摘要：麦肯锡的研讨显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。经过大数据剖析，金融企业可以完成愈加智能的业务决策，外部可保证数据的完好性与平安性，内部可控制用户风险，让企业战略制定愈加感性化。

随着大数据产业的开展驶入“慢车道”，很多企业在不时加大数据范畴的投资同时，各行各业的使用处理方案也在不时走向成熟，大数据产业可谓是迎来了黄金时期。

从全球范围来看，大数据市场构造从垄断竞争向完全竞争格式演化。企业数量迅速增多，产品和效劳的差别增大，技术门槛逐渐降低，市场竞争越发剧烈。在全球大数据市场中，行业处理方案在市场中的份额排名比拟靠前，尤其是金融范畴，在大数据范畴的商业使用曾经走到了其他行业的后面。

《中国金融大数据白皮书》提到，麦肯锡的研讨显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。银行、证券、保险、信托、直投、小贷、担保、征信等金融，以及P2P、众筹等新兴的互联网金融范畴，正在应用大数据停止一场新的反动。

“以银行业为例，”天缘经略（北京）数据技术无限公司担任人举例称，“中国银联触及43亿张银行卡，超越9亿的持卡人，超越一千万商户，每天近七千万条买卖数据，中心买卖数据都超越了TB级。”

实践上，不断以来，金融企业对数据的注重水平都比拟高。由于可以经过大数据剖析，完成愈加智能的业务决策，让企业战略制定愈加感性化。天缘经略就是这样的智能化数据化公司，多项中心产品已被普遍使用于金融、电商、医疗、教育等多行业，拥有掩盖全国多个初等级云计算数据中心。

据理解，天缘经略（北京）数据技术无限公司成立于2013年，注册资本为5000万元人民币，次要运营范围包括技术开发、技术征询、计算机零碎效劳、数据处置等，是国际抢先的云计算效劳提供商。经过丰厚的网络和带宽资源，天缘经略全力打造了云计算数据中心平台。努力于做“最专业的数据专家”。关于金融行业的使用的层面下去看，天缘经略担任人指出，“大数据技术使用于金融行业次要表现在精准营销、用户授信和风险控制三小气面。”

一、精准营销

当下，互联网的信息正在高速不时增长，人们经过各种社交平台分享的文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条，这些信息涵盖着、商家信息、团体信息、行业资讯、产品运用体验、商品阅读记载、商品成交记载、产品价钱静态等等海量信息。经过这些信息数据可以构成金融行业大数据，其面前所展示出来的是金融行业的市场需求、竞争情报，隐藏着宏大的财富价值。

金融机构可以基于行为数据去预测用户的偏好和兴味，继而引荐适宜的金融产品，相比传统的短信群发形式，既可以防止收回大批渣滓短信，又可以对客户停止细分，更精准，更实时、更特性化。

详细来说，金融机构可以借助大数据剖析平台，经过对方式多样的用户数据，如根本信息数据、财富信息数据、教育数据、消费数据、阅读数据、购置途径、客户的微博、客户的微信、客户的购置行为等停止发掘、追踪、剖析，以提升精准营销程度。

除此外，金融机构还可以应用内部大数据停止网络获客；基于社交数据、网络行为数据等对客户停止进一步的细分、分类；依据网络行为数据等对客户停止事情营销、实时营销；依据内部大数据剖析展开穿插销售，提升业务量并加深客户关系；依据客户偏好、年龄、资产规模等停止特性化营销以及基于客户生命周期停止客户生命周期管理，即新客户获取、客户的维护，客户防流失和客户赢回等大数据使用。

“比方金融机构若想向以为客户引荐产品，光从他的存款金额下去判别是远远不够的。”天缘经略呼吁行业者在政府部门出台相关政策标准的之前，从业者一定要规范自己的行为准则健康有序的快速发展。担任人剖析称，“我们需求从他以往的购置记载判别他的爱好和风险接受才能，需求从他之前留在金融机构的相关数据如学历、房产等，来给出更明晰的指向，甚至可以经过数据算法，来判别住在同一区域的人的理财倾向。而这一切的完成其实都离不开大数据技术与大数据模型。”

二、用户授信

上个世纪五十年代，欧美的金融机构基于请求存款客户的数据文本，包括根本信息、产品信息、风险缓释信息等，开收回评级模型，不只可以对客户信誉风险等级停止自动化定量化评定，完成了人工+自动化决策结合的授信审批方式，还大幅进步了银行授信审批的效率，浪费了审批人的资源。

