大數據金融促進跨界整合

Ⅰ 大數據如何推動金融業的商業變革

大數據如何推動金融業的商業變革
商業無論是接受還是拒絕，中國金融業的大數據時代正在呼嘯而至。據調查，經過多年的發展與積累，目前很多國內金融機構的數據量級已經達到100TB以上。而且，非結構化數據量正在以更快的速度增長。在高數據強度的金融行業，這一發展激起了巨大的想像空間。然而，要抓住這一機遇並非易事。
我們系統梳理了大數據在全球金融行業的發展現狀、潛在應用、關鍵瓶頸及應對方案，旨在協助金融機構從價值的角度更好地理解大數據，並在大數據迅速滲入金融業務各個層面的當下抓住發展機遇。大數據引領金融機構變革主要體現在哪些方面?成就大數據的不僅是傳統定義中的「三個V」，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。對金融機構而言，更重要的是第四個V，即價值(Value)。大數據的價值不僅體現在對金融機構財務相關指標的直接影響上，也體現在對商業模式變革的推動能力上，即不斷引發傳統金融機構的內嵌式變革。大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面(「四個C」)包括：數據質量的兼容性(Compatibility)、數據運用的關聯性(Connectedness)、數據分析的成本(Cost)以及數據價值的轉化(Capitalization)。大數據推動銀行的變革主要體現在價值層面上數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。為了駕馭大數據，國內金融機構要在技術的基礎上著重引入以價值為導向的管理視角，最終形成自上而下的內嵌式變革。其中的三個關鍵點(「TMT」)包括：團隊(Team)、機制(Mechanism)和思維(Thinking)。大數據是什麼?在這個問題上，國內目前常用的是「3V」定義，即數量(Volume)、速度(Velocity)和種類(Variety)。雖然有著這樣的定義，但人們從未停止討論什麼才是成就大數據的「關鍵節點」。人們熱議的焦點之一是「到底多大才算是大數據?」其實這個問題在「量」的層面上並沒有絕對的標准，因為「量」的大小是相對於特定時期的技術處理和分析能力而言的。在上個世紀90年代，10GB的數據需要當時計算能力一流的計算機處理幾個小時，而這個量現在只是一台普通智能手機存儲量的一半而已。在這個層面上頗具影響力的說法是，當「全量數據」取代了「樣本數據」時，人們就擁有了大數據。海量的數據為銀行的發展提升了價值另外一個成為討論焦點的問題是，今天的海量數據都來源於何處。在商業環境中，企業過去最關注的是ERP(Enterprise Resource Planning)和CRM(Customer Relationship Management)系統中的數據。這些數據的共性在於，它們都是由一個機構有意識、有目的地收集到的數據，而且基本上都是結構化數據。隨著互聯網的深入普及，特別是移動互聯網的爆發式增長，人機互動所產生的數據已經成為了另一個重要的數據來源，比如人們在互聯網世界中留下的各種「數據足跡」。但所有這些都還不是構成「大量數據」的主體。「3V」的定義專注於對數據本身的特徵進行描述。然而，是否是量級龐大、實時傳輸、格式多樣的數據就是大數據?成就大數據的關鍵點在於「第四個V」，即價值(Value)。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用並創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式的變革時，大數據才真正誕生。大數據運作如何推動金融業變革?多元化格式的數據已呈海量爆發，人類分析、利用數據的能力也日益精進，我們已經能夠從大數據中創造出不同於傳統數據挖掘的價值。那麼，大數據帶來的「大價值」究竟是如何產生的?無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求;IT部門獲取並整合數據;數據科學家構建並完善演算法與模型;IT發布新洞察;業務應用並衡量洞察的實際成效。在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。大數據延長了金融機構的生命周期大數據改變的並不是傳統數據的生命周期，而是具體的運作模式。在傳統的數據基礎和技術環境下，這樣的周期可能要經歷一年乃至更長的時間。但是有了現在的數據量和技術，機構可能只需幾周甚至更短的時間就能走完這個生命周期。新的數據運作模式使快速、低成本的試錯成為可能。這樣，商業機構就有條件關注過去由於種種原因而被忽略的大量「小機會」，並將這些「小機會」累積形成「大價值」。

