在中國(guó)經(jīng)濟(jì)走向新常態(tài)的轉(zhuǎn)型中，在中國(guó)經(jīng)濟(jì)成為全球第二大經(jīng)濟(jì)體的發(fā)展中，在中國(guó)金融業(yè)向支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)換中，大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，成為中國(guó)金融業(yè)的新增長(zhǎng)點(diǎn)和新亮點(diǎn)。大數(shù)據(jù)能夠充分利用金融市場(chǎng)形成的海量數(shù)據(jù)來(lái)挖掘用戶需求、評(píng)價(jià)用戶信用、管理融資風(fēng)險(xiǎn)等。它改變了金融業(yè)的發(fā)展取向、釋放了被壓抑的金融需求，一開始就具有強(qiáng)大的生命力。
國(guó)務(wù)院頒布的《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》中更是直接提到“鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興信息技術(shù)，打造互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)平臺(tái)。”國(guó)內(nèi)外各金融與類金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)紛紛開始探索大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，希望大數(shù)據(jù)可以帶來(lái)技術(shù)上的突破，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、著手升級(jí)現(xiàn)有風(fēng)控模型體系、探索新型態(tài)基于場(chǎng)景化的消費(fèi)金融市場(chǎng)、提升催收效率、建設(shè)互聯(lián)網(wǎng)深層次大面積獲客能力，從而徹底提升國(guó)家金融行業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。
大數(shù)據(jù)時(shí)代的三個(gè)重要趨勢(shì)是：數(shù)據(jù)成為資產(chǎn)、行業(yè)垂直整合、泛互聯(lián)網(wǎng)化（即技術(shù)與行業(yè)的跨界穿越與顛覆式發(fā)展）。大數(shù)據(jù)金融的作用機(jī)制是通過(guò)云計(jì)算等智能信息工具對(duì)序列之間的聯(lián)系、動(dòng)態(tài)信息數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分析，大幅度提高金融風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的效率，降低定價(jià)成本，有效減少信息不對(duì)稱問題，使得對(duì)單個(gè)客戶的信用信息、消費(fèi)傾向、理財(cái)習(xí)慣分析成為可能。
金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析
未來(lái)將迎來(lái)一個(gè)大數(shù)據(jù)浪潮。隨著互聯(lián)網(wǎng)特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，全球數(shù)據(jù)量以幾何級(jí)數(shù)增加?，F(xiàn)在全世界新產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量每年增加40%，每?jī)赡陻?shù)據(jù)翻一番。2012年、2013年產(chǎn)生數(shù)據(jù)量總和是人類有歷史以來(lái)到2011年產(chǎn)生數(shù)據(jù)量的總和，兩年的數(shù)據(jù)量等于一萬(wàn)年的總和，這個(gè)數(shù)據(jù)規(guī)模為1.8ZB。IBM預(yù)測(cè)，2020年，全球數(shù)據(jù)總量會(huì)達(dá)到35ZB，是2000年之前總和的50倍、目前數(shù)據(jù)總量的8倍。
1.大數(shù)據(jù)在金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)中的應(yīng)用
我國(guó)的金融行業(yè)正處于應(yīng)用大數(shù)據(jù)的初級(jí)階段，國(guó)內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)經(jīng)過(guò)多年發(fā)展與積累，擁有超過(guò)百TB的海量數(shù)據(jù)，而且非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)量也在不斷增長(zhǎng)。金融機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面具有天然優(yōu)勢(shì)：首先，金融企業(yè)在平時(shí)的業(yè)務(wù)開展中積累了大量高價(jià)值的數(shù)據(jù)，例如客戶的身份、資金收付交易、資產(chǎn)負(fù)債情況等，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)專業(yè)技術(shù)挖掘和分析之后，將產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值；其次，金融機(jī)構(gòu)相比之下有較為充足的預(yù)算，可以吸引到了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的高端人才，也有能力采用大數(shù)據(jù)的最新技術(shù)。
