大資料在金融行業的應用與挑戰

大資料分析讓銀行更容易知道自己的使用者是誰，大資料分析讓市場更容易獲得他們想要的資訊，大資料分析也會讓保險從業者更容易找到客戶。

首先，我們需要知道什麼是大資料分析，大資料是應用價值高的資料集合，大資料分析是對應用價值高的資料採集的分析，這樣我們才能清楚地知道某條資訊的整體情況。

其次，我們需要知道什麼是金融？ 金融是一種經濟活動，銀行、**或保險公司從市場獲得資金，並可以向其他市場借錢。 它是籌集資金和借入資金的經濟活動，主要是銀行、**和保險是這類經濟活動的主體。

大資料分析對整個行業都有很大的作用，尤其是在金融行業，金融行業誰的需求最大？ 精準找到客戶，高效成交，這就是大資料分析的作用，有大量的資料，然後通過分析找出那個地方的人最需要資金，哪些人最需要資金，然後相應地找到這些人。 這是應用之一，更重要的是，對未來的關注來源於大量的資料分析，這是行業發展的重要組成部分。

當大資料分析的資訊足夠全面時，對公司的決策起到預言作用，對未來的發展布局產生深遠的影響，這是佔據領先地位的資訊制高點。 從歷史到現在，大資料分析通過整合和分析來自各行各業的價值資訊，節省時間，提高效率，做出準確的決策，對金融行業產生了非常積極的影響。

大資料分析與金融的結合是應用與銀行、保險、保險等行業的結合，現階段是要找到最需要有效幫助的人，同樣的大資料分析可以獲取未來布局的資訊，使公司的決策準確有效。

要開展多維度分析能力，分析資料，整合人工智慧和大資料進行研發，並做出相應的改變，利用大資料分析金融，促進經濟發展。

兩者是相互影響的，大資料的結合會對融資市場或金融市場產生一定的影響，也可以決定金融市場，不同行業在技術方面的價值評價也完全不同。

組合後，特點非常明顯，大資料分析變得更容易，所有財務點都會列出來，還可以檢視過去一段時間的資訊，更一目了然，可以做更大的資料分析。

大資料產業鏈覆蓋面廣，上游是基礎支撐層，主要包括網路裝置、計算機裝置、儲存裝置等硬體。

大資料產業中游基於海量資料資源，圍繞各種應用和市場需求提供輔助服務，包括資料交易、資料資產管理、資料採集、資料處理分析、資料安全、基於資料的IT運維等。

隨著我國大資料研究技術的不斷提高，目前我國大資料已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。

大資料在金融領域的應用如下：

1.概述。

近年來，隨著大資料、雲計算、區塊鏈、人工智慧等新技術的快速發展，這些新技術與金融業務深度融合，釋放了金融創新的活力和應用潛力，極大地推動了我國金融業的轉型公升級，助力金融更好地服務實體經濟。 有力地促進了金融業的整體發展。

在這個發展過程中，大資料技術是最成熟、應用最廣泛的。

從發展特點和趨勢來看，“金融雲”的快速建設和實施為金融大資料的應用奠定了基礎，金融資料等跨域資料的整合應用不斷加強，人工智慧正在成為金融大資料應用的新方向。 金融行業資料的融合、共享、開放正在成為一種趨勢，給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。

2.大資料技術在金融行業的典型應用。

大資料技術在金融行業有著廣泛的應用，下面將介紹大資料技術在銀行、保險等金融細分領域的應用。

3.金融大資料應用的挑戰與對策.