Ⅱ 大數據助推金融業發展

大數據助推金融業發展
專家表示，對於金融行業來說，尤其是以銀行、保險為主的金融行業都是非常注重數據應用的，很多企業已經在利用大數據去服務其風險管理、客戶營銷和運營管理等工作。大數據未來將成為全球金融業競爭的主要「陣地」之一。對大數據的應用能力已經成為金融企業的核心競爭力，未來有競爭力的金融企業一定是有深厚大數據文化的企業。
今年《政府工作報告》明確提出要「發展壯大新動能。做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動」。近年來，以信息通信技術的創新為基礎，互聯網、大數據和人工智慧等蓬勃發展，新的經濟形態展現出強勁的生命力。接受《金融時報》記者專訪的畢馬威中國大數據團隊學科帶頭人魏秋萍博士表示，對於金融行業來說，尤其是以銀行、保險為主的金融行業都是非常注重數據應用的，很多企業已經在利用大數據去服務其風險管理、客戶營銷和運營管理等工作。
金融大數據值得關注
魏秋萍表示，金融行業本身是一個自帶很大流量的行業。比如一個規模較大的銀行，都擁有海量的客戶。銀行可以利用大數據技術，針對不同的客戶群體制定不同的個性化服務方案，可以創建出很多不同的場景。同時，銀行擁有很多的數據維度，這些數據項又比一般的網路行為大數據擁有更高的價值密度，可以發揮很大的業務價值。因此，金融行業充分利用自己的流量、數據，有效結合外部數據，再配套先進的技術和理念，必然可以成為一個生態體系中的核心組織。
大數據已經被廣受關注，但到底什麼是大數據，並沒有一個被大家普遍認可的定義。魏秋萍認為，要認識大數據，可以從數據和技術兩大層面來看。在大數據這個熱詞沒有出現之前，金融行業早就開始了商務智能分析和數據挖掘，不過這時被分析的數據往往是企業內部的結構化數據。目前，金融企業分析的數據已經不再拘泥於此，而是大大拓寬了數據的廣度，除了結構化數據外，也會根據實際的分析需要來引入非結構化數據，同時也會結合企業內部數據和企業外部數據來開展分析。在技術層面，也有了很大的變革，包括存儲能力、計算能力和演算法種類等，都有長足的進步。在10多年前做數據挖掘的時候，往往由於樣本量龐大需要做采樣技術，現在有了高性能存儲和內存計算等技術的更新，采樣基本不再是必需的了。
魏秋萍預計，大數據未來將成為全球金融業競爭的主要「陣地」之一。與互聯網企業相比，雖然金融行業踐行大數據戰略的起步要晚了一些，但是金融行業利用大數據的進程也發展得很快。對大數據的應用能力，已經成為金融企業的核心競爭力，未來有競爭力的金融企業一定是有深厚大數據文化的企業。大數據提供了全新的溝通渠道和客戶經營手段，可以加深企業和客戶的互動，更及時精準地洞察客戶。大數據也可以幫助金融企業滋生新型的金融業態參與市場競爭，用大數據來武裝自己的金融企業未來一定是某個生態鏈中的關鍵組件。
風控需同步跟上
魏秋萍表示，應用大數據必須要重視數據質量和技術創新。舉例來說，把大數據應用於風險控制是金融業應用大數據最典型的場景之一。在這一場景的應用中，有以下兩點必須注意：一是對於數據的整合和數據的治理。風控是一個復雜的過程，要利用數據對風險進行穿透式管控，必須實現用真實的數據再現業務流程，因此，數據的可獲得性和數據質量非常關鍵。二是先進技術的應用和創新。風控是魔高一尺道高一丈的游戲，「小偷」的伎倆層出不窮，作為「警察」的風控必須要有不斷創新的能力，不斷優化風控的技術。她還表示，從大數據風控技術的角度看，國內和國際的差異並不大，中國也走在了技術的前沿。但是，國外的金融企業對創新技術的容錯會比國內好，他們有一些機制來鼓勵創新技術的試錯。這一點值得國內企業學習。
魏秋萍還認為，應用大數據的時候，數據安全也要同步跟上。保障數據安全的方法主要是三大手段：第一，需要依靠健全的法律制度來保障和約束數據交易的買賣雙方；第二，需要加強數據買賣雙方的道德約束；第三，需要通過安全技術來保障數據的安全。
金融企業應用大數據是一個逐步發展的過程，大數據的價值釋放也必然是循序漸進的。企業內部一致的大數據理念和數據驅動決策的文化，也是大數據助推金融企業發展的保障。

