狂欢结束，监管到来，互联网金融干货全在这了！

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看企业变化——活跃用户增长不确性因素降低，留存是关键。 从易观大数据产品——易观千帆里面抽取几个代表性的P2P网络借贷平台进行展现，从月活跃规模看， 8-9月份出现了明显上升的势头，从启动次数和使用时长看，8-9月份的时候有一个收紧，之后又开始启动上升，这说明什么？第一，现在的用户对于新兴事物的接受度受外界的影响比较高。第二，政策规范之后，用户对于市场的接受度是在持续提升的。

从用户重合度看，这些P2P网络借贷APP用户重合度处于低位，新产业特征仍较为明显。企业未来的竞争点，不是围绕同类平台之间的竞争，而是更多的传统线下一些新增客户的挖掘。

在数字资产成为各行业新能源的背景下，信用资产的内涵或者定义在一步步拓宽，平台上所积累的用户的电商交易、机器设备的使用偏好、社交行为数据，在风险测量、资产定价中发挥的价值正被各方所重视，未来新型的金融科技机构据此可能不再仅仅是传统金融机构的补充，而是平等的地位，我们能看到当前电商、地产、制造、能源、医药、旅游等越来越多的机构在发力金融业务，所拥有的数字资产正是他们保持金融服务竞争力的天然禀赋，进一步结合市场容量、产业开发程度、竞争等信息，到具体细分产业，我们认为，消费金融、大数据征信、产业金融、智能投顾是比较不错的机会。

极融蒋纪匀：极致体验，智慧金融—极融大数据风控

金融的本质是风控，我们如何助力银行新金融呢？首先帮助银行新金融进行大数据建模的风控，大数据建模的风控不是银行不可见黑盒的东西，而是跟他们一起共建白盒的模型。 如何使用风控培养引擎和风控执行引擎帮助银行和其他的金融持牌机构一起完成白盒创建过程？ 首先数据集市可以采集自有历史的数据、外部接入数据和技术手段获得的数据，针对不同的风控场景，科技在数据集市里面选出不同的模型，让这些模型放到培养引擎里面，再选用一定的算法，在模型的培养引擎里面通过这些数据培养出我们需要的模型，然后丢到模型集市里面，这个模型就可以在某一些特定的场景配合风控执行引擎执行。黑名单和反欺诈可以为它增加更多的控制点。

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