使用潜力进行细分。分析结果显示,大约66%的交易活动对网点的使用强度较高,但同时对非网点渠道的

使用潜力也很高,因此可以从网点迁移到网络或移动渠道。项目组在客户细分中发现,年轻客户、老年客户以及高端客户在运营活动迁移方面潜力最大,可以优先作

为渠道迁徙的对象。通过这样的运营调整,大数据帮助银行在引导客户转移、减轻网点压力的同时保障了客户体验。

 

 BCG还曾利用专有的大数据分析工具NetworkMax,帮助一家澳大利亚银行优化网点布局。虽然银行客户的线上活动日渐增多,但金融业的铁律在互联

网时代依然适用,也就是说在客户身边设立实体网点仍然是金融机构的竞争优势。然而,网点的运营成本往往不菲,如何实现网点资源的价值最大化成为了每家银行

面临的问题。在该项目中,项目组结合银行的内部数据(包括现有的网点分布和业绩状况等)和外部数据(如各个地区的人口数量、人口结构、收入水平等),对

350多个区域进行了评估,并按照主要产品系列为每个区域制定市场份额预测。项目组还通过对市场份额的驱动因素进行模拟,得出在现有网点数量不变的情况下

该行网点的理想布局图。该行根据项目组的建议对网点布局进行了调整,并取得了良好的成效。这个案例可以为许多银行带来启示:首先,银行十分清楚自身的网点

布局,有关网点的经营业绩和地址的信息全量存在于银行的数据库中。其次,有关一个地区的人口数量、人口结构、收入水平等数据都是可以公开获取的数据。通过

应用大数据技术来把这两组数据结合在一起,就可以帮助银行实现网点布局的优化。BCG基于大数据技术而研发的Network

Max正是用来解决类似问题的工具。

 

 银行业应用举例4:创新商业模式,用大数据拓展中间收入。过去,坐拥海量数据的银行考虑的是如何使用数据来服务其核心业务。而如今,很多银行已经走得更

远。他们开始考虑如何把数据直接变成新产品并用来实现商业模式,进而直接创造收入。例如,澳大利亚一家大型银行通过分析支付数据来了解其零售客户的“消费

路径”,即客户进行日常消费时的典型顺序,包括客户的购物地点、购买内容和购物顺序,并对其中的关联进行分析。该银行将这些分析结果销售给公司客户(比如

零售业客户),帮助客户更准确地判断合适的产品广告投放地点以及适合在该地点进行推广的产品。这些公司客户过去往往需要花费大量金钱向市场调研公司购买此

类数据,但如今他们可以花少得多的钱向自己的银行购买这些分析结果,而且银行所提供的此类数据也要可靠得多。银行通过这种方式获得了传统业务之外的收入。

更重要的是,银行通过这样的创新为客户提供了增值服务,从而大大增强了客户粘性。

“房地产+互联网+金融”模式来袭

“地产穷,金融兴”,券商报告无不这样概括时下趋势。热词“互联网+”下,房企的金融嗅觉正渐渐被激活。

卢志强 麾 下泛海控股,率先吹响进军互联网金融的号角。清明假期前夜,泛海控股以现金收购泛海系旗下民生证券73%的股权,正式涉足证券、信托、保险三大业务领域,剑指外界羡慕不已的“全金融牌照”。

不甘示弱者,选择抱团强强联合。几乎是同时期,嫁接了互联网金融和房地产三大要素的“地产宝”平台面市,它身后站着的是绿地、阿里巴巴、中国平安等大鳄。进入第四次转型期的万达,也把金融板块纳入集团主业。眼下,万达互联网金融集团已搭建好,正在准备注入快钱资产。

发端于欧美,在中国仅短短几年就横扫市场的互联网金融,正成为越来越多房企追捧的“香饽饽”。房企之间的争夺不再仅仅局限于常规的合纵连横,“房地产+互联网+金融”的运行模式,正成为这场拉锯战中成功者的标配之一。

