王松超

摘? 要：互聯(lián)網和信息技術發(fā)展帶來了巨大的數據處理需求，也引發(fā)了信息產業(yè)的發(fā)展和繁榮。大數據在信息技術中的應用為金融業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。探索大數據在金融業(yè)中的應用，對金融業(yè)的發(fā)展具有深遠的意義和影響。

關鍵詞：大數據;金融業(yè);金融

一、金融業(yè)大數據的應用現狀

根據IDC的報告，2013年產生的全球數據為4.4ZB，年度數據增長率高達40%?？蛻魯祿徒灰讛祿墙鹑跇I(yè)的核心資產之一。隨著金融業(yè)務持續(xù)快速增長，客戶數據將包含越來越全面的個人信息。這意味著未來金融機構的數據存儲和處理能力將面臨巨大挑戰(zhàn)。大數據戰(zhàn)略可能會極大地影響金融機構在金融業(yè)的競爭力，為金融業(yè)帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。

二、金融業(yè)大數據應用具體情況

（一）銀行業(yè)大數據應用情況

目前，我國銀行業(yè)面臨發(fā)展模式轉型。利用大數據技術可以為金融產品、金融服務以及金融管理等方面帶來創(chuàng)新和升級。銀行經過多年發(fā)展，積累了龐大的數據信息。銀行實現轉型和升級的關鍵是，提高數據資源利用率，挖掘數據價值，完成數據增值。銀行業(yè)多年積累的海量數據中潛藏著巨大的價值。大數據可以為銀行類金融機構提供客戶企業(yè)的發(fā)展現狀，供銀行查詢企業(yè)的經營狀況，針對企業(yè)競爭力、企業(yè)市場占有率等信息，為不同的企業(yè)提供精準服務，增強營銷活動的針對性和準確性。

銀行是金融業(yè)務往來頻率最高的金融機構，收集客戶信息、身份、賬戶、資金等數據信息的難度極低?？蛻艟W絡銀行、手機銀行、電子商城等數據記錄，是銀行獲取客戶信息的常用客服手段。

客戶管理、運營管理、風險管理、配合監(jiān)督，是我國銀行業(yè)應用大數據的四個主要領域?？蛻艄芾硎牵y行以資金交易為基礎，收集客戶的信息和行為數據，對客戶進行分類和預測。運營管理是，銀行收集各類日常生產活動產生的數據。通過使用大數據分析和大數據管理，銀行可以掌握金融業(yè)務的運營狀況和銷售績效。風險管理是，銀行為企業(yè)和客戶提供各類信貸服務。信貸服務產生的數據信息是銀行進行風險分析的重要依據。銀行可以借助大數據軟件分析客戶和企業(yè)的信貸狀況，進行風險預測和風險操作。配合監(jiān)督是，銀行收集了大量客戶和企業(yè)的交易數據。這些數據可以為公安機關和國家提供證據，追查欺詐、洗錢、詐騙等違法犯罪活動。

（二）保險業(yè)大數據應用情況

保險業(yè)的核心業(yè)務是精算。精算對數據的依賴性強，受到數據變化影響極為明顯。種類多、操作復雜，是保險業(yè)務的突出特點。索賠、銀行業(yè)務，是保險業(yè)的主要經營方向。每一個保險機構都搭建了信息收集系統(tǒng)，用于收集各種各樣的數據。根據商業(yè)類型，保險可以分為人壽保險、財產保險和再保險。保險的本質是預測和抵御。當用戶由于風險受到損害時，保險可以為客戶提供抵御風險的補償;當用戶沒有受到任何風險損害時，用戶提交的保險額成為保險機構的經營收入。保險機構必須準確估算風險發(fā)生的概率和風險損失。保險客戶的數據信息對保險公司的意義重大。保險公司可以利用客戶的數據信息，分析內部因素和外部因素，判斷保險業(yè)務的潛在風險。

保險業(yè)收集了豐富的用戶數據信息，甚至包括客戶的出生信息和死亡信息。保險機構對客戶數據進行收集、整理、分析、重組，深入挖掘客戶的潛在需求，發(fā)現新的業(yè)務風險，開拓新的業(yè)務領域。大數據推動了保險業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。我國銀行業(yè)已經開始使用云技術。云數據平臺為保險業(yè)提供了大數據技術支持。大數據和市場完成對接，保險機構可以直接通過大數據分析市場需求，發(fā)現新的市場需求，完成業(yè)務創(chuàng)新。數據整合困難、無法挖掘客戶數據潛在價值，是保險業(yè)應用大數據的困難之處。

（三）證券業(yè)大數據應用情況

證券業(yè)對各種信息的及時性有很高的要求，往往是一條看似平淡無奇的信息，能夠長期決定某一類證券的走勢，因此證券業(yè)是大數據行業(yè)中應用較早和較為廣泛的行業(yè)。

