
金融业步入大数据时代 金融大数据发展势头强劲
经过多年的发展与积累,金融领域已具备海量数据,正在步入大数据时代的初级阶段,因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。随着大数据技术的完善,大数据在金融领域发挥的作用将越来越大,在应用广度和深度上还有很大的进步空间,金融大数据发展势头强劲。
大数据助力金融业转型升级
金融行业在“十三五”时期面临发展方式转型的挑战,转型主要集中在三大方面,即向严监管转型、向管理信息化转变、向“客户为中心”转型。大数据在加强风险管控、精细化管理、服务创新等转型中别具现实意义,是实现向信息化银行转型的重要推动力。
中国金融业在“十三五”时期的转型
具体而言,首先,大数据能够加强风险的可审性和管理力度。其次,大数据能够支持精细化管理。当前中国银行业利率市场化改革已经起步,利率市场化必然会对银行业提出精细化管理的新要求。再次,大数据支持服务创新,能够更好地实现“以客户为中心”理念,通过对客户消费行为模式进行分析,提高客户转化率,开发出不同的产品以满足不同客户的市场需求,实现差异化竞争。
比如,银行业的客户市场细分化程度日趋提高,对数据的集中管理、应用、安全的需求更加迫切。保险企业则大力向电子商务模式转变,而证券公司间的竞争则早已突破地域限制,网上证券交易发展迅猛。数据的挖掘整理,以及有效分析对于提升客户服务水平的价值日趋凸显。
在这种情况下,现有的IT基础设施已经不能满足金融行业快速增长的业务需求,建立开放、强健、安全、高效的金融IT基础设施平台,同时建立更为高效灵活且便捷易用的金融服务体系,加大IT投入的工作已经迫在眉睫。
金融大数据前景分析
金融领域具备海量数据,非常适合与大数据技术相结合,因此金融大数据正受到银行、保险、证券企业的追捧。通过互联网、云计算等信息技术来处理海量数据,从而更好地了解客户、创新服务。
随着数据价值被越来越多的认可,尤其是在金融企业业务转型时期,基于数据的业务及内部管理优化使得金融领域的大数据应用市场规模在未来几年将以高于整体水平的速度增长。
首先,来看近年金融行业大数据应用规模。金融行业是所有行业大数据应用最全面、最成熟的行业,因此,其在整个大数据行业的占比也一直较高。据推算2015年,中国金融行业大数据应用规模年均增长率达到97.0%,超过23亿元。据不完全统计,2016年应用规模将达到44.29亿元。
2013-2016年中国金融行业大数据应用规模及预测(单位:亿元,%)
目前,金融行业主要如信用卡、防欺诈、电子支付业务等,对大数据有比较大的需求。因此,随着金融行业大数据应用的加强已经深入,预计到2017-2022年,金融行业大数据应用市场规模年均复合增长率为55.21%,到2022年,中国金融行业大数据应用市场规模为497亿元。
2017-2022年中国金融行业大数据应用市场规模(单位:亿元,%)
不过,金融大数据还面临着不少阻碍,如内部各业务间存在信息孤岛现象、外部大数据整合难度大等。相信在大数据起到更大效果时,金融大数据的推进不会太大问题,未来前景广阔。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04