但是，在許多具體金融業(yè)務(wù)層面，我國(guó)還是存在管的過(guò)嚴(yán)、管的過(guò)寬、管的過(guò)細(xì)的問題，甚至管了很多不該管的事情。這種情況極大地阻礙了金融市場(chǎng)化改革的進(jìn)程，制約了金融機(jī)構(gòu)的自主發(fā)展，削弱了金融市場(chǎng)化配置社會(huì)資源的能力。
1）大數(shù)據(jù)助力金融機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型
在宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和利率逐步市場(chǎng)化的大環(huán)境下，目前國(guó)內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)主要表現(xiàn)出盈利空間收窄、業(yè)務(wù)定位亟待調(diào)整、核心負(fù)債流失等問題。業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵在于創(chuàng)新，但現(xiàn)階段我國(guó)金融機(jī)構(gòu)的創(chuàng)新往往淪為監(jiān)管套利，沒有以挖掘客戶內(nèi)在需求，提供更有價(jià)值的服務(wù)為主。而大數(shù)據(jù)技術(shù)正是能夠幫助金融機(jī)構(gòu)深入挖掘既有數(shù)據(jù)，找準(zhǔn)市場(chǎng)定位，明確資源配置方向，推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的重要工作。
此外，大數(shù)據(jù)及智能技術(shù)的逐漸成熟將會(huì)重塑未來(lái)金融監(jiān)管的方式。以非法集資為例，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代不法分子利用網(wǎng)絡(luò)的虛擬性、廣泛傳播性等特點(diǎn)，通過(guò)承諾高收益來(lái)吸引廣大投資者。近年來(lái)由于經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下行，非法集資案件頻發(fā)，對(duì)金融秩序和居民的合法權(quán)益造成較大的影響。
利用大數(shù)據(jù)建立非法集資監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)就為打擊非法集資提供了有力工具，可以提高金融監(jiān)管的效率和準(zhǔn)確性。非法集資預(yù)警平臺(tái)的設(shè)計(jì)包括兩個(gè)子平臺(tái)：一是對(duì)正規(guī)金融產(chǎn)品登記的前臺(tái)，通過(guò)對(duì)網(wǎng)站銷售的金融產(chǎn)品的信息進(jìn)行登記，做好數(shù)據(jù)收集工作。產(chǎn)品登記、信息披露、資金托管是互聯(lián)網(wǎng)金融三大監(jiān)管措施，金融機(jī)構(gòu)將產(chǎn)品的屬地名稱、屬地編號(hào)、發(fā)行日期、機(jī)構(gòu)編號(hào)、產(chǎn)品編號(hào)等信息在平臺(tái)上進(jìn)行登記、備案。二是發(fā)現(xiàn)非法集資線索的后臺(tái)，用來(lái)打擊違法犯罪，守住底線。前臺(tái)提供信息給消費(fèi)者，后臺(tái)打擊非法集資?；窘ㄔO(shè)思路為：利用互聯(lián)網(wǎng)搜集信息，運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算技術(shù)，通過(guò)兩次比對(duì)、一次干預(yù)、最后確認(rèn)的一系列步驟，實(shí)現(xiàn)對(duì)疑似非法集資的企業(yè)進(jìn)行不同級(jí)別的處置應(yīng)對(duì)。
2）大數(shù)據(jù)能夠降低金融機(jī)構(gòu)的管理和運(yùn)行成本
通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)信息的挖掘和分析，金融機(jī)構(gòu)能夠準(zhǔn)確地定位內(nèi)部的管理缺陷，制訂有針對(duì)性的改進(jìn)措施，實(shí)行符合自身特點(diǎn)的管理模式，最終實(shí)現(xiàn)降低管理運(yùn)營(yíng)成本。大數(shù)據(jù)還提供了全新的溝通渠道和營(yíng)銷手段，可以更好的了解客戶的消費(fèi)習(xí)慣和行為特征，及時(shí)、準(zhǔn)確地把握市場(chǎng)營(yíng)銷行情。
3）大數(shù)據(jù)有助于降低信息不對(duì)稱程度，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制能力
金融機(jī)構(gòu)可以摒棄原來(lái)過(guò)度依靠客戶提供財(cái)務(wù)報(bào)表獲取企業(yè)信息的業(yè)務(wù)方式，轉(zhuǎn)而對(duì)其資產(chǎn)價(jià)格、賬務(wù)流水、相關(guān)業(yè)務(wù)活動(dòng)等流動(dòng)性數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)和全程的監(jiān)控分析，從而有效提升客戶信息透明度。目前，花旗、富國(guó)、UBS等先進(jìn)銀行已經(jīng)能夠基于大數(shù)據(jù)，整合客戶的資產(chǎn)負(fù)債、交易支付、流動(dòng)性狀況、納稅和信用記錄等，對(duì)客戶行為進(jìn)行360度評(píng)價(jià)，計(jì)算動(dòng)態(tài)違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
2.大數(shù)據(jù)在銀行業(yè)中的應(yīng)用
