大數據技術在金融業中的應用

20世紀以來，信息技術在金融業中大量廣泛使用，使其累積了體量龐大的數據和信息，金融機構當中存儲著數億萬計的數據，這種情況迫使金融機構必須要考慮如何將這些數據轉換為可以創造實際價值的內容，為企業盡可能多的創造利潤。如何應對互聯網金融產生的碎片化數據、快速響應需求引發的風險問題？如何充分利用數據分析、挖掘來獲取更大的經濟效益？是金融企業在進行大數據分析時面對的幾大挑戰。

將大數據技術應用于金融業不僅是技術發展的需要，也是金融業提高自身盈利能力的需要。在當前“以客戶為中心、以市場為導向”的激烈競爭時代，在各大金融機構準備“二次轉型”的改革進程中，要想提高核心競爭能力、防范業務風險、提高業務分析數據的時效性及準確性，就必須懂得如何利用現代管理信息系統進行綜合分析，挖掘客戶的潛在價值，利用有價值的信息改進服務手段，運用數據挖掘技術實現職能化的決策支持功能管理。

一直以來，金融行業對數據的重視程度非常高。隨著移動互聯網發展，各種金融業務和服務的多樣化和金融市場的整體規模擴大。對于大數據帶來的主要業務價值，參加調研的金融企業表示，大數據的價值是他們可以根據商業分析實現更加智能的業務決策，讓決策的制定更加理性化和有根據。依靠有前瞻性的決策，實現生產過程中資源更優化的分配，能夠根據市場變化迅速做出調整，提高用戶體驗以及資金周轉率，從而獲取更高的利潤。

一、大數據時代下銀行的精準營銷

按照單個客戶個性化的營銷方案和溝服務體系，金融機構依照信息化技術手段可以建立起精確的營銷方案以實現對個人客戶的精準營銷。這種建立在精準定位基礎之上的營銷活動，包含著對個體的關注和差異化的認同，可以最大限度地攤平企業的成本。精準營銷對于每一位金融客戶的的興趣、愛好、購買能力均可以做出預測和判斷，根據綜合化的評分向顧客推薦金融服務及產品，以保障推薦產品在其財力范圍和興趣半徑之內。

傳統銀行業當中，認識產品、產生興趣、付款購買三個環節是金融消費者在購買過程當中必然出現的環節。由于在認知產品的過程當中，消費者會通過網絡、私人渠道進行檢索，對產品信息、類別進行了解以確定其購買信息，在此過程當中產生的搜索數據便可以定位消費者的收入水平、興趣和愛好，企業借助分布式存儲和云計算深度挖掘這一系列關于該類消費者的信息，形成完整的客戶關系系統（CRM系統），從而設計出各種序列的營銷方案，推送給消費者，實現精準化營銷。

二、大數據時代下銀行的精細化管理

大宗交易數據是傳統銀行最為重視的業務內容，由于受制于銀行較弱的數據處理能力，體量龐大、細節更多的精細化交易數據無法得到有效處理。例如，傳統銀行經營模式之下，商業銀行僅能記錄每次的銀行卡消費信息，卻無法實現實時的消費信息反饋，歸集整理；在存款、貸款風險管控過程當中，銀行也對于對小額貸款實施有效的風險管控。一般的商業銀行在記錄了客戶消費和挑選產品的數據后，亦沒有利用好這些并不是為商業銀行經營活動（風控、催收）而產生的數據。顧客的每筆投資和消費都被記錄分析之后，運用數據挖掘技術將產生信息化決策，有助于提升用戶體驗，精細化管理水平將不斷提高。

三、大數據時代銀行的低成本管理

傳統銀行業中的信息數據是手工化產生的，容易產生錯誤。特別是在信貸活動過程當中，對于銀行客戶信息在記錄過程中產生的錯誤將會給銀行經營的有效性造成損失，這種傳統的手工信息處理方式效率低下、準確度差、成本高。在商業銀行的貸款業務當中，銀行需要對客戶的個人信息、財務狀況和抵押品等內容進行盡職調查，信息獲取的成本較高。但在大數據時代，商業銀行對客戶信息的采錄過程完全自動，通過客戶自填、自報，收錄客戶的個人信息，從而更加精確地了解到客戶的實際情況，降低人工處理成本，提高辦事效率。對于個體、小微層面的關注將有效解決長期以來困擾中國企業的“小微融資難”問題。

四、大數據時代的集中化管理

商業銀行的傳統業務模式當中，跨地區、跨國經營成本極高，商業銀行不僅要承擔開設實體機構的成本，還要承擔與代理行之間產生的摩擦經營成本。在大數據技術的幫助之下，商業銀行總部機構將可以更加便捷地獲取更多有價值的信息，不僅局限于當地的分支機構，跨越了地域、時空限制。對各個條線的集約化管理，使得銀行總部的經營權利更加集中，分支行的執行功能將被強化，銀行管理職責、風控策略將被集中于總行層面，有助于進一步提高機構總體執行力，避免上傳下達過程當中的摩擦成本。

商業銀行應當繼續使用大數據和數據挖掘技術及時、準確、全面地掌握自身資產質量、數量及分布、頭寸調度、信貸情況，提供給客戶安全、可靠及強有力的技術支撐。數據倉庫、大數據、數據集市通過深度挖掘可以獲得“深度效益”；同時，大數據技術還搜集了大量的商戶、用戶資料，可以為開發新的產品、業務及綜合化服務，讓銀行在不同的平臺、層面上為用戶提供異質化業務變得更加容易，而且為商業銀行的經營管理決策提供了支持與依據，讓商業銀行可以隨時根據與自已有歷史經驗往來的商戶數據信息推斷出客戶的信用狀況，有助于銀行風險的防范。

隨著各種新技術的發展，大數據與數據挖掘技術也隨研究的深入而不斷進步，以后將更加便捷、有效地應用于未來的實踐當中去，結合新的理論、技術和模型評價方法，以增加數據挖掘的有效性，進一步提高數據分析工具的實用性。