京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
什么是大数据金融
什么是大数据金融
大数据金融是指集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,可以为互联网金融机构提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,并准确预测客户行为,使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。
02大数据金融的内容
基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力,或者是从大数据资产中快速变现的能力,因此,大数据的信息处理往往以云计算为基础。目前,大数据服务平台的运营模式可以分为以阿里小额信贷为代表的平台模式和京东、苏宁为代表的供应链金融模式。大数据的4V特点: Volume (大量)、 Velocity (高速)、 Variety (多样)、 Veracity (精确)。
大数据金融模式广泛应用于电商平台,以对平台用户和供应商进行贷款融资,从中获得贷款利息以及流畅的供应链所带来的企业收益。随着大数据金融的完善,企业将更加注重用户个人的体验,进行个性化金融产品的设计。未来,大数据金融企业之间的竞争将存在于对数据的采集范围、数据真伪性的鉴别以及数据分析和个性化服务等方面。
03大数据金融的运营模式
大数据金融分为平台金融和供应链金融两大模式。
平台金融模式中,是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析。譬如现在众所周知的阿里金融,以及未来可能进入这一领域的电信运营商等。
供应链金融模式,是核心龙头企业依托自身的产业优势地位,通过其对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控,依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供金融服务的模式,譬如京东金融平台、华胜天成供应链金融模式等。
特点:数据量巨大、数据的多样性、数据的价值性
优势:大数据金融有着传统金融难以比拟的优势。互联网的迅速发展不仅极大扩展着企业拥有的数据量,也使得企业更能够贴近客户,了解客户需求,实现非标准化的精准服务,增加客户黏性;企业通过自己的征信系统,实现信用管理的创新,有效降低坏账率,扩大服务范围,增加对小微企业的融资比例,降低了运营成本和服务成本,可以实现规模经济。
大数据能够通过海量数据的核查和评定,增加风险的可控行和管理力度,及时发现并解决可能出现的风险点,对于风险发生的规律性有精准的把握,将推动金融机构对更深入和透彻的数据的分析需求。支持业务的精细化管理。虽然银行有很多支付流水数据,但是各部门不交叉,数据无法整合,大数据金融的模式促使银行开始对沉积的数据进行有效利用。大数据将推动金融机构创新品牌和服务,做到精细化服务,对客户进行个性定制,利用数据开发新的预测和分析模型,实现对客户消费模式的分析以提高客户的转化率。大数据必将给金融企业带来更多更新的基于数据的业务和内部管理优化机会。
04大数据金融的特征
1.网络化的呈现。在大数据金融时代,大量的金融产品和服务通过网络来展现,包括固定网络和移动网络。其中,移动网络将会逐渐成为大数据金融服务的一个主要通道。随着法律、监管政策的完善,随着大数据技术的不断发展,将会有更多、更加丰富的金融产品和服务通过网络呈现。支付结算、网贷、P2P、众筹融资、资产管理、现金管理、产品销售、金融咨询等都将主要通过网络实现,金融实体店将大量减少,其功能也将逐渐转型。
2.基于大数据的风险管理理念和工具。在大数据金融时代,风险管理理念和工具也将调整。例如,在风险管理理念上,财务分析(第一还款来源)、可抵押财产或其他保证(第二还款来源)重要性将有所降低。交易行为的真实性、信用的可信度通过数据的呈现方式将会更加重要,风险定价方式将会出现革命性变化。对客户的评价将是全方位、立体的、活生生的,而不再是一个抽象的、模糊的客户构图。基于数据挖掘的客户识别和分类将成为风险管理的主要手段,动态、实时的监测而非事后的回顾式评价将成为风险管理的常态性内容。
3.信息不对称性大大降低。在大数据金融时代,金融产品和服务的消费者和提供者之间信息不对称程度大大降低。对某项金融产品(服务)的支持和评价,消费者可实时获知该信息。
4.高效率性。大数据金融无疑是高效率的。许多流程和动作都是在线上发起和完成,有些动作是自动实现。在合适的时间,合适的地点,把合适的产品以合适的方式提供给合适的消费者。同时,强大的数据分析能力可以将金融业务做到极高的效率,交易成本也会大幅降低。
5.金融企业服务边界扩大。首先,就单个金融企业而言,其最合适经营规模扩大了。由于效率提升,其经营成本必随之降低。金融企业的成本曲线形态也会发生变化。长期平均成本曲线,其底部会更快来临,也会更平坦更宽。其次,基于大数据技术,金融从业人员个体服务对象会更多。换言之,单个金融企业从业人员会有减少的趋势,或至少其市场人员有降低的趋势。
6.产品的可控性、可受性。通过网络化呈现的金融产品,对消费者而言,是可控、可受的。可控,是指在消费者看来,其风险是可控的。可受,是指在消费者看来,首先其收益(或成本)是可接受的;其次产品的流动性也是可接受的;最后消费者基于金融市场的数据信息,其产品也是可接受的。
7.普惠金融。大数据金融的高效率性及扩展的服务边界,使金融服务的对象和范围也大大扩展,金融服务也更接地气。例如,极小金额的理财服务、存款服务。支付结算服务等普通老百姓都可享受到。甚至极小金额的融资服务也会普遍发展起来。传统金融想也不敢想的金融深化在大数据金融时代完全实现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25