大數據金融總結

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大數據金融總結范文第1篇

大數據技術概念及銀行應用的重要意義

大數據技術相關概念

大數據（Big Data）是一種在當前信息爆炸以及互聯網不斷發展背景下提出的關于非結構、半結構和相關關系數據的統稱。當前大數據技術不僅是實體數據，而且包括相關的數據庫、云計算等技術。在大數據背景下，銀行企業將過往十幾年間積累的客戶數據、企業行為、政府行為以及國家經濟行為統一集中在一個數據庫中，利用相關關系來分析所需要預測的經濟問題和進行金融數據統計。當前大數據主要以下三個特點，第一是數據的整體性，大數據時代的數據信息不再是隨機樣本，而是整體樣本，包括所有的經濟行為；第二是數據的龐雜性，大數據不再執著于數據收集的精確度，而是利用整體數據來分析和計算；第三是數據的相關性，不僅利用數據的因果關系，更多的利用相關關系來計算概率。

銀行應用大數據進行經濟分析的重要作用

對于銀行等金融機構，使用大數據技術可以起到以下幾個重要作用。

提高經濟預測能力：大數據技術實現了對未來短期內的經濟行為的預測，大數據帶來的不僅是對過往經濟的總結，還能夠讓銀行在龐大的相關數據中分析出未來的經濟發展趨勢。因此銀行使用大數據技術可以提升經濟預測能力。

實現金融統計管理智能化：通過大數據以及其配套計算機、互聯網技術，讓銀行可以將不同的數據進行系統自動聚類和信息清洗，優化數據統計結構，實現對不同數據統計的智能化管理，建立科學化的宏觀預測和金融統計工作。

完善風險規避能力：通過大數據技術，銀行可以完成更加精確地戰略布局，大數據的經濟分析概率可以幫助銀行更好的搭配資金結構和營業結構，通過金融組合來完成對潛在市場風險、宏觀經濟風險以及國際金融風險的規避，降低金融危機對銀行的沖擊。

大數據時代下銀行構建分析統計系統的應對措施

解決數據統計問題

對于當前銀行機構的數據統計方式。應用在經濟預測和金融分析中還存在不少問題。在數據技術上，銀行缺少動態數據的統計工具，對于市場數據的實時變化缺少挖掘和采集渠道；數據的分析和整理模型工具還需要進一步優化，提煉系統對數據聚類程序和數據源的判斷能力；加強對非結構化數據的應用能力，完善對財務報表、賬簿等結構數據與經營中的非結構零散統計數據的對接，另外要提高對圖像、影音等隱藏信息的統計能力；加強與現代電商之間的金融數據合作，強化全社會體系下的大數據分析能力，健全信息共享機制。除此之外，還要進一步加強信息收集過程中的安全防護，合法收集數據，防止客戶隱私數據流出，強化互聯網技術條件

完善數據分析技術的頂層設計

建立能夠立足經濟預測和金融統計的大數據技術，銀行必須從頂層設計方面進行專業化的設計。銀行需要成立專門的大數據技術研究機構和管理部門，負責針對大數據技術、系統開發、功能設計以及金融專業參數計算等工作，制定詳細的工作計劃。然后通過系統的會議，制定大數據技術以及大數據金融產業的發展重點以及制度保障，推動并開發硬件設施、軟件工具以及分析工具，加強大數據系統的專業組織與管理，探索大數據技術在經濟預測以及金融數據統計中的應用方向和應用方式。最后是完善大數系統在銀行總行以及各分行之間的數據聯合，完成數據的儲存和管理，建立從總行到分行到地市支行再到縣區支行的數據庫結構，最終實現大數據系統在銀行各級部門中的布局。

加強專業經濟預測、會融分析功能研發

大數據技術在銀行業中的具體應用歸根結底還是要落在與金融業有關的業務方面。對此，銀行管理者必須加強對大數據與經濟領域應用的融合。比如，銀行可以借鑒瑞士銀行已開發的大數據系統，使用“定向算法文本分析（簡稱DATA）”技術，利用大數據為基礎對經濟的運行狀態進行預測分析，通過計算客戶的資金流通預測客戶對經濟的感情態度，然后再給出“積極/消極”或是“樂觀/悲觀”等態度概率，從而加強對未來幾個月內經濟走向的預測。

大數據金融總結范文第2篇

隨著大數據時代的全面到來，不管是市場環境還是相關的經濟主體活動都發生了較大程度的變革。與之密切聯系的金融專業教學研究也在此基礎上面臨著新的挑戰，教學形式、課堂重點以及日常的學科滲透等，都需要結合現階段的大數據特征進行調整。老師們借助大數據思維支持的相關技術，對以往教學實踐中的突出問題進行了改正，也為新形勢下的金融教學提出了改進和提升的新思路。

關鍵詞：

大數據思維；金融學；運用策略

一、前言

金融學所研究的領域與大多數的應用型經濟學一樣，博弈性與時效性特點相當明顯，從事金融學研究的學者以及任教的老師們，都需要經常性的對市場、買賣關系雙方以及經濟大環境給予關注，才能保證自己在金融學研究的所作所為是不落伍的、有現實意義的。金融學是一個復雜的知識系統，不僅包括大量的經典經濟理論、數據指標，還涵蓋多種分析經濟問題的、解決經濟問題的實踐性方案，這對于每個從事金融學研究和學習的人都是不可或缺的。金融學是一個與資金財富掛鉤的專業領域，相關的期貨期權、證券股票交易、銀行業、保險業等等的知識都是需要人們將雜亂、海量的數據分門別類，并做好統計與監測，用數字以及指數的變化來實現對成本、利潤、風險的經濟要素的控制。由此可見，數據是金融學研究的主要對象，這些數據的有效性、有序性、規律性等等，都需要金融專業人才進行探索，相關的教學工作也需要以此為基礎合理的展開。