從數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度上看，銀行是金融數(shù)據(jù)的重要貢獻(xiàn)機(jī)構(gòu)和使用機(jī)構(gòu)。截至2015年第四季度末，全國(guó)共開立人民幣銀行結(jié)算賬戶73.7億戶，環(huán)比增長(zhǎng)3.15%;個(gè)人銀行結(jié)算賬戶73.25億戶，占銀行結(jié)算賬戶的99.4%，環(huán)比增長(zhǎng)3.15%;單位銀行賬戶4439.03萬(wàn)戶，環(huán)比增長(zhǎng)2.43%，其中基本存款賬戶增加89.55萬(wàn)戶，一般存款賬戶增加10.91萬(wàn)戶，專用存款賬戶增加5.10萬(wàn)戶，臨時(shí)存款賬戶減少0.07萬(wàn)戶。全國(guó)共發(fā)生銀行卡交易3343.2億筆，金額178.14萬(wàn)億。其中，涉及互聯(lián)網(wǎng)金融的網(wǎng)上支付發(fā)生106.37億筆，同比增長(zhǎng)25.21%;移動(dòng)支付56.33億筆，同比增長(zhǎng)244.74%（數(shù)據(jù)來(lái)源：九次方大數(shù)據(jù)）。
中國(guó)銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要集中在客戶營(yíng)銷、產(chǎn)品創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)控制和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化四個(gè)領(lǐng)域。比如光大銀行研發(fā)的“陽(yáng)光理財(cái)”資產(chǎn)配置平臺(tái)（APP），分析客戶需求并設(shè)計(jì)與之匹配的資產(chǎn)配置方案以支持營(yíng)銷；民生銀行通過(guò)大數(shù)據(jù)分析定義營(yíng)銷舉措并防止客戶流失；招商銀行利用大數(shù)據(jù)發(fā)展小微貸款?？偟膩?lái)看，銀行大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以分為如下三個(gè)方面：
圖表2 銀行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用
1）幫助銀行控制信貸風(fēng)險(xiǎn)
在傳統(tǒng)方法中，銀行對(duì)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估多是基于過(guò)往的營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)和信用信息，這種方式的最大弊端就是缺少前瞻性，因?yàn)橛绊懫髽I(yè)違約的重要因素并不僅僅只是企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)狀況，還包括行業(yè)的整體發(fā)展?fàn)顩r，而大數(shù)據(jù)手段的介入使信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更趨近于事實(shí)。西班牙一家大型銀行正是利用大數(shù)據(jù)來(lái)為企業(yè)客戶提供全面深入的信用風(fēng)險(xiǎn)分析。該行首先識(shí)別出影響行業(yè)發(fā)展的主要因素，然后對(duì)這些因素進(jìn)行模擬，以測(cè)試各種事件對(duì)其客戶業(yè)務(wù)發(fā)展的潛在影響，并綜合評(píng)判每個(gè)企業(yè)客戶的違約風(fēng)險(xiǎn)。這樣的做法不僅成本低，而且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的速度快，同時(shí)顯著提升了評(píng)估的準(zhǔn)確性。
2）大數(shù)據(jù)能夠提升銀行的中間收入
如今，坐擁海量數(shù)據(jù)的銀行不再局限于使用數(shù)據(jù)服務(wù)其核心業(yè)務(wù)，把數(shù)據(jù)直接變成新產(chǎn)品并用來(lái)創(chuàng)造直接收入是新的中間收入拓展渠道。澳大利亞一家大型銀行通過(guò)支付數(shù)據(jù)的分析了解零售客戶“消費(fèi)路徑”，即客戶進(jìn)行日常消費(fèi)時(shí)的典型順序，包括客戶的購(gòu)物地點(diǎn)、購(gòu)買內(nèi)容和購(gòu)物順序，并對(duì)其中的關(guān)聯(lián)進(jìn)行分析。該銀行將這些分析結(jié)果銷售給公司客戶，幫助客戶更準(zhǔn)確地判斷合適的產(chǎn)品廣告投放地點(diǎn)以及適合在該地點(diǎn)進(jìn)行推廣的產(chǎn)品。銀行通過(guò)這種方式獲得了傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之外的收入。更重要的是，銀行通過(guò)這樣的創(chuàng)新為客戶提供了增值服務(wù)，從而大大增強(qiáng)了客戶粘性。
3）使零售銀行業(yè)務(wù)差異化產(chǎn)品設(shè)計(jì)更加豐富
在零售銀行業(yè)務(wù)中，大數(shù)據(jù)為判斷客戶行為并匹配營(yíng)銷手段提供了廣闊的創(chuàng)新空間。例如，海外銀行圍繞客戶的“人生大事”進(jìn)行交叉銷售。這些銀行對(duì)客戶的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，由此推算出客戶經(jīng)歷“人生大事”的大致節(jié)點(diǎn)。人生中的這些重要時(shí)刻往往能夠激發(fā)客戶對(duì)高價(jià)值金融產(chǎn)品的購(gòu)買意愿。通過(guò)對(duì)客戶的銀行卡交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，銀行很容易識(shí)別出即將添丁的家庭，在這樣的家庭中，準(zhǔn)媽媽會(huì)開始購(gòu)買某些藥品，而嬰兒相關(guān)產(chǎn)品的消費(fèi)會(huì)不斷出現(xiàn)。該行面向這一人群推出定制化的營(yíng)銷活動(dòng)，獲得了客戶的積極響應(yīng)，這種具有差異化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)可以大幅提高交叉銷售的成功率。