Ⅲ 大數據金融創新與發展

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近年來，大數據已經成為重塑金融競爭格局的重要支撐和抓手。特別是「十三五」規劃綱要明確提出實施國家大數據戰略，把大數據作為基礎性戰略資源，加快數據資源共享、開放和發展。

在此背景下，為全面落實「十三五」規劃提出的國家大數據戰略，推動金融業轉型升級和創新發展，助力上海建設國際金融中心和科技創新中心，「大數據時代的金融野盯服務與創新」論壇於8月17日在中國金融信息中心舉行。論壇由上海市經濟和信息化委員會、上海市金融服務辦公室和上海銀監局指導。由新華社中國經濟信息社、新華社新聞信息中心、新華網、上海證券報、中國金融信息中心、中國銀行上海市分行主辦，易迅財經協辦，證大財富特別支持。

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大數據之父勛伯格曾說，「大數據開啟了時代的重大變革。正如望遠鏡讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們觀察微生物一樣，大數據正在改變我們的生活和我們理解世界的方式，成為新發明和服務的來源，更多的變化即將發生」。

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張笑君表示，傳統金融行業如何利用大數據技術和思維實現產業轉型變革，推動金融服務創新發展，是每個企業都應該深入思考的問題；如何利用大數據降低金融風險，促進「大數據新金融」的可持續發展，使其發揮更大的社會價值，也是政府部門和監管部門面臨的新課題。

據了解，2016年是「十三五」的開局之年，也是新華社業務轉型發展的重要一年。2016年7月底，新華社全面完成國內分支機構采編管理「兩分離兩加強」重大機構改革。7月1日，新聞信息中心上海中心正式成立，這也標志著新華社在上海的各項事業進入了一個新階頌罩和段。

「在保持傳統信息產品和業務優勢的同時，上海證券報將能夠專注於國家戰略和上海本地事業的整體發展。在垂直管理體制和上海分社的雙重領導下，將繼續夯實基礎、求新求變，進一步擴大新華社新聞產品市場的覆蓋面和影響力，為上海「四個中心」建設做出我們的貢獻。」張笑君說。

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上海市經濟和信息化委員會副主任邵志清

上海市經濟和信息化委員會副主任邵志清表示，這次論壇主要是為了規劃所謂的「形勢、戰略和技術」。所謂「趨勢」，永遠不應該是趨勢的敵人。一個人，一個企業做一件事，一定要順應時代潮流，順勢而為。今天，我們已經進入了信息文明時代，其中第一個是PC時代，第二個是網路時代，第三個是大數據時代。

大數據可以開發成引擎嗎？邵志清講了三個方面。首先，世界進入了一個新時代。90年代中期加入互聯網大家庭，實現了人際交往的突破，讓「一條家信抵一噸金」不復存在。現在，世界各國都在計劃實現大數據時代的國家發展，因為大數據已經是一種資源，一種資產。顯然，它已經成為一項國家發展戰略。大數據能力已經成為綜悶凱合國際競爭力和國際影響力不可或缺的方面。

第二，大數據已經成為我們的生產要素。大數據為計算開辟了新模式和新路徑。產業方面，有新業務、新商業模式、新業態，給新經濟帶來很多活力。現在政府掌握了大量的大數據資源，如何服務社會和市場，從而激發市場的活力和社會的創造力，在社會治理方面如何管理網格。大數據也帶來了很多機會，例如，它可以用於控制城市基礎設施、環境保護、食品葯品安全和交通運輸。

第三，利用大數據安裝創新驅動發展的強大引擎，要從資源、技術、使用、產業、安全等幾個方面著力。

邵志清表示，最近上海也在制定大數據發展的實施意見，對接國家層面的戰略，結合上海實際，大概有幾個方面要做：要素供給、使用創新、產業發展。他認為，要加快幾個方面的建設：一是整合共享的資源流通體系。二是創新活躍的行業使用體系。三是發展自主可控的數據技術服務體系。第四是世界一流的大數據基礎設施體系。第五，可信、安全、獨立的擔保體系。