二、大數據思維在金融領域以及金融教學中的滲透

大數據又稱巨量資料，現階段飛速發展的經濟以及復雜多元的經濟環境都為金融行業工作者的日常工作造成了較大的困難，人們需要把雜亂無章的數據從各個社會角色和不同地域收集上來，并利用科學的算法將其整合成為具有經濟學含義的表現形式，以此來反映和指導經濟生活。在大量的數據面前，人們的工作顯得尤為關鍵，合理有效的統籌和控制是把握經濟脈搏的重中之重。結合這樣的現狀，從事金融學研究的學者以及高校老師們，還需要把握時代特征，積極的引進和應用大數據思維衍生的數據處理系統、交易操作系統嗎，以及金融管理預警系統，用大數據的思維來指導自身的研究與教學。特別是高校的金融專業教師們還應該有目的、有步驟的轉變金融專業研究和教學方法，增加學生與大數據直接接觸的機會，用有預見性的眼光提升高等教育階段工作的實效性。在一些經濟文化比較發達的地區，大數據思維已經進入了部分院校的課堂，一些老師也已經將大數據所包含的解決問題的思路、數據分析途徑以及代表先科技水平的數據處理平臺等等相關要素灌輸給了學生們，金融專業的學生也在這種教學內容和教學模式的雙重改進中獲得了走在時代前列的專業學習。除此之外，人們會發現還有一些區域或者院校的金融專業教學創新仍然存在一些不可避免的問題，類似的小瑕疵不僅不能夠實現其貫徹大數據思維的初衷，還很有可能對學生學習形成誤導，擾亂老師們的引導體系，對金融專業教學研究形成危害。比如，一些院校投入大量金錢購買了近些年的金融專業知識數據庫，并在系統平臺上達成了多校合作共享，但實際上，鮮有學生知曉這一資源，更少有人使用，校方的疏于引導和宣傳，不僅導致了資源的浪費，還阻礙了學生專業領域的學習和探索。另外，有的院校在金融專業的教學模式與內容仍然過于陳舊，相應的教學改革、課程改革并不能與現實的經濟環境、市場環境形成一致的步調，這不僅喪失了該等教育人才培養的現實價值，也將會使自身教學活動逐步陷入困境。因此，在進行金融學研究時，人們不僅需要找準金融領域的發展脈搏，還需要及時的將新的元素注入到現實教學活動之中，不斷完善硬件設施的同時，積極進行教學模式的調整，這才能夠保證金融專業人才培養的靈活性與精準性。

三、大數據思維在金融學研究中的運用

(一)注重以人為本，保證大數據元素加入金融學研究的合理性

大數據是借助高精尖的數據分析工具而產生的，因此，金融學研究以及金融專業教學的改良需要將先進的設備工具和合理的人為操作結合起來，防止因個別的技術漏洞造成數據泄露、分析干擾等不可逆的錯誤，同時也為金融領域人才的日常工作提供便捷與高效的支持。老師們在進行金融相關專業的教學活動時，需要尤其的注意的就是以人為本。大數據工具以及思維并不能夠完全取代人們的自主思考和全局把控，因此人們需要在不斷培養大數據思維的同時把握好自身位置，做到既不過度依賴也不過分排斥，用合理的工作方法和教學方法去協調人數大數據時代特征的關系。老師們在研究教學改良的過程中應該做到循序漸進，逐步的將大數據的概念以及大數據思維灌輸給學生，用適當的案例去向學生闡釋大數據背景下的變革，在他們心中形成對大數據比較系統和客觀的認識。大數據思維的培養和形成需要站在科學的基礎之上，老師們在過程中需要將“人”作為先進技術和模式改良的出發點和落腳點，注重人的能動作用，從而讓學生利用自身所學合理的應用數據庫、實現數據共享，并在金融領域做好資本管理與風險控制，體現人在處理經濟關系時的靈活性與巧妙性。

(二)將大數據金融環境與相關研究有機結合

大數據金融環境依然在人們所處的經濟環境中發揮作用，個人投資理財、企業的融資、銀行保險業的系列活動等等都在利用高速的信息傳播技術與數據分析功能。與之密切相關的金融專業教學研究也應該將這些具有代表性的技術搬上課堂，幫助學生形成由感性到理性的認知變化。常規的金融專業教學以課本知識講授和模擬交易實習為主要表現形式，如今，大量的數據分析整合工具進入校園，老師們有義務在有限的時間內讓學生對新事物進行了解和應用，以免造成學生所學技能與現實職業崗位需求脫節的尷尬。學校購買的數據庫或者與區域內其他高校達成的數據共享體系能夠用于學生的金融問題探究，這種自主學習的形式也能夠在一定程度讓學生脫離束縛，滿足自身個性的學習需求。另外，老師門在日常教學過程中也可以向學生推薦與大數據技術有關的知識論壇或者專業網站，方便學生在感興趣的前提下能夠進行自我學力的完善。由大數據引起的金融領域的變革、相關設備的更新換代以及一些因大數據受益的典型企業案例都可以成為老師們向學生推薦的參考知識，這種全方位、多角度的刺激能夠有效幫助學生形成大數據思維，方便接下來利用更具優越性的全局思維分析金融專業相關問題，同時由于當下經濟形勢與市場環境的不斷更新換代，學生們的大數據思維以及市場敏感度也會形成持續的優化。

(三)增加大數據思維以及工具的應用比重

大數據形勢下的經濟管理活動與以往相比對技術設備的依賴更重，這一方面代表著高端智能的科技開始越來越深入的服務于社會生活，一方面也在提醒人們需要特別把握好人人工與智能的關系，強調人的主體地位。在金融專業教學方面，學校以及老師們應該重視有關的系統以及教學工具的引進，為學生的思維培養營造有益的環境。比如數據庫的使用權、模擬交易系統的應用、學生個人數據存儲空間等等都是大數據環境下所產生的。老師們需要幫助學生熟悉這些高科技的產物，并盡快的達到熟練應用的程度，這不僅是現階段對高等教育人才培養的要求，也出于學生經濟思維、專業能力完整性的考慮。在金融專業教學課堂上，老師們還可以創新性的將大數據思維這種規模化、集成化的顯著特點滲透在學科教育的方方面面，不必拘泥于所謂概念或者定義，適當的學科交叉與思維活用能夠為老師和學生的研究和學習帶來新的思路，同時也有利于他們在創新性的探討中或者自身學術以及能力上的提升。過程中對于大數據思維以及觀點的講解并不能夠得到準確的量化，但老師們有重點的突出能夠使學生在受教育階段較早的感知到現實經濟社會的整體發展態勢，并能夠在此基礎上為自己的階段學習和未來職業規劃形成一定參考，這對于學生的長久發展來說是十分有益的。