3.大數(shù)據(jù)在證券業(yè)中的應(yīng)用
現(xiàn)代證券行業(yè)具有資本密集、信息密集、智力密集和技術(shù)密集的特點(diǎn)，大數(shù)據(jù)時(shí)代使得數(shù)據(jù)信息不僅在量上大大增加了，在數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、傳播、內(nèi)容、速度、形式等方面都更加多樣、復(fù)雜，越來(lái)越呈現(xiàn)出細(xì)節(jié)化、多維化、立體化的特點(diǎn)，對(duì)業(yè)務(wù)發(fā)展的影響也越來(lái)越大。
目前，國(guó)內(nèi)外證券業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要有以下三個(gè)方向：
圖表3 證券業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用
1）大數(shù)據(jù)可以提升證券業(yè)的個(gè)性化服務(wù)水平
證券行業(yè)作為綜合類金融服務(wù)產(chǎn)品的提供者，在大數(shù)據(jù)的背景下，將有能力快速搜集高質(zhì)量的信息，以設(shè)計(jì)出更符合客戶需求的產(chǎn)品組合，并且可以根據(jù)客戶偏好的改變及時(shí)調(diào)整。同時(shí)由于中介服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)逐漸同質(zhì)化，爭(zhēng)奪的焦點(diǎn)將來(lái)必然落在價(jià)格上。如果標(biāo)準(zhǔn)化同質(zhì)服務(wù)不再能夠給券商帶來(lái)正常利潤(rùn)，那么券商必須轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)思路，將通道業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變成包含增值服務(wù)的金融服務(wù)。
大數(shù)據(jù)能夠通過(guò)對(duì)客戶消費(fèi)行為模式進(jìn)行分析，提高客戶轉(zhuǎn)化率，開發(fā)出個(gè)性化的產(chǎn)品以滿足不同客戶的需求。越來(lái)越多的證券公司開始采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，通過(guò)一系列信息的收集、存儲(chǔ)、管理和分析，給客戶提供更好的決策，充分體現(xiàn)了以客戶為中心的服務(wù)理念。
2）大數(shù)據(jù)能夠幫助證券公司避免客戶的流失
依據(jù)客戶歷史交易行為和流失情況創(chuàng)建大數(shù)據(jù)分析模型，預(yù)測(cè)客戶流失的概率。比如海通證券自主開發(fā)的“給予數(shù)據(jù)挖掘算法的證券客戶行為特征分析技術(shù)”主要應(yīng)用在客戶深度畫像以及基于畫像的用戶流失概率預(yù)測(cè)，通過(guò)對(duì)海通100多萬(wàn)樣本客戶、半年交易記錄的海量信息分析，建立了客戶分類、客戶偏好、客戶流失概率等模型。該項(xiàng)技術(shù)最大初衷是希望通過(guò)客戶行為的量化分析，來(lái)測(cè)算客戶將來(lái)可能流失的概率。
3）大數(shù)據(jù)在量化投資方面的應(yīng)用
量化投資策略在歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的金融市場(chǎng)已經(jīng)相對(duì)成熟，由于收益巨大，是大數(shù)據(jù)最早應(yīng)用的領(lǐng)域。證券業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了一個(gè)大數(shù)據(jù)信息時(shí)代，證券的數(shù)據(jù)模型越來(lái)越復(fù)雜多樣，數(shù)據(jù)的總量和種類都有著重大的突破。大數(shù)據(jù)在處理證券數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)對(duì)主力和散戶的行為、軌跡分析，對(duì)主力資金和散戶資金的去向追蹤，對(duì)主力、散戶和市場(chǎng)之間的關(guān)系理解，能夠很好地增加投資勝率。個(gè)人投資者將能夠輕松使用大數(shù)據(jù)獲得實(shí)證支持，降低交易風(fēng)險(xiǎn)，投資能力將大幅提升。大數(shù)據(jù)也讓科技公司第一次有機(jī)會(huì)能夠挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的金融分析師，利用對(duì)各種數(shù)據(jù)的量化、重組和整合，提供不同的交易策略，讓投資者能夠科學(xué)的分析全球投資市場(chǎng)。
4.大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用
目前，國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要集中在以下四個(gè)領(lǐng)域：
圖表4 保險(xiǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用
1）幫助保險(xiǎn)公司減少賠付