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上海數據交易中心首席運營官沈翔宇

「在具體循環方面，我們對所有數據做了從高風險到低風險的評估。從用戶產生的原始數據到後來產生的數據，無論是對個人還是對群體，都有幾個要求。進入流通，我們有自主知識產權的六要素標准：數據要有ID，數據要有維度主鍵，也就是Key。這是分配ID、分配key、設置限制、數據提供及時性、設置交易價格的角度。」他們把數據交易中心能給大家提供的服務分為會員、掛牌、撮合、分銷、清算服務等五個方面。沈翔宇說會有一個交易平台給大家用。

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上海大數據聯盟

常務副秘書長馬慧民

上海大數據聯盟常務副秘書長馬慧民演講主題是《大數據推動產業創新》。市場交易成本主要是由信息成本和討價還價成本構成。他說，企業組織成本主要是指維持企業內部各個部門運轉所需要的各類行政成本和協調成本。

當企業內的組織管理成本擴大到等於市場交易費用時，企業達到其最大邊界。比如說大數據、移動互聯網等新型技術讓計程車行業交易費用大幅度降低，傳統計程車公司逐漸被中間市場——平台公司影響。比如說滴滴打車、Uber，有了這些平台，交易成本大大降低了。互聯網促進和推動這個產業的發展，同時為產業的生產也帶來了變革。大數據和相關技術解決了某種信息不對稱領域引起的交易成本增加的過程。

通過大數據可以進行精準營銷。「我們通過很多數據採集之後，我們會形成一個用戶畫像，無論是線上數據還是線下的數據，集合在一起之後就知道這個個人或者是企業需要什麼樣的東西。這里就解決了一個問題，就是線上、線下數據加在一起的個人標簽。」馬慧民說。

上海交通大學互聯網金融研究所所長羅明雄

上海交通大學互聯網金融研究所所長羅明雄分享的主題是《從互聯網金融投融資看大數據金融》。他說，互聯網金融等同於P2P、等同於騙子這是非常不準確的，P2P只是互聯網金融當中的一個分支，而騙子只是打著P2P的旗號去做的行騙。他把大數據產業鏈條分為四個部分包括數據源、數據採集與存儲、數據分析與挖掘和大數據使用。

什麼人可以做好大數據金融，羅明雄說，一個是可以合法拿到大量的非結構化數據，二是能夠對這些非結構化數據進行專業的挖掘、梳理、清洗。他建議大家不要把銀行完全想像成傳統金融機構，銀行業在變，銀行會通過很多領域來進行思考，要做風控，會拿到很多的數據，然後把這些數據打通，包括你的信貸風控、精準營銷、運行決策優化。他說，銀行的電商把信息打通，本質就非常類似於余額寶，余額寶就是利用信息化手段，讓老百姓以極低門檻享受一個私人銀行般的理財服務。

羅明祥說，傳統的供應鏈金融是以銀行或傳統金融機構主導，通過綁定核心企業通過給核心企業授信，並給予其上下游企業一定支持，對供應鏈金融企業的BD能力以及自身資源能力提出很大的挑戰。近期以B2B或者是SaaS模式切入供應鏈金融，從「三流」切入成為供應鏈金融最容易彎道超車的商業模式。供應鏈金融的本質是你能夠抓到中小的企業為他提供整套供應鏈金融服務。

萬達金融集團總裁助理兼萬達徵信公司總經理嵇磊

萬達金融集團總裁助理兼萬達徵信公司總經理嵇磊結合他在銀行、信貸行業和徵信領域的工作體會與大家分享了徵信行業的發展機遇。

國外徵信行業發展情況來講，美國的徵信體系最為成熟，現已形成從數據採集、數據標准化、數據處理到信用使用等成熟完整的產業鏈布局，從而形成全球最大的市場規模。嵇磊說，美國徵信行業的發展歷程、動因及趨勢，對我國徵信市場及機構發展具有很好的借鑒意義。從發展路徑看，美國的徵信行業經歷了快速發展、法律完善、行業整合及成熟發展四大階段，最後經過行業洗牌整合，機構數量從最多時的2000家減少至500家，並逐漸出現全國性徵信巨頭。

研究分析國外市場，是為了更好的研判中國徵信市場。至2015年末，央行徵信系統已收錄8.8億自然人信息，其中3.8億有信貸記錄;收錄企業及其他組織2120萬戶，其中577萬戶有信貸記錄。伴隨著龐大消費市場的逐步成熟、消費信貸的快速增長、互聯網及大數據使用的跨越式發展，更多的社會第三方徵信機構參與到我國徵信體系建設中。

