大数据，开启数字金融“掘金”新时代

随着云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术市场的快速发展，大数据应运而生，并在近两年呈现爆发式发展，根据赛迪顾问统计，2013年中国大数据应用市场规模67.8亿元，同比增长高达98.2%。金融业作为国内信息化建设基础较好、数据集中度较高的行业，对大数据的应用需求自然也处于领先地位，目前金融业大数据应用市场规模在整体市场中的比重约为19%，仅次于互联网与电信行业。加快促进金融业务模式创新、推动金融机构客户服务由被动转向主动，以及提高金融风险的分析、预警与防范能力将是大数据在金融领域的重量级应用，(CDA数据分析师培训)并且将从其中挖掘大量新的机遇与“财富”。
 
　　以客户资源和信息数据库为基础，运用大数据技术的深度挖掘分析正在加速推动金融业务模式的创新发展，如以阿里小贷、第三方支付、P2P、网贷、众筹融资、余额宝等为代表的互联网金融可以说是大数据在金融业中创新应用的重要成果，其中余额宝更是创造了国内公募基金快速成长的神话。互联网金融在冲击传统金融运营模式的同时也创造了大量新的商业机会，加快推动了传统金融机构业务创新的步伐，推出了相应的投资理财产品和小额贷款产品以满足客户的需求，创新了人们的理财、融资观念与方式。在保险领域，通过大数据对个人生活、工作、习惯等数据的分析，也可以创新现有保险费率的计算模式。
 
　　通过大数据技术对企业内外部数据源进行分析，探索和挖掘客户需求，分析客户的交易习惯、交易额度和交易频率等，可以有效的扩展金融机构现有客户视图，将数据资源转化为实际的洞察力，形成更加科学、精准的营销和服务模式，提高决策和客户服务可靠性，帮助金融机构更好的为客户提供全面、个性化、贴心的服务。如中信银行信用卡中心通过部署大数据分析系统，实现了近似实时的商业智能和秒级营销，运营效率得到全面提升，每次营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天，交易量增加了65%，不良贷款比率则减少了0.76%，客户的满意度和忠诚度也得到了明显提高;而通过个人位置信息的挖掘分析，则可以为金融企业的营业厅、自助服务厅选址提供更加科学、准确的依据。
 
　　强化风险管理是大数据在金融领域的又一核心应用。通过大数据技术构建信用评级模型，分析客户还贷记录、信用调降记录、收入水平及其他商业活动信息，可有效评估借款人或信用卡申请人的资信水平，发现引起贷款风险的诱导因素，从而降低金融机构的授信业务风险;通过大数据技术建立信用欺诈模型，可帮助金融机构发现潜在的欺诈性事件，开展欺诈侦查分析，预防和控制资金非法流失。2013年银监会制定下发的《中国银监会监管数据标准化规范》则更是为大数据在中国金融领域的应用创造了非常有利的条件，其不仅为监管部门利用大数据拓展监管视野，防范系统性风险和区域性风险提供了依据，并且还可指导金融机构进一步开展数据治理与梳理信息系统间的关系，完善自身风险防控体系，提升经营管理的水平。