賠付直接影響保險(xiǎn)企業(yè)的利潤(rùn)，對(duì)于賠付的管理一直是險(xiǎn)企的關(guān)注點(diǎn)。而賠付中的“異常值”（即超大額賠付）是賠付額的主要驅(qū)動(dòng)因素之一。一家領(lǐng)先的美國(guó)保險(xiǎn)集團(tuán)通過(guò)結(jié)合內(nèi)部、第三方和社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行早期異常值檢測(cè)，用1.4億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，其中既包括了客戶的個(gè)人數(shù)據(jù)（健康狀況、人口特征、雇主信息等），也包括了集團(tuán)的內(nèi)部數(shù)據(jù)（過(guò)往的理賠信息和已經(jīng)采取的醫(yī)療干預(yù)信息等），及時(shí)采取干預(yù)措施，使平均索賠費(fèi)用下降了20%。同時(shí)，借助大數(shù)據(jù)手段，險(xiǎn)企可以識(shí)別詐騙規(guī)律，顯著提升反欺詐的準(zhǔn)確性與及時(shí)性。
2）提高保險(xiǎn)公司的差異化定價(jià)水平
對(duì)保費(fèi)的定義是基于對(duì)一個(gè)群體的風(fēng)險(xiǎn)判斷，而大數(shù)據(jù)無(wú)疑為這樣的風(fēng)險(xiǎn)判斷帶來(lái)了前所未有的創(chuàng)新。一家澳大利亞保險(xiǎn)公司通過(guò)分析客戶的購(gòu)物數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)駕駛風(fēng)險(xiǎn)。分析顯示，飲用大量牛奶并食用大量紅肉的客戶具有較低的駕駛風(fēng)險(xiǎn)，而食用大量意大利面和米飯并在夜間開車和飲酒的客戶則是高風(fēng)險(xiǎn)人群。
3）大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以精細(xì)化營(yíng)銷
以淘寶運(yùn)費(fèi)退貨險(xiǎn)為例。據(jù)統(tǒng)計(jì)，淘寶用戶運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)索賠率在50%以上，該產(chǎn)品對(duì)保險(xiǎn)公司帶來(lái)的利潤(rùn)只有5%左右，然而依然有眾多保險(xiǎn)公司有意愿提供該服務(wù)。實(shí)際上，客戶購(gòu)買運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)就意味著保險(xiǎn)公司獲得該客戶的個(gè)人信息，包括手機(jī)號(hào)、家庭住址、銀行賬戶信息及產(chǎn)品購(gòu)買信息等，基于這些數(shù)據(jù)保險(xiǎn)公司能夠最大限度實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送。
4）解決現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)管理問題
通過(guò)大數(shù)據(jù)分析可以解決現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)管理問題。比如，通過(guò)智能監(jiān)控裝置搜集駕駛者的行車數(shù)據(jù)，通過(guò)社交媒體搜集駕駛者的行為數(shù)據(jù)，通過(guò)醫(yī)療系統(tǒng)搜集駕駛者的健康數(shù)據(jù)，以這些數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，如果一個(gè)人不經(jīng)常開車，并且開車十分謹(jǐn)慎的話，那么他可以比大部分人節(jié)省30%~40%的保費(fèi)，這將大大的提高保險(xiǎn)的競(jìng)爭(zhēng)力。
金融大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
從歷史的角度看金融業(yè)的演變，金融業(yè)一直是先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用者與推動(dòng)者。每當(dāng)社會(huì)出現(xiàn)重大技術(shù)進(jìn)步時(shí)，金融一定會(huì)以某種特定的方式與之緊密結(jié)合。
未來(lái)，大數(shù)據(jù)的規(guī)模會(huì)越來(lái)越大，大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值會(huì)驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)全產(chǎn)業(yè)鏈加速形成。據(jù)貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所統(tǒng)計(jì)，2015年中國(guó)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到16億元，預(yù)計(jì)這一數(shù)字在2020年將突破1300億元，金融行業(yè)有望進(jìn)入大數(shù)據(jù)的快車道時(shí)代。
圖表5 2014-2020年中國(guó)金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模及增長(zhǎng)率
1.大數(shù)據(jù)有助于實(shí)現(xiàn)金融信息的可視化
如何將大數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)并行的海量信息從紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)當(dāng)中提煉出有效數(shù)據(jù)，并且用合適的方式展示出來(lái)，更有效的幫助我們做研究、做經(jīng)濟(jì)決策是很多金融機(jī)構(gòu)極為需求的。
另外，當(dāng)下大部分的分析工作還是基于傳統(tǒng)的柱狀圖、餅狀圖等最多只能從三個(gè)維度進(jìn)行管理和判斷的二維數(shù)據(jù)模型，完全滿足不了多維度、復(fù)雜關(guān)系的數(shù)據(jù)模型需求。
而且，金融的兩端無(wú)法相互站在對(duì)方的角度思考問題，所以很多產(chǎn)品一上市就遭到失敗。金融要良性循環(huán)，雙方必須站在對(duì)方角度思考問題和重新定義價(jià)值模型。