四、總結

“大數據”是未來市場經濟和社會發展的趨勢，人們需要敏感的把握環境以及現實需求的變化，在動態的、多變的策略調整中尋找有益于自身穩步發展的狀態。老師們在進行金融專業教學的過程中可以將傳統的優良經驗和新興的事物與模式有機結合，用合理的策略去消化吸收新形勢下具有先進性和優越性的技術與思維，從而在教學過程中向學生傳達現階段人才培養導向，有效的指導教育教學活動。院校、老師以及學生的通力合作能夠使他們在新風向的指導下各自受益并形成合力，使教與學的活動形成良性循環。

作者：劉念 劉一沙 單位：湖南工業職業技術學院

參考文獻：

[1]何奎.基于大數據時代的卓越金融本科人才培養體系的構建研究[J].高教研究與實踐.2015(13)

大數據金融總結范文第3篇

關鍵詞：互聯網金融；中小企業融資生態；大數據；區塊鏈

中圖分類號：F830 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）015-000-01

一、中小企業融資困境

中小企業因規模小、經營不穩定、資信等級低、抗風險能力弱等天然缺陷使其無法從正規金融機構獲取充足的融資資金[1]。另中小企業相較大企業資產少，擔保、抵押難，傳統金融機構由于信息不對稱，會將未來風險以高融資成本形式體現，導致中小企業融資更加困難。

中小企業在發展階段資金需求較大，大多依靠自身資金積累或民間高利借貸，融資成本高且融資渠道窄，資金來源靈活性差，財務風險容易增加。

二、現存互聯網金融弊端

過去一兩年，互聯網金融野蠻生長，良莠不齊，廣大投資者蒙受損失。大部分P2P網貸只是傳統金融互聯網化，并無大數據搜集和專業投資分析能力。對中小企業融資，仍提供抵押擔保，融資成本并未降低。不少平臺變相非法集資，利用已有資金池開展信貸和理財業務，造成風險積聚，導致資金鏈斷裂。這些對投資者的欺騙致使部分失去信任，進一步惡化中小企業融資。可以看出，這些現存互聯網金融并未改變信息不對稱現狀，因而需要探索適宜我國中小企業融資的新模式。

三、降低信息不對稱的互聯網金融新模式

網貸平臺在無專業機構支持，無大數據分析，無新技術引導下，只是將單個公司或金融環節互聯網化，無法利用整體優勢改變信息不對稱，而使投融資信息透明，降低成本，提升效率。為此，筆者認為，未來可通過三種改進后的互聯網金融新模式來改善信息不對稱問題。

1.互聯網金融生態

構建以傳統金融機構為主的多機構協同參與的互聯網金融生態。傳統金融機構在風險控制、金融產品設計、資產管理等領域有深入研究及專業優勢。同時傳統金融機構成立中小銀行，結合線下團隊廣泛實證調研，探查走訪，利用專業優勢識別特定風險。多機構包括互聯網理財、第三方征信平臺，電子銀行、移動支付體系，會計師事務所等，其掌握的信息深入居民生活及企業生產各方面。在此基礎上，將金融機構現有內部流程和生態結合專業優勢，進行分工并整合外部資源形成新的互聯網金融生態，這種生態的構建使互聯網金融具有市場自律自治功能。

建立該生態是將傳統金融機構、外部專業機構與互聯網技術融合，而專業化和精細化分工使各主體能專注于專業領域，整合資源和數據，完善針對中小企業的征信體系。從而企業具體經濟活動的信息和數據都能如實采集和反映，更好為金融機構設定融資額度，降低信息不對稱。

該生態并非是壟斷或靜止的，其包含各專業機構間競爭。利用競爭使各機構追求自我利益最大化，從而更好地整合資源，形成策略性趨勢互動及合作，最終轉化成外部高質量金融服務，滿足中小企業需求。

2.基于大數據下的電商金融

電商金融利用第三方支付平臺，對平臺內中小企業通過對其上下游交易、運營、銷售、財務、客戶、物流、企業信用監測等數據指標的挖掘，分析中小企業運營、財務、創新力等行為，挖掘出有價值和潛力的中小企業[2]。利用大數據，設計和制定運算模型，結合企業需求制定合理融資范圍，提供全面金融服務。

大數據分析是建立在企業歷史數據基礎上來預測其未來的，企業良性發展也是建立在對歷史交易的有效保證上。因此企業包括交易記錄在內的歷史數據客觀反映其真實能力，為投資者提供有效的參考依據。

以螞蟻金服為代表的電商金融在近兩年發展迅速，自2014年10月正式成立以來，螞蟻金服借助阿里巴巴、淘寶等平臺，利用風控模型，分析各商戶近6個月交易數據，并以月為單位動態調整商戶貸款額度，對平臺內包括淘寶、天貓網商等近6000萬中小企業提供貸款服務。

3.區塊鏈技術

區塊鏈作為未來互聯網金融發展方向，目前得到世界幾大銀行和多國政府關注。其根據共識算法，利用全網記賬將每段時間內通過該技術實現的各項交易記錄下來，要求每一個節點都記賬并核對，蓋上時間戳。在交易流程中，以加密方式進行點對點交易，實現去中心化，在節省交易中介成本的同時，形成公開賬本。由于在每筆交易中需要網內所有節點共識認證，因此利用區塊中的全網記賬，可有效識別未來所有企業交易信息，構筑基于區塊鏈技術的去中心化信用體系，并利用體系中某一單個企業的信用情況為其融資，從而有效避免投融資雙方信息不對稱情況。

