
大数据为互联网金融插上腾飞的翅膀
大数据无疑是当前ICT领域最为热门的词汇之一。2015年被认为是大数据应用元年,而2016年的大数据市场无疑将迸发出更多的活力。相比之前概念的热炒,如今的大数据正在渗入越来越多的传统行业,金融大数据、医疗大数据、交通大数据等新应用相继出现。当前,已经没有人怀疑大数据能够带来的大价值,而如何激发这些前所未有的价值则是人们关注和探索的重点。
走过了概念炒作期的大数据,正在与各行各业融合,加速“落地”。在这些行业中,金融无疑是重头戏。相关数据显示,在中国大数据IT应用投资规模前五大行业中,金融位居第三。在互联网金融的潮流下,金融业正在借助大数据加快业务创新的步伐,推进精准营销以及完善风险管理机制。大数据和互联网金融日益紧密的结合,加快了我国普惠金融的实现步伐,助力一个大众受益的新金融时代的到来。
大数据助力金融创新
数据是金融行业的重要属性。形式各异的金融产品和金融服务实际上都是构建在大量数据的基础之上。因此,从根本上看,金融机构本身就是一个大数据公司。也正是这一特性,使得金融行业成为较早开展大数据应用的行业之一。
当前,金融行业正在加速与互联网融合,向新金融业态发展。大数据技术的兴起,为金融行业的业务创新提供了有效途径。从目前金融行业在大数据领域的探索中可以看到,银行是众多金融机构中最主动展开大数据投资的,借助大数据技术,银行可以展开精准营销、运营优化,为业务发展注入新的动力。
据悉,目前中国银行已经展开了大数据技术的应用试点。一方面展开大数据平台的基础建设,将全周期的金融业务数据集成到大数据平台,并通过手机App应用提供历史金融数据查询服务。另一方面则积极推进业务应用,目前,中行已经基于大数据推出了“e 触即发”、“口碑贷”、“中银沃金融”等业务,在为个人客户提供实时产品营销推荐、针对小微企业的客户发掘、信用评级和融资服务等领域取得了成效。
大数据分析是营销决策的有力支撑。金融需要高效营销,互联网金融更是需要精准营销,大数据技术的兴起为精准营销的实施提供了有效途径。业界普遍认为,大数据是推进网络营销到精准营销的“杀手锏”。目前,一些银行基于大数据平台,提取和整合线上线下与用户行为有关的数据,形成用户画像,借助分析模型进行快速计算,实现与前端服务渠道的实时互动,从而实现网银、手机银行、网络金融等多渠道的精准营销。
2015年被称为大数据应用元年。伴随着大数据技术的发展,大数据与金融行业的融合将进一步加剧。易观智库认为,中国金融大数据在现有各类线下金融机构和个人用户中的渗透率正在快速提升,未来仍将处于快速发展阶段,而线上用户的应用正处于市场初期,各类新业务模式正在不断探索。
大数据完善风险管理
除了加速金融业务创新,大数据在金融风险控制上的应用更是得到业界的关注和认可。风险管理和定价是金融的核心。但是目前我国个人征信数据还不够完善,征信体系不健全,在这样的情况下,金融风险控制和定价是困扰业界的一大难题。
“大数据可以让风险控制能力提升。”蚂蚁金服CEO彭蕾在日前召开的第二届世界互联网大会上抛出了这一观点。她认为,随着金融行业以及互联网技术的发展,普惠金融在中国已经迎来了发展的黄金时代。不过,我国互联网金融发展仍然面临着“普”与“惠”平衡的挑战,而移动互联网和大数据是推动普惠金融落地的关键因素。尤其是大数据可以提升普惠金融的风险控制能力,加速普惠金融的发展。
用大数据进行金融风险控制正在成为一股潮流。业界甚至有观点认为,没有比用大数据控制金融风险更“靠谱”的事情了。对于金融机构而言,只要掌握了大数据,就可以对用户进行“画像”,“画像”的结果不仅是精准营销的重要参考,同时也是企业充分了解用户信用情况的依据,这无疑将极大地降低金融机构的风险管控成本。
大数据是对金融行业传统风险管理模式的突破,传统风险管理模式都是因果性分析,而大数据则是相关性分析,相比较而言,大数据支撑下的风险管理将更加准确、全面且具有时效性。“没有大数据支撑的精准投资,行之不远;没有大数据的支撑,难以有效防范互联网金融风险。”中国企业联合会原执行副会长冯并日前在公开场合作出了这一判断。
伴随着“互联网+”战略的推进,我国互联网金融的发展步伐将进一步加速,如何实现金融业务创新和金融风险控制之间的平衡正在成为业界关注的焦点,而大数据技术在实现这种平衡中的作用将日渐凸显,助力互联网金融腾飞。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30