當(dāng)然，跨界不是各界通吃，而是要選擇一個(gè)擅長(zhǎng)的行業(yè)或領(lǐng)域跨界，垂直深耕，與所跨行業(yè)或領(lǐng)域的用戶(hù)一起分析和挖掘用戶(hù)的需求，設(shè)計(jì)好的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品，強(qiáng)化用戶(hù)高效、便捷、安全、隨時(shí)、隨地享受金融服務(wù)需求的體驗(yàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融可垂直的領(lǐng)域很多，如消費(fèi)金融、供應(yīng)鏈金融、汽車(chē)金融、旅游金融等。一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)，在某個(gè)領(lǐng)域特別精、特別專(zhuān)，做成這個(gè)領(lǐng)域的第一名，貼上這個(gè)領(lǐng)域的標(biāo)簽，這時(shí)跨界就成功了。未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)金融不僅要在跨界的環(huán)境中發(fā)展，還會(huì)在跨界的環(huán)境中不斷形成新的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品、關(guān)系和結(jié)構(gòu)。
互聯(lián)網(wǎng)金融的方向之三：精準(zhǔn)金融
以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)計(jì)算等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為主要特征的互聯(lián)網(wǎng)金融，一方面，能夠利用自己擁有的數(shù)據(jù)或者跨界得到的大數(shù)據(jù)，對(duì)金融服務(wù)所支持的產(chǎn)品及其用戶(hù)進(jìn)行畫(huà)像，得到每類(lèi)產(chǎn)品越來(lái)越精準(zhǔn)的用戶(hù)角色模型，獲得相應(yīng)的跨界服務(wù)收入；另一方面，能夠結(jié)合用戶(hù)所在的場(chǎng)景迅速地動(dòng)態(tài)了解用戶(hù)的個(gè)性化需求，提供個(gè)性化的金融服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融用戶(hù)的精準(zhǔn)金融服務(wù)。
以銀行為例，早先銀行利潤(rùn)主要是利差收入，即通過(guò)存款利息和貸款利息之間的差額而形成的。銀行業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)使得存貸利息差在銀行利潤(rùn)中的比重越來(lái)越小，隨著競(jìng)爭(zhēng)趨于激烈，各大銀行都在發(fā)展各種服務(wù)收入，低層次的包括代收代繳（如水費(fèi)、電費(fèi)等）的業(yè)務(wù)收入，中間層次的包括各種手續(xù)費(fèi)（如開(kāi)戶(hù)費(fèi)、轉(zhuǎn)賬費(fèi)等）的業(yè)務(wù)收入，高層次的包括理財(cái)收入。然而，以上三個(gè)層次的服務(wù)收入都會(huì)由于競(jìng)爭(zhēng)受到擠壓。未來(lái)銀行的收入應(yīng)該有一個(gè)較大的比重來(lái)源于數(shù)據(jù)的收入。比如銀行手中有大量的銀行卡（如信用卡）消費(fèi)數(shù)據(jù)，銀行可以基于銀行卡的數(shù)據(jù)和跨界獲得的社交等大數(shù)據(jù)，對(duì)各類(lèi)產(chǎn)品的用戶(hù)進(jìn)行畫(huà)像，比如圖3就是某銀行基于信用卡的消費(fèi)數(shù)據(jù)做出的喜歡購(gòu)買(mǎi)某款攝影產(chǎn)品的人物角色模型。大家可以思考：100元將這個(gè)畫(huà)像模型賣(mài)給這個(gè)產(chǎn)品的廠商或銷(xiāo)售商有無(wú)可能？如果做出1萬(wàn)種商品的用戶(hù)畫(huà)像模型，是否可以有100萬(wàn)元的銷(xiāo)售收入？有這些數(shù)據(jù)，產(chǎn)品的擁有者就可以做到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。這是精準(zhǔn)金融的含義之一，即用金融數(shù)據(jù)提供精細(xì)化的數(shù)據(jù)服務(wù)，從而獲得相應(yīng)的收入。相信隨著數(shù)據(jù)量的增加，用戶(hù)的角色模型會(huì)越來(lái)越精準(zhǔn)，得到產(chǎn)品或銷(xiāo)售商更多的歡迎。
上述的畫(huà)像技術(shù)對(duì)于傳統(tǒng)銀行都可以采用。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于有更多類(lèi)型的用戶(hù)數(shù)據(jù)，可以做更精細(xì)的用戶(hù)分類(lèi)畫(huà)像模型。例如微信支付，可以比較容易地獲得用戶(hù)的社交數(shù)據(jù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)，從而更好地分析用戶(hù)的特征和行為。
