1、对网络金融、云数据的基本认识
（一）网络金融
网络金融是基于网络技术、信息技术、通信技术等革新进步与应用，形成的一种“网络+金融”业务模式与服务体系，是网络技术在金融范围有效应用的要紧表现［1］。网络金融在新一代信息技术驱动下，其数据剖析、整理、借助能力大幅度提高，使商品、组织、服务、管理等之间的联系更为紧密，便于金融服务水平、效率等提高。现在，网络金融在进步过程中已经形成较为健全的体系，常见具备本钱低、进步快、效率高、覆盖广、风险管理需要高等特点。
（二）云数据
云数据又被叫做“巨量资料”，是网络技术、信息技术、通信技术等革新进步下的产物，是需要依托新处置模式进行处置、剖析与借助，具备大量化、多元化、高速化、时效性、价值性等特点的信息资产［2］。借助云数据思维、云数据技术可以更容易挖掘经济市场规律，学会经济市场变化，为经济主体建设、管理、革新进步等提供信息依据，提升经济主体洞察力、决策力、监管力、革新力。
（三）网络金融与云数据存在的关系
网络金融与云数据之间存在密切关联性。比如，网络金融需要在云数据技术驱动下，发现金融市场规律，达成众筹模式、数字货币模式、点对点网贷模式、第三方支付模式等构建与革新，促进金融体系多元化进步，拥有网络金融本钱集约、网络金筹资源开放、网络金融途径拓展等优势。又如，伴随网络金融进步，形成大量网络金融数据与信息，加大网络金融数据管理与借助成为金融机构现代化建设与进步的客观需要。云数据应用则是满足新年代网络金融进步需要，解决金融数据处置、管控、借助问题的要紧举措。
2、网络金融的云数据应用模式剖析
（一）基础模式剖析
在网络金融中，云数据应用基础模式是层级框架模式。一般情况下，由数据来源层、数据整理层、数据借助层三层构成［3］。其中，数据来源层坐落于云数据应用模式最低端，侧重于从云数据基础设施、网络基础设施、物联网基础设施、智能终端、第三方应用程序等中采集网络金融数据信息，为网络金融数据资源整理应用奠定好数据基础。数据整理层为云数据应用模式坐落于数据来源层与数据借助层之间，向下可以交流数据来源层，向上可以连接数据借助层。在实践应用中侧重于网络金融数据整理、剖析、存储、有价值信息挖掘等。数据借助层坐落于应用模式最顶端，侧重于为网络金融数据用户商品剖析、服务剖析、业务决策等提供信息支撑，促进网络金融稳定、长久、革新进步。
比如，小米金融借助云数据应用模式中的基础设施进行业务数据采集，打造数据库，并通过数据整理层中的云数据挖掘技术，达成信用模型构建，从而借助云数据进行风险账户测试与监控，提高网络金融业务风险管理水平。北京拓尔思信息技术股份公司在传统三层结构的基础上，构建了“用户层+应用层+剖析层+存储计算层+数据整理层+数据来源层”的云数据应用模式，可对网络金融信用指数、风险指数、传播指数等进行剖析，满足网络金融舆情监测、内部管控、风险监督、精确推广等需要。
（二）革新模式剖析
依据网络金融商品、服务等特点，结合金融市场变化趋势，金融机构在进步网络金融业务时进行了云数据应用模式革新，形成大众集资、C2B经营、点对点网贷、第三方支付、APP服务、金融门户等多种进步模式。以金融门户为例，金融机构在进步网络金融业务时，可借助网络信息技术，构建网络银行互联网平台，在云数据技术应用下探寻诚信、有进步潜力、债务偿还能力的中小微型企业或个人，向其提供普惠金融服务。一方面拓宽业务，盘活资金。其次解决中小微型企业或个人筹资难问题。
3、基于网络金融的云数据应用价值剖析
（一）优化网络金融商品与服务
云数据应用于网络金融中，有益于期商品与服务的优化。比如，金融机构在进步过程中，借助云数据技术将电商买卖数据、第三方支付数据、信用卡借助数据、平时生活交费数据等采集并构建数据仓库。在此基础上，对金融顾客基础数据、商品用数据、商品咨询数据、商品买卖数据等进行处置与剖析，围绕“顾客认可度”、“顾客风险性”、“顾客爱好度”、“顾客参与度”等构建商品与服务预测模型，从而知道顾客需要，学会顾客违约、流失的可能性。为网络金融商品与服务设计提供真实、准确、充足的信息支撑，达成商品与服务优化。
（二）达成网络金融的精确推广
网络金融通过数据挖掘技术应用对金融投资者、金融买家行为进行剖析，学会他们对金融商品与服务的认可程度，知道他们对金融商品与服务的需要状况，从而将商品与服务和金融投资者、金融买家关联，提高彼此之间的匹配度，促进顾客有效转化，最后达到网络金融精确推广目的。
（三）拓宽网络金融的顾客范围
在网络金融范围，怎么样充分发挥网络金融平台途径价值，构建网络金融服务互联网，扩大顾客范围，提高顾客数目，成为金融机构关注与研究的重点问题。应用云数据技术可以将网络金融上下游企业有效聚集，形成联合进步模式。在此背景下，广大网民可以通过网盟平台中的搜索功能台覆盖范围，便于潜在顾客挖掘与转化。
（四）加大网络金融的风险防护
网络金融的高风险性对网络金融监督与管控提出了更高需要，借助云数据技术进行网络金融商品综合对比，在此过程中，既丰富了网络金融商品与服务，也延伸了平可以从多元化、大量化、价值性数据中探索金融欺诈行为特点，学会金融欺诈活动之间存在的关联性。在此基础上，依托生物探针技术、身份辨别技术、指纹确认设施完成信用与反欺诈模型构建。在模型应用下，对风险用户、风险行为进行测试、辨别、断定与监控，提高网络金融风险防范能力。比如，高危设施测试断、IP地址风险诊断、频繁注册行为测试等。
（五）提高网络金融的管理能力
网络金融管理能力提高是保障网络金融健康与平稳发展要紧方法。在“网络+”年代背景下，可将云数据思维引入网络金融管理中，进行网络金融管理模式革新，提高管理能力。比如，“网络+财务管理”、“网络+业务考核”、“网络+信息流监测”等，将网络金融管理与云数据深度融合。
