
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
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08