大数据背景下互联网企业信用经济发展对策研究.pdf
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1、Sweeping over the Management|管理纵横MODERN BUSINESS现代商业136大数据背景下互联网企业信用经济发展对策研究陈日成湖北商贸学院湖北武汉430000摘要:互联网企业指以计算机网络技术为基础,利用网络平台提供服务并凭此获得收入的企业,很多互联网企业都存在着发展方向不明确、缺少资金支持、管理不规范、没有核心竞争力等诸多问题,这些问题都影响着互联网企业的长久发展。与此同时,随着互联网时代的到来,人们越来越青睐于使用信用交易的方式进行日常活动,例如免押金租车、信用抵押、预支酒店服务、信用换取商品等,而在大数据背景下,利用大数据分析技术发展信用经济,不但可以解决
2、互联网企业发展过程中存在的上述难题,还可以寻找新的发展模式,改善企业之间的信息不对称,提升企业的可信度,从而发展自己的信用产品,同时有利于我国的产业升级和个人征信系统的完善,有益于国家、企业、个人的发展。关键词:互联网企业;大数据;信用经济;蚂蚁金服中图分类号:F270;F272.3文献识别码:A文章编号:1673-5889(2023)20-0136-04一、相关理论(一)大数据相关概念1.大数据工具三大层次理论普华永道公司(Pricewaterhouse Coopers)移动数据和分析项目首席技术官 Ritesh Ramesh 表示,在市场精度和市场战略方面,大数据工具分为三个层次。第一层:
3、开源工具层次,是所有层次中最重要的一层。大部分的互联网公司都是以这一层面为基础,比如 Cloudera 和Hortonworks。开源工具作为底层工具,更多的是起辅助作用,在基础设施、服务器和存储之外,其价值非常小。第二层:大数据企业运用数据分析技术开拓新业务。这些企业在开源工具的基础上,增加更加个性的功能,以满足不同群体的需求,从而区别于其他大数据企业。例如,Cloudera 建立了一些类似 Hadoop 内核的数据科学分析平台。第三层:自己不从事大数据分析业务,将服务垂直外包给数据公司。这将大幅度降低数据分析的成本,对大数据开发企业而言,这也是一种非常有效的竞争策略。2.大数据与传统数据的
4、区别从上述的大数据特征可以得出,大数据规模巨大,并且种类繁多,需要有高速处理系统的计算机才能完成处理,这与传统的二进制数据比较,在许多地方都有着不同。通过表 1 可以看出,传统数据库的处理分析能力已经无法完成对大数据的分析处理。表1大数据与传统数据区别种类传统数据大数据数据规模以GB为单位TB及以上生成速度每天或小时实时更新数据结构结构化半结构化或非结构化数据来源集中性分散性数据整合相对简单相对困难数据储存传统数据库新型大储量数据库数据访问延时性处理实时性处理资料来源:本表参照参考文献2相关内容总结出。(二)信用经济相关概念1.智慧经济理论智慧经济是知识主导生产要素的经济形态,在未来,知识产业
5、将成为社会经济的主导产业。在现阶段,智慧经济的发展亟需对大量模糊的、随机的数据进行处理分析,而同时,信用经济又是智慧经济的一种表现形式,在“无现金化”的现代社会,信用将作为个人资产而进行消费,诸如免押金租赁、互联网贷款、互联网金融等信用活动提升了居民的幸福感、方便感,同时也降低了小微创业者的门槛,无论是大数据分析技术还是发展信用经济,都有利于推动我国智慧经济的发展,都有利于社会经济的发展以及我国的产业升级及推动供给侧结构性改革。2.信用经济概念根 据 德 国 经 济 学 家 布 鲁 诺 希 尔 德 布 兰 德(Bruno Hildebrand)的理论研究,他将交易方式作为划分不同经济发展阶段的
6、标志,将社会经济的发展划分为三个阶段:自然经济、Sweeping over the Management管理纵横|MODERN BUSINESS现代商业137货币经济和信用经济。自然经济的阶段是以物易物,以物品为交换媒介。货币经济的阶段是将货币作为交换媒介,进行交易活动。信用经济的阶段则依靠信用作为媒介进行商业活动。根据布鲁诺希尔德布兰德(Bruno Hildebrand)的理论,信用经济是社会经济发展到一定水平后形成的最先进的社会经济发展阶段。二、大数据背景下互联网企业信用经济发展现状及存在的问题人民生活水平在不断提高,互联网的使用也在不断深化,这些因素都会使信用经济受到长期青睐,其发展态势