四、正視互聯網金融新模式與中小企業融資關系

互聯網金融存在局限性，即使是新模式本身。局限性不僅來自科技和監管，更多是個體趨利性，個體利用科技和監管漏洞通過隱瞞或欺騙來制造信息不對稱而獲得更大利益。因此需要正視互聯網金融新模式與中小企業融資關系，其不能徹底消除局限性，但可通過不斷探索與完善科技和監管來減少這種局限性，就如互聯網金融新模式一樣。

1.互聯網金融局限性

就目前的科技水平，互聯網金融始終存在信息不對稱。電商金融大數據并未包含商家的社交數據，而其對信用評級也至關重要。很多中小企業融資后資金去向無法利用大數據進行確認。因此仍然可能利用虛假交易和證據隱瞞誤導信用平臺甚至欺騙投資者，就如電商金融中刷單和虛假交易的存在。

2.堅持探索完善新模式

互聯網金融為投資方實現多類型資金配置，為融資方提供多渠道融資便利。信息不對稱在目前確實無法徹底解決，只有利用現有大數據技術和相關從業人員專業性，盡可能降低融資難度。

中國互聯網金融協會的成立將從行業行政監管和市場自律兩方面對互聯網金融進行整治和完善。在未來，仍將堅持探索和完善互聯網金融新模式，不斷試錯總結經驗，對不宜推廣的模式采取小額試點，逐步完善；對以區塊鏈技術為代表的新科技，尊重發展，合理監管。

五、結論

中小企業融資難在于投融資雙方信息不對稱，近兩年互聯網金融發展并未有效降低該不對稱。基于專業化的互聯網金融生態體系和大數據下的電商金融及區塊鏈等新模式在未來或許是改善中小企業融資困境的有效途徑。未來將依賴科技進步及完善監管來弱化個體趨利性影響，真正降低信息不對稱，服務中小企業。

參考文獻：

大數據金融總結范文第4篇

從來都不缺數據、一向以“高富帥”形象出現的金融行業被認為有足夠實力玩轉數據。那數據帶來的苦和甜、喜與憂是否真如外界所假想？要找到答案，需要與從業者們進行一場坦率的交流。“以前走過彎路，現在意識覺醒，未來需依循章法”，在達成共識后，金融業里有志發揮大數據威力的IT、業務決策者們已經起航。

領悟數據標準

國家開發銀行營運中心前處長、中經安信息科技公司現任總經理邱勝利在銀行核心業務系統建設領域有超過16年的經驗，他主持建成了國內第一個銀行業務系統。邱勝利承認，在銀行業中，對數據的利用存在“調子定得較高，實際使用還有一定差距”的痛處。

在系統建設過程中，邱勝利感受到的挑戰很多：“數據亂象，缺乏數據標準，導致單純的數據集中意義不大，即使系統建成，數據仍然無法得到有效利用。”

數據應用的瓶頸在于數據采集標準不規范，導致無法互聯互通的數據孤島遍地皆是。為此，國家開發銀行特意成立了一個數據標準部門，按照真實的業務格式設定標準，對舊的數據進行移植和清洗，新的數據則搭建數據采集平臺，底部打通，各個業務部門統一獲取數據。

“一個大型集團的IT主管曾向我訴苦，數據根本沒法統一采集。試想，一個規模較大的銀行會有上百個業務系統，如果這些系統不統一按照標準采集數據那將多么可怕，數據的完整性、可靠性、安全性更是空中樓閣。”邱勝利指出，數據清洗和系統的靈活性也很重要。由于行業規則的頻繁變動和嚴格的合規性要求，銀行數據系統需要及時調整，“一個有威信的數據平臺就像一棵樹的主干，新老業務系統就像這棵樹上的枝葉，可以不斷分杈生長”。

證券行業同樣經歷過數據標準的陣痛。首創證券有限責任公司技術總監伏勁松感慨道：“以前受帶寬和處理能力所限，證券行業采取多種數據描述語言，各顯神通，接口互不兼容。”所幸的是，現在這些限制被打破，數據描述語言也因此通用。“目前，所有上市公司的財務報表都要求用XBRL（可擴展商業報告語言）語言編寫，金融行業的數據通用標準基本成型。”

大數據應用的層次感

回顧以結構化數據為主導的數據利用過程，不難發現數據讓金融業痛并快樂著。時間的步伐往前走，數據的表象也在發生變化。

正如英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙所形容的，舊認識是“數據是稀缺資源”，這直接導致“數據小農”心態，即揀著測、挑著存、采著樣來處理。大數據觀是數據沒有累贅，應具備全樣性和全量性。這種急劇的變化使得大數據的利用更為復雜和艱難。

來自用戶的聲音表明，金融業各個細分領域對大數據的駕馭能力已現差距——賽迪顧問調查結果顯示：銀行對于數據的管理、應用、安全方面的需求迫切，現階段數據起輔作用；保險行業對數據的利用程度較高，由“集約化使用”向“智慧使用”邁進；證券業和期貨業數據利用力度不斷加大，將從客戶服務滲透至業務層面；支付行業困惑于如何使用數據。

在中國民生銀行電子銀行部北京運營中心總經理馬景麗看來，銀行追求標準化和規模化的經營模式。這其中，數據的應用發揮了重要作用，數據營銷和事件營銷已不神秘。但“我們應用的數據和事件還局限于內部的存量數據。應用場景比較簡單：在數據倉庫里定義一些規則，客戶有大額支出，或理財產品到期，這些事件都會讓資料信息彈出來，我們就跟蹤做二次營銷；中國人民銀行通知超級網銀要停兩天，我們會通知客戶提前處理資金”。