问题来了,成功案例并不能信手拈来,潮涌般而来的尝鲜者们,要如何在这场贴身肉搏中漂亮翻身

行业“天花板” 倒逼

“住宅市场不可能永远增长下去,不出10年,我们会看到行业的天花板。”早在两年前,万科总裁郁亮抛出了行业天花板的论断。此后,万科摸索着进行一场名为互联网思维的运动。

互联网金融,是万科新故事的一部分,同样也是越来越多房企追逐的“风口”。他们已经达成共识:在房地产行业发展的下半场,互联网或将颠覆这个传统行业。

时代周报记者梳理发现,目前,针对地产行业的互联网金融平台,一般引入常规的P2P、P2B、P2W、众筹模式、供应链金融、社区O2O等不同模式,从不同切入口服务买房、卖房、装修、租房等交易的金融需求。当中,房地产和互联网的联结多数局限于产业链下游的营销环节,与金融的关系主要体现在产业链上游的融资。

从营销端口切入以O2O模式的卖房,再配以部分的金融增值服务,是部分房企愿意走的道路。值得庆幸的是,打出房地产电商双平台的方兴地产正在证明这条路的可行性。

借助去年年底的“触网”营销,方兴地产显然尝到了“甜头”。2014年11月和12月两月总计7525亿元销售额,占据其全年销售额215亿元的40%以上。今年3月,方兴地产有了新动作,其联合了蚂蚁金服在淘宝网上线了余额宝购房项目。

“简直赚大了,”同策咨询研究部总监张宏伟对时代周报记者惊叹,“房企不需要投入任何广告费用就博足市场眼球,无论地产金融产品花样怎么变,首要目的还是利用互联网平台锁定自己的目标客户群。”

而在香港粤海证券投资银行董事黄立冲看来,开发商试水互联网金融,第一出发点还是做概念。万科和腾讯的合作,富力和易居的合作等,都是房企捆绑平台把自己往O2O上靠。

眼下,地产和金融的嫁接还处于原始合作阶段,但这并不阻碍房产电商们将其作为下一个争夺的主战场,如搜房和乐居等,已经瞄向房产交易全环节。此外,争抢着分食这块大蛋糕的,还有层出不穷的第三方平台,他们各有所长。

“精准度较高的线上引客能力和整体的互联网运营能力,这是房企所欠缺的,”百筹网CEO王启明对时代周报记者说,术业有专攻,房企的优势在地产业务上,“但我们有互联网的基因,团队人员直通斯坦福和硅谷。”

投之家CEO黄诗樵以网贷之家为例,给出了另外一种生存的样本。

“作为较早一批互联网金融平台,网贷之家拥有互联网金融的门户及用户入口,具备专业的数据和风控能力。” 黄诗樵对时代周报记者说,风控能力是一个平台最核心的。房企和主营互联网金融业务的三方合作,能更利于平台的整合运营。

潜藏着的博弈

互联网专治各种不服,这是IT评论家洪波作出的笃定判断。但一个故事讲得再动听,总要依照可以辨识故事的商业逻辑。

从目前来看,房企涉足互联网金融主要依靠第三方平台,依附性较强。此外,长时间依靠单纯的散售模式的开发商,多数面临着资产的持有、运营能力不足,资产的成本过高,收益率较低的困境。可以遇见的是,短期内房地产领域的互联网金融,仍多集中在预售资金、销售收入、应收账款、企业融资等中短期投资项目。

在经验主义大行当下的房地产领域,没有一个确服的成功案例,成为诸多中小房企不敢涉足互联网金融桎梏的关键。

“公司目前不知道互联网金融怎么做,所以还不敢做。” 景瑞地产市场部经理范 黧 对时代周报记者无奈叹息到,房企自己做互联网金融,要顾虑整体组织架构被调整的可能。不能单纯为了转型而使企业陷入投机领域,“这不能一蹴而就,需要时间的积累。此外还要等待资产的成本降低。只有资产回报率上升,才能创造出广泛而稳定的市场。”