盡管成立背景不同、數據類型各異，但在個人徵信業務的具體規劃上，各家徵信公司均不約而同地突出了「大數據」和「互聯網徵信」。互聯網徵信機構收集信息面寬，可以覆蓋無法在銀行留下信貸記錄的龐大群體，從而成為央行徵信體系的有益補充。

嵇磊認為，徵信業最好的時代已經到來。隨著法律法規的進一步完善、消費經濟持續增長以及大數據、互聯網技術的發展，徵信行業正面臨前所未有的發展機遇：一是法律法規的完善為徵信發展提供支持；二是消費經濟增長推動徵信業持續發展；三是大數據及互聯網促動徵信業務全面升級；四是社會發展提高人們對信用價值的認知。

翼勛金融總經理孫海江

翼勛金融總經理孫海江表示，大數據的成長速度非常快，現在整體的大數據，人類90%數據都是在最近三年產生的。每天要使用消費類的軟體，比如說滴滴打車這樣的工具類軟體以及金融軟體等等，都會產生大量的數據。這些數據的服務能夠產生價值，同時這些數據使用也能夠帶來價值。但是其實這個當中還有數據為我們帶來的困擾。

在圓桌討論環節，光大雲付副董事長兼總裁夏令武、綠地金服CEO楊曉冬、上海互聯網大數據工程研究中心主任陸晉軍、證大財富總裁戴衛新、前海徵信副總經理施奕明圍繞四個議題展開，分別是：大數據時代為金融業帶來的新機遇；大數據 金融如何服務小微企業；如何管理大數據徵信使用中存在的挑戰與風險；政府如何監管並服務於大數據金融創新。

光大雲付副董事長兼總裁夏令武

光大雲付副董事長兼總裁夏令武說，大數據和互聯網最近幾年的飛速發展給金融業帶來很多機遇。這種機遇是兩個方面，一個方面是給傳統金融機構帶來了更大、更強的生存能力。有人說互聯網會顛覆傳統機構。現在如果說從大數據維度來看，其實不是的。傳統金融機構掌控了金融業、經濟部門最大的數據。因為金融機構就是經營數據的。所以我想大數據增強了傳統金融機構的能力。另一方面，大數據也推動了新的金融服務形式的產生，而光大雲付就是這兩方面的結合。

綠地金服CEO楊曉冬

作為陸金所創始管理團隊之一，綠地金服CEO楊曉冬說，大數據最重要的是要降低企業的成本，從經營角度來說，大數據可以幫助我們提高風控能力。我對大數據未來的遠景還是充滿信心的，但目前的狀況還是不令人滿意的。舉一個例子，在美國，這是我在90年代做的項目。90年代的時候，你在美國就可以在互聯網上開戶，我不用1秒鍾就可以知道所有的信息。但是在目前，在中國的信息還是島式的信息，沒有一個統一的信息可以證明這個人是可信的，可以線上開戶。市場數據成本是否合理，是關繫到大數據能否成功的關鍵。他希望政府可以為不僅是金融企業，要為所有企業提供公共信息。這樣才可以幫助金融企業降低成本。

上海互聯網大數據工程研究中心主任陸晉軍

上海互聯網大數據工程研究中心主任陸晉軍說，現在整個大數據行業存在一個亂象。一方面擁有數據的，比如說政府、銀行、運營商很難開放。另一方面，有很多公司又號稱有數據。但這個數據哪裡來?可能會涉及到到隱私泄露的問題。圍繞金融談大數據，談移動互聯網，這是真正可以改變金融領域供給側改革的技術和手段。因為有了移動互聯網、各種寶、各種貸，為老百姓提供了更多的選擇，當然選擇過程當中又帶來了很多風險。這是做技術、管理、監管的人要去解決的問題。通過大數據一定程度可以解決客戶畫像、客戶獲取、徵信等等的問題，要把它做好。

陸晉軍說，大數據一定要開放，一定要跨境。如果說你是封閉群體的數據也可以做數據分析，但是只有打開了通路，和不同領域的數據做交換、結合之後才可以產生更多的價值。這也是大數據交易所面臨的一個非常重要的課題，而且要注重大數據的安全。

