互聯網金融行業分析

Ⅰ 如何做互聯網金融行業的競品分析

一、確定自己的競爭對手

競爭對手是做競品分析的對象版，如果沒有競權爭對手，就做不了競品分析，所以第一步就應該確定自己的競爭對手。

二、獲取競爭對手消息的途徑

競爭對手的信息絕對不會親自送到我們手上，我們需要去尋找，獲取競爭對手消息途徑有很多種，尋找適合你的，去找信息。

三、確定獲取競爭對手的信息

先確定獲取競爭對手的哪些信息，如產品信息、用戶信息、收入信息等，然後再去尋找信息，有目標就會更容易獲得。

四、選擇合適的分析方法進行分析

得到競爭對手的數據後，就可以做分析工作了，最後得出一個結論。當然分析方法有很多種，選擇一個合適的分析方法更利於工作的進行

Ⅱ 從不同行業和個體的需求角度分析互聯網金融興起的必然性

2018年中國互聯網金融行業市場分析：產業發展日趨規范，科技仍是發展驅動力

2018年中國互聯網金融行業發展概況分析

2018年已然過去，而在這一年，"普惠金融"、"區塊鏈+"、"人工智慧+"等成了互聯網金融行業關鍵詞，行業本身也發生了天翻地覆的變化。

那麼，在新的一年裡，互金行業又會發生哪些變化?今天就來盤點2018年互金行業發生的幾件大事，從中或許能找到一些答案。

2018年國內互聯網金融行業融資熱度波動較大

據前瞻產業研究院發布的《中國互聯網金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2018年第一季度受春節假期及年底資金相對緊張的影響，融資金額和數量相對較低;第二季度融資熱度有明顯回升，6月總融資金額高達近千億元，主要得益於螞蟻金服獲得的新一輪140億美元融資;而第三季度和第四季度若不將京東金融和陸金所獲得較大金額融資納入統計，整體融資熱度有明顯下滑，這主要是因為P2P網貸行業風險集中爆發，再加上備案延期，政策不確定性風險較高的影響。

從互聯網金融行業獲得融資的細分領域來看，2018年國內最受青睞的是區塊鏈行業，全年共發生234例融資;其次是外圍服務行業90例，主要是由提供技術服務、大數據服務的平台獲得;借貸行業2018年發生39例融資，其中有25例發生在P2P網貸行業;互聯網保險和第三方支付行業也分別獲得22例和17例融資。

2018年中國互聯網金融細分行業融資事件統計情況

數據來源：前瞻產業研究院整理

1、互金行業多家公司上市

2018年，互金行業上市了不少公司。據統計，截止2018年年底，共有7家互金機構成功上市。它們分別是：小贏科技、泛華金融、點牛金融、品鈦、微貸網、360金融和51信用卡。在這其中，除了51信用卡是在港股上市，其餘6家皆在美股上市。

在這其中，泛華金融和360金融屬於消費金融領域，點牛金融和微貸網專注車貸市場，小贏科技主抓聯網金融信息服務，品鈦則是金融科技整體方案提供商，51信用卡主營白條、車房貸等賬單管理服務。

2、銀保監會成立

2018年3月，銀監會保監會合並成為了"銀保監會"，銀監會、保監會成為了歷史。這無疑是金融監管體制改革的重新探索。

可以看到，決策層和各監管部門已意識到，當前的金融監管體制已不再適應我國金融業的發展，改革勢在必行。而從銀保監會的成立可以看出，改革的方向不是改變現行金融監管體制，而是統一政策，讓監管部門在協調合作和相互制約的過程中發揮作用，實現金融監管全覆蓋。

有業內人士表示，以往出現的互金行業亂象，主要是金融管理部門對這些新興金融業態的行為和風險監管長期缺位所致。如今各管理部門相互溝通協調，無疑能在一定程度上避免部分金融風險事件。此外，"監管"或許還是今年金融行業的主旋律。

3、科技成互金行業驅動力

2018年的互金行業，一眾巨頭都在積極布局科技領域。鳳凰金融堅定實施"智能金融"戰略，滿足全球華人理財需求;京東金融改名京東數科，推出智能機器人等業務;胡曉明攜科技歸來，接班螞蟻金服總裁職位……

此外，這些領先公司還將金融科技，落實到了今後的發展計劃中。以鳳凰金融為例，鳳凰金融總裁張震在2018年11月29日的"2018CNBC全球科技大會-南沙"大會上，談到未來業務發展時表示：鳳凰金融在尋找和攀登未來的階梯，而這一階梯是在金融科技領域的不斷創新中發展。

據了解，鳳凰金融目前以"區塊鏈+人工智慧+大數據"為矩陣，並已經在財富管理、海外、網貸、基金、保險等細分業務場景中實現了完美落地，推出了鳳凰智保、魔鏡智投、鳳凰真准、鳳鳴智能資訊等智能資產配置工具，為用戶提供金融知識儲備、准確的投資建議、私人定製配置方案等個性化、精準化、全面化的免費服務。