她意識到，這些跟大數據差距甚遠，銀行業務發展的數據，目前主要基于結構化數據，“我理解的大數據應該是除了財務數據以外，增加客戶的行為數據”。領導關注大數據，但對“大數據對業務的支撐效果”不明確，不懂怎么投入，不懂怎么引進技術。“數據仍只是一種輔助工具，不是決定成敗的關鍵內容。”馬景麗認為，要解決這個問題，必須讓決策人員明確回報，能規避什么風險，也需要教會業務人員如何使用新系統，畢竟在銀行業，大家是很愿意投資和應用新技術的。

國內保險行業最早的大數據掘金者之一、德華安顧保險董辦主任王洪濤表達了對國內保險行業對大數據集約化使用向前再跨一步的希望：“集約化使用是把客戶數據、交易數據和接觸數據進行邏輯歸并，消除信息孤島，從而提高業務處理效率，更好地控制風險。在這方面，保險行業內的認識已經比較深刻，都已有所行動。2009年，我在陽光保險集團主持的客戶信息基礎庫建設，建立了跨產壽險的客戶統一視圖；我現在參與籌建德華安顧人壽保險公司，在系統開始搭建時就做到數據的集中。”

下一個階段是智慧地用，這意味著“利用數據挖掘，發現保險行業內的新知識，從而將保險行業的數據墳墓轉變為金礦，形成獨特的核心競爭力。在這方面，保險行業仍然處于開拓期。”

王洪濤介紹，國際上，保險行業的大數據智慧應用集中于以下方面：客戶細分、人甄選、營銷響應、交叉銷售和二次銷售、欺詐監測、流失預警、客戶挽留等。在國內保險行業，他已主持了一些保險大數據智慧應用的項目，主要集中在客戶細分、人甄選、交叉銷售、客戶體驗等方面。他從2010年開始，在陽光保險集團主持建成了數據挖掘系統，這在保險行業是創先河的，并開展了許多保險大數據智慧應用的項目，培養出了國內保險行業的第一批數據挖掘師。他希望自己的成功經驗可以在同行業內復制和推廣。

銀河證券信息中心主任技術總監唐沛來剛剛從華爾街歸來，通過實地考察，他感受到了國內外證券行業在大數據應用上的差距。

“國內證券行業的大數據應用目前更多地針對結構化數據，主要應用于客戶服務，比如我們根據客戶的買賣信息來分析他的投資偏好，從而推送不同的投資建議。而國外對沖基金的量化交易已經充分將數據利用起來。”唐沛來詳細介紹了量化交易是如何將數據與交易指令的生成和執行緊密關聯起來的——量化交易把注意力從大勢的漲跌上移開，將某只股票近十年的行情數據調出來，結合最新的財務報表，當下的新聞事件、政策這些包含結構化數據和非結構化數據的信息，進行計算，并根據預先設定好的數學模型判斷是買入還是賣出。

“由于外界數據的波動性，量化交易需要隨時抓取最新數據，數據模型會根據交易狀況不斷進行調整和完善。”唐沛來認為國外量化交易已經實現了大數據對業務的驅動，“數據模型的準確性和速度都至關重要。為了追求3ms的數據傳輸時間的改進，有對沖基金專門在紐約和芝加哥之間架起了微波衛星。誰先完成數據的處理過程，誰就占有先機。”

唐沛來表示，銀河證券也在嘗試深化大數據的應用，“以發送給股民的預測報告為例，我們會使用更多的數據來支持該報告，不光是行情數據、財務報表數據，還有從社交媒體，如QQ、微信那里獲取并經過處理的數據，分析大眾的情緒，獲悉哪些詞代表正面，支持上漲，哪些詞代表消極”。

至于以散戶為主且風險較大的期貨行業，數據的利用更直接地表現為CRM和個性化服務。“期貨公司會建立客戶服務中心，進行客戶數據分析和數據挖掘。對客戶進行分類，并確定新開發客戶的目標，還會根據現有客戶的盈利率進行分析，為客戶提供不同的投資服務。”中國期貨業協會信息部主任劉鐵斌指出，目前國內期貨業利用數據在客戶開發方面的力度較大，但后續的客戶服務沒有跟上。

在業務層面，劉鐵斌認為，客戶數據對業務的推進，以及量化和高頻交易在期貨市場的應用都將是大數據價值在期貨行業的重要體現。

第三方支付是金融業的新興勢力。來自快錢支付和拉卡拉支付的業務人員表達了希望將自有的大數據與實際業務結合起來的愿望：“支付公司擁有真實的海量交易數據，完全可以在將數據清洗后，為銀行提供金融服務參考，比如根據企業的進出賬，進行信用評級，作為發放貸款的依據。根據個人的消費活躍度，推薦理財服務等。”但支付行業對半結構化數據和非結構化數據還沒有形成系統認識，商業模式也沒有明確，“我們會給用過拉卡拉終端的客戶打電話或者發短信，介紹促銷活動，或者給商家打電話，聯合開展促銷活動，以促進刷卡量，而拉卡拉的收益就是手續費。這是一種低層次的數據應用，我們希望能找到更聰明地應用數據的方法。此外，我們還頭疼于哪些數據是有效的，如何將這些有效數據過濾出來”。

平臺上的雙贏

“從使用方的角度來說，大數據的集中、清洗、管理，尤其是如何通過分析與業務結合起來，是我們對大數據的迫切需求。”劉鐵斌代表應用方將用戶需求擺了出來。這些需求明確指向“技術廠商應深刻理解大數據的內涵，提供具有說服力的整體解決方案”。

作為一家端到端大數據解決方案的提供商，英特爾從兩個層面理解大數據：一個是廣義層面的，一個是狹義層面的。“從廣義層面來講，大數據是一個通過數據驅動業務發展的理念，比傳統的BI更加強化這種理念。對企業來講就是開源節流，開源指的是怎么用數據創建新的業務，獲得更多的收入，節流指的是怎樣管理好企業內部的運營流程，節約成本。金融業屬于服務行業，在服務行業里面最關鍵的是大數據的價值杠桿，即怎么樣去做好客戶的精細化管理和精細化刻畫。”英特爾數據中心軟件部大數據產品技術顧問黎超闡述了英特爾心目中的大數據涵義，“從狹義層面來講，大數據并不是一個新概念，它的復興受到兩方面因素的影響：一是獲取收集數據的成本大幅降低，二是企業深刻認識到數據是一種資產，以前在數據清洗的過程中，限于持有成本，對數據的屬性有所取舍，但新形勢下的新挖掘和分析可能會需要那些被舍去的屬性。長期保留原始數據格式的重要性已得到公認，因為一旦有新的業務需求，可以利用原始數據再次進行數據加工和數據分析。”