證大財富CEO戴衛新

證大財富的CEO戴衛新認為精準營銷和風險管理兩者結合度是非常高的。他們公司在兩年前就做了「淘寶達人貸」，面對的客戶是專門在淘寶上有消費的人群做信用貸款。在推出這個產品的時候，芝麻信用分還沒有出來，通過這兩年的數據積累，未來在大數據使用上，可以做一些改善。可以結合芝麻信用分來看我們客戶的表現以及真實的芝麻信用分有巨大的關聯性，來驗證芝麻信用分在這樣一個領域的市場，是不是有更好的使用場景。

戴衛新表示，金融最大的要點就是風險控制，大家數據共享可以有效降低在這一塊上的損失。他說證大財富一直和上海官方機構、民營徵信機構等合作，做數據共享。

前海徵信副總經理施奕明

前海徵信副總經理施奕明從徵信和金融的關系談了他的看法。金融的核心是風險定價，風險控制是非常重要的手段。原來傳統的金融方式都是以線下方面為主，比如說貸款必須要面簽。但是現在很多都是遠程化、線上化的方式，如果說沒有像現代徵信業的發展，像遠程開戶、人臉識別這樣的技術是不可能實現的。未來大數據在金融行業將會越來越重要。

施奕明介紹徵信業面臨的挑戰是信息孤島問題、安全合規問題和技術創新問題。

他說，現在徵信把信息分為三大類，第一類是公共信用數據，第二類是金融信用數據，第三類是生活信用數據。這三方面的數據分別在各個不同的地方，要把這三類進行整合，需要一個大的戰略，數據聯盟、數據交易中心的出現為數據整合提供了很好的基礎，也會成為徵信業未來發展的契機。

大數據時代一個很大的問題就是個人信息披露泛濫。前海徵信操作是非常規范的，任何數據的採集和披露都是要遵照合法的途徑和規矩來做的，大數據的前提是合法合規。

在大數據徵信時代有很多的創新點，但必須要謹慎。傳統的金融徵信其實已經被驗證過無數次了，是可以非常有效的判斷一個人的信用風險的。現在大數據發展很快，但是這些信息和標簽是不是可以真正的防止風險，這是需要待驗證的。因此並不會把所有創新都推向市場，需要經過長期驗證之後，才會非常負責地推向市場。

主持人：第一財經廣播主持人葉柳

相關問答：

Ⅳ 大數據對互聯網金融的發展有什麼作用

自互聯網金融被廣而告之以後，大家就一直在被灌輸大數據在互聯網金融發展中的作用巨大，甚至最近更有專家說大數據是互聯網金融發展的加速器。但是似乎並沒有一個系統的說法，大數據具體有什麼用，我們只知道互聯網金融確實是其中的獲益者之一，下面且聽聽通金魔方分析師的見解。

我們首先從互聯網金融的含義生對大數據有個簡單的了解。正如互聯網金融之父謝平所言，所謂的互聯網金融，並非是簡單的將互聯網和金融進行疊加。

正確的理解應該是基於互聯網應用的特殊技術，推動了全新的商業模式，產品服務，對金融領域產生的顛覆性變革。在這其中，大數據則充當了很重要的推手。接下來我們來看一下大數據在互聯網金融發展中的作用體現。

精準的用戶分析

大數據的首要作用就是在於它能夠對用戶進行准確的分析，然後幫助互聯網金融找到合適的目標用戶，進而實現精準營銷。

在目前的互聯網金融領域，很多新興的企業，大多以做貸款或者金融衍生產品為主。其主打的賣點主要在於較高的投資收益或者較低的手續費優惠。但是在競爭日益加劇的市場環境下，由於不能保證資金流穩定，或者客戶粘性而倒閉的企業隨處可見。

據相關數據顯示，截止2013年底，中國境內共有450家P2P公司，其中有的甚至在創立幾天內即宣布倒閉。在這樣的基礎之上，實現精準營銷才是這些企業唯一的出路，這也正是大數據的作用所在。

雖然互聯網金融的發展仍然處於起步階段，但是卻已經有了相當豐富的成熟案例。比如通過定向技術查看用戶近期瀏覽過的理財網站，通過關鍵詞，瀏覽數據建立用戶模型，從而實現優化產品的實時推薦頻度，以便最大限度的鎖定有效用戶等。

幫助金融企業風險防控

除了以上的首要作用之外，大數據還能夠幫助金融企業加強風險的可控性。在精細化管理方面助推了互聯網金融，尤其是信貸服務的發展。

比如通過對大量網路交易及行為數據的分析，可以為用戶的信用評估提供可靠的依據。這些信用評估可以幫助金融企業在用戶的還款意願和能力方面做出較為准確的結論，以便決定是否繼續為該用戶提供快速授信或者現金分期等服務。從而最大限度的降低金融企業的業務風險。