7、和规模都将继续扩大8。很多互联网企业也察觉到了我国信用经济正在崛起,但互联网企业利用大数据分析技术发展信用经济的实践仍存在各方面的问题,这对广大互联网企业的发展是非常不利的,同时这将影响我国信用经济的长期发展。(一)失信现象依然存在随着互联网时代的到来,使用信用交易形式的人越来越多。例如免押金租车、信用抵押、预支酒店服务、信用换取商品等。消费者的诚信意识也在逐步提高,但失信现象仍然存在。这种失信现象不仅存在于消费者当中,也存在于众多企业当中。造成这种现象的主要原因是广大发展信用经济的互联网企业没有利用好或者误用大数据分析技术,对于搜集到的用户数据,要么是没有建立起强大的数据库,要么就是没有做好
8、数据挖掘工作,因此就导致了无法对信用经济的风险进行防控,广大消费者失信现象没有得到约束,甚至许多互联网企业也存在失信现象。(二)没有规范的数据分析系统在我国,大部分互联网企业都属于新兴产业,并且几乎所有的互联网企业在日常经营活动中都会搜集到大量的用户数据,拥有这些数据还往往不够,还需要建立数据储存、数据挖掘、数据可视化等活动,因此就需要一套完整的系统,很多互联网企业只是拥有数据分析系统的一部分,这是不完整的,并且是不利于发展信用经济的,因为发展信用经济需要大量数据分析结果的支撑,从而通过相关关系等一系列关系去降低信用经济风险,而我国拥有规范的数据分析系统互联网企业少之又少。(三)缺少规范化的信
9、用经济风险防控机制在互联网飞速发展的今天,信用经济的发展形式和种类不断丰富和多样,信用消费的风险也与传统的消费风险有所不同。因此,迫切需要建立新型的信用风险防控机制,来预防潜在的风险。但从目前情况看,各互联网企业信用经济起步时间较晚,发展不长,经验不足,并没有建立起系统、合规的制度和措施,从而导致信用风险防控还存在不足之处。同时,很多互联网企业还没有很好地将大数据分析与信用风险防控机制相结合,这在一定程度上也影响了互联网企业信用经济的发展。三、大数据背景下互联网企业信用经济发展出现问题的原因(一)我国缺乏完善的信用体系首先,我国缺乏健全的信用中介体系。当前我国还相对比较缺乏征信机构,其规模也相
10、对较小,鉴证机构没有建立规范化、科学化的信用评估体系,尚未建立科学化的数据库系统,这就使得征信评定还存在一定的缺陷,对于我国信用经济的良性发展无法起到应有的作用。其次,我国的信托机制还不够合理与规范。目前我国信托还没有较多大型可靠的机构,并且还得不到有关法律的合理化支持,也因此没有较为丰富的经验,这就使得我国信托机制还存在一定的缺陷。最后,我国失信惩戒力度较轻,就我国的法律来看,其中虽然有关于诚信方面的内容和要求,但是其涵盖的范围较小,所包含的层面较浅,具体的惩罚措施也不够全面。(二)我国互联网企业大数据分析技术起步较晚一些比较出名的大数据公司如 IBM、HPE、ORACLE 等都是国外起步较
11、早的大型公司,他们对利用大数据分析,应用程序和基础框架都起步比较早,对于大数据分析技术的理论研究也比我国早,我国像阿里巴巴、百度、腾讯这样的大型互联网企业,在对大数据分析技术应用方面,大多起步于 21 世纪初,对于相关理论,以及大数据分析系统的应用都不够成熟,因此,很大程度上影响了我国互联网企业大数据技术的发展。虽然我国大数据分析技术起步较晚,但是发展迅速,像上述我国的这些大型互联网企业,都在大数据分析技术上取得了不错的成绩,因此,他们的经验可以为其他互联网企业提供借鉴意义。(三)我国互联网企业发展信用经济较晚在国外,像 VISA 和 MasterCard 这样的信用卡发行商,早在 20 世纪
12、就收集和分析了来自 210 个国家的 15 亿信用卡用户的 650 亿条交易记录,用来预测商业发展和客户的消费趋势。国外很早就开始利用大数据分析技术去发展信用经济了,对于个人征信领域而言,国内的发展则较为滞后,长久以来只有中国人民银行可以提供,而且内容也仅限于与金融机构有过负债业务的人。到 2013 年,我国才出台相关征信法律文件,征信业管理条例修改版正式生效。四、互联网企业运用大数据发展信用经济案例分析(一)蚂蚁金服实例1.蚂蚁金服简介蚂蚁金服集团以 2004 年成立的支付宝为基础,在 2013 年3 月,支付宝的母公司宣布,将以支付宝为主体,组建小微金融服务集团。小微金融成为蚂蚁金服的前身
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