大數據的意義和它的關鍵屬性直接對數據平臺的建設提出了更高的要求。英特爾將這些挑戰進行總結，以期為行業發展提供借鑒。

“第一個是數據持有成本，這主要是硬件成本。就算是金融行業這樣的資金大戶，在遭遇PB級數據量所需的數億元投資時，仍會‘一身冷汗’，因此要堅持大數據的持有成本可控，尤其是低價值密度數據持有成本要可控。”黎超指出，企業運營數據，價值密度相對較高，但伴隨著互聯網對傳統行業的改造，越來越多的企業導入來自互聯網的相關數據，這些數據大部分屬于低價值密度的數據，單看某一個網頁或者單看用戶某一次點擊行為沒有任何意義，只有把數據積累到一定程度分析才有結果，此時就應該在盡可能滿足分析的前提條件下，盡量去降低硬件成本。

第二個是軟件成本。“很多企業感嘆，我們被軟件廠商綁架了，因為要不停地進行巨額的軟件投資以跟上新技術的發展步伐。從互聯網行業的成功范例來看，可推廣的模式是開源與商業化相結合。”黎超表示，開放可以讓用戶能夠建立完整的知識體系，商業化則能引入競爭，在開放與商業化結合的平臺上，新技術的發展會讓用戶和解決方案提供商實現雙贏。

第三個是系統必須在最初就具備彈性。大數據的增長速度之快，使得企業無法在部署之初就做好宏大的規劃，也無法一次性投入巨大的建設成本。“用與時俱進、按需分配來形容系統的不斷擴容很合適，大數據系統的建設與數據的增長匹配，成比例發展，這是大數據與云計算結合的體現。”

第四個是統一不同來源數據的物理存放和數據的再加工。前者是為了方便數據的讀取，形成對數據的完整視圖。后者指的是業務發展要求不停地把不同來源的數據進行重新組合，生成新的數據模型，來反映經營狀態，指導經營需求，這就意味著大數據平臺要能夠把異構的數據統一，長期存放在一起。

英特爾所提供的解決方案體現了其對大數據平臺挑戰的深刻理解。“英特爾在企業應用大數據應用的角色上，對自己的定位是企業大數據端到端的軟硬件基礎平臺層的供應商。傳統意義上，英特爾是芯片廠商，主要提供硬件。英特爾逐漸發現一個問題，單單提供硬件離客戶太遠，很多情況下解決不了用戶的實際需求，因此英特爾調整了自己的思路和做法——建立生態體系，靠近用戶，提供軟件平臺。英特爾發行版Hadoop軟件就是一個很好的例子，它結合了商業化技術和開源技術，足以支撐企業的大數據應用。” 黎超強調在英特爾為大數據提供的強大硬件支撐，如芯片、服務器、存儲和網絡之外，英特爾的軟實力也嶄露頭角。

找到好的數據工程師

賽迪顧問指出，如果利用得當，大數據可在加強風險管控、精細化管理、業務創新等業務轉型中起到重要作用。首先，大數據能夠加強風險的可審性和管理力度，支持業務的精細化管理。其次，大數據支持服務創新，能夠更好地實現“以客戶為中心”理念，通過分析客戶消費行為模式，提高客戶轉化率，開發出不同的產品以滿足不同客戶的市場需求，實現差異化競爭。

“大數據應用的最終決定因素是人，數據科學家的重要性浮出水面，其價值在于在標準層面理解所在行業的業務和具備一定的IT技能，利用好大數據工具。”黎超表示，大家對數據科學家這個角色的期望較高。

“數據工程師所要求的職業技能，計算機技能逃不掉，第二個是統計分析，第三個是機器學習。大數據模型中的發散分析超越了統計專業人員的計算機應用能力，必須由數據工程師來完成。”伏勁松對金融行業的數據工程師求賢若渴，但從人才培養的角度來看，歐美國家數據工程師人才缺口很大，中國這方面的人才儲備充足，但實際應用少，沒有用好這些人才。

大數據金融總結范文第5篇

隨著現代科技的不斷進步，信息技術呈現出跨越式大發展的特點，以移動互聯網、物聯網、大數據和云計算等為代表的新技術應用大幅提高了社會的生產生活效率。而近年來，傳統商業銀行和互聯網金融之間的博弈也已被各界炒至白熱化。互聯網金融生態的蓬勃發展、信息技術的快速變革與商業模式的不斷創新，給傳統銀行業帶來機遇的同時，也對銀行自身的經營理念和模式、信息處理能力提出了前所未有的挑戰。對于傳統商業銀行而言，如何有效利用既存的大數據，在互聯網金融時代突破重圍，以促進自身的轉型與發展成為其需首要思考的問題。

另一方面，隨著利率市場化的不斷推進，利差縮小，市場競爭激烈，業績增長乏力將成為商業銀行發展所面臨的主要問題。除此之外，產能過剩行業貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業遭遇經濟周期下行和結構調整的雙重壓力，經營環境更趨艱難，整體行業信用風險持續攀升，導致不良貸款率逐步攀升。嚴峻的經營態勢促使銀行通過開展大數據分析等方式內部挖潛，以實現“盤活存量、用好增量”，有效提升業績、管控風險，以實現自身的可持續性發展。