不过,要想在互联网金融领域占据一席之地,房企仍需尽快搭建平台。

“成本并不是很高,同时还能减少第三方利益的瓜分,”斯坦福大学计算机系博士生陈启峰对时代周报记者说,房企对房产这一资产组合理解是更为深刻的,在价值挖掘和创新的过程中拥有更大的发言权,可以借助网络平台形成更大的生态圈,这是金融机构所不能比的。而房企自身的平台可以借助如陆金所、招商E贷、民生易贷等更为有资金保障的机构做适当的推广。

自己成为第三方,是泛海控股正在尝试的事情。在控股民生证券时,泛海建设董事长韩晓生就曾说,公司旗下的金融业务长远还是往全金融牌照的方向发展,证券牌照是第一块。未来预计还要持有银行、信托、保险等牌照的金融公司进入上市公司。

“在互联网金融没有出现系统性风险前,现在就看哪家房企愿意放开胆做了。”新浪金融某内部人士对时代周报记者感叹。

追逐资产证券化蓝海

在这场互联网金融兴起的背后,其实隐藏着更为深远的意义。

“如果有一个稳定的现金流,就将它证券化。”这是曾流传于华尔街的一句名言,这也一直是房企的梦想。在绿地董事长张玉良的眼里,绿地的'“地产宝”是对房企自主试水资产证券化的大胆尝试。

互联网的技术特点决定的互联网金融风险的特性,一般可以分为以下几个方面:

一是金融风险扩散速度较快。无论是第三方支付还是移动支付,包括P2P、大数据金融、众筹平台、信息化金融等在内的互联网金融,都具备高科技的网络技术所具有的快速远程处理功能,为便捷快速的金融服务提供了强大的IT技术支持,反过来看互联网金融的高科技也可能会加快支付、清算及金融风险的扩散速度。在传统的纸质支付交易结算当中,对于出现的偶然性差错或失误还有一定的时间进行纠正, 而在互联网金融的网络环境中这种回旋余地就大为减小,因为互联网或者移动互联网内流动的并不仅仅是现实货币资金,而更多的是数字化信息,当金融风险在短时间内突然爆发时进行预防和化解就比较困难,这也加大了金融风险的扩散面积和补救的成本。

二是金融风险监管难度较高。对应的较高的互联网金融技术环境中存在所谓“道高一尺,魔高一丈”,这对于互联网金融的风险防控和金融监管提出了更高的要求。互联网金融当中的网络银行、手机银行等的交易和支付过程均在互联网或者移动互联网上完成, 交易的虚拟化使金融业务失去了时间和地理限制, 交易对象变得模糊,交易过程更加不透明,金融风险形式更加多样化。由于被监管者和监管者之间信息不对称, 金融监管机构难以准确了解金融机构资产负债实际情况, 难以针对可能的金融风险采取切实有效的金融监管手段。

三是金融风险交叉传染的可能性增加。传统金融监管可以通过分业经营、设置市场屏障或特许经营等各种方式,将金融风险隔离在相对独立的领域。而互联网金融中的这种物理隔离的有效性相对减弱,尤其是防火墙作用可能因网络黑客等破坏而衰减,因此“防火墙”的建设更需要加强。随着我国多家金融银行机构的综合金融业务的开展和完善,互联网金融业主与客户之间的相互渗入和交叉,使得金融机构间、各金融业务种类间、国家间的风险相关性日益增强,由此互联网可能引发的金融危机的突发性较大。

在以第三方支付、P2P、大数据金融、众筹平台、信息化金融机构等为主要模式的互联网金融中,一些超级金融集团利用国际互联网金融交易网络平台进行大范围的国际投资与投机活动, 这些集团既了解金融监管法律法规,又能利用法规差异逃避金融监管,获取监管套利。这些机构本身既拥有先进的通讯设施,又掌握巨额资金,并有一定的 *** 纵市场及转嫁危机的经验和能力,需要防控这些机构利用互联网来加大金融风险的可能性和突发性。

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