由于資源有限不能完全靠自己開發(fā)，于是各種類型的專業(yè)可視化金融服務(wù)提供商將紛紛出現(xiàn)，為金融行業(yè)提供可視化解決方案。金融可視化是利用數(shù)學(xué)算法、網(wǎng)路技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)文本語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)等一系列前沿科技綜合開發(fā)的信息動(dòng)態(tài)集成顯示成果。一個(gè)優(yōu)秀的金融可視化解決方案應(yīng)該包括數(shù)據(jù)搜集整合系統(tǒng)、基于經(jīng)濟(jì)管理的程序開放系統(tǒng)、基于圖表顯示技術(shù)的通信信息系統(tǒng)。
可視化金融未來(lái)三個(gè)方向的應(yīng)用場(chǎng)景：
一是建立在企業(yè)交易與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，綜合內(nèi)外部大數(shù)據(jù)信息的信息集成平臺(tái)；
二是基于全市場(chǎng)信息和個(gè)人財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的財(cái)富管理平臺(tái)；
三是國(guó)家和區(qū)域宏觀層面的風(fēng)控管理平臺(tái)。
未來(lái)，一個(gè)企業(yè)的經(jīng)理，只要坐在辦公桌前就可以看到企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，輕輕點(diǎn)擊鼠標(biāo)就可以看到利潤(rùn)的構(gòu)成及成本的變化原因，此經(jīng)理只需要專心進(jìn)行決策。作為一個(gè)銀行家，可以看看外匯市場(chǎng)與資金流動(dòng)時(shí)顯示的屏幕，就可做出重要目標(biāo)投資決策，這些都可以通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
金融大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用系統(tǒng)可滿足金融機(jī)構(gòu)連續(xù)運(yùn)營(yíng)的從總部到各分支機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)需求，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備和業(yè)務(wù)的運(yùn)行情況和工作效能，及時(shí)響應(yīng)、快速應(yīng)對(duì)。金融大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用系統(tǒng)不但可以使金融機(jī)構(gòu)的多個(gè)終端設(shè)備的視頻信號(hào)、RGB信號(hào)、網(wǎng)絡(luò)信號(hào)在同一大屏上實(shí)時(shí)顯示，而且可在大屏幕上查看從服務(wù)器到設(shè)備再到工作人員的運(yùn)行狀態(tài)，以及各種日常監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。通過(guò)屏幕顯示效果，更方便用戶集中管理，尤其是在全球化下內(nèi)外資金、資源的流動(dòng)與并行處理。系統(tǒng)還可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)視頻流，實(shí)現(xiàn)多地的實(shí)時(shí)信息共生、共享、同步并行處理，減少設(shè)備故障率，降低資源浪費(fèi)，檢測(cè)金融信息流、資金流和物流運(yùn)行，為金融機(jī)構(gòu)的綜合運(yùn)營(yíng)管理和業(yè)務(wù)操作提供全方位支撐，增強(qiáng)金融服務(wù)效能。
金融信息可視化將成為經(jīng)濟(jì)分析、管理決策、績(jī)效評(píng)價(jià)等工作的必備工具，它將始終貫穿于金融活動(dòng)的全過(guò)程?？梢暬鹑诜?wù)必然會(huì)悄無(wú)聲息地深入到每一個(gè)企業(yè)和金融應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中，畢竟所有企業(yè)都離不開貨幣資金的運(yùn)轉(zhuǎn)，都需要特定的大數(shù)據(jù)可視化解決方案來(lái)提高資金運(yùn)行效率?？梢暬鹑诘陌l(fā)展重點(diǎn)必然圍繞著金融行業(yè)展開，在復(fù)雜多樣化的金融業(yè)務(wù)板塊和產(chǎn)品線中尋找出商業(yè)機(jī)遇，大大提高金融體系的效率。
2.大數(shù)據(jù)使未來(lái)金融更加智慧引導(dǎo)未來(lái)金融向個(gè)性化、定制化發(fā)展
智慧金融有兩個(gè)核心點(diǎn)，“一是數(shù)據(jù)，二是技術(shù)”，無(wú)論是信用評(píng)估還是反欺詐等，核心的思想都是通過(guò)數(shù)據(jù)得出更多以前沒有得到的結(jié)果，而隨著數(shù)據(jù)的越來(lái)越多，維度與頻度變多，技術(shù)也會(huì)發(fā)生改變。大數(shù)據(jù)融入到傳統(tǒng)的消費(fèi)金融審核當(dāng)中，運(yùn)用客戶行為信息、申請(qǐng)信息、征信信息和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證和數(shù)據(jù)建模，對(duì)客戶進(jìn)行更加精準(zhǔn)和立體的畫像，有效的鎖定目標(biāo)客戶群體，避免潛在的欺詐和逾期風(fēng)險(xiǎn)。
