随着互联网对金融的冲击，金融的互联网化成为趋势。如何借鉴互联网渠道和互联网理念扩展传统的金融服务，成为整个金融圈的讨论重点。互联网金融之下产生了很多新型金融商业模式，有些是银行自主创新服务，有些则是银行与互联网公司合作创新模式，例如，P2P、众筹、直销银行、电子商务平台、移动APP、O2O业务创新，以及平台金融、产业链、供应链结合的金融模式等。
伴随着这些新型业务模式的逐步开展，商业银行在数据产生环节出现了与传统业务有差异性的数据特征。我们需要从互联网数据的特征，借鉴性地看待互联网金融未来在银行数据产生环节的新特征。
互联网金融的模式创新一般可以分为两类：一类是属于传统金融业务的互联网化；第二类则是运用了互联网思维的新型业务模式。这两种模式在数据产生环节显现的特征有一定的差别。
第一类的本质是将银行原先只能在柜面或者人工渠道完成的工作，搬迁到互联网渠道上（例如网上银行、手机银行和直销银行等），从而降低业务处理的成本，提升金融服务效率，实现7×24不间断金融服务。在技术处理上类似于将银行流程系统从核心系统中剥离，分别放置到不同的渠道系统中，对数据的产生没有显著的特征改变，这里不多赘述。
第二类模式依托银行账务、清算、虚拟账户、第三方支付绑定等金融的优势，拓展互联网、电子商务平台从事的一些业务，这种新业务模式更具有互联网交易行为的特征，因此在交易数据的产生层面会出现一些明显的变化。这些互联网行为产生的交易有如下特征：
（1）交易环节的低耦合性 电商平台背后的进货、网销、物流快递等系统均是独立运行，任何一个系统的暂时瘫痪并不影响其他系统的运转；用户在网上的浏览、查看、选择行为和最后的购买支付行为是可以不相关的，并不因为暂时不能支付成功而影响购物浏览。降低系统和数据的耦合性，往往需要采用多层认证的过程。实现类似这样的交易处理系统，可以采用目前很多互联网企业部署的、低成本的分布式架构系统和开放开源系统。
（2）24小时的不间断性 因为交易环节的耦合度降低，所以可以保证用户参与、体验、评估、选择等环节的24小时不间断，但是对于最终的支付和清算等环节，则可以和原有银行系统采用同样的策略，甚至模仿电商采用暂存或者和线下操作流程结合的方式进行处理。(www.xing528.com)
（3）用户行为的试探性和随意性 用户在前端界面的试探性操作，互联网页面的随意跳转，都会要求前台业务操作具有试算、评估和比较分析等功能。虽然最终没有进入交易环节，但是这种试探性的操作功能可以很好地增加用户的感受和体验，在用户大规模的随意性选择过程中和低成本试错的过程中增加业务命中概率。
（4）对用户行为分析的实时性 前台业务系统需要在用户进行访问的过程中具备行为捕获、分析、决策、推送的能力，以轻打扰的方式影响客户的决策。
2.面临的挑战与策略
由于互联网交易的以上特征模式，使得银行在数据产生过程中面临着挑战，其数据架构需要进行适应性调整，引入新的数据获取技术和快速处理技术，实现对多样化数据的及时捕获。
1）互联网金融业务产生了新的主数据信息，包括虚拟账户、第三方机构、合作伙伴、认证数据等，这些数据和新的渠道数据以及创新的产品数据，都是基于互联网金融业务需要而新出现的。银行必须提升主数据管理能力，补充完善数据标准，推动主数据管理系统的建设，规范主数据的产生。在数据整合层面还要加强主数据主题的整合，加强面向这些主数据的分析应用建设。
2）互联网金融业务要求更加关注行为数据，所以行为数据的捕获非常重要。行为捕获方式有多种，比较常用有网络旁路侦测解析和插码埋点等。这些技术可实现对用户行为的实时采集功能，采集到的行为数据通过流状态传输到实时决策引擎，支持实时决策；这些数据也可以沉淀下来，支持后续基于行为的深度挖掘分析，以及和线下数据的整合分析。
3）互联网的业务模式一般是基于敏捷开发的试错型探索方式。在不断的推陈出新过程中找到合适的产品和营销策略。因此这种试错型的探索产生了多样性的数据。这些产品或者业务的差异性往往体现在非常微小的细节上，所以在数据产生环节记录这些信息的过程一定要做到精细，可被识别并可区分差异，从而支持后续的选择、判断和产品快速分析。
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