當然，我們對於個人用戶或者企業用戶信用好壞的評定取決於諸多因素，但是我們也可以從這諸多因素中找到相應的數據。比如我們要尋找這個用戶的整體收入，固定資產，性格特點甚至是行為習慣等，那麼我們就可以從網上銀行，電商，社交網路，甚至招聘和婚介網站等地方獲取。

大數據的作用在這裡面得以體現的最關鍵的一點就是，這些所謂的數據往往都是以動態變數的形式存在的，而我們要想以此為依據獲得准確的信用評級，則更要倚重於大數據的持續分析功能。

通過上面的分析，我們也不得不承認大數據在互聯網金融發展中作用巨大，只不過在現在這個互聯網金融的起步階段，大數據作用的發掘仍不算完整，我們只能一步一步的在不斷的發展中發現它的好。

Ⅳ 大數據分析與金融，有哪些結合點

大數據分析讓銀行更准確知道誰是自己的用戶，大數據分析讓證券市場更容易得到想要的信息，大數據分析也會放保險從業者更容易去找到客戶。

大數據分析與金融的結合，就是與銀行、證券、保險等行業的結合應用，現階段就是找到最需要有效幫助的人，同樣大數據分析能夠獲得對未來布局的信息，讓公司決策准確有效。

Ⅵ 大數據技術在金融行業有哪些應用前景

大數據金融市場前景廣闊，深度開發大數據金融工具，或將重構整個金融行業。預計未來5到回10年，金答融大數據產業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推「大眾創業、萬眾創新」浪潮的有力抓手。
據《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的方式革新，未來走向精細化和專業化。今後大數據金融行業的努力方向，應該是以完備的大數據為基礎，基於用戶需求提供智能化一站式產品購買及定製化服務，以及數據挖掘、數據整合、數據產品、數據應用及解決方案等。

Ⅶ 大數據金融前景

一、大數據金融的含義
大數據金融指的是將巨量非結構化數據通過互聯網和雲計算等方式進行挖掘和處理後與傳統金融服務相結合的一種新的金融模式，它是一種相比於傳統金融更加透明、參與度更加廣泛、體驗更好、效率更高的新興金融模式。
廣義的大數據金融包括整個互聯網金融在內的所有需要依靠發掘和處理海量信息的線上金融服務。也就是說，我們所提到的不管是P2P還是眾籌等互聯網金融行為，其核心都是大數據金融，因為互聯網金融如果沒有大數據的支撐，就成了一個單純意義上的平台。而互聯網金融得以在互聯網誕生之日起，到今天人類社會進入「PB（1024TB）」時代，歷年來數據信息的記錄與積累，以及雲計算技術的不斷成熟，使得大數據金融在互聯網誕生數十年後終於可以一展風采。持續高增長的電子交易數量和網路零售服務，使得依賴於商務需求的金融體系能夠在線上尋求到數據支撐。