大資料技術為金融行業帶來了裂變般的創新活力，其應用潛力有目共睹，但在資料應用管理、業務場景整合、標準體系等方面也舉足輕重。

首先，頂層設計等方面的瓶頸也需要打破。

大資料在金融中的應用包括客戶畫像應用、精準營銷、風險管控、運營優化等。

1.客戶畫像應用。

客戶畫像應用主要分為個人客戶畫像和企業客戶畫像。 個人客戶畫像包括人口特徵、消費能力資料、興趣資料、風險偏好等; 企業客戶畫像包括企業的生產、流通、經營、財務、銷售和客戶資料，以及相關產業鏈的上下游資料。 需要注意的是，銀行擁有的客戶資訊並不全面，有時很難根據銀行自身擁有的資料得出理想的結果甚至錯誤的結論。

2.精準營銷。

在客戶畫像的基礎上，銀行可以有效開展精準營銷，包括實時營銷。 實時營銷是基於客戶的實時狀態，如客戶當時的位置、客戶的最新消費等資訊進行有針對性的營銷（客戶使用信用卡購買孕產產品，可以通過建模推測懷孕的概率，並推薦孕婦喜歡的業務）; 或者將改變生活的事件（換工作、改變婚姻狀況、換家等）視為營銷機會。

3.風險管控。

這包括中小企業貸款風險評估和欺詐易識別。 中小企業貸款風險評估。 銀行可以通過企業生產、流通、銷售、融資等相關資訊，結合大資料探勘方法進行貸款風險分析，量化企業信用額度，更有效地開展中小企業貸款。

實時欺詐交易識別和反洗錢分析。 銀行可以利用持卡人基本資訊、持卡基本資訊、交易歷史、客戶歷史行為模式、持續行為模式（如轉賬）等，結合智慧型規則引擎（如為某個使用者或陌生地點從不頻繁的國家轉賬）進行實時交易反欺詐分析。

4.運營優化。

市場和渠道分析優化。 通過大資料，銀行可以監控不同營銷渠道的質量，尤其是線上渠道，從而調整和優化合作渠道。 同時，還可以分析哪些渠道更適合推廣哪些型別的銀行產品或服務，從而優化渠道推廣策略。

大資料的優缺點

從古至今，分析能力是每個人都期待的能力之一，而大資料是資料最重要的用途。 今天的大資料是對記錄的歷史記錄進行分析和應用，整合數學分析模型，預測未來，然後推測結果。

在大資料時代，每個人都會在不經意間察覺到自己的個人私隱受到威脅：大資料技術服務商監控人們的個人私隱，買東西監控人們的消費習慣，搜尋引擎監控人們的瀏覽習慣，約會軟體監控人們的人際關係，投資和金融產品監控人們的財富等等。

大資料從四個方面改變了金融機構傳統的資料運營方式，從而實現了巨大的商業價值。 這四個方面（“四個C”）包括：資料質量的相容性、資料利用的連通性、資料分析的成本和資料價值的資本化。

大資料在金融行業的應用場景正在逐步擴大。 在海外，大資料在金融行業風控、運營管理、銷售支援、商業模式創新等領域得到了全面嘗試。 在中國，金融機構對大資料的應用仍處於起步階段。

資料整合和部門協調等關鍵領域的挑戰仍然是阻礙金融機構將資料轉化為價值的主要瓶頸。 資料技術和資料經濟的發展，是大資料價值不斷實現的支撐。 深度應用正在推動傳統IT從“後到前”，存量架構與創新模組的有效融合是傳統金融機構在技術談資層面面臨的主要挑戰。

此外，資料生態的發展和演進具有其顯著的社會特徵。 金融機構作為其中之一，在推動資料經濟發展方面任重道遠。無論是在金融企業還是非金融企業，資料應用和業務創新的生命週期都包括五個階段：

業務定義需求; IT 部門捕獲和整合資料; 資料科學家構建和完善演算法和模型; IT 部門發布新的見解; 應用業務並衡量您的見解對現實世界的影響。 在當今的大資料環境中，生命週期保持不變，唯一改變的是“資料科學家”在生命週期中的角色。 大資料將允許IT使用各種新的演算法和技術，幫助IT不斷發現新的相關見解，以更好地滿足業務需求。