在提供借款服務(wù)之后，還可以根據(jù)客戶的還款信息，結(jié)合外部大數(shù)據(jù)對(duì)客戶再次進(jìn)行數(shù)據(jù)建模和畫像，對(duì)于可能產(chǎn)生逾期的客戶發(fā)送短信或微信進(jìn)行提醒。對(duì)于初次逾期或逾期天數(shù)不多的客戶，挖掘客戶逾期的具體原因，幫助客戶找到更好的解決方法，保護(hù)他們的信用記錄。
利用大數(shù)據(jù)可以搜索影響金融資產(chǎn)變化的大量信息，通過(guò)人工智能學(xué)習(xí)進(jìn)行分析，讓普通投資者也可以享受到與專業(yè)機(jī)構(gòu)一樣的投資分析信息?；诖髷?shù)據(jù)開展的增值服務(wù)是金融信息資訊平臺(tái)未來(lái)的主要盈利方式，依托大數(shù)據(jù)，信息門戶可以對(duì)用戶搜索、消費(fèi)習(xí)慣進(jìn)行有效記錄和智能分析，向用戶智能推送其所需的金融服務(wù)，通過(guò)精準(zhǔn)匹配降低用戶搜尋成本，擴(kuò)大金融產(chǎn)品交易規(guī)模；根據(jù)大量用戶信息可以分析出客戶的金融需求變化和傾向，滿足金融消費(fèi)者個(gè)性定制化金融需求。
3.大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合促進(jìn)金融行業(yè)發(fā)展
物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，可實(shí)現(xiàn)世界數(shù)字化，實(shí)現(xiàn)所有物品的網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化，金融信息化的發(fā)展，也使金融服務(wù)與資金流數(shù)字化，數(shù)字化的金融與數(shù)字化的物品有機(jī)集成與整合，可以使物聯(lián)網(wǎng)中物品的物品屬性與價(jià)值屬性有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)。
金融服務(wù)業(yè)正在物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面努力著。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)在許多行業(yè)應(yīng)用中已經(jīng)實(shí)踐（電信，零售，制造業(yè)），這些行業(yè)驅(qū)動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)需求并處于壟斷地位。對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)能夠用在ATM或者移動(dòng)銀行業(yè)務(wù)中。例如，實(shí)時(shí)、多渠道的商業(yè)行為可以使用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)銀行零售客戶在正確的時(shí)間點(diǎn)提供適時(shí)的報(bào)價(jià)?；蛟S我們反過(guò)來(lái)想想，金融公司可以將自己的服務(wù)內(nèi)嵌植入到用戶的某種設(shè)備或者其他和客戶接觸的點(diǎn)上，不在那些交易設(shè)施上，而是在家。
生活在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合對(duì)金融的影響極為深遠(yuǎn)，將重塑金融行為模式和存在形態(tài)。大數(shù)據(jù)使得物聯(lián)網(wǎng)金融更加多維度、更加動(dòng)態(tài)、更加豐富。以前，數(shù)據(jù)是根據(jù)企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表分析整理的，電商數(shù)據(jù)雖然豐富但也只能是商戶的平臺(tái)交易數(shù)據(jù)，而與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合后能真正深入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)中，讓企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量與數(shù)量、物流倉(cāng)儲(chǔ)信息、成本信息、銷售信息等匯集成綜合信息流。
對(duì)于銀行，將來(lái)銀行貸款可能無(wú)需抵押物，銀行可以根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)掌握企業(yè)商品的全面信息，個(gè)人信用曲線受到計(jì)算機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，銀行的放貸效率將提升到前所未有的高度，并且成本更低。
對(duì)于電商金融，可以根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)客戶和商品雙向信息交互，商品成為廠家的主要信息來(lái)源渠道，可以記錄用戶的喜愛偏好與個(gè)性化定制需求，客戶可以看到商品的來(lái)源和質(zhì)量情況，以此為基礎(chǔ)開展的電商金融將有更好的發(fā)展空間。
對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)，即使投保人不和保險(xiǎn)公司見面，只要把物聯(lián)網(wǎng)傳感器上收集的信息發(fā)送給公司，公司就可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析對(duì)保險(xiǎn)標(biāo)的進(jìn)行精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，因?yàn)槟莻€(gè)時(shí)候你的身邊無(wú)處不在的是傳感器的信息流。在人壽保險(xiǎn)中，可以在人身上安放可穿戴設(shè)備，隨時(shí)監(jiān)測(cè)人身體健康變化獲取生命的動(dòng)態(tài)大數(shù)據(jù)。
