大数据金融风险分析内容是什么

　　（一）电商金融化，实现信息流和金融流的融合

　　电商金融化是电商企业在电子商务平台的长期发展中，数据积累和信用记录运用的必然趋势，是商业信用对接银行信用的表现。电商以网购起家，通过数据、流量获得销售，再通过销售积累数据、流量，聚集黏性，数据的结构化和层次化明显，对信息流的反应敏锐。

　　电商金融化的发展目前可以分为两个阶段，第一阶段为电商完成第三方支付，对传统的银行才具有的支付和信用功能的创新和替代；第二阶段为电商羽翼渐丰，开始寻求同银行的信贷合作，代表例子为京东商城的供应链金融模式。如今电商金融化可以说并未发展完善进入下一阶段，但是发展方向出现分歧。一方是以**巴巴为代表的金融平台，在获取银行牌照之前，以资产证券化、信托计划等方式筹集资金；另一方是以**云商为代表的金融平台，直指民营银行牌照，希望在成立银行后，将信息流和资金流收归己用。从本质上来说，二者殊途同归，都是在掌握商品流、信息流的情况下，高效、低成本的获得资金流，从而建立自身完整生态圈，对生态圈内商户提供一条龙服务，提高商户黏性，提升竞争对手进入壁垒，期待在激烈的互联网金融竞争时代拥有一席之地。

　　（二）金融机构积极搭建数据平台，强化用户体验

　　在电商跨界金融的冲击波之下，以银行为代表的金融机构并没有坐以待毙，银行借道电商，打响反击战。银行步入电商领域的成绩以及基因融合是否良好暂且不论，单从数据拥有量来说，大型商业银行的数据均在大数据级别，尤其在金融数据方面有着电商无法比拟的优势。

　　另一方面，数据管理和运用成为银行业面临的比数据收集更严峻和迫切的课题。各商业银行已经在此项上有所动作。中国民生银行计划在2013年建设数据标准和大数据基础平台，2014年建设实时的数据集成平台，2015年建立完备的企业数据服务，支持智能化的服务；交通银行则采用智能语音云产品对信用卡中心每天收集的海量语音数据进行分析处理，收集关于客户的身份、偏好、服务质量以及市场动态等方面的信息等。

　　（三）大数据金融实现大数据产业链分工

　　毋庸置疑，大数据对我们时代的改变将越来越深刻。无论是IBM、CISCO这样的老牌IT公司、还是在Hadoop生态圈中的专注于大数据的IT新秀都在短短的几年之内抢占了大数据产业链的各大环节。未来谁能够引领大数据技术，中国的制造商是否可以在大数据爆发性增长来到时抢占到一席之地？处于各个数据环节的企业如何能够从大数据的经营中获得金融灵感，建立符合自身特质的服务平台？

　　大数据按照信息处理环节可以分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据显化以及产业应用等六个环节。而在各个环节中，已经有不同的公司开始在这里占位。