比照欧美兴旺国度，我国的开展仍处于初级阶段，由于征信缺乏而招致的成绩也愈发频繁。无数据显示，中国市场每年由于诚信缺失形成的经济损践约为5000亿元。

“正因如此，我国市场对大数据征信有激烈的需求，而缺乏的市场供应曾经扑灭了整个数据征信的产业。”天缘经略担任人解释，“尤其是对金融机构而言，经过大数据征信，可以完善对风险的评价和管理，有利于放慢授信进程，分级定价，降低优质借款人借贷本钱，大幅进步信贷效率。”

从目前状况看，国际的数据发掘最早是基于授信所需求的分类发掘算法而开展的。基于大数据留存的用户信息，对信誉风险停止判别。但如今很多信誉评价体系是依赖于国外的评价机构，国际的开展尚不健全，面临着数据“孤岛”的难题，因而，经过大数据来构建信誉评价机制来火烧眉毛。

“关于大数据的神往，其实还有很多，尤其是大数据在金融范畴要起到真正的作用，还有很漫长的路要走。”天缘经略担任人表示，“目前来看，还只是触及到了数据的管理，没有方法精准地判别一个客户终究有没有还钱的才能，能够会呈现逾期和坏账的状况。什么时分可以经过大数据来精准地做出判别，那时分就阐明我们的科技力气是真正的在提高了。”

三、风险控制

风险管理是金融的实质之一，而风控是一切金融业务的中心。大数据使用在风控上有两个，一个是信誉风险，一个是欺诈风险。总体来说就是经过剖析历史事情，找到其内在规律，建成模型，然后用新的数据去验证和退化这个模型。

举例来说，信誉风险的防控就是经过大数据模型，可以把借款人过来的信誉历史材料与数据库中的全体借款人的信誉习气相比拟，反省借款人的开展趋向和常常违约、随意透支、甚至请求破产的各种堕入财务窘境的借款人的开展趋向能否类似，以此来判别能否要同意借款人的借款恳求。

而欺诈风险的防控，就是经过对历史欺诈行为的剖析，不时梳理完善风险特征库，比方异地登录、十分用设备登录等行为，都是一种风险信号，树立一系列的风险规则断定集，预测用户行为面前的欺诈概率。

“实践上，在金融机构风险控制方面，大数据的作用不可或缺。应用大数据剖析监测客户信誉风险，能够是将来的开展趋向。”天缘经略担任人以为，“经过大数据风控，一方面可以完成风险监测预警，可以明白的看到资金流向以及关联信息等，时辰监测企业的运营形态。另一方面，可以将原有的碎片化海量数据经过技术手腕停止整合，剖析预测企业的信誉风险。”

随同着金融科技的浪潮，国度也在密集出台相关文件，往年，《中国人民银行办公厅关于强化银行卡磁条买卖平安管理的告诉》出台，提出树立基于大数据技术的风险防控机制。全国性商业银行于2017年8月底前，其他商业银行于2017年12月底前，完成基于大数据技术的银行卡风险防控零碎建立。由此可见，经过大数据技术树立并不时优化风险评价模型，进步各业务场景欺诈阻拦成功率已势在必行。

“目前看来，随着大数据的普及使用，一些新兴的金融大数据公司、征信公司依托大数据创新风控手腕正在降生。”天缘经略担任人解释称，“经过大数据技术，可以一致管理金融企业外部多源异构数据与内部征信数据，可以更好的完善风控体系。外部可保证数据的完好性与平安性，内部可控制用户风险，保证业务平台安康波动运转。”

结语

大数据金融是传统金融和大数据技术结合产物，它的安康开展与创新必需遵照金融行业根本规律和需求，契合金融监管体系要求。但是，随着金融行业的开展，风险成绩频出，更多的人认识到大数据在金融范畴的重要性，并经过大数据技术来处理金融行业中呈现的难题。但在以后阶段，普遍存在数据的真实性不高、无效性仍未被市场所论证，数据搜集和运用进程中也面临着合法性成绩等。因而，置信我国的大数据在金融范畴的使用照旧还有很长一段路要走。

互联网思维，就是在(移动)互联网+、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、用户、产品、企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式。