與此同時，鳳凰金融還在內部管理上，研發了鳳棲用戶管理系統、鳳飛渠道管理引擎和鳳羽萬象大數據風控系統等中後台管理體系，重在提升業務處理效率和運營管理能力。在"智能金融"戰略之下，從前端的產品設計到中後台的渠道管理、用戶管理和風控，凰金融已實現了全平台智能系統覆蓋。

有鑒於此，在新的一年裡，科技仍將是互金行業發展的驅動力，科技帶給互金行業的也不僅是去中心化，而是以全新的方式助力整個行業提升。

4、保本理財成為歷史

在2018年3、4月份，《關於加大通過互聯網開展資產管理業務整治力度及開展驗收工作的通知》和《關於規範金融機構資產管理業務的指導意見》出台。

其中，對於互金行業的規范主要在這幾個方面：1、依託互聯網公開發行、銷售資產管理產品，須取得中央金融管理部門頒發的有關牌照。2、網貸機構將互聯網資產管理業務剝離出去，分立為不同實體的，仍將該實體視為機構的一部分，一並驗收。3、打破剛性兌付，預示保本理財成為歷史。

可以看到，這些規定的出台，不僅規范了金融機構，還給它們卸下了高成本擔子。這對於2019年的網貸備案驗收和分類處置等方面，也無疑具有指導性意義。

2018年中國互聯網金融行業發展日趨規范 預測2019年將呈現新局面

綜合來看，互金行業經過2018年的洗禮，呈現去偽存真的局面，行業發展也越來越規范。在這個基礎之上，結合科技等方面的賦能，2019年的互金行業將呈現全新局面。

Ⅲ 如何推動互聯網金融業發展的調研報告

《2015-2020年中國互聯網金融行業領航調研與投資戰略規劃分析報告》由中咨領航資深專家在大量周密的市場調研基礎上撰寫，主要依據中國國家統計局、國家海關總署、國務院發展研究中心、相關行業協會、國內外相關報刊雜志的基礎信息以及專業研究單位等公布和提供的大量資料。報告首先分析政策、經濟等環境對互聯網金融行業的影響；接著從國內外互聯網金融行業發展現狀、發展熱點、市場規模把握行業整體現狀；然後從互聯網金融行業市場供需、細分市場及時發現機會點和增長點；進一步從互聯網金融市場競爭、重點企業搜集競爭情報，進行競爭定位；最後從互聯網金融行業發展前景及趨勢進行戰略預判；而且綜合了互聯網金融行業投資風險和投資機會制定投資戰略規劃。

Ⅳ 螞蟻金融,余額寶是最近,兩年的熱門領域,分析互聯網金融的主要特點和優勢

「互聯抄網金融」發展的關鍵在於必需具襲備互聯網思想，一方面利用互聯網技術拓展金融業的邊界和市場，完成之前不能完成的用戶需求，通過提高用戶體驗來激起和拓展用戶需求；另一方面極大地提高工作效率和節儉用戶的時間，為用戶帶來價值增值服務。基於互聯網技術的網路經濟具備本身的明顯特徵，在市場形式方面，網路經濟是典範的雙邊市場，即同時面向廠家和用戶，這樣就可以通過搭建平台造成本身的生態體系；在平台實際運作方面，網路經濟具備邊沿成本趨勢於零的明顯特徵，這樣互聯網企業就可以搭建巨型平台來吸引大批的用戶和商家。
互聯網金融行業的優勢： 1、通過社交網路或電子商務平台可以挖掘各類與金融相關的信息（大數據、雲計算） ； 2、更加智能的滿足用戶的金融需求（個性化定製）；
3、金融服務門檻大大降低，用戶參與程度高（「小」夥伴們都可以參與）。

Ⅳ 互聯網金融的特點有哪些

回顧互聯網金融在中國的發展歷史，我們可以看到經歷了快速發展之後，目前應該說在逐漸趨於理性和冷靜，行業進入了規范發展的新階段，根據協會剛剛發布的《中國互聯網金融年報2017》的數據，我們總結了一下互聯網金融目前的幾個特點。

第一，監管政策正在逐步落地，行業規范發展態勢明顯。隨著互聯網金融風險專項整治工作的深入，從業機構優勝劣汰加速，行業發展環境逐步凈化。以個體網路借貸為例，到2016年末，正常運營的平台2640多家，比2015年減少了28%。問題平台關停、退出增多，正常運營平台在加速合規轉型。平台平均借款期限為8.4個月，比上年末增長1.7個月，平均收益率為9.3%，同比下降1.8%。收益率較低，且運行穩定的平台日益成為行業的主流。

第二，不同業態發展出現差異，情況比較復雜。其中移動支付、互聯網消費金融等業態保持快速發展，移動金融業務規模達到208.6萬億，同比增長60%，這是2016年底的數據，交易筆數1227.6億筆，同比增長128.6%，但是行業的集中度進一步上升，支付受理市場創新模式也帶來了一些新的問題。根據協會的抽樣數據，互聯網金融消費數據新增注冊用戶穩步增長，新發貸款金額和筆數增幅較大。互聯網保險、證券等業態依然保持增長，但是增速有所放緩。以保險數據為例，互聯網保險的保費收入總額為2348億元，同比增長5.2%，增幅較2015年有較大回落。互聯網股權融資的行業景氣度下降，平台下線和轉型的數量較多，新增項目3268個，同比下降56.6%。新增項目投資人次為5.8萬人，同比下降43.6%。