狹義上的大數據金融指的是依靠對商家和企業在網路上歷史數據的分析，對其進行線上資金融通和信用評估的行為。我們可以很直觀地看到，最初在互聯網平台上尋求到金融服務的商家和企業，一類是在互聯網平台上留下了一定數量的歷史信用信息的商家或企業，另一類是在相關產業之內積累了相當程度的歷史信用的商家或企業。而從未在線上或實際交易中產生過信息的全新商家和企業在沒有建立足夠的交易基礎之前是不太容易通過單純的信用方式進行這種融資的。無論是廣義還是狹義的定義，大數據金融的核心內容都是對商家和客戶的海量數據進行收集、儲存、發掘和整理歸納，使得互聯網金融機構能夠得到客戶的全方位信息，掌握客戶的消費習慣並准確預測客戶行為。這樣的做法不管是作為評級認定標准，還是作為目標客戶進行營銷宣傳的理由，都能夠使互聯網金融機構對自己的風險進行控制，對自己的發展策略進行更詳盡的規劃。作為大數據的使用者，互聯網金融機構必須為數據的採集和使用付出成本，如果不是同時作為數據的收集方，進行原始數據的採集和整理，那就要向數據來源的第三方支付使用費用。
二、大數據金融的發展機遇
1.互聯網企業自身轉型需要。隨著電商競爭愈演愈烈，最初的零售領域與支付領域的競爭已逐漸延伸到了整個供應鏈的其他環節，包括物流、倉儲，自然也包含了最重要的金融服務。盡快發展自身原有業務引申出來的大數據金融服務，有利於建立用戶黏性。積極地進行專業化、個性化定製金融服務對未來電商領域的全方位競爭有著十分重要的意義。
2.實體產業需要大數據金融的支持。大數據金融通過各種方式給市場帶來了活性，整個產業鏈的效率提升、資源配置優化是有目共睹的，虛擬經濟與實體產業的下一步發展，必定都離不開大數據金融的支持。打通上下游環節，使資金更有效率，無論是對電商的未來發展還是對傳統金融的突破都大有益處。
三、大數據金融面臨的挑戰
大數據使得互聯網金融得到空前的發展，同時也帶來了一系列的問題。原來的互聯網非金融機構從事類金融服務，給傳統的金融體系帶來了一定的沖擊，如何協調和處理好這兩者之間的關系，成了未來大數據金融發展至關重要的環節。未來，大數據金融的發展必將基於傳統金融行業與互聯網大數據技術的進一步融入和整合，這就要求金融服務與互聯網及大數據的關聯程度必須不斷加強。
1.必須推進金融服務與社交網路的進一步融合。使金融業的數據來源能夠脫離早期呆板滯後的提交、審批、盡職調查等來源方式。要使金融信息的獲取渠道能夠直接深入金融服務本身，就要利用互聯網、社交媒體等新的數據來源，從多渠道獲取實時客戶信息和市場信息，充分了解自標客戶的需求和資質情況，建立更高效的客戶關系與更完整的客戶視圖，並利用社交網路對忠實客戶和潛在客戶進行精準營銷和定製化金融服務的方案。

2.傳統金融機構要進行互聯網、大數據金融的轉型，必須要處理好與數據服務商的競爭、合作關系。目（下轉80頁）（上接76頁）前，線上互聯網企業由於占據極大的平台優勢，壟斷從交易發生到交易結算的各個環節以及這其中產生的各項數據信息，使傳統金融企業想要介入十分困難。要想在實際過程中重新組建自己的數據平台，從時間方面來看，已經處於劣勢。因此，傳統金融機構與數據服務商開展戰略合作是比較現實的選擇。
四、大數據金融的發展趨勢
大數據技術還遠未成熟，而大數據金融帶給我們的變化已足以讓人驚訝，大數據金融的未來也是一片光明。未來，隨著大數據技術的不斷成熟，大數據金融的發展也必將進一步改變人們的生活生產方式。
1.大數據金融跨界發展。由於互聯網技術的開放性，信息不對稱將顯著減少，金融在日後也許就不是少數傳統的金融從業者的專屬領域了。從供應鏈要求的技術來看，互聯網企業、軟體企業都紛紛加入大數據金融的開發中，大數據進入跨界發展的趨勢越來越明顯，金融業的競爭也將由於未來力量的沖擊變得更加激烈。這也可能導致將來金融業內部混業經營的進一步發展，銀行金融與非銀行金融的界限、證券公司與非證券公司之間的界限都可能變得非常模糊。

2.大數據金融服務多樣化。大數據金融從電商平台發展出來以後，不斷地整合發展傳統產業，從零售的日用百貨發展到電子產品，再到汽車，甚至是大宗商品交易，未來也會發展到房地產、醫療等方面，日常的金融服務也將不斷地擴展，綜合化、社會化、日常化。
3.大數據金融服務專業化。隨著涉足領域越來越廣泛，大數據金融必將產生專業化趨勢，產生更明確的產業鏈分工，根據不同的環節或者是不同的行業，其服務內容都將產生一系列的變化。同時隨著發展水平的提高，必定會有高要求的定製化服務、個性化服務要求，未來的大數據金融企業必將以客戶為中心，高度精準與定位客戶需求來制定專業的個性化服務。總而言之，大數據金融憑借高度數據化的管理和運作模式，在互聯網發展的今天有著不可替代的地位，將來大數據金融必將是金融業發展的中流砥柱，它將進一步滲透到各行各業的每一個角落，不斷地促進金融生態的發展。在不久的將來，每個人都將能夠切身體會到大數據金融帶來的變化，都能從大數據金融的發展中獲得益處。