京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据拯救传统金融_数据分析师
在互联网金融的冲击下,有人说,中国传统的金融机构有可能成为21世纪的恐龙,很多商业银行人悲观坦言:大企业客户离我们远去,因为不愿意间接融资,小微客户离我们更远,因为他们现在有更便宜、更便利的融资平台为他们提供金融服务。进入数据时代,比起BAT等互联网金融机构,传统银行缺乏有效的、互动的更有价值用户数据。南京大学商学院副院长裴平说:“大数据对无论是传统金融以及新跨界者都带来了平等的创新机会,关键是如何切入,如何抓住。”
构建数据基础
传统银行业在大数据和互联网金融的冲击下感到焦虑和忐忑,关键原因是缺乏具有行为特征、交易特征的数据。
传统银行业之所以在互联网大潮来临,在大数据和互联网金融的冲击下感到焦虑和忐忑,关键原因是缺乏有效数据。缺乏具有行为特征、交易特征的数据让传统的金融机构很抓狂。
腾讯征信的总经理吴丹透露,目前央行的征信系统覆盖了3亿人,也就意味着中国有20%~30%的人有征信记录,而剩下的人没有。没有征信、行为特征记录的人意味着这些人虽然都在银行的”册子“上,但金融机构无从根据数据来为他们提供更精准、更快速的金融服务。
互联网金融和互联网企业之所以让传统企业惧怕,是因为他们有大量的“活”数据。每一天跑在阿里平台上的数据是5000个大型图书馆的数据,一天天猫的交易额是571亿元,腾讯的微信有超过5亿的用户,更关键的是BAT等互联网上面的数据是有客户行为特征、交易特征的,其上有他们的购买轨迹,社交吐槽着他们的爱好,可以很方便地了解每个人的信用状况,可以快速放贷,可以快速为他们提供精准营销服务。
“事实上,传统银行没有必要如此恐惧,因为大数据面前人人平等,每一类机构都有机会来抓住它。从数据构建的维度看,传统金融机构可以在原有数据基础上通过与外面机构合作来获得更多数据。” 南京大学商学院副院长裴平说。事实上《中国电子报》记者在采访IBM顾问咨询部的金融事业部有关负责人时,对方也表达了类似观点。
金融机构除了原有的客户数据,外部有大量的数据可以利用。事实上金融机构可以整合的数据渠道和维度很多,包括政府的数据、电信的数据等,事实上包括阿里巴巴、百度等互联网企业现在也对外提供很多数据服务,这些数据产品金融机构可以通过交易获得。不仅如此很多金融机构事实上也在开始布局自己的数据渠道。
开启“大数据化”转型
对于传统金融机构来说,大数据战略的核心是要精准了解客户、快速个性化地提供客户需要的服务。
对于传统金融机构来说,大数据战略的核心是要精准了解客户、快速提供个性化客户服务。要想达到这样的目标,每一个金融机构有自己的路径来构建自己的数据基础、应用模型,创造新服务。中金数据的康潭云坦言,金融机构要想成为数据驱动的金融机构,需要有几个关键点:一是从战略层面布局大数据。二是要对数据来源和数据的质量进行评估。三是要有分析模型。
裴平是3家商业银行的独立董事、国家重大项目互联网金融的首席专家,他坦言自己常常给金融机构进行互联网金融的顾问咨询,在他看来这些金融机构面向大数据的转型,首先是要转换思想。现在大部分金融机构的人都不懂大数据,在中国真正懂得金融大数据的人不超过100人,无法换人就必须要换脑,从传统思维转向大数据思维,大数据讲究是多维度、多样性、动态、开放和系统。第二是要打破信息孤岛,找到精准有效数据,有价值的数据。其实很多维度的数据是可以整合起来的,比如中国电信有13亿用户,他们的数据中有通话记录、漫游记录、上网记录,如果金融的数据与电信的数据进行对接, 与水电费信息结合,就可以充分了解一个人。第三是要提高大数据挖掘的能力,提高大数据的驾驭能力,这样能够快速把数据转化为商业行为,变成产品。
事实上,目前银行的服务与产品是相当粗放也是相当同质化的。之所以出现“大企业渐渐远去”、“小企业也纷纷远离”,关键的原因是银行不能够精准了解客户需求,不能够非常快速精准地定制客户所需要的金融服务产品。IBM大数据分析专家肖小梅给《中国电子报》记者讲了金融大数据的应用场景:一个客户到银行柜台取钱,从进去到出来预计是10分钟的时间,如果金融机构能够在客户离开银行之前这10分钟内基于种种数据快速分析预测出他的当下和潜在金融需求,就可以在他离开前向他提出建议,就有可能抓住客户并获得新商业机会。
勇敢跨界拥抱合作
传统金融机构应该敞开胸怀,拥抱大数据,拥抱一切有利于自己的数据资源和数据合作。
不久前,《中国电子报》记者采访了用友集团高级副总裁郑雨霖,他坦言,正在向互联网金融服务转型的用友目前正在构建自己的数据渠道,在金融业务方面,从企业支付到企业供应链金融、企业理财以及企业征信等都是用友的业务方向,而在推动这些金融业务,虽然用友有多年企业管理的经验,但用友不是金融领域的专家,所以用友选择与金融机构、行业龙头企业进行合作。事实上,互联网金融是一个跨界产物,对于每一类机构都需要更开放的心态和开放的思路。
来自华夏银行、现在担任百度金融事业部总经理的杨进坦言:“互联网金融和传统金融不是谁要颠覆谁的问题,也不是颠覆和被颠覆的关系,互联网金融发展迅速,给社会带来更多的好处,同时也产生一些挑战和问题,解决这个问题,需要更多的融合,传统金融和互联网金融很多方面是互补的。”
蚂蚁金融集团首席战略官陈龙同样坦言:”互联网金融不可能颠覆传统金融,互联网金融与传统金融是互补的关系,金融机构自己核心的竞争力,包括甄别风险定价的能力,长期积累出来的信誉,处理复杂交易的能力,所做的是‘大’金融服务。互联网金融的优势是前段渠道上,它可以通过渠道更容易获得客户,为长尾用户提供普惠金融的服务。”他同时坦言,以数据为例,现在中国已经有8家公司获得新的个人征信产品的许可,这些企业所提供的产品是数据服务,与传统的金融不同,他们之间可以进行更多的合作。
事实上,很多后来进入互联网金融的跨界者都对传统金融张开了怀抱,对于互联网金融抱着“敌对态度”的传统金融,也应该敞开胸怀,真正拥抱大数据,拥抱一切有利于自己的数据资源和数据合作。毕竟大数据所带来的透明、高效、低成本的金融服务是历史的车轮滚滚向前,势不可挡,传统金融机构必须跳到这个大数据这辆战车上,顺势而为,才能成为大数据时代的金融赢家。
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