二、大數據應用于信貸管理的原因及意義

（一）銀行大數據特點

從大數據特點角度來看，銀行業是一個數據驅動的產業，在互聯網金融時代或者大數據金融時代，銀行信息化進入了一個新的發展階段，即大數據應用階段。大數據應用作為創新的催化劑，正改變著金融業態，并將引起銀行業務模式深刻的變革。由于銀行業大數據應用同時具備體量大、種類多、訪問速度快和準確性要求高等特點，大數據應用將拓寬商業銀行業務發展空間，加速產品創新，通過數據的不斷積累與整合，具體分析客戶需求以推出銀行差異化產品，改變當下銀行產品同質化趨勢。其次，大數據應用將提升銀行的核心競爭力，通過大數據能夠更加有效地評價銀行的經營業績，評估其存在的經營風險，尤其是信貸風險。再者，大數據應用將開拓銀行的經營渠道，使得網絡銀行，電子銀行得以不斷推廣和完善。最后，大數據應用將提高商業銀行的經營管理水平。隨著商業銀行數據分析能力提升，通過對數據進行統計、分析、評估，為銀行業務發展、市場營銷、資產負債管理、客戶關系管理等方面提供有效的決策支持。

（二）銀行不良貸款率現狀

中國銀監會2月15日的2015年第四季度主要監管指標數據顯示，商業銀行不良貸款余額12744億元，較上季末增加881億元；商業銀行不良貸款率1.67%，較上季末上升0.08個百分點。我國商業銀行不良貸款率已連續10個季度上升，由于關注類貸款和逾期類貸款增長較快，不良貸款后續仍面臨較大壓力，信用風險管控壓力加大。此外，受不良貸款侵蝕、凈息差收窄等多因素影響，我國商業銀行利潤增長持續放緩，商業銀行2015年當年累計實現凈利潤15926億元，同比增長2.43%。①

近日，中國銀行業協會、普華永道會計師事務所聯合的《中國銀行家調查報告（2015）》顯示，82.1%的銀行負責人認為產能過剩行業貸款是2015年面臨的最主要信用風險事件，鋼鐵、水泥、建材、船舶、光伏等行業遭遇經濟周期下行和結構調整的雙重壓力，經營環境更趨艱難，整體行業信用風險持續攀升。[1]短期內，利率市場化仍將擠壓銀行的存貸利差空間，這對于長期以存貸利差為主要利潤來源的盈利模式，以及依賴基于此種盈利模式而形成的風險管理模式將產生一定沖擊。在此形勢下，銀行需要不斷尋求安全高效的信貸資產，優化調整信貸結構，利用大數據進行商業銀行信貸資產的管理應運而生。

（三）大數據信貸管理作用

首先，大數據將會改變信貸管理的分析方法，由于個人誠信數據庫的建立，避免了以往到第三方處開具證明，利用抵押，質押等擔保手段的繁瑣與復雜。銀行可以通過大量搜取客戶的誠信信息，并運用特定的運算程序進行信用評級，綜合分析判斷最后決定是否放款。

其次，大數據將影響信貸管理的效率，隨著大數據的普及與廣泛運用，銀行可以采用云計算等先進的技術手段進行分析，效率得以極大提高。

最后，大數據對于商業銀行的信貸管理有利于優化其信貸結構，大數據的計算方法將改變固有的僅依靠企業財務報表及信用報告的信用評級方法，實現評級的多元化趨勢。打破信貸結構中由大中型企業信貸壟斷的局面，解決中小企業融資難的問題。

三、大數據在銀行業務應用現狀

目前，已有多家銀行利用大數據的技術來增強自己的競爭力。中信銀行信用卡中心通過大數據完成了實時營銷；交通銀行通過大數據實現了數據營銷；建設銀行通過此項技術實現了電子商務平臺和信貸業務的結合；光大銀行則以此建立了社交網絡信息數據庫；招商銀行通過大數據來發展小微貸市場。由此，我們可以看出，從大數據概念的引入到在銀行業的廣泛實踐，大數據實際上為中國銀行業的發展帶來了很大的幫助。

在客戶營銷方面，銀行通過大數據的營銷模式可分為交叉銷售模式和個性化推薦營銷模式。中信銀行的信用卡中心實現了實時、歷史數據進行全局分析，風險管理部門現在可以每天評估客戶的行為，并決定對客戶信用額度在同一天進行調整；原有的內部系統、模型整體性能顯著提高。Greenplum數據倉庫提供了統一的客戶視圖，更有針對地進行營銷。2011年，中信銀行信用卡中心通過其數據庫營銷平臺進行了1286個宣傳活動，每個營銷活動配置平均時間從2周縮短到2～3天。再以阿里信貸為例，其主要面向阿里巴巴的普通會員全面開放，無須提交擔保和抵押，僅憑企業的信用資源就可以“微貸”。“微貸”通過網絡低成本廣泛采集客戶的各類數據信息，分析挖掘的數據，判斷客戶資質，用戶可以24小時隨用隨借，商務平臺上的每一筆交易，建行都有記錄并且能夠鑒別真偽，可作為客戶授信評級的重要依據。

在授信審批階段，隨著銀行數據采集范圍的擴大和建模技術方法的更新，銀行已經開始探索采用大數據方式，完善傳統的客戶評級評分模型，優化自動審批策略。其特點在于變量豐富，模型穩定，可將稀疏的數據逐步加工為密集信息。在信用額度及利率制定上，根據大數據產生的客戶風險參數，各項成本參數，市場敏感性參數來設定授信的額度。在交行信用卡中心，最豐富的數據是與客戶電話溝通過程中的錄音數據。錄音數據是典型的非結構化數據，也是典型的“大數據”。一方面，數據不斷累積，而且隨著業務的繁忙，還在不斷加速增長，存儲和管理都較為麻煩，除了存儲備用和少量的人工的質檢調聽外，幾乎沒有其他用途，海量數據大都成了“沉沒數據”；另一方面，語音數據里蘊含了豐富的客戶信息，如客戶身份信息、客戶偏好信息、服務質量信息、市場動態信息、競爭對手信息等，但由于技術的限制，一直沒有有效的分析處理手段，數據的價值無法體現，具有豐富價值的數據卻成了“死數據”。交通銀行信用卡中心的破局之道，是采用智能語音云（Smart Voice Cloud）產品對海量語音數據進行分析處理。智能語音云是新型數據服務平臺，它采用了大規模異構數據的高效存管和流式數據處理機制，實現了海量語音數據的歸集、處理、存儲、調用和分析。