應用大數據是證券公司增強服務針對性，提高經營業(yè)績的重要方式。數據收集、數據分析、數據存儲等，都是證券公司挖掘潛在市場、優(yōu)化服務質量的必需環(huán)節(jié)。證券公司可以使用股票信息、外匯信息、期權信息等金融行業(yè)相關信息。證券公司可以收集媒體信息，分析消費者的信心和情感，從精神消費層面為客戶提供新的服務?；ヂ?lián)網金融和移動通信技術改變了證券公司的傳統(tǒng)功能。加快數據資源整合速度、挖掘數據潛在機制，是證券公司應用大數據必須解決的問題?；谇赖亩鄻踊瘶I(yè)務是證券公司業(yè)務模式的主要發(fā)展方向。

充分掌握客戶信息是證券公司針對性和差異化創(chuàng)新服務的基礎。大數據分析模型是證券公司分析交易數據、挖掘市場數據、分析行業(yè)信息的重要工具。數據分析為證券公司提供了客戶的投資偏好，幫助證券公司挖掘客戶潛在需求。大數據增強了證券公司投資業(yè)務的針對性。

（四）基金業(yè)大數據應用情況

目前，國內基金管理公司設計出的產品無法較好地滿足客戶的需求是當前亟待解決的問題?；鸸芾砉緵]有足夠完備的數據來了解和分析大多數客戶需要什么樣的基金產品。此外，基金管理公司過分依賴傳統(tǒng)基金營銷中的銀行渠道，因此大數據應用程序可以在基金管理公司準確地設計和銷售客戶喜愛的產品等方面發(fā)揮巨大作用。

投資研究、產品銷售，是基金管理公司的兩大業(yè)務方向?；鸸芾砉镜耐顿Y流程嚴謹。研究部門、投資部門、銷售部門，都是制定投資流程的參與者。研究部門研究經濟形勢，分析產業(yè)現狀，調查公司信息，撰寫最終報告，為投資部門推薦具有投資價值的公司。投資部門以研究部門的報告為基礎，選擇合適的投資目標。銷售部門的業(yè)務目標包括公司、銀行、證券公司、基金銷售機構。財務研究和財務數據研究，是傳統(tǒng)投資研究的主要內容。大數據分析技術發(fā)展成熟后，研究部門可以整合大數據，綜合國家經濟發(fā)展趨勢，從而判斷目標企業(yè)的發(fā)展前景，增強投資決策的準確性。在產品銷售端，很多基金產品已經進入了大型電子商務平臺，成為互聯(lián)網貨物，包括淘寶、京東等著名電子商務平臺?？蛻糍徺I基金產品后，網站自動收集記錄客戶的投資習慣和投資偏好，自動為客戶推薦類似的投資產品，縮短客戶的瀏覽時間和選擇時間。供應鏈數據是大數據分析的一個重要角度。供應鏈數據包含了公司價值數據、企業(yè)數據等重要數據?；鸸芾頇C構可以使用供應鏈交易數據，掌握公司資源數據，創(chuàng)新業(yè)務模式，拓寬業(yè)務范圍。

三、金融業(yè)應用大數據的優(yōu)勢

客戶數據、交易數據，是金融業(yè)的核心資產。大數據技術改變了客戶數據的內容。客戶數據由數字、記錄轉變?yōu)榭蛻舻膫€人信息。擴充的客戶數據內容對金融機構的數據存儲能力和信息處理能力帶來了新的考驗。金融業(yè)競爭已經由客戶群體競爭、市場營銷競爭等轉變?yōu)榇髷祿?zhàn)略競爭。

大數據應用為我國金融業(yè)帶來了全新的發(fā)展機遇。金融機構由被動服務客戶轉變?yōu)橹鲃訉ふ铱蛻簦m應市場變化。客戶需求成為影響金融業(yè)發(fā)展的關鍵因素。我國金融領域關于金融業(yè)應用大數據尚未出現成熟理論，大數據的定義、大數據的實施方式、頂層設計等領域，都持續(xù)存在爭議問題。我國金融行業(yè)處于大數據時代的起始階段，金融機構的結構化數據總量龐大，每天都產生了大量非機構化數據信息，信息收集數量和信息處理數量與日俱增。龐大的信息量和數據量為我國金融業(yè)應用大數據提供了良好的發(fā)展環(huán)境。

目前，信息化建設和互聯(lián)網結合，是我國金融業(yè)的發(fā)展核心。各大金融機構開始斥巨資架構大數據信息系統(tǒng)。通過使用大數據技術，我國金融業(yè)已經實現了數據管理集中化，各個金融機構開始推出種類多樣的金融產品。通過分析我國金融業(yè)發(fā)展情況，我們可以得出結論：我國金融業(yè)主要面臨的挑戰(zhàn)是大數據安全存儲、大數據開發(fā)、大數據分析軟件應用、大數據應用領域等。云計算技術降低了大數據應用軟件的開發(fā)成本，我國金融業(yè)大規(guī)模開展數據收集分析已經具備了初始條件。

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