大数据技术在金融业中的应用

20世纪以来，信息技术在金融业中大量广泛使用，使其累积了体量庞大的数据和信息，金融机构当中存储着数亿万计的数据，这种情况迫使金融机构必须要考虑如何将这些数据转换为可以创造实际价值的内容，为企业尽可能多的创造利润。如何应对互联网金融产生的碎片化数据、快速响应需求引发的风险问题？如何充分利用数据分析、挖掘来获取更大的经济效益？是金融企业在进行大数据分析时面对的几大挑战。

将大数据技术应用于金融业不仅是技术发展的需要，也是金融业提高自身盈利能力的需要。在当前“以客户为中心、以市场为导向”的激烈竞争时代，在各大金融机构准备“二次转型”的改革进程中，要想提高核心竞争能力、防范业务风险、提高业务分析数据的时效性及准确性，就必须懂得如何利用现代管理信息系统进行综合分析，挖掘客户的潜在价值，利用有价值的信息改进服务手段，运用数据挖掘技术实现职能化的决策支持功能管理。

一直以来，金融行业对数据的重视程度非常高。随着移动互联网发展，各种金融业务和服务的多样化和金融市场的整体规模扩大。对于大数据带来的主要业务价值，参加调研的金融企业表示，大数据的价值是他们可以根据商业分析实现更加智能的业务决策，让决策的制定更加理性化和有根据。依靠有前瞻性的决策，实现生产过程中资源更优化的分配，能够根据市场变化迅速做出调整，提高用户体验以及资金周转率，从而获取更高的利润。

一、大数据时代下银行的精准营销

按照单个客户个性化的营销方案和沟服务体系，金融机构依照信息化技术手段可以建立起精确的营销方案以实现对个人客户的精准营销。这种建立在精准定位基础之上的营销活动，包含着对个体的关注和差异化的认同，可以最大限度地摊平企业的成本。精准营销对于每一位金融客户的的兴趣、爱好、购买能力均可以做出预测和判断，根据综合化的评分向顾客推荐金融服务及产品，以保障推荐产品在其财力范围和兴趣半径之内。

传统银行业当中，认识产品、产生兴趣、付款购买三个环节是金融消费者在购买过程当中必然出现的环节。由于在认知产品的过程当中，消费者会通过网络、私人渠道进行检索，对产品信息、类别进行了解以确定其购买信息，在此过程当中产生的搜索数据便可以定位消费者的收入水平、兴趣和爱好，企业借助分布式存储和云计算深度挖掘这一系列关于该类消费者的信息，形成完整的客户关系系统（CRM系统），从而设计出各种序列的营销方案，推送给消费者，实现精准化营销。

二、大数据时代下银行的精细化管理

大宗交易数据是传统银行最为重视的业务内容，由于受制于银行较弱的数据处理能力，体量庞大、细节更多的精细化交易数据无法得到有效处理。例如，传统银行经营模式之下，商业银行仅能记录每次的银行卡消费信息，却无法实现实时的消费信息反馈，归集整理；在存款、贷款风险管控过程当中，银行也对于对小额贷款实施有效的风险管控。一般的商业银行在记录了客户消费和挑选产品的数据后，亦没有利用好这些并不是为商业银行经营活动（风控、催收）而产生的数据。顾客的每笔投资和消费都被记录分析之后，运用数据挖掘技术将产生信息化决策，有助于提升用户体验，精细化管理水平将不断提高。

三、大数据时代银行的低成本管理

传统银行业中的信息数据是手工化产生的，容易产生错误。特别是在信贷活动过程当中，对于银行客户信息在记录过程中产生的错误将会给银行经营的有效性造成损失，这种传统的手工信息处理方式效率低下、准确度差、成本高。在商业银行的贷款业务当中，银行需要对客户的个人信息、财务状况和抵押品等内容进行尽职调查，信息获取的成本较高。但在大数据时代，商业银行对客户信息的采录过程完全自动，通过客户自填、自报，收录客户的个人信息，从而更加精确地了解到客户的实际情况，降低人工处理成本，提高办事效率。对于个体、小微层面的关注将有效解决长期以来困扰中国企业的“小微融资难”问题。

四、大数据时代的集中化管理

商业银行的传统业务模式当中，跨地区、跨国经营成本极高，商业银行不仅要承担开设实体机构的成本，还要承担与代理行之间产生的摩擦经营成本。在大数据技术的帮助之下，商业银行总部机构将可以更加便捷地获取更多有价值的信息，不仅局限于当地的分支机构，跨越了地域、时空限制。对各个条线的集约化管理，使得银行总部的经营权利更加集中，分支行的执行功能将被强化，银行管理职责、风控策略将被集中于总行层面，有助于进一步提高机构总体执行力，避免上传下达过程当中的摩擦成本。

商业银行应当继续使用大数据和数据挖掘技术及时、准确、全面地掌握自身资产质量、数量及分布、头寸调度、信贷情况，提供给客户安全、可靠及强有力的技术支撑。数据仓库、大数据、数据集市通过深度挖掘可以获得“深度效益”；同时，大数据技术还搜集了大量的商户、用户资料，可以为开发新的产品、业务及综合化服务，让银行在不同的平台、层面上为用户提供异质化业务变得更加容易，而且为商业银行的经营管理决策提供了支持与依据，让商业银行可以随时根据与自已有历史经验往来的商户数据信息推断出客户的信用状况，有助于银行风险的防范。

随着各种新技术的发展，大数据与数据挖掘技术也随研究的深入而不断进步，以后将更加便捷、有效地应用于未来的实践当中去，结合新的理论、技术和模型评价方法，以增加数据挖掘的有效性，进一步提高数据分析工具的实用性。