第三，部分業態行業集中度進一步上升。以互聯網支付行業為例，2016年互聯網支付的交易額在1萬億以上的非銀行支付機構共8家，他們的交易總額占非銀行交易機構的總額80%，以個體網路借貸為例，廣東、北京、上海、浙江、山東、江蘇等六省的各地網路借貸運營平台共計1854家，佔全國總數的70%。貸款余額近8000億元，佔全國總量的93.7%。

第四，互聯網金融的整體規模占金融總量比重仍然較低，但行業涉眾性比較強。以個體網路借貸為例，2016年末貸款余額8034億，而同期的社會融資規模存量是156萬億，前者僅為後者的0.5%。從歷史累計參與人數看，借款人和出借人合計5109萬人，比上年增長3596萬人。

第五，數字技術驅動特徵進一步明顯，大數據技術的客戶畫像在客戶畫像、精準營銷，風控等領域的應用日益廣泛，雲計算以其系統架構、資源整合等方面的優勢，滿足長尾客戶多樣化的服務方面發揮重要的作用。人工智慧技術應用效果開始顯現，生物識別技術在身份驗證、支付等場景應用逐漸增多。

第六，傳統金融機構在數字金融領域發力，但仍存在一定的約束。以互聯網直銷銀行為例，2016年末有69家商業銀行設立了互聯網直銷銀行，逾八成是城商行和農商行。根據協會的調研情況，傳統金融機構在發展數字金融的過程中還存在著一些人才、技術和機制方面的限制和約束，需要有針對性的加以解決。比如，金融產品研發很多還延續著傳統項目管理模式，存在環節多、流程長、耗時久，創新容錯不足等問題。業績考核更重視成本收益，對一些落地時間長，先期投入大，見效慢的創新而言，還存在一定的激勵不足方面的問題。

Ⅵ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

作者：張溪夢 Simon
鏈接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
來源：知乎
著作權歸作者所有

我們之前做過一期互聯網金融的公開課，「互聯網金融增長寶典：三大步驟提高轉化，搞定用戶運營」，主講人是 GrowingIO 的業務增長負責人徐主峰，曾任職 Criteo、Microsoft 等公司，有豐富的電商、互聯網金融客戶解決方案經驗。 這是公開課的速記整理。
這是一篇互聯網金融寶典，我推薦給所有轉化率只有 1%、總是為誰可能是你的購買用戶而犯愁的互聯網金融的高管、PM、市場運營和銷售們。本文通過實戰案例，手把手教你建立轉化指標、 梳理分析思路、提供分析步驟並最終建立用戶行為分析模型。

文 / 徐主峰

大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？

我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。

一 、互聯網金融用戶四大行為特徵

互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：

第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：

而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。

二、互聯網金融用戶運營的三大步驟

針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：

1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
結合典型渠道特點，可以做一個象限圖：
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。

Ⅶ 談談你對互聯網金融行業的認識

大市場，前景行業，無非是能源、通信、金融行業。 小市場，比較有前景的，是大眾所需，消費忠識度比較高的行業，比如飲食，零售、生產。 無論是工作，還是創業！你需要選擇自己興趣,找准自己的優勢，發現你的特長. 1：考慮你的興趣，做你最喜歡做的，只有讓工作成為樂趣。你才能更好的在這個行業發展。 2：分析你擁有經驗，做你最擅長的。內行的身份，會讓你在很多事情上得心應手。 3：這里強調一下關系渠道，這個靠社會生活中的積累。多一個渠道等於多一個機會。往往發財靠關系。這話也不是沒有道理的。 我的看法和我的做法是： 1、復利掙錢。也就是本生利，利滾利。相當於把錢放高利，拿到了利就去當本。 2、復式掙錢。一個人有三頭六臂，也掙不多，要做到許多人為你工作，許多條路為你掙錢，許多地方為你生錢。 3、利用別人為你掙錢，解放自己，自己人才有時間去學習如何快速掙錢。 4、會運用資本的力量。 5、會運用人脈的力量。 6、會運用桿杠的力量：比如借用他人的力量，借用資本的力量……合作夥伴，共同創業…… 7、開源節流！ 8、寄生法，也就是借用大企業，也可以是合股！ 9、付出比別人更多的努力! 和規范化讓他也很投入很多和風格和風格好的反彈也認同是的高度和風格和風格化工股份還好價格和機會感覺

Ⅷ 2017互聯網金融業發展現狀以及未來發展趨勢

當前，我國的互聯網金融發展現狀可謂「百家爭鳴」，主要以P2P、互聯網保險、第三方支付、互聯網銀行等為典型代表。