4.大數(shù)據(jù)應(yīng)用于高頻金融交易中
高頻交易是利用證券市場(chǎng)極短時(shí)間存在的買賣價(jià)差或者套利空間進(jìn)行的大額、快速交易。
高頻金融交易的主要特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性要求高和數(shù)據(jù)規(guī)模大，滬深兩市每天4小時(shí)的交易時(shí)間內(nèi)可以產(chǎn)生至少3億條逐筆成交數(shù)據(jù)，隨著時(shí)間的積累這些成交數(shù)據(jù)的規(guī)模將相當(dāng)可觀。區(qū)別于傳統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)，這些成交數(shù)據(jù)在金融分析與應(yīng)用領(lǐng)域有相當(dāng)高的分析價(jià)值，投資機(jī)構(gòu)或其他帶有投資性質(zhì)的企事業(yè)單位，可以據(jù)此判斷市場(chǎng)熱點(diǎn)及投資人信心，為高層決策及藍(lán)圖規(guī)劃提供基于數(shù)據(jù)的科學(xué)支持；金融研究機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以創(chuàng)造和改進(jìn)數(shù)量化交易模型，并將之應(yīng)用在基于計(jì)算機(jī)模型的實(shí)時(shí)證券交易過(guò)程中。
5.未來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)楦嗥髽I(yè)提供跨界做金融的機(jī)會(huì)
大數(shù)據(jù)金融通過(guò)海量的數(shù)據(jù)搜集、分析提供了對(duì)單個(gè)客戶的信用信息、消費(fèi)傾向、理財(cái)習(xí)慣進(jìn)行系統(tǒng)性分析的可能，有效地減少了信息的不對(duì)稱的問題，大幅度提高了金融風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的效率，在此基礎(chǔ)上為很多企業(yè)提供了跨界進(jìn)入金融領(lǐng)域的機(jī)會(huì)。未來(lái)O2O模式，即線上、線下融合的模式將成為主流。將線下的實(shí)體環(huán)境與互聯(lián)網(wǎng)線上平臺(tái)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)線下體驗(yàn)，線上交易；線下管理、線上創(chuàng)新；線下風(fēng)險(xiǎn)控制、線上服務(wù)等多種組合模式。而這些都離不開大數(shù)據(jù)的支持。
在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，只要能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)掌握客戶數(shù)據(jù)信息，幾乎都在試圖涉足金融業(yè)務(wù)。所謂無(wú)數(shù)據(jù)不金融，BAT是這一理論踐行的最典型代表，它們本是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)卻都開發(fā)出了自己的系列金融產(chǎn)品，并依靠大數(shù)據(jù)不斷發(fā)展：百度有貼吧信用卡、百度金融平臺(tái)、百度錢包；阿里有螞蟻金服、支付寶、余額寶；騰訊有財(cái)付通、微信支付、傭金寶。
實(shí)際上，阿里巴巴從2007年開始就利用數(shù)據(jù)的積累與銀行合作，為平臺(tái)上的商戶獲得信用貸款提供支持，阿里先是與建設(shè)銀行合作推出企業(yè)信用貸款服務(wù)，后來(lái)，以自己生態(tài)系統(tǒng)里的復(fù)雜關(guān)系產(chǎn)生數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)自己成立小額信貸公司發(fā)放貸款，并利用大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)控制技術(shù)來(lái)授信。據(jù)調(diào)查的數(shù)據(jù)，僅在2014年上半年，阿里小貸所發(fā)放的貸款總額就超過(guò)2000億，戶均貸款余額和戶均授信分別為4萬(wàn)元和18萬(wàn)元。
在未來(lái)，金融必將是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的金融，大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對(duì)我國(guó)金融生態(tài)和金融格局必然會(huì)產(chǎn)生深刻的影響，大數(shù)據(jù)時(shí)代催生了眾多新的金融服務(wù)模式，必將大大推動(dòng)我國(guó)金融行業(yè)的發(fā)展，金融行業(yè)一定要緊抓時(shí)代機(jī)遇，擁抱大數(shù)據(jù)時(shí)代的金融創(chuàng)新與變革。
End.
（文章來(lái)源：36大數(shù)據(jù)）
第三十四屆CIO班招生
國(guó)際CIO認(rèn)證培訓(xùn)
首席數(shù)據(jù)官（CDO）認(rèn)證培訓(xùn)
責(zé)編：houlimin
免責(zé)聲明：本網(wǎng)站（http://www.www.gypb.net/）內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作媒體供稿和第三方投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
本網(wǎng)站刊載的所有內(nèi)容（包括但不僅限文字、圖片、LOGO、音頻、視頻、軟件、程序等）版權(quán)歸原作者所有。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，請(qǐng)及時(shí)通知本站，予以刪除。
搶沙發(fā)