四、大數據在信貸管理中對策建議

（一）大數據自身構建

為加強大數據在信貸管理中的作用，必須首先確保大數據自身構建的完善。大數據具有數據量巨大的特點，這一特點通常會造成與數據分析處理能力的不匹配，這需要加快技術創新，尤其是對基礎設施的創新。大數據的基礎設施通常包括硬件設施和軟件設施，硬件設施主要提高云計算的靈活、動態的IT能力，以實現簡化IT結構、降低管理成本、減少能耗的目的。而軟件設施則主要通過培養一部分能夠熟練掌握大數據應用技術的金融人才，其可以對數據進行實時深度分析，并對未來的走勢進行準確的預測，為決策提供智力支持。

搭建開發式數據平臺，客戶信息和數據是銀行的共有資源，在開發和分享的同時，要注意防范操作風險，保證合規政策的執行與落實。在建立企業級數據倉庫的同時，要建立營銷、風險等數據倉庫，包括分析提供有力的信息與分析支持。為此，銀行與電商平臺可形成戰略合作，銀行業共享小微企業在電商平臺上的經營數據和經營者的個人信息，由電商平臺向銀行推薦有貸款意向的優質企業，銀行通過交易流水、買賣雙方評價等信息，確定企業資信水平，給予授信額度。銀行也可自建電商平臺，獲得數據資源的獨立話語權。在為客戶提供增值服務的同時，獲得客戶的動態商業信息，為發展小微信貸奠定基礎，是銀行搭建電商平臺的驅動力。此外，銀行通過建立第三方數據分析中介專門挖掘金融數據，在銀行與電商之間，加入第三方公司來負責數據的對接，為銀行及其子公司提供數據分析挖掘的增值服務。其核心是對客戶的交易數據進行分析，準確預測客戶短時間內的消費和交易需求，從而精準掌握客戶的信貸需求和其他金融服務需求。

（二）客戶準入定價應用

在此環節中，應重點開發智能人臉識別技術在商業銀行的應用。由于人臉信息有著不可復制、不可盜取、簡便直觀的特點，是大數據時代下商業銀行重要的戰略資源。在技術變革，人臉數據庫識別系統成本降低，識別精度不斷提高的情況下，此項技術在商業銀行領域的潛在價值不斷被挖掘提升，保障安全，節約時間，整合并挖掘數據資源方面具有廣泛的應用前景。在貸款過程中，為避免欺詐現象的發生，可以利用已有的人臉信息進行身份驗證，實現貸款客戶身份認證信息化、智能化、網絡化管理。由于銀行數據是核心的金融數據，應充分考慮在監管要求下的用戶數據安全，在具體應用的功能設計方面，應遵循相關監管政策與行業的規范。

此外，征信是現代金融體系的基礎設施，是傳統行業轉型的內在要求，其本質在于對金融主體的數據刻畫。現行征信體系以央行征信系統為主，具有非營利性，收費僅用于日常運營，是銀行等金融機構主要征信信息來源。通過創新征信模式，如專門針對P2P行業而建的網絡金融征信系統（NFCS）和小額信貸征信服務平臺（MSP）可以更好地發揮征信作用。完善的法律體系是征信市場良性發展的前提，龐大而優質的數據庫則是征信機構的核心競爭力。互聯網征信機構有望憑借海量的互聯網數據、強大的IT技術以及開放創新的思維，建立互聯網平臺征信模式；而非互聯網征信機構則可能依靠多年的風險評估經驗、特色征信數據，深耕區域性、專業性等細分領域市場。

（三）貸后監控環節應用

盡職的貸后管理可以發揮三個方面的作用：一是風險預警。通過有效的貸后管理及時發現風險隱患并快速化解，可以起到降低風險化解成本、減少經營損失的作用；二是存量客戶深度挖潛。應該認識到貸后管理的過程是鞏固客戶關系和業務需求挖掘的契機；三是以管理創造價值。通過抓好貸后管理中的基礎管理工作，可以有效杜絕客戶信用評級中斷、貸款臨時性逾期等增加經濟資本占用的事項發生，直接創造價值。

在“互聯網+”、大數據不斷深化發展的背景下，銀行業需要在激發內生資源的同時，積極借助外力，提升貸后精細化管理水平，補足這塊風險管理的短板。大數據在銀行客戶貸后風險預警體系中可包括單客戶風險預警、客戶群風險預警、風險傳染預警等領域。依托運營商、互聯網等外部數據資源，利用大數據位置定位、情緒分析、實時分析等技術，從償付能力異動和償付意愿異動兩大維度出發，對個人客戶、企業客戶進行多維信息的深度洞察、行為精確跟蹤，實現信用風險多維監控與實時評估。嚴格監控資金流向，把握資金流動規律，對于償付出現的異常情況進行預警。建立適當的大數據貸后風險評估模型，將外部信息與銀行內部信息如資金往來異常信息相結合，建立完整的企業預警信息系統。結合各個風險因素影響等級的不同對風險劃分等級，實行分級管理。

五、總結

信息時代下，數據深刻影響著銀行的未來發展。在中國龐大的人群和應用市場下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成了銀行提高自身競爭力的重要手段。在大數據時代下，傳統銀行需不斷適應其自身的新角色，促進自身的轉型。銀行需要不斷擴大觸角，全面收集、分析、辨別復雜的信息，改變運營思路，審視市場和自身。

在經歷過刺激政策下的信貸大投放、增速換擋中的信貸需求起落、結構調整陣痛期的信貸質量下降之后，細化對銀行的信貸管理成為當下銀行工作中的重中之重。而加快銀行的信息化建設，完善銀行數據結構，順應數據化時代的浪潮，是推動銀行經營轉型的必由之路。